元胞自动机 再结晶matlab代码

以下是一个基于元胞自动机模拟晶体生成的附带Matlab代码的例子：

% 设置模拟参数
numCells = 100; % 元胞数量
numIterations = 100; % 模拟迭代次数

% 初始化元胞状态
cells = zeros(numCells, 1); % 元胞状态，0表示未结晶，1表示已结晶
cells(1) = 1; % 第一个元胞已结晶

% 进行模拟迭代
for iteration = 1:numIterations
    % 更新元胞状态
    for i = 2:numCells-1
        if cells(i-1) == 1 && cells(i+1) == 1
            cells(i) = 1; % 如果相邻元胞都已结晶，则当前元胞结晶
        end
    end
end

% 绘制结果
plot(cells, 'o')
title('元胞自动机模拟晶体生成')
xlabel('元胞编号')
ylabel('状态')

这段代码使用元胞自动机模拟了晶体的生成过程。初始时，第一个元胞已结晶，其他元胞未结晶。在每次迭代中，如果一个元胞的相邻元胞都已结晶，则该元胞也会结晶。最终，通过绘制元胞的状态，可以观察到晶体的生成过程。

相关问题

元胞自动机行人疏散matlab代码

元胞自动机是一种用于模拟复杂系统行为的计算模型。行人疏散是元胞自动机的一个经典应用之一，主要用于模拟人流的流动和疏散过程。

以下是一个简单的行人疏散的元胞自动机 Matlab 代码示例：

% 确定疏散区域的尺寸
width = 10;  % 宽度
height = 10;  % 高度

% 创建一个疏散区域的元胞数组
grid = zeros(width, height);  % 每个元胞表示一个位置

% 在疏散区域中随机分布一定数量的行人
numPeople = 20;  % 行人数量
for i = 1:numPeople
    x = randi(width);  % 随机选择 x 坐标
    y = randi(height);  % 随机选择 y 坐标
    grid(x, y) = 1;  % 将该位置标记为有行人
end

% 模拟行人的移动和疏散过程
numSteps = 100;  % 模拟步数
for step = 1:numSteps
    nextGrid = zeros(width, height);  % 创建下一个时间步的疏散区域
    
    for x = 1:width
        for y = 1:height
            if grid(x, y) == 1
                % 如果当前位置有行人，判断四周邻居位置是否可以移动
                neighbors = getNeighbors(x, y, width, height);  % 获取邻居位置坐标
                
                % 在邻居位置中选择一个可以移动的位置
                numNeighbors = size(neighbors, 1);
                move = neighbors(randi(numNeighbors), :);
                
                % 将行人从当前位置移动到选择的位置
                nextGrid(move(1), move(2)) = 1;
            end
        end
    end
    
    % 更新疏散区域
    grid = nextGrid;
    
    % 显示当前时间步的疏散区域
    imshow(grid);
    pause(0.1);  % 动态显示
end

% 获取邻居位置坐标的函数
function neighbors = getNeighbors(x, y, width, height)
    neighbors = [];
    if x > 1
        neighbors = [neighbors; x - 1, y];  % 左邻居
    end
    if x < width
        neighbors = [neighbors; x + 1, y];  % 右邻居
    end
    if y > 1
        neighbors = [neighbors; x, y - 1];  % 上邻居
    end
    if y < height
        neighbors = [neighbors; x, y + 1];  % 下邻居
    end
end

以上代码展示了一个简单的行人疏散的元胞自动机模拟。首先，我们确定了疏散区域的尺寸，并在其中随机分布了一定数量的行人。然后，通过模拟行人的移动过程来疏散人群，其中使用了一个函数来获取每个位置的四个邻居位置坐标，并随机选择一个可以移动的邻居位置。最后，通过循环迭代多个时间步，显示了行人在疏散过程中的移动。

元胞自动机matlab结晶生长

元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种离散的计算模型，它由一组相同的元胞（cell）组成，每个元胞可以处于不同的状态，并且通过一定的规则与周围的元胞进行交互和演化。元胞自动机在模拟复杂系统中的动态行为和结构演化方面具有广泛的应用。

结晶生长是元胞自动机中的一个经典应用之一。在结晶生长模型中，每个元胞代表了一个晶体的细胞，可以处于两种状态：晶体或非晶体。结晶生长模型通过定义一些生长规则来模拟晶体的生长过程。常见的结晶生长模型包括凝固模型、扩散模型等。

在MATLAB中，可以使用矩阵来表示元胞自动机的状态，并通过循环迭代和更新矩阵中的元素来模拟结晶生长过程。具体实现时，需要定义元胞的邻居关系和生长规则，并使用循环结构来不断更新元胞状态，直到达到停止条件。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于模拟二维结晶生长过程：

% 定义初始状态矩阵
N = 100; % 元胞矩阵大小
state = zeros(N); % 初始状态全为非晶体

% 定义生长规则
growth_rate = 0.5; % 生长速率
neighborhood = [1, 1, 1; 1, 0, 1; 1, 1, 1]; % 元胞的邻居关系

% 迭代更新状态矩阵
for iter = 1:100 % 迭代次数
    new_state = state; % 创建新的状态矩阵
    
    for i = 2:N-1
        for j = 2:N-1
            % 计算邻居中晶体的数量
            neighbor_sum = sum(sum(state(i-1:i+1, j-1:j+1) .* neighborhood));
            
            % 根据生长规则更新状态
            if state(i, j) == 0 && neighbor_sum >= growth_rate
                new_state(i, j) = 1; % 变为晶体
            elseif state(i, j) == 1 && neighbor_sum < growth_rate
                new_state(i, j) = 0; % 变为非晶体
            end
        end
    end
    
    state = new_state; % 更新状态矩阵
end

% 可视化结果
imagesc(state);
colormap([1, 1, 1; 0, 0, 0]); % 设置颜色映射，白色表示非晶体，黑色表示晶体

这段代码实现了一个简单的二维结晶生长模型，其中`N`表示元胞矩阵的大小，`state`表示元胞的状态矩阵，`growth_rate`表示生长速率，`neighborhood`表示元胞的邻居关系。通过迭代更新状态矩阵，并使用`imagesc`函数可视化结果。