用fortran描述100＊100最小稳定集群的自组织临界态图像

在Fortran语言中，描述100x100最小稳定集群的自组织临界态图像通常涉及到数值模拟和数据可视化。自组织临界状态（Self-Organized Criticality, SOC）是一种复杂系统的行为模式，在这种状态下，系统无需外部干预就能维持在一种随时准备爆发的状态。

首先，你需要编写一些Fortran代码来模拟该系统的动态过程，比如用Lattice Gas Automata（格子气体自动机）或类似模型来构建和更新集群。这通常包括随机生成邻居状态、应用规则（如Bond Percolation模型）以及检查是否达到临界阈值以形成稳定集群。

以下是一个简化版的示例，展示如何开始创建一个100x100矩阵并设置初始条件：

program minimal_clusterSOC
use, intrinsic :: iso_fortran_env, only : dp => real64
implicit none

integer, parameter :: nx = 100, ny = 100
type(cluster_type), dimension(nx,ny) :: lattice
real(dp) :: threshold

! 初始化矩阵为非临界状态
lattice = .false.

! 更改部分位置为临界状态
threshold = 0.5_dp
do i = 1, nx
   do j = 1, ny
      if (random_number() < threshold) then
         lattice(i,j) = .true.
      end if
   end do
end do

! 省略模拟和自组织更新过程...

contains
function random_number()
real(dp), intent(out) :: random_number
call srand(time(0)) ! 设置随机种子
random_number = real(rand()) / real(maxval(rand()))
end function random_number
end program minimal_clusterSOC

然后，你可以添加代码来检查临界连接，计算最小稳定集群，并将其结果保存到二维数组或其他数据结构中。最后，为了可视化结果，你可以选择将数据传递给图形库（例如PLPlot或visit Fortran绑定），生成图像。