细胞自动机理论与实践问题：2000年国际会议论文集

元胞自动机

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"本书汇集了2000年在德国卡尔斯鲁厄大学举办的第四届国际细胞自动机研究与工业会议（ACRI 2000）上的完整论文。书中展示了来自生物学、经济学、物理学、交通流和城市发展的不同领域的研究成果。此外，书中还探讨了细胞自动机模拟软件的实现和评估，这是成功应用细胞自动机的必要条件。书中强调深入理解细胞自动机的行为的重要性，并通过理论和实践相结合的方式，促进了不同领域研究人员的交流与合作。内容包括几何模式的生成与识别以及故障对细胞自动机能力的影响等跨学科主题。" 细胞自动机是一种计算模型，由一系列规则简单的单元格构成，每个单元格根据其自身状态和相邻单元格的状态遵循统一的规则进行更新。这本书深入探讨了细胞自动机的理论基础和实际应用问题。理论部分涉及了细胞自动机的动力学性质、复杂性以及模式生成等，这些研究有助于我们理解细胞自动机如何模拟真实世界的复杂现象。实践部分则关注细胞自动机在解决实际问题中的应用，如在交通流量控制、城市规划和生物学模型中的应用。书中提到了软件实现和评估对于成功应用细胞自动机至关重要，因为这能够确保模型的有效性和可行性。同时，讨论了可能的故障如何影响细胞自动机的性能，这对于构建鲁棒的系统模型具有重要意义。此外，书中还包含了理论与实践的交集，比如几何模式的生成和识别，这些不仅具有理论价值，而且在实际应用中也有广泛的应用前景，如图像处理和模式识别。通过对细胞自动机的研究，可以揭示出自组织、自相似和涌现等复杂行为，这些都是理解和设计复杂系统的宝贵工具。 "Theory and Practical Issues on Cellular Automata" 提供了一个全面的平台，促进了理论研究者与应用研究者的对话，推动了细胞自动机在多学科领域的交叉合作，为理解和应用这一强大的计算模型提供了丰富的资源。无论是对细胞自动机有深厚兴趣的理论学者，还是寻求新方法解决实际问题的工程师，都能从这本书中受益匪浅。

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with

(i,

D(i,j)

GAT(i,j)

CAP(i,j)'

P(i,j)},

where:

ID(i,j)

ID(k,l)

GAT(i,j)

GAT(k,l)

D(i,j)

= 0

and

AT(i,j)

= 0, (k,

are

the

coordinates

the

cell corre-

sponding

the

maximum

{N(Hl,j)'

S(i-l,j)'

W(i,J+1)

E(i,j-l)}

(the

high-

est

bidder

among

the

neighbors). Otherwise,

(k,l)

(i,j).

Also,

{

S(i-l,j)

ID(i,j)

ID(i_l,j)

N(i,j)

i,j)

otherwise

The

terms

S('.

')'

W('

. . )

and

E('

. . )

are

defined in a similar way.

D(i

3')

= 0

1,1

'&,J

1.,} ,

the

reproductive

abilities of

the

cell

are

decreased

one. Also,

P(i,j)

that

is,

probabilities

are

left unchanged by g.

The

function

h : Q

--*

Q is defined in

the

following way:

(ID(i,j)

GAT(i,j)

CAP,

P»)

D(i,j)

GAT(i,j)

CAP(i,j)'

P(i,j)

where

ID(i,j)

and

GAT(i,j)

(identifier

and

category do

not

change). Also, given

N(i,j)

S(i,j)

W(i,j)

E(i,i)

, we have:

N(i,j)

~rf

k=l

where

are

random

variables such

that

Vrf,

Pr[rf

P(!.j)'

Then,

set

N(i,j)'

we have:

S(i,j)

~rr

k=l

where

Vrr,

Pr[rr

p(~,j)'

the

same

way, given T

S(i,j)

W(i,j)

rr'

k=l

with

Vrr',

Pr[rr'

= PN'.j)' Finally, given

= T

W(i,j):

E('

. . ) =

',3

Then,

CAT(i,i)

= 1

GAT(i,i)

= 3, we have:

P(i,i)

That

is, for cells

category one

three

probabilities never change.

AT(i,i)

= 2 probabilities are changed by

the

function h every four steps.

this

case, probabilities are rotated

random

by 0, 90, 180

270 degrees.

For example,

the

rotation

picked is by 180 degrees,

have:

p.(.

I,J

p.(.

',3

1,3

p.(.

= p.(.

I,J

p.(.

I,J

The

rotation

for

patterns

of category is similar.

this case,

takes place

every

k steps, where k is a

parameter

defined by

the

user.

The

distribution

aggregates

the

percolation

bed

kept

under

control

the

probabilistic initialization function I : R

the

beginning,

the

automaton

empty

(all

the

cells have

their

variables

set

zero).

Then,

given

the

total

number

of cells of

the

automaton,

and

the

number

initial seeds defined

the

user,

the

function is defined as follows:

I(i,j)

(ID,CAT,CAP,P)

with probability P =

The

细胞自动机理论与实践问题：2000年国际会议论文集

Calibration of stochastic cellular automata.pdf

cellular-automata-master.zip_automata_grabbedxmb_hungrygju_元胞_元胞

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