chapter2 经典的元胞自动机
元胞自动机算法
元胞自动机算法元胞自动机算法,简称CA(Cellular Automaton),是一种在离散空间中由简单规则驱动的计算模型。
CA算法的核心思想是将空间划分为离散的小区域,每个小区域称为一个元胞,每个元胞根据一定的规则与相邻元胞进行交互和演化。
CA算法的应用非常广泛,涵盖了物理、生物、社会等多个领域。
让我们来看一个简单的例子,以帮助理解CA算法的基本概念。
假设我们有一个一维的元胞空间,每个元胞只能处于两种状态之一:活跃或者不活跃。
我们以时间为轴,每一个时间步骤都会根据一定的规则更新元胞的状态。
假设规则是:如果一个元胞以及它的两个相邻元胞中,有两个元胞是活跃的,那么该元胞在下一个时间步骤中将变为活跃状态;否则,该元胞将变为不活跃状态。
通过多次迭代,我们可以观察到整个元胞空间的状态发生了变化。
初始时,只有少数几个元胞是活跃的,但随着时间的推移,越来越多的元胞变为活跃状态,形成了一种规律性的分布。
这种分布不断演化,直到达到一种平衡状态,其中的活跃元胞的分布不再发生变化。
这个简单的例子展示了CA算法的基本特征,即简单的局部规则可以产生复杂的全局行为。
在CA算法中,每个元胞的状态更新是基于其周围元胞的状态而确定的,这种局部的交互最终导致了整个系统的全局行为。
除了一维元胞空间,CA算法还可以应用于二维和三维空间。
在二维元胞空间中,每个元胞有更多的邻居,例如上下左右以及斜对角线方向的邻居。
同样地,每个元胞的状态更新规则也可以根据其周围元胞的状态而确定。
CA算法在生物学中有广泛的应用,例如模拟细胞分裂、生物群落的演化等。
在社会学中,CA算法可以用于模拟人群的行为,例如交通流量的模拟、城市规划等。
此外,CA算法还可以用于物理学中的模拟,例如模拟固体的晶体结构等。
总结一下,元胞自动机算法是一种基于简单规则的计算模型,通过元胞之间的局部交互和状态更新,产生复杂的全局行为。
这种算法广泛应用于不同领域,能够模拟和研究各种现象和问题。
元胞自动机
元胞自动机元胞自动机是一种模拟和研究复杂系统的数学工具,它通过简单的局部规则来产生全局复杂的行为。
元胞自动机的概念最早由美国物理学家约翰·冯·诺依曼在20世纪40年代提出,随后被广泛应用于各个领域,如生物学、物理学、社会科学和计算机科学等。
元胞自动机的基本组成是一组个体元胞和一组规则。
每个个体元胞都有一个状态,并且根据事先设定的规则进行状态的更新。
元胞自动机的最常见形式是一维的,其中每个个体元胞只与其相邻的元胞进行交互。
但也可以拓展到二维或更高维的情况中。
元胞自动机的规则可以根据不同的应用领域和研究目的进行定制。
这些规则可以用布尔函数、数学公式或其他表达方式来表示。
无论规则的形式如何,元胞自动机的最终行为都是通过简单的局部交互生成的,这是元胞自动机的重要特点之一。
元胞自动机的行为模式具有很强的自组织性和演化性。
通过简单的局部规则,元胞自动机可以表现出出乎意料的全局行为。
这种全局行为可以是周期性的、随机的、混沌的或者有序的。
元胞自动机的行为模式不仅具有学术研究的价值,还有很多实际应用。
例如,在人工生命领域,元胞自动机可以用来模拟生物体的进化和自组织能力。
在交通流动领域,元胞自动机可以用来研究交通拥堵的产生和解决方法。
在市场分析领域,元胞自动机可以用来模拟市场的波动和价格的形成。
元胞自动机的研究方法和技术也在不断发展和创新。
近年来,随着计算机硬件和软件的发展,元胞自动机在研究和应用上取得了很多突破。
例如,基于图形处理器的并行计算可以加速元胞自动机模拟的速度。
人工智能领域的深度学习技术也可以与元胞自动机结合,从而对更复杂的系统进行建模和分析。
总之,元胞自动机是一种强大的数学工具,可以用来研究和模拟复杂系统的行为。
它的简单规则和局部交互能够产生出复杂的全局模式,具有很大的应用潜力。
通过不断的研究和创新,我们相信元胞自动机将在各个领域发挥出更大的作用,为人类的科学研究和社会发展做出更多贡献。
元胞自动机原理 最简单讲解
元胞自动机原理最简单讲解元胞自动机(Cellular Automaton,CA)是一种数学模型,由一组简单的规则组成,模拟了由离散的元胞(cells)组成的空间,并根据相邻元胞的状态进行演化和互动的过程。
元胞自动机的主要理论基础是斯蒂芬·沃尔夫勒姆(Stephen Wolfram)于1983年提出的。
它在多学科领域中得到了广泛的应用,包括复杂系统研究、计算机科学、生物学、物理学等。
元胞自动机的基本结构由网格(grid of cells)和一组规则(set of rules)组成。
网格是由一些离散的元胞(通常是正方形或六边形)组成的空间,每个元胞都具有一个状态(state)。
元胞的状态可以是离散的,例如0或1,也可以是连续的,代表某种物理量的值。
规则定义了元胞之间的相互作用方式,它描述了当周围元胞的状态发生变化时,当前元胞的状态如何更新。
元胞自动机的演化过程可以分为离散和连续两种。
在离散的情况下,每个元胞的状态在每个时刻都是离散的,不能取连续的值。
每个时刻,根据规则,元胞的状态会根据其周围元胞的状态进行更新。
更新可以是同步的,即所有元胞同时更新,也可以是异步的,即元胞按一定的顺序依次更新。
在连续的情况下,元胞的状态可以是连续的,更新过程是基于微分方程的。
元胞自动机按照规则的类型可以分为确定性(Deterministic)和随机(Stochastic)两种。
确定性的元胞自动机意味着每个元胞的状态更新是根据一条特定的规则进行的,与其他元胞的状态无关。
而随机的元胞自动机则加入了一定的随机性,元胞的状态更新可能依赖于随机的概率。
元胞自动机的一个典型应用是康威生命游戏(Conway's Game of Life)。
康威生命游戏中,每个元胞的状态只能是“存活”或“死亡”,更新规则是基于元胞周围8个邻居的状态。
根据不同的初始状态和规则设定,康威生命游戏展示了丰富多样的生命演化形态,包括周期性的振荡、稳定的构造和复杂的混沌状态。
元胞自动机
除了格子气元胞自动机在流体力学上的成功应用。元胞自动机还应用于磁场、电场等场的模拟,以及热扩散、 热传导和机械波的模拟。另外。元胞自动机还用来模拟雪花等枝晶的形成。
元胞自动机可用来通过模拟原子、分子等各种微观粒子在化学反应中的相互作用,而研究化学反应的过程。 例如李才伟 (1997)应用元胞自动机模型成功模拟了由耗散结构创始人I·Prgogine所领导的Brussel学派提出 的自催化模型---Brusselator模型,又称为三分子模型。Y·BarYam等人利用元胞自动机模型构造了高分子的聚 合过程模拟模型,在环境科学上,有人应用元胞自动机来模拟海上石油泄露后的油污扩散、工厂周围废水、废气 的扩散等过程的模拟。
元胞自动机
格动力学模型
01 基本介绍
03 具体解释 05 应用
目录
02 通俗解释 04 分别描述
元胞自动机(cellular automata,CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间相互作用和时间因果关系为局 部的格动力学模型,具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。
基本介绍
不同于一般的动力学模型,元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定,而是用一系列模型构造的规 则构成。凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因此,元胞自动机是一类模型的总称,或者说 是一个方法框架。其特点是时间、空间、状态都离散,每个变量只取有限多个状态,且其状态改变的规则在时间 和空间上都是局部的。
元胞自动机用于兔子-草,鲨鱼-小鱼等生态动态变化过程的模拟,展示出令人满意的动态效果;元胞自动机 还成功地应用于蚂蚁、大雁、鱼类洄游等动物的群体行为的模拟;另外,基于元胞自动机模型的生物群落的扩散 模拟也是当前的一个应用热点。在信息学中。元胞自动机用于研究信息的保存、传递、扩散的过程。另外。 Deutsch(1972)、Sternberg(1980)和Rosenfeld(1979)等人还将二维元胞自动机应用到图像处理和模式识别 中 (WoIfram.S.,1983)。
的元胞自动机
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Rule 184演化结果
t=100,p=0.3,周期性边界条件
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第二章 经典的元胞自动机
2.2 J. Conway和他的生命游戏 (game of life)
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Game of Life
生命游戏(game of life)是由剑桥大学的数学家John Horton Conway在1970年提出来的。 生命游戏(game of life)的构成: 1) 元胞分布在规则划分的二维网格上 ; 2) 元胞具有0,1两种状态,0代表“死”,1代表“生” ; 3) 元胞以相邻的8个元胞为邻居。即Moore邻居形式 ; 4) 一个元胞的生死由其在该时刻本身的生死状态和周围八个邻
Sit
0, then
Sit 1
1, 0,
if if
S
t N
3
S
t N
3
SNt表示t时刻,中心元胞i的邻居的状态。
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Game of Life
生命游戏中的一些演化过程和形态:
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Game of Life
生命游戏中的一些演化过程和形态:
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Game of Life
Langton蚂蚁:
从任意一点往一个方向(上、下、左、右选其一)出发,蚂蚁进行 游走,它的规则有两条:
1、如果走到的格子为空,则占领这个格子并且蚂蚁顺时针旋转90度;
2、如果走到的格子已经被占领,则把这个格子的状态变为空,并且逆 时针旋转90度。
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2.3 Langton和他的元胞自动 机”
t 111
元胞自动机仿真与实现
标准实用文案目录第一章绪论 (2)1.1 元胞自动机的历史进程 (2)1.2 元胞自动机的应用 (3)1.2.1格子气自动机 (3)1.2.2人工生命研究 (5)第二章元胞自动机的简要介绍 (7)2.1元胞自动机的定义 (7)2.1.1物理学定义 (7)2.1.2数学定义 (7)2.2元胞自动机的组成部分 (8)2.3元胞自动机的特征和分类 (9)2.4元胞自动机理论 (11)第三章初等元胞自动机的实现 (12)第四章仿真实现 (16)3.1仿真工具简介 (16)3.2 Matlab实验模拟 (16)第五章Game Of Life的实现 (23)结论 (26)参考文献 (27)致谢 (29)第一章绪论1.1 元胞自动机的历史进程元胞自动机(Cellular Automata,简称CA),亦被称为细胞自动机,它起源于Von.Neumann和A.Turing的数值计算,乃至更早一些的时期。
计算机鼻祖——Von Neumann等人给出了元胞自动机的基本概念和初等模型,在美国计算机科学家S.Wolfram 写的《A New Kind of Science 》书中,把元胞自动机提升到了一个新的科学层面。
这使得一种用于复杂系统的计算模拟的新理论依据和实现方法得以提出,所以,这个领域的科研又一次成为了人们研究的热门。
到了上个世纪70年代,由于计算机的飞速发展,剑桥的数学家J.H.Conway[2]编写了“生命游戏”(Game of life)——这一十分典型的元胞自动机。
Game of life的基本原理是制定一个简单的规则,在这种规则下,通过元胞在空间网格中运行和演化,使得元胞的状态在生与死之间进行改变,最后的可以得出复杂的图形。
这种自动机可以对一些复杂现象进行模拟,例如在生命进程中的生存、竞争、灭绝等一些复杂的过程。
J.H.Conway还论证出,这个自动机有着和通用图灵机类似的的计算力,且等价于图灵机,这就意味着,当在合适的初始条件下,我们可以用这种元胞自动机模拟任意的计算机。
元胞自动机特点
元胞自动机特点
元胞自动机是一种模拟复杂系统行为的方法,它具有以下特点:
1. 简单性:元胞自动机是一种简单的模型,它由一系列离散的元胞组成,每个元胞具有有限的状态。
这种简单性使得元胞自动机能够模拟复杂的系统,同时也使得模型的理解和分析变得更加容易。
2. 空间局部性:元胞自动机在空间上具有局部性,即每个元胞只与它周围的元胞相互作用。
这种局部性使得元胞自动机能够模拟空间上的自组织行为,如晶格生长和城市发展等。
3. 时间局部性:元胞自动机在时间上具有局部性,即每个元胞的状态只取决于它当前的状态和周围元胞的状态,而与过去的状态无关。
这种局部性使得元胞自动机能够模拟时间上的动态行为,如交通流和生态系统演化等。
4. 并行性:元胞自动机是一种并行计算模型,它可以在多个计算节点上同时进行计算。
这种并行性使得元胞自动机能够模拟大规模的系统,同时也提高了计算效率。
5. 随机性:元胞自动机中的元胞状态和相互作用可以是随机的,这使得模型能够模拟随机行为,如粒子扩散和股票市场波动等。
6. 可扩展性:元胞自动机可以通过增加元胞数量和状态数量来模拟更复杂的系统。
这种可扩展性使得元胞自动机能够模拟不同尺度和复杂度的系统。
总之,元胞自动机是一种简单、高效、并行的计算模型,它具有空间局部性、时间局部性、随机性和可扩展性等特点,能够模拟复杂系统的行为。
元胞自动机法2篇
元胞自动机法2篇元胞自动机是一种重要的数学工具,它在许多领域都有广泛的应用。
本文将为大家介绍元胞自动机的定义、原理和应用,并分别以两个不同的角度展开讨论。
第一篇:元胞自动机(Cellular Automaton,CA)是一种离散的计算模型,由一组规则和一片被分割成小方格的空间组成。
每个小方格称为元胞,每个元胞可以处于不同的状态。
元胞自动机在离散的时间步骤中,根据预先定义好的局部规则,自动地更新元胞的状态。
元胞自动机的最基本的规则是由两个因素决定的:元胞的邻居和元胞的状态转移函数。
元胞的邻居可以包括水平、垂直和对角线方向上相邻的元胞。
元胞的状态转移函数根据元胞本身以及其邻居的状态,确定元胞在下一个时间步骤时的状态。
这种状态转移可以根据局部规则同时发生,也可以融合其他因素如时间、空间等进行更新。
元胞自动机最早由丘奇(Alonzo Church)和冯·诺依曼(John von Neumann)在1950年代提出。
当时,他们主要研究的是一维元胞自动机。
但自那以后,元胞自动机的一维和多维的拓展研究已经取得了很大的进展,成为复杂系统和非线性动力学等研究领域的基础工具。
元胞自动机的应用非常广泛。
在物理学领域,元胞自动机可以模拟粒子的行为和统计力学过程。
在生物学领域,元胞自动机可以用于模拟生物系统中的细胞生长、组织发育等过程。
在计算机科学领域,元胞自动机可以用于设计产生随机数列的伪随机数发生器。
此外,元胞自动机还可以在城市规划、交通仿真、分子动力学等诸多领域作出重要的贡献。
第二篇:元胞自动机作为一种数学模型,其研究逐渐涉及了计算机科学、物理学、生物学等多个学科领域。
不同学科中对元胞自动机的研究角度也各有侧重。
在计算机科学领域,元胞自动机被广泛用于图像处理、模式识别和人工生命等方面的研究。
通过元胞自动机的模拟,可以有效处理图像噪声、图像分割和图像恢复等技术问题。
同时,元胞自动机也被应用于模式识别中的特征提取、目标跟踪等方面。
元胞自动机(周吕文)
周吕文
中国科学院力学研究所
元胞自动机简介及其在数学模型中的应用
元胞自动机简介 元胞自动机理论 实例与实现 补充和总结
元胞构成 行为和规则
邻居(Neighborhood)
VonNeumann邻居
Moore邻居
扩展Moore邻居
周吕文
中国科学院力学研究所
元胞自动机简介及其在数学模型中的应用
元胞自动机简介 元胞自动机理论 实例与实现 补充和总结
3
4
Figure 12.3. A glider 元 gliding. 胞自动机简介
元胞自动机理论 实例与实现 补充和总结
元胞构成 行为和规则
元胞(Cell)
元胞是元胞自动机基本单元: 每 一个 元 胞 都 有 记 忆 贮 存 状 态的功能, 或者可以说元胞就 是一种状态. 最简单的情况下, 元胞只有两 种 可 能 状 态; 较 复 杂 情 况 下, 元胞具有多种状态. 系统中所有元胞的状态都按 照 元 胞 自 动 机 的 动力 规 则 不 断更新.
周吕文 中国科学院力学研究所 元胞自动机简介及其在数学模型中的应用
元胞自动机简介 元胞自动机理论 实例与实现 补充和总结
经典实例 数模中的应用
森林火灾的程序实现
若A矩 阵 有n行n列, 则 矩 阵A的四个邻居分别为 上 : A([n, 1:n-1], :)
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 06 17 18 19 20 21 22 23 24 25
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元胞自动机的简介
元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种时空离散的局部动力学模型,是复杂系统研究的一个典型方法,特别适合用于空间复杂系统的时空动态模拟研究。
不同于一般的动力学模型,元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定,而是用一系列模型构造的规则构成。
凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。
因此,元胞自动机是一类模型的总称,或者说是一个方法框架。
在这一模型中,散布在规则格网(Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态,遵循同样的作用规则,依据确定的局部规则作同步更新。
大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。
其特点是时间、空间、状态都离散,每个变量只取有限多个状态,且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。
上世纪50年代,冯·诺伊曼提出了元胞自动机的概念。
从此,由元胞自动机来构造具有生命特征的机器成为科学界的一个新的方向,而对元胞自动机理论本身的研究开始逐步展开。
从不同领域的视角来看,元胞自动机有着不同的定义。
从物理学视角来看:元胞自动机是定义在一个由具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上,并按照一定局部规则,在离散的时间维上进行演化的动力学系统。
从生物学视角来看:以生物学或者人工生命的角度来看,元胞自动机可以视为一个让许多单细胞生物生活的世界,在我们设定好这个世界的初始状态和进化规则之后,这些单细胞生物便依据规则在离散的时间步上进行演化。
从数学视角来看:标准的元胞自动机是一个四元组: A=(L, S, N, f),这里A代表一个元胞自动机系统;L表示元胞空间,d是一正整数,表示元胞空间的维数;S是元胞的有限的、离散的状态集合;N表示一个邻域内所有元胞的组合,即包含n个不同元胞状态的一个空间矢量,记为:N=(s1,s2,...,s n),其中s i∈S,i∈{1,...,n};f表示将S映射到S上的一个局部转换函数。
所有的元胞位于d维空间上,其位置可用一个d元的整数矩阵Z来确定。
元胞自动机结果
元胞自动机结果元胞自动机是一种用来模拟复杂系统行为的数学模型。
它将整个系统划分为许多个小的单元,每个单元被称为元胞。
每个元胞都有自己的状态和行为规则,它们根据相邻元胞的状态和规则进行状态的更新。
通过迭代计算,整个系统的状态会随着时间的推移而变化,从而展现出复杂的整体行为。
元胞自动机最早由美国数学家约翰·冯·诺伊曼于20世纪50年代提出。
他希望通过构建简单的规则和元胞之间的交互,来模拟复杂的系统行为。
元胞自动机的一个经典例子就是康威生命游戏。
在康威生命游戏中,每个元胞可以是“存活”或“死亡”状态,它们根据周围8个相邻元胞的状态来更新自己的状态。
根据不同的初始条件和规则,康威生命游戏可以展现出各种各样的形态和行为,如稳定的图案、周期性的振荡、复杂的演化等。
除了康威生命游戏,元胞自动机还被广泛应用于各个领域。
在物理学中,元胞自动机可以模拟流体的流动、颗粒的运动等。
在生物学中,元胞自动机可以模拟生物群体的行为、生物分子的相互作用等。
在社会科学中,元胞自动机可以模拟人群的迁移、意见的传播等。
在计算机科学中,元胞自动机可以用来解决优化问题、模拟网络的传输等。
元胞自动机的研究不仅仅局限于理论层面,还涉及到实际应用。
例如,在城市规划中,可以使用元胞自动机来模拟交通流量,优化道路布局。
在环境保护中,可以使用元胞自动机来模拟生态系统的演化,评估环境政策的影响。
在医学研究中,可以使用元胞自动机来模拟疾病的传播,设计防控策略。
元胞自动机的研究还涉及到一些挑战和问题。
首先,如何选择合适的元胞模型和规则是一个重要的问题。
不同的问题需要设计不同的元胞模型和规则,这需要结合具体问题进行调整和优化。
其次,如何处理边界条件也是一个挑战。
元胞自动机在边界处的行为往往会有所不同,需要设计合适的边界条件来解决这个问题。
此外,元胞自动机的计算复杂度也是一个需要考虑的问题。
随着系统规模的增加,计算量会呈指数增长,需要采用高效的算法和技术来提高计算效率。
元胞自动机在人工智能中的应用研究
元胞自动机在人工智能中的应用研究第一章介绍元胞自动机(Cellular Automaton,CA)是20世纪60年代提出的一种数学模型,它可被看作是由大量的离散单元组成的动态系统。
随着计算机技术的发展,元胞自动机得到了广泛的应用,特别是在人工智能领域中。
本文将重点介绍元胞自动机在人工智能中的应用研究。
第二章元胞自动机的定义元胞自动机由一个离散网格和一组计算规则组成,它分为离散时间和离散空间两个方面。
其中,每个网格单元代表一个元胞,每一个元胞都有其自己的状态,并且其状态随着时间和周围元胞的状态而改变。
元胞自动机最初是由美国物理学家冯·诺伊曼提出的,并且是为了研究细胞自复制而创建的。
第三章元胞自动机在人工智能中的应用1. 计算机模拟元胞自动机的一大应用是计算机模拟。
通过利用元胞自动机的计算规则和状态变化,可以对很多复杂问题进行计算机模拟。
例如,交通状况、城市规划、自然环境、生态系统等都可以通过元胞自动机进行计算机模拟。
2. 模式识别元胞自动机在模式识别中也有广泛的应用。
在图像处理中,元胞自动机可以用来寻找图像中的特定模式。
在语音识别中,元胞自动机可以用来分析声音波形,并将其转换为语音。
通过元胞自动机进行模式识别,可以大大提高数据分析的准确性和效率,使得人工智能应用更加智能化和高效化。
3. 人工智能交互在人工智能交互中,元胞自动机也有很大的应用空间。
通过不断与人类进行交互,元胞自动机可以逐渐学习和改进自己的算法和规则。
在人工智能交互中,元胞自动机可以与人类进行自然的语音、姿势以及面部表情等交互,从而实现更加智能化的交互体验。
4. 智能机器人元胞自动机也可以应用于智能机器人的控制中。
通过元胞自动机的模型,智能机器人可以学习到自己周围环境的变化,并根据自己的动作和决策来实现更加智能化的动作和行动。
在实际的应用中,元胞自动机可以帮助智能机器人实现类似于人类一样的决策和角色分配。
第四章总结元胞自动机在人工智能中的应用越来越广泛,其可以用于计算机模拟、模式识别、人工智能交互、智能机器人等多个领域。
元胞自动机理论基础(精)
元胞自动机理论基础元胞自动机(Cellular Automata,简称CA,也有人译为细胞自动机、点格自动机、分子自动机或单元自动机。
是一时间和空间都离散的动力系统。
散布在规则格网(Lattice Grid中的每一元胞(Cell取有限的离散状态,遵循同样的作用规则,依据确定的局部规则作同步更新。
大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。
不同于一般的动力学模型,元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定,而是用一系列模型构造的规则构成。
凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。
因此,元胞自动机是一类模型的总称,或者说是一个方法框架。
其特点是时间、空间、状态都离散,每个变量只取有限多个状态,且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。
1. 自动机自动机(Automaton通常指不需要人们逐步进行操作指导的设备(夏培肃,1984。
例如,全自动洗衣机可按照预先安排好的操作步骤作自动地运行;现代计算机能自动地响应人工编制的各种编码指令。
完成各种复杂的分析与计算;机器人则将自动控制系统和人工智能结合,实现类人的一系列活动。
另一方面,自动机也可被看作为一种离散数字动态系统的数学模型。
例如,英国数学家A.M.Turing于1936年提出的图灵机就是一个描述计算过程的数学模型(TuringA M.,1936。
它是由一个有限控制器、一条无限长存储带和一个读写头构成的抽象的机器,并可执行如下操作:·读写头在存储带上向左移动一格;·读写头在存储带上向右移动一格;·在存储的某一格内写下或清除一符号;·条件转移。
图灵机在理论上能模拟现代数字计算机的一切运算,可视为现代数字计算机的数学模型。
实际上,一切"可计算"函数都等价于图灵机可计算函数,而图灵机可计算函数类又等价于一般递归函数类。
根据存储带是否有限,可将自动机划分为有限带自动机(Finite Automaton和无限带自动机(Infinite Automaton。
第2讲-2 元胞自动机简介2011
边界条件 在理论上,元胞空间通常是在各维向上是无限延展的, 在理论上,元胞空间通常是在各维向上是无限延展的,这有利于 在理论上的推理和研究。但是在实际应用过程中, 在理论上的推理和研究。但是在实际应用过程中,我们无法在计 算机上实现这一理想条件,因此,需要定义不同的边界条件。 算机上实现这一理想条件,因此,需要定义不同的边界条件。 三种类型:周期型 反射型和定值型。 周期型、 三种类型 周期型、反射型和定值型。 周期型:是指相对边界连接起来的元胞空间。对于一维空间, 周期型:是指相对边界连接起来的元胞空间。对于一维空间,元胞 空间表现为一个首尾相接的“ 对于二维空间,上下相接, 空间表现为一个首尾相接的“圈”。对于二维空间,上下相接, 左右相接。 形似车胎或甜点圈。 左右相接。而形成一个拓扑圆环面 ,形似车胎或甜点圈。周期 型空间与无限空间最为接近,在理论探讨时, 型空间与无限空间最为接近,在理论探讨时,常以此类空间型作 为试验。 为试验。 反射型:指在边界外邻居的元胞状态是以边界为轴的镜面反射。 反射型:指在边界外邻居的元胞状态是以边界为轴的镜面反射。 定值型:指所有边界外元胞均取某一固定常量, 定值型:指所有边界外元胞均取某一固定常量,如0,1等。 , 等 在实际应用中,尤其是二维或更高维数的构模时,可以相互结合。 在实际应用中,尤其是二维或更高维数的构模时,可以相互结合。 如在二维空间中,上下边界采用反射型, 如在二维空间中,上下边界采用反射型,左右边界可采用周期型
这个动态演化又由各个元胞的局部演化规则f所决定的。 这个动态演化又由各个元胞的局部演化规则 所决定的。这 所决定的 个局部函数f通常又常常被称为局部规则。对于一维空间, 个局部函数 通常又常常被称为局部规则。对于一维空间,元 通常又常常被称为局部规则 胞及其邻居可以记为S 局部函数则可以记为: 胞及其邻居可以记为 2r+1,局部函数则可以记为
专题:元胞自动机
建模3群消息记录元胞自动机是一个在数学建模中有用的工具。
在这里,我们打算通过一些模型,来初步介绍元胞自动机的应用。
使用计算机进行模拟往往在建模过程中有很大的用途,但凭空说“模拟真实世界”往往让人觉得难以下手。
而元胞自动机则往往能给模拟方法提供一个容易思考的框架。
考虑到大家在建模中的实用性,所以在介绍当中,我会尽量多做直观的介绍,尽量避免数学计算。
详细的数学内容大家可以参照相关书籍。
讲解中有一些图片或说法来源于书籍或网络。
我们在讲解当中,除了一些直接用到元胞自动机的模型,也介绍了在元胞自动机的发展过程当中一些比较有影响力的内容。
它们不一定对建模有直接的用途,但我希望大家对它的了解能够更广泛一些,这样可能对它进行更灵活地运用。
它的提出,最早是冯•诺依曼在研究能够自我复制的自动机时提出来的。
其特点是,空间被分成离散的格子(可以是方形、三角形或六边形等),称之为元胞(Cell)。
元胞处于若干可能的状态之一,而且随着时间,其状态可以演化。
每个元胞状态的演化,往往要受到临近元胞的状态的影响。
而且,在传统的元胞自动机中,每个元胞的变化都是同时进行的。
最著名的元胞自动机的例子,应属Conway提出的“生命游戏”。
它的提出并不是为了具体的应用,但其蕴含的丰富内容引起了许多人的兴趣。
假设二维空间被划分成方形的格子,当然每个格子都是一个元胞。
假设每个元胞只处于两种状态之一:死的与活的。
死的可以记为0,活的可以记为1。
现在我们来考察每个元胞周围的“邻居”。
“邻居”的定义当然并不唯一,有时考虑的是它的上下左右的邻居(如果是三维空间,则还有前后),这被称为“冯•诺依曼邻居”;有时考虑的是包围在它周围的全部邻居,被称为Moore邻居。
在更高维的空间也可以有类似的定义。
当然,也完全可以考虑其它类型的邻居,也可以包括更广的范围。
在生命游戏中,考察每个元胞的Moore邻居。
如果邻居中只有1个或者没有活的元胞,或者有4个以上活的元胞,那么这个元胞如果是活的,就变成死的(由于孤独或拥挤),如果本来是死的就不用变了。
元胞自动机
元胞自动机什么是元胞自动机?元胞自动机(Cellular Automaton)是由一个离散格点和规则组成的计算模型。
它包含了简单的规则,通过局部的计算和交互产生全局的复杂行为。
元胞自动机在各种领域都有广泛的应用,如物理学、生物学、计算机科学等。
元胞自动机的组成元胞自动机由以下三个主要部分组成:1.元胞(Cell):元胞是组成元胞自动机的基本单元,可以看作是空间中的一个格点。
每个元胞可以有不同的状态或值。
2.邻居(Neighborhood):邻居是指与一个元胞相邻的其他元胞。
邻居的定义可以根据具体的应用而有所不同,比如可以是一个元胞周围的八个相邻元胞。
3.规则(Rule):规则定义了元胞自动机的演化方式。
它描述了元胞的当前状态和邻居的状态如何决定元胞的下一个状态。
元胞自动机的演化过程元胞自动机的演化是通过迭代进行的,每一次迭代被称为一个时间步(Time Step)。
在每个时间步中,元胞的状态根据规则进行更新。
常见的更新方式包括同步更新和异步更新。
在同步更新中,所有元胞同时根据规则更新状态。
在异步更新中,每个元胞根据规则独立地更新自己的状态。
这种更新方式可以模拟并行计算,因为每个元胞的状态更新是独立的。
元胞自动机通常具有边界条件,即定义了元胞空间的边界如何处理。
常见的边界条件包括周期性边界条件和固定边界条件。
周期性边界条件意味着元胞空间是一个闭合环,即边界元胞的邻居是空间的另一侧的元胞。
固定边界条件意味着边界元胞的邻居是固定的,比如边界元胞的邻居全部为0。
元胞自动机的演化可以产生复杂的行为。
简单的规则和局部的交互可以生成复杂的全局行为,这种现象称为“简单规则产生复杂行为”。
元胞自动机的应用元胞自动机在各种领域都有广泛的应用。
在物理学领域,元胞自动机可以模拟固体、液体和气体的行为。
它可以模拟相变、物质传输等现象,帮助我们理解自然界的规律。
在生物学领域,元胞自动机可以模拟细胞的行为。
它可以模拟生物体的生长、发展和扩散等过程。
元胞自动机
个体变为相信
遗忘型
否
个体?
是
产生遗忘时刻
登记到事件表
遗忘事件作为一个原发事件, 当仿真时钟到达此时刻,则 将该个体从相信状态变为不 相信,这样就实现了遗忘, 遗忘事件处理逻辑如图所示。
个体状态更新
有遗忘
否
事件?
是
找出该遗忘个体
将遗忘个体状态 变为不相信
3. 仿真结果
设定流言相信概率50%,遗忘个体的比例为10%,一次仿 真结果如图 。黑色中的白色代表已经忘记流言的单元格
4.5 多数模型
1 .概述 在有些情况下,个体的状态是由其周围大多数个体的状 态决定的。例如,人们只有在他的大多数朋友已接受一 种时尚时,他才接受这一种时尚。
用于研究这一类问题的CA模型,我们称之为多数模型。
多数模型的特点是:模型中单元格的状态取决于其所有 邻元的集体状态。
2. 最简单的多数模型
模有关; 根据个体状态、网格形式及邻元,确定个体状态的演
变规则。
此外,还需确定:
系统中的个体与单元格是否一致。
简单的、经典的CA模型中,单元格与个体不加区分,每 个单位格就是一个个体,个体始终在单元格中,个体的 状态即为单元格的状态。但在一些复杂系统中,尤其在 个体可以移动的系统中,将个体与单元格区分更为方便。
一维的CA模型是将直线分成若干相 同的等份;二维的CA模型是将一个 平面分成许多正方形、六边形或三角 形的网格(最常见的是将其划分成正 方形);三维的CA模型将空间划分 成许多立体网格。
图a图:5.一1 维一的维的CACA网网格格
图b:二维的CA网格
E. 状态更新规则(一)
根据每个元胞及邻元的不同状态,由状态更新规则决定这个 元胞在下一个时刻的状态。
元胞自动机结构
元胞自动机结构
元胞自动机是一种基于离散化空间、离散化时间以及简单的局部规则的模型。
它由一组元胞组成,每个元胞都有一个状态,且它的状态只受其周围元胞的状态和规则的影响。
元胞自动机在数学、物理、生物等领域都有广泛的应用。
元胞自动机的结构包括:元胞、邻域、状态、规则。
元胞是元胞自动机的基本单元,通常表示为一个点。
邻域是由元胞周围一定数量的元胞组成的区域,可以是一个正方形、十字形等。
状态是元胞的属性,可以是二进制数、颜色等。
规则是基于元胞周围的状态和当前元胞状态来确定下一时刻元胞状态的函数。
元胞自动机的演化是通过按照规则对所有元胞进行更新得到的。
元胞自动机的一些特性包括:离散化、局部性、确定性和并行性。
它的离散化特性使得它可以模拟连续系统的行为,例如流体力学、天气预报等。
局部性特性使得元胞自动机具有自组织、自适应的能力。
确定性特性使得它可以在预测、优化等领域中发挥重要作用。
并行性特性使得它可以在计算机科学中得到广泛应用。
元胞自动机结构的研究是元胞自动机理论研究的重要组成部分,它涉及到元胞自动机的定义、性质、分类、演化等方面。
元胞自动机结构的研究对于元胞自动机在不同领域中的应用具有重要意义。
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Nntry =k2r+1 e
总的可能规则数为: 总的可能规则数为:
N le =k ru
1 k2r+
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.1 Wolfram对一维元胞自动机的标号 Wolfram对一维元胞自动机的标号
示例: 示例: t t+1
111
0
110
1
101
1
100
Rule 184演化结果 184演化结果
t=100
Rule 184演化结果 184演化结果
t=100,p=0.2,周期性边界条件 t=100,p=0.2,周期性边界条件
Rule 184演化结果 184演化结果
t=100,p=0.3,周期性边界条件 t=100,p=0.3,周期性边界条件
第二章 经典的元胞自动机
SNt表示 时刻,中心元胞 的邻居的状态。 表示t时刻 中心元胞i的邻居的状态 时刻, 的邻居的状态。
Game of Life
生命游戏中的一些演化过程和形态: 生命游戏中的一些演化过程和形态:
Game of Life
生命游戏中的一些演化过程和形态: 生命游戏中的一些演化过程和形态:
Game of Life
011
2 1 或 0
010
2 1 或 0
001
2 1 或 0
000
2 1 或 0
t+1
1 或 0
α =1o 0 r 7
α 6
α 5
α 4
α 3
α 2
α 1
α 0
可见,总共有28=256种情况,也就是说有256种规则 可见,总共有2 =256种情况,也就是说有256种规则 种情况 256
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
Game of Life
生命游戏的规则: 生命游戏的规则:
Survival(生存 :对一个活的元胞,如果它的邻居中有两个或三 生存):对一个活的元胞, 生存 个元胞是活的,那么该元胞将继续生存下去。 个元胞是活的,那么该元胞将继续生存下去。 Die(死亡 对一个活的元胞 (a)如果它的邻居中有四个或四个以 死亡): 死亡 如果它的邻居中有四个或四个以 上的元胞是活的,那么该元胞将死去; 如果它的邻居中只有 上的元胞是活的,那么该元胞将死去;(b)如果它的邻居中只有 一个或没有活的元胞,那么该元胞也将死去。 一个或没有活的元胞,那么该元胞也将死去。 Born(繁殖 对一个空的元胞,如果它的邻居中有 个(不能多也 繁殖): 对一个空的元胞,如果它的邻居中有3个 繁殖 不能少)活的,那么该元胞将成为一个活的元胞。 不能少)活的,那么该元胞将成为一个活的元胞。
2.1.2 几种典型的规则
90演化结果 Rule 90演化结果
t=250
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
t=1000
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.2 几种典型的规则
110演化结果 Rule 110演化结果
t=25
t=100
t=250
(
)
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.2 几种典型的规则
Rule 30: 30: t t+1
111
0
110
0
101
0
100
1
011
1
010
1
001
1
000
0
α =0 7
α =0 α =0 6 5
7
α =1 4
α =1 α =1 α =1 α =0 3 0 2 1
元胞自动机的基础理论
主讲人:贾斌 主讲人: Email:bjia@
第二章 经典的元胞自动机
2.1 S. Wolfram和初等元胞自动机 Wolfram和初等元胞自动机
初等元胞自动机(Elementary Cellular Automata)是状态集 只有 是状态集S只有 初等元胞自动机 是状态集 两个元素{s1,s2},即状态个数 两个元素 , ,即状态个数k=2,邻居半径 的一维元胞 ,邻居半径r=l的一维元胞 自动机。它几乎是最简单的元胞自动机模型。由于在 中具 自动机。它几乎是最简单的元胞自动机模型。由于在S中具 体采用什么符号并不重要, 静止, 体采用什么符号并不重要,它可取 {0,1},{-l,1},{静止, , , , , 静止 运动}, 黑 等等, 运动 ,{黑,白},{生,死}等等,这里重要的是 所含的符 ,生 等等 这里重要的是S所含的符 号个数, 号个数,通常我们将其记为 {0,1} ,
2.1.1 Wolfram对一维元胞自动机的标号 Wolfram对一维元胞自动机的标号 可能规则数的计算方法: 可能规则数的计算方法:
假设一个元胞所具有的状态数为k,所采用的邻居半 假设一个元胞所具有的状态数为k 径为r 即邻域中含有2r+1个元胞),这样可能的输 个元胞), 径为r(即邻域中含有2r+1个元胞),这样可能的输 入条件就有: 入条件就有:
0
011
1
010
1
7
001
1
000
0
α =0 7
α =1 α =1 6 5
α =0 4
α =1 α =1 α =1 α =0 3 0 2 1
α α α α α α αα 7 6 5 4 3 2 1 0
7 i= 0
R=∑ i ×2 α i
i= 0
(
)
7 4 R=∑ i ×2 =0×2 + ×2 + ×2 +0×2 α i 1 6 1 5 0 + ×2 + ×2 + ×2 +0×2 =1 0 1 3 1 2 1 1 1
t=250
t=2500
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.2 几种典型的规则
Rule 150演化结果:初始条件为随机状态 150演化结果: 演化结果
t=250
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.2 几种典型的规则
Rule 184: 184: t t+1
Wolfram的初等元胞自动机 的初等元胞自动机
对初等元胞自动机,邻居个数N=2× 对初等元胞自动机,邻居个数N=2×r,这样局部映射 就可以写成下面的形式
St+1 = f St−1, St−1, St+1 i i i i
(
)
映射函数中含有三个状态变量,每个状态变量有2 映射函数中含有三个状态变量,每个状态变量有2 种状态,所以总共有如下8种组合方式 种组合方式: 种状态,所以总共有如下 种组合方式:
2.2 J. Conway和他的生命游戏 Conway和他的生命游戏 (game of life) life)
Game of Life
生命游戏( life)是由剑桥大学的数学家John 生命游戏(game of life)是由剑桥大学的数学家John Horton Conway在1970年提出来的。 Conway在1970年提出来的。 年提出来的 生命游戏( life)的构成: 生命游戏(game of life)的构成: 1) 元胞分布在规则划分的二维网格上 ; 元胞具有0 两种状态, 代表“ 代表“ 2) 元胞具有0,1两种状态,0代表“死”,1代表“生” ; 元胞以相邻的8个元胞为邻居。 Moore邻居形式 3) 元胞以相邻的8个元胞为邻居。即Moore邻居形式 ; 4) 一个元胞的生死由其在该时刻本身的生死状态和周围八个邻 决定。 居的状态 决定。
也可以写为: 也可以写为: 111 110 101 100 011 010 001 000
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.1 Wolfram对一维元胞自动机的标号 Wolfram对一维元胞自动机的标号
t
111
2
110
2 1 或 0
101
2 1 或 0
100
2 1 或 0
t=2500
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.2 几种典型的规则
Rule 150: 150: t t+1
111
1
110
0
101
0
100
1
011
0
010
1
001
1
000
0
α= 7 1
α =0 α =0 6 5
7
α =1 4
α =0 α =1 α =1 α =0 3 0 2 1
t=250
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
t=1000
Wolfram的初等元胞自动机 Wolfram的初等元胞自动机
2.1.2 几种典型的规则
Rule 90: 90: t t+1
111
0
110
1
101
0
100
1
011
1
010
0
001
1
000
0
α =0 7
α =1 α =0 6 5
blinker
Game of Life
生命游戏中的典型形态分类: 生命游戏中的典型形态分类:
Type III: spaceship (宇宙飞船型 宇宙飞船型)——和振荡型的类似,宇 和振荡型的类似, 宇宙飞船型 和振荡型的类似 宙飞船型的构形在经过一定步骤的演化后, 宙飞船型的构形在经过一定步骤的演化后,会回归到其初 始构形;但是,同振荡型不同的是: 始构形;但是,同振荡型不同的是:构形已经不在原来的 初始位置上,而是沿着一定的方向发生了位移, 初始位置上,而是沿着一定的方向发生了位移,并且方向 是一个固定的方向,中间的转换步骤也是一个固定的过程。 是一个固定的方向,中间的转换步骤也是一个固定的过程。