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编程问答

元胞自动机简单理解

發(fā)布時間:2023/12/20 编程问答 60 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 元胞自动机简单理解 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

元胞自動機

元胞自動機( Cellular Automata) 是 20 世紀 50 年代初由計算機之父馮·諾依曼為了模擬生命系統(tǒng)所具有的自復(fù)制功能而提出來的網(wǎng)格動力學模型。

概念

元胞自動機采用離散的空間布局和離散的時間間隔,將元胞分成有限種狀態(tài),元胞個體狀態(tài)的演變僅與其當前狀態(tài)以及其某個局部鄰域的狀態(tài)有關(guān)。

將所有元胞自動機的動力學行為歸納為四大類(Wolfram. S.,1986):

⑴ 平穩(wěn)型:自任何初始狀態(tài)開始,經(jīng)過一定時間運行后,元胞空間趨于一個空間平穩(wěn)的構(gòu)形,這里空間平穩(wěn)即指每一個元胞處于固定狀態(tài)。不隨時間變化而變化。

⑵ 周期型:經(jīng)過一定時間運行后,元胞空間趨于一系列簡單的固定結(jié)構(gòu)(Stable Patterns)或周期結(jié)構(gòu)(Perlodical Patterns)。由于這些結(jié)構(gòu)可看作是一種濾波器(Filter),故可應(yīng)用到圖像處理的研究中。

⑶ 混沌型:自任何初始狀態(tài)開始,經(jīng)過一定時間運行后,元胞自動機表現(xiàn)出混沌的非周期行為,所生成的結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計特征不再變止,通常表現(xiàn)為分形分維特征。

⑷ 復(fù)雜型:出現(xiàn)復(fù)雜的局部結(jié)構(gòu),或者說是局部的混沌,其中有些會不斷地傳播。

初等元胞自動機( Elementary Cellular Automata, ECA)的基本要素如下:

  • 元胞空間:元胞在空間分布的空間格點的集合,如一維直線上等間距的點。可為某區(qū)間上的整數(shù)點的集合。二維的元胞自動機通常有三種劃分方式(三角形、正方形、正六邊形)
網(wǎng)格類型優(yōu)點缺點
三角形擁有相對較少的鄰居數(shù)目,易于處理復(fù)雜邊界在計算機的表達與顯示不方便,需要轉(zhuǎn)換為四方網(wǎng)格
正方形直觀簡單,而且適合于在現(xiàn)有計算機環(huán)境下進行表達顯示不能較好地模擬各向同性的現(xiàn)象
正六邊形能夠較好地模擬各向同性的現(xiàn)象,因此,模型更更加自然而真實在表達顯示上較為困難、復(fù)雜

元胞空間的邊界條件

理論上,元胞空間是無限的,實際應(yīng)用中無法達到這一理想條件。常用的邊界條件有以下幾種:周期型、定值型、絕熱型、反射型

  • 周期型邊界條件(Periodic Boundary)
    是指相對邊界連接起來的元胞空間,對于一維空間,首尾相接形成一個圓環(huán);
    對于二維空間,上下相接、左右相接,形成一個拓撲圓環(huán)面,形似車胎

  • 定值型邊界條件(Constant Boundary)
    所有邊界外元胞均取某一固定常量

  • 絕熱型邊界條件(Adiabatic Boundary)
    在指邊界外鄰居元胞的狀態(tài)始終和邊界元胞的狀態(tài)保持一致,即具有狀態(tài)的零梯度。

  • 反射型邊界條件(Constant Boundary)
    在邊界外鄰居的元胞狀態(tài)是以邊界元胞為軸的鏡面反射

    • 狀態(tài)集:S={s1,s2} 即只有兩種不同的狀態(tài)。這兩種不同的狀態(tài)可將其分別編碼為0 與 1;若用圖形表示,則可對應(yīng)“黑”與“白” 或者其他兩種不同的顏色。
    • 鄰居:若一維鄰居半徑r=1,即每個元胞最多只有“左鄰右舍”兩個鄰居。
  • 馮諾依曼型
    鄰居數(shù)目=2d

  • 2. 摩爾型
    鄰居數(shù)目=3^d-1
    [外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-zK0qkYQ5-1604564226207)(https://i.loli.net/2020/10/26/IO2TqoRk316LJpH.png)]
    3. 擴展摩爾型
    鄰居數(shù)目=(2r+1)^d-1

    4. 馬格勒斯型(Margolus)
    主要區(qū)別:以2*2的元胞塊為單元進行處理,而不是單獨處理
    主要應(yīng)用領(lǐng)域:格子氣流體、顆粒流

    • 演化規(guī)則:任意設(shè)定, 最多2^8=256種不同的設(shè)定方式。元胞以相鄰的8個元胞為鄰居。即Moore鄰居;一個元胞的生死由其在該時刻本身的生死狀態(tài)和周圍八個鄰居的狀態(tài)決定。根據(jù)元胞及其鄰居元胞的狀態(tài),決定下一時刻該元胞狀態(tài)的動力學函數(shù),也可以是狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程或局部映射。

    從數(shù)學上來定義,有限自動機是一個五元組:

    FA=(Q,S,δ,q0,F)

    其中,Q是控制器的有限狀態(tài)集、S是輸入符號約有限集、δ是控制狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律的Q×S到Q的映射 (可用狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖或狀態(tài)轉(zhuǎn)移表表示),q0是初始狀態(tài)、F是終止狀態(tài)集。若δ是單值映射,則稱M為確定性有限自動機;若δ是多值映射,則稱M為非確定性 有限自動機。

    特征

    (1)同質(zhì)性、齊性:同質(zhì)性反映在元胞空間內(nèi)的每個元胞都服從相同的規(guī)則;齊性指的是元胞的分布方式相同,大小形狀相同,空間分布整齊。

    (2)空間離散:元胞分布在按一定規(guī)則劃分的離散的元胞空間上。

    (3)時間離散:系統(tǒng)的演化是按等時間間隔分步進行的。t時刻的狀態(tài)只對t+1時刻的狀態(tài)產(chǎn)生影響。

    (4)狀態(tài)離散、有限:元胞自動機的狀態(tài)參量只能取有限個離散值。

    (5)同步計算(并行性):元胞自動機的處理是同步進行的。

    (6)時空局域性:每個元胞在t+1時刻的狀態(tài),取決于其鄰居的元胞在t時刻的狀態(tài)。

    (7)維數(shù)高:動力系統(tǒng)中一般將變量的個數(shù)成為維數(shù)。任何完備元胞自動機的元胞空間是在空間上的無窮集,每個元胞的狀態(tài)是這個動力學系統(tǒng)的變量,因此元胞自動機是一類無窮維動力系統(tǒng)。

    應(yīng)用:
    生物學領(lǐng)域

    腫瘤細胞的增長機理和過程模擬
    人類大腦的機理探索
    艾滋病病毒HIV的感染過程
    自組織、自繁殖等生命現(xiàn)象的研究
    克隆技術(shù)
    模擬植物的生長
    貝殼上色素的沉積圖案
    生態(tài)學領(lǐng)域

    生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)變化過程的模擬
    螞蟻的行走路線,大雁、魚類洄游動物的群體行為的模擬
    生物群落的擴散模擬

    物理學模擬

    LGA 格子氣自動機
    LBM格子-玻爾茲曼法
    流體領(lǐng)域,在多孔介質(zhì)、多相流、微小尺寸具有獨特的優(yōu)越性
    LBM同樣被成功用于磁場、電場、熱擴散、熱傳導(dǎo)的模擬
    雪花等枝晶的形成
    液態(tài)金屬材料的凝固結(jié)晶過程
    顆粒材料的垮塌現(xiàn)象
    交通科學領(lǐng)域
    兩條主線:
    1)Nagel-Schreckenberg模型
    對城市道路交通流的研究
    2)BML模型
    對城市交通網(wǎng)絡(luò)的研究

    計算機科學與信息學領(lǐng)域

    研究信息的保存、傳遞、擴散
    圖像處理和模式識別

    184號模型

    • 道路被劃分為等距格子,每個格點表示一個元胞;
    • 某個時刻,元胞或者是空的,或者被一輛車占據(jù);
    • 所有車輛的行進方向都是一致的(如向右);
    • 在每一個時間步內(nèi):若第n輛車的前方元胞是空的,則該車可以向前行駛一步;
    • 若前面的元胞被另一輛車n+1所占據(jù),即使第n+1輛車在本時間步內(nèi)離開此元胞,第n輛車也停在原地不動;
    • 整個系統(tǒng)采用周期性邊界條件以確保車輛數(shù)守恒。

    NaSch模型

    NaSch模型是對184號模型的推廣,1992年Nagle和Schreckenberg提出了著名的NaSch模型

    Python 實現(xiàn)最簡單的元胞自動機

    選取的元胞狀態(tài)只有兩種,分別為 0 和 1。每一層由 64 個元胞組成,若元胞狀態(tài)為 1,那么控制臺將打印星號(*);如果元胞狀態(tài)為 0,那么控制臺將打印連字符(-)。也就是說,每一行由 64 個混合星號與連字符的圖案組成。

    狀態(tài)更新規(guī)則:若當前元胞的前一個元胞的狀態(tài)為 1,或者前一個元胞的左右兩邊的元胞的狀態(tài)有且只有一個值為 1, 那么該元胞的狀態(tài)就為 1。反之,元胞的狀態(tài)設(shè)為 0。對于第一列和最后一列,我們只需分別考慮右元胞和左元胞即可。對于中間部分的元胞來說,若其領(lǐng)域元胞的狀態(tài)為[0,1,0]、[0,0,1]、[1,0,0]、[1,1,0]等狀態(tài)時,當前元胞的狀態(tài)就為 1。

    import time def print_seq(seq, speed=0.5):for item in seq:if item:print('*', end='')else:print('-', end='')print('')time.sleep(speed)class Cell:def __init__(self, deepth=31):self.ca = [0 if i != 31 else 1 for i in range(64)]self.ca_new = []self.deepth = deepthdef process(self):print_seq(self.ca)for i in range(self.deepth):self._rule()print_seq(self.ca_new)self.ca = self.ca_newself.ca_new = []def _rule(self):for i in range(64):if 0 < i < 63:if self.ca[i - 1] == self.ca[i + 1]:self.ca_new.append(0)else:self.ca_new.append(1)elif i == 0:if self.ca[1]:self.ca_new.append(1)else:self.ca_new.append(0)else:if self.ca[62]:self.ca_new.append(1)else:self.ca_new.append(0)def main():cell = Cell()cell.process()if __name__ == '__main__':main()

    參考文章:

  • 元胞自動機研究的相關(guān)理論方法
  • 總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的元胞自动机简单理解的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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