WikiDer > Стохастический клеточный автомат

Stochastic cellular automaton

Стохастические клеточные автоматы или вероятностные клеточные автоматы (PCA) или случайные клеточные автоматы или локально взаимодействующий Цепи Маркова[1][2] являются важным продолжением клеточный автомат. Клеточные автоматы - это дискретное время динамическая система взаимодействующих объектов, состояние которых дискретно.

Состояние коллекции сущностей обновляется в каждый дискретный момент времени в соответствии с некоторым простым однородным правилом. Состояния всех сущностей обновляются параллельно или синхронно. Стохастические клеточные автоматы - это СА, чьим правилом обновления является стохастический один, что означает, что состояния новых сущностей выбираются в соответствии с некоторыми распределениями вероятностей. Это дискретное время случайная динамическая система. От пространственного взаимодействия между сущностями, несмотря на простоту правил обновления, сложное поведение может появляться любить самоорганизация. Как математический объект его можно рассматривать в рамках случайные процессы как система взаимодействующих частиц в дискретном времени. [3]для более подробного введения.

PCA как марковские случайные процессы

Как марковский процесс с дискретным временем, PCA определены на пространство продукта (декартово произведение) где конечный или бесконечный граф, например и где конечное пространство, как, например, или . Вероятность перехода имеет вид продукта где и это распределение вероятностей на .В общем требуется некоторая местность. где с участием конечная окрестность k. Увидеть [4] для более подробного введения с точки зрения теории вероятностей.

Примеры стохастического клеточного автомата

Мажоритарный клеточный автомат

Есть версия мажоритарный клеточный автомат с вероятностными правилами обновления. Увидеть Правило Тоома.

Отношение к решетчатым случайным полям

PCA может использоваться для моделирования Модель Изинга из ферромагнетизм в статистическая механика.[5]Некоторые категории моделей изучались с точки зрения статистической механики.

Сотовая модель Поттса

Есть сильная связь[6]между вероятностными клеточными автоматами и сотовая модель Поттса в частности, когда он реализуется параллельно.

Немарковское обобщение

В Модель Гальвеса-Лёхербаха является примером обобщенного PCA с немарковским аспектом.

использованная литература

  1. ^ Тоом, А. Л. (1978), Локально взаимодействующие системы и их применение в биологии: материалы школы-семинара по процессам марковского взаимодействия в биологии, Пущино, март 1976 г., Конспект лекций по математике, 653, Springer-Verlag, Берлин-Нью-Йорк, ISBN 978-3-540-08450-1, Г-Н 0479791
  2. ^ Р. Л. Добрушин; В. И. Крилюков; А. Л. Тоом (1978). Стохастические клеточные системы: эргодичность, память, морфогенез. ISBN 9780719022067.
  3. ^ Fernandez, R .; Louis, P.-Y .; Нарди, Ф. Р. (2018). «Глава 1: Обзор: модели и проблемы PCA». В Louis, P.-Y .; Нарди, Ф. Р. (ред.). Вероятностные клеточные автоматы. Springer. Дои:10.1007/978-3-319-65558-1_1. ISBN 9783319655581.
  4. ^ П.-Ю. Луи доктор философии
  5. ^ Vichniac, G. (1984), "Моделирование физики с помощью клеточных автоматов", Physica D, 10 (1–2): 96–115, Bibcode:1984 ФИД ... 10 ... 96 В, Дои:10.1016/0167-2789(84)90253-7.
  6. ^ Боас, Соня Э. М .; Цзян, Йи; Merks, Roeland M. H .; Prokopiou, Sotiris A .; Ренс, Элизабет Г. (2018). «Глава 18: Клеточная модель Поттса: приложения к васкулогенезу и ангиогенезу». В Louis, P.-Y .; Нарди, Ф. Р. (ред.). Вероятностные клеточные автоматы. Springer. Дои:10.1007/978-3-319-65558-1_18. HDL:1887/69811. ISBN 9783319655581.

дальнейшее чтение