Клеточный автомат - Cellular automaton

Госпера Планерная пушка создание "планеры "в клеточном автомате Игра жизни Конвея[1]

А клеточный автомат (пл. клеточные автоматы, сокр. CA) является дискретным модель вычисления учился в теория автоматов. Клеточные автоматы еще называют клеточные пространства, автоматы тесселяции, однородные структуры, клеточные структуры, структуры тесселяции, и итерационные массивы.[2] Клеточные автоматы нашли применение в различных областях, в том числе физика, теоретическая биология и микроструктура моделирование.

Клеточный автомат состоит из регулярной сетки клетки, каждый в одном из конечного числа состояния, Такие как на и выключенный (в отличие от решетка связанных карт ). Сетка может быть любого конечного числа измерений. Для каждой ячейки набор ячеек называется ее район определяется относительно указанной ячейки. Начальное состояние (время т = 0) выбирается путем присвоения состояния каждой ячейке. Новый поколение создается (продвигается т на 1), согласно некоторым фиксированным правило (обычно математическая функция)[3] который определяет новое состояние каждой ячейки с точки зрения текущего состояния ячейки и состояний ячеек в ее окрестности. Как правило, правило обновления состояния ячеек одинаково для каждой ячейки и не меняется со временем, и применяется ко всей сетке одновременно,[4] хотя известны исключения, такие как стохастический клеточный автомат и асинхронный клеточный автомат.

Первоначально эта концепция была открыта в 1940-х гг. Станислав Улам и Джон фон Нейман в то время как они были современниками в Лос-Аламосская национальная лаборатория. Хотя некоторые изучали его на протяжении 1950-х и 1960-х годов, он не был до 1970-х и Игра жизни Конвея, двумерный клеточный автомат, интерес к этому предмету вышел за пределы академических кругов. В 1980-х годах Стивен Вольфрам занимается систематическим изучением одномерных клеточных автоматов, или того, что он называет элементарные клеточные автоматы; его научный сотрудник Мэтью Кук показал, что одно из этих правил Полный по Тьюрингу. Вольфрам опубликовал Новый вид науки в 2002 году, утверждая, что клеточные автоматы имеют приложения во многих областях наука. К ним относятся компьютер процессоры и криптография.

Основные классификации клеточных автоматов, описанные Вольфрамом, пронумерованы от одного до четырех. По порядку они являются автоматами, в которых паттерны обычно стабилизируются в однородность, автоматы, в которых паттерны развиваются в основном в стабильные или колеблющиеся структуры, автоматы, в которых паттерны развиваются, казалось бы, хаотично, и автоматы, в которых паттерны становятся чрезвычайно сложными и могут длиться долгое время со стабильными локальными структурами. Этот последний класс считается вычислительно универсальный, или способный имитировать Машина Тьюринга. К особым видам клеточных автоматов относятся: обратимый, где только одна конфигурация ведет непосредственно к следующей, а тоталистический, в котором будущее значение отдельных ячеек зависит только от общего значения группы соседних ячеек. Клеточные автоматы могут моделировать множество реальных систем, включая биологические и химические.

Обзор

Красные клетки - это Окрестности Мура для синей ячейки.
Красные клетки - это район фон Неймана для синей ячейки. Расширенный район также включает розовые клетки.

Один из способов смоделировать двумерный клеточный автомат - использовать бесконечный лист миллиметровая бумага вместе с набором правил, которым должны следовать ячейки. Каждый квадрат называется «ячейкой», и каждая ячейка имеет два возможных состояния: черное и белое. В район клетки - это соседние, обычно смежные клетки. Двумя наиболее распространенными типами районов являются район фон Неймана и Окрестности Мура.[5] Первый, названный в честь теоретика-основателя клеточного автомата, состоит из четырех ортогонально соседние клетки.[5] Последний включает район фон Неймана, а также четыре соседние по диагонали клетки.[5] Для такой ячейки и ее окрестности Мура имеется 512 (= 29) возможные шаблоны. Для каждого из 512 возможных шаблонов в таблице правил будет указано, будет ли центральная ячейка черной или белой в следующий интервал времени. Игра жизни Конвея это популярная версия этой модели. Другой распространенный тип соседства - расширенный район фон Неймана, который включает две ближайшие ячейки в каждом ортогональном направлении, всего восемь.[5] Общее уравнение для такой системы правил таково: kks, куда k - количество возможных состояний ячейки, а s - количество соседних ячеек (включая ячейку, которая должна быть вычислена), используемых для определения следующего состояния ячейки.[6] Таким образом, в двумерной системе с окрестностью Мура общее количество возможных автоматов будет равно 2.29, или же 1.34×10154.

Обычно предполагается, что каждая ячейка Вселенной начинается в одном и том же состоянии, за исключением конечного числа ячеек в других состояниях; присвоение значений состояния называется конфигурация.[7] В более общем плане иногда предполагается, что Вселенная изначально покрыта периодическим рисунком, и только конечное количество ячеек нарушает этот узор. Последнее предположение является обычным для одномерных клеточных автоматов.

А тор, тороидальной формы

Клеточные автоматы часто моделируются на конечной сетке, а не на бесконечной. В двух измерениях Вселенная была бы прямоугольником, а не бесконечной плоскостью. Очевидная проблема с конечными сетками заключается в том, как обрабатывать ячейки на краях. То, как они обрабатываются, повлияет на значения всех ячеек в сетке. Один из возможных методов - позволить значениям в этих ячейках оставаться постоянными. Другой метод - по-разному определить окрестности для этих ячеек. Можно сказать, что у них меньше соседей, но тогда также нужно будет определить новые правила для ячеек, расположенных по краям. Эти ячейки обычно обрабатываются тороидальный Расположение: когда кто-то уходит сверху, он входит в соответствующее положение внизу, а когда уходит слева, он входит справа. (Это, по сути, моделирует бесконечный периодический тайлинг, и в области уравнения в частных производных иногда упоминается как периодический граничные условия.) Это можно представить как заклеивание лентами левого и правого краев прямоугольника, чтобы сформировать трубу, а затем заклеивание лентой верхнего и нижнего краев трубы, чтобы сформировать тор (форма пончика). Вселенные других размеры обрабатываются аналогично. Это решает граничные проблемы с окрестностями, но еще одним преимуществом является то, что его легко программировать с помощью модульная арифметика функции. Например, в одномерном клеточном автомате, как в примерах ниже, окрестность клетки Иксят является {Икся−1т−1, Иксят−1, Икся+1т−1}, куда т - временной шаг (по вертикали), а я - индекс (по горизонтали) в одном поколении.

История

Станислав Улам, работая на Лос-Аламосская национальная лаборатория в 1940-х годах изучал рост кристаллов, используя простой решетчатая сеть как его модель.[8] В то же время, Джон фон Нейман, Коллега Улама в Лос-Аламосе, работал над проблемой самовоспроизводящиеся системы.[9] Первоначальный дизайн фон Неймана был основан на идее, что один робот создает другого робота. Эта конструкция известна как кинематическая модель.[10][11] Разрабатывая эту конструкцию, фон Нейман осознал огромную сложность создания самовоспроизводящегося робота и огромную стоимость обеспечения робота «морем деталей», из которых можно было бы построить его репликант. Нейман написал статью «Общая и логическая теория автоматов» для Хиксонский симпозиум в 1948 г.[9] Улам был тем, кто предложил использовать дискретный система для создания редукционистской модели самовоспроизведения.[12][13] Нильс Алл Барричелли провел многие из самых ранних исследований этих моделей искусственной жизни.

Джон фон Нейман, Лос-Аламос Идентификационный значок

Улам и фон Нейман создали метод расчета движения жидкости в конце 1950-х годов. Основная идея метода заключалась в том, чтобы рассматривать жидкость как группу дискретных единиц и рассчитывать движение каждой на основе поведения ее соседей.[14] Так родилась первая система клеточных автоматов. Подобно решетчатой ​​сети Улама, клеточные автоматы фон Неймана являются двумерными, а саморепликатор реализован алгоритмически. Результатом стал универсальный копировальный аппарат и конструктор работает внутри клеточного автомата с небольшой окрестностью (только те клетки, которые соприкасаются, являются соседями; для клеточных автоматов фон Неймана только ортогональный ячеек) и с 29 состояниями на ячейку.[15] Фон Нейман представил доказательство существования того, что конкретный паттерн будет создавать бесконечные копии самого себя в данной клеточной вселенной, разработав конфигурацию из 200000 клеток, которая могла бы это сделать.[15] Этот дизайн известен как мозаика модель, и называется универсальный конструктор фон Неймана.[16]

Также в 1940-х годах Норберт Винер и Артуро Розенблют разработал модель возбудимых сред с некоторыми характеристиками клеточного автомата.[17] Их специфической мотивацией было математическое описание проведения импульсов в сердечных системах. Однако их модель не является клеточным автоматом, потому что среда, в которой распространяются сигналы, непрерывна, а волновые фронты кривые.[17][18] Настоящая клеточно-автоматная модель возбудимых сред была разработана и изучена Дж. М. Гринбергом и С. П. Гастингсом в 1978 г .; видеть Клеточный автомат Гринберга-Гастингса. Оригинальная работа Винера и Розенблюта содержит много идей и продолжает цитироваться в современных исследовательских публикациях по аритмия сердца и возбудимые системы.[19]

К концу 1950-х годов было замечено, что клеточные автоматы можно рассматривать как параллельные компьютеры и особенно в 1960-х годах была доказана последовательность все более подробных и технических теорем - часто аналогичных теоремам о машинах Тьюринга - об их формальных вычислительных возможностях.[20]

В 1960-х годах клеточные автоматы изучались как особый тип динамическая система и связь с математической областью символическая динамика была создана впервые. В 1969 г. Густав А. Хедлунд собрал много результатов, следуя этой точке зрения[21] в работе, которая до сих пор считается основополагающей для математического исследования клеточных автоматов. Наиболее фундаментальный результат - характеристика в Теорема Кертиса – Хедлунда – Линдона. множества глобальных правил клеточных автоматов как множества непрерывный эндоморфизмы из сменные места.

В 1969 году немецкий пионер компьютеров Конрад Зузе опубликовал свою книгу Расчет пространства, предполагая, что физические законы Вселенной дискретны по своей природе, и что вся Вселенная является результатом детерминированных вычислений на одном клеточном автомате; «Теория Цузе» стала основой области исследований под названием цифровая физика.[22]

Также в 1969 г. Элви Рэй Смит защитил Стэнфордскую докторскую диссертацию по теории клеточных автоматов, первое математическое рассмотрение СА как общего класса компьютеров. На основе этой диссертации появилось много статей: он показал эквивалентность окрестностей различной формы, как свести Мура к соседству фон Неймана или как свести любое соседство к соседству фон Неймана.[23] Он доказал, что двумерные КА универсальны для вычислений, ввел одномерные КА и показал, что они также универсальны для вычислений, даже с простыми окрестностями.[24] Он показал, как включить комплексное доказательство фон Неймана универсальности конструкции (и, следовательно, самовоспроизводящихся машин) в следствие универсальности вычислений в одномерном СА.[25] Задуманный как введение к немецкому изданию книги фон Неймана о ЦА, он написал обзор в этой области с десятками ссылок на статьи многих авторов из многих стран в течение примерно десяти лет работы, часто игнорируемой современными исследователями ЦА.[26]

В 1970-х годах двумерный клеточный автомат с двумя состояниями назвал Игра Жизни стал широко известен, особенно среди раннего компьютерного сообщества. Изобретенный Джон Конвей и популяризируется Мартин Гарднер в Scientific American статья,[27] его правила следующие:

  1. Любая живая клетка с менее чем двумя живыми соседями умирает, как если бы это было вызвано недостаточным населением.
  2. Любая живая клетка с двумя или тремя живыми соседями доживает до следующего поколения.
  3. Любая живая клетка с более чем тремя живыми соседями умирает, как будто от перенаселения.
  4. Любая мертвая клетка с ровно тремя живыми соседями становится живой клеткой, как бы путем размножения.

Несмотря на свою простоту, система достигает впечатляющего разнообразия поведения, колеблясь между кажущимися случайность и заказ. Одна из наиболее очевидных особенностей Игры Жизни - частое появление планеры, расположение ячеек, которые по существу перемещаются по сетке. Можно организовать автомат так, чтобы планеры взаимодействовали для выполнения вычислений, и после значительных усилий было показано, что Игра Жизни может имитировать универсальный Машина Тьюринга.[28] Эта тема рассматривалась в основном как развлекательная, и в начале 1970-х годов было проведено мало дополнительной работы, за исключением изучения особенностей Игры Жизни и нескольких связанных с ней правил.[29]

Стивен Вольфрам независимо начал работать над клеточными автоматами в середине 1981 года после рассмотрения того, как сложные паттерны, казалось, сформировались в природе в нарушение Второй закон термодинамики.[30] Первоначально его исследования были вызваны интересом к системам моделирования, таким как нейронные сети.[30] Он опубликовал свою первую статью в Обзоры современной физики расследование элементарные клеточные автоматы (Правило 30 в частности) в июне 1983 г.[2][30] Неожиданная сложность поведения этих простых правил заставила Вольфрама подозревать, что сложность в природе может быть вызвана схожими механизмами.[30] Его исследования, однако, привели его к выводу, что клеточные автоматы плохо моделируют нейронные сети.[30] Кроме того, в течение этого периода Вольфрам сформулировал концепции внутреннего случайность и вычислительная неприводимость,[31] и предложил Правило 110 может быть универсальный - факт, доказанный позже научным сотрудником Вольфрама Мэтью Кук в 1990-е гг.[32]

В 2002 году Вольфрам опубликовал текст объемом 1280 страниц. Новый вид науки, который широко утверждает, что открытия о клеточных автоматах не являются изолированными фактами, но являются надежными и имеют значение для всех дисциплин науки.[33] Несмотря на путаницу в прессе,[34][35] книга не выступала за фундаментальную теорию физики, основанную на клеточных автоматах,[36] и хотя он описал несколько конкретных физических моделей, основанных на клеточных автоматах,[37] он также предоставил модели, основанные на качественно различных абстрактных системах.[38]

Классификация

Вольфрам, в Новый вид науки и несколько статей, датируемых серединой 1980-х, определили четыре класса, на которые можно разделить клеточные автоматы и несколько других простых вычислительных моделей в зависимости от их поведения. В то время как более ранние исследования клеточных автоматов имели тенденцию определять тип паттернов для конкретных правил, классификация Вольфрама была первой попыткой классификации самих правил. Классы по сложности следующие:

  • Класс 1. Почти все начальные паттерны быстро переходят в стабильное однородное состояние. Любая случайность в исходном шаблоне исчезает.[39]
  • Класс 2: Почти все начальные паттерны быстро превращаются в устойчивые или колеблющиеся структуры. Некоторая часть случайности в исходном шаблоне может отфильтроваться, но некоторая останется. Локальные изменения исходного паттерна, как правило, остаются локальными.[39]
  • Класс 3: Почти все начальные паттерны развиваются псевдослучайным или хаотическим образом. Возникающие устойчивые конструкции быстро разрушаются окружающим шумом. Локальные изменения исходного паттерна имеют тенденцию к неограниченному распространению.[39]
  • Класс 4: Практически все начальные паттерны превращаются в структуры, которые взаимодействуют сложным и интересным образом, с образованием локальных структур, способных выжить в течение длительных периодов времени.[40] Конечным результатом могут быть стабильные или колеблющиеся структуры класса 2, но количество шагов, необходимых для достижения этого состояния, может быть очень большим, даже если исходный образец относительно прост. Локальные изменения исходного паттерна могут распространяться бесконечно. Вольфрам предположил, что многие клеточные автоматы класса 4, если не все, способны к универсальным вычислениям. Это было доказано Правилом 110 и «Игрой жизни» Конвея.

Эти определения носят качественный характер и могут быть интерпретированы. Согласно Вольфраму, «... почти в любой общей схеме классификации неизбежно встречаются случаи, когда одному классу присваивается одно определение, а другому классу - другое определение. То же самое и с клеточными автоматами: иногда существуют правила ... показать некоторые особенности одного класса, а некоторые - другого ".[41] Классификация Вольфрама была эмпирически сопоставлена ​​с кластеризацией сжатых длин выходных данных клеточных автоматов.[42]

Было предпринято несколько попыток классифицировать клеточные автоматы по формально строгим классам, вдохновленным классификацией Вольфрама. Например, Кулик и Ю предложили три четко определенных класса (и четвертый для автоматов, не соответствующих ни одному из них), которые иногда называют классами Кулика-Ю; членство в этих доказанных неразрешимый.[43][44][45]Класс Вольфрама 2 можно разделить на две подгруппы стабильных (с фиксированной точкой) и осциллирующих (периодических) правил.[46]

Идея о том, что существует 4 класса динамических систем, принадлежит химику, лауреату Нобелевской премии. Илья Пригожин кто идентифицировал эти 4 класса термодинамических систем - (1) системы в термодинамическом равновесии, (2) пространственно / временные однородные системы, (3) хаотические системы и (4) сложные далекие от равновесия системы с диссипативными структурами (см. рис. в статье Николиса (ученика Пригожина)).[47]

Обратимый

Основная статья: Обратимый клеточный автомат

Клеточный автомат - это обратимый если для каждой текущей конфигурации клеточного автомата существует ровно одна прошедшая конфигурация (прообраз ).[48] Если рассматривать клеточный автомат как функцию, отображающую конфигурации в конфигурации, обратимость подразумевает, что эта функция биективный.[48] Если клеточный автомат обратим, его обращенное во времени поведение можно также описать как клеточный автомат; этот факт является следствием Теорема Кертиса – Хедлунда – Линдона., топологическая характеристика клеточных автоматов.[49][50] Для клеточных автоматов, в которых не каждая конфигурация имеет прообраз, конфигурации без прообразов называются Эдемский сад узоры.[51]

Для одномерных клеточных автоматов известны алгоритмы определения того, является ли правило обратимым или необратимым.[52][53] Однако для клеточных автоматов двух и более измерений обратимость неразрешимый; то есть не существует алгоритма, который принимает на вход автоматическое правило и гарантированно правильно определяет, является ли автомат обратимым. Доказательство Яркко Кари связана с проблемой мозаики Ванская плитка.[54]

Обратимые клеточные автоматы часто используются для моделирования таких физических явлений, как газовая и гидродинамика, поскольку они подчиняются законам термодинамика. Такие клеточные автоматы имеют правила, специально построенные для обратимости. Такие системы были изучены Томмазо Тоффоли, Норман Марголус и другие. Для явного построения обратимых клеточных автоматов с известными обратными можно использовать несколько методов. Двумя общими являются клеточный автомат второго порядка и блочный клеточный автомат, оба из которых включают в себя некоторое изменение определения клеточного автомата. Хотя такие автоматы не строго удовлетворяют приведенному выше определению, можно показать, что они могут быть эмулированы обычными клеточными автоматами с достаточно большими окрестностями и числом состояний и, следовательно, могут рассматриваться как подмножество обычных клеточных автоматов. Наоборот, было показано, что любой обратимый клеточный автомат может быть эмулирован блочным клеточным автоматом.[55][56]

Тоталистический

Особый класс клеточных автоматов - это тоталистический клеточные автоматы. Состояние каждой ячейки тотального клеточного автомата представлено числом (обычно целочисленным значением, взятым из конечного набора), а значение ячейки в момент времени т зависит только от сумма значений ячеек в его окрестности (возможно, включая саму ячейку) во времят − 1.[57][58] Если состояние ячейки во время т зависит как от своего собственного состояния, так и от общего количества своих соседей во временит - 1 то клеточный автомат правильно называется внешний тоталистический.[58] Игра жизни Конвея пример внешнего тоталистического клеточного автомата со значениями ячеек 0 и 1; внешние тоталистические клеточные автоматы с такими же Окрестности Мура структура как жизнь иногда называют живые клеточные автоматы.[59][60]

Связанные автоматы

Есть много возможных обобщений концепции клеточного автомата.

Клеточный автомат на основе гексагональных клеток вместо квадратов (правило 34/2)
Пример комбинаций клеточных автоматов, создающих треугольник Серпинского

Один из способов - использовать что-то другое, кроме прямоугольного (кубического, и Т. Д.) сетка. Например, если самолет облицован правильными шестиугольниками эти шестиугольники можно использовать как ячейки. Во многих случаях полученные клеточные автоматы эквивалентны автоматам с прямоугольными сетками со специально разработанными окрестностями и правилами. Другой вариант - сделать сетку нерегулярной, например, с помощью Плитка Пенроуза.[61]

Кроме того, правила могут быть скорее вероятностными, чем детерминированными. Такие клеточные автоматы называются вероятностные клеточные автоматы. Вероятностное правило дает для каждого образца в момент времени т, вероятности того, что центральная ячейка перейдет в каждое возможное состояние в момент времени т + 1. Иногда используется более простое правило; например: «Правило - Игра Жизни, но на каждом временном шаге с вероятностью 0,001% каждая ячейка перейдет в противоположный цвет».

Соседство или правила могут меняться со временем или пространством. Например, изначально новое состояние ячейки может определяться горизонтально соседними ячейками, но для следующего поколения будут использоваться вертикальные ячейки.

В клеточных автоматах на новое состояние клетки не влияет новое состояние других клеток. Это можно изменить так, чтобы, например, блок ячеек 2 на 2 мог определяться сам по себе и с соседними с ним ячейками.

Есть непрерывные автоматы. Они похожи на тотальные клеточные автоматы, но вместо дискретных правил и состояний (например таблица, использующая состояния {0,1,2}), используются непрерывные функции, и состояния становятся непрерывными (обычно значения в [0,1] ). Состояние локации - это конечное число действительных чисел. Определенные клеточные автоматы могут таким образом создавать жидкие формы.

Непрерывные пространственные автоматы иметь континуум локаций. Состояние локации - это конечное число действительных чисел. Время также непрерывно, и состояние изменяется согласно дифференциальным уравнениям. Одним из важных примеров является реакция – диффузия текстуры, дифференциальные уравнения, предложенные Алан Тьюринг чтобы объяснить, как химические реакции могут создавать полосы на зебры и пятна на леопардах.[62] Когда они аппроксимируются клеточными автоматами, они часто дают похожие модели. MacLennan [2] рассматривает непрерывные пространственные автоматы как модель вычислений.

Известны примеры непрерывных пространственных автоматов, которые демонстрируют явления распространения, аналогичные планерам в Игре Жизни.[63]

Автоматы переписывания графов являются расширениями клеточных автоматов на основе системы перезаписи графов.[64]

Комбинации автоматическая функция, проверяя, равна ли нечетная / четная индексированная пара перестановке X. Если да, вернуть X строки правил (например: «120012101»). Эти ЦС работают с кирпичные кварталы. Эти типы CA также действуют как Логический вентиль (s). Например, эквивалент Ворота XOR в комбинациях дает Серпинский треугольник когда исходное состояние - одна центрированная ячейка.

Элементарные клеточные автоматы

Основная статья: Элементарный клеточный автомат

Простейший нетривиальный клеточный автомат был бы одномерным, с двумя возможными состояниями на ячейку и соседями ячейки, определяемыми как соседние ячейки по обе стороны от нее. Ячейка и два ее соседа образуют окрестность из 3 ячеек, поэтому есть 23 = 8 возможных шаблонов для района. Правило состоит из решения для каждого шаблона, будет ли ячейка 1 или 0 в следующем поколении. Тогда есть 28 = 256 возможных правил.[6]

Анимация того, как правила одномерного клеточного автомата определяют следующее поколение.

Эти 256 клеточных автоматов обычно называют их Код Wolfram, стандартное соглашение об именах, изобретенное Вольфрамом, которое присваивает каждому правилу номер от 0 до 255. В ряде статей анализировались и сравнивались эти 256 клеточных автоматов. В Правило 30 и Правило 110 клеточные автоматы особенно интересны. На изображениях ниже показана история каждого из них, когда начальная конфигурация состоит из 1 (вверху каждого изображения), окруженного нулями. Каждая строка пикселей представляет собой поколение в истории автомата с т= 0 - верхняя строка. Каждый пиксель окрашен в белый цвет для 0 и черный для 1.

Правило 30


Правило 30 клеточный автомат

текущий образец111110101100011010001000
новое состояние для центральной ячейки00011110

Правило 30 экспонатов 3 класс поведение, означающее, что даже простые шаблоны ввода, такие как показанный, приводят к хаотическим, казалось бы, случайным историям.

Правило 110


Правило 110 клеточный автомат

текущий образец111110101100011010001000
новое состояние для центральной ячейки01101110

Правило 110, как и Игра в жизнь, демонстрирует то, что Вольфрам называет 4 класс поведение, которое не является ни полностью случайным, ни полностью повторяющимся. Локализованные структуры возникают и взаимодействуют разными сложными на вид способами. В процессе разработки Новый вид науки, как научный сотрудник Вольфрама в 1994 г., Мэтью Кук доказали, что некоторые из этих структур были достаточно богаты, чтобы поддерживать универсальность. Этот результат интересен тем, что правило 110 - чрезвычайно простая одномерная система, которую сложно спроектировать для выполнения определенного поведения. Таким образом, этот результат в значительной степени подтверждает точку зрения Вольфрама о том, что системы класса 4 по своей природе могут быть универсальными. Кук представил свое доказательство на Институт Санта-Фе конференции по клеточным автоматам в 1998 году, но Вольфрам заблокировал включение доказательства в протокол конференции, поскольку Вольфрам не хотел, чтобы доказательство было объявлено до публикации Новый вид науки.[65] В 2004 году доказательство Кука было наконец опубликовано в журнале Вольфрама. Сложные системы (Том 15, № 1), более чем через десять лет после того, как это придумал Кук. Правило 110 легло в основу некоторых самых маленьких универсальных машин Тьюринга.[66]

Пространство правил

Правило элементарного клеточного автомата определяется 8 битами, и можно считать, что все правила элементарного клеточного автомата находятся на вершины 8-мерного блока гиперкуб. Этот единичный гиперкуб является пространством правил клеточного автомата. Для клеточных автоматов следующего ближайшего соседа правило задается 25 = 32 бита, а пространство правил клеточного автомата представляет собой 32-мерный единичный гиперкуб. Расстояние между двумя правилами может быть определено количеством шагов, необходимых для перехода от одной вершины, которая представляет первое правило, и другой вершины, представляющей другое правило, вдоль край гиперкуба. Это расстояние от правила к правилу также называется Расстояние Хэмминга.

Пространство правил клеточного автомата позволяет нам задать вопрос о том, являются ли правила с подобным динамическим поведением «близкими» друг другу. Графическое рисование многомерного гиперкуба на 2-мерной плоскости остается сложной задачей, и одним грубым указателем правила в гиперкубе является число бит-1 в 8-битной строке для элементарных правил (или 32-битной строке для правила следующего ближайшего соседа). Рисование правил в разных классах Wolfram в этих срезах пространства правил показывает, что правила класса 1 обычно имеют меньшее количество бит-1, поэтому расположены в одной области пространства, тогда как правила класса 3 имеют более высокую долю (50% ) бит-1.[46]

Для большего пространства правил клеточного автомата показано, что правила класса 4 расположены между правилами класса 1 и класса 3.[67] Это наблюдение является основой фразы край хаоса, и напоминает фаза перехода в термодинамика.

Биология

Конус текстиль демонстрирует узор клеточного автомата на своей оболочке.[68]
Дальнейшая информация: Узоры в природе

Некоторые биологические процессы происходят или могут моделироваться клеточными автоматами.

Выкройки некоторых ракушки, как и в родах Конус и Цимбиола, порождаются естественными клеточными автоматами. В пигмент клетки располагаются узкой полосой вдоль кромки раковины. Каждая ячейка секреты пигменты в соответствии с активирующей и ингибирующей активностью соседних пигментных клеток, подчиняясь естественной версии математического правила.[68] Полоса клеток оставляет цветной узор на оболочке по мере своего медленного роста. Например, широко распространенный вид Конус текстиль имеет узор, напоминающий узор Вольфрама Правило 30 клеточный автомат.[68]

Растения регулируют поступление и потерю газов с помощью механизма клеточного автомата. Каждый стома на листе действует как клетка.[69]

Движущиеся волновые узоры на коже головоногие моллюски может быть смоделирован с помощью двумерного клеточного автомата с двумя состояниями, каждое состояние которого соответствует либо развернутому, либо втянутому хроматофор.[70]

Пороговые автоматы были изобретены для моделирования нейроны, а также можно моделировать сложное поведение, такое как распознавание и обучение.[71]

Фибробласты имеют сходство с клеточными автоматами, поскольку каждый фибробласт взаимодействует только со своими соседями.[72]

Химические типы

В Реакция Белоусова – Жаботинского представляет собой пространственно-временной химический осциллятор, который можно моделировать с помощью клеточного автомата. В 1950-е годы А. М. Жаботинский (продление работы Белоусов Б.П. ) обнаружил, что когда тонкий однородный слой смеси малоновая кислота, подкисленный бромат и соль церия были смешаны вместе и оставлены нетронутыми, завораживающие геометрические узоры, такие как концентрические круги и спирали, распространяются по среде. В разделе «Компьютерные развлечения» августовского выпуска 1988 г. Scientific American,[73] А. К. Дьюдни обсудили клеточный автомат[74] разработан Мартином Герхардтом и Хайке Шустером из Университета Билефельда (Германия). Этот автомат производит волновые картины, похожие на те, что в реакции Белоусова-Жаботинского.

Приложения

Компьютерные процессоры

Процессоры сотовых автоматов - это физические реализации концепций CA, которые могут обрабатывать информацию с помощью вычислений. Элементы обработки расположены в виде регулярной сетки из одинаковых ячеек. Сетка обычно представляет собой квадратную плитку или мозаика, двух или трех измерений; возможны другие мозаики, но они еще не используются. Состояния ячеек определяются только взаимодействиями с соседними соседними ячейками. Не существует средств для прямой связи с более удаленными клетками.[75] Одной из таких конфигураций массива процессоров клеточного автомата является систолический массив. Взаимодействие клеток может происходить посредством электрического заряда, магнетизма, вибрации (фононы в квантовых масштабах) или любыми другими физически полезными средствами. Это можно сделать несколькими способами, чтобы не было необходимости в проводах между какими-либо элементами. Это очень не похоже на процессоры, используемые сегодня в большинстве компьютеров (фон Неймана ), которые разделены на секции с элементами, которые могут связываться с удаленными элементами по проводам.

Криптография

Правило 30 изначально предлагалось как возможное блочный шифр для использования в криптография. Двумерные клеточные автоматы можно использовать для построения генератор псевдослучайных чисел.[76]

Клеточные автоматы были предложены для криптография с открытым ключом. В односторонняя функция представляет собой эволюцию конечной КА, обратную которой, как полагают, трудно найти. Учитывая правило, любой может легко вычислить будущие состояния, но, похоже, очень сложно вычислить предыдущие состояния.

Кодирование с исправлением ошибок

CA были применены к дизайну коды исправления ошибок в статье Д. Роя Чоудхури, С. Басу, И. Сен Гупты и П. Пала Чаудхури. В документе определяется новая схема построения кодов с исправлением однобитовых ошибок и двойных битовых ошибок (SEC-DED) с использованием CA, а также сообщается о быстром аппаратном декодере кода.[77]

Генеративное искусство и музыка

Клеточные автоматы использовались в генеративная музыка[78] и эволюционная музыка сочинение[79] и процедурная местность поколение в видеоиграх.[80]

Моделирование физической реальности

Основные статьи: Цифровая физика и цифровая философия

Как отмечает Андрей Илачинский в своей Клеточные автоматы, многие ученые подняли вопрос о том, является ли Вселенная клеточным автоматом.[81] Илачинский утверждает, что важность этого вопроса можно лучше оценить с помощью простого наблюдения, которое можно сформулировать следующим образом. Рассмотрим эволюцию Правило 110: если бы это была какая-то «инопланетная физика», что было бы разумным описанием наблюдаемых закономерностей?[82] Если бы наблюдатель не знал, как были созданы изображения, этот наблюдатель мог бы в конечном итоге предположить о движении некоторых частиц, подобных объектам. Действительно, физик Джеймс Кратчфилд построил строгую математическую теорию на основе этой идеи, доказав статистическое появление «частиц» из клеточных автоматов.[83] Затем, как говорится в аргументе, можно задаться вопросом, а не наш мир, который в настоящее время хорошо описывается на нашем нынешнем уровне понимания физика с подобными частицам объектами, может быть CA на самом фундаментальном уровне с пробелами в информации или неполным пониманием фундаментальных данных, появляющихся в произвольном случайном порядке, который может показаться противоречащим CA.

Хотя полная теория в этом направлении не была разработана, развлечение и развитие этой гипотезы привело ученых к интересным размышлениям и плодотворным догадкам о том, как мы можем понять наш мир в дискретных рамках. Марвин Мински, пионер ИИ, исследовал, как понять взаимодействие частиц с четырехмерной решеткой КА;[84] Конрад Зузе - изобретатель первого рабочего компьютера, Z3 - разработал нерегулярно организованную решетку для решения вопроса об информативности частиц.[85] В последнее время, Эдвард Фредкин раскрыл то, что он называет «гипотезой конечной природы», то есть идею о том, что «в конечном итоге каждое физическое количество, включая пространство и время, окажется дискретным и конечным».[86] Фредкин и Вольфрам - сильные сторонники физики, основанной на КА. В 2016 г. Жерар т Хофт опубликовал целую книгу о развитии идеи перестройки квантовая механика с помощью клеточных автоматов.[87]

В последние годы в литературе по нестандартным вычислениям появились и другие предложения в этом направлении. Вольфрам Новый вид науки считает CA ключом к пониманию множества предметов, включая физику. В Математика эталонных моделей-сделано iLabs[88] founder Gabriele Rossi and developed with Francesco Berto and Jacopo Tagliabue—features an original 2D/3D universe based on a new "rhombic dodecahedron-based" lattice and a unique rule. This model satisfies universality (it is equivalent to a Turing Machine) and perfect reversibility (a desideratum if one wants to conserve various quantities easily and never lose information), and it comes embedded in a first-order theory, allowing computable, qualitative statements on the universe evolution.[89]

Specific rules

Specific types of cellular automata include:

Проблемы решены

Problems that can be solved with cellular automata include:

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Дэниел Деннетт (1995), Опасная идея Дарвина, Penguin Books, London, ISBN  978-0-14-016734-4, ISBN  0-14-016734-X
  2. ^ а б Вольфрам, Стивен (1983). "Statistical Mechanics of Cellular Automata". Обзоры современной физики. 55 (3): 601–644. Bibcode:1983RvMP...55..601W. Дои:10.1103/RevModPhys.55.601.
  3. ^ Toffoli, Tommaso; Margolus, Norman (1987). Машины с клеточными автоматами: новая среда для моделирования. MIT Press. п. 27. ISBN  9780262200608.
  4. ^ Schiff, Joel L. (2011). Cellular Automata: A Discrete View of the World. Wiley & Sons, Inc. p. 40. ISBN  9781118030639.
  5. ^ а б c d Kier, Seybold, Cheng 2005, п. 15
  6. ^ а б Bialynicki-Birula, Bialynicka-Birula 2004, п. 9
  7. ^ Schiff 2011, п. 41 год
  8. ^ Пиковер, Клиффорд А. (2009). Книга по математике: от Пифагора до 57-го измерения, 250 вех в истории математики. Sterling Publishing Company, Inc. стр.406. ISBN  978-1402757969.
  9. ^ а б Schiff 2011, п. 1
  10. ^ John von Neumann, "The general and logical theory of automata," in L.A. Jeffress, ed., Cerebral Mechanisms in Behavior – The Hixon Symposium, John Wiley & Sons, New York, 1951, pp. 1–31.
  11. ^ Kemeny, John G. (1955). "Man viewed as a machine". Sci. Являюсь. 192 (4): 58–67. Bibcode:1955SciAm.192d..58K. Дои:10.1038/scientificamerican0455-58.; Sci. Являюсь. 1955; 192:6 (errata).
  12. ^ Schiff 2011, п. 3
  13. ^ Ilachinski 2001, п. XXIX
  14. ^ Bialynicki-Birula, Bialynicka-Birula 2004, п. 8
  15. ^ а б Wolfram 2002, п. 876
  16. ^ фон Нейман, Джон; Беркс, Артур В. (1966). Theory of Self-Reproducing Automata. Университет Иллинойса Press.
  17. ^ а б Wiener, N.; Rosenblueth, A. (1946). "The mathematical formulation of the problem of conduction of impulses in a network of connected excitable elements, specifically in cardiac muscle". Arch. Inst. Кардиол. Мексика. 16 (3): 205–65. PMID  20245817.
  18. ^ Letichevskii, A. A.; Reshodko, L. V. (1974). "N. Wiener's theory of the activity of excitable media". Кибернетика. 8 (5): 856–864. Дои:10.1007/bf01068458. S2CID  121306408.
  19. ^ Davidenko, J. M.; Pertsov, A. V.; Salomonsz, R.; Baxter, W.; Jalife, J. (1992). "Stationary and drifting spiral waves of excitation in isolated cardiac muscle". Природа. 355 (6358): 349–351. Bibcode:1992Natur.355..349D. Дои:10.1038/355349a0. PMID  1731248. S2CID  4348759.
  20. ^ Вольфрам, Стивен (2002). Новый вид науки. Wolfram Media, Inc. стр.877. ISBN  978-1-57955-008-0.
  21. ^ Hedlund, G. A. (1969). "Endomorphisms and automorphisms of the shift dynamical system". Математика. Теория систем. 3 (4): 320–3751. Дои:10.1007/BF01691062. S2CID  21803927.
  22. ^ Schiff 2011, п. 182
  23. ^ Smith, Alvy Ray. "Cellular Automata Complexity Trade-Offs" (PDF).
  24. ^ Smith, Alvy Ray. "Simple Computation-Universal Cellular Spaces" (PDF).
  25. ^ Smith, Alvy Ray. "Simple Nontrivial Self-Reproducing Machines" (PDF).
  26. ^ Smith, Alvy Ray. "Introduction to and Survey of Cellular Automata or Polyautomata Theory" (PDF).
  27. ^ Gardner, Martin (1970). "Mathematical Games: The fantastic combinations of John Conway's new solitaire game "life"". Scientific American. 223 (4): 120–123. Дои:10.1038 / Scientificamerican1070-120.
  28. ^ Paul Chapman. Life universal computer. http://www.igblan.free-online.co.uk/igblan/ca/ Ноябрь 2002
  29. ^ Wainwright 2010, п. 16
  30. ^ а б c d е Wolfram 2002, п. 880
  31. ^ Wolfram 2002, п. 881
  32. ^ Mitchell, Melanie (4 октября 2002 г.). "Is the Universe a Universal Computer?". Наука. 298 (5591): 65–68. Дои:10.1126/science.1075073. S2CID  122484855.
  33. ^ Wolfram 2002, стр. 1–7
  34. ^ Johnson, George (9 June 2002). "'A New Kind of Science': You Know That Space-Time Thing? Never Mind". Нью-Йорк Таймс. Компания New York Times. Получено 22 января 2013.
  35. ^ "The Science of Everything". Экономист. 30 мая 2002 г.. Получено 22 января 2013.
  36. ^ Wolfram 2002, pp. 433–546
  37. ^ Wolfram 2002, pp. 51–114
  38. ^ Wolfram 2002, pp. 115–168
  39. ^ а б c Ilachinsky 2001, п. 12
  40. ^ Ilachinsky 2001, п. 13
  41. ^ Wolfram 2002, п. 231
  42. ^ Zenil, Hector (2010). "Compression-based investigation of the dynamical properties of cellular automata and other systems" (PDF). Сложные системы. 19 (1): 1–28. Дои:10.25088/ComplexSystems.19.1.1. S2CID  15364755.
  43. ^ G. Cattaneo; E. Formenti; L. Margara (1998). "Topological chaos and CA". In M. Delorme; J. Mazoyer (eds.). Cellular automata: a parallel model. Springer. п. 239. ISBN  978-0-7923-5493-2.
  44. ^ Burton H. Voorhees (1996). Computational analysis of one-dimensional cellular automata. World Scientific. п. 8. ISBN  978-981-02-2221-5.
  45. ^ Max Garzon (1995). Models of massive parallelism: analysis of cellular automata and neural networks. Springer. п.149. ISBN  978-3-540-56149-1.
  46. ^ а б Li, Wentian; Packard, Norman (1990). "The structure of the elementary cellular automata rule space" (PDF). Сложные системы. 4: 281–297. Получено 25 января 2013.
  47. ^ Nicolis (1974). "Dissipative Structures, Catastrophes, and Pattern Formation: A Bifurcation Analysis" (PDF). PNAS. 71 (7): 2748–2751. Bibcode:1974PNAS...71.2748N. Дои:10.1073/pnas.71.7.2748. ЧВК  388547. PMID  16592170. Получено 25 марта 2017.
  48. ^ а б Kari, Jarrko 1991, п. 379
  49. ^ Richardson, D. (1972). "Tessellations with local transformations". J. Computer System Sci. 6 (5): 373–388. Дои:10.1016/S0022-0000(72)80009-6.
  50. ^ Margenstern, Maurice (2007). Cellular Automata in Hyperbolic Spaces – Tome I, Volume 1. Archives contemporaines. п. 134. ISBN  978-2-84703-033-4.
  51. ^ Schiff 2011, п. 103
  52. ^ Amoroso, Serafino; Patt, Yale N. (1972). "Decision Procedures for Surjectivity and Injectivity of Parallel Maps for Tessellation Structures". J. Comput. Syst. Наука. 6 (5): 448–464. Дои:10.1016/s0022-0000(72)80013-8.
  53. ^ Sutner, Klaus (1991). "De Bruijn Graphs and Linear Cellular Automata" (PDF). Сложные системы. 5: 19–30.
  54. ^ Кари, Яркко (1990). "Reversibility of 2D cellular automata is undecidable". Physica D. 45 (1–3): 379–385. Bibcode:1990 ФИД ... 45..379K. Дои:10.1016 / 0167-2789 (90) 90195-У.
  55. ^ Кари, Яркко (1999). "On the circuit depth of structurally reversible cellular automata". Fundamenta Informaticae. 38: 93–107. Дои:10.3233/FI-1999-381208.
  56. ^ Durand-Lose, Jérôme (2001). «Представление обратимых клеточных автоматов с помощью обратимых блочных клеточных автоматов». Дискретная математика и теоретическая информатика. AA: 145–154. Архивировано из оригинал 15 мая 2011 г.
  57. ^ Wolfram 2002, п. 60
  58. ^ а б Ilachinski, Andrew (2001). Cellular automata: a discrete universe. World Scientific. С. 44–45. ISBN  978-981-238-183-5.
  59. ^ The phrase "life-like cellular automaton" dates back at least to Barral, Chaté & Manneville (1992), who used it in a broader sense to refer to outer totalistic automata, not necessarily of two dimensions. The more specific meaning given here was used e.g. in several chapters of Adamatzky (2010). Видеть: Barral, Bernard; Chaté, Hugues; Manneville, Paul (1992). "Collective behaviors in a family of high-dimensional cellular automata". Письма о физике A. 163 (4): 279–285. Bibcode:1992PhLA..163..279B. Дои:10.1016/0375-9601(92)91013-H.
  60. ^ Eppstein 2010, стр. 72–73
  61. ^ Jacob Aron. «Первые планеры путешествуют по постоянно меняющейся вселенной Пенроуза». Новый ученый.
  62. ^ Murray, J. "Mathematical Biology II". Springer. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  63. ^ Pivato, M: "RealLife: The continuum limit of Larger than Life cellular automata", Теоретическая информатика, 372 (1), March 2007, pp. 46–68
  64. ^ Tomita, Kohji; Kurokawa, Haruhisa; Murata, Satoshi (2009). "Graph-Rewriting Automata as a Natural Extension of Cellular Automata". Adaptive Networks. Понимание сложных систем. pp. 291–309. Дои:10.1007/978-3-642-01284-6_14. ISBN  978-3-642-01283-9.
  65. ^ Giles, Jim (2002). "What Kind of Science is This?". Природа. 417 (6886): 216–218. Bibcode:2002Natur.417..216G. Дои:10.1038/417216a. PMID  12015565. S2CID  10636328.
  66. ^ Weinberg, Steven (24 October 2002). "Is the Universe a Computer?". Нью-Йоркское обозрение книг. Получено 12 октября 2012.
  67. ^ Wentian Li; Norman Packard; Chris G Langton (1990). "Transition phenomena in cellular automata rule space". Physica D. 45 (1–3): 77–94. Bibcode:1990PhyD...45...77L. CiteSeerX  10.1.1.15.2786. Дои:10.1016/0167-2789(90)90175-O.
  68. ^ а б c Coombs, Stephen (15 February 2009), The Geometry and Pigmentation of Seashells (PDF), стр. 3–4, архивировано с оригинал (PDF) 7 января 2013 г., получено 2 сентября 2012
  69. ^ Peak, West; Messinger, Mott (2004). "Evidence for complex, collective dynamics and emergent, distributed computation in plants". Труды Национальной академии наук. 101 (4): 918–922. Bibcode:2004PNAS..101..918P. Дои:10.1073/pnas.0307811100. ЧВК  327117. PMID  14732685.
  70. ^ «Архивная копия» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) 4 марта 2016 г.. Получено 14 сентября 2008.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  71. ^ Ilachinsky 2001, п. 275
  72. ^ Yves Bouligand (1986). Disordered Systems and Biological Organization. С. 374–375.
  73. ^ A. K. Dewdney, The hodgepodge machine makes waves, Scientific American, p. 104, August 1988.
  74. ^ Gerhardt, M.; Schuster, H. (1989). "A cellular automaton describing the formation of spatially ordered structures in chemical systems". Physica D. 36 (3): 209–221. Bibcode:1989PhyD...36..209G. Дои:10.1016/0167-2789(89)90081-x.
  75. ^ Muhtaroglu, Ali (August 1996). "4.1 Cellular Automaton Processor (CAP)". Cellular Automaton Processor Based Systems for Genetic Sequence Comparison/Database Searching. Корнелл Университет. pp. 62–74.
  76. ^ Tomassini, M.; Sipper, M.; Perrenoud, M. (2000). "On the generation of high-quality random numbers by two-dimensional cellular automata". Транзакции IEEE на компьютерах. 49 (10): 1146–1151. Дои:10.1109/12.888056.
  77. ^ Chowdhury, D. Roy; Basu, S .; Gupta, I. Sen; Chaudhuri, P. Pal (June 1994). "Design of CAECC - cellular automata based error correcting code". Транзакции IEEE на компьютерах. 43 (6): 759–764. Дои:10.1109/12.286310.
  78. ^ Burraston, Dave, and Ernest Edmonds. "Cellular automata in generative electronic music and sonic art: a historical and technical review." Digital Creativity 16.3 (2005): 165-185.
  79. ^ Миранда, Эдуардо Рек. "Evolving cellular automata music: From sound synthesis to composition." Proceedings of 2001 Workshop on Artificial Life Models for Musical Applications. 2001.
  80. ^ Миранда, Эдуардо Рек. "Evolving cellular automata music: From sound synthesis to composition." Proceedings of 2001 Workshop on Artificial Life Models for Musical Applications. 2001.
  81. ^ Ilachinsky 2001, п. 660
  82. ^ Ilachinsky 2001, стр. 661–662
  83. ^ J. P. Crutchfield, "The Calculi of Emergence: Computation, Dynamics, and Induction", Physica D 75, 11–54, 1994.
  84. ^ Minsky, M. (1982). "Cellular Vacuum". Международный журнал теоретической физики. 21 (537–551): 1982. Bibcode:1982IJTP...21..537M. Дои:10.1007/bf02650183. S2CID  189845773.
  85. ^ K. Zuse, "The Computing Universe", Int. Jour. of Theo. Phy. 21, 589–600, 1982.
  86. ^ E. Fredkin, "Digital mechanics: an informational process based on reversible universal cellular automata", Physica D 45, 254–270, 1990
  87. ^ Жерар т Хофт, 2016, Интерпретация квантовой механики клеточным автоматом, Springer International Publishing, DOI 10.1007/978-3-319-41285-6, Открытый доступ -[1]
  88. ^ "Ilabs".
  89. ^ F. Berto, G. Rossi, J. Tagliabue, The Mathematics of the Models of Reference В архиве 11 марта 2012 г. Wayback Machine, Публикации колледжа, 2010

Рекомендации

внешняя ссылка