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情報・計算・人工知能の基礎

セル・オートマトンと局所規則

セルオートマは、各セルの状態を、その周囲のセルとの状態と、あらかじめ設定されたルールに基づいて更新します。 簡素なルールを用いても、複雑な全体的なパターンが生まれることがあります。

関連する実験:セルオートマトン →
セルオートマトン
セルオートマトンの実験画面 →

概念と仕組み

各セルは有限の状態を持ち、次の視覚的な状態は、周囲の状態の現在の状態に基づいて決定されます。通常、単一の世代内のすべてのセルは、同じ前の世代から同時に計算されます。

同じルールが適用される場合でも、初期状態が異なる場合、異なるパターンが現れます。これにより、グリッドが0のどちらかの側に接続されている場合、パターンにおける長期的な変化が変化します。

関係式と成立条件

一次元の二値モデルにおける3つの近傍は、8種類の入力組み合わせがあります。ルール番号は、それぞれの状態を決定します。生命のB3/S23は、出生と生存における近傍の数を指定します。

もし、セルを連続してすぐに上書きした場合、同時更新とは異なる結果になります。これは、有限のグリッドの効果を無限空間の一般的な性質に拡大することにはなりません。

仮想実験で読み取る変化

同じ規則も初期状態で異なる模様を作ります。

1次元の外側は0、ライフは16×16のトーラスです。有限境界は長期模様に影響します。

重要な関係式と記号

next = (rule >> (4L + 2C + R)) & 1 · Life B3/S23

式で使う記号と単位
記号意味単位
L, C, R左・現在・右のセルの直前の状態0または1
B3/S233の地区で生まれ、2・3の地区で生き残った。更新規則

例で確かめる

ライフのグライダーは4世代後どうなりますか?

斜めに1セル移動 · 同じ規則も初期状態で異なる模様を作ります。

よくある誤解

  • 「cellular」という名称は、このモデルが実際の生物学的細胞における全てのプロセスを計算することを意味するものではありません。

この概念を実験で確かめる

参考資料

OpenStax · Introduction to Computer Science(英語)