目录

  • 1 什么是“复杂”(Complex)?
    • 1.1 身边的复杂性
    • 1.2 复杂性科学与复杂系统
    • 1.3 复杂性科学的方法论
    • 1.4 NetLogo
    • 1.5 第一章测验
  • 2 动力学(Dynamics)
    • 2.1 什么是“动力学”?
    • 2.2 迭代(Iteration)
    • 2.3 线性(Linear)与非线性(Nolinear)系统
    • 2.4 系统动力学(System Dynamics)
    • 2.5 复杂系统分析视角
    • 2.6 第二章测验
  • 3 分形(Fractal)
    • 3.1 什么是"分形"
    • 3.2 科赫曲线 (Koch curve)
    • 3.3 分数维度 (Fractal Dimension)
    • 3.4 听曼德博讲分形
    • 3.5 第三章测验
  • 4 遗传算法(Genetic Algorithms)
    • 4.1 进化——自然选择的结果
    • 4.2 计算机科学中的进化论
    • 4.3 遗传算法示例
    • 4.4 第四章测验
  • 5 元胞自动机(Cellular automata)
    • 5.1 什么是元胞自动机
    • 5.2 生命游戏(Game of “Life”)
    • 5.3 初等元胞自动机(Elementary cellular automata)
    • 5.4 Wolfram的新科学
    • 5.5 第五章测验
  • 6 生物系统中的自组织模型
    • 6.1 自组织(Self-Organization)
    • 6.2 群游(Flocking and Schooling)
    • 6.3 同步(Synchronization)
    • 6.4 第六章测验
  • 7 社会系统中的合作与自组织
    • 7.1 合作模型(Cooperation)
    • 7.2 囚徒困境(The Prisoner's Dilemma)
    • 7.3 El Farol酒吧问题(El Farol Bar Problem)
    • 7.4 第七章测验
  • 8 网络(Network)
    • 8.1 什么是网络?
    • 8.2 网络科学(The Science of Networks)
    • 8.3 小世界网络(Small World Networks)
    • 8.4 无标度和长尾网络结构(Scale-Free and Long-Tailed Network Structure)
    • 8.5 第八章测验
初等元胞自动机(Elementary cellular automata)

      

 John von Neumann                  Stanislaw Ulam

        1903-1957                             1909-1984

元胞自动机是在20世纪40年代由斯塔尼斯拉夫·乌拉姆和冯·诺依曼发明,用以证明机器的自我复制是可能的 (并进一步的将生物学与计算科学联系起来)。

初等元胞自动机(Elementary Cellular Automata,简称ECA)是状态集S只有两个元素,即状态个数k=2,邻居半径r=1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S中具体采用什么符号并不重要,它可取 {0,1},{-1,1},{静止,运动},{黑,白},{生,死}等等,这里重要的是S所含的符号个数,通常我们将其记为 {0,1}。

每个元胞在下一时刻的状态,由现在它自己的状态和它左右两个邻居的状态共同决定,那么就有2×2×2=8种组合。下图为其中的一个规则:

通常这种规则也可表示为以下表(映射)方式表示(黑色方块代表1,白色方块代表0):

    

样,对于任何一个一维的0,1序列,应用以上规则,可以产生下一时刻的相应的序列。以下序列就是应用以上规则产生的:

                                         t:   010111110101011100010
                                         t+1:  1010001010101010001

    以上八种组合分别对应0或1,因而这样的组合共有=256种,即初等元胞自动机只可能有256种不同规则。由上述八种构形产生的八个结果组成一个二进制(注意高低位顺序),如上可得01001100,然后转换为十进制得到76,这就是这个规则的代号,则上面的元胞自动机模型就是76号初等元胞自动机 。



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