Comments 17
Красота! Жаль плюсик поставить не могу :-(
Уже можете ;)
Вроде с кармой до 5 нельзя ставить плюсики к статье? А без собственной написанной статьи нельзя получить карму больше 4.
Вообще, я за то, чтобы даже пользователи без статей могли получать возможность плюсовать / минусовать как минимум одну статью в день, но администрация пока ни за ни против.
Немного не так. Плюсы с любой положительной кармой, ограничение только по количеству, а вот минусы уже от 5.
Согласен, очень много пользователей в read-only (почти 9/10, по итогам 2022 года), а сколько регулярных читателей ресурса и вовсе не зарегистрировано, представить сложно. Но получить первую карму очень просто, если читатель того захочет, достаточно одного осмысленного комментария. Лично я всегда поднимаю нулевую карму, если приходят комментарии на модерацию от новых участников сообщества. /Неадекватных на модерацию пока ни разу не приходило./
Спасибо! Уже отметился :-)
Надеюсь, в комментариях подскажут, как привести это правило к более простому виду.
Насколько я понимаю, это sqrt(x² + y²) ≤ R + ½. Вообще, для евклидовых окрестностей более правильно задавать квадрат радиуса: x² + y² ≤ R₂, там гораздо больше возможных вариантов.
Шикарная серия статей. С удовольствием все полистал.
Простота правил и сложность результата очень подкупает.
"Правило: ((y2 + x2) ** 0.5 <= R) | ((R2 — 0.25 + y2 + x2) / (R * 2 * (y2 + x**2)**0.5) <= 1
Надеюсь, в комментариях подскажут, как привести это правило к более простому виду"
Можно подумать в эту сторону
((y2 + x2) ** 0.5 <= R) | R < (y2 + x2) ** 0.5 < R+Х)
где Х некий запас, позволяющий объявить клетку "добавочной". С его величиной можно поиграть.
Тьфу, пока оформлял, обогнали.
Анимированные "стрелочки" Серпинского (25с., 550×550, 10×100% | R2/G5/S2-6/B1-2/NC) шикарно смотрятся! Удивительно, что у Вас получилось что-то отличное от стандартных треугольников Серпинского.
А вот (40с., «Ледоколы», 200×200, 200×10% | R2/G3/S0-2,4-8/B6-7/N*) я бы назвал "Домены". Сильно напоминает магнитные домены. Правда в реальных доменах возможна любая ориентация, в то время как у Вас их только две. Но стабильность их впечатляет: дефекты, глайдеры ("фононы"?), разбивающиеся о границы доменов не влияют на форму и ориентацию.
Давно уже не в теме, что происходит в физике твёрдого тела, но для меня аналогии однозначные. Надеюсь, кто-то использует клеточные автоматы вместо молекулярной динамики и уж тем более вместо расчётов из первых принципов.
Каждая "6. Шахматная доска: инверсия" изоморфна двум полям "2. Окрестность фон Неймана"
Серия статей просто замчательная, ещё бы готовые rle-файлы для ленивых...
Расскажите, пожалуйста, есть ли практические применения у приведенных КА (клеточных автоматов)?
Первая аналогия, которая приходит на ум - это муравьиный алгоритм поиска пути. Есть ли какие-то исследования клеточных автоматов в этом направлении?
Ох, очень сложный вопрос. Я не очень погружён в прикладную составляющую, но попробую ответить.
Скажем так, КА с "прямой применимостью" обычно создаются под конкретный процесс, и ещё на этом уровне в них будут заложены собственные правила и модификации, и это, почти всегда, не «b/s» с дополнениями. Нередко подобное моделирование посредством КА даёт лишь приближение, однако оказывается куда проще и менее затратно, нежели полноценное.
Опосредованная же применимость может быть найдена на огромном числе правил разных конфигураций – начиная от построения логических правил, со всем вытекающим, заканчивая схожестью с существующими процессами (не ограничиваясь физическими и химическими). Читатели уже не раз подмечали подобное.
Также, назовём это "вторым уровнем опосредованной применимости", существующие правила могут пригодиться в прочих, самых разных областях – криптографии, дизайне, геймдеве, …. На Хабре уже были статьи на эти темы.
В текущей серии я совершенно не касаюсь прикладной стороны. Каждая модель с прямой применимостью заслуживает собственной статьи и глубокого уровня погружения автора в сам моделируемый процесс, а опосредованную применимость отдаю на откуп читателям.
КА здесь, скорее, инструмент, а как его применять – тема для отдельного обсуждения.
Как-то так я это вижу. Надеюсь, что меня ещё дополнят и поправят.
Про реализацию муравьиного алгоритма на КА не слышал. Гугл тоже подсказал только пару университетских статей. А в чём вы видите применимость? Как дополнение для потенциальных прочих моделей или больше из исследовательского интереса?
А в чём вы видите применимость? Как дополнение для потенциальных прочих моделей или больше из исследовательского интереса?
До Вашей серии статей я был знаком только с простейшими модификациями исходного варианта клеточных автоматов Джона Хортона Конвея. Поэтому у меня нет примеров практического применения КА, но я подумал, может быть они есть у вас, и вы о них расскажете )
Наверное, муравьиный алгоритм поиска в пространстве эффективно реализуется напрямую, без использования клеточных автоматов, а поведение клеточных автоматов напомнило его.
В любом случае, спасибо за интересную серию статей, это удивительный мир математических абстракций!
Удивительные клеточные автоматы: альтернативные окрестности и HROT