Comments 6
Интересно, реально ли такие правила использовать для сжатия информации? Если обратный алгоритм, пусть даже сильно ветвящийся, через n итераций приведет к появлению единичных точек на плоскости, можно получить сжатие данных в сотни раз, даже если обычными способами эти данные почти не сжимаются.
Обратного алгоритма нет и не может быть. Ветвление будет такое, что шахматы нервно курят. А в итоге получим 10^100000 картинок из которых еще надо выбрать правильную, да?
Ну алгоритма для игры в Го - тоже нет, но нейросети эту проблему решили. Тут можно также натренировать сетку чтобы она находила путь хотя бы в 10-100 шагов приводящих к существенному снижению количества "живых точек", а затем повторять пока результат не устроит. Понятно что алгоритм нетривиальный, но и уж невозможным его точно уже не стоит считать.
А как это можно исследовать? Вот в элктро или гидродинамике (иногда) у нас есть уравнения которые можно решать аналитически, можно исследовать входящие в уравнения члены, можно вводить числа подобия, можно рассматривать асимптотику, можно проводить анализ устйочивости, и т.п...
А здесь как? Какие есть подходы кроме как запустить и посмотреть?
Попытаемся рассмотреть вроде подходящую задачу - есть клетки-бактерии, есть клетки-киллеры. С позиций сплошной среды понятно как анализировать - рассматриваем концентрации клеток обоих видов, функцию вероятности убийства бактерии киллером, добавляем гидродинамику, и т.п... получаем систему диффуравнений, решаем и рассматриваем классы решений в завиисмости от граничных и начальных условий. Ну да - всё будет неустойчиво, какой-нибудь динамический хаос будет начинаться временами, но в общем понятно как это и с чем едят. А как анализировать клеточные автоматы?
Рад, что вернулся очень ждал следующий статей.
Удивительные клеточные автоматы: клетки-киллеры, BSFK[L]