Q: How many Prolog programmers does it take to change a light bulb?
A: False.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский. Недавно я оказался при смерти и понял как сильно я люблю Жизнь. Это идеальная игра для социопатов, где вы выступаете в роли бога, своею дланью единоправно решающего кому жить, кому умереть, а кому фаллоформировать. Новая клетка появляется как результат соития трёх других однополых соседей и умирает будучи затоптанной толпой из более чем трёх, оставшись наедине с собой или в компании всего одного. Кто бы мог подумать, что столь простые законы породят настолько огромное разнообразие игрового опыта, что играть в Жизнь будут и спустя 50 лет после их формулировки.

Если вы ещё не работали со $mol, то перед чтением рекомендуется прочитать более дружелюбное к новичкам руководство "$mol_app_calc: вечеринка электронных таблиц". А если его уже осилили, то далее вы узнаете:

1. Как работать с бесконечным жизненным полем.
2. Как рисовать быструю векторную графику.
3. Как в $mol легко и просто соединить управление пальцем и рисование графики.

ПривеТ! Решил поделиться с читателями своими небольшими экспериментами с системами частиц в трехмерном пространстве. За основу взял публикацию на Хабре об экспериментах с частицами в 2D пространстве.

#include <stdio.h>
int main(int argc, const char *argv[]) {
    printf("Hello world\n");
    return 0;
}

print('Monty Python')

$ cargo install conway-nes

$ conway-nes > life.nes

$ fceux life.nes    # fceux is a NES emulator

Эту вещь я хотел сделать с детства, но тяжело такое имплементировать, когда у тебя что на ЕС-1022, что на СМ-4 не хватает памяти. Сейчас такие вещи делаются играючи.

Итак, засеем бесконечное поле в игре "Жизнь" клеточками с вероятностью p от 0 до 1. Какова будет плотность популяции клеток после N ходов?

В статье я рассматриваю эволющию в течение первых ходов, после десятков ходов, в течение тысяч ходов, и после Гугола ходов. Вывод очень вас удивит.

В одной из своих прошлых статей по эволюции случайной конфигурации в игре жизнь я выдвинул гипотезу: Первая гипотеза касается окончания 'движухи' - в широком диапазоне изначальных плотностей p от 0.1 до 0.7, после окончания 'движухи' 'пепел' имеет одну и ту же плотность, около 0.27

Рассчитывая фрактал Римана, я был вынужден пересесть с Python на Julia из-за скорости, и не пожалел об этом. Однако теперь я мог на Julia быстро обрабатывать огромные конфигурации, например, 10k x 10k, и я решил повторить численные эксперименты на новом уровне. Как всегда, вас ждет и видео.

И снова к старой теме. В старой статье я сделал два предположения:

Гипотезы

Первая гипотеза касается окончания 'движухи' - в широком диапазоне изначальных плотностей p от 0.1 до 0.7, после окончания 'движухи' 'пепел' имеет одну и ту же плотность, около 0.27

Так как ружья накачают 'вселенную' глайдерами при сколь угодно малой изначальной плотности, и снова начнется 'движуха', то вторая гипотеза сильнее:

В пределе при любой плотности p (кроме вырожденных случаев p=0, p=1) получается 'пепел' плотности 0.027

На Julia, имея теперь огромные мощности, я решил проверить обе. Вас ждет красивое видео

Это очень хорошой case для оптимизации. Алгоритм крайне прост и его знают все. Но сколько можно сделать!