Как стать автором
Обновить

Комментарии 15

Спасибо, интересно! Видео вообще отдельная песня!

Чисто побрюзжать - хотелось бы видео на всю ширину, а то пол экрана на счетчик как-то много :)

Интересно, как то иногда захожу на форум сайтa nedopc.org
и они добавили к дизайну странички Game of Life in JavaScript
так вот, введя некоторую произвольную начальную комбинацию клеток и проведя симуляцию по шагам, на клике, где то, через 2000 поколений не увидел изменения клеток симулятора. :)

P.S. А, вообще, правила игры жизнь относятся к ранее исследовавшейся теории клеточных автоматов. В рускоязычном переводе была и издана книга Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов

Были и аппаратные воплощения для симуляции клеточных автоматов в проекте CAM8: a Parallel, Uniform, Scalable Architecture for Cellular Automata Experimentation

А какой был размер матрицы? чем больше матрица, тем дольше теплится жизнь хоть где нибудь.

Надо хотя бы тысяча на тысячу.

Можно здорово сэкономить на вычислениях, если пересчитывать не все клетки на каждом шагу, а лишь те, которые находятся рядом с активными. В своей реализации, я вместо поля 32K x 32K храню лишь множество координат активных клеток, упакованных в int30. Из-за особенностей v8 с int30 работать куда эффективнее, чем с большими числами. В Julia думаю можно таким образом сделать поле 64K x 64K. Заполнить квадрат 1000x1000 случайными клетками можно таким кодом, если интересно попробовать:

points = new Set
for( let x = -500; x < 500; ++x )
  for( let y = -500; y < 500; ++y )
    if( Math.random() < .1 )
      points.add( $mol_coord_pack( x, y ) )
$hyoo_life.Root(0).Map().state( points )

Ещё оптимальнее было бы пересчитывать лишь клетки, рядом с теми, которые на предыдущем шаге переключились. Тогда многочисленные улья и караваи не будут влиять на перфоманс.

Я тут пишу следующую статью по экстремальной оптимизации на julia, будет интересно сравнить с вашей версией. Пингану по готовности!

А что интересного вы делаете на такой большой матрице, 32к в квадрате?

Да особо ничего. Это позволяет иметь квазибесконечную матрицу (очень большой тор), и при этом не тратить кучу ресурсов на расчёт популяций в тысячу-другую клеток.

Добавил эту оптимизацию - пересчёт окрестностей лишь горячих клеток (которые изменили состояние в предыдущей итерации). Получилось снизить объём вычислений в полтора раза на время активной эволюции с постепенным снижением до 3 раз (относительно размера популяции), когда эволюция подходит к концу и остаются лишь стабильны фигуры и осциляторы.

А вообще какая скорость?

Можете проверить скорость на квадрате 10к ?

Вы же сами можете проверить у себя, выполнив в браузерной консоли приведённый выше код для заселения. У меня 100мс уходит на расчёт окрестностей 30к горячих клеток, где бы они ни находились на торе 32К на 32К, плюс рендеринг видимой области.

Если уж у вас всё равно компьютер без дела простаивает… )
Интересно было бы сравнить плотность «пепла» классических правил, с плотностью его же для различных правил рождения и гибели клеток.

Да, если успею, простаиваю в основном я между работами)

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.