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Tobias Horn - private Website
Regeln für Zelluläre Automaten
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Veröffentlichungen zu Zellulären Automaten

CA models are fast and fairly easy to implement. Furthermore, the visual feedback they provide is striking and often resembles the patterns experimentally observed. These two aspects of CA modeling are the biggest advantages over more traditional approaches. CA are thus an excellent way of formalizing a theory of purported mechanism into computational terms. This is an important fist step in the understanding of any physical process.

Regelsammlung für Zelluläre Automaten

Eine einfache Zusammenstellung von leicht aufbereiteten Regeln für Zelluläre Automaten. Sobald diese implementiert wurden, werden gif-Animationen dazu bereit gestellt

Die Ameise

Ein einfacher deterministischer zellulärer Automat
Weblink: https://de.wikipedia.org/wiki/Ameise_(Turingmaschine)
Statusvariablen:
  • bool state (black or white)
  • int direction (0,1,2,3: direction of the ant)
Regel:
  1. Wechsle die Farbe des Feldes (weiß nach schwarz oder schwarz nach weiß)
  2. Gehe ein Feld in der aktuellen Blickrichtung fort
  3. Drehe dich um 90° (nach rechts, wenn auf schwarzem Feld; nach links, wenn auf weißem Feld)

Waldbrand

Modellierung eines Waldbrandes
Weblink: http://home.uni-leipzig.de/physikdidaktik/PDF/Vortrag%20Zellul%C3%A4re%20Automaten_Aue_09_02_09.pdf
Statusvariablen:
  • int state (leer, Baum, brennender Baum)
  • int fireTime (Zeit, welche der Baum schon brennt)
Parameter:
  • int maxFireTime: Zeit, welche ein Baum brennt
Regel:
  • Ein brennender Baum entzündet alle Nachbarbäume
  • Ein brennender Baum ist nach der Zeitperiode maxFireTime verbrannt
  • Ein Baum kann zufällig entzündet werden (Blitzschlag)
  • Ein Baum kann zufällig wachsen

Langton-Schleife

Simulation von Organismen mit der Fähigkeit zur Selbstreplikation
Weblink: https://de.wikipedia.org/wiki/Langton-Schleife

Nagel-Schreckenberg-Modell

Theoretisches Modell zur Simulation des Straßenverkehrs
Weblink: https://de.wikipedia.org/wiki/Nagel-Schreckenberg-Modell

Ising-Modell

Beschreibung des Magnetismus bei Ferromagneten. Dabei wirkt die Kraft der Wärmebewegung den Kräften zwischen den Spins entgegen. Wenn eine Spinrichtung überwiegt, so ist der Werkstoff magnetisch.
Weblink: Link
Statusvariablen:
  • Spinrichtung (spin up - spin down)
Parameter:
  • Curietemperatur: kritische Temperatur, bei welcher die Kraft der Wärmebewegung und die Kräfte zwischen den Spins im GGW sind
  • Kopplungskonstante: wie viel Energie wird in einer Konfiguration mit zwei unterschiedlich gerichteten Spins gespeichert
Regel:
  1. siehe dazu auch Kapitel 5 in "Das digitale Universum"

Schneeflocke

siehe dazu dieses paper (section 5)

Modellierung des Städtewachstums mittels CA und Schwarmoptimierung

Relativ kompliziertes Modell zur Modellierung des Städtewachstums basierend auf Schwarmoptimierung (particle swarm optimization)
Weblink: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169204611001824?via%3Dihub

HPP-Gas / FPP-Gas

Modellierung der Gasbewegung durch einen reversiblen Zellulären Automaten
Siehe dazu z.B. Kapitel 5 in "Das digitale Universum"

Siehe auch

Weblink: Mehrere Modelle für Zelluläre Automaten umgesetzt als java Applikation

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