Veröffentlichungen zu Zellulären Automaten
Zitat von Ermentrout and Edelstein-Keshet (1993)
Regelsammlung für Zelluläre Automaten
Eine einfache Zusammenstellung von leicht aufbereiteten Regeln für Zelluläre Automaten. Sobald diese implementiert wurden, werden gif-Animationen dazu bereit gestelltDie Ameise
Ein einfacher deterministischer zellulärer AutomatWeblink: https://de.wikipedia.org/wiki/Ameise_(Turingmaschine)
Statusvariablen:
- bool state (black or white)
- int direction (0,1,2,3: direction of the ant)
- Wechsle die Farbe des Feldes (weiß nach schwarz oder schwarz nach weiß)
- Gehe ein Feld in der aktuellen Blickrichtung fort
- Drehe dich um 90° (nach rechts, wenn auf schwarzem Feld; nach links, wenn auf weißem Feld)
Waldbrand
Modellierung eines WaldbrandesWeblink: 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)
- int maxFireTime: Zeit, welche ein Baum brennt
- 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 SelbstreplikationWeblink: https://de.wikipedia.org/wiki/Langton-Schleife
Nagel-Schreckenberg-Modell
Theoretisches Modell zur Simulation des StraßenverkehrsWeblink: 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)
- 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
- 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 AutomatenSiehe dazu z.B. Kapitel 5 in "Das digitale Universum"