我偶然发现了元胞自动机(CA),并相信我们可以利用它。元胞自动机是一种用于重复计算的小型基本模型,适用于查找质数的算法。它遵循边界条件并执行特定规则,可生成复杂模型或所需数值。与一维CA类似,下一步细胞的状态取决于邻居的状态,这种迭代过程可以产生多达265种可能状态。我探索了CA理论的应用,并发现了一些有趣的应用场景,如人口迁移模拟、植物遗传学和生物突变模拟等。简单的规则可以建立复杂的模型,这些模型可以用计算机重复计算。类似于能够模拟运输流的法令184,我编写了一个简单的代码来验证其可行性,结果显示,经过7次迭代后,汽车以相同速度无阻碍地行驶在道路上,这符合人们的直觉。这种简单而有效的方法具有解决实际运输系统问题的巨大潜力。程序的效率在于离散的时间。后来我意识到,尽管我们可以继续前进,但是回溯很困难。例如,我们可以找到100以内的质数,但使用CA算法如何找到下一个质数,以及确定相应的规则和初始值。编码后,我们需要解码。我认为可以利用类似于数字电路中使用的卡诺图工具来解决这些问题。
使用元胞自动机学习MATLAB中的质数查找算法
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五元胞自动机的 Matlab 程序,逻辑清晰,结构简单,挺适合刚接触元胞自动机的朋友入门。模拟过程直观,基本不用太多数学推导,直接运行就能看到动态效果,嗯,体验感还不错。
元胞自动机的更新规则用for循环写得比较规整,调试起来方便。如果你习惯用Matlab画图,可以试试把模拟过程直接画成imagesc动态帧,效果更直观。
和那种交通流、疫情传播、质数查找的复杂模拟比,这个程序更轻量。你要是想快速上手、做点小实验,或者写个课程小项目,挺合适的。
哦对了,如果你对这个有兴趣,可以顺便看看下面几个扩展的资源:
基于元胞自动机仿真商场客流,模拟人群流动,蛮有意思
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在元胞自动机中,大量元胞分布在规则格网 (Lattice Grid) 上,每个元胞具有有限的离散状态。所有元胞遵循相同的局部作用规则,并根据这些规则同步更新状态。通过大量元胞之间简单的相互作用,元胞自动机可以模拟出复杂系统的演化过程。元胞自动机由冯诺依曼在20世纪50年代发明。
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