論文の概要: Measuring Behavioural Similarity of Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08431v2
• Date: Thu, 17 Dec 2020 22:19:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 21:15:25.758422
• Title: Measuring Behavioural Similarity of Cellular Automata
• Title（参考訳）: セルオートマタの挙動類似性の測定
• Authors: Peter D. Turney
• Abstract要約: コンウェイのゲーム・オブ・ライフは、262,144人のメンバーからなる半トータル的なセルオートマトンに属する。 連続した高次元ベクトル空間を提案し、各オートマトンは空間内の点によって表現される。 この空間は、研究者が半古典主義的な規則の族の構造を見やすくし、家族の中に隠された宝石を見つけるのに役立つだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conway's Game of Life is the best-known cellular automaton. It is a classic model of emergence and self-organization, it is Turing-complete, and it can simulate a universal constructor. The Game of Life belongs to the set of semi-totalistic cellular automata, a family with 262,144 members. Many of these automata may deserve as much attention as the Game of Life, if not more. The challenge we address here is to provide a structure for organizing this large family, to make it easier to find interesting automata, and to understand the relations between automata. Packard and Wolfram (1985) divided the family into four classes, based on the observed behaviours of the rules. Eppstein (2010) proposed an alternative four-class system, based on the forms of the rules. Instead of a class-based organization, we propose a continuous high-dimensional vector space, where each automaton is represented by a point in the space. The distance between two automata in this space corresponds to the differences in their behavioural characteristics. Nearest neighbours in the space have similar behaviours. This space should make it easier for researchers to see the structure of the family of semi-totalistic rules and to find the hidden gems in the family.
• Abstract（参考訳）: コンウェイのゲーム・オブ・ライフは最も有名なセル・オートマトンである。 出現と自己組織化の古典的なモデルであり、チューリング完全であり、普遍的なコンストラクタをシミュレートすることができる。 ゲーム・オブ・ライフ(game of life)は262,144人のメンバーを持つ半トータル的なセル・オートマトンに属する。 これらのオートマトンの多くは、ゲーム・オブ・ライフほど注目に値するかもしれない。 ここでの課題は、この大きな家族を組織化し、興味深いオートマトンを見つけやすくし、オートマトン間の関係を理解するための構造を提供することです。 Packard and Wolfram (1985) は、規則の観察された振る舞いに基づいて、家族を4つのクラスに分けた。 eppstein (2010) は規則の形式に基づいた代替の4クラスシステムを提案した。 クラスベースの組織の代わりに、各オートマトンが空間内の点によって表現される連続的な高次元ベクトル空間を提案する。 この空間における2つのオートマトン間の距離は、その行動特性の差に対応する。 この空間に最も近い近隣の地域も同様の行動をとる。 この空間は、研究者が半トータル主義的な規則の家族の構造を観察し、家族の中に隠れた宝石を見つけるのが容易になる。

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