論文の概要: Assessing the robustness of critical behavior in stochastic cellular automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00746v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 11:08:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 13:43:21.316487
• Title: Assessing the robustness of critical behavior in stochastic cellular automata
• Title（参考訳）: 確率セルオートマトンにおける臨界行動のロバスト性の評価
• Authors: Sidney Pontes-Filho, Pedro Lind and Stefano Nichele
• Abstract要約: 細胞性オートマトン(CA)の臨界における堅牢性について検討した。 臨界行動を引き起こす最適CAの確率を系統的に予測する。 このようなCAは、一定の騒音の程度まで臨界状態に留まることができると報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is evidence that biological systems, such as the brain, work at a critical regime robust to noise, and are therefore able to remain in it under perturbations. In this work, we address the question of robustness of critical systems to noise. In particular, we investigate the robustness of stochastic cellular automata (CAs) at criticality. A stochastic CA is one of the simplest stochastic models showing criticality. The transition state of stochastic CA is defined through a set of probabilities. We systematically perturb the probabilities of an optimal stochastic CA known to produce critical behavior, and we report that such a CA is able to remain in a critical regime up to a certain degree of noise. We present the results using error metrics of the resulting power-law fitting, such as Kolmogorov-Smirnov statistic and Kullback-Leibler divergence. We discuss the implication of our results in regards to future realization of brain-inspired artificial intelligence systems.
• Abstract（参考訳）: 脳のような生物学的システムは、ノイズに頑健な重要な構造で動作し、ゆらぎによってその中に留まることができるという証拠がある。 本研究では,クリティカルシステムのノイズに対する堅牢性の問題に対処する。 特に,確率的セルオートマトン(CA)の臨界における堅牢性について検討した。 確率CAは臨界性を示す最も単純な確率モデルの一つである。 確率CAの遷移状態は確率の集合を通して定義される。 批判的な振る舞いを生じることが知られている最適な確率的CAの確率を系統的に摂動し,そのようなCAが一定の騒音レベルまで臨界状態に留まることができることを報告した。 本稿では,kolmogorov-smirnov 統計学やkullback-leibler divergence などのパワーローフィッティングの誤差メトリクスを用いて結果を示す。 我々は、脳にインスパイアされた人工知能システムの実現に向けた研究結果の意義について論じる。

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