Изменения

'''Клеточный автомат'''<ref>Список заданий по ДМ 2к 2020 весна. URL: http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE_%D0%94%D0%9C_2%D0%BA_2020_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0Список_заданий_по_ДМ_2к_2020_весна</ref> представляет собой двусторонне бесконечную ленту, каждая ячейка которой может находиться в некотором состоянии.<br><br>

'''Окрестность Мура'''<ref>Окрестность Мура. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%9C%D1%83%D1%80%D0%B0Окрестность_Мура</ref> ячейки {{---}} совокупность ячеек в сетке (двумерном паркете, трёхмерном Евклидовом пространстве, разбитом на равновеликие кубы), имеющих общую вершину с данной ячейкой.<br>

'''Окрестность фон Неймана'''<ref>Окрестность фон Неймана. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D1%84%D0%BE%D0%BD_%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0Окрестность_фон_Неймана</ref> ячейки {{---}} совокупность ячеек в сетке (двумерном паркете, трёхмерном Евклидовом пространстве, разбитом на равновеликие кубы), имеющих общую сторону (грань) с данной ячейкой.}} {{Определение|id=edem_def|definition='''Райский сад'''<ref name="edem">Сад Эдема (конфигурация клеточного автомата). URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B0%D0%B4_%D0%AD%D0%B4%D0%B5%D0%BC%D0%B0_(%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%84%D0%B8%D0%B3%D1%83%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B0)</ref> {{---}} конфигурация КА, которая не может появиться в результате «эволюции», потому что не имеет предшественников.}}{{Теорема|id=edem_theorem|about=сада Эдема|statement=Клеточный автомат в евклидовой вселенной является локально инъективным тогда и только тогда, когда он сюръективен.Другими словами, теорема утверждает, что сады Эдема существуют только в тех автоматах, в которых существуют близнецы.Данная теорема была выдвинута и доказана Эдвардом Муром<ref>Moore, E. F. (1962), Machine models of self-reproduction, Proc. Symp. Applied Mathematics Т. 14: 17–33</ref>.

'''Классы Вольфрама'''<ref>Wolfram, Stephen, A New Kind of Science. Wolfram Media, Inc., May 14, 2002. ISBN 1-57955-008-8</ref> {{---}} система классификации классификация клеточных автоматов, основанная на их поведении.

 <gallery mode="packed-hover" widths=3000px heights=400px>Image:Wolfram_classes.jpg|400px|300px|''Классы, предложенные С. Вольфрамом<ref name="skakov">Скаков П.С. Классификация поведения одномерных клеточных автоматов. СПб., 2007 — URL: http://is.ifmo.ru/diploma-theses/_skakov_master.pdf</ref>:''# После некоторого количества шагов система стабилизируется {{---}} все клетки поля переходят в одинаковое состояние;# Состояния могут быть различными, однако клетки в данном случае образуют наборы статичных или периодических простых структур;# Образуются сложные структуры, характер взаимодействия которых во многих случаях выглядит хаотическим;# Сложные структуры, очень сложное, порой непредсказуемое (хаотичное) взаимодействие.</gallery>

<gallery mode="packed-hover" widths=500px heights=250px>Image:Eppstein_classes.jpg|250px|500px|''Классы, предложенные Д. Эпштейном<ref name="skakov" />:''# Автомат предусматривает расширение объектов поля: в клетке не "зарождается жизнь" при наличии одного "живого" соседа;# Автомат не предусматривает расширения объектов поля: в клетке не "зарождается жизнь" при наличии двух</трех "живых" соседей;# Автомат не предусматривает расширения уменьшения объектов поля: клетка не "умирает" от "перенаселения" или "одиночества";# Автоматы, предусматривающие как расширение, так и уменьшение объектов поля.<brgallery>

# Определить все возможные конфигурации состояний окрестности данной ячейки;

# Для каждой конфигурации определить состояние, которое будет иметь данная ячейка в соответствии с этим правилом правилами переходов на следующей итерации;

Некоторые из приведенных далее определений были взяты с этого<ref>Игра "Жизнь". URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%B3%D1%80%D0%B0_%C2%AB%D0%96%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D1%8C%C2%BBИгра_«Жизнь»</ref> сайта, а также со смежных с нем страниц.

''' TODO: ADD PICTIRESPICTURES'''

! scope="col"| Переходит всостояние

| Переходит в состояние «голова электрона», если имеет ровно одного или двух [[#moore_neighborhood | соседей]] в состоянии «голова электрона»

| Переходит в состояние «хвост электрона»

| Переходит в состояние «проводник»

* При одновременном столкновении двух трёх и более "электронов", они исчезают.

В то время, как Тьюринг доказал, что [[Машина Тьюринга|машина Тьюринга]] является логически универсальной, Дж. фон Нейман построил автомат<ref name="mitin">Г. Г. Малинецкий, Н. А. Митин, С. А. Науменко, “Нанобиология и синергетика. Проблемы и идеи (Часть 2)”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2005, 081. URL: http://spkurdyumov.ru/uploads/2013/09/miittin.pdf</ref>, удовлетворяющий всем пяти свойствам. Одна из таких моделей будет описана далее.

'''Автомат фон Неймана''' (клеточная модель самовоспроизведения<refname="neuman_automata">Нейман Дж. фон. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М.: Мир, 1971</ref>) {{---}} объект, представляющий собой поле, в каждой клетке которого находится конечный автомат с 29 состояниями.

=== Состояния и правила переходов ===Автомат Определим соседей клетки с помощью векторов, установив в координат рассматриваемую клетку:* [[#neiman_neighborhood | Окрестность фон Неймана имеет ]]: <tex>N v^0 = (1, 0) \;\;\; v^1 = (0, 1) \;\;\; v^2 = 29(-1, 0) \;\;\; v^3 = (0, -1)</tex> различных состояний;* Клетки, дополняющие окрестность фон Неймана до [[#moore_neighborhood | окрестности Мура]]:<brtex># Транзитивные состояния v^4 = (импульсы1, 1) $T_{u\alpha;\;\varepsilon}$. Определяются:## Направлением движения.## Статусом ; v^5 = (покой/возбуждение-1, обычное/специальное1)\;# Конфлюэнтные состояния <tex>C_{\varepsilon{;\varepsilon}'}</tex>. Определяются:## Статусом ; v^6 = (покой/возбуждение-1, -1)\;\;\;## Статусом на следующем такте v^7 = (покой/возбуждение1, -1);# Основное состояние </tex>U</texbr><br> (невозбужденное);# Чувствительные (сенситивные) состояния Состояние клетки $\vartheta$ на $t$-ом шаге: <tex>S_n_{t}^{\Sigmavartheta}= F(n_{t - 1}^\vartheta; n_{t - 1}^{\vartheta + v^\alpha} \; | \; \alpha = 0, \dots , 3), F</tex>{{---}} функция переходов.<br>

Состояния клеток рассматриваемого автомата делятся на $4$ различных класса:<br>1. Основное состояние <tex>U</tex> (невозбужденное).<br>2. Транзитивные состояния <tex>T_{u\alpha\varepsilon}</tex>, где:::: <tex>u = \begin{equation*} \begin{cases} 0 &\text{—$\;$ обычное,}\\ 1 &\text{—$\;$ специальное;}\\ \end{cases}\end{equation*}</tex><br>::: <tex> \alpha = 0, \dots, 3 </tex> {{---}} выходное направление (вправо, вверх, влево, вниз);::: <tex>\varepsilon = \begin{equation*} \begin{cases} 0 &\text{—$\;$ покой,}\\ 1 &\text{—$\;$ возбуждение;}\\ \end{cases}\end{equation*}</tex><br>3. Конфлюэнтные состояния <tex>C_{\varepsilon{\varepsilon}''' TODO}</tex>, где:::: ADD SCHEME'''<tex>\varepsilon = \begin{equation*} \begin{cases} 0 &\text{—$\;$ покой,}\\ 1 &\text{—$\;$ возбуждение;}\\ \end{cases}\end{equation*}</tex><br>Переход из ::: <tex>{\varepsilon}' = \begin{equation*} \begin{cases} 0 &\text{—$\;$ покой на следующем такте,}\\ 1 &\text{—$U\;$ в возбуждение на следующем такте;}\\ \end{cases}\end{equation*}</tex><br>4. Чувствительные состояния $S, \; S_0 \;, S_{00} \;, S_{01} \;, S_{000} \;, S_1 \;, S_{10} \;, S_{11}$ осуществляется путем возбуждения, после которого автомат проходит ряд сенситивных .<br><br>Далее объясним природу вышеперечисленных состояний. Для достижения поставленных целей, в конечном счетеДж. фон Нейман проводит<ref name="neuman_automata"/> аналогию с системой нейронных связей, переходя в состояние аналогичным образом строя автомат.<br><br>Для передачи информации между клетками по цепочке из клеток же вводятся состояния $CT$ или , причем наличие нейронного импульса регулируется параметром $T\varepsilon$. Оба конечных состояния могут попеременно находиться в возбужденной и невозбужденной формеТак как передача должна быть направленным процессом, оставаться неизменными или переходить снова в вводится параметр $U\alpha$, обозначающий, с какого направления клетка в данном состоянии будет принимать импульс.<br><br>Более подробно Работу самих нейронов представляют состояния $С$: каждый нейрон имеет один "выход" и правила перехода данного автомата описаны два "входа" (стороны клетки), которые для возбуждения необходимо раздражать одновременно, то есть у "нейрона" должно быть не менее двух соседей в окрестности фон Неймана в §5состоянии $T_1$, выходные направления которых ориентированы на "нейрон".3 книги Для экономии количества состояний вводится условность, что каждая сторона клетки может быть как "входом", так и "Физика процессов эволюциивыходом"нейрона.<br><ref name=br>По аналогии с нейронными сетями, автомат должен иметь возможность "расщеплять" передаваемый сигнал, т.е. обеспечить возможность передачи его нескольким клеткам сразу. Данную функцию выполняют конфлюэнтные состояния, по определению имея несколько "выходов" и один "physicsвход" /.<br><br>Состояния $S_{\Sigma0}$ и $S_{\Sigma1}$ используются для совершения прямого (возбуждение невозбужденных клеток) и обратного (приведение к покою возбужденных клеток) процессов. === Правила переходов ===Функция переходов $F$ определяется следующими соотношениями: # Клетка в состоянии $T_{u\alpha\varepsilon}$ перейдет в состояние:## $U$, если среди ее соседей найдется ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{{\alpha}'}$ в состоянии $T_{u'{\alpha}'{\vartheta}'}$;## $T_{u{\alpha}1}$, если пункт $1.1$ не выполнен, и среди ее соседей найдется клетка, удовлетворяющая одному из условий:### ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{{\alpha}'} \neq -v^\alpha$ в состоянии $T_{u{\alpha}'1}$;### ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{\beta} \neq -v^\alpha, \; \beta = 0,\dots, 3$ в состоянии $C_1$;## $T_{u{\alpha}0}$ во всех остальных случаях.# Клетка в состоянии $C_{\varepsilon\varepsilon'}$ перейдет в состояние:## $U$, если среди ее соседей найдется ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{{\alpha}'}$ в состоянии $T_{1{\alpha}'1}$;## $C_{\varepsilon'1}$, если пункт $2.1$ не выполнен, и среди ее соседей найдется клетка ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{{\alpha}'}$ в состоянии $T_{0{\alpha}'1}$, а все остальные такие клетки не будут находиться в состоянии $T_{0{\alpha}'0}$;## $n_{\vartheta}^{t} = C_{\varepsilon'0}$, иначе.# Клетка в состоянии $U$ перейдет в состояние:## $S_0$, если среди ее соседей найдется ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{{\alpha}'}$ в состоянии $T_{u{\alpha}'1}$;## $U$ во всех остальных случаях.# Клетка в состоянии $S_\Sigma, \; \Sigma=0,\dots,000$ перейдет в состояние:## $S_{\Sigma1}$, если среди ее соседей найдется ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{{\alpha}'}$ в состоянии $T_{u{\alpha}'1}$;## $S_{\Sigma0}$, во всех остальных случаях.

 В автомате Лэнгтона клетка может находиться в одном из восьми возможных состояний. Состояние клетки в следующий момент времени определяется состоянием в текущий момент состоянием четырех соседей.<br>Сигнальная лента несет информацию, необходимую для создания копии автомата.

<gallery mode="packed" widths=75px heights=200px>Image:langton_start.jpg|''Начальная конфигурация' TODO'Image: ADD PICTURESlangton_copy.jpg|''Порожденная копия после 151 такта''<br/gallery> 

= Тюрьмиты Тьюрмиты =

* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B5%D0%B9_%D0%9B%D1%8D%D0%BD%D0%B3%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B0 Муравей_Лэнгтона Муравей Лэнгтона]* Лобанов А.И. Модели клеточных автоматов<ref>Лобанов А.И. Модели клеточных автоматов // Компьютерные исследования и моделирование, 2010, т. 2, № 3, с. 273-293. URL: http://vst.ics.org.ru/uploads/crmissues/kim_2010_2_3/crm10304.pdf</ref>