436
правок
Изменения
Fon Neuman Automat: decription
=== Состояния ===
Определим соседей клетки с помощью векторов, установив в координат рассматриваемую клетку:
* [[#neiman_neighborhood | Окрестность фон Неймана]]: <tex>v^0 = (1, 0) \;\;\; v^1 = (0, 1) \;\;\; v^2 = (-1, 0) \;\;\; v^3 = (0, -1)</tex>;
* Клетки, дополняющие окрестность фон Неймана до [[#moore_neighborhood | окрестности Мура]]: <tex>v^4 = (1, 1) \;\;\; v^5 = (-1, 1) \;\;\; v^6 = (-1, -1) \;\;\; v^7 = (1, -1)</tex><br><br>
Состояние клетки $\vartheta$ на $t$-ом шаге: <tex>n_{t}^{\vartheta} = F(n_{t - 1}^\vartheta; n_{t - 1}^{\vartheta + v^\alpha} \; | \; \alpha = 0, \dots , 3), F</tex> {{---}} функция переходов.<br>
<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><br>
4. Чувствительные состояния $S, \; S_0 \;, S_{00} \;, S_{01} \;, S_{000} \;, S_1 \;, S_{10} \;, S_{11}$.
<br><br>
Далее объясним природу вышеперечисленных состояний. Для достижения поставленных целей, Дж. фон Нейман проводит<ref name="neuman_automata"/> аналогию с системой нейронных связей, аналогичным образом строя автомат.<br><br>
Для передачи информации между клетками по цепочке из клеток же вводятся состояния $T$, причем наличие нейронного импульса регулируется параметром $\varepsilon$. Так как передача должна быть направленным процессом, вводится параметр $\alpha$, обозначающий, с какого направления клетка в данном состоянии будет принимать импульс.<br><br>
Работу самих нейронов представляют состояния $С$: каждый нейрон имеет один "выход" и 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 состоянии $T_1$, выходные направления которых ориентированы на "нейрон". Для экономии количества состояний вводится условность, что каждая сторона клетки может быть как "входом", так и "выходом" нейрона.<br><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 "вход".<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 ===
# 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 все среди ее соседи, такие что соседей найдется клетка ${\vartheta}'\; : \; \vartheta - {\vartheta}' = v^{{\alpha}'}$ находятся в состоянии $T_{0{\alpha}'01}$ или , а все остальные такие клетки не будут находиться в состоянии $T_{0{\alpha}'10}$;
## $n_{\vartheta}^{t} = C_{\varepsilon'0}$, иначе.
# Клетка в состоянии $U$ перейдет в состояние:
=== Принцип работы ===
Начальная конфигурация описывается конечным набором клеток, находящихся в возбудимом или чувствительном состоянии. Правила данного автомата устроены таким образом, что через некоторое количество шагов на поле появляется копия начальной конфигурации в области, отличающейся от той, в которой начальная конфигурация была задана.
Более детальное описание механизма работы автомата можно найти в книге главе 2 книги "Теория самовоспроизводящихся автоматов"<ref name="neuman_automata"/>.
== Автомат Лэнгтона ==
