再帰的近傍推定によるセル・オートマトンの拡張

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  • 香山 喜彦
    梅花女子大学文化表現学部情報メディア学科

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  • Extension of Cellular Automata by Introducing an Algorithm of Recursive Estimation of Neighbors

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抄録

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本研究は，正方格子上に配置されたセルで構成され，すべてのセルが同時に時間発展する標準的なセル・オートマトンの拡張について議論する．各セルは，ある時刻の近傍セルの状態から自身の次の時刻の状態を一定のルールに従って決定するが，その近傍もそのルールによって規定されており，セルの個体差を表現する余地はない．そこで，ルールで規定される近傍とは別に，各セルが他のセルの状態を取得できる知覚領域の大きさをパラメータとして導入できる拡張セル・オートマトンを提唱する．この拡張の目的は，知覚領域の大きさを各セルが取得できる情報量の指標とし，多要素系における情報処理とパターン形成との関連を，セル・オートマトンの枠内で議論するための模型を構築することである．ここで，取得した知覚領域内のセルの状態から次の時刻の状態を決定するアルゴリズムとして，ルールを再帰的に用いた推定法を導入する．これにより，もとのルールとは異なるアーキテクチャを導入することなく拡張が可能となる．この拡張を1次元2状態3近傍ルール(ECA)およびConwayのライフゲームを含む2次元2状態8近傍外部総和型ルール(Life-like CA)に適用した場合のパターン形成の例を紹介する．特に後者においては，知覚領域の大きさとパターン形成の関連を議論する上で興味深い例が示され，このモデルの今後の理論的広がりと他の分野への応用が期待される．

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