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免费基于细胞自动机的生命活力模拟的实现(五)

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免费基于细胞自动机的生命活力模拟的实现(五)毕业论文范文介绍开始:
结构体数组,fenzi_count是存储分子个数的变量,qq是临时变量。
 至此,分子热运动的程序设计完成,请看程序运行的截图:

图13 分子热运动模拟
3 细胞自动机的实验
 3.1 一维细胞自动机分类
 20世纪 80年代 ,物理学家斯蒂芬.沃夫拉姆对细胞自动机(CA)进行了分类,做了全面研究(1984)。他认为细胞自动机是个真实的复杂系统,有一些系统非常有趣,可以展现出和真实世界类似的现象。从大气现象到生物体甚至是经济系统,莫不如此。因此,有可能利用细胞自动机发现复杂系统的一般规律。更为有意义的是:复杂的系统可以从简单的行为中突现出来。
 其次, 他相信,科学正处在一种新型研究方法变革的重大时期。这就是计算机实验。对自然界的一些对象,特别是复杂对象的研究,很难进行直接的实验。比如遥远星系中旋转的巨大的气体云,据说,它们往往在引力的作用下收缩成高密度的集结物,并最终成为恒星的中心团块,其周围绕着它旋转的较小的团块最后变成伴随该恒星的行星系统。这种说法,很显然没有人能用实际的实验来检验一下。又假如有人说通过提高利率,比如说在很短的时间内提升500个基点,以检验关于货币和股票的价格波动的某个新理论。可以肯定,任何一个国家的金融机构都不会同意,因为这种系统对人们的生活太重要了,任何人都不敢贸然作这类实验。但是,利用计算机进行模拟实验,同样也可以得出有意义的结果。而细胞自动机是利用这种新型研究方法进行研究的最好的对象。
 沃夫拉姆所研究的细胞自动机是一维的,而康维和冯。诺伊曼的细胞自动机都是二维的,它们是在二维的平面上运行的。沃夫拉姆的一维细胞自动机是在一条直线上运行。每一个细胞只有左右两个邻居。一维细胞自动机的一个优点是:因为每一代细胞的状态都可以表示在一条直线上,因此,我们可以把不同时代的细胞状态从上到下一代代地排列。这样,我们就能轻易地看到它的历史变化情况。还有一个好处就是,规则的设定很简单,这佐证了简单规则能产生复杂现象的理论,同时,也能很轻易的研究不同的规则会产生什么样的结果。
 下面介绍沃夫拉姆的一维细胞自动机
 每一个细胞只能处在两个状态中的一个,即”生”和”死”。开始一行是随机配置的。我们把它叫做A行,A行的下面一行就是B行,表示下一代的情况。B行的状态由既定的规则根据A行的状态来决定。主要考虑下面的情况:B行的某个细胞的状态依赖于它正上方(A行)的3个细胞的状态。这3个个细胞的状态有8种可能。如果用”0”来表示死亡,用”1”来表示生存,那么,这8种状态就是:111 ,110,101,100,011,010,,001,000,对既定的规则来说,这三个细胞决定了B行这个细胞的状态。B行的每一个细胞的状态都可以用同样的规则来确定。以下C行和D行依此类推…
 很明显,我们可以用8个二进制代码对这个八个状态进行编码,每一个编码就是事实上的一条规则,我们可以有2的8次方(256)种规则来约束这个一维细胞自动机。每一条规则我们可以用二进制代码的十进制数码来作为它的代号。下面我们来对这个一维细胞自动机进行详细的研究,请看图14:

图14 一维细胞自动机
 这就是一维细胞自动机的模型。这是一个方格的世界,所有的方格都排成一排,每个方格都有黑或白两种颜色,我们用黑色的格表示直线上0状态的方格,用白色的格表示1状态的方格。那么一条断续的横线就是当前所有细胞状态的一种分布。这些方格随着时间变化,就形成了不同的横线。我们把这些随着时间变化的线纵向拼在一起形成了一个网格区域。其中纵轴表示时间的流逝(往下为正),横轴为细胞自动机在对应时刻的状态,就能得到一幅图像。
 状态指的是每个细胞的状态(如生和死),半径是指每个细胞邻居的半径,如果是1,就表明有两个邻居,如果是2就表明有四个邻居。编码也就是我们上面说的那个编码。照这样看来,只要我们改变了编码,相当于改变了规则,我们能比较各种简单的规则下,细胞自动机能展现出什么复杂的现象来了。
 首先我们输入224号规则,出现了这样的图示 图15:

图15 一维细胞自动机224号规则的图形
 刚出现了一些白点,过了几个周期,屏幕就变成了一片黑色。而且再也没有任何黑色的生命体出现了。这说明,细胞全部死光了。重新运行一次后,还是一样的状况,这说明,这中现象不是偶然的,在224号规则的约束下,细胞自动机的细胞在运行了几个周期以后就全部死光了。请注意,224的二进制代码是11100000.
 也就是说,这个编码规则下,细胞生存的概率是3/8=0.375 。先不解释这个数值有什么用,下面会用到。我们在来看另外一个编码:254 图16

图16 一维细胞自动机254号规则的图形
 经过几个周期以后,屏幕全部是白色的细胞体。这说明细胞进入了另外一个极端的状态上了。254号二进制代码是11111110,也就是细胞死亡的概率是1/8=0.125
 同样,我们先记下这个值得。
 我们来看看132号规则,截图如下 图17:

图17 一维细胞自动机的132号规则的图形
 因为我们的细胞自动机是从下到上,一行行的显示他的状态,所以,出现一条条的竖线说明了它的状态没有任何变化,规则二进制代码是:100000100,细胞生存概率是2/8=0.25.
 从以上的分析,我们可以看出来,实际上,这三种状态都是一种类型的,也就是他们都演化到了一个稳定的状态,不再有任何的变化。下面我们再来看看另外一种类型的细胞自动机。输入208规则,得到以下截图 图18:

图18 一维细胞自动机的208号规则的图形
 可以看到,CA显示出来的现象是一条条斜线。由于我们的边界是循环的,因此可以预言,经过若干个时间周期的运行以后,细胞自动机又回复到了原来的状态,因而这样的细胞自动机是循环的。两个相同状态之间经历的时间步长为这种细胞自动机的周期。208的二进制代码是11010000,故细胞生存概率是3/8=0.375.
 仔细观察这两类的细胞自动机,我们就可以看出,要么它们就重复着相同的类型,要么就周期性的变化着,从某种意义上来说,它们都是处在一定程度上的稳定状态。
 来看看150号规则是怎么变化的 图19:

图19 一维细胞自动机的150号规则的图形
 可以看到,CA显示出了一个非常混乱的图形,在这个规则的约束下,我们没有办法观察到什么规律性的现象。这种变化特点明显和上面的两种类型不一样。而150的二进制代码是10010110,也就是活细胞的生存概率是4/8=0.5,也许大家注意到了,这个值明显比上面的值要大的多。
 观察一下110号规则,它显示了一个更为奇妙的现象 图20:

图20 一维细胞自动机的110号规则的图形
 我们看到,它既不等同于完全的随机,又没有固定的循环的迹象。某些局部结构保持了固定不变,但是某些局部结构在屏幕上线性移动。这些结构之间以复杂的方式进行交互。这种复杂结构既没有被吸引到固定的点或周期状态而变得死板,又没有因为随机而过于活跃。它既保证了一定

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以上为本篇毕业论文范文免费基于细胞自动机的生命活力模拟的实现(五)的介绍部分。
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