Departmental Bulletin Paper 拡張セル・オートマトンにおける再帰的近傍推定の正確性
Accuracy of Recursive Estimation of Neighbors in Extension of Cellular Automata

香山, 喜彦

Description
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(CA)に,近傍セルの状態を推定する再帰的なアルゴリズム(再帰的近傍推定という)を導入して拡張されたCAについて議論する.拡張されたCAのセルは,個別に知覚領域を属性として持つことができ,その大きさは,各セルが取得できる情報量の指標となる.すなわち,多要素系における情報処理とパターン形成との関連を,CAの枠内で議論できる可能性が導かれる.本稿では,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,再帰的近傍推定の正確性を求めることで,各拡張CAルールにおける情報処理の効率性を評価し,知覚領域が大きくなるとともに情報処理の効率も向上し,複雑なパターン形成も伴う興味深い例について紹介する.ECAとLife-like CAの双方でそのようなルールが存在し,特にECA#37の拡張ルールは,異なる知覚領域の大きさを持つセルの混合モデルとしてだけでなく,大きなルール近傍を持つ標準的CAモデルとしても注目すべきものである.
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