MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Podobne dokumenty
Układy dynamiczne Chaos deterministyczny

Podręcznik. Model czy teoria

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Obliczenia inspirowane Naturą

Wprowadzenie do środowiska MATLAB z zastosowaniami w modelowaniu i analizie danych

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Ćwiczenia z przetwarzania tablic 2D

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Modelowanie systemów biomedycznych

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Automaty komórkowe. Katarzyna Sznajd-Weron

Podręcznik. Przykład 1: Wyborcy

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Powstanie gry Opis reguł gry Reguły według Conwaya Elementy występujące w grze Modyfikacje gry Charakterystyka automatu komórkowego Gra w Życie

Podręcznik. Wzór Shannona

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Symulacje komputerowe

Ruch drogowy, korki uliczne - czy fizyk może coś na to poradzić?

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Obliczenia inspirowane Naturą

MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAGROŻEŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH

Mateusz Żyliński Tadeusz Włodarkiewicz. WireWorld. Zebranie informacji dotyczących tematyki projektu oraz przedstawienie koncepcji realizacji projektu

Podstawy OpenCL część 2

oności. Zastosowanie modelowania Agent-based Computational Economics w nauczaniu zdalnym

Obliczenia inspirowane Naturą

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

ŻYCIE I EWOLUCJA. w komputerze. czwartek, 23 maja 13

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

Instrukcje dla zawodników

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Wojny Coli - czyli siła reklamy na rynku oligopolicznym

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

W dowolnym kwadracie 3x3 ustawiamy komórki na palące się (stan 3). Program powinien pokazywać ewolucję pożaru lasu.

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

Egzamin maturalny z informatyki Poziom rozszerzony

Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2

Zagrajmy w ekologię gra dydaktyczna.

INFORMATYKA Z MERMIDONEM. Programowanie. Moduł 5 / Notatki

INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY

INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

Algorytmy sztucznej inteligencji

Podstawy Automatyki. Wykład 9 - Podstawy matematyczne automatyki procesów dyskretnych. dr inż. Jakub Możaryn. Instytut Automatyki i Robotyki

Wydział Elektroniki kierunek: Informatyka/INS. Systemy klasyfikujące w modelowaniu sztucznego życia

Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych

LIVE Gra w życie. LIVE w JavaScript krok po kroku. ANIMACJA Rozpoczynamy od podstawowego schematu stosowanego w animacji

Metody Rozmyte i Algorytmy Ewolucyjne

WHILE (wyrażenie) instrukcja;

Turing i jego maszyny

AUTOMATY KOMÓRKOWE. Symulacje komputerowe (11) Sławomir Kulesza

Plan lekcji Optivum. Jak przypisywać do przydziałów preferencje dotyczące sal?

WHILE (wyrażenie) instrukcja;

Technologia informacyjna

Zapora ziemna analiza przepływu nieustalonego

Scenariusz lekcji Ozobot w klasie: Spacer losowy po układzie współrzędnych

Data zajęć Klasa 1b Klasa 2b Klasa 3b Klasa 3c

10. Wstęp do Teorii Gier

Przekształcenia widmowe Transformata Fouriera. Adam Wojciechowski

Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:

Potęga modeli agentowych

Kto jeszcze gra w domino?

Optimed24 Przenoszenie bazy danych PostrgreSQL

Ruch drogowy a sztuczna inteligencja. Paweł Gora , LVI Szkoła Matematyki Poglądowej

Podział sieci na podsieci wytłumaczenie

Zadanie 1. Potęgi (14 pkt)

Wprowadzenie do środowiska MATLAB z zastosowaniami w analizie danych EEG

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.

Algorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne

Opis implementacji: Implementacja przedstawia Grę w życie jako przykład prostej symulacji opartej na automatach.

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

FINAŁ. Wszystkie zadania

OFERTA KURSÓW MATURALNYCH przygotowujących do egzaminu maturalnego

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Kwantowa wariacyjna metoda Monte Carlo. Problem własny dla stanu podstawowego układu N cząstek

1.1. Pozycyjne systemy liczbowe

Zliczanie Podziałów Liczb

Typy zadań kombinatorycznych:

2. Tablice. Tablice jednowymiarowe - wektory. Algorytmy i Struktury Danych

MATERIA. = m i liczby całkowite. ciała stałe. - kryształy - ciała bezpostaciowe (amorficzne) - ciecze KRYSZTAŁY. Periodyczność

Katarzyna Jesionek Zastosowanie symulacji dynamiki cieczy oraz ośrodków sprężystych w symulatorach operacji chirurgicznych.

R o g e r A c c e s s C o n t r o l S y s t e m 5

Podręcznik. Nieskończona liczba przypadków

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/15

Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ)

Specjalistyczny moduł oprogramowania WUFI plus umożliwiający precyzyjne modelowanie mikroklimatu i zużycia energii

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Algorytmy genetyczne

*W uproszczeniu: jest dziewięciu sędziów przyznających po dwie noty: za wartość techniczną i artystyczną (skala od 0.0 do 6.0)

Procedura modelowania matematycznego

Zadanie 1 - MŁODZIKI

Ping-Pong. Gra dla dwóch graczy.

Liceum Ogólnokształcące im. Tadeusza Kościuszki w Myślenicach. Plan nauczania dla klas I-III od roku szkolnego 2014/2015

Studentom zostaną dostarczone wzory lub materiały opisujące. Zachęcamy do wykonania projektów programistycznych w postaci apletów.

Liceum Ogólnokształcące Nr VII im. Krzysztofa Kamila Baczyńskiego

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 9 Zadania ciągi

Transkrypt:

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula

Automaty komórkowe identyczne elementy ułożone na regularnej sieci zmieniają stan synchronicznie zgodnie z identyczną regułą

Geometria jedno- i dwuwymiarowych automatów komórkowych Geometria dwuwymiarowego automatu komórkowego w którym każda komórka ma 4 sąsiadów Geometria jednowymiarowego automatu komórkowego w którym każda komórka ma 2 sąsiadów warunki brzegowe!

Jednowymiarowe automaty komórkowe Jak zdefiniować automat komórkowy? Dla każdego stanu komórki n i jej sąsiadów n+1 i n-1 w chwili t trzeba określić stan komórki n w chwili t+1 reguła 30 128 64 32 16 8 4 2 1

Jak to działa? rozważmy układ 10 komórek zacznijmy od stanu 0100000000 reguła przejścia: stan komórki w chwili t+1 równy jest sumie stanów komórki i jej sąsiada z lewej z chwili t wówczas ewolucja wygląda tak: 0100000000 0110000000 0121000000 0133100000 0146410000... wartości występujące w n-tym kroku tej ewolucji dane są przez współczynniki występujące w rozwinięciu dwumianu (a+b)n

Kodowanie reguły reguła 30 Każdemu układowi stanów komórki n i jej sąsiadów n+1 i n-1 w chwili t przypisujemy liczbę jak na rysunku obok Kodem reguły jest suma liczb kodujących te trójki stanów, po których w chwili t+1 stan komórki n ma być 1 128 64 32 16 0 0 0 1 8 4 2 1 1 1 1 0 kod reguły = 16+8+4+2 = 30

Przykłady innych reguł reguła 30 reguła 110 reguła 45 reguła 90 reguła 250 reguła 254

Gra w życie: historia Wymyślił ją John Conway pod koniec lat sześćdziesiątych ubiegłego wieku Rozpropagował Martin Gardner w latach siedemdziesiątych w Scientific American Początkowo grano na planszy do gry w Go Program Conway

Gra w życie: reguły Żywa komórka, mająca jednego żywego sąsiada lub mniej, umiera z osamotnienia Żywa komórka, mająca dwóch lub trzech żywych sąsiadów, jest szczęśliwa i żyje dalej Żywa komórka, mająca więcej niż trzech żywych sąsiadów, umiera z zatłoczenia Martwa komórka, mająca dokładnie trzech żywych sąsiadów, ożywa Ośmiu najbliższych sąsiadów danej komórki

Gra w życie: reguły Zaczynamy od wyboru stanu początkowego W każdym kroku wyliczamy stan następny na podstawie bieżącego, zgodnie z regułami gry Eksperymentując z różnymi stanami początkowymi widzimy, że pomimo prostoty reguł, zachowanie układu jest bardzo złożone. Metafora dla fizyki i chemii: proste prawa fizyki opisują świat w całej jego złożoności

Gra w życie: przykłady Ewolucja przykładowego stanu 6-komórkowego

Gra w życie martwa natura (still life) box tub boat snake ship aircraft carrier beehive barge eater/ fishhook long boat loaf long snake martwa natura (still life) grupy komórek, które nie zmieniają się w czasie

Gra w życie oscylatory Oscylatory, to konfiguracje, które powtarzają się po pewnej liczbie generacji

Gra w życie rajskie ogrody Konfiguracja poprzedzająca daną nazywa się rodzicem Konfiguracje nie mające rodziców nazywają się rajskimi ogrodami

Rozbudowane modele Komórka może mieć więcej stanów: kilka stanów (dyskretne), np. modele infekcji, epidemii, pożarów lasu, ośrodków pobudliwych stany ciągłe, np. modele dyfuzji

Wyimaginowany model infekcji rozważmy automat komórkowy o trzech możliwych stanach: zdrowy, chory, odporny komórka zdrowa może zachorować, jeżeli przynajmniej jeden z jej sąsiadów jest chory po 6 krokach komórka chora staje się odporna na 4 kroki czasowe. W tym czasie nie zaraża i sama nie może być zarażona po 4 krokach komórka odporna staje się znowu zdrowa

Model dyfuzji Automaty mogą mieć nie tylko dyskretne stany, ale i ciągłe. Przykład: jednowymiarowy automat komórkowy. Stan komórki m jest dany stężeniem substancji w danym punkcie w czasie t Reguła przejścia dana jest wzorem: ct 1[m]=D ct [m 1] ct m 1 1 2D ct [m]

Inne automaty komórkowe gazy sieciowe kupki piasku (SOC self organized criticality) przepływ przez materiały porowate korki w ruchu ulicznym pożary lasu modele społeczeństwa