cellular-automata

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나는 Conway의 삶의 게임 버전을 모델로하는 python 스크립트를 수정하려고합니다. X 열의 행과 Y 행의 셀 세트에는 각각 이웃 국가의 상태에 따라 활성 또는 휴면 상태의 두 상태 사이를 전환할지 결정하는 값이 제공됩니다. 현재이 셀의 초기 값은 사용자가 설정 한 여러 변수를 참조하는이 정의에 의해 정의됩니다. def randomizeArray(in

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Java : 입력 된 셀이있는 셀 방식 오토 마톤

저는 개별 셀이 서로 다른 데이터를 캡슐화하는 다른 유형을 가질 수있는 자바 기반 셀룰러 자동 생성과 같은 구현 (기술적으로는 확실하지 않음)과 CA 규칙. 많은 수의 유형이있을 수 있으며 다른 코드를 유지하지 않고도 새로운 유형을 동적으로 플러그 인 할 수 있기를 원합니다. 모든 셀 유형은 공통 기본 클래스에서 파생됩니다. 그러나 public class

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Python Printing Alternative

나는 Jupyter에서 Cellular Automata를 작성하기 위해 Python을 사용하고 있으며 결국에는 기본적으로 거대한 (100 * 100과 같은) 배열/목록을 계획하고있다. 문제는 배열이 커다란 크기로 인해 각 행이 분할되고 특정 형식으로 저장하는 등의 방법으로 배열이 왜곡되지 않고 전체 행렬을 검토 할 수 있기 때문에 배열을 Jupyter에서

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Stuck programming JS의 Conway 's "Game of Life"

학교 프로젝트를 위해 Conway 's Game of Life의 JavaScript 버전을 프로그래밍해야하지만 가장자리를 반복해야합니다. 모든 것은 잘 작동하지만 정의되지 않은 배열 외부의 값을 평가해야하기 때문에 이웃 수를 계산하는 함수는 가장자리에있는 셀에서 작동하지 않습니다. 우리는 몇 가지 옵션을 시도했지만 프로그램의 나머지 기능을 모두 변경합니다.

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2 개 이상의 주 (단지 살아 있거나 죽은 것 이상)가있는 셀 방식의 오토 마톤

나는 절차 적으로 생성 된 행성에서 설정이 열린 세계 인 로제를 만들고 있습니다. 나는 각 생물체의 분포가 유기적이기를 바란다. 5 개의 다른 생물체가 있습니다. 거대한 복잡한 알고리즘없이 유기적으로 배포 할 수있는 방법이 있습니까? 나는 각 생물체가 차지하는 공간을 거의 같게하고 싶다. 필자는 이전에 셀룰러 오토 마타를 사용하여 각 생물 군별로 지형 발생

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Concurrent Cellular Automata 액터 이동

2 차원 셀룰러 오토마타가 있습니다. 일부 세포에는 배우 (대리인)가있을 수 있습니다. 각 액터는 스레드입니다. 배우 세포 주위의 9 개의 세포를 기반으로 배우를 움직여야합니다. 이 작업을 동시에 수행하여 셀 (4,5)의 액터가 이웃 셀 (3,4), (4,4), (5,4), (3,5), (5,5) , (3,6), (4,6), (5,6) 등 다른 배우가이 셀

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WireWorld에서 신호 형식?

패턴 (프로그램) 간의 신호 전달을 위해 WireWorld 셀룰러 오토 마 타 룰 (언어)에서 어떤 형식이 사용됩니까?

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Conway의 Game of Life - 잘못된 알고리즘?

내가 만든 알고리즘 (Conway의 Game of Life의 규칙 구현)이 Conway의 GoL과 일치하지 않습니다. 나는 내가 할 수있는 모든 것에 관해서 노력했다. 그러나 그것은 단지 일치하지 않는다. 또한 누군가가 무한한 비행기로 만들거나 자체적으로 랩하는 방법을 알고 있다면 내 코드로 구현되는 것을보고 싶을 것입니다. (라인 28) var x2 =

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자바의 셀룰러 오토메타

아무도 도와 줄 수 있습니까? 선생님은 우리에게 "삶의 게임"에 관한 과제를 주셨습니다. 그는 실제로 우리에게 이라는 방법을 사용했지만, 시작하는 법을 모릅니다! 그는 3 개 클래스를 사용하는 우리에게 물었다 : 클래스 미소 세포, 클래스 ruleand 클래스 오토마타 (물론 주)는 3 개 기능에 대한 코드를 작성해야처럼 package jeu_de_vie;

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내 셀룰러 오토마타 코드가 작동하지 않을 때

clear all; clc; %% Creating a grid with random value n = 64; Gpop = rand(n,n); temp=Gpop; Gpop(temp(:,:)<0.99) = 1; %Healthy percentage 99% Gpop(temp(:,:)>0.99 & temp(:,:)<0.994) = 2; %Heal