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11: Autómatas Celulares I - Modelado

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    • 11.1: Definición de Autómatas Celulares
      “Autómata” (plural: “autómatas”) es un término técnico utilizado en informática y matemáticas para una máquina teórica que cambia su estado interno con base en insumos y su estado anterior. El conjunto de estados suele definirse como finito y discreto, lo que a menudo causa no linealidad en la dinámica del sistema.
    • 11.2: Ejemplos de reglas simples de autómatas celulares binarios
      Los dos ejercicios de la sección anterior fueron en realidad ejemplos de CA con una función de transición de estado llamada regla de mayoría (también conocida como regla de votación). En esta regla, cada celda cambia su estado a una opción de mayoría local dentro de su vecindario. Esta regla es tan simple que puede generalizarse fácilmente a diversos ajustes, como el espacio multidimensional, estados múltiples, mayor tamaño de vecindad, etc. Tenga en cuenta que todos los estados son estados quiescentes en esta CA.
    • 11.3: Simulación de autómatas celulares
      A pesar de su capacidad para representar diversos fenómenos complejos no lineales, los CA son relativamente fáciles de implementar y simular debido a su discreción y homogeneidad.
    • 11.4: Extensiones de Autómatas Celulares
      Hasta el momento, discutimos los modelos de CA en sus configuraciones más convencionales. Pero hay varias formas de “romper” las convenciones de modelado, lo que podría hacer que CA sea más útil y aplicable a los fenómenos del mundo real. Aquí hay algunos ejemplos.
    • 11.5: Ejemplos de modelos de autómatas celulares biológicos
      En esta sección final, proporciono más ejemplos de modelos de autómatas celulares, con un énfasis particular en los sistemas biológicos. Casi todos los fenómenos biológicos involucran algún tipo de extensión espacial, como patrones de excitación en el tejido neural o muscular, arreglos celulares en el cuerpo de un organismo individual y distribución de la población a nivel ecológico. Si un sistema tiene una extensión espacial, las interacciones locales no lineales entre sus componentes pueden causar la formación espontánea de patrones, es decir,


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