Als Schöpfer der Computeralgebra-Software Mathematica berühmt geworden, pflegt Stephen Wolfram seit 20 Jahren noch eine zweite Leidenschaft: zelluläre Automaten, bekannt etwa von Conways "Game of Life", bei dem Pixelfiguren nach einfachen Regeln gedeihen, miteinander wechselwirken und vergehen. Seine Resultate, darunter viele bislang unpublizierte, fasst Wolfram im knapp 1200 Seiten starken Opus A New Kind of Science zusammen. Zelluläre Automaten | Programmieren für Alle. Vom Aktienmarkt bis zum Universium findet er unzählige Anwendungen für solche Modelle, reichhaltig illustriert und als Mathematica-Quelltexte herunterzuladen. Chaosforscher und Piologen, Gödel-Fans und Quantentheoretiker kommen bei der Lektüre auf ihre Kosten. Mathematik und Physik sind nur dafür geschaffen, einfache Phänomene zu erklären, legt Wolfram dar. Aber schon simple Systeme zeigen äußerst komplexes Verhalten -- so begründet er den etwas marktschreierischen Titel des Buchs. Das klassische Beispiel dafür ist ein zellulärer Automat, der eine unendlich ausgedehnte Linie von schwarzweißen Pixeln mit acht simplen Ersetzungsregeln bearbeitet ("Regel 30"), und so aus einem anfänglichen einzelnen Punkt augenscheinlich zufällige Dreiecksmuster erzeugt.
Zellularautomaten können auch 2 und mehrdimensional sein. So ein Zellularautomat könnte z. aus 1000 x 1000 Zellen bestehen. Rein gefühlsmäßig würde ich glauben, dass sich Threads dann schon positiv bemerkbar machen könnten, sofern ich es irgendwie schaffe, die Threads nicht bei jedem Durchlauf neu anlegen zu müssen. Wie siehst du das? #21 Genau das hat er doch gesagt.
Wenn die Zelle auf dem Rand des Gitters liegt, dann wird diese immer zur Wand. Liest man sich die Regeln durch, fällt auf, dass zunächst die Anzahl aller Nachbarwände einer Zelle berechnet werden müssen. Insgesamt gibt es acht Nachbarn, wenn man die schrägen Zellen mitzählt. Im Fachjargon nennt man das auch die Moore-Nachbarschaft. Danach wendet man die Regeln auf jede Zelle im Gitter solange an, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist. Hier in der Grafik wurden die Regeln drei Mal angewandt. Bei genauerem Hinsehen fällt auf, dass mehrere unverbundene Teile entstehen. Um diesen Fehler zu beheben, folgt Schritt drei —> Säuberung. Säuberung Im Bild (Simulation – Punkt 3) kann man erkennen, dass mehrere Gebiete aus Waldboden bei der Simulation entstehen. Wolfram zelluläre Automaten ♨󠄂󠆷 Java - Hilfe | Java-Forum.org. Diese sind nicht miteinander verbunden und können zum Beispiel auch nur aus einer einzelnen Zelle bestehen. Solche Unschönheiten sollen im Säuberungsschritt optimiert werden. In Trails benötige ich nur ein einziges großes Areal pro Karte.
Es besteht die Gefahr, dass minzee hier eine Lösung postet, die du dann abgibst. #10 Dann vermute ich einfach mal, dass die 1 in der Mitte sein soll. Ich versuche, das heute Nacht zu programmieren und poste es dann rein.
Zusammenfassung Als ich 1968 mein Studium der Mathematik, Physik und Philosophie begann, kam Stanley Kubricks Meisterwerk "2001: Odyssee im Weltraum" in die Kinos. Dieser Film berührt mich bis heute zutiefst. Es geht um die Evolution des Menschen, seine Symbiose mit künstlicher Intelligenz (KI) und seinen Aufbruch ins Weltall. Literatur Bostrom, N. : Superintelligenz. Szenarien einer kommenden Revolution. Suhrkamp: Berlin (2014) Google Scholar Eibisch, E. : Eine Maschine baut eine Maschine baut eine Maschine…. Kultur und Technik 1, 48–51 (2011) Good, I. J. : Speculations concerning the first ultraintelligent machine. In: Alt, F. L., Robinoff, M. (Hrsg. Zellulare Automaten - codepixie. ) Advances in computers, S. 31–88. New York (1965) Kardashev, N. S. : Transmission of information by extraterrestrial civilizations. Sov. Astron. 8 (2), 217–221 (1964) ADS Kurzweil, R. : The Singularity is near. When humans transcend biology. Duckworth: New York (2005) Mainzer, K. : Die Berechnung der Welt. Von der Weltformel zu Big Data.
Wolfram zeigt in groben Zügen, dass schon ein bestimmter, damit verwandeter zellulärer Automat ("Regel 110") eine Turing-Maschine und damit jeden digitalen Computer nachbilden kann. Damit begründet er sein "Principle of Computational Equivalence": Jedes System, das nicht offensichtlich einfach ist, besitzt bereits die Komplexität eines Computers. Weitere Abstufungen höherer und niedrigerer Komplexität gibt es nicht. Zelluläre automaten programmieren 1. Eine Tasse Kaffee kann demnach die gleichen Rechenoperationen ausführen wie ein Supercomputer -- oder wie das menschliche Gehirn. Wolfram lässt aber offen, wie man diese Möglichkeit praktisch nutzt. ( Dr. Jörn Loviscach) / ( wst)
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