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J-GLOBAL ID：201202203991326826   整理番号：12A0410665

混合ルールに基づくセルオートマトンの動作解析

Behavioral analysis of cellular automata based on mixed rules

著者 (3件)： 上月良太 (法政大 理工) ,  伊藤良 (法政大 理工) ,  斎藤利通 (法政大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 395(NLP2011 124-140)  ページ： 75-79  発行年： 2012年01月16日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,2つの局所的なルールの繰り返しによってダイナミクスを制御するセルラーオートマトン(CA)の研究を行う。このCAは従来のCAより多彩な周期的時空パターンを生成することが出来る。この時空パターンの解析手段として,グレイコードに基づくリターンマップを導入する。このGmapを用いて,周期解の数と過渡解領域を明確にすることが出来る。さらに,簡単なクラスのルールの学習方法として,私たちはしきい値効果による相関学習を導入する。所望の周期解を記憶する基本的な数値実験を行ったところ,その記憶と同時に周期解が自動的に安定化されることを確認した。得られた結果は新たなデジタルダイナミカルシステム理論の発展のための基礎となる。(著者抄録)

シソーラス用語： *セルラオートマトン ,  *システムダイナミックス ,  時空 ,  *巡回符号 ,  図表 ,  周期解 ,  過渡解析 ,  閾値 ,  学習 ,  実験 ,  安定化 ,  動的系
準シソーラス用語： *Gray符号 ,  リターンマップ ,  相関学習 ,  数値実験

分類 (3件)： オートマトン理論  (JB04000O) ,  システムモデル  (IB02000Z) ,  符号理論  (ND02030R)

引用文献 (9件)：

• ITO, R. Dynamic binary neural networks and evolutionary learning. Proc. IEEE-INN Joint Conf. Neural Networks, 2010. 2010, 1683-1687
• ITO, R. Learning of Dynamic BNN toward Storing-and-Stabilizing Periodic Patterns. Proc. ICONIP, 2011. 2011, 606-611
• CHUA, L. O. A nonlinear dynamics perspective of Wolfram's new kind of science. 2005, I, II
• ROSIN, P. L. Training Cellular Automata for Image Processing. IEEE Trans. Image Process. 2006, 15, 7, 2076-2087
• WADA, W. Completely reproducible description of digital sound data with celllar automata. Physics Letters A. 2002, 306, 110-115

タイトルに関連する用語 (3件)： ルール ,  セルオートマトン ,  動作解析