细胞自动机1

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细胞自动机模型在生物学研究中的应用

细胞自动机模型在生物学研究中的应用

细胞自动机模型在生物学研究中的应用细胞自动机(Cellular Automata)是一种数学模型,用于描述由许多单元格组成的离散系统的演化过程。

在近年来的生物学研究中,细胞自动机模型被广泛应用,可以模拟许多生物过程,包括细胞增殖、组织发育、信号传递和突变等。

本文将讨论细胞自动机模型在生物学研究中的应用及其意义。

1. 细胞自动机模型在细胞增殖研究中的应用细胞增殖是生物体生长和再生的过程中至关重要的一环。

细胞自动机模型可以模拟细胞增殖的过程,分析细胞增殖的速率以及细胞间的相互影响等因素。

研究发现,在一些癌症细胞中,细胞自动机模型可以模拟出典型的“爆炸式”增长,而在正常组织中,这种增长则是逐渐的。

这些模拟的结果有助于更好地理解癌细胞的增殖机理,并且为疾病的治疗提供了新的思路。

2. 细胞自动机模型在组织发育研究中的应用组织发育是按照一定的时间顺序和空间位置合理分化和发育的过程。

在组织发育方面,细胞自动机模型不仅可以模拟出许多成体型态的形成,还可以帮助研究者更好地理解胚胎发育过程中的变化。

例如,在人类肝脏发育的研究中,细胞自动机模型可以模拟出不同类型的肝细胞的分化和组成。

3. 细胞自动机模型在信号传递研究中的应用细胞自动机模型可以模拟出许多信号传递的过程,包括细胞间、胞内的信号传递等等。

这有助于更好地理解细胞间互相交流和信息传递的机理。

研究发现,在许多由化学反应和信号传递产生的生物现象中,细胞自动机模型可以模拟出相应的结果,并且可以进一步探讨细胞间、胞内的信号传递机制。

4. 细胞自动机模型在突变研究中的应用生物体在自然界中存在许多异变,一些变异可能会给生物体带来风险或者机会。

突变是生物体变异的一种重要方式,因此在生物学研究中,细胞自动机模型可以帮助模拟突变的过程,并研究其对生物体的影响。

通过这种方式,也能够更好地理解有关生物体突变和进化的机理。

总之,细胞自动机模型是一种非常有用的数学模型,可以帮助研究者更好地理解生物学现象。

细胞自动机模型在生命科学中的应用

细胞自动机模型在生命科学中的应用

细胞自动机模型在生命科学中的应用细胞自动机(Cellular Automata, CA)是一种特殊的计算模型,它通过简单的规则和局部交互,模拟规律或混沌系统的演化过程。

细胞自动机模型的应用领域非常广泛,其中包括了生命科学领域。

本文将从细胞自动机的基本原理、细胞自动机模型在生命科学中的应用、以及现阶段细胞自动机的发展三个方面,来探讨细胞自动机模型在生命科学中的应用。

细胞自动机的基本原理细胞自动机模型是由由细胞、局部邻域、状态、更新规则四个基本要素构成的。

细胞是模型中的最小单元,局部邻域则定义了细胞与周围细胞的互动范围。

状态包含了细胞自身的特征,例如生命状态、能量等。

更新规则定义了细胞在演化过程中的状态转移规则,即如何根据当前的状态和局部邻域的信息,映射到下一个时刻的状态。

基于这样的理论框架,我们可以构建出生命科学领域中的细胞、组织和器官等多种模型。

细胞自动机模型在生命科学中的应用细胞自动机模型在生命科学领域中应用较为广泛,例如可以用于模拟个体生长,细胞分化和生物进化等过程。

下面就分几个方面来详细分析:1. 生物进化生物进化是指物种在天然选择下的持续变异适应过程。

通过细胞自动机建立生物进化模型,可以对这一过程进行更加具体的深入研究,包括生物遗传进程的描述、群体行为的研究以及生态系统的模拟。

同时,我们还可以利用细胞自动机模拟生物多样化程度的变化,探究外在因素对它们的影响程度,这对于生态环境和生命科学研究都有重要价值。

2. 组织模型组织模型是指在生物组织结构层面上的模拟。

细胞自动机模型可以在宏观层面上模拟细胞的互动过程,从而实现对组织的分析,可以对生物发育、生长、细胞分化与再生等方面进行研究。

例如,我们可以利用细胞自动机模型进行肿瘤单元的三维可视化,探究它的生长与分化等,这对于疾病治疗提供了一定的参考价值。

3. 数字模拟研究细胞自动机模型专门用来进行数字模拟,通过设定复杂规则,可以模拟蛋白质、DNA的碳水化合物和生物大分子等复杂的生化反应。

基于细胞自动机技术的城市扩张规律研究

基于细胞自动机技术的城市扩张规律研究

基于细胞自动机技术的城市扩张规律研究随着城市化进程的加速推进,城市扩张问题引起了人们的广泛关注。

城市扩张既是城市发展的必然结果,也是城市问题逐渐增多的重要原因。

因此,研究城市扩张规律是非常有必要的。

本文将探讨基于细胞自动机技术的城市扩张规律研究。

一、什么是细胞自动机细胞自动机(Cellular Automata,CA)是由约翰·冯·诺伊曼在20世纪50年代提出的一种离散化的动态系统,是一种模拟现实系统的重要工具。

细胞自动机是由大量的晶格粒子组成的,每个粒子有一个状态。

其运转是基于一组简单规则,而不是人工设定的指令。

在细胞自动机中,所有的粒子都遵循同一组规则,它们的状态会不断地改变,但每个粒子的状态变化只取决于它本身以及它的近邻状态。

二、细胞自动机在城市扩张规律研究中的应用基于细胞自动机技术的城市扩张规律研究已经成为一个非常活跃的领域。

通过将城市看作一个晶格模型,并将城市的生长、演化过程转化为一个离散化、自组织的动态系统,人们可以模拟城市的演变过程,研究城市扩张的规律。

城市扩张是一个非常复杂的系统,受到众多因素的影响,比如地形、土地产权、公共服务设施等。

通过建立适当的模型和运用细胞自动机理论,研究城市扩张的规律,不仅能够帮助我们更好地理解城市系统运行的行为模式,还能够提供一些有益的信息,比如如何合理规划城市土地、如何控制城市扩张的速度等等。

三、细胞自动机模型的构建在模拟城市扩张的过程中,首先需要构建细胞自动机模型。

细胞自动机模型通常由四个部分构成:状态、邻域、状态转换规则和更新策略。

在城市扩张研究中,需要考虑的基本元素包括多边形、道路和建筑等。

在细胞自动机模型中,每个细胞代表一个道路、建筑或其它组成元素。

为了方便计算,通常采用统一大小的正方形或六边形作为细胞的形状。

每个细胞可以有多个状态,如空地、住宅、公园等。

状态转换规则则是根据细胞当前状态以及周围细胞的状态来计算出下一个时刻细胞的状态。

细胞自动机理论及其应用研究

细胞自动机理论及其应用研究

细胞自动机理论及其应用研究第一章绪论细胞自动机是一种用于模拟生物组织和生态系统行为的数学工具。

它是由John von Neumann和Stanislaw Ulam在20世纪50年代提出的。

该理论的主要思想是将空间分为离散的单元格,并使其能够根据一组简单规则自动转换状态,从而形成复杂的模式和行为。

细胞自动机理论不仅是计算机科学和数学领域的研究热点,也是生物学、物理学、社会学、经济学等领域重要的工具和理论。

第二章细胞自动机的基本概念1. 组成部分细胞自动机由单元格、状态、邻域、规则、边界等组成。

单元格是细胞自动机中最基本的构成单元,每个单元格代表模型中的一个位置。

状态是单元格的属性,每个单元格可以具有多种不同的状态。

邻域是指每个单元格周围的单元格,它们联合起来形成了当前单元格的环境。

规则是细胞自动机的核心,它决定了单元格状态的变换。

边界可以是周期性的或非周期性的。

2. 状态转移细胞自动机中每个单元格的状态都会随着时间变化而改变。

状态转移遵循一定的规则和原则,所有单元格同时改变状态。

这种同步状态转移使得细胞自动机能够模拟出复杂的演化过程和现象,例如细胞分裂、病毒扩散等。

3. 空间结构细胞自动机模型中的空间结构可以是一维、二维或三维,并且可以是无限大或有限大小。

空间结构的选择取决于需要模拟的实际问题和计算机的处理能力。

第三章细胞自动机的分类1. 元胞自动机元胞自动机是最基本、最常见的细胞自动机类型。

它由离散的单元格组成,每个单元格与其周围的若干个单元格构成邻域,它们之间的状态变化由相同的规则控制。

2. 网状自动机网状自动机又称为连续时间细胞自动机,其模型中的单元格是连续的,而不是离散的。

它适用于数字微积分和偏微分方程的数值求解。

3. 量子细胞自动机量子细胞自动机是模拟量子物理现象的一种细胞自动机类型。

与传统的细胞自动机不同,量子细胞自动机采用的规则是基于量子力学的概率规律。

第四章细胞自动机的应用1. 生命科学中的应用细胞自动机在生命科学中广泛应用于模拟生物系统的自组织、发育和演化等行为。

细胞自动机在生命科学中的应用

细胞自动机在生命科学中的应用

细胞自动机在生命科学中的应用细胞自动机是一种模拟生命活动的计算模型。

它是由美国数学家约翰·冯·诺伊曼于20世纪40年代中期提出的。

细胞自动机模型提供了一种简单而有效的方法,可以研究类似生命模式形成和演化的问题。

这种模型可以被应用于生物学、化学、物理学和计算机科学等领域,尤其在生命科学中发挥了重要的作用。

本文将介绍细胞自动机在生命科学中的应用。

1. 生物学细胞自动机在生物学中主要被用来模拟和理解生物现象。

例如,在生态学中,通过细胞自动机的模拟可以探究生态系统中各种生物演化的过程。

生物的演化是一个复杂而长期的过程,但是细胞自动机给生态学家提供了一个简单的工具,可以从某种程度上模拟生物演化的过程。

通过细胞自动机模拟,生态学家可以观察到生态系统中各种生物的演化过程。

这种模拟可以帮助研究人员发现生态系统中各种生物之间的相互作用、控制和平衡的关系。

2. 化学细胞自动机还可以被用来模拟和理解化学反应。

化学反应是一种复杂的过程,需要考虑很多因素,例如反应物的浓度和温度等。

通过细胞自动机模拟,化学家可以更好地理解化学反应的过程。

例如,化学家可以使用细胞自动机来模拟人体细胞内的各种化学反应。

这种模拟可以帮助研究人员更好地理解药物对细胞产生的影响。

3. 物理学细胞自动机在物理学中也有着广泛的应用。

例如,在材料科学中,细胞自动机可以被用来模拟材料的结构和性能。

通过模拟,研究人员可以预测材料的机械性能、导热性、光学性质等。

细胞自动机的应用也可以扩展到神经科学中。

例如,神经科学家可以使用细胞自动机来模拟神经元之间的相互作用和信号传递过程,以更好地理解神经系统的原理和功能。

4. 计算机科学细胞自动机在计算机科学中也有很大的应用价值。

例如,细胞自动机可以被用来模拟复杂的计算问题。

通过细胞自动机的模拟,可以将计算问题转化为生命过程的模拟,从而更好地理解问题的解决过程。

细胞自动机的应用还可以扩展到人工智能领域。

一种基于细胞自动机的函数优化算法

一种基于细胞自动机的函数优化算法

一种基于细胞自动机的函数优化算法细胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种复杂行为模型。

它是一个分布式的并行计算机,由许多细胞组成,这些细胞通过发出和接收信号以及同步它们之间的状态来模拟有生命的行为。

CA可以用来解决复杂的计算问题,用于非结构性和变化的函数优化,是一种有效的函数优化算法。

一、细胞自动机简介1、定义:细胞自动机(Cellular Automata, 简称CA)是一种复杂行为模型,是一个分布式的并行计算机系统,由许多细胞组成,通过发出和接收信号以及同步它们之间的状态来模拟有生命的行为。

2、适用领域:CA可以用来执行复杂的计算任务,特别适用于非结构性和变化的函数优化。

3、特点:CA具有并行计算的优势,计算量少,运算速度快。

二、细胞自动机在函数优化中的应用1、实现函数优化:CA用于函数优化的主要目标是使函数值达到最小,通过函数优化,可以求解复杂的数学多项式和非线性方程组。

2、搜索空间减小:使用CA进行函数优化时,可以大大缩小搜索空间,加快搜索过程。

在CA中,搜索空间大小与细胞信息量有关,随着细胞数量的增加,在相同参数设定下搜索过程加快。

3、寻求全局最优:CA函数优化具有很高的收敛速度,能够有效地找出较优解,减少搜索空间大小,在多种条件下都能有效地搜索全局最优解。

三、细胞自动机的弊端1、编程复杂:细胞自动机要求编写复杂的算法,这要求编程人员必须具有丰富的编程经验,对其中的算法有深入的了解,以便能够将其应用到不同类型的函数上。

2、参数识别能力差:CA仍然没有解决参数识别能力不足的问题,因为它的状态参数每次优化时都有限。

3、超参数调整困难:针对函数优化中不同参数设置,需要调整若干个超参数,需要大量的优化计算,对算法的收敛速度要求较高,而CA的调整超参数的功能还有待提高。

四、总结细胞自动机是一种有效的函数优化算法,用于函数优化的优势在于可以节省计算时间,加快搜索过程,接近全局最优解。

细胞自动机的变量

细胞自动机的变量

细胞自动机的变量细胞自动机是计算机科学中一种非常重要的模拟工具。

它模拟的是一个由许多细胞组成的二维网格,每个细胞有自己的状态,并且根据一定的规则与周围的细胞进行交互。

这种简单的模型对于类似生物学、物理学等领域的研究都具有非常重要的意义。

在细胞自动机中,每个细胞有一个状态,通常用一个二进制数表示。

比如,可以用0表示细胞处于死亡状态,用1表示细胞处于存活状态。

这个状态可以随着时间的推移发生变化,而这种变化正是由周围细胞的状态和一定的规则决定的。

细胞自动机的演化过程可以分为离散和连续两种。

离散的细胞自动机在每个时间步长中,每个细胞的状态都会同时更新。

而连续的细胞自动机则是基于微分方程模型,细胞状态的变化不再离散,而是连续的,更逼近真实世界的情况。

细胞自动机的规则可以有很多种,最简单的规则是基于细胞周围的状态进行判断,比如一个细胞的状态是否存活取决于周围8个细胞中存活细胞的数量。

这样的规则模型被称为"生存法则"。

还有其他的规则模型,比如基于细胞周围状态的平均值、标准差等进行判断。

细胞自动机的应用非常广泛。

在生物学中,细胞自动机可以模拟细胞生长、分裂、死亡等过程,帮助研究细胞行为和发展。

在物理学中,细胞自动机可以模拟材料的晶体生长、相变等现象。

在计算机科学中,细胞自动机可以应用于图像处理、数据压缩等领域。

细胞自动机的研究对于我们理解自然界的规律、模拟现象、预测未来都具有重要的意义。

尽管细胞自动机模型的简单性使得其在一些复杂系统上的应用受到限制,但随着计算机性能的提升,我们可以通过增加细胞数目、维度以及引入更复杂的规则来模拟更加复杂的现象。

总之,细胞自动机作为一种重要的模拟工具,可以帮助我们理解生物学、物理学等领域的现象,应用于实际问题的求解。

通过进一步研究和改进细胞自动机的规则和模型,我们有望更好地理解自然界的复杂性,并在解决实际问题中发挥重要的作用。

细胞自动机模型的建模与仿真研究

细胞自动机模型的建模与仿真研究

细胞自动机模型的建模与仿真研究细胞自动机(cellular automata)是一种模拟自然规律和图形成像的数学模型。

它由一个二维或三维的规则格子组成,每个格子内存储一个状态值,每个规则格子的状态值受到它周围相邻格子的状态值和一个状态转移规律的影响。

细胞自动机模型具有自适应、非线性、复杂度高、可仿真性强等特点,在许多领域得到了广泛应用。

本文将介绍细胞自动机模型的建模和仿真研究,包括应用领域、建模方法与范式以及仿真技术和算法。

应用领域细胞自动机模型最初是由物理学家约翰·冯·诺伊曼在20世纪40年代提出的,以模拟复杂的物理和生物现象。

如今,细胞自动机模型已被广泛应用于生命科学、物理学、计算机科学、环境科学、城市规划和交通规划等领域。

其中,最重要的应用领域包括生命科学中的DNA自组装、癌症模拟及细胞生长等;物理学中的自组织现象、相变及传热传质等;计算机科学中的编码、密码学及机器学习等;环境科学中的自然灾害、气候变化及植被模拟等;城市规划和交通规划中的交通流模拟、市场研究等。

细胞自动机模型的这些应用领域都要求模型具有高度自适应性、大规模性、高效性和精确性。

建模方法与范式细胞自动机模型的建模方法和范式主要是基于细胞状态及其转移规律的内在特性,可以分为元胞自动机(cellular automata,CA)和格点自动机(lattice gas automata,LGA)两类。

元胞自动机以细胞状态为中心,按照状态转移规则更新状态,某个元胞的状态只受其邻居元胞的状态所影响(如Conway生命游戏、岛模型等);而格点自动机则将物理领域中连续的物质颗粒分割成若干个较小的离散单元,在这些单元中模拟物质的运动和相互作用(如Ludwig模型、BGK模型等)。

下面我们简单介绍一下常见的几种细胞自动机模型:1. 有限局域元胞自动机(FCA)有限局域元胞自动机是指细胞状态转移规则是局部性质和有限步骤的CA模型。

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城市动态模型可分为三部分



第一部分是土地利用类型层面,包括居民 区用地、商业用地、工业用地、农用地或 空闲地和其它用地; 第二部分是交通层面,包括街道和道路两 部分; 第三部分是控制因素层面,用来控制和影 响上述的土地利用和交通用地层。它们通 过统一空间分辨率的栅格结构相互联系在 一起。

南京市是具有2466年历史的故都,在现今 经济快速发展过程中,城市的内源式改造 和向外扩散同时进行,故在城市土地利用 类型归并时,把除了工业、居住、商业用 地以及几十年上百年不变高等院校、科研 机构和公园用地外其余都设置为空地,并 不是此处是空闲用地,而是处于经常变换 的用地。通过模型的修改,使之更适合南 京市的发展特点。
存在问题及展望


利用CA—Urban系统与GIS系统的松散耦合, 在各种空间数据和统计数据的支持下,对南 京市三个开发区和跨江发展的动态发展的过 程进行了动态模拟和预测,取得了一些探索 性的结果,但也发现模型还存在不少值得商 讨和完善的地方: (1)在模型中,不同的区域采用不同的规则, 不同发展阶段也采用不同的规则,具体方法 是:一是人为干预和调整,模型运行一段时 间后,修改采用新规则继续运行,二是外来 数据控制,引入城市规划数据层,根据它调 整不




跨江城市的发展从其形成机制来看是其自身的内力和区域施加的 外力共同作用的结果,它们共同决定了城市跨江发展的过程,其 中跨江桥梁是跨越门槛的关键一步,是城市跨江发展的前奏 本模型中,由于长江的阻挡,即使有了一桥、二桥或三桥,在一 定的参数设置下,各种类型用地的发展不可能突破长江界限扩展 到江北,高新区的生长靠人工布设种子点在一定的控制因素条件 下沿道路生长,这相当于政府的重点扶持。同时我们注意到高新 区沿着长江二桥连接线伸展(如图2),通过绕江公路与大厂区联 结,二桥连接线连接着高新区和二桥,与主城的联系更为便捷。 港开发区发展向北受到长江的限制,向南和向东受到生态绿地的 限制,向西又受到绕城公路两侧100m绿化带的限制,所以局限 在乌龙山风景保护区的南北两侧生长。江宁开发区在百家湖周围 及东侧以发展居住地为主,一直东联江宁的东山镇;湖西侧、南 侧以工业用地为主(图2)。 由于江宁开发区交通便利,不用过长江大桥,特别是它地处江宁 县,地价便宜,故吸引了一大批外资,有部分是从浦口高新区转 移而来的,发展的势头较快。目前河海大学、南京航空航天大学 新校区进驻此区,而且房地产业发展迅速,吸引了不少南京市民 前去落户居住,未来将成为居住和高新技术产业基地。
预测结果

南京高新技术开发区与市区隔着长江,没有居住 建筑,大量职工过江上下班,交通不便;缺乏娱 乐、休闲设施和商业用地。对规划中提出的建立 高尚的生活社区,人们提出了疑问,是不是要把 开发区搞成一个统一的模式,融科、研、居住和 消费于一体?能否吸引南京一流的科研人才来高新 区?是不是都要实现产业化?浦口港的运营能力能 否承受原料和产品的运输?南京长江二桥虽然能缓 解一桥的部分流量,便于高新区的交通,但是能 否解决根本Cellular AutoⅡlata 简称CA
细胞自动机及在南京城市演化预测 中的应用

细胞自动机是空间、时间和状态都离散的 动力系统。细胞自动机在空间上是由一维、 二维或三维的规则结构组成,每个细胞根 据局部的、相同的规则进行同步更新。细 胞自身的状态由其本身和其邻居的状态共 同决定。
城市动态模型概述


由于CA具有模拟二维空间演化过程的能力, 该方法被广泛应用于土地利用变化和城市 发展的模拟中 基于CA的城市动态模型可把上述的表达式 具体理解为:A城市系统;L城市空间范围, 用大小相等的栅格单元表示,d表示城市空 间的维数;S城市用地的类型;N中心城市 单元及其邻居组合;f城市用地类型转换时 各种规则、参数的如何确定。
研究实例:南京市三个开发区和跨 江发展的预测





数据的收集及处理 (1)利用GIS把收集到的1978年和1990年南京市土 地利用图和1990年、1997年及规划的2000年交通用地建 库; (2)把所有的土地利用类型归并为居住地、商业、工 业、空地和其它用地五种土地类型; (3)把这1978、1990年南京市土地利用数据统一到同 一空间范围; (4)利用删INF0软件把数据编辑、转换为 *.nt的栅格格式,栅格单元为30×30m大小;



同区域内细胞的发展规则。原则上是可行的,但在实际操作中, 整体和局部还存在矛盾,比如说,整个南京市的居住用地扩展 最迅速,面积增加最多,所以在政策上给予较高的值,而工业 用地则相反,但是在城市的局部区域,比如工业区,土地利用 以工业为主,即使用了适合工业用地控制层,但由于整体的政 策给予工业发展的系数较小,模型结果和实际情况还存在差异。 (2)CA-Urban模型的进一步完善。虽然在CA-Urban中,通过控 制因素的引入,在一定程度上增加了模型的实用性和真实性, 但是如何提炼更加合理的微观规律,以构建模型中的转换规则, 来客观反映空间现象的宏观规律? (3)把城市当作一个生命有机体,应用CA、神经网络、遗传算法 等生命型模型,在GIS和虚拟现实等可视化仿真技术手段支持 下模拟城市的发展、演化,可实时、动态修改规则,实现转换 规则和虚拟城市的互操作,成立类似于专家系统的规则库。而 完善的转换规则又进一步促进了城市动态演化模型的发展。
模型的构建



(1)确立种子点:种子点是城市发展的初始状态,城市的 增长是基于种子点的,种子点就是城市的增长点。把整 个1978年的土地利用单元作为种子点,其活力状态设置 为“青年”,使模型运行至同1990年的居住用地、工业 用地和商业用地的数量基本相等时停止。然后这套参数 沿用。对于交通层,本模型把道路只作为土地单元发展 的重要影响因素,本身并不增长,但可暂停模型,增加 新的道路层后继续运行。 (2)确定控制因素层:控制因素层一般由地形地貌图、土 地利用图和城市规划图等因素综合分析得出。根据规划 目标,我们在江宁开发区设置了百家湖为不可城市化用 地、其周围及东侧为适宜居住用地、其北侧、南侧和西 侧适宜工业用地的控制因素层;浦口高新区和新港开发 区适宜工业用地的控制因素层,具体见图1。 (3)调整和确立模型参数:模型参数对于模拟和预测结果 具有决定性的作用。因此,确定一套合适的模型参数是 保证模拟效果的关键。具体步骤是:以1978年土地利用 数据作为种子点,以1990年的土地利用数据作为模型验 证数据,不断训练模型,调整参数。最终的参数设置如
京市城市扩展控制因素层
南京三个开发区概况


南京现有三个开发区,由于隶属关系不同,政策差异,至今 在其功能定位上有不少差异。 南京高新技术产业开发区川创建于1988年,在电子信息、 机电一体化、生物医药、航天航空及新材料领域积极发展高 新技术产业。南京经济技术开发区于1992年成立,紧邻远 东内河第一大港一南京港新生圩外贸港区,由于南京长江大 桥的限制,万吨级以上的轮船无法通过,使得新生圩港成为 最佳的中转地,其地位日益显著。从开发区到市区5.3l锄, 并与312国道、104、205、328国道及南京长江二桥相连, 交通便利。 南京江宁经济技术开发区诞生于1992年,地处南京南郊, 距市区7公里。104国道、新机场专用高速公路穿区而过, 与开发区周围的沪宁高速公路、312国道、宁杭国道相连, 离绕城公路只有l公里。正在规划设计中的沪宁高速铁路、 南京地铁南站邻近开发区,区位优势得天独厚。
CA的基本原理


一个CA系统通常包括了4个要素:细胞、细胞空间、 邻居和转换规则。 细胞是CA的最小单位,而细胞空间是细胞的主要属性。 根据转换规则,细胞可以从一个状态转换为另一个状 态。转换规则是基于邻近函数来实现的。可用数学符 号表示一个标准细胞自动机的四元组 A=(L(d),S,N,f), 这里A代表一个细胞自动机系统;L表示细胞空间,d 是一正整数,表示细胞自动机内细胞空间的维数;s 是细胞的有限的、离散的状态集合;N表示一个所有 邻域内细胞的组合(包括中心细胞)。
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