伯努利概率测度空间上元胞自动机的辨识
系统与控制
2025-07-01 v1 信息论
系统与控制
math.IT
摘要
经典元胞自动机（CCA）是一种强大的计算框架，用于以局部交互建模全局时空动力学。尽管 CCA 已应用于众多科学领域，但辨识支配观测动力学的局部规则仍是一项具有挑战性的任务。此外，确定性单元状态的潜在假设往往限制了 CCA 对具有固有不确定性系统的适用性。因此，本研究聚焦于概率测度空间上元胞自动机（CAM）的辨识，其中单元状态由概率分布表示。该框架能够对具有概率不确定性和空间变化动力学的系统进行建模。此外，我们将局部规则辨识问题表述为参数估计问题，并提出一种基于自适应差分进化（SaDE）的元启发式搜索方法，以从观测数据中准确估计局部规则参数。通过在具有不同邻域类型和半径的二维 CAM 中进行局部规则辨识，展示了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2506.22867,
title = {Identification of Cellular Automata on Spaces of Bernoulli Probability Measures},
author = {Faizal Hafiz and Amelia Kunze and Enrico Formenti and Davide La Torre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22867},
year = {2025}
}