Моделирование химических и биологических систем с помощью стохастических блочных клеточных автоматов с окрестностью Маркова
- Авторы: Ершов Н.М.1, Попов А.М.1
 - 
							Учреждения: 
							
- Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
 
 - Выпуск: Том 12, № 3 (2025)
 - Страницы: 31-40
 - Раздел: МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
 - URL: https://journals.eco-vector.com/2313-223X/article/view/695649
 - DOI: https://doi.org/10.33693/2313-223X-2025-12-3-31-40
 - EDN: https://elibrary.ru/ATFYCK
 - ID: 695649
 
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Статья посвящена описанию новой вариации стохастических блочных клеточных автоматов – так называемых марковских автоматов, отличительной особенностью которой является динамическое и стохастическое формирование блоков. Приводятся примеры простейших моделей физических процессов, построенные на основе такого типа автоматов. В статье рассматриваются выразительные возможности введенной модели. В частности, через сравнение с машиной Тьюринга показывается алгоритмическая универсальность марковских автоматов, что позволяет им теоретически выполнять сколь угодно сложную обработку символьных цепочек. С другой стороны, наличие в системе правил автомата так называемой перемешивающей подсистемы подстановок приводит к другому типу поведения данных автоматов, динамика которого описывается классическими кинетическими уравнениями для систем химических реакций. Показывается, что использование в автомате специальных разделительных символов (мембран) позволяет комбинировать в разных частях одного и того же автомата несколько различных типов поведения, а также организовывать информационное взаимодействие между этими частями. Данный прием открывает возможность моделирования простейших биологических систем – клеток. На примере двумерного варианта предлагаемой модели показывается, как можно расширить базовую одномерную модель на случай большей размерности.
Полный текст
Об авторах
Николай Михайлович Ершов
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
							Автор, ответственный за переписку.
							Email: ershov@cs.msu.ru
				                	ORCID iD: 0000-0001-5963-0419
				                																			                								
кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, факультет вычислительной математики и кибернетики
Россия, г. МоскваАлександр Михайлович Попов
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
														Email: popov@cs.msu.ru
				                	ORCID iD: 0000-0002-5672-8450
				                																			                								
доктор физико-математических наук, профессор, факультет вычислительной математики и кибернетики
Россия, г. МоскваСписок литературы
- Dorin A., Stepney S. What is artificial life today, and where should it go? Artificial Life. 2024. No. 30 (1). Pp. 1–15.
 - Bedau M.A., McCaskill J.S., Packard N.H. et al. Open problems in artificial life. Artificial Life. 2000. No. 6. Pp. 363–376.
 - Von Neumann J., Burks A.W. Theory of self-reproducing automata. Urbana: University of Illinois Press, 1966.
 - Dittrich P. Artificial chemistry. In: Computational complexity: Theory, techniques, and applications. A.R. Meyers (ed.). Springer, 2012. Pp. 185–203.
 - Deutsch A., Dormann S. Cellular automaton modelling of biological pattern formation. Boston: Birkhauser, 2005.
 - Margolus N. Cellular automata machines: A new environment for modeling. MIT Press, 1987.
 - Achasova S., Bandman O., Markova V. et al. Parallel substitution algorithm. Theory and application. Singapore: World Scientific, 1994.
 - Kushner B. The constructive mathematics of A.A. Markov. Amer. Math. Monthly. 2006. No. 113 (6). Pp. 559–566.
 - Hopcroft J.E., Motwani R., Ullman J.D. Introduction to automata theory, languages, and computation second edition. Addison-Wesley, 2001.
 - Atkins P., Julio P. The rates of chemical reactions. Atkins' Physical chemistry. 8th ed. W.H. Freeman (ed.). 2006.
 
Дополнительные файлы
				
			
						
					
						
						
						
									












