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Barrio de Von Neumann

Distancia de Manhattan r = 1
Distancia de Manhattan r = 2

En los autómatas celulares , el vecindario de von Neumann (o 4-vecindario ) se define clásicamente en una red cuadrada bidimensional y se compone de una celda central y sus cuatro celdas adyacentes. [1] El vecindario recibe su nombre de John von Neumann , quien lo utilizó para definir el autómata celular de von Neumann y el constructor universal de von Neumann dentro de él. [2] Es uno de los dos tipos de vecindario más utilizados para autómatas celulares bidimensionales, el otro es el vecindario de Moore .

Este vecindario se puede utilizar para definir la noción de 4 píxeles conectados en gráficos de computadora . [3]

El vecindario de von Neumann de una célula es la célula misma y las células a una distancia de Manhattan de 1.

El concepto se puede extender a dimensiones superiores, por ejemplo formando un vecindario octaédrico de 6 celdas para un autómata celular cúbico en tres dimensiones. [4]

Barrio de Von Neumann de la cordilleraa

Una extensión del vecindario de von Neumann simple descrito anteriormente es tomar el conjunto de puntos a una distancia de Manhattan de r  > 1. Esto da como resultado una región con forma de diamante (mostrada para r  = 2 en la ilustración). Estos se llaman vecindarios de von Neumann de rango o extensión r . El número de celdas en un vecindario de von Neumann bidimensional de rango r se puede expresar como . El número de celdas en un vecindario de von Neumann d -dimensional de rango r es el número de Delannoy D ( d , r ). [4] El número de celdas en una superficie de un vecindario de von Neumann d -dimensional de rango r es el número de Zaitsev (secuencia A266213 en la OEIS ).

Véase también

Referencias

  1. ^ Toffoli, Tommaso ; Margolus, Norman (1987), Autómatas celulares: un nuevo entorno para el modelado , MIT Press, pág. 60.
  2. ^ Ben-Menahem, Ari (2009), Enciclopedia histórica de ciencias naturales y matemáticas, Volumen 1, Springer, pág. 4632, ISBN 9783540688310.
  3. ^ Wilson, Joseph N.; Ritter, Gerhard X. (2000), Manual de algoritmos de visión artificial en álgebra de imágenes (2.ª ed.), CRC Press, pág. 177, ISBN 9781420042382.
  4. ^ ab Breukelaar, R.; Bäck, Th. (2005), "Uso de un algoritmo genético para desarrollar el comportamiento en autómatas celulares multidimensionales: aparición del comportamiento", Actas de la 7.ª Conferencia anual sobre computación genética y evolutiva (GECCO '05) , Nueva York, NY, EE. UU.: ACM, págs. 107-114, doi : 10.1145/1068009.1068024, ISBN 1-59593-010-8.

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