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Barrio von Neumann

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

En los autómatas celulares , la vecindad de von Neumann (o 4-vecindad ) se define clásicamente en una red cuadrada bidimensional y está compuesta por una celda central y sus cuatro celdas adyacentes. [1] El barrio lleva el nombre de John von Neumann , quien lo usó para definir el autómata celular von Neumann y el constructor universal von Neumann dentro de él. [2] Es uno de los dos tipos de vecindad más utilizados para autómatas celulares bidimensionales, siendo el otro el barrio de Moore .

Esta vecindad se puede utilizar para definir la noción de 4 píxeles conectados en gráficos por computadora . [3]

La vecindad de von Neumann de una celda es la celda misma y las celdas a una distancia de Manhattan de 1.

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

Barrio von Neumann de gama r

Una extensión de la vecindad simple de von Neumann descrita anteriormente es tomar el conjunto de puntos a una distancia de Manhattan de r  > 1. Esto da como resultado una región en forma de diamante (que se muestra para r  = 2 en la ilustración). Estos se denominan vecindades de von Neumann de rango o extensión r . El número de celdas en una vecindad bidimensional de von Neumann de rango r se puede expresar como . El número de celdas en una vecindad 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 una vecindad de von Neumann d -dimensional de rango r es el número de Zaitsev (secuencia A266213 en el OEIS ).

Ver también

Referencias

  1. ^ Toffoli, Tommaso ; Margolus, Norman (1987), Máquinas autómatas celulares: un nuevo entorno para el modelado , MIT Press, p. 60.
  2. ^ Ben-Menahem, Ari (2009), Enciclopedia histórica de ciencias naturales y matemáticas, volumen 1, Springer, p. 4632, ISBN 9783540688310.
  3. ^ Wilson, José N.; Ritter, Gerhard X. (2000), Manual de algoritmos de visión por computadora en álgebra de imágenes (2ª ed.), CRC Press, pág. 177, ISBN 9781420042382.
  4. ^ ab Breukelaar, R.; Detrás, Th. (2005), "Uso de un algoritmo genético para evolucionar el comportamiento en autómatas celulares multidimensionales: aparición del comportamiento", Actas de la séptima 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.

enlaces externos