Autómata celular
es un modelo matemático y computacional para un sistema dinámico que evoluciona en pasos discretos.
Es un modelo matemático para un sistema dinámico que consiste en una rejilla formada por celdas que pueden cambiar de estado o no dependiendo diversas leyes.
Aunque John von Neumann puso en práctica los AA.CC., estos fueron concebidos en los años 40 por Konrad Zuse y Stanislaw Ulam.
Por lo tanto, no es fácil predecir las propiedades globales de un AC desde su comienzo, siendo complejo por naturaleza.
La definición de un AC requiere mencionar sus elementos básicos: No existe una definición formal y matemática aceptada de autómata celular; sin embargo, se puede describir a un A.C.
como una tupla, es decir, un conjunto ordenado de objetos caracterizado por los siguientes componentes: Por definición, un A.C.
Por ello, la definición original se modifica para dar cabida a retículas finitas en las que las células del A.C.
pueden variar en alguna de las características antes mencionadas, derivando en autómatas celulares no estándar.
Esto no es necesariamente un requisito, y se puede variar el A.C.
de 2 dimensiones, el cuadrado, el triángulo y el hexágono son las únicas figuras geométricas que llenan el plano).
de forma que ya no sea homogénea, utilizar elementos estocásticos (aleatoriedad) en
Simplicidad y Universalidad: A pesar de sus reglas locales simples, los autómatas celulares pueden exhibir comportamientos complejos y universales, lo que significa que pueden modelar una amplia gama de fenómenos.
Flexibilidad: Pueden aplicarse en múltiples campos, incluyendo física, biología, informática y matemáticas, lo que los convierte en un marco versátil para estudiar diferentes sistemas.
Sensibilidad a Condiciones Iniciales: Algunos autómatas celulares pueden ser altamente sensibles a las condiciones iniciales y las reglas locales, lo que hace que pequeñas variaciones puedan resultar en cambios significativos en la evolución del sistema.
3.Limitaciones en Modelado Preciso: Aunque son buenos para modelar comportamientos generales, pueden no ser adecuados para representar con precisión sistemas específicos con reglas más complejas o interacciones no locales.
Requisitos Computacionales: Algunos autómatas celulares pueden requerir una cantidad considerable de recursos computacionales, especialmente cuando se simulan a gran escala o con reglas complejas.
La primera etapa la inicia von Neumann,[1] quien una vez terminada su participación en el desarrollo y terminación de la primera computadora ENIAC tenía en mente desarrollar una máquina con la capacidad de construir a partir de sí misma otras máquinas (auto-reproducción) y soportar comportamiento complejo.
En 1970, John Horton Conway dio a conocer el autómata celular que probablemente sea el más conocido: el Juego de la vida (Life), publicado por Martin Gardner en su columna Mathematical Games en la revista Scientific American.
[2] Life ocupa una cuadrícula (lattice bidimensional) donde se coloca al inicio un patrón de células "vivas" o "muertas".
Stephen Wolfram[3] ha realizado numerosas investigaciones sobre el comportamiento cualitativo de los A.C.
De acuerdo con esto, un AC pertenece a una de las siguientes clases: Los autómatas celulares pueden ser usados para modelar numerosos sistemas físicos que se caractericen por un gran número de componentes homogéneos y que interactúen localmente entre sí.
Consiste en un plano infinito lleno por completo "células" cuadradas, cada una de las cuales puede estar viva o muerta.
Se desplaza siguiendo estas sencillas reglas: El comportamiento desarrollado por esta "hormiga" ha sido digno de estudio.
Los Autómatas Celulares (CA) han jugado un papel importante en la investigación y desarrollo de materiales metálicos.
