Использование ка при моделировании диффузионных процессов
Рассматривается [23] применение клеточных автоматов в диффузионных реакциях, в частности в биологических моделях с использованием пигментированных клеток. Автор проводит сравнение между природным ростом клеток и моделированием роста клеточных автоматов, правила устанавливаемые при моделировании могут быть различны если их правильно подобрать, то можно организовать рост и развитие натуральной клетки. В 1952 году, Алан Тюринг опубликовал статью - "Основы Химического морфогенеза", с помощью дифференциальных частных уравнений, он попытался объяснить, как образец может вырасти из гомогенных положений и как в морфогенетических химических продуктах животных шкур во время роста эмбриона наблюдаются нестабильные положения клеток. Он рассчитывал "кольцо" из идентичных клеток, имеющие различные химические состояния, называемые морфогенами, и другие промежуточные взаимодействующие образцы между этими морфогенами (активатор и ингибитор) которые распространяются в промежуточной ступени и входят в химические реакции друг с другом. Данная модель очень напоминает клеточные автоматы.
Ниже приведена схема биохимической реализации активатора-ингибитора:
Рисунок - 1.9 Схема Активатора-ингибитора.
В 1984г. D.A. Young предлагает использовать клеточные автоматы для моделирования реакционно-диффузионных моделей. Он хотел разложить клетки на сетку, клетки могли иметь два состояние - пигментированные и не пигментированные. Предполагалось, что ячейки производят определённое количество активатора и определённое количество ингибитора, которые распространяются с различной скоростью по всей сетке. В [24] публикации исследуются три типа клеточных автоматов для реакций диффузии. Рассматриваются микроскопические массивы КА, реакционный газ решетки КА, и макроскопические клеточные автоматы относящиеся к различным конечным способам.
В публикации [25] описываются новые подходы к моделям клеточных автоматов с усовершенствованной обработкой для - диффузионных и волновых распространений, а так же медленной динамики восстанавливающихся переменных.
Исследуется вопрос использования КА в реакциях рассеивания/диффузии в статье [26], в частном случае исследуется хлористо-иодная-малоновая кислота. В данной реакции наблюдается довольно широкий спектр возможных состояний структуры, это могут быть колебания, гексагональные структуры, полосы, спирали и т.д.
Постоянно проводится модернизация и нововведения в законы распространения и применения клеточных автоматов, конфигурации и модели расширяются, к примеру идея автора [27] стати состоит в описании перехода от систем двумерного моделирования реакций распространения клеточных автоматов, к трёхмерным, по его мнению данные системы уже довольно эффективны и действенны для моделирования больших трёхмерных моделей. Автор статьи [28] описывает новые решения и методы моделирования, которые являются довольно мощными и при этом довольно простыми в обращении для решения комплексных физических задач. Новая методика основана на сочетании клеточных автоматов, ограниченного расхождения и на идеях аналитического анализа. Основная задача состоит в построении простого многоуровневого порядка и подробно разработанных правил эволюции, по мнению автора данный подход гораздо проще, чем пытаться решать комплексные дифференциальные уравнения. В результате схема вычислений становится ещё более явной и более стабильной. В дополнении к значительной гибкости моделирования, среда клеточных автоматов поддаётся чрезвычайно эффективным вычислительным алгоритмам и аппаратным реализациям, из-за присущих правил локальности и потенциала для параллельных вычислений.
Клеточные автоматы можно описать многими различными методами, к примеру автор статьи [29] задался целью описать КА на так называемом языке описания компонентов (CDL). Данный язык CDL используется как источник, из которого будут переводить в С или Java для дальнейшего моделирования КА. Можно использовать несколько стилей кодирования, которые генерируются автоматически, например: функции перехода состояний можно описать на Java, так же можно использовать заглушки из среды C для моделирования в среде Java, как например таблица поиска, или Java-код описанный через булевые функции, которые позволяют в одном процессе параллельно моделировать 32 или 64 ячейки. В своей статье автор проводит сравнение методов и стилей кодирования, сравнивая их на различных примерах, доказывая, что стиль логических функций (также называемый многоуровневым кодированием) чаще реализуется на Java, но не всегда становится так же эффективен как родной язык C.
В [18] документе описываются объектно-ориентированные принципы моделирования клеточных автоматов на языке XML (eXtensible Markup Language), по мнению автора данный язык является инновационным в многих областях применения, будь то интернет документации или обмен данными. Помимо этого существует программа JCASim, основная задача которой, является моделирование клеточных автоматов в Java, моделирование и программирование на нём, рассматривается в [13] публикации.