スペクトル解析による1次元セルオートマトンの分類
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概要
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Wolframはセルオートマトンを四つのクラスに分類することを提案したが, 特にクラス3とクラス4の分類が困難な問題となっている. 本論文ではパワースペクトルを用いたスペクトル解析による1次元セルオートマトンのクラス3とクラス4の分類方法を提案する. クラス3およびクラス4に分類されるすべての1次元2状態3近傍セルオートマトン(単純セルオートマトン)についてスペクトル解析を行ったところ, クラス3のセルオートマトンは白色雑音型の不規則な変化をするかあるいは不規則な変化をしている中で周期2の周期的な変化をする確率が高いのに対して, クラス4のセルオートマトンはセルオートマトン固有の周期で周期的な変化をする確率が高いことがわかった. 更に, より複雑な1次元3状態3近傍セルオートマトンおよび1次元2状態5近傍セルオートマトンから無作為に選んだセルオートマトンのうちクラス3またはクラス4と推測されるセルオートマトンについてスペクトル解析を行ったところ, 単純セルオートマトンの場合と同様の特徴をもったパワースペクトルが得られた. これらのことから, スペクトル解析は1次元セルオートマトンのクラス3とクラス4の分類に有効であると考えられる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-11-25
著者
-
広瀬 貞樹
富山大学工学部
-
蜷川 繁
金沢工業大学情報系
-
米田 政明
富山大学工学部
-
長谷 博行
福井大学工学部
-
長谷 博行
富山大学工学部知能情報工学科
-
広瀬 貞樹
富山大
-
蜷川 繁
富山大学工学部
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