Classification of Complex Systems Based on Transients
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F20%3A00346161" target="_blank" >RIV/68407700:21730/20:00346161 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1162/isal_a_00260" target="_blank" >https://doi.org/10.1162/isal_a_00260</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1162/isal_a_00260" target="_blank" >10.1162/isal_a_00260</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Classification of Complex Systems Based on Transients
Popis výsledku v původním jazyce
In order to develop systems capable of modeling artificial life, we need to identify, which systems can produce complex behavior. We present a novel classification method applicable to any class of deterministic discrete space and time dynamical systems. The method distinguishes between different asymptotic behaviors of a system's average computation time before entering a loop. When applied to elementary cellular automata, we obtain classification results, which correlate very well with Wolfram's manual classification. Further, we use it to classify 2D cellular automata to show that our technique can easily be applied to more complex models of computation. We believe this classification method can help to develop systems, in which complex structures emerge.
Název v anglickém jazyce
Classification of Complex Systems Based on Transients
Popis výsledku anglicky
In order to develop systems capable of modeling artificial life, we need to identify, which systems can produce complex behavior. We present a novel classification method applicable to any class of deterministic discrete space and time dynamical systems. The method distinguishes between different asymptotic behaviors of a system's average computation time before entering a loop. When applied to elementary cellular automata, we obtain classification results, which correlate very well with Wolfram's manual classification. Further, we use it to classify 2D cellular automata to show that our technique can easily be applied to more complex models of computation. We believe this classification method can help to develop systems, in which complex structures emerge.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ALIFE 2020: The 2020 Conference on Artificial Life
ISBN
—
ISSN
1064-5462
e-ISSN
1530-9185
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
367-375
Název nakladatele
University of Vermon
Místo vydání
Vermon
Místo konání akce
virtual
Datum konání akce
13. 7. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—