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講演抄録/キーワード
講演名 2017-01-26 10:20
特徴量に基づくセルオートマトンの解析
多田直樹斎藤利通法政大NLP2016-99
抄録 (和) 本論文では, 1次元2状態3近傍のセルオートマトンの定常状態の動作解析を行う.
セルオートマトンは時間, 空間, 状態が離散的なデジタルダイナミカルシステムであり, 簡素なルールによって, 多彩な周期的時空パターンを生成することができる.本論文では定常状態の動作を解析するため, デジタルリターンマップを導入する. さらに定常状態に関する2つの簡素な特徴量を導入する. 典型例を用いた簡易的な数値実験により, 現象を解析して結果を考察する. 
(英) This paper studies steady state dynamics of cellular automata (CA):
digital dynamical systems in which time, space and states are all discrete. Depending on the rule, the CA can exhibit a variety of periodic patterns. In order to analyze the steady state dynamics, we visualize the dynamics on the digital return map and introduce feature quantities of the steady state. Performing numerical experiment for basic examples, typical phenomena are demonstrated and are considered.
キーワード (和) セルオートマトン / / / / / / /  
(英) Cellular automata / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 423, NLP2016-99, pp. 13-17, 2017年1月.
資料番号 NLP2016-99 
発行日 2017-01-19 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NLP2016-99

研究会情報
研究会 NC NLP  
開催期間 2017-01-26 - 2017-01-27 
開催地(和) 北九州学術研究都市 産学連携センター 
開催地(英) Kitakyushu Foundation for the Advanement of Ind. Sci. and Tech. 
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化,一般 
テーマ(英) Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2017-01-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 特徴量に基づくセルオートマトンの解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of cellular automata based on feature quantities 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) セルオートマトン / Cellular automata  
キーワード(2)(和/英) /  
キーワード(3)(和/英) /  
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キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 多田 直樹 / Naoki Tada / タダ ナオキ
第1著者 所属(和/英) 法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: HU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 斎藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ
第2著者 所属(和/英) 法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: HU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-01-26 10:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 NLP2016-99 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.423 
ページ範囲 pp.13-17 
ページ数
発行日 2017-01-19 (NLP) 


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