Autômatos celulares e o problema da classificação de densidade: o modelo Gács-Kurdyumov-Levin de quatro estados
Notice bibliographique
Résumé
No estudo de sistemas complexos interessa capturar a evolução do seu comportamento emergente segundo um conjunto de regras cujas soluções descrevem o seu estado ao longo do tempo.Uma classe particular de modelos matemáticos e computacionais que permite realizar essa investigação são os autômatos celulares.O comportamento global deles é definido apenas por regras locais, o que os tornam um modelo exemplar para estudos de sistemas complexos.Estamos interessados em um tipo especial de autômato celular: os classificadores de densidade unidimensionais.Este tipo de autômato celular está relacionado com o problema da maioria que consiste em fazer convergir uma cadeia de símbolos aleatoriamente distribuídos em um reticulado, para uma cadeia homogênea com um único símbolo final (consenso global), aquele de maioria inicial.Este consenso deve ser obtido exclusivamente a partir de interações locais entre os sítios sem a instância de um controle central.Nesta pesquisa, realizamos alguns experimentos para caracterizar um autômato celular classificador de quatro estados proposto em Gács, Kurdyumov e Levin (1978).Embora seja um classificador imperfeito, este autômato celular é significativamente tolerante a falhas quando o submetemos a níveis de ruídos não nulos
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».