Autômatos celulares e o problema da classificação de densidade: o modelo Gács-Kurdyumov-Levin de quatro estados
Bibliographic record
Abstract
No estudo de sistemas complexos interessa capturar a evoluo do seu comportamento emergente segundo um conjunto de regras cujas solues descrevem o seu estado ao longo do tempo. Uma classe particular de modelos matemticos e computacionais que permite realizar essa investigao so os autmatos celulares. O comportamento global deles definido apenas por regras locais, o que os tornam um modelo exemplar para estudos de sistemas complexos. Estamos interessados em um tipo especial de autmato celular: os classificadores de densidade unidimensionais. Este tipo de autmato celular est relacionado com o problema da maioria que consiste em fazer convergir uma cadeia de smbolos aleatoriamente distribudos em um reticulado, para uma cadeia homognea com um nico smbolo final (consenso global), aquele de maioria inicial. Este consenso deve ser obtido exclusivamente a partir de interaes locais entre os stios sem a instncia de um controle central. Nesta pesquisa, realizamos alguns experimentos para caracterizar um autmato celular classificador de quatro estados proposto em Gcs, Kurdyumov e Levin (1978). Embora seja um classificador imperfeito, este autmato celular significativamente tolerante a falhas quando o submetemos a nveis de rudos no nulos
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.005 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".