在生命游戏的规则中目录在生命游戏的规则中生命游戏什么是生命游戏元胞自动机和康威生命游戏在生命游戏的规则中在生命游戏的规则中，每个细胞在每一轮中都有25%的概率会死亡，也有25%的概率会繁殖。这个游戏的规则非常简单，但是它却能够模拟出许多复杂的生命现象。首先，让我们来解释一下生命游戏的规则。每个细胞都有生和死两种状态，生和死的概率都是25%。如果一个细胞是活的，那么它就有可能繁殖，将生命传递给下一代。如果一个细胞是死的，那么它就没有任何机会繁殖，只能等待死亡。在生命游戏中，每个细胞的状态都受到周围细胞的影响。如果周围的活细胞数量超过了8个，那么这个细胞就会因为过度拥挤而死亡。相反，如果周围的死细胞数量超过了8个，那么这个细胞就会因为没有足够的营养而死亡。除了这些基本的规则之外，还有一些变种规则，比如可以让细胞互相竞争资源、或者让细胞之间互相协作等等。这些变种规则可以让生命游戏更加复杂，更加接近真实的生命现象。 生命游戏生命游戏 生命游戏是John Conway 发现的一种游戏。 其底层规则非常简单。 在一个二维点状平面上， 每一个点遵循如下规则 这个游戏可以在这里玩 。 这个游戏底层的逻辑非常简单，并且没有任何目的性和指向性。 但是这些点，在这个规则的指引下，展现出了指向性。 比如其中有一个最简单的组合，叫滑翔机。它可以一直朝着一个方向前进。 非常有意思。 另外一个组合，叫高帕斯滑翔机枪，可以批量制造滑翔机， 就像一个机枪一样，一直再朝着一个方向发射子弹。 这非常有意思。 一个本来没有指向的算法，在宏观上，竟然表现出了非常清晰的目的性。 今天又刚好听到吴伯凡老师将的算法中立与定向选择。 提到一个观点： 算法是中立的，但是其结果好像是有指向性的，这是算法的特点。 这个观点，刚好解释了生命游戏中的现象。 总结这个规律就是： 简单的底层逻辑，导致了纷繁复杂的生命现象。 昆曼有两本经济学巨著，一本叫微观经济学，一本叫宏观经济学。 为什么经济学，要区分微观的和宏观的呢？ 从生命游戏中，我得到了答案。 微观遵循简单的逻辑， 而宏观上会表现出纷繁复杂的现象。 其中有一个例子，说的是市场经济中的个体是自私的，但是在宏观上表现出的是一种奉献。 屠夫和面包师，是处于自己的目的，为市场提供了肉和面包，他们并不关心自己是否在为社会做贡献，而他们的行为，在宏观上为社会提供了很大的贡献。 个人自私的目的，却可以给社会带来无私的贡献。 这是非常有趣的现象。 微观的个体，遵循简单的逻辑，而宏观上，表现出复杂的现象。 这就是为什么经济学要区分微观经济学和宏观经济学的原因。 其他的事情，也都有类似的现象。 人只不过是在接受数据，并按照自己的算法处理数据。 我们可以把人看做是一个算法处理器，我们遵循底层的算法在处理自己接触到的数据。 这样的话，人是否有自有意志，是个值得深思的问题。 人只不过是微小细胞遵循简单逻辑所形成的复杂现象而已。 所有的模式，底层算法已经确定。 但即使底层逻辑一样，在宏观上表现出来的行为模式也是天差万别的。比如滑翔机和高帕斯滑翔机枪，都是遵循同样底层逻辑的方块产生的。 所以，这就是为什么成功的人，看起来都差不多， 因为只有那几种组合，可以产生成功，这个宏观现象。什么是生命游戏生命游戏，又称生命棋，是英国数学家约翰·何顿·康威在1970年发明的细胞自动机（也翻译成“格状自动机”）。 它最初于1970年10月在《科学美国人》杂志中马丁·葛登能的“数学游戏”专栏出现。 元胞自动机和康威生命游戏 元胞自动机(Cellular Automata, 简称CA)，是冯·诺依曼在20世纪50年代初为模拟生物发育中细胞的自我复制而提出的，但当时并未引起关注和重视。 1970年，剑桥大学的康威(J.H.Conway)设计了“生命游戏”，它是具有产生动态图案和动态结构能力的元胞自动机模型，吸引了众多科学家的兴趣，推动了元胞自动机研究的迅速发展。 之后，Stephen Wolfram对初等元胞自动机的256种规则产生的所有模型进行了详细而深入的研究。他还用熵来描述其演化行为，把元胞自动机分为：平稳型、周期型、混沌型、复杂型四类 现在，元胞自动机在交通流模型、火灾模拟模型、肿瘤细胞的增长机理模拟、股票投资心理模型、计算机的并行计算等很多领域都有应用 标准元胞自动机是一个由「元胞、元胞状态、邻域和状态更新规则」构成的四元组，用数学符号可以表示为A=(L,d,S,N,f) 元胞 是构成元胞自动机的基本单元，而 元胞空间 是元胞所分布的空间网点集合。 说白了就是所有元胞可以存在的位置的集合 理论上，元胞空间是在各维向上无限延展的，但实际中无法在计算机上实现。因此，需要定义不同的边界条件。 元胞空间的边界条件主要有三种类型： 周期型 、 反射型 和 定值型 。 在一般情况下，某一时刻一个元胞只能有一个状态，取自一个有限集合，比如{0,1}，{生,死}，{a1,a2,...,an}等等 在不同的应用模型中，这种状态也可以用来表示不同的特征，比如在社会科学中常用来表示个体所持的态度或行为等。 在空间位置上与元胞相邻的位置称为邻元，所有邻元组成的区域就是元胞的邻域。 在 一维 情形中，常用半径r来确定邻域，距离元胞距离为r的所有元胞都是他的邻域。 如下图中灰色的位置就是黑色元胞的邻域。 在二维的情况下，通常有以下几种类型的邻域： 是指根据元胞当前状态及其邻域中元胞的状态决定下一时刻该元胞状态的状态转移函数。 状态更新规则可以写为 其中， 表示t时刻的邻域状态集合 为了方便，往往会给每种元胞自动机起一个名字，根据一维双色元胞自动机的状态更新函数，一共有3个变量，每个变量都有两种状态0和1，所以一共有2^3种不同的组合 111，110，101，100，011，010，001，000 根据不同的规则这8中组合对应的函数值可能为0，也可能为1。因此一共有2 8个函数值的组合，对应着2 8种规则。比如下面这个就叫#规则90# 以#规则90#为例，我们将初始状态为{0 0 0 1 1 0 0 0}的一个一维双色元胞自动机进行迭代演化，背景空间为定值0. 迭代四次后 迭代100次后 生命游戏是剑桥大学的康威（J·H·Conway）在1970年提出的一个二维元胞自动机，因其模拟和显示的图像看起来颇似生命的出生和繁衍过程而得名为“生命游戏” 。游戏中没有玩家之间的竞争，只有细胞的不断死亡和产生，在游戏进行中，杂乱无序的细胞会逐渐演化出各种精致、有形的结构。 其规则也很简单：一个细胞在下一个时刻生死取决于相邻八个方格中活着的或死了的细胞的数量。如果相邻方格活着的细胞数量过多，这个细胞会因为资源匮乏而在下一个时刻死去；相反，如果周围活细胞过少，这个细胞会因太孤单而死去。 其规则为 虽然生命游戏规则很简单，但是却能产生很多有趣的细胞集群，通过合理改变其规则，还能产生更多复杂有趣的生物。 科学家们总结出来的生物图鉴如下 它们的名字分别为”方块“、”蜂巢“、”吐司“、”小船“、”浴缸“ 参考资料 https://www.cnblogs.com/bellkosmos/p/introduction_of_cellular_automata.html 简单明了的讲解一下元胞自动机及其应用？ - 王茂南的回答 - 知乎 https://www.douban.com/note/690728776/