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|keywords=布莱恩大脑,元胞自动机
|description=布莱恩的大脑(Brain's brain)是由加拿大计算机科学家布莱恩·西尔弗曼（Brian Silverman）设计的元胞自动机。其特点在于，规则模拟了大脑神经元之间的信息传递规则。
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[[Image:Brian's brain.gif|frame|right|一个典型混沌的布莱恩大脑显示了飞行器，耙子和对角线波。其中，活细胞（on cells）是白色的，死细胞(dying cells)是蓝色的。]]
[[Image:Brian's brain.gif|frame|right|一个典型混沌的布莱恩大脑显示了飞行器，耙子和对角线波。其中，活细胞（on cells）是白色的，死细胞(dying cells)是蓝色的。]]
==介绍==
==介绍==
布莱恩的大脑(Brain's brain)是由加拿大计算机科学家布莱恩·西尔弗曼（Brian Silverman）设计的[http://wiki.swarma.net/index.php/%E5%85%83%E8%83%9E%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9C%BA 元胞自动机]。
布莱恩的大脑(Brain's brain)是由加拿大计算机科学家布莱恩·西尔弗曼（Brian Silverman）设计的[http://wiki.swarma.net/index.php/%E5%85%83%E8%83%9E%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9C%BA 元胞自动机]。
其特点在于，规则模拟了大脑神经元之间的信息传递规则。
其特点在于，规则模拟了大脑神经元之间的信息传递规则。
==规则==
==规则==
Brain’s Brain在一个无限的二维细胞网格上运行，每个细胞处于3种状态，且状态受到周围的8个邻域细胞的影响，这八个细胞是水平、垂直或对角线相邻的细胞。
Brain’s Brain在一个无限的二维细胞网格上运行，每个细胞处于3种状态，且状态受到周围的8个邻域细胞的影响，这八个细胞是水平、垂直或对角线相邻的细胞。
同[[康威生命游戏]]的主要区别在于，生命游戏的细胞只有两种状态，而布莱恩大脑中有三种状态，且状态更新的规则不同。
同[[康威生命游戏]]的主要区别在于，生命游戏的细胞只有两种状态，而布莱恩大脑中有三种状态，且状态更新的规则不同。
* 死亡（dying）：所有存活的细胞，在下一个时间步中都会死亡。
* 死亡（dying）：所有存活的细胞，在下一个时间步中都会死亡。
* 等待（off）：所有死亡的细胞，在下一个时间步中都会变成等待。
* 等待（off）：所有死亡的细胞，在下一个时间步中都会变成等待。
==类比==
==类比==
可以清楚地看到该规则同大脑神经元规则之间的类比：
可以清楚地看到该规则同大脑神经元规则之间的类比：
* 存活-去极化：神经元受到刺激，发放了一个脉冲。
* 存活-去极化：神经元受到刺激，发放了一个脉冲。
* 大脑中的神经之间传递的信息是非线性的，是否发放脉冲同 突触间的连接强度、信息编码规则等有关系，而不只是两个相邻细胞输入刺激就发放脉冲。
* 大脑中的神经之间传递的信息是非线性的，是否发放脉冲同 突触间的连接强度、信息编码规则等有关系，而不只是两个相邻细胞输入刺激就发放脉冲。
* 大脑中的一个神经元，可以从数千个神经元接收信息，再向数千个神经元发放信息；人脑中神经元突触数量约在10^14一10^15(百万亿~千万亿)之间。因此大脑处理信息的过程要复杂得多得多。
* 大脑中的一个神经元，可以从数千个神经元接收信息，再向数千个神经元发放信息；人脑中神经元突触数量约在10^14一10^15(百万亿~千万亿)之间。因此大脑处理信息的过程要复杂得多得多。
==表现==
==表现==
然而，在布赖恩的大脑中已经构建了振荡器。一个例子只有四个细胞和四个死亡细胞，周期3振荡。<ref>{{cite web|url=http://midevel.net/forum/viewtopic.php?p%3D178%26sid%3Ddcbc97c2bc13f8a057352434e7b55d0b#187 |title=Archived copy |accessdate=2009-05-17 |url-status=dead |archiveurl=https://web.archive.org/web/20110723210238/http://midevel.net/forum/viewtopic.php?p=178&sid=dcbc97c2bc13f8a057352434e7b55d0b |archivedate=2011-07-23 }}</ref>
然而，在布赖恩的大脑中已经构建了振荡器。一个例子只有四个细胞和四个死亡细胞，周期3振荡。<ref>{{cite web|url=http://midevel.net/forum/viewtopic.php?p%3D178%26sid%3Ddcbc97c2bc13f8a057352434e7b55d0b#187 |title=Archived copy |accessdate=2009-05-17 |url-status=dead |archiveurl=https://web.archive.org/web/20110723210238/http://midevel.net/forum/viewtopic.php?p=178&sid=dcbc97c2bc13f8a057352434e7b55d0b |archivedate=2011-07-23 }}</ref>
==References==
==References==
}}
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<references/>
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== 编者推荐==
===集智视频===
====[https://campus.swarma.org/course/593 认识元胞自动机]====
本课程将进入到元胞自动机的学习中，并运用Netlogo完成计算机模拟。
====[https://campus.swarma.org/course/594 探索元胞自动机]====
本节课我们将更加深入地探索元胞自动机的其它方面，并进行有趣的现实创造，比如元胞自动机创造的音乐。
====[https://campus.swarma.org/course/748 元胞自动机]====
本课程中，主要介绍了初等元胞自动机、交通流的NS模型、DLA模型、沙堆模型与自组织临界以及自然界中的幂律分布。
===集智文章===
====[https://swarma.org/?p=22494 什么是元胞自动机|集智百科]====
元胞自动机 cellular automata（CA） ，中文也译作细胞自动机、点格自动机、分子自动机或单元自动机，是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。由冯·诺依曼创始，经数学家约翰·何顿·康威 John Horton Conway、物理学家斯蒂芬·沃尔夫勒姆 Stephen Wolfram等人的贡献后迅速发展。元胞自动机广泛应用于计算机科学、物理学、复杂系统 Complex Systems，理论生物学和微观结构模型等领域。元胞自动机同时也被称为元胞空间，棋盘自动机 tessellation automata，同质结构，元胞结构，棋盘结构和迭代数组。
====[https://swarma.org/?p=25775 元胞自动机模拟斑图生长动力学 | 复杂性科学顶刊精选6篇]====
2021年4月19日-4月25日来自Complexity Express的复杂性科学论文精选。
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