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Automates Cellulaires
P. Guillon et G. Theyssier
équipe GDAC, I2M
nov. 2017
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Plan de l’exposé
1 Introduction / définitions
2 Décidabilité et complexité
3 Résistance au bruit
4 Mélange, aléa, dynamique ergodique
5 Universalité
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Plan de l’exposé
1 Introduction / définitions
2 Décidabilité et complexité
3 Résistance au bruit
4 Mélange, aléa, dynamique ergodique
5 Universalité
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Qu’est-ce que c’est ?
1 espace discret
2 ensemble fini d’états3 loi d’évolution locale,
uniforme, à temps discrets
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Qu’est-ce que c’est ?
1 espace discret2 ensemble fini d’états
3 loi d’évolution locale,uniforme, à temps discrets
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Qu’est-ce que c’est ?
1 espace discret2 ensemble fini d’états3 loi d’évolution locale,
uniforme, à temps discrets
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Exemple 1 : majorité
13
13 états : 0 and 1règle : prendre l’étatmajoritaire du voisinage
DEMO
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Exemple 2: le Jeu de la Vie
states: dead / aliven = nb of alive cells in neighb.birth: n = 3survival: n = 3 or 4otherwise death
DEMO
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Can you guess the global behavior?
rule: change to next state in the cycle if seen ≥ 3 times inneighborhood, otherwise do not change
DEMO
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ThéorieSymbolic spaces
finite set (alphabet or states or colors...)
QL
the “lattice”a monoid or a grouplaw denoted ’+’finitely generatedtypically: Zd
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ThéorieSymbolic spaces
finite set (alphabet or states or colors...)
QL
the “lattice”a monoid or a grouplaw denoted ’+’finitely generatedtypically: Zd
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ThéorieSymbolic spaces
finite set (alphabet or states or colors...)
QL
the “lattice”a monoid or a grouplaw denoted ’+’finitely generatedtypically: Zd
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ThéorieCellular automata
Syntactical object (given)
neighborhood: a finite domain D
local rule: f : QD → Q
Dynamical system (studied)
global function : F : QL → QL s.t.
F (c)z = f (c[D,z])
where c[D,z] is the finite pattern : z ′ ∈ D 7→ c(z + z ′)
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ThéorieCellular automata
Syntactical object (given)
neighborhood: a finite domain D
local rule: f : QD → Q
Dynamical system (studied)
global function : F : QL → QL s.t.
F (c)z = f (c[D,z])
where c[D,z] is the finite pattern : z ′ ∈ D 7→ c(z + z ′)
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ThéorieExample: local sum mod 2
L = Z/20Z
Q = 0,1D = −1,0,1f (x , y , z) = x + y + z mod 2
time
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ThéoriePro-discrete topology
configurationc : L→ Q
finite patternρ : D ⊆ L→ Q
cylinder set (basis of the topology)
Cρ =
c : ∀z ∈ D, c(z) = ρ(z)
distance giving the same topology
d(c, c′) = 2−min|z|:c(z) 6=c′(z)
Key fact
QL is compact
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ThéoriePro-discrete topology
configurationc : L→ Q
finite patternρ : D ⊆ L→ Q
cylinder set (basis of the topology)
Cρ =
c : ∀z ∈ D, c(z) = ρ(z)
distance giving the same topology
d(c, c′) = 2−min|z|:c(z) 6=c′(z)
Key fact
QL is compact
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ThéoriePro-discrete topology
configurationc : L→ Q
finite patternρ : D ⊆ L→ Q
cylinder set (basis of the topology)
Cρ =
c : ∀z ∈ D, c(z) = ρ(z)
distance giving the same topology
d(c, c′) = 2−min|z|:c(z) 6=c′(z)
Key fact
QL is compact
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ThéoriePro-discrete topology
configurationc : L→ Q
finite patternρ : D ⊆ L→ Q
cylinder set (basis of the topology)
Cρ =
c : ∀z ∈ D, c(z) = ρ(z)
distance giving the same topology
d(c, c′) = 2−min|z|:c(z) 6=c′(z)
Key fact
QL is compact
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ThéorieTopological characterization
action of L on configurations: shift σz
σz(c) = z ′ 7→ c(z + z ′)
CA are shift-invariant: σz F = F σz
CA are continuous
Hedlund’s Theorem
F is a cellular automaton iff it is continuous and shift-invariant.
Corollary: if a CA is bijective then its inverse is also a CA.
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ThéorieTopological characterization
action of L on configurations: shift σz
σz(c) = z ′ 7→ c(z + z ′)
CA are shift-invariant: σz F = F σz
CA are continuous
Hedlund’s Theorem
F is a cellular automaton iff it is continuous and shift-invariant.
Corollary: if a CA is bijective then its inverse is also a CA.
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ThéorieTopological characterization
action of L on configurations: shift σz
σz(c) = z ′ 7→ c(z + z ′)
CA are shift-invariant: σz F = F σz
CA are continuous
Hedlund’s Theorem
F is a cellular automaton iff it is continuous and shift-invariant.
Corollary: if a CA is bijective then its inverse is also a CA.
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ThéorieTopological characterization
action of L on configurations: shift σz
σz(c) = z ′ 7→ c(z + z ′)
CA are shift-invariant: σz F = F σz
CA are continuous
Hedlund’s Theorem
F is a cellular automaton iff it is continuous and shift-invariant.
Corollary: if a CA is bijective then its inverse is also a CA.
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ThéorieAC comme systèmes dynamiques
dynamique orbitaleétude du graphe de la relation x → y ≡ F (x) = y
dynamique topologiqueidem + distance entre configurations
dynamique mesuréeidem en remplaçant l’espace QL
par l’espace des mesures de proba sur QL
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Plan de l’exposé
1 Introduction / définitions
2 Décidabilité et complexité
3 Résistance au bruit
4 Mélange, aléa, dynamique ergodique
5 Universalité
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Quelques problèmes standardsavoir un point fixe
∃x : F (x) = x
réversibilité
∀x , y : F (x) = F (y)⇒ x = y
surjectivité∀y ,∃x : F (x) = y
ensemble limiteΩ =
⋂t
F t(QZd )ensemble µ-limite
u ∈ L(Ωµ
)⇔ F tµ([u]) 6→ 0
sensibilité aux conditions initiales
∃ε, ∀x,∀δ, ∃y,∃t , d(x,y) ≤ δ and d(F t (x),F t (y)) > ε
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1D, temps borné : le royaume desautomates
Automates de Büchi
un automate fini A =(Σ,Q, δ, i ,F
)qui lit des mots infinis: Σω
u ∈ LA ⇔ A peut lire u en visitant une infinité de fois F
J. R. Büchi, 1962
stables par union, intersection et complémentationon peut décider si au moins un mot est accepté
si Σ = X × Y , un langage L ⊆ Σω peut être vu comme unerelation entre Xω et Yω
notion de relation reconnaissable par automate de Büchi
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1D, temps borné : le royaume desautomates
Automates de Büchi
un automate fini A =(Σ,Q, δ, i ,F
)qui lit des mots infinis: Σω
u ∈ LA ⇔ A peut lire u en visitant une infinité de fois F
J. R. Büchi, 1962
stables par union, intersection et complémentationon peut décider si au moins un mot est accepté
si Σ = X × Y , un langage L ⊆ Σω peut être vu comme unerelation entre Xω et Yω
notion de relation reconnaissable par automate de Büchi
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1D, temps borné : le royaume desautomates
Automates de Büchi
un automate fini A =(Σ,Q, δ, i ,F
)qui lit des mots infinis: Σω
u ∈ LA ⇔ A peut lire u en visitant une infinité de fois F
J. R. Büchi, 1962
stables par union, intersection et complémentationon peut décider si au moins un mot est accepté
si Σ = X × Y , un langage L ⊆ Σω peut être vu comme unerelation entre Xω et Yω
notion de relation reconnaissable par automate de Büchi
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1D, temps borné : le royaume desautomates
structure ω-automatiqueobjets des mots infinis
relations relations Büchi-reconnaissables
Model checking
La théorie du premier ordre d’une structure ω-automatique estdécidable.
si F est un AC 1D, alors F (x) = y estBüchi-reconnaissable.
Théorème
Toute formule utilisant F , =, ¬, ∧, ∨, et des quantifications surles configurations est décidable pour les AC 1D.
exemples : point fixe, surjectivité, réversibilité, etc. . .
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1D, temps borné : le royaume desautomates
structure ω-automatiqueobjets des mots infinis
relations relations Büchi-reconnaissables
Model checking
La théorie du premier ordre d’une structure ω-automatique estdécidable.
si F est un AC 1D, alors F (x) = y estBüchi-reconnaissable.
Théorème
Toute formule utilisant F , =, ¬, ∧, ∨, et des quantifications surles configurations est décidable pour les AC 1D.
exemples : point fixe, surjectivité, réversibilité, etc. . .
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1D, temps borné : le royaume desautomates
structure ω-automatiqueobjets des mots infinis
relations relations Büchi-reconnaissables
Model checking
La théorie du premier ordre d’une structure ω-automatique estdécidable.
si F est un AC 1D, alors F (x) = y estBüchi-reconnaissable.
Théorème
Toute formule utilisant F , =, ¬, ∧, ∨, et des quantifications surles configurations est décidable pour les AC 1D.
exemples : point fixe, surjectivité, réversibilité, etc. . .
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1D, temps borné : le royaume desautomates
structure ω-automatiqueobjets des mots infinis
relations relations Büchi-reconnaissables
Model checking
La théorie du premier ordre d’une structure ω-automatique estdécidable.
si F est un AC 1D, alors F (x) = y estBüchi-reconnaissable.
Théorème
Toute formule utilisant F , =, ¬, ∧, ∨, et des quantifications surles configurations est décidable pour les AC 1D.
exemples : point fixe, surjectivité, réversibilité, etc. . .
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2D : the realm of tilings
Theorem
In 2D, it is undecidable to know whether a CA has a fixed point.
Proof: the domino problem is undecidable (Berger, 1966)
Theorem (Kari, 1990, 1994)
In 2D, both injectivity and surjectivity are undecidable.
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2D : the realm of tilings
Theorem
In 2D, it is undecidable to know whether a CA has a fixed point.
Proof: the domino problem is undecidable (Berger, 1966)
Theorem (Kari, 1990, 1994)
In 2D, both injectivity and surjectivity are undecidable.
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2D : the realm of tilings
Theorem
In 2D, it is undecidable to know whether a CA has a fixed point.
Proof: the domino problem is undecidable (Berger, 1966)
Theorem (Kari, 1990, 1994)
In 2D, both injectivity and surjectivity are undecidable.
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2D : the realm of tilings
Theorem
In 2D, it is undecidable to know whether a CA has a fixed point.
Proof: the domino problem is undecidable (Berger, 1966)
Theorem (Kari, 1990, 1994)
In 2D, both injectivity and surjectivity are undecidable.
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1D, dynamique asymptotique ∼ 2D
Théorème (J. Kari, 1992)
Toute propriété non-triviale de Ω est indécidable.
nilpotence ≡ Ω est un singleton
Théorème (M. Delacourt, 2011)
En 1D, toute propriété non-triviale de Ωµ est indécidable.
µ-nilpotence ≡ Ωµ est un singleton
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1D, dynamique asymptotique ∼ 2DThéorème (J. Kari, 1992)
Toute propriété non-triviale de Ω est indécidable.
nilpotence ≡ Ω est un singleton
Théorème (M. Delacourt, 2011)
En 1D, toute propriété non-triviale de Ωµ est indécidable.
µ-nilpotence ≡ Ωµ est un singleton
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1D, dynamique asymptotique ∼ 2DThéorème (J. Kari, 1992)
Toute propriété non-triviale de Ω est indécidable.
nilpotence ≡ Ω est un singleton
Théorème (M. Delacourt, 2011)
En 1D, toute propriété non-triviale de Ωµ est indécidable.
µ-nilpotence ≡ Ωµ est un singleton
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Complexité de la prédiction
Problème de la prédiction
Connaissant l’état de toutes les cellules dans un rayon t , quelest l’état de la cellule centrale après t étapes ?
problème décidable en temps polynomial
P-complet en général
pour l’automate majorité (plus proches voisins) c’est :très facile en 1D (classe NC)P-complet en 3D (C. Moore, 1997)ouvert en 2D !!
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Complexité de la prédiction
Problème de la prédiction
Connaissant l’état de toutes les cellules dans un rayon t , quelest l’état de la cellule centrale après t étapes ?
problème décidable en temps polynomial
P-complet en général
pour l’automate majorité (plus proches voisins) c’est :très facile en 1D (classe NC)P-complet en 3D (C. Moore, 1997)ouvert en 2D !!
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Complexité de la prédiction
Problème de la prédiction
Connaissant l’état de toutes les cellules dans un rayon t , quelest l’état de la cellule centrale après t étapes ?
problème décidable en temps polynomial
P-complet en général
pour l’automate majorité (plus proches voisins) c’est :très facile en 1D (classe NC)
P-complet en 3D (C. Moore, 1997)ouvert en 2D !!
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Complexité de la prédiction
Problème de la prédiction
Connaissant l’état de toutes les cellules dans un rayon t , quelest l’état de la cellule centrale après t étapes ?
problème décidable en temps polynomial
P-complet en général
pour l’automate majorité (plus proches voisins) c’est :très facile en 1D (classe NC)P-complet en 3D (C. Moore, 1997)
ouvert en 2D !!
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Complexité de la prédiction
Problème de la prédiction
Connaissant l’état de toutes les cellules dans un rayon t , quelest l’état de la cellule centrale après t étapes ?
problème décidable en temps polynomial
P-complet en général
pour l’automate majorité (plus proches voisins) c’est :très facile en 1D (classe NC)P-complet en 3D (C. Moore, 1997)ouvert en 2D !!
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Problèmes ouverts
frontière décidable/indécidable en 1D ?
haute indécidabilité et dépendance enla dimension ?
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Problèmes ouverts
frontière décidable/indécidable en 1D ?
haute indécidabilité et dépendance enla dimension ?
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Plan de l’exposé
1 Introduction / définitions
2 Décidabilité et complexité
3 Résistance au bruit
4 Mélange, aléa, dynamique ergodique
5 Universalité
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The Problem
choose some CA with evolution rule φ
ε-perturbation: At each step,either choose a state at random
(proba ε)
or apply φ
(proba 1− ε)
what we want to study:Starting from initial configuration x ,
what is the distribution µt (x)of configurations at time t?
1 does limt→∞ µt (x) depend on x?2 can we do something useful with an ε-pertubated rule?
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The Problem
choose some CA with evolution rule φ
ε-perturbation: At each step,either choose a state at random
(proba ε)
or apply φ
(proba 1− ε)
what we want to study:Starting from initial configuration x ,
what is the distribution µt (x)of configurations at time t?
1 does limt→∞ µt (x) depend on x?2 can we do something useful with an ε-pertubated rule?
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The Problem
choose some CA with evolution rule φ
ε-perturbation: At each step,either choose a state at random (proba ε)or apply φ (proba 1− ε)
what we want to study:Starting from initial configuration x ,
what is the distribution µt (x)of configurations at time t?
1 does limt→∞ µt (x) depend on x?2 can we do something useful with an ε-pertubated rule?
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The Problem
choose some CA with evolution rule φ
ε-perturbation: At each step,either choose a state at random (proba ε)or apply φ (proba 1− ε)
what we want to study:Starting from initial configuration x ,
what is the distribution µt (x)of configurations at time t?
1 does limt→∞ µt (x) depend on x?2 can we do something useful with an ε-pertubated rule?
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The Problem
choose some CA with evolution rule φ
ε-perturbation: At each step,either choose a state at random (proba ε)or apply φ (proba 1− ε)
what we want to study:Starting from initial configuration x ,
what is the distribution µt (x)of configurations at time t?
1 does limt→∞ µt (x) depend on x?2 can we do something useful with an ε-pertubated rule?
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Experimentsε-perturbations with ε = 0.05
Game of Life
DEMO
Majority
DEMO
Toom’s majority
rule: change to majoritary stateas seen in neighborhood
DEMO
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Formal setting
invariant distribution:
µ = Fµ
for every lattice, there is always (at least) one invariantdistribution (compactness)ergodicity:
1 there exists an invariant distribution µ2 for all x µt (x)→ µ
intuition: all information about x is ultimately lost
finite latticeε-perturbation is a finite irreducible Markov chainTheorem: it is always ergodic
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Formal setting
invariant distribution:
µ = Fµ
for every lattice, there is always (at least) one invariantdistribution (compactness)ergodicity:
1 there exists an invariant distribution µ2 for all x µt (x)→ µ
intuition: all information about x is ultimately lost
finite latticeε-perturbation is a finite irreducible Markov chainTheorem: it is always ergodic
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Formal setting
invariant distribution:
µ = Fµ
for every lattice, there is always (at least) one invariantdistribution (compactness)ergodicity:
1 there exists an invariant distribution µ2 for all x µt (x)→ µ
intuition: all information about x is ultimately lost
finite latticeε-perturbation is a finite irreducible Markov chainTheorem: it is always ergodic
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Theorems
Toom’s majority
Toom’s rule is not ergodic.
Reliable computation
For any 1D CA F , there is a 3D CA G that can simulate F evenwith ε-perturbation(for ε small enough)
P. Gács et. al.http://www.cs.bu.edu/~gacs/recent-publ.html
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Problèmes ouverts
majorité symétrique non-ergodique
AC 1D bruité non-ergodique, exempleélémentaire ?
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Plan de l’exposé
1 Introduction / définitions
2 Décidabilité et complexité
3 Résistance au bruit
4 Mélange, aléa, dynamique ergodique
5 Universalité
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Problem statement
fix a deterministic CA rulefix a random distribution µ0
what we want to study:Starting from a µ0-random initial configuration,
what is the distribution µtof configurations at time t?
1 what is limt→∞ µt?2 what kind of convergence?
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Problem statement
fix a deterministic CA rulefix a random distribution µ0
what we want to study:Starting from a µ0-random initial configuration,
what is the distribution µtof configurations at time t?
1 what is limt→∞ µt?2 what kind of convergence?
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Problem statement
fix a deterministic CA rulefix a random distribution µ0
what we want to study:Starting from a µ0-random initial configuration,
what is the distribution µtof configurations at time t?
1 what is limt→∞ µt?2 what kind of convergence?
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ExperimentsThe sum modulo rule
p a prime numberstates: 0, . . . ,p − 1rule: φ(x) =
∑xi mod p
(p=2) power of p time steps
DEMO
(p=7) looking at µt when starting with many 0s
DEMO
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ExperimentsThe sum modulo rule
p a prime numberstates: 0, . . . ,p − 1rule: φ(x) =
∑xi mod p
(p=2) power of p time steps
DEMO
(p=7) looking at µt when starting with many 0s
DEMO
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ExperimentsThe sum modulo rule
p a prime numberstates: 0, . . . ,p − 1rule: φ(x) =
∑xi mod p
(p=2) power of p time steps
DEMO
(p=7) looking at µt when starting with many 0s
DEMO
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Theorem
Cesarò mean:Mt =
1t
∑i≤t
µi .
Averaging
Starting from any distribution of states∗, Mt converges touniform distribution.
a kind of second law of thermodynamics
M. Pivato et. alhttp://euclid.trentu.ca/pivato/Research/research.html
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Theorem
Cesarò mean:Mt =
1t
∑i≤t
µi .
Averaging
Starting from any distribution of states∗, Mt converges touniform distribution.
a kind of second law of thermodynamics
M. Pivato et. alhttp://euclid.trentu.ca/pivato/Research/research.html
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Problèmes ouverts
comprendre la convergence simple ?
mélangeant⇒ facilement prédictible ?
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Plan de l’exposé
1 Introduction / définitions
2 Décidabilité et complexité
3 Résistance au bruit
4 Mélange, aléa, dynamique ergodique
5 Universalité
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Different Notions of Universality
Cellular Automata can be simulated on a computer.
Converse also true: CA can simulate computersexample: Game of Life!
Difficulty: how to define “can simulate”?
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Different Notions of Universality
Cellular Automata can be simulated on a computer.
Converse also true: CA can simulate computersexample: Game of Life!
Difficulty: how to define “can simulate”?
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Different Notions of Universality
Cellular Automata can be simulated on a computer.
Converse also true: CA can simulate computersexample: Game of Life!
Difficulty: how to define “can simulate”?
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Simulation of a CA by another CA
intuition:simulated / simulator1 cell↔ m × n block of cells1 state↔ m × n pattern of states1 time step↔ a constant number of steps
example:Diagonal shift Game of Life
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Simulation of a CA by another CA
intuition:simulated / simulator1 cell↔ m × n block of cells1 state↔ m × n pattern of states1 time step↔ a constant number of steps
example:Diagonal shift
T=0
Game of Life
T=0
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Simulation of a CA by another CA
intuition:simulated / simulator1 cell↔ m × n block of cells1 state↔ m × n pattern of states1 time step↔ a constant number of steps
example:Diagonal shift
T=1
Game of Life
T=12
![Page 77: Automates Cellulaires - dptinfo.ens-cachan.fr · Plan de l’exposé 1 Introduction / définitions 2 Décidabilité et complexité 3 Résistance au bruit 4 Mélange, aléa, dynamique](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022063010/5fc3af9729369822d47989b4/html5/thumbnails/77.jpg)
Théorie des pré-ordre de simulation
M. Delorme et. al.Bulking II: Classifications of Cellular Automata
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Intrinsic Universality
Definition:a CA is intrinsically universal if it can simulate any CA
Game of Life is intrinsically universal!
Theorem: There is no algorithm to decide intrinsicuniversality.
N. OllingerUniversalities in Cellular Automata (Handbook of Natural Computing)
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Intrinsic Universality
Definition:a CA is intrinsically universal if it can simulate any CA
Game of Life is intrinsically universal!
Theorem: There is no algorithm to decide intrinsicuniversality.
N. OllingerUniversalities in Cellular Automata (Handbook of Natural Computing)
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Intrinsic Universality
Definition:a CA is intrinsically universal if it can simulate any CA
Game of Life is intrinsically universal!
Theorem: There is no algorithm to decide intrinsicuniversality.
N. OllingerUniversalities in Cellular Automata (Handbook of Natural Computing)
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Intrinsic Universality
Definition:a CA is intrinsically universal if it can simulate any CA
Game of Life is intrinsically universal!
Theorem: There is no algorithm to decide intrinsicuniversality.
N. OllingerUniversalities in Cellular Automata (Handbook of Natural Computing)
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How Common is Universality?
partial answer: symmetry is almost surely enough
what symmetry?1 “hyper-locality”: φ(x1, . . . , xk ) ∈ x1, . . . , xk
2 “hyper-isotropy”: φ invariant under any permutation ofneighbors (xi )
Theorem
For symmetric CA, the proportion of universal CA goes to 1when size (states or neighborhood) goes to∞
DEMO
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How Common is Universality?
partial answer: symmetry is almost surely enough
what symmetry?1 “hyper-locality”: φ(x1, . . . , xk ) ∈ x1, . . . , xk
2 “hyper-isotropy”: φ invariant under any permutation ofneighbors (xi )
Theorem
For symmetric CA, the proportion of universal CA goes to 1when size (states or neighborhood) goes to∞
DEMO
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How Common is Universality?
partial answer: symmetry is almost surely enough
what symmetry?1 “hyper-locality”: φ(x1, . . . , xk ) ∈ x1, . . . , xk
2 “hyper-isotropy”: φ invariant under any permutation ofneighbors (xi )
Theorem
For symmetric CA, the proportion of universal CA goes to 1when size (states or neighborhood) goes to∞
DEMO
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Problèmes ouverts
un universel complet ?
densité de l’universalité ?
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Anti-plan de l’exposé
1 AC comme modèle de calculreconnaissance “parallèle” de langageclasses de complexitéalgorithmique sur AC
2 AC et paradigmes inspirés de la physiqueconservation de quantitéssystèmes de particulescalcul et réversibilité
3 AC et modélisationzoologie de la modélisation de phénomènes naturelsrelations avec les EDPsimulations numériques
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Merci !