Исправление kevlarbeaver, (текущая версия) :
Муравей Лэнгтона - сложный мир из двух правил
У этого муравья нет карты, цели и памяти о пройденном пути. В классическом варианте он действует по двум правилам: на белой клетке поворачивает направо, на чёрной - налево. Затем меняет цвет клетки и шагает вперёд. Казалось бы, такая программа должна быстро наскучить. Но её след превращается в удивительно сложный рисунок.
На первоначально пустом поле сначала возникают небольшие узоры, затем движение долго выглядит беспорядочным. Позже муравей выходит на «магистраль»: последовательность из 104 шагов повторяется, каждый раз сдвигая рисунок дальше. Периодическим становится способ движения и строительства пути, а не возвращение всего поля в прежнее состояние. Это известное поведение классического старта; из него не следует, что любая раскраска и любой набор правил дадут тот же результат.
В модуле можно ускорить движение, перейти вперёд на множество шагов и изменить последовательность поворотов для разноцветных клеток. Сравните, какие правила создают компактные узоры, а какие - растущие следы. Эксперимент показывает, насколько богатым может быть поведение системы, если простое действие многократно меняет среду, от которой зависит её следующий шаг.
Исходная версия kevlarbeaver, :
Муравей Лэнгтона - сложный мир из двух правил
У этого муравья нет карты, цели и памяти о пройденном пути. В классическом варианте он действует по двум правилам: на белой клетке поворачивает направо, на чёрной - налево. Затем меняет цвет клетки и шагает вперёд. Казалось бы, такая программа должна быстро наскучить. Но её след превращается в удивительно сложный рисунок.
На первоначально пустом поле сначала возникают небольшие узоры, затем движение долго выглядит беспорядочным. Позже муравей выходит на «магистраль»: последовательность из 104 шагов повторяется, каждый раз сдвигая рисунок дальше. Периодическим становится способ движения и строительства пути, а не возвращение всего поля в прежнее состояние. Это известное поведение классического старта; из него не следует, что любая раскраска и любой набор правил дадут тот же результат.
В модуле можно ускорить движение, перейти вперёд на множество шагов и изменить последовательность поворотов для разноцветных клеток. Сравните, какие правила создают компактные узоры, а какие - растущие следы. Эксперимент показывает, насколько богатым может быть поведение системы, если простое действие многократно меняет среду, от которой зависит её следующий шаг.