alife_dla — 2D `artificial-life` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "alife_dla", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

alife_dla: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

決定論的な拡散律速凝集（diffusion-limited aggregation, DLA）成長の疑似モデル。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

Witten-Sander DLA grows a cluster by releasing random walkers that stick on

contact; the walker density obeys a Laplace equation, so this op replaces the

random walkers by their *deterministic* mean field: the unclaimed image

brightness is diffused with a Gaussian Green's function to give a

concentration u, and each generation the cluster's Moore boundary attaches

exactly those cells whose concentration clears a stickiness threshold

(with the single strongest boundary cell always attaching, so growth never

stalls). Bright pixels (>= 0.75 of the image maximum, or the single brightest

pixel) are the seed. `a` sets the number of growth generations

1 + int(11a), `b` the stickiness: high b selects only the highest-

concentration tips (dendritic, screened growth), low b attaches nearly the

whole boundary (compact, Eden-like growth). Returns the 0/1 cluster.

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

alife_dla 0.50 0.50

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

alife_dla — 2D artificial-life op