alife_gray_scott — 2D artificial-life op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "alife_gray_scott", 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)

使い方

Gray-Scott reaction-diffusion seeded by the image.

Two coupled species on a torus,

u_t = Du*lap(u) - u v^2 + F (1 - u)

v_t = Dv*lap(v) + u v^2 - (F + K) v

with Du=0.16, Dv=0.08. The image seeds v (the autocatalyst) while u starts

from the depleted complement, so bright input pixels are the nuclei from

which spots / stripes / labyrinths grow. `a` sets the feed rate

F = 0.02 + 0.06a *and* the number of integration steps T = 8 + int(20a);

`b` sets the kill rate K = 0.05 + 0.02b. Returns the normalised v field.

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_physics_alife_3d ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(artificial-life)

alife_turing · alife_life_step · alife_cyclic_ca · alife_perona_malik · alife_curvature_flow · alife_dla · alife_reaction_bz · alife_wolfram1d

*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)。*

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