alife_lenia — 2D artificial-life op

• データ種: image → image

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

連続セルオートマトン Lenia（Bert Chan, Complex Systems 2019）。

> 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。

Lenia generalises Conway's Life to a *continuous* state space, a continuous

neighbourhood and a continuous time step. The field u starts as the image.

A normalised Gaussian ring kernel K of radius R (peaking at relative radius

0.5) gives the potential U = K (*) u as a circular convolution; the growth

mapping G(U) = 2 exp(-(U-mu)^2 / (2 sigma^2)) - 1 is in [-1, 1] and is

integrated explicitly as u <- clip(u + dt * G(U), 0, 1).

`a` sets the growth centre mu = 0.08 + 0.25a, its width

sigma = 0.03 + 0.05a and the time step dt = 0.10 + 0.15a; `b` sets the

number of steps 1 + int(19b). The output is deliberately not binarised

-- keeping intermediate values is exactly what separates Lenia from a

discrete Life rule.

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

*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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