alife_turing — 2D artificial-life op

• データ種: image → image

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

Gierer-Meinhardt の活性因子-抑制因子系（activator-inhibitor system）によるチューリング形態形成（Turing morphogenesis）。

> 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。

A_t = Da*lap(A) + rho * A^2 / H - mu_a * A + rho0

H_t = Dh*lap(H) + rho * A^2 - mu_h * H

Short-range self-activation (A) plus long-range lateral inhibition (H) is the

classical Turing mechanism for spot/stripe morphogenesis. The image seeds the

activator; the inhibitor starts at its homogeneous level. `a` sets the

inhibitor range Dh = 0.15 + 1.05a (with Da fixed at 0.02, so a controls the

diffusion-ratio that decides the pattern wavelength); `b` sets the number of

steps T = 5 + int(25b). Returns the normalised activator 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

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.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_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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