alife_turing — 2D artificial-life op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "alife_turing", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

Gierer-Meinhardt 活化劑-抑制劑系統(圖靈形態發生,Turing morphogenesis)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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.

詳細使用指南

• gallery2d_physics_alife_3d 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 image 作為輸入)

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

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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