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Structures simples et automates cellulaires Un modèle utilisant des cartes planaires Constructions et pouvoir d’expression Projet RESSAC Rechercher et Expliquer les Structures Simples dans les Automates Cellulaires N. Ollinger Laboratoire d’Informatique Fondamentale de Marseille CNRS & Université de Provence 22 mars 2005 / GTi N. Ollinger RESSAC 1 / 39

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  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Projet RESSACRechercher et Expliquer les Structures Simples dans les

    Automates Cellulaires

    N. Ollinger

    Laboratoire d’Informatique Fondamentale de MarseilleCNRS & Université de Provence

    22 mars 2005 / GTi

    N. Ollinger RESSAC 1 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Plan de l’exposéStructures simples et automates cellulaires

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Un modèle utilisant des cartes planairesObjets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Constructions et pouvoir d’expressionUniversalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    N. Ollinger RESSAC 2 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Systèmes complexes et émergence

    ➡ Système complexe. système composé de nombreusesentités semblables qui interagissent

    et dans lequel

    les règles microscopiques, relativement simples,

    des comportements macroscopiques complexes.

    peuvent engendrer concept d’émergence

    ➡ Automates cellulaires. un modèle simple et uniforme.

    N. Ollinger RESSAC 3 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Systèmes complexes et émergence

    ➡ Système complexe. système composé de nombreusesentités semblables qui interagissent et dans lequel

    les règles microscopiques, relativement simples,

    des comportements macroscopiques complexes.

    peuvent engendrer concept d’émergence

    ➡ Automates cellulaires. un modèle simple et uniforme.

    N. Ollinger RESSAC 3 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Systèmes complexes et émergence

    ➡ Système complexe. système composé de nombreusesentités semblables qui interagissent et dans lequel

    les règles microscopiques, relativement simples,

    des comportements macroscopiques complexes.

    peuvent engendrer

    concept d’émergence

    ➡ Automates cellulaires. un modèle simple et uniforme.

    N. Ollinger RESSAC 3 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Systèmes complexes et émergence

    ➡ Système complexe. système composé de nombreusesentités semblables qui interagissent et dans lequel

    les règles microscopiques, relativement simples,

    des comportements macroscopiques complexes.

    peuvent engendrer concept d’émergence

    ➡ Automates cellulaires. un modèle simple et uniforme.

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Systèmes complexes et émergence

    ➡ Système complexe. système composé de nombreusesentités semblables qui interagissent et dans lequel

    les règles microscopiques, relativement simples,

    des comportements macroscopiques complexes.

    peuvent engendrer concept d’émergence

    ➡ Automates cellulaires. un modèle simple et uniforme.

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  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Auto-organisation et structures simples

    Une approche pour certains systèmes complexes :

    ➡ structuration progressive à différentes échelles

    ➡ Auto-organisation. les entités se structurent

    ➡ Structures simples. les entités du niveau suivant

    ➡ Et dans le cas des automates cellulaires ?

    c’est ce qui nous intéresse ici...

    N. Ollinger RESSAC 4 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Auto-organisation et structures simples

    Une approche pour certains systèmes complexes :

    ➡ structuration progressive à différentes échelles

    ➡ Auto-organisation. les entités se structurent

    ➡ Structures simples. les entités du niveau suivant

    ➡ Et dans le cas des automates cellulaires ?

    c’est ce qui nous intéresse ici...

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Auto-organisation et structures simples

    Une approche pour certains systèmes complexes :

    ➡ structuration progressive à différentes échelles

    ➡ Auto-organisation. les entités se structurent

    ➡ Structures simples. les entités du niveau suivant

    ➡ Et dans le cas des automates cellulaires ?

    c’est ce qui nous intéresse ici...

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Auto-organisation et structures simples

    Une approche pour certains systèmes complexes :

    ➡ structuration progressive à différentes échelles

    ➡ Auto-organisation. les entités se structurent

    ➡ Structures simples. les entités du niveau suivant

    ➡ Et dans le cas des automates cellulaires ?

    c’est ce qui nous intéresse ici...

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  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Automates cellulaires 1Ddéfinition

    Définition. Un AC 1D A est un triplet (Q , r , δ) où➡ Q est l’ensemble fini des états de A ;➡ r est le rayon de voisinage de A ;➡ δ : Q2r+1 → Q est la règle locale de transition de A.

    Une configuration est une application de Z dans Q .

    La fonction globale de transition G vérifie :∀p ∈ Z, G(C )p = δ(Cp−r , . . . ,Cp, . . . ,Cp+r ) .

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Automates cellulaires 1Ddéfinition

    Définition. Un AC 1D A est un triplet (Q , r , δ) où➡ Q est l’ensemble fini des états de A ;➡ r est le rayon de voisinage de A ;➡ δ : Q2r+1 → Q est la règle locale de transition de A.

    Une configuration est une application de Z dans Q .

    La fonction globale de transition G vérifie :∀p ∈ Z, G(C )p = δ(Cp−r , . . . ,Cp, . . . ,Cp+r ) .

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Diagrammes espace-tempsdéfinition

    Définition. Le diagramme espace-temps ∆ : Z × N → Qengendré par la configuration C de A satisfait :

    ∀t ∈ N,∀p ∈ Z, ∆(p, t) = G t(C )p .

    exemple : ({��,��} , 1, (l ,m , r) 7→ l ⊕m)N. Ollinger RESSAC 6 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Classifications

    ➡ Classifier les AC en fonction de leur dynamique

    (Wolfram, Čulik-Yu, . . . )

    ➡ Nombreuses dynamiques ultimement périodiques

    ➡ Deux principaux types de dynamiques non-triviales :

    ➤ Classe 3. chaos déterministe, mélange de l’information➤ Classe 4. très structuré, particules et collisions

    ➡ Nous nous intéressons ici au second cas.

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Classifications

    ➡ Classifier les AC en fonction de leur dynamique

    (Wolfram, Čulik-Yu, . . . )

    ➡ Nombreuses dynamiques ultimement périodiques

    ➡ Deux principaux types de dynamiques non-triviales :

    ➤ Classe 3. chaos déterministe, mélange de l’information➤ Classe 4. très structuré, particules et collisions

    ➡ Nous nous intéressons ici au second cas.

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Classifications

    ➡ Classifier les AC en fonction de leur dynamique

    (Wolfram, Čulik-Yu, . . . )

    ➡ Nombreuses dynamiques ultimement périodiques

    ➡ Deux principaux types de dynamiques non-triviales :

    ➤ Classe 3. chaos déterministe, mélange de l’information➤ Classe 4. très structuré, particules et collisions

    ➡ Nous nous intéressons ici au second cas.

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Classifications

    ➡ Classifier les AC en fonction de leur dynamique

    (Wolfram, Čulik-Yu, . . . )

    ➡ Nombreuses dynamiques ultimement périodiques

    ➡ Deux principaux types de dynamiques non-triviales :➤ Classe 3. chaos déterministe, mélange de l’information

    ➤ Classe 4. très structuré, particules et collisions

    ➡ Nous nous intéressons ici au second cas.

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Classifications

    ➡ Classifier les AC en fonction de leur dynamique

    (Wolfram, Čulik-Yu, . . . )

    ➡ Nombreuses dynamiques ultimement périodiques

    ➡ Deux principaux types de dynamiques non-triviales :➤ Classe 3. chaos déterministe, mélange de l’information➤ Classe 4. très structuré, particules et collisions

    ➡ Nous nous intéressons ici au second cas.

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    Classifications

    ➡ Classifier les AC en fonction de leur dynamique

    (Wolfram, Čulik-Yu, . . . )

    ➡ Nombreuses dynamiques ultimement périodiques

    ➡ Deux principaux types de dynamiques non-triviales :➤ Classe 3. chaos déterministe, mélange de l’information➤ Classe 4. très structuré, particules et collisions

    ➡ Nous nous intéressons ici au second cas.

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Questions

    1 Comment caractériser ces automates cellulaires ?

    2 Pourquoi seuls les fonds, particules et collisionsapparaissent-ils « après un temps fini » ?

    3 Pourquoi les collisions de particules génèrent-ellesuniquement des fonds et des particules ?

    4 Comment caractériser la dynamiquede ces automates cellulaires ?

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Questions

    1 Comment caractériser ces automates cellulaires ?

    2 Pourquoi seuls les fonds, particules et collisionsapparaissent-ils « après un temps fini » ?

    3 Pourquoi les collisions de particules génèrent-ellesuniquement des fonds et des particules ?

    4 Comment caractériser la dynamiquede ces automates cellulaires ?

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Questions

    1 Comment caractériser ces automates cellulaires ?

    2 Pourquoi seuls les fonds, particules et collisionsapparaissent-ils « après un temps fini » ?

    3 Pourquoi les collisions de particules génèrent-ellesuniquement des fonds et des particules ?

    4 Comment caractériser la dynamiquede ces automates cellulaires ?

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Questions

    1 Comment caractériser ces automates cellulaires ?

    2 Pourquoi seuls les fonds, particules et collisionsapparaissent-ils « après un temps fini » ?

    3 Pourquoi les collisions de particules génèrent-ellesuniquement des fonds et des particules ?

    4 Comment caractériser la dynamiquede ces automates cellulaires ?

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    FiltrageOutils (1)

    ➡ Idée. supprimer les fonds

    ➡ transducteur sur les configurations

    , on voit mieux..., comprendre l’apparition des

    particules et des collisions

    / un AC à l’arrivée ?/ et après ? exemple : règle 54

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    GroupageOutils (2)

    ➡ Idée. changer d’échelle

    ➡ grouper les cellules en rectangles

    , affiner particules et collisions, un AC à l’arrivée !

    / explosion combinatoire/ et après ?

    exemple : règle 54

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Des particules et des collisions...Outils (3)

    ➡ Quelles sont les collisions possibles pour un AC ?

    Au

    vA = ‖u ∧ v‖

    2-collision

    borne sur le nombre de collisions

    voir [B. Martin II]

    α β

    γ δ ζ

    αβ = γδζ

    particules et automate des fonds

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    Des particules et des collisions...Outils (3)

    ➡ Quelles sont les collisions possibles pour un AC ?

    Au

    vA = ‖u ∧ v‖

    2-collision

    borne sur le nombre de collisions

    voir [B. Martin II]

    α β

    γ δ ζ

    αβ = γδζ

    particules et automate des fonds

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    Des particules et des collisions...Outils (3)

    ➡ Quelles sont les collisions possibles pour un AC ?

    Au

    vA = ‖u ∧ v‖

    2-collision

    borne sur le nombre de collisions

    voir [B. Martin II]

    α β

    γ δ ζ

    αβ = γδζ

    particules et automate des fonds

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    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Des particules et des collisions...Outils (3)

    ➡ Quelles sont les collisions possibles pour un AC ?

    Au

    vA = ‖u ∧ v‖

    2-collision

    borne sur le nombre de collisions

    voir [B. Martin II]

    α β

    γ δ ζ

    αβ = γδζ

    particules et automate des fonds

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Des particules et des collisions...Outils (3)

    ➡ Quelles sont les collisions possibles pour un AC ?

    Au

    vA = ‖u ∧ v‖

    2-collision

    borne sur le nombre de collisions

    voir [B. Martin II]

    α β

    γ δ ζ

    αβ = γδζ

    particules et automate des fonds

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Plan de l’exposéStructures simples et automates cellulaires

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Un modèle utilisant des cartes planairesObjets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Constructions et pouvoir d’expressionUniversalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

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  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Le temps est un artefact

    ➡ Raisonner sur les diagrammes espace-temps...

    ➡ ...le calcul c’est plus simple dans QZ2 que dans QZ !

    ➡ les dépendances temporelles sontdes contraintes comme les autres

    ➡ Passer des automates cellulaires aux pavages

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Le temps est un artefact

    ➡ Raisonner sur les diagrammes espace-temps...

    ➡ ...le calcul c’est plus simple dans QZ2 que dans QZ !

    ➡ les dépendances temporelles sontdes contraintes comme les autres

    ➡ Passer des automates cellulaires aux pavages

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Le temps est un artefact

    ➡ Raisonner sur les diagrammes espace-temps...

    ➡ ...le calcul c’est plus simple dans QZ2 que dans QZ !

    ➡ les dépendances temporelles sontdes contraintes comme les autres

    ➡ Passer des automates cellulaires aux pavages

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Le temps est un artefact

    ➡ Raisonner sur les diagrammes espace-temps...

    ➡ ...le calcul c’est plus simple dans QZ2 que dans QZ !

    ➡ les dépendances temporelles sontdes contraintes comme les autres

    ➡ Passer des automates cellulaires aux pavages

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    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Un exemple de référence

    Table de transition (ordonnée) :

    l m r δ(l ,m , r)– �� �� ��– �� �� ��– �� �� ���� �� – ��– �� �� ���� �� – ��– �� – ��– �� – ��– – �� ��– – �� ��– – – �� ({��,��,��,��,��} , 1, δ)

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des fondsdéfinition

    ➡ Analogie avec la géométrie Euclidienne.

    Définition. Un fond est un motif fini 2-périodique de QZ2 .

    Exemple. Un seul fond〈��,

    (10

    ),

    (01

    )〉

    ➡ Choisir des fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par un fond doit être undiagramme espace-temps.

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des fondsdéfinition

    ➡ Analogie avec la géométrie Euclidienne.

    Définition. Un fond est un motif fini 2-périodique de QZ2 .

    Exemple. Un seul fond〈��,

    (10

    ),

    (01

    )〉

    ➡ Choisir des fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par un fond doit être undiagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 18 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des fondsdéfinition

    ➡ Analogie avec la géométrie Euclidienne.

    Définition. Un fond est un motif fini 2-périodique de QZ2 .

    Exemple. Un seul fond〈��,

    (10

    ),

    (01

    )〉

    ➡ Choisir des fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par un fond doit être undiagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 18 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des fondsdéfinition

    ➡ Analogie avec la géométrie Euclidienne.

    Définition. Un fond est un motif fini 2-périodique de QZ2 .

    Exemple. Un seul fond〈��,

    (10

    ),

    (01

    )〉

    ➡ Choisir des fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par un fond doit être undiagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 18 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des fondsdéfinition

    ➡ Analogie avec la géométrie Euclidienne.

    Définition. Un fond est un motif fini 2-périodique de QZ2 .

    Exemple. Un seul fond〈��,

    (10

    ),

    (01

    )〉

    ➡ Choisir des fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par un fond doit être undiagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 18 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des particulesdéfinition

    Définition. Une particule est un motif fini 1-périodique deQZ2 entouré de fonds à gauche et à droite.

    Exemples. Deux particules (fonds triviaux)

    πv =

    〈����,

    (02

    )〉πd =

    〈����,

    (−22

    )〉

    ➡ Choisir particules et fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une particule et sesfonds doit être un diagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 19 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des particulesdéfinition

    Définition. Une particule est un motif fini 1-périodique deQZ2 entouré de fonds à gauche et à droite.

    Exemples. Deux particules (fonds triviaux)

    πv =

    〈����,

    (02

    )〉πd =

    〈����,

    (−22

    )〉

    ➡ Choisir particules et fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une particule et sesfonds doit être un diagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 19 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des particulesdéfinition

    Définition. Une particule est un motif fini 1-périodique deQZ2 entouré de fonds à gauche et à droite.

    Exemples. Deux particules (fonds triviaux)

    πv =

    〈����,

    (02

    )〉πd =

    〈����,

    (−22

    )〉

    ➡ Choisir particules et fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une particule et sesfonds doit être un diagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 19 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des particulesdéfinition

    Définition. Une particule est un motif fini 1-périodique deQZ2 entouré de fonds à gauche et à droite.

    Exemples. Deux particules (fonds triviaux)

    πv =

    〈����,

    (02

    )〉πd =

    〈����,

    (−22

    )〉

    ➡ Choisir particules et fonds compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une particule et sesfonds doit être un diagramme espace-temps.

    N. Ollinger RESSAC 19 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des collisionsdéfinition

    Définition. Une collision est un motif fini 0-périodique deQZ2 entouré de points d’ancrage de particules.

    ➡ Choisir collision et particules compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une collision, sesparticules et leurs fonds doit être un diagrammeespace-temps.

    ➡ Accrocher les collisions entre elles par des particules.

    N. Ollinger RESSAC 20 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des collisionsdéfinition

    Définition. Une collision est un motif fini 0-périodique deQZ2 entouré de points d’ancrage de particules.

    ➡ Choisir collision et particules compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une collision, sesparticules et leurs fonds doit être un diagrammeespace-temps.

    ➡ Accrocher les collisions entre elles par des particules.

    N. Ollinger RESSAC 20 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des collisionsdéfinition

    Définition. Une collision est un motif fini 0-périodique deQZ2 entouré de points d’ancrage de particules.

    ➡ Choisir collision et particules compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une collision, sesparticules et leurs fonds doit être un diagrammeespace-temps.

    ➡ Accrocher les collisions entre elles par des particules.

    N. Ollinger RESSAC 20 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des collisionsdéfinition

    Définition. Une collision est un motif fini 0-périodique deQZ2 entouré de points d’ancrage de particules.

    ➡ Choisir collision et particules compatibles avec l’AC

    ➡ Le remplissage de N × Z par une collision, sesparticules et leurs fonds doit être un diagrammeespace-temps.

    ➡ Accrocher les collisions entre elles par des particules.

    N. Ollinger RESSAC 20 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des collisionsexemple

    πv πd

    〈����,( 0−2)π−v ,( 3−2)π−d 〉

    πv πd

    πd

    D����,( 0−2)π

    −v ,( 2−1)π

    −d ,(

    −12 )π

    +d

    E

    πv πd

    πv

    D��

    ��,( 0−1)π−v ,( 3−2)π

    −d ,(

    02)π

    +v

    E

    πv πd

    πd πv

    〈∅,( 0−1)π−v ,( 2−1)π−d ,(11)π+v ,(01)π+d 〉

    N. Ollinger RESSAC 21 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Diagrammes espace-temps et cartes planaires

    N. Ollinger RESSAC 22 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des facesdéfinition

    Définition. Une face est un polyomino délimité par unesuite de collisions et de particules associées.

    β

    δν

    α

    γ

    ζ

    ➡ Combien de répétition pour chaque particule ?

    N. Ollinger RESSAC 23 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Des facesdéfinition

    Définition. Une face est un polyomino délimité par unesuite de collisions et de particules associées.

    β

    δν

    α

    γ

    ζ

    ➡ Combien de répétition pour chaque particule ?

    N. Ollinger RESSAC 23 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion simplifiée

    Quelles contraintes sur les répétitions ?

    (3

    −4

    )+ α

    (2

    −2

    )+

    (10

    )+ β

    (02

    )+

    (30

    )+ γ

    (2

    −2

    )+(

    10

    )+ δ

    (02

    )+

    (−14

    )+ ζ

    (−22

    )+

    (−30

    )+ ν

    (0

    −2

    )= 0

    ➡ Système de deux équations diophantiennes sur N➡ Cas général : ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Semi-linéaire = facile.

    N. Ollinger RESSAC 24 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion simplifiée

    Quelles contraintes sur les répétitions ?

    α

    (2

    −2

    )+β

    (02

    )+γ

    (2

    −2

    )+δ

    (02

    )+ζ

    (−22

    )+ν

    (0

    −2

    )=

    (−40

    )

    ➡ Système de deux équations diophantiennes sur N

    ➡ Cas général : ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Semi-linéaire = facile.

    N. Ollinger RESSAC 24 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion simplifiée

    Quelles contraintes sur les répétitions ?{2α+ 2γ+ 4 = 2ζ

    2β+ 2δ+ 2ζ = 2α+ 2γ+ 2ν

    ➡ Système de deux équations diophantiennes sur N

    ➡ Cas général : ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Semi-linéaire = facile.

    N. Ollinger RESSAC 24 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion simplifiée

    Quelles contraintes sur les répétitions ?{α+ γ+ 2 = ζβ+ δ+ ζ = α+ γ+ ν

    ➡ Système de deux équations diophantiennes sur N

    ➡ Cas général : ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Semi-linéaire = facile.

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion simplifiée

    Quelles contraintes sur les répétitions ?{ζ = α+ γ+ 2ν = β+ δ+ 2

    ➡ Système de deux équations diophantiennes sur N➡ Cas général : ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Semi-linéaire = facile.

    N. Ollinger RESSAC 24 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion simplifiée

    Quelles contraintes sur les répétitions ?{ζ = α+ γ+ 2ν = β+ δ+ 2

    ➡ Système de deux équations diophantiennes sur N➡ Cas général : ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Semi-linéaire = facile.

    N. Ollinger RESSAC 24 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesla vie n’est pas toujours simple

    ➡ Hélas, on a négligé des choses...

    ➡ Les particules trop proches (collisions)

    ➡ Les faces croisées (particules)

    ➡ À chaque fois on n’obtient pas un polyomino

    N. Ollinger RESSAC 25 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesla vie n’est pas toujours simple

    ➡ Hélas, on a négligé des choses...

    ➡ Les particules trop proches (collisions)

    ➡ Les faces croisées (particules)

    ➡ À chaque fois on n’obtient pas un polyomino

    N. Ollinger RESSAC 25 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesla vie n’est pas toujours simple

    ➡ Hélas, on a négligé des choses...

    ➡ Les particules trop proches (collisions)

    ➡ Les faces croisées (particules)

    ➡ À chaque fois on n’obtient pas un polyomino

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion complète

    ➡ On recommence avec les contours sur {h , b, g , d}.

    ➡ ex : bbdbd · (bdbd)α · d · (hh)β · hdbd · (bdbd)γ · · ·

    ➡ Formaliser l’absence d’intersection dans Presburger∧m

    ∧n

    ¬∃i∃j (i ∈ [1, αm ] ∧ j ∈ [1, βn ] ∧ϕm(i) = ϕn(j ))

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Explosion combinatoire

    N. Ollinger RESSAC 26 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion complète

    ➡ On recommence avec les contours sur {h , b, g , d}.

    ➡ ex : bbdbd · (bdbd)α · d · (hh)β · hdbd · (bdbd)γ · · ·

    ➡ Formaliser l’absence d’intersection dans Presburger∧m

    ∧n

    ¬∃i∃j (i ∈ [1, αm ] ∧ j ∈ [1, βn ] ∧ϕm(i) = ϕn(j ))

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Explosion combinatoire

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    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion complète

    ➡ On recommence avec les contours sur {h , b, g , d}.

    ➡ ex : bbdbd · (bdbd)α · d · (hh)β · hdbd · (bdbd)γ · · ·

    ➡ Formaliser l’absence d’intersection dans Presburger∧m

    ∧n

    ¬∃i∃j (i ∈ [1, αm ] ∧ j ∈ [1, βn ] ∧ϕm(i) = ϕn(j ))

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Explosion combinatoire

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion complète

    ➡ On recommence avec les contours sur {h , b, g , d}.

    ➡ ex : bbdbd · (bdbd)α · d · (hh)β · hdbd · (bdbd)γ · · ·

    ➡ Formaliser l’absence d’intersection dans Presburger∧m

    ∧n

    ¬∃i∃j (i ∈ [1, αm ] ∧ j ∈ [1, βn ] ∧ϕm(i) = ϕn(j ))

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Explosion combinatoire

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Contraintes générés par les facesversion complète

    ➡ On recommence avec les contours sur {h , b, g , d}.

    ➡ ex : bbdbd · (bdbd)α · d · (hh)β · hdbd · (bdbd)γ · · ·

    ➡ Formaliser l’absence d’intersection dans Presburger∧m

    ∧n

    ¬∃i∃j (i ∈ [1, αm ] ∧ j ∈ [1, βn ] ∧ϕm(i) = ϕn(j ))

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    ➡ Explosion combinatoire

    N. Ollinger RESSAC 26 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Collage de faces

    ➡ Combinaison de faces

    ➡ un « Produit synchronisé » de semi-linéaires

    ϕ(α) ∧ψ(β) ∧ α = β

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    N. Ollinger RESSAC 27 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Collage de faces

    ➡ Combinaison de faces

    ➡ un « Produit synchronisé » de semi-linéaires

    ϕ(α) ∧ψ(β) ∧ α = β

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    N. Ollinger RESSAC 27 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Collage de faces

    ➡ Combinaison de faces

    ➡ un « Produit synchronisé » de semi-linéaires

    ϕ(α) ∧ψ(β) ∧ α = β

    ➡ Ensemble de solutions semi-linéaire

    N. Ollinger RESSAC 27 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Faces extérieures

    ➡ Quelles autres contraintes ?

    ➡ Non-intersection des particules des faces extérieures

    ➡ Et c’est tout !

    ➡ On caractérise les cartes planaires réalisables.

    N. Ollinger RESSAC 28 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Faces extérieures

    ➡ Quelles autres contraintes ?

    ➡ Non-intersection des particules des faces extérieures

    ➡ Et c’est tout !

    ➡ On caractérise les cartes planaires réalisables.

    N. Ollinger RESSAC 28 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Faces extérieures

    ➡ Quelles autres contraintes ?

    ➡ Non-intersection des particules des faces extérieures

    ➡ Et c’est tout !

    ➡ On caractérise les cartes planaires réalisables.

    N. Ollinger RESSAC 28 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Objets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Faces extérieures

    ➡ Quelles autres contraintes ?

    ➡ Non-intersection des particules des faces extérieures

    ➡ Et c’est tout !

    ➡ On caractérise les cartes planaires réalisables.

    N. Ollinger RESSAC 28 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Plan de l’exposéStructures simples et automates cellulaires

    Dans les systèmes complexesAutomates cellulaires 1DAutomates à particules et collisions

    Un modèle utilisant des cartes planairesObjets et définitionsManipulation des facesDes cartes planaires aux diagrammes espace-temps

    Constructions et pouvoir d’expressionUniversalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    N. Ollinger RESSAC 29 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    N. Ollinger RESSAC 30 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Systèmes de Post cycliques

    [Cook 2004] Universality in Elementary Cellular AutomataComplex Systems Vol. 15

    ➡ Système de calcul du type système de Post

    ➡ Configurations : les mots sur {0, 1}

    ➡ Machine : ensemble fini de mots v0, . . . , vn

    ➡ au temps t : 0u ` u

    ➡ au temps t : 1u ` uvk avec k = t mod n

    ➡ universel pour le calcul

    N. Ollinger RESSAC 31 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Systèmes de Post cycliques

    [Cook 2004] Universality in Elementary Cellular AutomataComplex Systems Vol. 15

    ➡ Système de calcul du type système de Post

    ➡ Configurations : les mots sur {0, 1}

    ➡ Machine : ensemble fini de mots v0, . . . , vn

    ➡ au temps t : 0u ` u

    ➡ au temps t : 1u ` uvk avec k = t mod n

    ➡ universel pour le calcul

    N. Ollinger RESSAC 31 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Systèmes de Post cycliques

    [Cook 2004] Universality in Elementary Cellular AutomataComplex Systems Vol. 15

    ➡ Système de calcul du type système de Post

    ➡ Configurations : les mots sur {0, 1}

    ➡ Machine : ensemble fini de mots v0, . . . , vn

    ➡ au temps t : 0u ` u

    ➡ au temps t : 1u ` uvk avec k = t mod n

    ➡ universel pour le calcul

    N. Ollinger RESSAC 31 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Systèmes de Post cycliques

    [Cook 2004] Universality in Elementary Cellular AutomataComplex Systems Vol. 15

    ➡ Système de calcul du type système de Post

    ➡ Configurations : les mots sur {0, 1}

    ➡ Machine : ensemble fini de mots v0, . . . , vn

    ➡ au temps t : 0u ` u

    ➡ au temps t : 1u ` uvk avec k = t mod n

    ➡ universel pour le calcul

    N. Ollinger RESSAC 31 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Systèmes de Post cycliques

    [Cook 2004] Universality in Elementary Cellular AutomataComplex Systems Vol. 15

    ➡ Système de calcul du type système de Post

    ➡ Configurations : les mots sur {0, 1}

    ➡ Machine : ensemble fini de mots v0, . . . , vn

    ➡ au temps t : 0u ` u

    ➡ au temps t : 1u ` uvk avec k = t mod n

    ➡ universel pour le calcul

    N. Ollinger RESSAC 31 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Systèmes de Post cycliques

    [Cook 2004] Universality in Elementary Cellular AutomataComplex Systems Vol. 15

    ➡ Système de calcul du type système de Post

    ➡ Configurations : les mots sur {0, 1}

    ➡ Machine : ensemble fini de mots v0, . . . , vn

    ➡ au temps t : 0u ` u

    ➡ au temps t : 1u ` uvk avec k = t mod n

    ➡ universel pour le calcul

    N. Ollinger RESSAC 31 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Particules et collisions continues

    N. Ollinger RESSAC 32 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Discrétisation (grille)

    N. Ollinger RESSAC 33 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Transformations locales

    N. Ollinger RESSAC 34 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Résolution

    ➡ Il suffit de résoudre toutes les faces

    ➡ Combinaisons « régulières » de facesc’est le passage difficile

    ➡ Exhibition d’une solution générale

    ➡ C’est la machine qui fait les calculs !

    N. Ollinger RESSAC 35 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Résolution

    ➡ Il suffit de résoudre toutes les faces

    ➡ Combinaisons « régulières » de facesc’est le passage difficile

    ➡ Exhibition d’une solution générale

    ➡ C’est la machine qui fait les calculs !

    N. Ollinger RESSAC 35 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Résolution

    ➡ Il suffit de résoudre toutes les faces

    ➡ Combinaisons « régulières » de facesc’est le passage difficile

    ➡ Exhibition d’une solution générale

    ➡ C’est la machine qui fait les calculs !

    N. Ollinger RESSAC 35 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Résolution

    ➡ Il suffit de résoudre toutes les faces

    ➡ Combinaisons « régulières » de facesc’est le passage difficile

    ➡ Exhibition d’une solution générale

    ➡ C’est la machine qui fait les calculs !

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  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Complexes de faces infinis

    ➡ Comment explorer l’ensemble des cartes planaires ?on se restreint à un unique complexe

    ➡ De quelle nature sont les contraintes ?semi-linéaires sur Nω ? Non

    ➡ Que dire sur l’ensemble des motifs finis ?

    N. Ollinger RESSAC 36 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

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    Complexes de faces infinis

    ➡ Comment explorer l’ensemble des cartes planaires ?on se restreint à un unique complexe

    ➡ De quelle nature sont les contraintes ?semi-linéaires sur Nω ? Non

    ➡ Que dire sur l’ensemble des motifs finis ?

    N. Ollinger RESSAC 36 / 39

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    Complexes de faces infinis

    ➡ Comment explorer l’ensemble des cartes planaires ?on se restreint à un unique complexe

    ➡ De quelle nature sont les contraintes ?semi-linéaires sur Nω ? Non

    ➡ Que dire sur l’ensemble des motifs finis ?

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  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Notion de carte planaire « régulière »

    ➡ En 1D régulier c’est facile, en 2D c’est difficile

    ➡ Qu’est-ce qu’une carte planaire « régulière » ?

    ➡ Idée : récursivité + régularité des contraintes

    ➡ Comment capturer le cas de la règle 110 ?

    N. Ollinger RESSAC 37 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Notion de carte planaire « régulière »

    ➡ En 1D régulier c’est facile, en 2D c’est difficile

    ➡ Qu’est-ce qu’une carte planaire « régulière » ?

    ➡ Idée : récursivité + régularité des contraintes

    ➡ Comment capturer le cas de la règle 110 ?

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Notion de carte planaire « régulière »

    ➡ En 1D régulier c’est facile, en 2D c’est difficile

    ➡ Qu’est-ce qu’une carte planaire « régulière » ?

    ➡ Idée : récursivité + régularité des contraintes

    ➡ Comment capturer le cas de la règle 110 ?

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    Notion de carte planaire « régulière »

    ➡ En 1D régulier c’est facile, en 2D c’est difficile

    ➡ Qu’est-ce qu’une carte planaire « régulière » ?

    ➡ Idée : récursivité + régularité des contraintes

    ➡ Comment capturer le cas de la règle 110 ?

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  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Vers une notion de groupage

    ➡ Pour 110 : transformation locales entre deux systèmesde particules/collisions/faces

    ➡ Une piste pour comparer les systèmes entre eux ?

    ➡ Quelle notion de groupage pour quel sens ?

    ➡ Comment transférer aux AC sous-jacents ?

    N. Ollinger RESSAC 38 / 39

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    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    Vers une notion de groupage

    ➡ Pour 110 : transformation locales entre deux systèmesde particules/collisions/faces

    ➡ Une piste pour comparer les systèmes entre eux ?

    ➡ Quelle notion de groupage pour quel sens ?

    ➡ Comment transférer aux AC sous-jacents ?

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    Vers une notion de groupage

    ➡ Pour 110 : transformation locales entre deux systèmesde particules/collisions/faces

    ➡ Une piste pour comparer les systèmes entre eux ?

    ➡ Quelle notion de groupage pour quel sens ?

    ➡ Comment transférer aux AC sous-jacents ?

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    Vers une notion de groupage

    ➡ Pour 110 : transformation locales entre deux systèmesde particules/collisions/faces

    ➡ Une piste pour comparer les systèmes entre eux ?

    ➡ Quelle notion de groupage pour quel sens ?

    ➡ Comment transférer aux AC sous-jacents ?

    N. Ollinger RESSAC 38 / 39

  • Structures simples et automates cellulairesUn modèle utilisant des cartes planaires

    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    À suivre...

    ...au boulot !

    N. Ollinger RESSAC 39 / 39

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    Constructions et pouvoir d’expression

    Universalité de la règle 110Cartes planaires infiniesVers une notion de groupage ?

    À suivre......au boulot !

    N. Ollinger RESSAC 39 / 39

  • Des collisionsexemple

    πv πd

    〈����,( 0−2)π−v ,( 3−2)π−d 〉

    πv πd

    πd

    D����,( 0−2)π

    −v ,( 2−1)π

    −d ,(

    −12 )π

    +d

    E

    πv πd

    πv

    D��

    ��,( 0−1)π−v ,( 3−2)π

    −d ,(

    02)π

    +v

    E

    πv πd

    πd πv

    〈∅,( 0−1)π−v ,( 2−1)π−d ,(11)π+v ,(01)π+d 〉

  • Des collisionsexemple

    πv πd

    〈����,( 0−2)π−v ,( 3−2)π−d 〉

    πv πd

    πd

    D����,( 0−2)π

    −v ,( 2−1)π

    −d ,(

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    E

    πv πd

    πd πv

    〈∅,( 0−1)π−v ,( 2−1)π−d ,(11)π+v ,(01)π+d 〉

  • Des collisionsexemple

    πv πd

    〈����,( 0−2)π−v ,( 3−2)π−d 〉

    πv πd

    πd

    D����,( 0−2)π

    −v ,( 2−1)π

    −d ,(

    −12 )π

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    E

    πv πd

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    02)π

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    πv πd

    πd πv

    〈∅,( 0−1)π−v ,( 2−1)π−d ,(11)π+v ,(01)π+d 〉

  • Des collisionsexemple

    πv πd

    〈����,( 0−2)π−v ,( 3−2)π−d 〉

    πv πd

    πd

    D����,( 0−2)π

    −v ,( 2−1)π

    −d ,(

    −12 )π

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    E

    πv πd

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    ��,( 0−1)π−v ,( 3−2)π

    −d ,(

    02)π

    +v

    E

    πv πd

    πd πv

    〈∅,( 0−1)π−v ,( 2−1)π−d ,(11)π+v ,(01)π+d 〉

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