Automates cellulaires bayésiens — Calibration probabiliste des règles de transition par inférence bayésienne

Les automates cellulaires bayésiens (BCA) combinent la dynamique spatiale des règles locales des automates cellulaires classiques avec l'inférence bayésienne pour apprendre ou calibrer les probabilités de transition à partir de données observées. Plutôt que de fixer les règles manuellement, l'analyste encode les connaissances à priori sur la manière dont les cellules changent d'état et met à jour ces croyances avec des preuves empiriques, produisant une distribution a posteriori sur les paramètres des règles qui pilote une simulation principielle tenant compte de l'incertitude.