Process / pipelineSimulation / optimization

बायेसियन सेलुलर ऑटोमेटा — बायेसियन अनुमान के माध्यम से संक्रमण नियमों का संभाव्य अंशांकन

बायेसियन सेलुलर ऑटोमेटा (BCA) शास्त्रीय सेलुलर ऑटोमेटा की स्थानीय-नियम स्थानिक गतिकी को बायेसियन अनुमान के साथ जोड़ता है ताकि देखे गए डेटा से संक्रमण संभावनाओं को सीखा या अंशांकित किया जा सके। नियमों को हाथ से ठीक करने के बजाय, विश्लेषक इस बारे में पूर्व ज्ञान को एन्कोड करता है कि कोशिकाएँ स्थिति कैसे बदलती हैं और उन विश्वासों को अनुभवजन्य साक्ष्य के साथ अद्यतन करती हैं, जिससे नियम मापदंडों पर एक पश्च वितरण प्राप्त होता है जो सिद्धांत-आधारित अनिश्चितता-जागरूक सिमुलेशन को संचालित करता है।

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स्रोत

  1. Hosseinali, F., Alesheikh, A. A., Nourian, F. (2013). Agent-based modeling of urban land-use development, case study: Simulating future scenarios of Qazvin city. Cities, 31, 105-113. DOI: 10.1016/j.cities.2012.09.002
  2. Cellular automaton. Wikipedia. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Cellular Automata — Probabilistic calibration of transition rules via Bayesian inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/bayesian-cellular-automata

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ScholarGateBayesian Cellular Automata (Bayesian Cellular Automata — Probabilistic calibration of transition rules via Bayesian inference). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/simulation/bayesian-cellular-automata · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026