Process / pipelineSimulation / optimization

Bayes-féle celluláris automaták — A transzlációs szabályok valószínűségi kalibrálása Bayes-féle következtetéssel

A Bayes-féle celluláris automaták (BCA) a klasszikus celluláris automaták lokális szabályokon alapuló térbeli dinamikáját kapcsolják össze a Bayes-féle következtetéssel, hogy megfigyelt adatokból tanulják meg vagy kalibrálják a transzlációs valószínűségeket. A szabályok kézi beállítása helyett az elemző előzetes tudást kódol arról, hogyan változik a sejtek állapota, és empirikus bizonyítékokkal frissíti ezeket a hiedelmeket, ami a szabályparaméterekre vonatkozó utóeloszlást eredményez, amely elvvezérelt, bizonytalanságtudatos szimulációkat tesz lehetővé.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Cellular Automata (Bayesian Cellular Automata — Probabilistic calibration of transition rules via Bayesian inference). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/simulation/bayesian-cellular-automata · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026