Automata Seluler Bayesian — Kalibrasi probabilistik aturan transisi melalui inferensi Bayesian

Automata Seluler Bayesian (BCA) menggabungkan dinamika spasial aturan lokal dari automata seluler klasik dengan inferensi Bayesian untuk mempelajari atau mengkalibrasi probabilitas transisi dari data yang diamati. Alih-alih menetapkan aturan secara manual, analis mengkodekan pengetahuan sebelumnya tentang bagaimana sel mengubah status dan memperbarui keyakinan tersebut dengan bukti empiris, menghasilkan distribusi posterior atas parameter aturan yang mendorong simulasi berbasis ketidakpastian yang berprinsip.