ベイズ型セル・オートマトン — ベイズ推論による遷移規則の確率的較正

ベイズ型セル・オートマトン（BCA）は、古典的なセル・オートマトンの局所的な規則に基づく空間ダイナミクスとベイズ推論を組み合わせることで、観測データから遷移確率を学習または較正します。アナリストは、手作業で規則を固定するのではなく、セルが状態を変化させる方法に関する事前知識を符号化し、その信念を経験的証拠で更新することで、規則パラメータの事後分布を生成し、原理に基づいた不確実性を考慮したシミュレーションを駆動します。