방법 증거 기록
Bayesian Cellular Automata
Bayesian Cellular Automata (BCA) couples the local-rule spatial dynamics of classical cellular automata with Bayesian inference to learn or calibrate transition probabilities from observed data. Rather than fixing rules by hand, the analyst encodes prior knowledge about how cells change state and updates those beliefs with empirical evidence, producing a posterior distribution over rule parameters that drives principled uncertainty-aware simulation.
원본 기록
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Bayesian Cellular Automata — Probabilistic calibration of transition rules via Bayesian inference
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / simulation
- 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
- Cellular automaton. Wikipedia. · URL
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