Cellular automata, as with other multi-agent system models, usually treat time as discrete and state updates as occurring synchronously. The state of every cell in the model is updated together, before any of the new states influence other cells. In contrast, an asynchronous cellular automaton is able to update individual cells independently, in such a way that the new state of a cell affects the calculation of states in neighbouring cells.
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| - Asynchronous cellular automaton (en)
- 非同期セル・オートマトン (ja)
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| - Cellular automata, as with other multi-agent system models, usually treat time as discrete and state updates as occurring synchronously. The state of every cell in the model is updated together, before any of the new states influence other cells. In contrast, an asynchronous cellular automaton is able to update individual cells independently, in such a way that the new state of a cell affects the calculation of states in neighbouring cells. (en)
- 非同期セル・オートマトン（ひどうきセル・オートマトン、英: Asynchronous cellular automaton）はセル・オートマトンの一種であり、それを構成する各セルの状態が他のセルと非同期に更新されるものをいう。 セル・オートマトンは他のマルチエージェント・システムのモデルと同様に、通常は時間を離散的に、そして状態更新が同期的に起こるように扱う。モデルにおける各セルの状態が同時に更新され、他のセルの新しい状態からの影響が及ぶ前に決められる。それに対して非同期セル・オートマトンは各セルが独立に更新され、セルの新しい状態が近傍のセルの状態の計算に影響を与える。 同期的な更新は 2 つのフェーズに分けられる。第 1 のフェーズは相互作用であり、近傍のセルと更新規則に基づいて各セルの新しい状態が計算される。状態値は一時記憶に保持される。第 2 のフェーズにおいては、新しい状態をセルにコピーすることによって状態値を更新する。それとはちがって、非同期の更新はこのようにフェーズを分離することがなく、状態変化がただちに実現される。この違いを次のように要約することができる。 (ja)
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| - Cellular automata, as with other multi-agent system models, usually treat time as discrete and state updates as occurring synchronously. The state of every cell in the model is updated together, before any of the new states influence other cells. In contrast, an asynchronous cellular automaton is able to update individual cells independently, in such a way that the new state of a cell affects the calculation of states in neighbouring cells. Implementations of synchronous updating can be analysed in two phases. The first, interaction, calculates the new state of each cell based on the neighbourhood and the update rule. State values are held in a temporary store. The second phase updates state values by copying the new states to the cells. In contrast, asynchronous updating does not necessarily separate these two phases: in the simplest case (fully asynchronous updating), changes in state are implemented immediately. The synchronous approach assumes the presence of a global clock to ensure all cells are updated together. While convenient for preparing computer systems, this might be an unrealistic assumption if the model is intended to represent, for example, a living system where there is no evidence of the presence of such a device. A general method repeatedly discovered independently (by K. Nakamura in the 1970s, by T. Toffoli in the 1980s, and by C. L. Nehaniv in 1998) allows one to emulate exactly the behaviour of a synchronous cellular automaton via an asynchronous one constructed as a simple modification of the synchronous cellular automaton (Nehaniv 2002). Correctness of this method however has only more recently been rigorously proved (Nehaniv, 2004). As a consequence, it follows immediately from results on synchronous cellular automata that asynchronous cellular automata are capable of emulating, e.g., Conway's Game of Life, of universal computation, and of self-replication (e.g., as in a Von Neumann universal constructor).Moreover, the general construction and the proof also applies to the more general class of synchronous automata networks (inhomogeneous networks of automata over directed graphs, allowing external inputs – which includes cellular automata as a special case), showing constructively how their behaviour may be asynchronously realized by a corresponding asynchronous automata network. (en)
- 非同期セル・オートマトン（ひどうきセル・オートマトン、英: Asynchronous cellular automaton）はセル・オートマトンの一種であり、それを構成する各セルの状態が他のセルと非同期に更新されるものをいう。 セル・オートマトンは他のマルチエージェント・システムのモデルと同様に、通常は時間を離散的に、そして状態更新が同期的に起こるように扱う。モデルにおける各セルの状態が同時に更新され、他のセルの新しい状態からの影響が及ぶ前に決められる。それに対して非同期セル・オートマトンは各セルが独立に更新され、セルの新しい状態が近傍のセルの状態の計算に影響を与える。 同期的な更新は 2 つのフェーズに分けられる。第 1 のフェーズは相互作用であり、近傍のセルと更新規則に基づいて各セルの新しい状態が計算される。状態値は一時記憶に保持される。第 2 のフェーズにおいては、新しい状態をセルにコピーすることによって状態値を更新する。それとはちがって、非同期の更新はこのようにフェーズを分離することがなく、状態変化がただちに実現される。この違いを次のように要約することができる。 ここで は時刻 t における要素状態のベクトルであり、 は更新に使用される一時的なコピーであり i は個々の要素のインデクスであり、N はこのモデルにおける総要素数であり、f は集合 Ki の要素の現在の状態要素の新しい状態を計算する関数である。 同期アプローチは大域的なクロック同期信号が存在して全セルの同時更新が保証されることを仮定する。これはコンピュータ・システムにおいては便利な仮定だが、そのような機構の存在が示せないときには、たとえば生物システムにおいては、非現実的な仮定である。 (ja)
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