どうせ阿保なら踊らにゃ

こんにちわ。
最近本を読み始めて、大分いい感じに知識が増えていっているので、週一くらいでは残していこうと思います。

現在読んでいるのは、井庭崇　福原義久(1998)　『複雑系入門』です。

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複雑系はとてもおもしろいです。
数学であり、哲学であり、工学です。
というか、数学よりも抽象的な概念な気がします。
セルオートマトンを見始めて、その底知れなさを感じます。

僕が生まれる前に初版が出ているのですが、今まで出会わなかったのがとても後悔される一冊です。

さて、本書は複雑系の具体例がどんなところに繋がっていくか、そこにつなげるために次にどのような本を読んでいけばよいかが示されていてとても楽しいです。

中でも今までのところで残っているのはセルオートマトンの$\lambda$パラメーターと、複雑適応系、あとは、DNA等の生体に関することです。

複雑系が有名になったのはおそらく経済学に用いたサンタフェ研究所からなのですが、どうやらあまり経済には興味が持てないようです。
他の分野から繋がっていくことを期待してどんどん深くを目指していこうと思います。

$\lambda$パラメーターは１次元セルオートマトンに用いられ、セルが取りうる状態を$K$,近傍の数を$N$,遷移規則の内で静状態になる数を$n_q$としたときに、
$\lambda = (K^N - N_q)/ K^N$
と定義されます。

すべての遷移規則($N^K$通り)の内、静状態に陥らない確率と言えます。
さて、これを用いた具体的なところまでは、本書内では書かれていないのですが、次のステップが記されています。
それが、なかなかボリューミーです。
$\lambda$パラメーターとカオスの縁に関してだけでも、以下の文献があります。
・Christopher G.Langton, "Life at the Edge of Chaos", Artificial Life II , SFI Studies in the Sciences of Complexity, Vol.X., Addison-Wesley, 1991
・Chris G.Langton, "COMPUTATION AT THE EDGE OF CHAOS:PHASE TRANSITIONS AND EMERGENT COMPUTATION", Physica D 42, 12-37, Elsevier Science 1990
・Wentian LI, Norman H.PACKARD, and Chris G. LANGTON, "TRANSITION PHENOMENA IN CELLULAR AUTOMATA RULE SPACE", Phisica D 45, 77-94, Elsevier Science, 1990
・伊東敬祐, 『カオスってなんだろう』, ダイヤモンド社, 1993
・高橋智, 「セルオートマトンにおけるカオスとフラクタル」,　『カオス』, 合原一幸 編, サイエンス社, 1990

複雑適応系は主要人物２人の定義が違うってのがなんでや！って感じです。
マレー・ゲルマンの定義では『スキーマをもとに行動するシステム』。ここで、スキーマとは『環境から得た情報から具体性を省いた一般的なルールを圧縮して保存するもの』です。
ジョン・ホランドの定義では、『多数の適応的エージェントから構成されるシステム』で、この適応的エージェントがゲルマンの定義する複雑系です。
さて、この複雑系ですが、遺伝的アルゴリズムに繋がっていきます。

また、遺伝的アルゴリズムを考えていくと、話は生体に及んでいきます。
高専に在学中に一応生物もやっていたのですが、こんなに興味はわきませんでした。
やはり、興味があるときに学ぶと楽しいですよね。あのときの先生には少し誤りたくなりました。
ちゃんとやっとけばよかったなぁ…。と
覚えておきたいのは、細胞$\ni$染色体$\ni$DNA$\ni$A, T, G, Cってところです。
生体情報は、4種類しかないんですね。それでも電子デバイスに比べれば多いんですけど。
さて、人間のDNAは約300億文字から構成されていて、その中で、身体の設計に関する部分を遺伝子と予備、１つの遺伝子は平均DNA2000〜3000文字と言われています。
さてさて、これに関するの次の書籍はリチャード・ドーキンスのDNAの川、利己的な遺伝子を読んでみたいと思います。
利己的な遺伝子とは、ダーウィンの進化論を遺伝子レベルで語るもので、自然淘汰の単位を個体や群れではなく遺伝子のレベルに注目して、展開する説である。
ドグラ・マグラの脳髄論を思い出しました。

まぁ、つらつらと書いていますし、インプットもしていますが、工学者的な観点からすぐに使える案が出てこないということで、もっともっと深くまで知らないとだめですね。