在玩耍时，我设法设计了一个像流体一样的元胞自动机 (CA)。非常基本的行为，如扩散、避障、压力等。这让我想知道它。手工设计似乎不是要走的路。有没有尝试使用其他方法探索规则空间的工作？例如，在不同的块中组合不同的规则，或者在与传统模拟进行比较时使用机器学习来调整一组规则的参数。
一些免责声明：我注意到有不同类型的元胞自动机，它们之间可能有很大的不同。为概括起见，请考虑此问题，但不限于任何特定类型的 CA。我也明白许多 CA 规则都是图灵完备的，这意味着原则上你可以对任何可以在图灵计算机上运行的东西进行建模。因此，为了这个问题，请考虑我们希望动态尽可能直接地显示出来。
你应该看看 Steven Wolfram 写的名为“A new kind of science”的书（或者，真的是“大部头”）。它与您所说的许多问题有关。
但是，更具体地说，考虑从纳维-斯托克斯方程开始，然后在均匀网格上将其在空间和时间上离散化。因此表示，例如，网格上个时间步的流体状态。如果您使用了明确的时间步长方案，那么此状态显然取决于上一个时间步长中的流体状态。此外，如果您对空间导数使用简单的最近邻有限差分模板，则也仅取决于状态。
所以，瞧，你刚刚让自己看起来很像一个元胞自动机！
“一种新的科学”（NKS）的提出，在这种情况下是出于非常正当的原因；这本书提供了很多关于实际规则生成和分析、通用计算等方面的信息。但是，我觉得有必要添加一个链接到C. Shalizi 著名的“A New Kind of Science”评论。
然而，我提出它并不是因为关于 NKS 的另一场辩论（只是部分增加一个观点），而是为了链接到其他人的作品（实际上 Wolfram 的早期论文也非常有价值）其中提到的人们的作品并且应该是有价值的，最重要的是：