• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Aspects of algorithms and dynamics of cellular paradigms

Pazienza, Giovanni Egidio 15 December 2008 (has links)
Els paradigmes cel·lulars, com les xarxes neuronals cel·lulars (CNN, en anglès) i els autòmats cel·lulars (CA, en anglès), són una eina excel·lent de càlcul, al ser equivalents a una màquina universal de Turing. La introducció de la màquina universal CNN (CNN-UM, en anglès) ha permès desenvolupar hardware, el nucli computacional del qual funciona segons la filosofia cel·lular; aquest hardware ha trobat aplicació en diversos camps al llarg de la darrera dècada. Malgrat això, encara hi ha moltes preguntes a obertes sobre com definir els algoritmes d'una CNN-UM i com estudiar la dinàmica dels autòmats cel·lulars. En aquesta tesis es tracten els dos problemes: primer, es demostra que es possible acotar l'espai dels algoritmes per a la CNN-UM i explorar-lo gràcies a les tècniques genètiques; i segon, s'expliquen els fonaments de l'estudi dels CA per mitjà de la dinàmica no lineal (segons la definició de Chua) i s'il·lustra com aquesta tècnica ha permès trobar resultats innovadors. / Los paradigmas celulares, como las redes neuronales celulares (CNN, eninglés) y los autómatas celulares (CA, en inglés), son una excelenteherramienta de cálculo, al ser equivalentes a una maquina universal deTuring. La introducción de la maquina universal CNN (CNN-UM, eninglés) ha permitido desarrollar hardware cuyo núcleo computacionalfunciona según la filosofía celular; dicho hardware ha encontradoaplicación en varios campos a lo largo de la ultima década. Sinembargo, hay aun muchas preguntas abiertas sobre como definir losalgoritmos de una CNN-UM y como estudiar la dinámica de los autómatascelular. En esta tesis se tratan ambos problemas: primero se demuestraque es posible acotar el espacio de los algoritmos para la CNN-UM yexplorarlo gracias a técnicas genéticas; segundo, se explican losfundamentos del estudio de los CA por medio de la dinámica no lineal(según la definición de Chua) y se ilustra como esta técnica hapermitido encontrar resultados novedosos. / Cellular paradigms, like Cellular Neural Networks (CNNs) and Cellular Automata (CA) are an excellent tool to perform computation, since they are equivalent to a Universal Turing machine. The introduction of the Cellular Neural Network - Universal Machine (CNN-UM) allowed us to develop hardware whose computational core works according to the principles of cellular paradigms; such a hardware has found application in a number of fields throughout the last decade. Nevertheless, there are still many open questions about how to define algorithms for a CNN-UM, and how to study the dynamics of Cellular Automata. In this dissertation both problems are tackled: first, we prove that it is possible to bound the space of all algorithms of CNN-UM and explore it through genetic techniques; second, we explain the fundamentals of the nonlinear perspective of CA (according to Chua's definition), and we illustrate how this technique has allowed us to find novel results.

Page generated in 0.0722 seconds