Aspects of algorithms and dynamics of cellular paradigms

Author

Pazienza, Giovanni Egidio

Director

Vilasís Cardona, Xavier

Date of defense

2008-12-15

Legal Deposit

B.56029-2008



Department/Institute

Universitat Ramon Llull. La Salle

Abstract

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, en<br/>inglés) y los autómatas celulares (CA, en inglés), son una excelente<br/>herramienta de cálculo, al ser equivalentes a una maquina universal de<br/>Turing. La introducción de la maquina universal CNN (CNN-UM, en<br/>inglés) ha permitido desarrollar hardware cuyo núcleo computacional<br/>funciona según la filosofía celular; dicho hardware ha encontrado<br/>aplicación en varios campos a lo largo de la ultima década. Sin<br/>embargo, hay aun muchas preguntas abiertas sobre como definir los<br/>algoritmos de una CNN-UM y como estudiar la dinámica de los autómatas<br/>celular. En esta tesis se tratan ambos problemas: primero se demuestra<br/>que es posible acotar el espacio de los algoritmos para la CNN-UM y<br/>explorarlo gracias a técnicas genéticas; segundo, se explican los<br/>fundamentos del estudio de los CA por medio de la dinámica no lineal<br/>(según la definición de Chua) y se ilustra como esta técnica ha<br/>permitido 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.

Keywords

turing machines; cellular automata; cellular paradigms; genetic programming; cellular neural networks; autómatas celulares; programación genética; redes neuronales celulares; autòmats cel·lulars; programació genètica; xarxes neuronals cel·lulars

Subjects

621.3 Electrical engineering

Knowledge Area

Les Tecnologies de la Informació i les Comunicacions i la seva gestió

Documents

gpazienza_thesis.pdf

3.245Mb

 

Rights

ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

This item appears in the following Collection(s)