Automates Cellulaires et application à la physique

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1 Automates Cellulaires et application à la physique Dominique d Humières dominiq@lps.ens.fr Laboratoire de Physique Statistique de l École Normale Supérieure 24, rue Lhomond Paris cedex Introduction 2. Automates cellulaires 3. Gaz sur réseau 1

2 Introduction 1) Automate Un automate est un objet défini au temps t par: des entrées E(t) à valeur dans un ensemble fini {A e }; un état interne I(t) à valeur dans un ensemble fini {A i }; des sorties S(t) à valeur dans un ensemble fini {A s }; une application f de {A e } {A i } {A s }, telle que S(t) =f(e(t),i(t)); une application g de {A e } {A i } {A i }, telle que I(t )=g(e(t),i(t)) pour t >t. L automate est dit synchrone si t = t + δt, où δt est un pas de temps constant. 2) Réseau d automates Un ensemble d automates reliés entre eux 2

3 3) Automates cellulaires Un réseau d automates tous identiques disposés sur un réseau régulier et reliés entre eux par un graphe de connexions régulier. 1D: chaîne linéaire ou anneau; 2D: réseau carré ou triangulaire; 3D: réseau cubique; 4D: réseau hypercubique (1, 0, 0, 0) ou hypercubique face centré (1, 1, 0, 0); plus de 4D: réseau hypercubique; Le graphe de connexion usuellement choisi est tel que les entrées E( r) du site r proviennent des sorties des automates contenus dans un voisinage V donné: E( r) ={S( r + c)}, c V 3

4 Automates cellulaires à une dimension Les modèles étudiés considèrent en général le cas S = I avec S (0,...,b 1) et S(n, t +1)=Φ(S(n k, t),...,s(n + k, t)) avec Φ (0,...,b 1) Par exemple pour b =2etk =1 S(n, t +1)=Φ(S(n 1,t),S(n, t),s(n +1,t)) où Φ est défini par les 2 3 = 8 valeurs booléennes prises par Φ(0) à Φ(7). On peut ainsi construire 2 8 = 256 lois d évolution qui sont codées de manière canonique par 7 Φ(i)2 i. i=0 Ainsi la loi 90 correspond à Φ(1) = Φ(3) = Φ(4) = Φ(6) = 1 et Φ(i) =0pour les autres valeurs de i. 4

5 De manière plus générale le codage canonique est donné par b 2r+1 1 i=0 Φ(i)b i, ce qui correspond à b b2r+1 lois possibles ( lois pour b =2etr = 2). Automates totalisateurs Φnedépend plus des S(n + i, t) que par leur somme, ce qui réduit le nombre des automates à étudier à b (b 1)(2r+1)+1. classification proposée par Wolfram 1. évolution vers un point fixe; 2. évolution vers un état périodique ou des structures séparées; 3. évolution vers un état homogène désordonné ou fractal; 4. évolution vers des structures complexes de durées longues et imprévisibles. 5

6 Automates cellulaires à deux dimensions D2QR Automate totalisateur sur un réseau carré connecté aux premiers voisins avec la règle : une cellule change d état si elle a exactement deux voisins à 1. Modèle simpliste de spins 1/2. jeu de la vie Automate totalisateur sur un réseau carré connecté aux premiers et seconds voisins avec la règle S23C3: une cellule à 1 survit si elle a deux ou trois voisins à 1 (y compris elle même); une cellule à 0 naît (change d état) si elle a exactement trois voisins à 1. Comportement de type 4, avec points fixes, objets périodiques, planeurs, etc. 6

7 Gaz sur réseau Automates à2 b états internes et entrées et sorties booléennes avec règles de conservations. Représentation alternative: b particules booléennes se déplaçant de manière synchrone sur un réseau régulier avec des vitesses leur permettant de sauter d un site à un voisin et interagissant sur les sites en respectant des règles de conservation. modèle HPP (Hardy, de Pazzis et Pomeau) réseau carré; 4 vitesses (1, 0), (0, 1), ( 1, 0) et (0, 1); conservation du nombre de particules et de leur quantité de mouvement: seules collisions possibles (1, 0)+( 1, 0) (0, 1)+(0, 1) 7

8 HPP se comporte presque comme un fluide usuel, mais comporte quelques pathologies: la quantité de mouvement est conservée ligne par ligne: pas de dissipation d un cisaillement dans la direction perpendiculaire; anisotropie des équations de transport; modèle FHP (Frisch, Hasslacher et Pomeau) réseau triangulaire; 6 vitesses (1, 0), (1/2, 3/2), ( 1/2, 3/2), ( 1, 0), ( 1/2, 3/2) et (1/2, 3/2); conservation du nombre de particules et de leur quantité de mouvement. Ce modèle permet de retrouver les équations de la mécanique des fluides dans la limite des petits nombres de Mach. 8

9 Gaz sur réseau Un gaz sur réseau est défini par: un réseau régulier L = { r } à D dimensions; un ensemble de b vitesses { c i } reliant un site du réseau r à l un de ses voisins r + c i et possédant le même groupe de symétrie G que L; un champ booléen décrit par un vecteur à b composantes n( r,t )={n i ( r,t )}, n i ( r,t ) représentant l état interne de l automate associé à la vitesse c i au site r et au pas de temps t. L évolution de l automate est donnée par n i ( r + c i,t +1)=n i ( r,t )+ i (n( r,t )), (1) où le terme de collision i est un polynôme des n j : i = s,s (s i s i )a(s s ) j n s j j (1 n j) 1 s j, (2) où a(s s ) est une variable booléenne, égale à1 avec probabilité A(s s )età 0 avec probabilité (1 A(s s )). 9

10 Le processus de collision est décrit par la probabilité A(s s ) que l état d entrée s est changé enl état de sortie s avec les contraintes suivantes: 1. normalisation s A(s s )=1, s ; (3) 2. lois de conservation: p vecteurs à b composantes u a tels que A(s s )(s s) u a =0, a, s, s ; (4) correspondant aux lois de conservation du monde physique (masse, quantité de mouvement, énergie, espèces, etc.); 3. le même groupe de symétrie G que le réseau A(g(s) g(s ))=A(s s ), g G, s, s ; (5) 4. bilan détaillé A(s s )=A(s s), s, s. (6) ou bilan semi-détaillé s A(s s )=1, s. (7) 10

11 Vingt quatre vitesses sur un réseau hypercubique face centré à quatre dimensions: FCHC (d Humières, Lallemand, Frisch, Europhys. Lett. 2, 291 (1986)) états! Équations Hydrodynamiques Les variables booléennes n i sont remplacées par leur valeurs moyennes N i = n i qui évoluent comme l équation (1) moyennée: N i ( r + c i,t +1)=N i ( r,t )+ i (n( r,t )). (8) Dans l approximation de Boltzmann, toutes les correlations entre sites sont negligées et C i s,s (s i s i )A(s s ) j N s j j (1 N j) 1 s j i (n). (9) 11

12 Pour les modèles avec conservation de la masse et de la quantité de mouvement et pour des particules de même masse et même vitesse: u 0 = 1 =(1,...,1) et u α = c α =(c 1α,...,c bα ). Soit Q iαβ = c iα c iβ c2 D δ αβ, (10) et les vecteurs à b composantes correspondant Q αβ =(Q iαβ ). 1, c α, and Q αβ sont D(D +3)/2 vecteurs orthogonaux deux à deux. La densité ρ, la quantité de mouvement j, et le tenseur des contraintes visqueuses (S αβ ) sont donnés par ρ = N 1 = ρu α = j α = N c α = S αβ = N Q αβ = i i i N i, (11) c iα N i, (12) Q iαβ N i. (13) 12

13 En utilisant le bilan semi-détaillé, il est possible de démontrer qu un état homogène évolue vers un état d équilibre décrit par une distribution de Fermi-Dirac N eq i = exp(a + b c i ), (14) où a et b sont déterminés à partir des quantités conservées ρ et j. Après linéarisation de l opérateur de collision (C i ) autour de la distribution d équilibre pour j = 0,il vient N i ( r + c i,t +1) = N i ( r,t ) (A(N N eq )( r,t )) i, (15) où f = ρ/b et A =(A ij ) est l opérateur de collision linéarisé: A ij = 1 2 s,s (s i s i )(s j s j )A(s s ) f q 1 (1 f) b q 1, où q = s i i est le nombre total de particules de l état s. (16) 13

14 Les lois de conservation donnent directement A 1 = A c α =0. (17) Pour un gaz sur réseau à une vitesse avec suffisamment de symétries, les Q αβ sont des vecteurs propres de A: A Q αβ = λ B Q αβ, αβ, (18) où la valeur propre positive λ B depend des details des règles de collision.. Les étapes finales sont un développement de Taylor de l équilibre de Fermi-Dirac pour les petites vitesses, suivit d un développement de Chapman-Enskog. On montre alors que la dynamique des gaz sur réseau suit approximativement les équations macroscopiques suivantes: t ρ + (ρ u) = 0, t (ρu α )+ β (g(ρ)ρu α u β ) = c 2 s α ρ + ν (ρu α ) + ( 1 g(ρ) u2 c 2 ) ν(d 2) α ( (ρ u)). D 14

15 Avantages stables, rapides (au moins à deux dimensions). Inconvénients faibles nombres de Mach, plage limitée des valeurs des coefficients de transport, bruit, difficiles à implémenter à trois dimensions, invariants parasites. 15

16 Bibliographie S. Wolfram, Theory and applications of cellular automata (World Scientific 1986). T. Toffoli et N. Margolus, Cellular automata machines: a new environment for modeling (MIT Press 1987). G. Weisbuch, Dynamique des systèmes complexes: une introduction aux réseau d automates (InterÉdition 1989). Lattice gas methods for Partial Differential equations, édité par G. D. Doolen (Addison-Weysley 1990). D. d Humières et G. Weisbuch, Réseaux d automates, Images de la Physique 59, (1985). D. d Humières, Y. Pomeau et P. Lallemand, Une nouvelle méthode de simulation numérique en mécanique des fluides: les gaz sur réseau., Images de la Physique 68, (1987). 16

17 J.P. Boon, U. Frisch, et D.d Humières, Lhydrodynamique sur réseaux d automates., La Recherche 253, (1993). L. F. Gray, A reader s guide to Gács s Positive Rates paper, J. Stat. Phys. 103, 1 44 (2001). P. Gács, Reliable cellular automata with self-organization, J. Stat. Phys. 103, (2001). Sites Web keithw/strangeuniverse.html eppstein/ca/ 17