COMPANY PROFILE For:- Makers of OMATA Speed Limiters & Installation of Motor Security Gadgets.
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Grados de Reversibilidad
en
Aut�omatas Celulares Lineales
Genaro Ju�arez Mart��nez
e-mail: [email protected]
Escuela Nacional de Estudios Profesionales Acatl�an
Universidad Nacional Aut�onoma de M�exico
D. F., M�exico
Marzo 30, 1998
i
Introducci�on
Un aut�omata celular, es un sistema din�amico discreto que evolucionaen iteraciones a trav�es de una regla determin��stica, tal como un sistema
din�amico; las variables del sistema cambian como una funci�on de sus valoresactuales. Pueden ser vistos como un proceso de c�omputo en paralelo, donde
los datos son la con�guraci�on inicial. Otra aproximaci�on es que un aut�omatacelular es un \universo l�ogico... con su propia f��sica local". Tal como ununiverso de aut�omata celular; no obstante su construcci�on matem�atica,
son capaces de soportar comportamientos complejos [13].
El estudio de los Aut�omatas Celulares se remonta desde los a~nos 50's, �epoca degrandes aportaciones en materia de conjuntos, expresiones regulares, bases de datos,aut�omatas, neurones, cibern�etica, m�aquinas �nitas, computaci�on, entre otros. Losaut�omatas celulares tambi�en fueron canalizados en un principio bajo �nes b�elicos.Los aut�omatas celulares pueden ser representados en dos dimensiones y en unadimensi�on, a los aut�omatas celulares en dos dimensiones se le encontr�o un juegoecol�ogico llamado Life que hizo muy popular esta teor��a gracias a su presentaci�onque resulto muy llamativa. La teor��a de aut�omatas celulares como tal a tenidoaltibajos a trav�es de la historia, sin embargo se puede decir que ha pasado portres �etapas de alto grado de estudio, la primera de ellas es la etapa de John vonNeumann, la segunda es de John Horton Conway y la �ultima es de StephenWolfram.Aunque se han dado importantes aportaciones en estos per��odos de bajo inter�esque han contribuido de manera relevante al estudio de dicha teor��a, aunque algunasveces de manera indirecta.
Se han encontrado algunas aplicaciones dentro del campo de la biolog��a, laqu��mica, la f��sica, las matem�aticas, la cristalograf��a, la termodin�amica y ciertarelaci�on con la teor��a del caos, la teor��a fractal, vida arti�cial, simulaci�on de procesosy ciencias de la computaci�on.
El estudio de los aut�omatas celulares dentro del campo de la computaci�on es unode los principales focos de inter�es para muchos investigadores. Desde los inicios dela teor��a de aut�omata celular se pretendia realizar la construcci�on de una m�aquinacapaz de soportar comportamientos complejos. Se han hecho estudios sobre si unam�aquina de Turing [22] puede contener un aut�omata celular o viceversa, si esto escierto cuales son las limitaciones y los alcances de cada una de estas m�aquinas. Porotra parte la representaci�on del c�omputo en paralelo es ideal para su representaci�onen aut�omatas celulares.
El tema de como se mani�esta la reversibilidad en los aut�omatas celulares enlos �ultimos a~nos a sido de notable inter�es. Ya que hay algunas personas que tratande buscar aplicaciones bajo estas caracter��sticas, tal como encriptadores de datos,almacenamiento masivo de informaci�on, por mencionar algunos. Sin embargo lateor��a como tal a�un se encuentra en fase de formalizaci�on matem�atica para poste-riormente obtener una explicaci�on real y concisa de tales fen�omenos.
El presente trabajo titulado \Grados de Reversibilidad en Aut�omatas Celulares
Lineales", se encuentra dividido en tres partes principales: la primera consiste en el
ii
fundamento de la teor��a de aut�omata celular donde se desglosa un poco de historiay se explica como esta constituida la estructura de los aut�omatas celulares en unadimensi�on, la segunda parte lo constituye el problema de explicar como a trav�es delas estructuras part��culares se originan los comportamientos globales que a su vezdeterminan el comportamiento de los mismos aut�omatas, la tercera y �ultima partela constituyen los resultados obtenidos a trav�es de sus propiedades globales paraaut�omatas celulares no reversibles pero que contienen grados de reversibilidad paracon�guraciones de cierto tama~no.
A trav�es de todo el escrito se hizo uso del software NXLCAU1 desarrollado porel Dr. Harold V. McIntosh del Instituto de Ciencias2 de la Universidad Aut�onomade Puebla. Estos programas fueron codi�cados en el lenguaje de programaci�onorientado a objetos C-Object en el sistema operativo NeXTSTEP y son de do-minio p�ublico. Tambi�en existe una versi�on del software (LCAU) compatible parael sitema operativo Ms-DOS.
El escrito fue realizado en LaTEX un derivado del formato TEX sobre el sistemaoperativo NeXTSTEP v3.3 y compatible con la versi�on de OPENSTEP, en lasinstalaciones del CINVESTAV3.
El trabajo fue realizado en com�un acuerdo de los dos departamentos sobre unproyecto de investigaci�on sobre \Aut�omatas Celulares Lineales Reversibles", dondese han dado resultados importantes y buenos avances.
1Web site http://www.cs.cinvestav.mx/mcintosh/cellular.html2Departamento de Aplicaci�on de Microcomputadoras, 49 Poniente 1102, Puebla.3Centro de Investigaci�on y Estudios Avanzados del IPN. Departamento de Ingenier��a El�ectrica,
Secci�on de Computaci�on.
Contenido
1 Marco Te�orico 11.1 Aut�omata celular lineal : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 41.2 Estructura de los aut�omatas celulares : : : : : : : : : : : : : : : : : 41.3 Clasi�caci�on Wolfram : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 5
2 Teor��a de Gr�a�cas en Aut�omatas Celulares 92.1 Topolog��a : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 92.2 Diagrama de de Bruijn : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 102.3 Diagrama de subconjuntos : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 122.4 Diagrama de parejas : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 142.5 Aut�omata celular binario : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 15
3 Mapeo Local induce Mapeo Global 193.1 Que es un mapeo? : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 193.2 Mapeo local : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 213.3 Mapeo global : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 24
3.3.1 Diagrama de transiciones : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 253.4 Ancestros : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 273.5 Clasi�caci�on de los mapeos : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 27
3.5.1 Jard��n del Ed�en implica mapeo inyectivo : : : : : : : : : : : : 273.5.2 Ancestros m�ultiples implica mapeo suryectivo : : : : : : : : : 293.5.3 Ancestros �unicos implica mapeo biyectivo : : : : : : : : : : : 31
4 Grados de Reversibilidad 334.1 Aut�omatas celulares reversibles : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 334.2 Algunos algoritmos existentes : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 35
4.2.1 Algoritmo de Fredkin : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 354.2.2 Algoritmo de Hillman : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 36
4.3 Aut�omatas celulares con grados de reversibilidad : : : : : : : : : : : 364.3.1 Matriz de de Bruijn simb�olica : : : : : : : : : : : : : : : : : : 374.3.2 Con�guraciones de tama~no par e impar : : : : : : : : : : : : 404.3.3 Aut�omata (2,1) regla 45 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 404.3.4 Aut�omata (4,h) regla 0056B9EF : : : : : : : : : : : : : : : : 454.3.5 Aut�omata (4,h) regla 016ED4BB : : : : : : : : : : : : : : : : 524.3.6 Algoritmo : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 55
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iv CONTENIDO
5 Conclusiones 57
A �Arboles Topol�ogicos (4,h) 61A.1 Regla 0056B9EF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 62A.2 Regla 0056F9AF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 63A.3 Regla 005BADF6 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 64A.4 Regla 005BBDE6 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 65A.5 Regla 005BEDB6 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 66A.6 Regla 00669FF9 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 67A.7 Regla 00679EF9 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 68A.8 Regla 0552F8AF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 69A.9 Regla 0158AFF6 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 72A.10 Regla 0156F8AF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 73A.11 Regla 016ED4BB : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 75A.12 Regla 055BACF2 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 77A.13 Regla 0196E87F : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 79A.14 Regla 05AF14EB : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 82A.15 Regla 0156E8BF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 84A.16 Regla 0156B8EF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 86A.17 Regla 0154BAEF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 87A.18 Regla 016AB4DF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 90A.19 Regla 0168D6BF : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 91A.20 Regla 05936CFA : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 94A.21 Regla 019BEC76 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 96A.22 Regla 1BB1E44E : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 98
Cap��tulo 1
Marco Te�orico
Johannes von Neumann [1] de origen h�ungaro era un verdadero genio en su tiempo,el encontro una importante relaci�on entre las computadoras y los organismos natu-rales. Relaciono ambos sistemas encontrando caracter��sticas muy interesantes quedieron origen a una teor��a que pudiera representar dichas propiedades. De estamanera von Neumann llama a su teor��a, la Teor��a de Aut�omata Celular. La teor��ade aut�omata celular esta formada por un conjunto coherente de conceptos y princi-pios enfocados a la estructura y organizaci�on de ambos sistemas, la programaci�ony el control de tales sistemas. Von Neumann trabaj�o en el dise~no de computadoras,programandolas para que reconocieran la l�ogica matem�atica y a su vez tuvieranun importante rendimiento en la nueva teor��a de aut�omata celular, logrando deesta manera que la teor��a de aut�omata celular fuera m�ultidiciplinaria. A grandesrasgos la naturaleza general de la teor��a de aut�omata celular es su estructura, susmateriales, algunos de sus problemas, algunas de sus aplicaciones y la forma de sumatem�atica; adem�as von Neumann comenzo un estudio comparativo de aut�omataarti�cial y natural. Finalmente formul�o un par de preguntas b�asicas en la teor��a deaut�omata celular: >Como puedo construir sistemas con�ables desde componentesno con�ables?, >Qu�e tipo de organizaci�on l�ogica es su�ciente para que un aut�omatasea capaz de auto-reproducirse?.
La idea de von Neumann, es que la matem�atica de la teor��a de aut�omata celu-lar debe empezar con la l�ogica matem�atica y moverse hacia un an�alisis, tal comola teor��a de probabilidad y la termodin�amica y cuando esto sea desarrollado, de-beremos entender la gran complejidad del aut�omata celular, en particular el delsistema nervioso humano. El razonamiento matem�atico es ejecutado por el sistemanervioso humano y el lenguaje natural en que el razonamiento matem�atico tomasu lugar es an�alogo para el lenguaje natural en el c�omputo de la m�aquina. Estoes totalmente posible, en que la teor��a de aut�omata celular debe ejecutar l�ogicay nuestros conceptos fundamentales de matem�aticas. Ahora bien, la l�ogica es labase de las matem�aticas; por lo tanto, si von Neumann dice que esto es verdad, lateor��a de aut�omata celular debe moverse en forma circular, es decir, empezar en losfundamentos de las matem�aticas y terminar ah�� mismo.
Antes del estudio formal acerca de los aut�omatas celulares, surgieron otrasteor��as muy importantes que in uyeron en los estudios de von Neumann, por ejem-
1
2 CAP��TULO 1. MARCO TE�ORICO
plo los estudios de Warren S. McCulloch y Walter Pitts sobre neurones (1943); unainteresante abstracci�on matem�atica sobre expresiones regulares por S. C. Kleene(1951); los fundamentos generales de la cibern�etica introducida por Norbert Wiener(1948); por otra parte Henri Poincar�e enfatiz�o en la cantidad de aspectos de lam�ecanica cl�asica en t�erminos de estabilidad, propiedades erg�odicas y la recurrenciade orbitas, tales temas actualmente constituyen una medida para estudios te�oricos,topol�ogicos y de din�amica simb�olica, todo esto como resultado de las ideas dePoincar�e; la din�amica simb�olica elaborada por George Birkho� y por �ultimo Gus-tav Adolf Hedlund [2] (1969) realiz�o un amplio trabajo que contiene abundantesresultados aplicables a la teor��a de aut�omata celular, aunque este enfoque es to-talmente diferente y la relaci�on entre los dos conceptos no son por lo general bienapreciados [7].
Los aut�omatas celulares son una rama de la teor��a de aut�omatas, la diferenciaque existe entre estos es que los aut�omatas son manejados por se~nales de entradaque a su vez producen se~nales de salida. Los aut�omatas celulares por el contrariodisfrutan de toda una simetr��a; sin embargo los aut�omatas celulares usan los estadosde sus vecinos como se~nales de entrada y generalmente no producen se~nales de sal-ida. La teor��a de aut�omatas por si misma es bastante antigua, por un lado podemosver que los aut�omatas son mecanismos capaces de ejecutar movimientos complejos yla teor��a como tal comienza propiamente con la abstracci�on neuro�siol�ogica de Mc-Culloch y Pitts. Su �neza dentro de la teor��a de expresiones regulares por Kleene,constituye uno de varios puntos de vista, donde t�ermino por incluir semigrupos (omonoides) de mapeos a un conjunto dentro de si mismo, que es justo la teor��a dela gram�atica. La teor��a de semigrupos es m�as compleja que la teor��a de grupos,cuya clasi�caci�on ser��a una de las realizaciones matem�aticas m�as importantes en los�ultimos tiempos y a su vez esta clasi�caci�on ser��a de gran utilidad para el estudiode los aut�omatas celulares. En las decadas de los 50's, 60's y 70's, se dieron grandesaportaciones en el estudio sobre aut�omatas, lenguajes y temas relacionados, pero alos aut�omatas celulares en particular no se les dar��a mucha atenci�on.
El conocimiento p�ublico de los aut�omatas celulares puede ser atribuido enorme-mente a John Horton Conway. Interesado en buscar una simple con�guraci�oncomo la de von Neumann dio como resultado una serie de con�guraciones para unaut�omata en dos dimensiones, que mostraban de manera muy ilustrativa y atrac-tiva sus comportamientos a trav�es del tiempo dentro de una lattice. Algunos de susresultados fueron presentados en 1970 como un juego ecol�ogico llamado Life, porMartin Gardner [3]. El juego de Life, ser��a el resultado de una regla muy particular,para un aut�omata celular en dos dimensiones (dos estados por c�elula), donde lasvecindades estan formadas por una c�elula central y ocho m�as alrededor de esta,como se observa en la Figura 1.1. Conway examin�o diferentes reglas para poderencontrar la regla que dio origen a su juego. Algunos de sus resultados m�as impor-tantes fueron obtenidos en el Laboratorio de Inteligencia Arti�cial (MIT), con laayuda de las facilidades gr�a�cas de su computadora PDP-6.
3
xi-1,j+1 x
i,j+1x
i+1,j+1
xi-1,j x
i,jx
i+1,j
xi+1,j-1
xi−1,j-1 x
i,j-1
Figura 1.1: Vecindad de Moore.
En los �ultimos tiempos, la teor��a de aut�omatas celulares recibio un considerableinter�es a trav�es de las investigaciones de Stephen Wolfram [4], que emprendio unestudio computacional a trav�es de las propiedades de los aut�omatas celulares enuna dimensi�on; guiado por algunos conceptos de la din�amica no lineal y t�ecnicasestad��sticas. La idea del aut�omata celular en una dimensi�on es simple y su evoluci�ona trav�es del tiempo es ideal para una presentaci�on en dos dimensiones. Para em-pezar hay una c�elula en una cierta regi�on cada una en un punto dado, representadosde diferentes formas llamados estados. Por conveniencia, estos estados son usual-mente enumerados con peque~nos valores, comenzando con cero hacia adelante. Paralos prop�ositos de la teor��a de aut�omatas celulares la naturaleza de los estados noimporta ya que pueden ser representados de cualquier manera, lo que si es muyimportante es su relaci�on con los otros estados y el comportamiento de estos cam-biando a trav�es del tiempo y su medio ambiente.
Wolfram fue uno de los primeros en comparar las historias de evoluciones deun gr�an n�umero de diferentes reglas para aut�omatas binarios, intentando su clasi-�caci�on a trav�es de su comportamiento en grandes evoluciones, surgiendo de estamanera las clases de Wolfram.
4 CAP��TULO 1. MARCO TE�ORICO
1.1 Aut�omata celular lineal
Para construir un aut�omata celular, crearemos un arreglo lineal �nito de c�elulasdonde supondremos la existencia de que todas las c�elulas tienen el mismo n�umerode estados similares y a su vez se ver�an afectadas por una regla de transici�on; elsegundo elemento para de�nir un aut�omata celular, es la relaci�on entre las c�elulaso m�as bien los tipos de vecindades que llegan a formar estas. Una vecindad debeestar formada por c�elulas o vecinos prede�nidos ubicados alrededor de la c�elulacentral, que se denota como r vecinos de radio, resultando 2r + 1 vecinos totalesque en conjunto forman una vecindad dada. Como podemos ver, si la cadenaes �nita seguramente no se tendran las mismas vecindades a trav�es de todo elarreglo; pero esto puede ser enfocado de manera diferente, el arreglo puede sertratado como un anillo, es decir, cerrando el arreglo en forma circular y de estaforma conservaremos la uniformidad en todas las vecindades, adem�as con esto seestablecen sus condiciones a la frontera. Por lo tanto, es conveniente trabajar convecindades sim�etricas cada una centrada en su propia c�elula y no con vecindadesirregulares.
De esta forma surge la notaci�on Wolfram (k; r) para un aut�omata celular lineal,donde k es el n�umero de estados por cada c�elula y r el n�umero de vecinos queforman la vecindad. Por �ultimo falta de�nir la regla de transici�on, en donde todoslos estados de las c�elulas se ven afectados por la misma en cada generaci�on yasumimos la misma regla para todas las vecindades.
1.2 Estructura de los aut�omatas celulares
célulainicial
célulafinal
transicione
célulacentral
vecinoizquierdo
vecinoderecho
célula deevolución .
.
.
Figura 1.2: Estructura lineal de los aut�omatas celulares.
1.3. CLASIFICACI �ON WOLFRAM 5
Wolfram por su parte describe algunos t�erminos b�asicos para determinar su clasi�-caci�on de aut�omatas de acuerdo a su regla de evoluci�on. Una tabla de transicionesdescribe la funci�on de mapeos en cada vecindad y esta funci�on se denota como '.Para un aut�omata celular su vecindad contiene k2r+1 vecindades por regla, que nosda un total de kk
2r+1
reglas de evoluci�on. Por otra parte uno puede tomar estadosglobales de la tabla de transiciones, es decir, el patr�on de valores a trav�es de losrenglones en el arreglo es el estado global del aut�omata celular en un tiempo dado.Por lo tanto el aut�omata celular evoluciona a trav�es de una sucesi�on de estadosglobales (su trayectoria), adem�as la iteraci�on de su actualizaci�on global produce lafunci�on de transici�on.
Dos tipos de aut�omata celular pueden ser distingidos, ambos determin��sticos: elcaso m�as general puede ser descrito teniendo grados de construcci�on desordenados,donde el diagrama dado y/o la funci�on en cada c�elula pueden ser diferentes, comoun ejemplo existen las redes de trabajo de funciones booleanas de Walker y las redesde trabajo booleanas de Kau�man. El aut�omata celular de construcci�on ordenadaes un caso especial, donde el diagrama y la funci�on son el mismo sobre todo elarreglo. En ocasiones, el orden puede ser con�nado a una vecindad dentro de unazona ininterrumpida de c�elulas, t��picamente centradas sobre la c�elula identi�cadora.
1.3 Clasi�caci�on Wolfram
Para describir la evoluci�on de un aut�omata celular lineal arbitrario de una con�g-uraci�on inicial aleatoria, observemos el diagrama de evoluciones donde en algunoscasos de manera r�apida, llega a ser claro que cada regla y tipos de aut�omatas sondiferentes. Por su parte Wolfram [4] present�o una �util clasi�caci�on dentro de cuatroclases.
� Clase I. Comportamientos uniformes.
Figura 1.3: Aut�omata (3; h) regla 17793.
Como puede verse en el diagrama de evoluciones, un s�olo estado es el que dominaa los demas a trav�es del tiempo y este comportamiento es siempre el mismo concualquier con�guraci�on aleatoria.
6 CAP��TULO 1. MARCO TE�ORICO
� Clase II. Comportamientos c��clicos aislados.
Figura 1.4: Aut�omata (3; h) regla 14252.
En el diagrama de evoluciones podemos observar como dos estados se compor-tan de manera repetitiva bajo una vecindad dada. Este comportamiento siemprees el mismo a trav�es del tiempo y cualquier con�guraci�on aleatoria.
� Clase III. Comportamientos ca�oticos.
Figura 1.5: Aut�omata (3; h) regla 11509.
En el diagrama de evoluciones podemos observar como es que el patr�on quese muestra a trav�es del tiempo es totalmente inestable, es decir, no podemos de-terminar a simple vista que tipo de con�guraci�on se presentar�a de generaci�on engeneraci�on.
1.3. CLASIFICACI �ON WOLFRAM 7
� Clase IV. Comportamientos complejos.
Figura 1.6: Aut�omata (4; 1) regla C30E39E50E39E59739E5975EE5975E78.
Sin duda la clase m�as estudiada, esta clase se caracteriza por ser una combi-naci�on de la clase dos con la clase tres, es decir, dentro del diagrama de evolucionespodemos observar regiones uniformes originadas por un estado y regiones ca�oticasoriginadas por los otros tres estados restantes.
Su inter�es ser��a particularmente por los aut�omatas clase IV. Al parecer estasclases son identi�cadas por reglas cuyos diagramas de de Bruijn contienen cier-tos ciclos, donde estos pueden ser detectados con facilidad en per��odos cortos.Esto es seleccionar una regla espec���ca y trabajar su tabla de per��odos (tiempode repetici�on) y ciclos (espacio de repetici�on), en donde un rengl�on dado muestra eln�umero de ciclos de un per��odo dado, en anillos de longitud dada por las columnas.
Para obtener estos ciclos en los aut�omatas celulares, se tomar�an longitudes dearreglos �nitos mayores o iguales a dos, estos arreglos son los estados globales.Primero se tomar�a como semilla un estado global aleatorio, posteriormente se ob-tendran sus evoluciones hasta encontrar un estado global que se repita, esto quieredecir que hemos entrado el ciclo (espacio de repetici�on) de estos mapeos globales.De esta manera cuanti�camos todos los estados globales que pueden resultar dela longitud empleada. Finalmente trazamos una gr�a�ca cuyas ligas son determi-nadas por su evoluci�on. Una buena utilidad puede ser seleccionar un anillo inicialy examinar generaciones sucesivas de su evoluci�on, la nueva generaci�on puede sertotalmente distinta o el mismo punto podemos buscarlo generaciones atr�as. Paraun anillo �nito el numero total de estados globales que se pueden obtener es kl
posibles combinaciones diferentes de estados en un anillo de longitud l.Otro uso del diagrama de transiciones es obtener ancestros de una cadena dada,
una simple aplicaci�on es encontrar los ancestros de cadenas uniformes donde cadaliga representa la evoluci�on de la c�elula central en una vecindad. Todas las ligasque evolucionan en cero determinan las cadenas que deben evolucionar en cero,inversamente los ciclos evolucionan en cero y determinan las reglas para que talevoluci�on sea posible. De manera menos complicada es la determinaci�on de las ca-denas est�aticas o mejor conocida como naturaleza muerta, esto signi�ca vecindadesque evolucionan sobre un valor constante, es decir las vecindades para la c�elula
8 CAP��TULO 1. MARCO TE�ORICO
central evolucionan sobre si misma.Hist�oricamente los diagramas de de Bruijn ser��an creados para resolver el prob-
lema de buscar todas las distintas secuencias de ciertos s��mbolos. Esta idea puedeser aplicada para un diagrama de per��odos, cuestionandose si todas las posiblessecuencias de c�elulas pueden aparecer como posibles evoluciones. Por lo tanto eldiagrama de per��odos es una restricci�on del diagrama de de Bruijn, adem�as puedeser dudoso en el sentido de que �esto no puede ser y a su vez con�rma la existencia delos estados conocidos como \Jard��n del Ed�en". Estas con�guraciones son cadenasde c�elulas que s�olo aparecen como una con�guraci�on inicial en las evoluciones delos aut�omatas por que ellos no tienen ancestros y no pueden surgir durante el cursode la evoluci�on desde otros estados.
Examinar un camino en un diagrama puede ser un proceso tedioso, los diagramasde subconjuntos de Edward F. Moore [5], proveen un camino para sistematizar estetipo de estudio. Este es un nuevo diagrama cuyos nodos son subconjuntos deestados, donde cada subconjunto es ligado para la uni�on de estados y esta ligaque los une se deriva de la evoluci�on de cada uno de los estados que forman elsubconjunto con otro subconjunto dado. Usualmente uno empieza desde el conjuntom�aximo, suponiendo que no importa donde comienza un camino y continuarlo sies posible hasta llegar al subconjunto m��nimo, aunque tambi�en es verdad que aqu��no existen caminos con las mismas caracter��sticas dentro del diagrama original. Undiagrama de subconjuntos m�as elaborado retiene todos los detalles que pueden serconstruidos desde los caminos originales con todas sus m�ultiplicidades que puedenser extraidas.
Cap��tulo 2
Teor��a de Gr�a�cas enAut�omatas Celulares
Desde un punto de vista puramente abstracto, una gr�a�ca es una pareja (N;L)que consiste de N nodos y L ligas. Los nodos son justo un conjunto regularmenteformado por enteros positivos de 0 hasta n � 1 y las ligas son un subconjunto deN �N .
Los nodos son proyectados como puntos frecuentemente etiquetados por losmiembros del conjunto N , las ligas son representadas por echas uniendo los nodos,la echa corre del nodo i hasta el nodo j si (i; j) 2 L. N�otese que no es necesario queambos (i; j) y (j; i) correspondan a L, ni que (i; i) corresponda o no corresponda.Este es un problema cl�asico en teor��a de gr�a�cas para saber si una gr�a�ca puedeser dibujada en dos dimensiones adem�as de que sus ligas no se deben mezclar.
2.1 Topolog��a
Las estructuras de c�elulas y organismos vivos son organizados ampliamante en uncamino que puede ser descrito como topolog��a, caracterizado para especi�car susposiciones como patrones de conectividad [12].
La matriz topol�ogica Mi;j esta de�nida por:
Mi;j =
�1 (i; j) 2 L
0 c:o:c:
La aplicaci�on m�as importante de la matriz topol�ogica consiste en su capacidadpara describir caminos entre nodos conteniendo m�ultiples ligas de acuerdo a suevoluci�on, por lo tanto los elementos de tales matrices son enteros y son �utiles paracontar el n�umero total de caminos, pero no clasi�can los caminos en diferentescategor��as. Los elementos de la diagonal de la matriz cuentan los ciclos; la trazaproduce el n�umero total de ciclos y cuentan cada uno de ellos, una vez por cadanodo que ellos continen.
La teor��a de gr�a�cas como tal juega un papel muy importante dentro de la teor��ade los aut�omatas celulares. Uno consiste en describir la evoluci�on del aut�omata y el
9
10 CAP��TULO 2. TEOR��A DE GR�AFICAS EN AUT�OMATAS CELULARES
otro consiste en relacionar las propiedades locales con las propiedades globales. Laevoluci�on es descrita por reglas locales mapeando vecindades en su estado subsigu-iente y esto es porque las vecindades sucesivas translapan, adem�as es importanteen el sentido de que deben ser capaces de tomar el translape explicando cuandorelacionar el comportamiento de c�elulas sucesivas para algunas otras. Un aut�omatacelular se presta para an�alisis rigurosos, ya que la simetr��a inherente dentro de sulattice del aut�omata individual (las c�elulas) y suponiendo cambios individuales deestados; dependen exclusivamente de los estados de un n�umero limitado de vecinos.
A primera vista el extenso translape entre vecindades de diferentes c�elulas parececonfundir el problema, adem�as esto ser��a buscar ciertas ideas usando teor��a deregistro de corrimientos y var��as t�ecnica m�as, adem�as de que la informaci�on cuidadel translape de una manera muy adecuada.
2.2 Diagrama de de Bruijn
La teor��a de registro de corrimientos es una disciplina basada en el tratamiento desecuencias translapando. Los nodos del diagrama de de Bruijn son secuencias des��mbolos de alg�un alfabeto, justo como una expresi�on regular ya que ellos puedenser secuencias de nodos de una gr�a�ca espec���ca, las ligas del diagrama describencomo tales secuencias pueden translapar. Por consecuencia diferentes grados detranslape conducen a diferentes diagramas.
Cuando los enteros son enteros consecutivos ellos pueden ser tratados comoelementos de un anillo o quiz�as dentro de un campo �nito y nos da la facilidad dediscutir sus propiedades aritm�eticas o algebraicas, adem�as de hacer varias eleccionesvaliosas. La matriz topol�ogica del diagrama de de Bruijn se representa como:
Mi;j =
8>>>>>>><>>>>>>>:
1 si j =
8>>><>>>:
ki
ki+ 1... (mod k2r):ki+ k � 1
0 c:o:c
A trav�es del diagrama de de Bruijn las gr�a�cas pueden representar con�gura-ciones o clases de con�guraciones en los aut�omatas celulares, las ligas del diagramaestan naturalmente asociadas con las vecindades de un aut�omata usando los mis-mos s��mbolos que asocian las ligas en un paso de evoluci�on. Si hay alguna raz�onpara descriminar entre vecindades, la misma descriminaci�on puede de�nir un sub-diagrama del diagrama original. El diagrama de de Bruijn gen�erico [8] para unaut�omata (2; 1), tiene cuatro nodos que corresponden a cuatro vecindades parcialesde dos c�elulas con ocho ligas representando todas las vecindades de tres c�elulas.
La matriz topol�ogica de un diagrama de de Bruijn es totalmente regular aunquees asim�etrica y se diferencia de las matrices circulantes, matrices tridiagonales u otraforma especializada que haya sido extensamente analizada dentro de la literatura.
2.2. DIAGRAMA DE DE BRUIJN 11
001
00
1001
11
000 111
010
110
100
011
101
Figura 2.1: Diagrama de de Bruijn gen�erico para el aut�omata (2,1).
Las matrices de de Bruijn Dk;s �o Ds son caraterizadas por k, el n�umero des��mbolos en que las secuencias pueden ser formadas y s el n�umero de estados quees la longitud de la secuencia.
Dk;s =
2664
1 1 : :
: : 1 11 1 : :
: : 1 1
3775
En estos t�erminos deben existir k ligas de entrada en cada nodo y k ligas desalida en cada nodo, en total deben existir ks nodos con ks+1 ligas uniendolos,correspondiendo a las secuncias de longitud s+ 1.
Un buen ejemplo del uso de subdiagramas es el proceso conocido como natu-
raleza muerta, ya que estas son con�guraciones de c�elulas que no cambian durante laevoluci�on. El diagrama para la naturaleza muerta puede ser extraido del diagramagen�erico removiendo todas las ligas que no conservan su c�elula central durante laevoluci�on. Los ciclos en el subdiagrama contienen ligas que de�nen secuencias queson invariantes en la evoluci�on, de esta manera toda la naturaleza muerta parael aut�omata es determinada autom�aticamente. En general, cualquier combinaci�onbooleana de las c�elulas de la vecindad y la c�elula de evoluci�on pueden determinarel subdiagrama.
00
1001
11
000 111
010
101
0
0
0
0
Figura 2.2: Subdiagrama de de Bruijn para un aut�omata (2,1).
Se hace resaltar de manera muy especial la importancia del uso de los diagramasde de Bruijn, ya que el signi�cado del mismo diagrama no s�olo representa el mapeo
12 CAP��TULO 2. TEOR��A DE GR�AFICAS EN AUT�OMATAS CELULARES
de las vecindades por su estado de evoluci�on, si no que a trav�es de estos diagramasy su respectiva matriz de evoluci�on dan pie a la realizaci�on de otros diagramastal como el diagrama de subconjuntos y el diagrama de parejas. Por otra partesu matriz de conectividad es de vital importancia para obtener una estimaci�on deln�umero de ancestros del mismo aut�omata.
Con esto se hace notar que la importancia de los diagramas de de Bruijn, es queestos contienen en gran parte toda la informaci�on relevante que se quiera obtenerdel aut�omata en estudio.
2.3 Diagrama de subconjuntos
El diagrama de de Bruijn sirve como guia en la descripci�on de secuencias de ciertascadenas de s��mbolos, para saber si alg�un otro conjunto de objetos puede producirla misma secuencia. Un ejemplo trivial puede ser tratar de recuperar los s��mbolosoriginales desde alg�un elemento central de cada cadena, cuando el prop�osito en s��de usar vecindades en los aut�omatas celulares es obtener la secuencia de evoluci�onde las mismas c�elulas. Por el mismo camino, la multiplicaci�on de la matriz dede Bruijn garantiza que los elementos del producto hagan referencia a ciertas se-cuencias de evoluci�on que corresponden al diagrama de de Bruijn. Esto es de gran�utilidad cuando se desea calcular el n�umero promedio de ancestros que pueden tenerdeterminadas secuencias.
El diagrama de subconjuntos tiene 2k2r
nodos, si todas las con�guraciones decierta longitud poseen ancestros entonces todas las con�guraciones con extensionestanto a la izquierda como a la derecha con la misma equivalencia deben tener an-cestros. Si este no es el caso, entonces ellos describen las con�guraciones conocidascomo Jard��n del Ed�en y no es m�as que la descripci�on del camino principal que vadel conjunto m�aximo al conjunto m��nimo dentro del diagrama de subconjuntos.
Los nodos dentro del diagrama de subconjuntos estan formados por la com-binaci�on de todos los subconjuntos que se pueden formar a partir del n�umero deestados que conforman el diagrama de de Bruijn, por ejemplo para un aut�omata(2; 1) tenemos cuatro fracciones de estados en el diagrama de de Bruijn fag, fbg,fcg y fdg, y de ah�� podemos formar todos los subconjuntos posibles: fa; b; c; dg,fa; b; cg, fa; b; dg, fa; c; dg, fb; d; cg, fa; bg, fa; cg, fa; dg, fb; cg, fb; dg,fd; cg, fdg, fcg, fbg, fag y fg. Dentro de estos subconjuntos se pueden distingir demanera clara las cuatro clases unitarias que se forman, la integraci�on del conjuntovacio garantiza que todos los subconjuntos tengan al menos una imagen, aunqueesta no exista en el diagrama original. Para determinar el tipo de uni�on que exis-ten entre los subconjuntos se debe revisar el estado en que evoluciona cada estadoy de esta manera saber hacia que estados (subconjunto que lo formen) se puedeconectar; de esta manera se construye la siguiente relaci�on para la regla 30.
2.3. DIAGRAMA DE SUBCONJUNTOS 13
nodo liga con 0 liga con 1a a b
b � c; d
c b a
d c; d �
Tabla 2.1: Relaci�on entre estados.
De esta manera podemos construir la matriz de subconjuntos donde la dimensi�onde la misma esta de�nida por el n�umero de nodos del diagrama y a su vez puedeser particionada a trav�es de sus clases unitarias. Podemos observar que el elementofundamental para de�nir alguna funci�on es que cada argumento tiene justo unaimagen. Las ligas del diagrama de�nen una funci�on cuando existe una liga de unaclase hacia un nodo; pero si esta condici�on no se cumple, se debe a que existe unacombinaci�on de m�ultiples ligas a una sola liga entre subconjuntos que implica laexistencia de m�as de una entrada al nodo a trav�es del mismo estado o diferentesestados.
Aunque las ligas de una gr�a�ca como tal no de�nen una funci�on las ligas entresubconjuntos son siempre funcionales y esto se debe por la inclusi�on del conjuntovacio de�nido para toda la gr�a�ca. Cada clase de ligas de�nen una funci�on, sea �0
�o �1. El diagrama de subconjuntos describe la uni�on de �0 [�1, que por si mismano es funcional.
Sean a y b nodos, S un subconjunto y jSj la cardinalidad de S; entonces eldiagrama de subconjuntos esta de�nido por,
Xi
(S) =
8<:
� S = �
fb j ligai (a; b)g S = fag:Sa2S �i(a) jSj > 1
De aqu�� se desprenden tres propiedades importantes:
1. Si existe una cadena principal del subconjunto m�aximo al conjunto m��nimo,entonces debe existir una cadena similar que salga de alg�un subconjuntomenor al conjunto vacio. Por el contrario si las clases unitarias carecen deligas al conjunto vacio, aqu�� no existen con�guraciones Jard��n del Ed�en.
2. Existe un cierto residuo del diagrama de de Bruijn, en el sentido de que dadoun origen y un destino, siempre debe haber un subconjunto conteniendo eldestino accesible y otro subconjunto conteniendo el origen, adem�as el destinopuede tener nodos adicionales.
3. El diagrama de subconjuntos puede no estar conectado, si este es el caso esinteresante conocer el subconjunto m�as grande accesible desde alg�un subcon-junto dado, as�� como el subconjunto m�as peque~no.
Cabe recalcar que el diagrama de subconjuntos proporciona informaci�on muyvaliosa con respecto a ciertas secuencias dentro del aut�omata en estudio, el saber siel aut�omata contiene con�guraciones Jard��n del Ed�en, si tiene m�ultiples ancestros
14 CAP��TULO 2. TEOR��A DE GR�AFICAS EN AUT�OMATAS CELULARES
y en un momento dado determina el comportamiento del aut�omata dentro del dia-grama de evoluciones para casos triviales. Los ancestros pueden ser determinadosa trav�es del tipo de mapeo que mani�estan.
2.4 Diagrama de parejas
El diagrama de parejas [8], es un producto carteseano obtenido a trav�es de las ma-trices de conectividad del diagrama de de Bruijn. El diagrama de parejas es �utilpara comparar caminos entre dos diagramas diferentes o dos caminos en el mismodiagrama. Las echas dentro del diagrama de parejas se derivan del hecho de quepara alg�un nodo (formado por una pareja de estados) cualesquiera de la gr�a�ca,evolucione en parejas ordenadas en un mismo estado a otro nodo. Es decir, los��ndices de la matriz topol�ogica del diagrama de parejas estan formadas por todaslas parejas ordenadas que se llegan a formar del n�umero de estados del diagramade de Bruijn y nos da un total de k2r
2
nodos en el diagrama de parejas. Una gran�utilidad que nos brinda el diagrama de parejas es obtener los m�ultiples ancestrosdentro de los aut�omatas celulares, ya que podemos extraer secuencias que formenun ciclo dentro del diagrama y comprobar si estas secuencias por los mismos nodostienen m�as de un ancestro para una vecindad dada. Con esto cabe se~nalar que enel diagrama de parejas se pueden obtener todos los ciclos que pueden existir dentrodel aut�omata en estudio.
Producto carteseano. [17]Sean A y B dos conjuntos y C el conjunto producto que representamos como
AB cuyos elementos van a ser los distintos pares o parejas que se puedan formartomando todos y cada uno de los elementos de A, con todos y cada uno de loselementos de B, de esta manera si a es un elemento de A y b un elemento de Bentonces,
AB = f(a; b)ja 2 A ^ b 2 Bg: (2.1)
Para determinar el orden de la matriz C consideremos las matrices de conectivi-dad por estado del diagrama de de Bruijn de orden n, An y Bn ) AnBn = Cn2.Por lo tanto, el diagrama como tal describe parejas ordenadas y consecuentementela matriz de conectividad C tiene propiedades sim�etricas as�� como re exivas, porlo que nos permite construir un diagrama desordenado en donde la distinci�on entrelos elementos de las parejas (a; b) y (b; a) es practicamente insigni�cante.
2.5. AUT �OMATA CELULAR BINARIO 15
2.5 Aut�omata celular binario
En este caso tomaremos un aut�omata celular con dos estados y un vecino por cadalado, es decir un aut�omata (2; 1). La regla se representa de dos formas ya sea ennotaci�on binaria o en notaci�on decimal. En este caso se tienen ocho vecindades detama~no tres.
000 0001 1010 1011 1100 1101 0 110 0
Regla 30
Notación binaria
célula deevolución
Estado 0:
Estado 1:
Figura 2.3: Regla de evoluci�on del aut�omata (2,1) regla 30.
Consecuentemente k = 2 y s = 2, tenemos 22 = 4 nodos y 22+1 = 8 ligas, quea su vez se pueden identi�car los nodos como el n�umero de estados del aut�omatay las ligas el n�umero de vecindades del aut�omata. Los estados estan formados porlas fracciones de vecindad: 00, 01, 10 y 11, que en notaci�on decimal se representancomo los estados: 0, 1, 2 y 3. Como se hab��a mencionado en la secci�on anterior lanaturaleza de los estados no es muy importante si no m�as bien la regla de evoluci�onque afectan a las vecindades. Para mayor ilustraci�on los estados se representar�ana trav�es de colores. La funci�on de transici�on '(xti�1; x
ti; x
ti+1) ! xt+1i , indica el
mapeo de la vecindad en el tiempo t al nuevo estado de evoluci�on en el tiempot+ 1.
Figura 2.4: Diagrama de de Bruijn para la regla 30.
Para obtener el diagrama de subconjuntos emplearemos la tabla de relaciones de
la Secci�on 2.3, entonces tenemos 222(1)
= 16 nodos en el diagrama de subconjuntos,que son exactamente todos los subconjuntos que se formaron en esa misma secci�on,
16 CAP��TULO 2. TEOR��A DE GR�AFICAS EN AUT�OMATAS CELULARES
ahora bien estos subconjuntos se representaran en notaci�on decimal como se ilustraen el siguiente cuadro:
Subconjunto valor liga con 0 liga con 1
0,1,2,3 15 15 15
1,2,3 14 14 13
0,1,2 7 3 15
0,1,3 11 13 14
0,2,3 13 15 3
0,1 3 1 14
0,2 5 3 3
0,3 9 13 2
1,2 6 2 13
1,3 10 12 12
2,3 12 14 1
3 8 12 �
2 4 2 1
1 2 � 12
0 1 2 2
� 0 � �
Tabla 2.2: Conectando subconjuntos.
en este cuadro podemos observar perfectamente las cuatro clases unitarias queexisten dentro del diagrama empezando por el conjunto m�aximo hasta llegar alconjunto m��nimo, las columnas tres y cuatro muestran a que subconjunto se liga elsubconjunto de la primera columna y con que estado. De esta manera se obtienentodas las ligas en el diagrama de subconjuntos.
0
1 2
3
4
5 6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Figura 2.5: Diagrama de subconjuntos para la regla 30.
2.5. AUT �OMATA CELULAR BINARIO 17
Para construir el diagrama de parejas efectuaremos el producto carteseano delas matrices de conectividad del diagrama de de Bruijn. En este caso tendremos22(1)
2
= 16 parejas ordenadas que a su vez son el n�umero de nodos del diagramade parejas. Esta matriz recibe el nombre de la matriz T y sus sub��ndices estanformados por todas las parejas posibles (a; b), donde a y b pertenecen a �,
T =
266666666666666666664
1 : : : : 1 : : : : : : : : : :
: : : : : : 1 1 : : : : : : : :
: 1 : : 1 : : : : : : : : : : :
: : 1 1 : : : : : : : : : : : :
: : : : : : : : : 1 : : : 1 : :
: : : : : : : : : : 1 1 : : 1 1: : : : : : : : 1 1 : : : : : :
: : : : : : : : : : : : : : : :
: 1 : : 1 : : : : : : : : : : :
: : 1 1 : : : : : : : : : : : :
1 : : : : 1 : : : : : : : : : :
: : : : : : 1 1 : : : : : : : :
: : : : : : : : 1 : : : 1 : : :
: : : : : : : : : : : : : : : :
: : : : : : : : : 1 : : : 1 : :
: : : : : : : : : : 1 1 : : 1 1
377777777777777777775
es claro notar que los sub��ndices de la primera submatriz son las parejas ordenadas(0,0), (0,1), (0,2) y (0,3). Como ejemplo, el sub��ndice (0,0) contiene un ciclo consigomismo ya que el estado cero evoluciona en el mismo cero y as�� para toda la matriz.A continuaci�on se mostrara el diagrama de parejas completo, cabe se~nalar que deeste diagrama se pueden producir dos diagramas m�as, uno de ellos puede ser eldiagrama ordenado donde la simetr��a mostrada en el diagrama original se pierde yel otro diagrama es el que nos muestra exclusivamente los ciclos que se forman atrav�es de ciertas secuencias dadas. Para estos diagramas los ciclos autocontenidosse representan como un radio dentro del nodo.
(0,0) (0,1) (0,2) (0,3)
(1,0) (1,1) (1,2) (1,3)
(2,0) (2,1) (2,2) (2,3)
(3,0) (3,1) (3,2) (3,3)
Figura 2.6: Diagrama de parejas para la regla 30.
Cap��tulo 3
Mapeo Local induce MapeoGlobal
3.1 Que es un mapeo?
Sea a 2 A, b 2 B y f es una funci�on. Entonces si (a; b) 2 f decimos que f mapeaa a sobre b y denotamos esto como f(a) = b. Por lo tanto denotamos un mapeo fdel conjunto A al conjunto B por f : A ! B. El t�ermino mapeo se usa como unsin�onimo de funci�on [17].
El mapeo de los estados dentro del diagrama de evoluciones puede ser represen-tado en un diagrama de Venn, como conjuntos. Donde el conjunto A representa lascon�guraciones posibles y el conjunto B los estados de evoluci�on.
A B BA
Figura 3.1: Mapeo de estados representado como conjuntos.
19
20 CAP��TULO 3. MAPEO LOCAL INDUCE MAPEO GLOBAL
En la Figura 3.1 el primer diagrama de Venn ilustra el mapeo entre conjuntos deelementos no de�nidos, partiendo de este punto de referencia podemos representarestos elementos como con�guraciones de tama~no n, mapeando sobre estados quepudiesen ser sus estados de evoluci�on en el siguiente paso. Posteriormente presen-tamos diferentes tama~nos de con�guraciones mapeando a sus respectivos estadosde evoluci�on en la siguiente generaci�on.
N�otese la poca importancia que se les a dado a k y a r; esto es por razonesde informalidad pues el objetivo de los diagramas es s�olo identi�car el mapeo delas mismas con�guraciones en los diagramas de evoluciones. Posteriormente seespeci�car�an en detalle estos tipos de mapeo de tama~no variado.
El primer detalle que vamos a tratar, es el mapeo no sim�etrico dentro del dia-grama de evoluciones. El caso que m�as se ha estudiado hasta estos momentos es elaut�omata (2,1), es decir, dos estados y un vecino por cada lado, pero recordemosque el n�umero de estados puede crecer tal como (3,1), (4,1), (5,1), (6,1), : : : , y elradio de vecindad tambi�en (2,2), (2,3), (2,4), : : : . Pero tenemos aut�omatas talescomo (2; h), (2; t), (2; f), : : : , donde h = 1
2 , t =32 , f = 5
2 y as�� sucesivamente.Ilustrando para el caso m�as trivial el aut�omata (2; h), la h nos indica medio
vecino por cada lado, pero en lugar de tomar medio vecino por cada lado se tomauno completo ya sea a la izquierda o a la derecha y de esta forma conservamos lasimetr��a dentro del diagrama de evoluciones.
célula deevolució
Figura 3.2: Mapeo para el caso r = h.
3.2. MAPEO LOCAL 21
Una vez identi�cado como se comporta el mapeo en los aut�omatas celularesse analizaran los diferentes tipos de mapeos que pueden originarse, estos tipos demapeos son muy importantes para poder analizar el comportamiento del aut�omatay obtener una buena clasi�caci�on de los mismos mapeos.
3.2 Mapeo local
El mapeo local [16] determina el comportamiento de los aut�omatas celulares den-tro del diagrama de evoluciones en localidades espec���cas. Estas propiedades laspodemos ver en el mismo diagrama de de Bruijn, donde la funci�on de transici�ondetermina el mapeo local para cada una de las vecindades existentes en un estadodado. Ahora formalizaremos estos conceptos para tener una idea m�as clara delmapeo local.
Sea � un conjunto no vacio de s��mbolos llamado alfabeto o estados. La car-dinalidad de � se denota como j�j. Una secuencia de longitud �nita de s��mbolosen � es llamada una cadena sobre �. El conjunto de todas las cadenas sobre � esdenotado por ��. Si n 2 P) �n es el conjunto de todas las cadenas de longitud nsobre �. Sea c una con�guraci�on sobre �. El conjunto de todas las con�guracionessobre � es denotado por C(�). El conjunto de todas las con�guraciones �nitassobre � es denotado por CF (�).
Sea n � 1, k � 1 y el mapeo � : �n ! �, entonces � es llamado un mapeolocal de k-s��mbolos de n-longitud si j�j = k, para � = f0; 1; : : : ; k � 1g. Si estoes verdadero, entonces el conjunto de todos los mapeos locales de k-s��mbolos den-longitud es denotado por Lk
n, por lo que � 2 Lkn.
Masakasu Nasu desarrolla el mapeo local �nito y no �nito de un modo generaly abstracto. Para comprender esta simbolog��a analizaremos un aut�omata celular(2,1) con k = 2 y r = 1. Si � es el conjunto del alfabeto o estados, entonces elconjunto de � para el aut�omata (2,1) esta representado como � = f0; 1g. Adem�ask es el n�umero de estados dentro del aut�omata y el n�umero de estados es dos porlo que k = 2, entonces la cardinalidad de � es igual al valor de k, si esta condici�onse cumple entonces ahora podemos calcular el valor de n.
Como n es la longitud de las cadenas sobre �, este es de�nido como el tama~node cada una de las vecindades, es decir, para este aut�omata (2,1) n = 3, ya quetenemos una c�elula central y un vecino a la izquierda y otro a la derecha tal comose hab��a de�nido en la Secci�on 1.1, por lo tanto el tama~no de cada una de lasvecindades 2r + 1 es igual a n. Consecuentemente �n denota el conjunto de todaslas cadenas de longitud n, este conjunto de cadenas no son m�as que las mismasvecindades que pueden llegarse a formar f(000), (001), (010), (011), (100), (101),(110), (111)g. Para el caso del aut�omata (2,1) tenemos ocho vecindades de tama~notres, compuestas por los estados que pertenecen a �.
Finalmente podemos determinar el mapeo local � : �n ! � para el aut�omata(2,1) de k�s��mbolos y n�longitud y una regla dada. Dado que, si tenemos ochovecindades diferentes de tama~no tres, entonces a cada una de ellas le correspondeun �unico estado de evoluci�on o estado al que mapea cada vecindad. Esto es lafunci�on de transici�on para un aut�omata (2,1) dada por '(xti�1; x
ti; x
ti+1) ! xt+1i
donde las x representan los estados, i la posici�on donde se encuentra cada estado
22 CAP��TULO 3. MAPEO LOCAL INDUCE MAPEO GLOBAL
dentro de la lattice y t representa el tiempo (generaci�on o iteraci�on) de cada unade las celulas en cierta con�guraci�on c, dentro del diagrama de evoluciones.
Sin embargo observemos la cantidad de mapeos que existen para cadenas delongitud n, este valor puede variar considerablemente de acuerdo al n�umero deestados y al radio de vecindad que contenga el aut�omata en estudio. Por lo que lafunci�on de transici�on ' depende de k y r.
Si l 2 P ) cl 2 CF (�), entonces cl es una con�guraci�on �nita de longitud l,por lo que se deduce que c 2 C(F ).
El mapeo local puede efectuarse tanto en con�guraciones �nitas cl como encon�guraciones no �nitas c. Este es un punto importante, una con�guraci�on �nitaes un vector rengl�on que se encuentra dentro de la lattice de longitud l; n puedeestar ubicado dentro de cualquier i��esimo sitio de la con�guraci�on, sea �nita ono �nita. Por lo tanto, un mapeo local puede efectuarse sobre con�guraciones no�nitas.
Aut�omata celular (2,1)
Si � = f0; 1g y k = 2 ) j�j = k. Si r = 1, entonces 2r + 1 = n = 3 por lo quela funci�on de transici�on para este caso es '(xti�1; x
ti; x
ti+1) ! xt+1i . Dada la regla
01111000 (30 en decimal) la funci�on de transici�on denota la siguiente tabla paramapeos locales sobre con�guraciones �nitas y no �nitas:
∑n = ∑3 ={ }
000 =001 =010 =011 =100 =101 =110 =111 =
estado 0 =estado 1 =
Ln = {∑n ∑}k
L3 = { { } { } }2
ϕ
... ...
... ...
... ...
...
...
si l = 14, entonces c14 C(F)∈ c C(F)∈
ϕ(0,0,0) 0ϕ(0,0,1) 1ϕ(0,1,0) 1ϕ(0,1,1) 1ϕ(1,0,0) 1ϕ(1,0,1) 0ϕ(1,1,0) 0ϕ(1,1,1) 0
3.2. MAPEO LOCAL 23
El diagrama de de Bruijn representa adecuadamente los mapeos locales paraaut�omatas celulares de orden (k; r). Para el caso del aut�omata celular (2,1) regla30 los mapeos estan dados por las aristas del diagrama siguiente:
00
1001
110 0
0
01 1
1
1
Figura 3.3: Mapeos locales para la regla 30.
Como podemos ver el mapeo local se deriva de una regla espec���ca para un valordado, a�un as�� Nasu de�ne el conjunto Lk
n como el conjunto de todos los mapeoslocales. Esto quiere decir que si tenemos un at�omata celular (2,1) con n = 3,
tendremos kk2r+1
mapeos locales.
Figura 3.4: Conjuntos de estados, con�guraciones y mapeos.
24 CAP��TULO 3. MAPEO LOCAL INDUCE MAPEO GLOBAL
3.3 Mapeo global
Sea i 2 Z y c 2 C(�) entonces f�;m es llamado un mapeo global [16] inducido por unmapeo local � desde un punto de vista m. Un mapeo f : C(�)! C(�) es llamadoglobal si f�;m = f para alguna m 2 Z. Y sea f un mapeo global de � 2 Lk
n. Si
f̂ : CF (�)! CF (�) es de�nido como f̂ (c) = f para toda c 2 CF (�), entonces f̂ esllamado un mapeo global �nito de �.
Sea x una cadena entonces lg(x) denota la longitud de x. Sea � una secuencia delongitud cero y adem�as es un cadena. Entonces para alguna x 2 ��, denotamos a x̂una con�guraci�on �nita de c 2 CF (�) tal que si x 6= � entonces c0c1 � � � clg(x)�1 = x
por lo tanto ci = 0 para todo i < 0 y para todo i � lg(x). Pero si x = � entoncesci = 0 8 i 2 Z.
Decimos que un mapeo local induce un mapeo global por que el mapeo globalconserva todas las propiedades locales a trav�es de todas las con�guraciones. Estaspropiedades globales representadas por � son las que determinan el comportamientodel mapeo global a trav�es del tiempo. Desarrollando de una manera m�as explicitaejempli�caremos las de�niciones de los p�arrafos anteriores sobre un aut�omata bi-nario.
Como de�nimos en la Secci�on 3.2, � representa los mapeos locales de una regla enparticular. Entonces para una � 2 Lk
n sobre una con�guraci�on c 2 C(�) denotamosun mapeo global desde un punto de vista m y una posici�on i denotado por,
(f�;m(c))i = �(cm+icm+i+1 � � � cm+i+n�1): (3.1)
Si k = 2 y r = 1 entonces n = 3. Si i = 0 y m = 0 entonces el mapeo global(f�;0(c))0 se representa como:
(f�;0(c))0 = �(c0c1c2)
f
..
..
..
..
σ
por lo que se deduce que �(c0c1c2) = x̂, entonces la condici�on i < 0 e i � lg(x)determina los l��mites de lg(x) dentro una con�guraci�on c 2 CF (�).
Si i = 0 y m = �1 entonces el mapeo global (f�;�1(c))0 se representa como:
(f�;�1(c))0 = �(c�1c0c1)
f
..
..
..
..
σ
podemos apreciar que el sub��ndice i indica la posici�on que ocupan cada una delas con�guraciones ci dentro de la cadena x; m indica el punto de vista dondese localizan estas cadenas. Las condiciones establecidas por i denotan un mapeoglobal �nito de � denotado por f̂ : CF (�)! CF (�).
3.3. MAPEO GLOBAL 25
Si f̂ representa el mapeo de las con�guraciones �nitas del conjunto CF (�) en-tonces lg(x) es igual a l, donde l 2 P y denota el tama~no de cualquier con�guraci�oncl 2 CF (�).
cl
f
Figura 3.5: Mapeo global del conjunto CF (�).
Por lo que concluimos que f̂ (cl) = f para un mapeo global �nito. N�otese quese emplea la notaci�on original [16] c 2 CF (�) con la notaci�on propuesta en esteescrito cl 2 CF (�), donde la �nalidad es la misma pero tratando de especi�car conmayor detalle los elementos que pertenecen al conjunto CF (�).
Finalmente desarrollamos el mapeo global para con�guraciones no �nitas. Paraun mapeo global de una con�guraci�on c 2 C(�) la correspondencia esta dada porlas con�guraciones mismas como elementos del conjunto C(�). El mapeo globalf : C(�)! C(�) es el mapeo de las mismas con�guraciones de c 2 C(�).
... ...
... ...
... ...
...
...
c
f
Figura 3.6: Mapeo global del conjunto C(�).
Por lo tanto f�;m = f denota un mapeo global por que las propiedades localesestablecidas por � y la localizaci�on de estas con�guraciones denotadas por m, sonlas mismas para toda con�guraci�on c 2 C(�).
3.3.1 Diagrama de transiciones
Los mapeos globales derivados por los mapeos locales restringidos por una � part��cularofrecen un nuevo enfoque de estudio basado en las mismas con�guraciones cl 2CF (�). Si cl 2 CF (�) es una cadena de longitud lg(x)= l, entonces cl es un estadoglobal.
Con esta de�nici�on podemos contruir un nuevo diagrama, conocido como di-
agrama de transiciones [13]. Estos diagramas de transiciones estan formados por
26 CAP��TULO 3. MAPEO LOCAL INDUCE MAPEO GLOBAL
todos los estados globales del conjunto de CF (�). Si l representa el tama~no deuna con�guraci�on cl, entonces tenemos kl estados globales. Estos diagramas detransiciones tambi�en son conocidos como �arboles top�ologicos [18] donde cada nodorepresenta un estado global y las echas indican la transici�on en un paso. Se tieneuna ra��z c��clica formada por uno o m�as estados globales, de esta ra��z se desprendenramas formadas por las mismas transiciones y �nalmente estas ramas contienenhojas donde estas hojas representan la con�guraci�on inicial (para algunos casos)del diagrama de evoluciones. La funci�on de transici�on que determina un mapeoglobal se representa como:
�(xt0; xt1; : : : ; x
tl�1) ! xt+10 ; xt+11 ; : : : ; xt+1l�1 : (3.2)
hoja
raíz
rama
Figura 3.7: �Arbol top�ologico.
Como se hab��a se~nalado los nodos de tal gr�a�ca son las con�guraciones �ni-tas de tama~no l. Si tenemos un aut�omata con k = 2 y r = 1 podemos formarcon�guraciones de tama~no l � 2 para alguna � 2 Lk
n.
1
2
3
4
6
7
8
9 11
12
13 14
112741811127
= 1(23)+1(22)+0(21)+0(20)
Figura 3.8: Transiciones globales.
Los valores que toman cada uno de los nodos dentro del diagrama de transicionesse obtienen a trav�es de la suma de los valores de cada una de las c�elulas m�ultiplicadaspor su potencia correspondiente a la posici�on que ocupan cada una de ellas. Sitenemos un aut�omata binario con k = 2, r = 1 y l = 4, entonces tenemos kl
posibles con�guraciones formadas por elementos que pertenecen a �. Para estecaso son 16 con�guraciones de tama~no cuatro que pertenencen al conjunto CF (�).
3.4. ANCESTROS 27
3.4 Ancestros
Dentro del diagrama de evoluciones podemos observar el comportamiento de losaut�omatas celulares restringidos por una regla dada, estas son generadas a partirde una con�guraci�on inicial aleatoria o predeterminada. La construcci�on de estasmismas con�guraciones a trav�es del tiempo denotan ancestros [9] de una con�gu-raci�on ct�1l para una con�guraci�on ctl en toda la lattice.
Rule
configuración inicialaleatoria c0
ci−1 es un ancestro de
la configuración ci
configuración final
c2
c3
c4
c5
c6
c7
c1
Figura 3.9: Ancestros.
Como podemos apreciar los ancestros implican el hecho de que una con�guraci�ontenga al menos un antecesor a trav�es del tiempo. Esto se puede visualizar a trav�esde un mapeo, donde el mapeo determinar�a los tipos de ancestros que podemosobtener en el diagrama de evoluciones o transiciones.
3.5 Clasi�caci�on de los mapeos
3.5.1 Jard��n del Ed�en implica mapeo inyectivo
Un mapeo inyectivo [16] es cuando a lo m�as tenemos un ancestro. Sea A el conjuntode las con�guraciones �nitas CF (�) en el tiempo t� 1 y B el conjunto de las con-�guraciones �nitas CF (�) en el tiempo t. Entonces de�nimos un mapeo inyectivosi existe una correspondencia uno a uno [17] del conjunto A al conjunto B.
BA CF
Figura 3.10: Mapeo inyectivo.
28 CAP��TULO 3. MAPEO LOCAL INDUCE MAPEO GLOBAL
El t�ermino Jard��n del Ed�en signi�ca que existen cadenas que no pueden serconstruidas a partir de otras cadenas. Es decir, si tenemos una con�guraci�on cl 2CF (�) esta con�guraci�on s�olo puede ser la con�guraci�on inicial del conjunto deevoluciones y nunca podremos obtenerla a trav�es del tiempo. Entonces si existe unelemento en el conjunto A que no corresponda con ning�un elemento del conjuntoB, este elemento es un Jard��n del Ed�en.
Dada la naturaleza del surgimiento de este f�enomeno las caracter��sticas quedescriben el origen de estos estados, son a�un m�as complejas y que no desarrollaremosen este escrito. Sin embargo existen art��culos tales como los de S. Amoroso y G.Cooper [14], Moore [6], McIntosh [7] y Sven Skyum [15]. Donde se determina demanera rigurosa y formal el surgimiento de tales con�guraciones.
Una manera de detectar y obtener las con�guraciones pertenecientes al Jard��ndel Ed�en, es construir el diagrama de subconjuntos. Examinemos un aut�omatabinario dado por la regla 18. Si existe alguna secuencia que vaya del conjuntom�aximo al conjunto m��nimo esta cadena es una cadena perteneciente al Jard��n delEd�en.
0
1 2
3
4
5 6
7
8
9
10
11
12
1314
15
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34 35
36
37
38
39
40
41 42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66 67
68
69 70 71
72
73
74 75
76
77 78 79
80
81
82 83 84
85 86 87
88
89 90 91
92
93 94
95
96
97
98 99
100
101 102 103
104
105
106 107
108
109 110 111
112
113
114 115 116
117 118 119
120
121 122 123
124
125 126 127
Figura 3.11: Jard��n del Ed�en.
En la Figura 3.11 tenemos el diagrama de subconjuntos de la regla 18, con todassus clases unitarias y todos los posibles caminos entre ellas. La expresi�on regularformada por la cadena 1110* denota una con�guraci�on perteneciente al Jard��n delEd�en, dado que si tenemos cadenas que empiecen con 111 y concatenen con 0*para cualquier longitud l de cualquier cl 2 CF (�). Entonces todas estas con�gura-ciones pertenecen al Jard��n del Ed�en. El diagrama de transiciones con�rma nuestrade�nici�on, ya que para cualquier anillo de longitud l la con�guraci�on 1110* es unahoja del �arbol top�ologico, por lo tanto se deduce que esta con�guraci�on carece deancestros y presenta un mapeo inyectivo.
3.5. CLASIFICACI �ON DE LOS MAPEOS 29
3.5.2 Ancestros m�ultiples implica mapeo suryectivo
Un mapeo suryectivo [16] es cuando tenemos al menos un ancestro. Sea A el con-junto de las con�guraciones �nitas CF (�) en el tiempo t � 1 y B el conjunto delas con�guraciones �nitas CF (�) en el tiempo t. Entonces de�nimos un mapeosuryectivo si existe una correspondencia sobre [17] del conjunto A al conjunto B.
BA CF
Figura 3.12: Mapeo suryectivo.
Esto quiere decir que siempre existir�a al menos una imagen del conjunto A sobreel conjunto B. Dentro del diagrama de evoluciones implica que una con�guraci�oncl 2 CF (�) tiene uno o m�as ancestros, esto es podemos construir esa misma cadenaa partir de una o m�as cadenas en el tiempo t� 1.
component number 0
90
Figura 3.13: Mapeo suryectivo regla 90.
El mapeo suryectivo tiene la caracter��stica de que no existen con�guracionespertenecientes al Jard��n del Ed�en, esto se debe por que todas las con�guracionestienen uno o m�as ancestros. Si examinamos el aut�omata binario regla 90 en laFigura 3.13 podemos observar dentro el �arbol topol�ogico para las con�guracionescl con l = 8 localizados en una i-�esima posici�on, con�guraciones cl;i 2 CF (�)con Ancestros � 1. El diagrama de transiciones es �util para poder observar lasm�ultiplicidades que existen sobre las mismas transiciones. Sin embargo podemosveri�car esta propiedad apartir del mismo diagrama de de Bruijn y el diagrama de
30 CAP��TULO 3. MAPEO LOCAL INDUCE MAPEO GLOBAL
subconjuntos.De manera informal, el diagrama de de Bruijn nos indica que un mapeo es
suryectivo si el n�umero de ligas dado por alg�un elemento que pertenece a � es iguala cada uno de los dem�as elementos que pertenecen a � para el caso cuando r = h.Si analizamos las matrices de conectividad y el mapeo es suryectivo entonces:
jMi;j(0)j = jMi;j(1)j = : : : = jMi;j(k � 1)j 8 k 2 �.
El diagrama de subconjuntos debe de carecer de secuencias que vayan del con-junto m�aximo al conjunto m��nimo, esto implica que no existen con�guracionespertenecientes al Jard��n del Ed�en. Para veri�car con mayor exactitud todas estasm�ultiplicidades [2] [16] podemos construir el diagrama de parejas y analizar lassecuencias que tienen uno o m�as ancestros. Regresemos al aut�omata binario regla90 cuyo mapeo es un mapeo suryectivo.
0
1
2
3
4
5 6
7
8
910
11
12
13
14
15
(0,0) (0,1) (0,2) (0,3)
(1,0) (1,1) (1,2) (1,3)
(2,0) (2,1) (2,2) (2,3)
(3,0) (3,1) (3,2) (3,3)
A-matrix (zero-links)
1 0 0 0
0 0 1 0
0 1 0 0
0 0 0 1
B-matrix (one-links)
0 1 0 0
0 0 0 1
1 0 0 0
0 0 1 0
0 0
1 2 2 1
3 3 0
1 1
3
2
0 3
2
(0,0)
(1,0)
(2,0)
(3,0)
(1,0) (1,1)
(2,1)
(3,1)
(2,0) (2,1) (2,2)
(3,2)(3,0) (3,1) (3,2) (3,3)
Figura 3.14: Propiedades de un mapeo suryectivo.
En la Figura 3.14 tenemos que las matrices de conectividad por estado para laregla 90 cumple con la condici�on de que la cardinalidad de la matriz A es igual a lacardinalidad de la matriz B, esto implica que el diagrama de de Bruijn debe tenerigual n�umero de aristas del estado cero y del estado uno. El diagrama de subconjun-tos nos indica que no existe ruta alguna que vaya del conjunto m�aximo al conjuntom��nimo, adem�as las posibles secuencias que pueden llegarse a formar no excedende cuatro transiciones a lo m�as. Esto nos indica que si construimos sus respec-tivos �arboles topol�ogicos ellos tendran una altura m�axima de cuatro transicionesy adem�as sobre la misma clase unitaria, ya que las clases unitarias se encuentranautocontenidas en ciclos de longitud mayor igual que uno y menor igual que cuatrosin salir de estas. Finalmente el diagrama de parejas con�rma el mapeo suryectivo,pues nos muestra los ciclos que se forman fuera de la diagonal lo que implica queexisten secuencias de cadenas que tienen m�as de un posible ancestro.
3.5. CLASIFICACI �ON DE LOS MAPEOS 31
3.5.3 Ancestros �unicos implica mapeo biyectivo
Un mapeo biyectivo [16] es cuando tenemos un �unico ancestro. Sea A el conjuntode las con�guraciones �nitas CF (�) en el tiempo t� 1 y B el conjunto de las con-�guraciones �nitas CF (�) en el tiempo t. Entonces de�nimos un mapeo biyectivosi existe una correspondencia uno a uno y adem�as sobre [17] del conjunto A alconjunto B.
BA CF
Figura 3.15: Mapeo biyectivo.
Como podemos ver en la Figura 3.15 el mapeo biyectivo implica que por cadaelemento que existe en el conjunto A debe de existir un mapeo �unico para cada unode los elementos del conjunto B.
El mapeo biyectivo es la intersecci�on del mapeo inyectivo y el mapeo suryectivo[19], por lo que el mapeo biyectivo carece de con�guraciones pertenecientes al Jard��ndel Ed�en y con�guraciones con m�ultiples ancestros.
mapeoinyectivo biyectivo
mapeosuryectivo
Esto quiere decir que para toda con�guraci�on cl 2 CF (�) en el tiempo t, estacon�guraci�on tiene un �unico ancestro en el tiempo t � 1 y un �unico sucesor enel tiempo t + 1. El mapeo biyectivo juega un papel muy importante dentro delestudio de los aut�omatas celulares reversibles, las mismas propiedades globales quemani�estan este tipo de mapeo a sido uno de los principales puntos de investigaci�on[20] en los �ultimos a~nos. Es importante se~nalar que el mapeo biyectivo presentapropiedades muy importantes tanto gr�a�cas como matriciales. La determinaci�ony representaci�on adecuada de los aut�omatas reversibles la trataremos con mayordetalle en el cap��tulo siguiente, mencionando algunos algoritmos existentes paraobtener tales aut�omatas, as�� como sus propiedades elementales para una mejoridenti�caci�on de los mismos.
32 CAP��TULO 3. MAPEO LOCAL INDUCE MAPEO GLOBAL
Por �ultimo dentro del diagrama de transiciones el mapeo biyectivo se comportade manera c��clica como se puede observar en la Figura 3.16; su representaci�onde acuerdo a la de�nici�on se~nalada anteriormente ilustra de manera precisa estecomportamiento para cualquier con�guraci�on cl 2 CF (�) 8 l � 2, en este caso elaut�omata celular en estudio es un aut�omata binario regla 15. Los dos primerosdiagramas de transiciones para las con�guraciones globales tienen una longitud del = 2, en el diagrama de cuatro nodos l = 4, en el diagrama de seis nodos l = 6, enel diagrama de ocho nodos l = 8 y en el �ultimo diagrama de diez nodos l = 10.
1
4
16
64
256
511
895
991
1015
1021
1
4
16
64
127 223
247 253
1
4
16 31
55
61
1 4
7
13
0 3
1
Figura 3.16: Transiciones biyectivas.
Cap��tulo 4
Grados de Reversibilidad
Se le denomina \Grados de Reversibilidad" a aquellos aut�omatas celulares que noson reversibles pero que bajo ciertas caracter��sticas estos aut�omatas tienen com-portamientos reversibles. Para comprender mejor este punto de vista, daremosuna peque~na introducci�on sobre los Aut�omatas Celulares Reversibles, mencionare-mos algunos algoritmos y posteriormente describiremos con detalle estos tipos deaut�omatas con grados de reversibilidad.
4.1 Aut�omatas celulares reversibles
El estudio sobre aut�omatas celulares reversibles no ha sido resuelto en su totali-dad hasta nuestros d��as para todos los casos posibles, sin embargo se han logradoavances muy importantes que nos han permitido comprender de una manera m�asclara la explicaci�on de este comportamiento. Mencionaremos de manera general lascaracter��sticas m�as importantes para identi�car aut�omatas celulares reversibles.
Los aut�omatas celulares reversibles se caracterizan por tener un mapeo inyectivoy a la vez suryectivo, es decir tienen un mapeo biyectivo, carecen de con�guracionespertenecientes al Jard��n del Ed�en y tampoco tienen m�ultiples ancestros. Esto sig-ni�ca que los �arboles topol�ogicos estan constituidos s�olo de puras ra��ces c��clicas, noexisten ramas ni hojas. Trabajaremos con un aut�omata (4; h) para tener una ideam�as clara de estos conceptos.
El aut�omata celular de la Figura 4.1 ilustra algunas condiciones b�asicas paradetectar si el aut�omata es reversible o no. Mencionaremos s�olo algunas pues esteestudio se ha desarrollado detalladamente en [21].
Una primera condici�on es que los estados deben existir en igual n�umero en el di-agrama de de Bruijn, esto es, debe de cumplir el teorema deM�ultiplicidad Uniforme
[2] [16] [11] que nos dice; si tenemos un estado con un n�umero de ancestros igualal n�umero de nodos del diagrama de de Bruijn, entonces para toda concatenaci�onque realizemos por la izquierda o por la derecha el n�umero de ancestros debe ser elmismo.
33
34 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
(0,0)
(1,1)
(2,2)
(3,3)
0
1 2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1314
15
0 0 0
1 2
0
2 1 1
0
1 1
3 0 3
1
0
2
0 3
2 2 2
3
1 2 1
3 3
2
3 3
Figura 4.1: Aut�omata reversible (4; h) regla F5A0F5A0.
La segunda implica que en el diagrama de subconjuntos no deben existir cade-nas que vayan del conjunto m�aximo al conjunto m��nimo y adem�as que no existansecuencias de estados que formen ciclos dentro de las mismas clases unitarias, yaque las secuencias deben estacionarse en una clase unitaria del diagrama sin pasar aotra clase unitaria, es decir, estacionarse en un s�olo nivel o en su defecto llegar de uns�olo paso al conjunto m�aximo o al conjunto m��nimo. Esta propiedad va asociada ala primera condici�on ya que si el aut�omata cumple con el teorema de m�ultiplicidaduniforme, tambi�en debe cumplir con el teorema de los �Indices de Welch [2] [16][11] que nos dice; si todas las secuencias posibles que se encuentran dentro de lasclases unitarias que describen los mismos ��ndices de Welch ya sea por la izquierdao por la derecha, forman cadenas de longitud mayor igual que uno y menor igualal n�umero de nodos del diagrama de de Bruijn, esto nos indica que debe existir un�unico ancestro.
La tercera propiedad es analizar el diagrama de parejas que nos ayuda a veri-�car la nula existencia de ciclos fuera de la diagonal principal, es decir no existenm�ultiples ancestros. Los ciclos que existen dentro de la diagonal principal se debepor que los nodos de la diagonal principal no son m�as que los mismos nodos deldiagrama de de Bruijn.
Regresando a la Figura 4.1 podemos identi�car estas propiedades mencionadasen el p�arrafo anterior, las matrices de conectividad derivadas del diagrama de deBruijn por estado, contienen el mismo n�umero de elementos por cada uno de los
4.2. ALGUNOS ALGORITMOS EXISTENTES 35
estados posibles, lo que implica que en el diagrama de de Bruijn deben existirigual n�umero de aristas por cada uno de los estados. El diagrama de subconjuntosmuestra todas las posibles secuencias originadas desde cualquier nodo, es decir consus cuatro clases unitarias construidas. Si seguimos cualquier secuencia podemosveri�car como de la clase unitaria uno sube a la clase unitaria dos o baja al conjuntovacio, la clase unitaria tres s�olo baja a la clase unitaria dos, la clase unitaria cuatrobaja a los nodos 12 y 3 de la clase unitaria dos, a estos nodos tambi�en se lesconoce como nodos atractores. Por lo que deducimos que la clase unitaria niveldos es la clase que contiene las propiedades de los ��ndices de Welch y cumple conla propiedad de que toda secuencia que exista dentro de esta clase debe de sermayor igual a uno y menor igual al n�umero de nodos del diagrama de de Bruijn.Finalmente podemos veri�car que el aut�omata presenta un mapeo biyectivo y carecede m�ultiples ancestros ya que se a gr�a�cado su respectivo diagrama de parejas con laopci�on s�olo ciclos y observamos que no existen ciclos fuera de la diagonal principalcon lo que se determina que el aut�omata celular es reversible.
Existen a�un m�as sutilezas por analizar, pero este no es el �n de esta secci�on.Si se desea un mayor an�alisis de estas propiedades se puede consultar la siguientebibliograf��a [2] [16] [20] [11] [10] [21], donde se desarrolla con gran profundidad yde manera formal la demostraci�on y representaci�on de tales teoremas.
4.2 Algunos algoritmos existentes
Los algoritmos para obtener aut�omatas celulares reversibles que mencionaremos enesta secci�on son dos; el primero fue desarrollado por Edward Fredkin (1990) y elsegundo fue desarrollado por David Hillman (1991).
4.2.1 Algoritmo de Fredkin
Fredkin [10] descubri�o que la paridad o la operaci�on or exclusivo produce replicasde patrones de manera interesante dentro de los aut�omatas celulares, con lo quedesarrolla un algoritmo para obtener reglas reversibles de una regla original dada.
La regla de evoluci�on propuesta es para dos generaciones de c�elulas. Sea xti lac�elula que se encuentra en la i��esima posici�on dentro de la lattice en el tiempo t,entonces si
xt+1i = '(xti�1; xti ; x
ti+1) (4.1)
la regla de evoluci�on para el caso de un aut�omata binario (2,1), la nueva regla estadada por:
xt+1i = '(xti�1; xti; x
ti+1) � xt�1i = �(xt�1i ; xti�1; x
ti ; x
ti+1) (4.2)
adem�as este algoritmo puede ser usado de forma invertida, es decir operar con lac�elula xt+1i para obtener la c�elula xt�1i como se denota a continuaci�on:
xt�1i = '(xti�1; xti; x
ti+1) � xt+1i = ��1(xt+1i ; xti�1; x
ti; x
ti+1): (4.3)
36 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
Dadas las propiedades algebraicas del or exclusivo, alguna otra funci�on invertiblede dos variables puede ser usada en lugar de �, para funciones booleanas puede serel caso de la operaci�on del nor exclusivo (equivalencia).
4.2.2 Algoritmo de Hillman
Hillman [20] hace notar que los aut�omatas celulares reversibles no s�olo dependende la regla de evoluci�on, si no que hay otros factores que intervienen en tal procesoy este es el caso del tama~no del anillo de evoluci�on.
Sea C una cadena de x c�elulas en el tiempo t, de este modo C est�a completa-mente determinado por la cadena de c�elulas P de longitud x + d� 1 en el tiempot� 1, donde d es el tama~no de la vecindad del aut�omata.
1. Si � es una con�guraci�on en C, sea P� el conjunto de con�guraciones lascuales de acuerdo a una regla de evoluci�on dada generan �.
2. Sea Bj la j-�esima con�guraci�on presente en P�, entonces formamos una tablaQ� la cual su j-�esimo elemento ser�a igual a (b�(j); e�(j)), donde b�(j) es elconjunto de las primeras d � 1 c�elulas en Bj y e�(j) es el conjunto de las�ultimas d� 1 c�elulas en Bj .
3. Finalmente formamos Rw como el conjunto de todas las tablas posibles Q�
dado un ancho w especi�cado. Si w > 1 entonces Rw se obtiene de la con-catenaci�on de R1 y Rw�1 para cada elemento Q� de Rw�1 y Q� de R1, unoobtiene un elemento Q� de Rw despu�es de comparar cada entrada Q�(i) concada entrada Q�(j), si (e�(i) = b�(j)) entonces a~nadimos a Q� una entradam tal que b� (m) = b�(i) y e� (m) = e�(j). El proceso recursivo empiezacalculando R1 directamente de la regla de evoluci�on.
4. Los elementos Rw contienen tablas Qi con las listas de las primeras y las�ultimas d� 1 c�elulas de cada ancestro de una cadena de longitud w especi�-cada. Las primeras d�1 c�elulas deben ser iguales a las �ultimas d�1 c�elulas siexiste un ancestro, ya que su ancho ser�a de w+ d� 1. As�� el j-�esimo ancestroexistir�a si y s�olo si bi(j) = ei(j). Por lo tanto, si el aut�omata es reversiblecada tabla Qi debe tener una y s�olo una entrada j tal que bi(j) = ei(j).
5. El algoritmo para hasta un ancho w especi�cado.
4.3 Aut�omatas celulares con grados de reversibil-
idad
Como hab��amos se~nalado en el primer p�arrafo del Cap��tulo 4 los grados de reversibil-idad se mani�estan en aut�omatas celulares que no son propiamente reversibles. Hill-man [20] hace un estudio an�alogo de estas caracter��sticas ofreciendo un algoritmopara determinar estas propiedades, aunque el �n de este algoritmo es la determi-naci�on de los aut�omatas celulares reversibles, donde el c�omputo se hace cada vezm�as lento conforme va aumentando el tama~no de w.
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 37
Dentro de los aut�omatas celulares tenemos con�guraciones �nitas cl 2 CF (�)que pueden ser de tama~no par o impar, donde su evoluci�on es reversible para cier-tas con�guraciones dadas. Esto signi�ca que estas con�guraciones tienen un �unicoancestro, carecen de con�guraciones pertenecientes al Jard��n del Ed�en y m�ultiplesancestros. Nuestro estudio se enfoca en las matrices de conectividad por estadodel diagrama de de Bruijn que determinan las propiedades fundamentales de estascaracter��sticas y representaremos de manera formal. El estudio se realizar�a particu-larmente para el aut�omata (4; h) e intercalando un aut�omata (2,1) para ejempli�carcon mayor rapidez estas propiedades, ofreciendo adem�as una perspectiva para todoslos dem�as casos posibles.
4.3.1 Matriz de de Bruijn simb�olica
El uso del lenguaje de expresiones regulares puede formar expresiones simb�olicassencillas o complejas, cuyas operaciones estan constituidas principalmente por launi�on, concatenaci�on e iteraci�on. Otra operaci�on que es de gran �utilidad es eltranslape entre dos cadenas cuya representaci�on se puede denotar con el s��mbolo �.Si las palabras ax y yb consisten de las letras a y b unidas por las palabras x y y,entonces:
ax � yb =
�axb x = y
� c:o:c
donde � es el conjunto vacio.Con tal notaci�on una matriz de de Bruijn simb�olica [10] puede ser de�nida como:
Di;j = i � j (4.4)
la forma simb�olica de dicha matriz es construida de la siguiente manera para unaut�omata (2,1)
D =
2664
000 001 : :
: : 010 011100 101 : :
: : 110 111
3775 :
Donde los puntos representan el conjunto vacio y los elementos los translapesde los mismos ��ndices de la matriz. Adem�as tales matrices deben ser m�ultiplicadasbajo la operaci�on �, para multiplicar los elementos individuales de la matriz. Por logeneral es poco usual trabajar con la matriz simb�olica totalmente llena, sin embargosirve para obtener una representaci�on muy expl��cita de los bloques de evoluci�on quepodemos generar.
A trav�es de las matrices simb�olicas podemos obtener las matrices de evoluci�ontambi�en originada del diagrama de de Bruijn. Sea la n-�esima potencia de una matriz
38 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
M , cuya matriz contiene todas las posibles palabras de longitud n distribuida atrav�es de toda la matriz de acuerdo al translape de los ��ndices que son construidospor las mismas letras de longitud n. Es decir, los elementos de la matriz sonindexados por su vecindad parcial inicial y �nal.
Para obtener la evoluci�on de una con�guraci�on dada consideremos una variantede la Eq. 4.4, que describe la evoluci�on de las vecindades individualmente,
Si;j = '(i � j) (4.5)
que a su vez puede ser descompuesta en la siguiente suma:
S =k�1Xi=0
S(k) (4.6)
para de�nir �nalmente
S(k)i;j =
�k '(i � j) = k
� c:o:c: (4.7)
Entonces la c�elula de evoluci�on es insertada dentro de la matriz simb�olica, estosigni�ca que las cadenas con sus respectivas c�elulas de evoluci�on aparecen comoelementos del producto de las mismas matrices. Por lo tanto denotamos a (i�j)r+1como el estado de la c�elula central de su vecindad delimitada por su radio r.
De esta manera la Eq. 4.4 esta de�nida por
si;j = (i � j)r+1 (4.8)
que es adem�as descompuesta en una suma,
s =k�1Xi=0
s(k) (4.9)
de�niendo
s(k)i;j =
�(i � j)r+1 '(i � j) = k
� c:o:c: (4.10)
Por lo que se deduce que la c�elula central no es precisamente la que de�ne lasmatrices s(i), frecuentemente un ancestro esta en un sitio seleccionado por la mismac�elula de evoluci�on.
A�un podemos obtener una tercera variante sobre las matrice simb�olicas de deBruijn y esta es una matriz num�erica, cuyo prop�osito es meramente contar el n�umerode im�agenes, aunque representandolos de otra forma. La variante �nal de la Eq.4.4 es representada como
Di;j =
�1 '(i � j) 6= �
0 c:o:c; (4.11)
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 39
dada esta de�nici�on alternativa de la matriz de de Bruijn todav��a la podemos de-scomponer en una suma
D =
k�1Xi=0
N(k) (4.12)
y �nalmente de�nimos
N(k)i;j =
�1 '(i � j) = k
0 c:o:c: (4.13)
El an�alisis que realizaremos a continuaci�on para algunas reglas en especial escon el �n de detectar el caso m�as sencillo hasta el caso que puede presentar ciertascaracter��sticas un poco enredosas.
40 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
4.3.2 Con�guraciones de tama~no par e impar
Cuando nos referimos al tama~no (ancho) de la con�guraci�on par o impar, es por elvalor que toma l para una con�guraci�on cl 2 CF (�).
Sea n 2 P entonces de�nimos una con�guraci�on de tama~no par si l = 2n yde�nimos una con�guraci�on de tama~no impar si l = 2n+ 1.
� Si n = 1) l = 2(1) por lo que la con�guraci�on cl es de tama~no par.
cl =
� Si n = 1) l = 2(1) + 1 por lo que la con�guraci�on cl es de tama~no impar.
cl =
� Si n = 2) l = 2(2) por lo que la con�guraci�on cl es de tama~no par.
cl =
cl =
� Si n = 2) l = 2(2) + 1 por lo que la con�guraci�on cl es de tama~no impar.
Y as�� sucesivamente hasta un n-�esimo n�umero que determinar�a el valor de l parauna con�guraci�on cl 2 CF (�).
4.3.3 Aut�omata (2,1) regla 45
El aut�omata celular (2,1) regla 45 presenta grados de reversibilidad para con�gu-raciones de tama~no impar, tomamos este aut�omata como un ejemplo pr�actico yaque para mostrar de manera detallada estas propiedades para el aut�omata (4; h) eltrabajo es demasiado laborioso y poco pr�actico, siendo que la �nalidad es la mismapara todos los casos.
La matriz de de Bruijn simb�olica para el aut�omata (2,1) presentada en la Secci�on4.3.1, es general para todo aut�omata con estos valores, ya que sus elementos sonlas mismas vecindades que forman la regla de evoluci�on.
111100001100110010101010
regla = 10110100
=) D =
2664
000 001 : :
: : 010 011100 101 : :
: : 110 111
3775
Ahora bien sabemos de antemano que este aut�omata posee un mapeo suryec-tivo, es decir carece de con�guraciones pertenecientes al Jard��n del Ed�en y tienem�ultiples ancestros. Sin embargo lo curioso de esta regla es que tiene comportamien-tos reversibles para con�guraciones de tama~no impar y para que esta propiedad secumpla es necesario que el aut�omata posea un mapeo biyectivo, o sea que tenga un�unico ancestro por cada con�guraci�on.
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 41
Si construimos una tabla de vecindades para obtener sus respectivas c�elulas deevoluci�on, estas vecindades estan denotadas por k2r+1 posibles combinaciones, paraobtener con�guraciones de longitud l = 1; 4.
l = 1 l = 2 l = 3 l = 4000! 1 0000! 11 00000! 111 000000! 1111001! 0 0001! 10 00001! 110 000001! 1110010! 1 0010! 01 00010! 101 000010! 1101011! 1 0011! 01 00011! 101 000011! 1101100! 0 0100! 10 00100! 010 000100! 1010101! 1 0101! 11 00101! 011 000101! 1011110! 0 0110! 10 00110! 010 000110! 1010111! 0 0111! 10 00111! 010 000111! 1010
1000! 01 01000! 101 001000! 01011001! 00 01001! 100 001001! 01001010! 11 01010! 111 001010! 01111011! 11 01011! 111 001011! 01111100! 00 01100! 100 001100! 01001101! 01 01101! 101 001101! 01011110! 00 01110! 100 001110! 01001111! 00 01111! 100 001111! 0100
10000! 011 010000! 101110001! 010 010001! 101010010! 001 010010! 100110011! 001 010011! 100110100! 110 010100! 111010101! 111 010101! 111110110! 110 010110! 111010111! 110 010111! 111011000! 001 011000! 100111001! 000 011001! 100011010! 011 011010! 101111011! 011 011011! 101111100! 000 011100! 100011101! 001 011101! 100111110! 000 011110! 100011111! 000 011111! 1000
100000! 0111100001! 0110100010! 0101100011! 0101100100! 0010100101! 0011100110! 0010100111! 0010101000! 1101101001! 1100101010! 1111101011! 1111101100! 1100101101! 1101101110! 1100101111! 1100110000! 0011110001! 0010110010! 0001110011! 0001110100! 0110110101! 0111110110! 0110110111! 0110111000! 0001111001! 0000111010! 0011111011! 0011111100! 0000111101! 0001111110! 0000111111! 0000
Tabla 4.1: Tabla de evoluciones con r = 1; 1:5; 2 y 2:5.
Si r = 1 entonces tenemos 22(1)+1 = 8 posibles bloques de evoluciones, si r = 1:5entonces tenemos 16 posibles bloques y as�� sucesivamente. El crecimiento es pordem�as exponencial, si hubieramos trabajado con el aut�omata (4; h) los valores porcolumna serian 64, 256, 1024 y 4096 respectivamente. Por lo que el estudio hubierasido muy laborioso por realizar.
42 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
Para el caso cuando r = 1 tenemos que sus bloques de evoluciones coinciden conlas mismas vecindades del aut�omata y sus respectivas c�elulas de evoluci�on; se puedeobservar que en este caso existen igual n�umero de ceros y de unos en las c�elulasde evoluci�on de estos bloques. A esta propiedad se le conoce como m�ultiplicidaduniforme, esto es cada uno de los estados tiene el mismo n�umero de im�agenes quelos dem�as estados que conforman el aut�omata celular.
En este caso el estado cero tiene cuatro im�agenes y el estado uno tambi�en,
101011010000 1
111110100001 0
Tabla 4.2: Con�guraciones con l = 1.
esto quiere decir que con las cadenas 001, 100, 110 y 111 podemos construir un 0en la siguiente generaci�on. Ahora bien si las dos c�elulas de la izquierda coincidencon las dos c�elulas de la derecha podemos translapar estas c�elulas con la �nalidadde determinar que con�guraci�on es un posible ancestro de las c�elulas de evoluci�onen los estados globales.
Este concepto es m�as visible para con�guraciones de tama~no mayor igual quedos, ya que podemos formar bloques de evoluciones de tama~no cuatro y obtenercon�guraciones de tama~no dos con sus respectivas transiciones.
1011101001010000 11
1111111011001001 00
Tabla 4.3: Con�guraciones con l = 2.
Como podemos observar en la Tabla 4.3 para las c�elulas de evoluci�on 00 elbloque 1111 cumple con la condici�on de tener la misma pareja de estados en laizquierda como en la derecha, por lo que deducimos que la con�guraci�on 00 tieneun ancestro formado por la cadena 11.
1111
00
11
00 0
3
Figura 4.2: Formando anillos.
Ls Figura 4.2 ilustra paso a paso como formamos las con�guraciones globalesa partir de los bloques de evoluciones; la cadena 00 tiene cuatro im�agenes pero la
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 43
imagen 1111 tienen los estados 11 a la izquierda del bloque y 11 a la derecha delmismo bloque, por lo que de�nimos su traslape si
xa � by =
�ab x = y
� c:o:c:
Si analizamos las c�elulas de evoluci�on para la cadena 11 de la Tabla 4.3 podemosnotar que tal con�guraci�on tiene tres bloques de evoluci�on que cumplen con dichacondici�on, estos bloques son 1010, 0101 y 0000. Lo que implicar��a que los estadosglobales 2, 1 y 0 mapean al estado global 3. De esta manera podemos obtener todoslos ancestros de cada uno de los bloques de evoluci�on que podemos formar con r.
Para comprobar nuestros resultados construyamos su respectivo �arbol topol�ogicoy revisemos cada uno de sus mapeos posibles.
0 1
2
3
Figura 4.3: �Arbol topol�ogico con l = 2.
Finalmente podemos comprobar que cuando l = 2 las con�guraciones cl tienenm�as de un ancestro. El estado 0 mapea al estado 3 y el estado 3 mapea al estado0 formando la ra��z c��clica de dicho �arbol topol�ogico. El estado 2 mapeo al estado 3y el estado 1 tambi�en mapea al estado 3, por lo que los estados 1 y 2 forman hojasdentro del �arbol topol�ogico y no tienen ancestros cuando l = 2.
Ahora analizemos el caso cuando l = 3 revisando sus respectivos bloques deevoluci�on calculados en la Tabla 4.1,
11101110001001110010 001
11111111101110011001 000
11011110101000000101 011
10001001110011000100 010
01101010000001100010 101
01111011100110001001 100
10101010110101000000 111
10111101101010000001 110
Tabla 4.4: Con�guraciones con l = 3.
nuevamente todas las c�elulas de evoluci�on tienen el mismo n�umero de bloques queproducen dichas cadenas. Pero en este caso todas las con�guraciones tienen unasola imagen, estas son: 111! 000, 001! 001, 010! 010, 101! 011, 100! 100,110! 101, 011! 110 y 000! 111 respectivamente.
Esto signi�ca que tenemos ciclos de tama~no uno, dos y tres, dentro de los �arbolestopol�ogicos cuando l = 3. Los ciclos de longitud igual a uno estan formados por losestado globales 1$ 1, 2$ 2 y 4$ 4. El ciclo de longitud igual a dos esta formado
44 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
por los estados globales 0 $ 7. El ciclo de longitud igual a tres esta formado porlos estados globales 5! 3, 3! 6 y 6! 5.
0
7
3
5
6
1
2
4
Figura 4.4: �Arboles topol�ogicos con l = 3.
La Figura 4.4 muestra todos los estados globales posibles cuando l = 3, eldiagrama de transiciones con�rma nuestros resultados sobre los ciclos calculadoscon los bloques de evoluciones, donde hab��amos obtenido cinco ciclos en total.Como se~nalamos en la Secci�on 4.1 los aut�omatas celulares reversibles deben detener un mapeo biyectivo que implica que no tengan m�ultiples ancestros y t�ampococon�guraciones pertenecientes al Jard��n del Ed�en. Esta condici�on se cumple paraeste aut�omata cuando la longitud de cl es de tama~no impar.
Para con�rmar nuestra a�rmaci�on realizaremos el c�alculo de los bloques deevoluci�on cuando l es igual a cinco, siete y nueve. Comprobando que tienen gradosde reversibilidad para todos sus �arboles topol�ogicos de este tama~no.
0 31
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18 19
20
21
22
23 24
25
26
27
28 29
30
l = 5 l = 7
1
2
3 4
5
6 7
8
9
10
11
12 13
14
15
16 17 18 19 20 21
22
23 24
25
26
27
28
29
30
31
32 33
34
35
36 37 38
39
40
41 42
43 44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55 56
57
58
59
60
61
62 63
64
65
66
67 68
69
70
71
72
73
74
75
76 77
78
79 80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91 92
93
94 95
96
97 98
99
100
101 102 103
104 105
106 107 108
109
110
111
112
113 114
115
116 117
118
119
120
121
122
123
124 125
126
0 127
l = 9 0 511
219
365
438
1
2
3
4 5
6
7 8
9
10 11 12
13 14
15
16 17
18
19
20
21
22
23
24
25 26
27
28
29
30
31
32
33
34 35
36
37 38
39 40
41 42
43
44
45 46
47
48
49 50
51
52
53
54
55
56
57 58
59
60
61
62 63 64
65 66 67
68
69
70
71
72
74
75
76
77 78
79
80
81 82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92 93
94 95
96
97
98
99
100 101
102
103
104
105
106
107
108
109 110
111
112
113
114
115
116 117
118 119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129 130 131
132
133
134
135
136 137
138 139
140
141
142
143 144
145 147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161 162
163
164
165
166 167
168
169
170 171
172
173
174
175
176
177
178 179
180
181
182
183
184
185 186 187
188 189 190
191 192
193
194 195
196
197 198
199
200 201
202
203
204
205
206
207
208 209
210
211
212
213
214
215
216
217
218 220 221
222
223
224 225
226
227
228
229
230 231 232
233
234
235
236
237
238
239 240
241
242
243 244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264 265
266 267
268
269
270
271 272
273 274
275
276
277
278 279
280 281
282
283
284
285 286
287
288
289 290 291
293 294
295 296
297
298
299 300
301
302 303
304
305
306
307
308 309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319 320 321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334 335
336
337
338
339
340
341
342
343 344
345 346
347
348 349
350
351
352
353 354
355
356
357
358
359
360
361
362
363 364 366
367
368
369 370 371
372 373
374 375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385 386
387
388
389
390 391
392
393 394
395
396
397 398
399
400 401
402
403
404
405
406
407
408 409
410
411 412
413 414
415 416
417 418
419
420
421
422
423
424
425 426 427
428 429
430
431 432
433
434
435
436
437 439
440
441
442
443
444
445 446 447
448 449 450
451
452 453
454 455
456 457
458
459
460
461
462 463 464 465 466
467
468
469
470
471 472 473
474
475
476 477
478 479
480
481 482
483
484 485
486 487
488
489 490
491
492 493 494
495
496
497
498
499
500
501
502
503 504
505
506
507 508 509
510
73 146 292
Figura 4.5: �Arboles topol�ogicos con l = 5; 7 y 9.
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 45
Podemos ver que si l = 5 el c�alculo se hace un poco laborioso, si l = 7 el c�alculose hace m�as laborioso y si l = 9 el c�alculo es sumamente complicado. Sin embargotodas estas con�guraciones son reversibles en todos sus �arboles topol�ogicos posibles.
4.3.4 Aut�omata (4,h) regla 0056B9EF
El aut�omata celular (4; h) regla 0056B9EF presenta grados de reversibilidad paracon�guraciones de ancho impar. La notaci�on Wolfram para el caso (4; h) dentro dela regla de evoluci�on se representa de la siguiente manera:
3 3 3 3 2 2 2 2 1 1 1 1 0 0 0 03 2 1 0 3 2 1 0 3 2 1 0 3 2 1 00 0 0 0 1 1 1 2 2 3 2 1 3 2 3 3
4140 4140 4140 4140 4140 4140 4140 4140
0 0 5 6 B 9 E F
Tabla 4.5: Regla de evoluci�on.
las vecindades se agrupan de dos en dos y se m�ultiplican por sus respectivas poten-cias de acuerdo a la posici�on que ocupen sobre la misma regla, �nalmente se sumanestas parejas y se obtiene el n�umero Wolfram.
Para construir los bloques de evoluciones para el aut�omata (2,1) cuando l = 1; 4estos se realizaron de forma manual obteniendo sus c�elulas de evoluci�on de acuerdoa una regla dada. En el caso del aut�omata (4; h) es a�un m�as laborioso construir cadauno de estos bloques conforme r se va incrementando. Para resolver este problemaharemos uso de las matrices de conectividad, con lo que obtendremos los mismosresultados para una l espec���ca.
La matriz simb�olica de de Bruijn para el aut�omata (4; h) se denota de la siguientemanera:
D =
2664
00 01 02 0310 11 12 1320 21 22 2330 31 32 33
3775
y dada su regla de evoluci�on obtenemos su matriz de evoluciones correspondiente
S =
2664
3 3 2 31 2 3 22 1 1 10 0 0 0
3775 :
46 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
Si efectuamos el producto tensorial de la matriz S obtendremos las siguientesevoluciones
S2 =
266666666666666666664
33 33 32 33 : : : : : : : : : : : :
: : : : 31 32 33 32 : : : : : : : :
: : : : : : : : 22 21 21 21 : : : :
: : : : : : : : : : : : 30 30 30 3033 33 32 33 : : : : : : : : : : : :
: : : : 21 22 23 22 : : : : : : : :
: : : : : : : : 32 31 31 31 : : : :
: : : : : : : : : : : : 20 20 20 2023 23 22 23 : : : : : : : : : : : :
: : : : 11 12 13 12 : : : : : : : :
: : : : : : : : 12 11 11 11 : : : :
: : : : : : : : : : : : 10 10 10 1003 03 02 03 : : : : : : : : : : : :
: : : : 01 02 03 02 : : : : : : : :
: : : : : : : : 02 01 01 01 : : : :
: : : : : : : : : : : : 00 00 00 00
377777777777777777775
que calcula todos los bloques de evoluciones cuando r = 1. Ahora podemos calcularlos anillos correspondientes para sus respectivas c�elulas de evoluci�on.
Trabajemos con los estado cero y dos, calculando sus bloques de evoluci�on.
333 332 331 330 00
202 113 111 020 22
Tabla 4.6: Con�guraciones con l = 2.
En la Tabla 4.6 podemos ver que la con�guraci�on 00 tiene un �unico ancestroformado por la con�guraci�on 33, sin embargo la con�guraci�on 22 tiene tres ancestrosformados por las con�guraciones 20, 11 y 02.
0
15
10
28 5
Figura 4.6: Formando anillos.
La Figura 4.6 muestra las con�guraciones por estados globales y su valor decimalpara cada una de ellas. El primer diagrama nos indica que la con�guraci�on 33mapea a la con�guraci�on 00 en un paso, si revisamos la matriz S2 podemos verque el ��ndice (00,00) tiene por elemento la cadena 33 lo que con�rma su mapeoglobal, sin embargo notemos que el ��ndice (33,33) tiene por elemento la cadena 00por lo que deducimos que existe un ciclo de longitud dos entre las cadenas 00 y33. El segundo diagrama nos indica que la con�guraci�on 20, 11 y 02 mapean a
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 47
la con�guraci�on 22 en un paso, esto quiere decir que los ��ndices de la matriz S2
(02,20) tienen por elemento la cadena 22, los ��ndices (20,02) tienen por elemento lacadena 22 y el ��ndice (11,11) tiene por elemento la cadena 22.
0
15
1
2
4
5
6
7
8
9
10
11
13
14
Figura 4.7: �Arboles topol�ogicos con l = 2.
Los �arboles topol�ogicos de la Figura 4.7 con�rma nuestros resultados encerrandoen un c��rculo aquellas con�guraciones que calculamos con la matriz S2.
Si deseamos saber especif��camente los ancestros de una con�guraci�on en partic-ular sin calcular toda la matriz S2, podemos obtenerlos a trav�es de un productomatricial dada por la matriz s(k).
s(2)2 =
2664
: : 2 :
: 2 : 22 : : :
: : : :
3775
2664
: : 2 :
: 2 : 22 : : :
: : : :
3775
=
2664
22 : : :
: 22 : 22: : 22 :
: : : :
3775
Analizemos la con�guraci�on 22 calculada anteriormente, donde la matriz s(2)2
determinar�a todas las posibles im�agenes que tiene dicha con�guraci�on, como pode-mos observar la matriz s(2) tiene cuatro im�agenes y esto es por que las con�g-uraciones de tama~no uno son los mismos mapeos de cada una de las vecindadesposibles para la regla en estudio.
Si calculamos la matriz s(2)2 obtendremos todas las im�agenes posibles de lacadena 22 en un s�olo paso, ya que los ��ndices de las matrices que representan dichoproducto, tambi�en determinaran las cadenas de evoluci�on que existen para la cadena22. Como podemos ver el n�umero de im�agenes es el mismo.
Entonces tenemos cuatro im�agenes de tama~no tres y los bloques de evolucionesvan a estar representandos por el valor del rengl�on y la columna de la primeramatriz; con el valor del rengl�on que determine el producto de dicho elemento conla segunda matriz. Por lo que �nalmente podemos decir que para la cadena 22 los
48 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
bloques de evoluciones obtenidos en la matriz s(2)2 estan representados por: 020,111, 113 y 202 respectivamente, como hab��amos determinado en la Tabla 4.6.
El diagrama de subconjuntos de este aut�omata celular muestra que cadenastienen m�ultiples ancestros; estas cadenas se identi�can por que forman ciclos delongitud mayor igual que uno en las clases unitarias intermedias.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Figura 4.8: Diagrama de subconjuntos de la regla 0056B9EF.
Notemos en la Figura 4.8 que las cadenas formadas por el estado 2 en los nodos11 $ 14 y 1 $ 4 forman ciclos de longitud dos, el estado dos es el estado queorigina m�ultiples ancestros de forma inmediata como ilustramos en la Figura 4.6,ya que la cadena 22 por si misma tiene tres ancestros esto quiere decir que paratoda expresi�on regular formada por las cadenas 22*, esta cadena tiene m�as de unancestro.
Ahora veamos la cadena de los nodos 4 $ 14 formada por los estados 13 cuyaexpresi�on forma un ciclo que puede ser mayor igual que dos, esto nos indica queesta cadena tiene m�as de un ancestro.
212 103 101 100 13
123 122 121 011 31
Tabla 4.7: Con�guraciones con l = 2.
La Tabla 4.7 muestra los bloques de evoluci�on para las cadenas 13 y 31, la
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 49
cadena 13 tiene dos ancestros formados por las cadenas de 01 y 12, lo que equivaleque la con�guraci�on 7 tiene por ancestos las con�guraciones 1 y 6 como ilustramosen la Figura 4.7. La cadena 31 tambi�en forma un ciclo equivalente al de la cadena13 en los nodos 1$ 11, pues es una permutaci�on de dicha cadena que conserva lasmismas propiedades. Finalmente podemos veri�car todas estas m�ultiplicidades enel diagrama de parejas
(0,0) (0,1) (0,2)
(1,0) (1,1) (1,2)
(2,0) (2,1) (2,2)
(3,3)
Figura 4.9: Diagrama de parejas de la regla 0056B9EF.
Para obtener las con�guraciones que forman los ciclos dentro del diagrama deparejas, analizemos el diagrama de parejas de la Figura 4.9 y apartemos algunoscasos.
La secuencia formada por los nodos (0,2) y (2,0) debe producir un bloque deevoluci�on que tenga m�as de un ancestro, construyamos una secuencia de longitudtres dada de la siguiente manera:
(0; 2) ! (2; 0)! (0; 2)
si tomamos los elementos de la derecha de cada nodo formamos un bloque deevoluci�on dado por
020|{z}22
que a su vez produce las c�elulas de evoluci�on 22. Ahora bien si tomamos loselementos de la derecha obtendremos otro ancestro de la cadena 22 denotado de lasiguiente manera
202|{z}22
por lo que se deduce que la cadena 22 tiene dos ancestros de evoluci�on diferentes,los bloques 020 y 202 construidos manualmente en la Tabla 4.3 y representado enla Figura 4.6. Lo mismo sucede para la secuencia de nodos dada por los ciclos
50 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
(0; 1) $ (1; 2) y (1; 0) $ (2; 1). Esto signi�ca que podemos obtener todos losancestros de las secuencias del diagrama de parejas y a su vez estas secuencias laspodemos incrementar de acuerdo al n�umero de c�elulas que queramos analizar enuna con�guraci�on de longitud l.
Las herramientas gr�a�cas tales como el diagrama de subconjuntos y el diagramade parejas son de mucha �utilidad ya que nos ayudan a veri�car nuestros resulta-dos de una manera m�as r�apido y seguro. El diagrama de transiciones rea�rmaestas propiedades revisando que el mapeo global coincida con los mapeos globalesdeterminados anteriormente.
Finalmente proponemos un m�etodo para saber si un aut�omata celular tienegrados de reversibilidad o no. Nuestro m�etodo se basa en el producto matricial delas matrices de conectividad por estado del aut�omata en estudio. Las matrices deconectividad N(k) para este aut�omata se construyen de la siguiente manera:
N(0) =
2664
: : : :
: : : :
: : : :
1 1 1 1
3775 N(1) =
2664
: : : :
: : : :
1 : : :
: 1 1 1
3775
N(2) =
2664
: : 1 :
: 1 : 11 : : :
: : : :
3775 N(3) =
2664
1 1 : 1: : 1 :
: : : :
: : : :
3775
Si elevamos al cuadrado la matriz N(0) obtendremos el siguiente resultado
N(0)2 =
2664
: : : :
: : : :
: : : :
1 1 1 1
3775
2664
: : : :
: : : :
: : : :
1 1 1 1
3775
=
2664
: : : :
: : : :
: : : :
1 1 1 1
3775 :
Lo que signi�ca que para toda cadena formada por el estado 0 siempre obten-dremos un ancestro �unico. Si la cadena esta formada por 00* entonces su �unicoancestro va a estar formado por la cadena 33*. Notemos que este comportamientoes el mismo para los estados 1 y 3.
N(1)2 =
2664
: : : :
: : : :
1 1 1 1: : : :
3775 N(3)2 =
2664
1 1 1 1: : : :
: : : :
: : : :
3775
Donde el �unico ancestro para la cadena 11* esta formado por la cadena 22*,para la cadena 33* su �unico ancestro esta formada por la cadena 00*. Esto implica
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 51
que la traza de la matriz debe ser igual a uno: por lo que la Tr(N(0)) = 1,la Tr(N(1)) = 1 y la Tr(N(3)) = 1. Entonces estas con�guraciones tendrancomportamientos reversibles.
Ahora an�alicemos la matriz N(k) cuando k = 2,
N(2)2 =
2664
1 : : :
: 1 : 1: : 1 :
: : : :
3775
una vez m�as podemos veri�car que el estado 2 por si mismo tiene tres ancestros encon�guraciones de tama~no dos formados por los estados 0, 1 y 2, como lo hab��amosse~nalado en la Tabla 4.6, Figura 4.6 y Figura 4.9. Por lo que deducimos que elestado 2 es el estado que determina los grados de reversibilidad en esta regla.
Para veri�car que esto es verdad s�olo elevemos la matriz N(2) sucesivamente.
N(2)3 =
2664
: : 1 :
: 1 : 11 : : :
: : : :
3775 N(2)4 =
2664
1 : : :
: 1 : 1: : 1 :
: : : :
3775
N(2)5 =
2664
: : 1 :
: 1 : 11 : : :
: : : :
3775 N(2)6 =
2664
1 : : :
: 1 : 1: : 1 :
: : : :
3775
52 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
4.3.5 Aut�omata (4,h) regla 016ED4BB
El aut�omata celular (4; h) regla 016ED4BB presenta grados de reversibilidad paracon�guraciones que no sean m�ultiplos de tres. En primer instancia obtengamos losproductos matriciales por estado para determinar si alguno de los cuatro estadosdetermina la reversibilidad para este aut�omata.
Primeramente construyamos sus matrices de conectividad.
N(0) =
2664
: : : :
: : : :
1 : : :
: 1 1 1
3775 N(1) =
2664
: : : :
: 1 1 :
: : : 11 : : :
3775
N(2) =
2664
: 1 : 1: : : :
1 : 1 :
: : : :
3775 N(3) =
2664
1 : 1 :
: : : 1: 1 : :
: : : :
3775
Todas las matrices cumplen con la condici�on de que su traza es igual a uno,lo que signi�ca que las con�guraciones de tama~no uno tienen un �unico ancestro.Ahora analizaremos cada uno de los estados y sus respectivas potencias.
N(0)2 =
2664
: : : :
: : : :
: : : :
1 1 1 1
3775 N(0)3 =
2664
: : : :
: : : :
: : : :
1 1 1 1
3775
Las matriz N(0) elevada a una n-�esima potencia es idempotente para todan � 2, por lo que para toda cadena formada por el estado 00*, esta cadena va atener un �unico ancestro.
N(1)2 =
2664
: : : :
: 1 1 11 : : :
: : : :
3775 N(1)3 =
2664
: : : :
1 1 1 1: : : :
: : : :
3775
La matriz de conectividad N(1) alcanza la idempotencia cuando n � 3, y con-serva la Tr(N(1)) = 1 para cualquer potencia de N(1)n.
N(2)2 =
2664
: : : :
: : : :
1 1 1 1: : : :
3775
Para el estado 2 su matriz de conectividad alcanza r�apidamente la idempotenciacuando n = 2. Mostrando un �unico ancestro para con�guraciones 22*.
N(3)2 =
2664
1 1 1 :
: : : :
: : : 1: : : :
3775 N(3)3 =
2664
1 1 1 1: : : :
: : : :
: : : :
3775
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 53
La matriz N(3) alcanza la idempotencia cuando n � 3 igual que el estado 1 y laTr(N(3)) = 1 lo que con�rma un �unico ancestro para toda con�guraci�on formadapor la cadena 33*.
Todo parece indicar que el aut�omata celular es reversible para todas las con-�guraciones de tama~no par e impar. Sin embargo si an�alizamos su diagrama deparejas veremos que no es reversible.
(0,0) (0,2)
(1,1) (1,2) (1,3)
(2,0) (2,1) (2,2)
(3,1) (3,3)
Figura 4.10: Diagrama de parejas de la regla 016ED4BB.
La Figura 4.10 ilustra la existencia de ciclos fuera de la diagonal, lo que implicaque este aut�omata celular no es reversible. La explicaci�on de este f�enomeno esque los ciclos se forman por cadenas que estan formadas por combinaciones de losmismos estados. Si efectuamos todas las combinaciones posibles cuando l = 2,entonces tenemos dieciseis casos posibles donde la Tr(N(k)i;j ) = 1 8 k 2 �.
0 15
5 10
1
2
11
3
6
7 9
12
13
4
8
14
Figura 4.11: �Arboles topol�ogicos con l = 2.
La Figura 4.11 ilustra todas las con�guraciones c2 donde el mapeo global esbiyectivo y l�ogicamente t�ambien es reversible para este valor. Por que s�olo existeuna con�guraci�on que construye a otra con�guraci�on para todos los estados globalesque podemos formar con l = 2. Los ciclos 5 y 10 son de longitud uno, esto quieredecir que la evoluci�on para este caso va a ser siempre 5 �o 10 en todo el diagramade evoluciones.
54 CAP��TULO 4. GRADOS DE REVERSIBILIDAD
Ahora analizemos la secuencia formada por los estados 123 donde sus productosmatriciales los representamos de la siguiente manera:
N(1)N(2)N(3) =
2664
: : : :
1 1 1 :
: : : :
: : : 1
3775
podemos ver que la Tr(N(123)) = 2 lo que implica que la con�guraci�on tiene dosciclos que a su vez indican dos ancestros para dicha cadena. Estas cadenas estanformadas por los bloques de evoluci�on 1221 y 3013, sus ancestros de la cadena 123son los estados 221 y 013 respectivamente.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
22
23
24
25
26
27
28
29 30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
43
44
45
46 47
48
49
50
51
52
53 54
55
56
57
58
59
60
61
62
Figura 4.12: Diagrama de transiciones con l = 3.
La Figura 4.12 ilustra uno de los �arboles topol�ogicos cuando l = 3 y podemosveri�car que la cadena 123 representada por el estado global 27 tiene dos ancestros,los estados globales 41 y 7 representadas por las cadenas 221 y 013 respectivamente.
Por lo que deducimos que para determinar los grados de reversibilidad de unancho espec���co tenemos que efectuar todas las combinaciones posibles determi-nadas por k. Y el orden de n determinar�a el tama~no de l para toda con�guraci�oncl 2 CF (�).
4.3. AUT �OMATAS CELULARES CON GRADOS DE REVERSIBILIDAD 55
Comprobando los grados de reversibilidad para este aut�omata revisemos la se-cuencia 102303 que debe de tener m�as de un ancestro, ya que l es un m�ultiplo detres en este caso.
N(102303) =
2664
: : : :
: 1 : 11 : 1 :
: : : :
3775
La matriz de conectividad para la cadena representada por los estados 102303presenta una Tr(N(102303)) = 2 lo que implica que dicha con�guraci�on posee dosancestros y no es reversible cuando l = 6.
4.3.6 Algoritmo
El algoritmo esta propuesto para cualquier aut�omata celular lineal de orden (k; r).
1. Obtener las matrices de conectividad N(k)i;j para cualquier aut�omata celularde orden (k; r). Donde la funci�on de transici�on ' determina el translape y eln�umero de elementos para dicha matriz.
2. Efectuar el producto matricial de estas matrices de conectividad, calculandotodas las combinaciones posibles dadas por kl. Donde el valor de l determinael n�umero de combinaciones posibles restringido por el orden de k.
3. Calcular la traza de cada uno de estos productos matriciales y comprobar quela Tr(N(k)li:j ) = 1 8 k 2 �, para determinar la reversibilidad de una l dada.
4. El algoritmo para hasta una l espec���ca.
Evidentemente conforme l se vaya incrementando el c�alculo es cada vez m�aslaborioso. Y si el orden de k tambi�en se incrementa, el c�omputo es muchisimo m�aslento.
Cap��tulo 5
Conclusiones
Los aut�omatas celulares que presentan grados de reversibilidad para ciertas con�g-uraciones cl 2 CF (�), deden tener algunas de las siguientes caracter��sticas:
� El aut�omata celular debe tener un mapeo suryectivo. Esto implica que todaslas con�guraciones del aut�omata celular deben de tener forzozamente al menosun ancestro.
� El diagrama de subconjuntos debe de carecer de rutas principales que vayandel conjunto m�aximo al conjunto m��nimo. Esto implica que el aut�omatacelular debe de carecer de con�guraciones pertenecientes al Jard��n del Ed�en.
� El diagrama de parejas debe presentar ciclos fuera de la diagonal principal.Lo que implica que el aut�omata celular tiene m�ultiples ancestros.
� La matriz de de Bruijn debe de tener el mismo n�umero de elementos porestado en toda la matriz. Lo que implica que todos los estados tienen almenos un ancestro.
� Las matrices de conectividad deben de tener una traza igual a uno por cadauno de los estados posibles que tenga el aut�omata celular. Esto implica queel aut�omata celular debe de cumplir que la traza de Tr(N(k)i;j ) = 1 8 k � 2,efectuando todas las combinaciones posibles determinadas por k dentro delproducto matricial de sus respectivas matrices.
� Los grados de reversibilidad deben ser originados por un estado o por combi-naciones de todos los estados que conforman el aut�omata celular en estudio.Esto implica que no forzozamente un s�olo estado origine estos comportamien-tos, ya que pueden ser originados bajo ciertas combinaciones de los mismosestados o viceversa.
� Los nodos del diagrama de transiciones siempre tendran al menos un ancestro.Esto implica que si los �arboles topol�ogicos cuando l tiene un valor determinadopresentan hojas, estas hojas tendran un ancestro o m�as cuando l sea mayora dicho valor. Aquellas con�guraciones que cumplan con la condici�on cinco,
57
58 CAP��TULO 5. CONCLUSIONES
implica que dichos �arboles topol�ogicos son s�olo ciclos de longitud mayor iguala uno.
El estudio que se llev�o a cabo se enfoco para el caso (4; h), sin embargo para elcaso (2,1) tenemos que la regla 45 muestra grados de reversibilidad para con�gura-ciones de tama~no impar, mientras que la regla 105 muestra grados de reversibilidadpara con�guraciones que no sean m�ultiplos de tres.
Para el caso (3; h) la �unica regla que presenta grados de reversibilidad es laregla 1313, para con�guraciones de tama~no impar. Como hab��amos se~nalado en laSecci�on 4.3.3 el c�alculo se va complicando conforme k; r y l, se van incrementando.
Finalmente presentamos una lista de reglas para el caso (4; h) que muestrangrados de reversibilidad para ciertos valores de l. Esta lista fue revisada manual-mente y ordenada de acuerdo a su cluster m��nimo correspondiente por cada unade las reglas. Para comprobar esta lista se anex�o un ap�endice que ilustra todoslos �arboles topol�ogicos que muestran sus respectivos grados de reversibilidad paratodas las reglas que cumplen con estas condiciones.
Regla de evoluci�on valor de l
0056B9EF 3 50056F9AF 3 5005BADF6 3 5005BBDE6 3 5005BEDB6 3 500669FF9 3 500679EF9 3 50552F8AF 3 50158AFF6 3 50156F8AF 3 5016ED4BB 2 4 5055BACF2 3 50196E87F 3 505AF14EB 3 50156E8BF 3 50156B8EF 3 50154BAEF 3 5016AB4DF 2 4 50168D6BF 3 5019BEC76 3 505936CFA 3 51BB1E44E 2 4 5
Tabla 5.1: Reglas con grados de reversibilidad.
En total existen 685 reglas suryectivas de las cuales 22 reglas tienen grados dereversibilidad para valores de l igual a dos, tres, cuatro y cinco. El c�alculo se efectu�ohasta un valor de l = 6 por eso el valor de l no va m�as alla de cinco.
59
Evidentemente estos c�alculos sugieren un m�etodo computacional para todos losdem�as casos (2; t), (2; 2), (2; f), (2; 3), (2; n), (2; 4), (2; s), (2; 5), (3; 1), (3; t), (3; 2),(4; 1), (4; t), (4; 2), (5; h), (5; t), (6; h), (6; 1), (7; h), (7; 1), (8; h), (8; 1), (9; h) y(9; 1).
El estudio sobre los aut�omatas celulares lineales reversibles ha sido muy impor-tante en los �ultimos tiempos dado por las contribuciones de Hillman, Nasu, Moore,Hedlund, Tommaso To�oli, Norman Margolus, McIntosh, Fredkin, Jarkko Kari, S.Amoroso, Y. N. Patt, Erica Jen, por mencionar algunos. Todos estos estudios hanido formando una mejor idea para explicar el surgimiento y comportamiento detal fen�omeno. Buscando una formalizaci�on matem�atica por dem�as general, aunqueesta todav��a esta por verse.
Los grados de reversibilidad son un derivado de los aut�omatas celulares re-versibles, su estudio es importante por el hecho de que podemos clasi�car unaut�omata reversible aunque este no lo sea. Es importante determiniar con detalleestas relaciones y determinar con claridad sus respectivas caracter��sticas.
A los aut�omatas celulares reversibles se les han encontrado aplicaciones talescomo la simulaci�on de reacciones qu��micas, procesos biol�ogicos, simulaci�on de epi-demias, simulaci�on de incendios forestales, simulaci�on de procesos matem�aticos,simulaci�on de c�omputo en paralelo, simulaci�on del control de tr�a�co y encriptaci�onde datos.
Siendo un poco aventurado la aplicaci�on de encriptaci�on de datos puede serenfocada a los aut�omatas que presentan grados de reversibilidad, di�cultando a�unm�as la descriptaci�on de tal informaci�on ya que ahora intervendr��a un factor m�as yeste factor es l. Esto signi�ca que podriamos trabajar con varias con�guracionesde varias l's di�cultando el proceso para descifrar tal con�guraci�on inicial.
No cabe duda que la teor��a de aut�omata celular a�un tiene varios problemaspor resolver, sin embargo es una teor��a que se presta al uso de otras herramietastales como la estad��stica, la probabilidad, el c�aculo diferencial e integral, ecua-ciones diferenciales, teor��a de gr�a�cas, metodos n�umericos, estructuras algebraicas,geometr��a proyectiva, algebra booleana, algebra lineal, teor��a de conjuntos, expre-siones regulares, procesos estoc�asticos, simulaci�on y ciencias de la computaci�on.Como hab��amos se~nalado desde la Cap��tulo 1 es una teor��a m�ultidiciplinaria.
Finalmente se~nalamos que la teor��a de aut�omata celular tiene un amplio campode estudio y consecuentemente un amplio campo de futuras aplicaciones. Por lo quese siguen obteniendo nuevos e importantes avances as�� como nuevas aplicaciones.
Ap�endice A
�Arboles Topol�ogicos (4,h)
A continuaci�on ilustramos todos los �arboles topol�ogicos que presentan grados dereversibilidad para el aut�omata celular (4; h). Clasi�cados por su cluster m��nimo,la longitud de las con�guraciones calculadas es de tama~nos dos, tres, cuatro, cincoy seis. Estos diagramas se calcular�on con el programa NXLCAU4h.
Figura A.1: NXLCAU4h con algunas opciones.
61
62 AP�ENDICE A. �ARBOLES TOPOL �OGICOS (4,H)
A.1 Regla 0056B9EF
l = 3
l = 5
0 63 1
2
4
5
6
8
16
17
20
24 30
31 32
33
39
43
46
47
55 57
58
59
61
62
3
12 15
48 51
60 7
14
19
36
37
44
54
9
11
25
35
45
49
52
10
23
26
29
34
38 40
41
53
13
18
22 27
28
50
56
21 42
01023 1
2
4
5
6 8
16
20 24
32
64 80
96
128 256
257
320
384 510
511
512
513
639
703
766
767
895
927
943
959
991 999
1003
1007
10151017
1018
1019
1021
1022
3
12
48
192
255
768
831
975
1011
1020 7
11
23
27
28 44
92 108
112
176
249
250
253
254
318
319
368
432
448
449
574
575 591
655
704
705
769
770 773
774
847
911
915
931
979
995
996
10001012
1016
9 13
14
26
36
52 56
104
127
144 191
208
224
258
259
382 416
447
505
508
515
518 576 607
641
764
765 799
815
832
879
896
919
967
971
987
997
10091010
1014
10
25
29
33
37
39 40
46 49
50 54
66
67
71 74 75
77
78 82
87
89
90
91
93 100
101
102 107
110
113
114
116
117
118
119
122
123
126
131
132
133
135
137
138 139
141
142
146
148 149 150
153
155
156
157
158
160
161
162
163
165
166
167
169
170
171
173 174
175
177
178 181
182
183
184
185
189
196
200 202
209 210
213
215
216 217
221
222
223
225
226 230
233
234
237
238 239 245
262
263
264
265
268
275
278
279
281 284
285
289
290 291
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303 308
309
310 311
312
314
315
317
322
326
327
328
329
330
331 333
335
338
339
342
343
345 346
347
348 349
354
356
357
358
359
360
361
362
363 364
365 369
371
372
373
375 378
379
383
387
390
391
393
394
395
398 400
401
402
403 404
405
406
408 409 410
411
413
414
415
417 421 422
425 426
427
428
429 430
433
434
437
438
439
440
442
443 446
450
452
453
455
456
458
459
461
464
465
466 467
468 469
470 471 472
475
476
477 482
483
486
488 489
491
492
493
495
499
502
504
509
514
523 524
525 528
530 531
532
534
537
539
540
541
542
543
546 547
548
549
551
552
553
554
555 556
557
562 564
567 568
569
570
571 577
581
584
585 586
587
589
590
592
593
594 596
597
598 600
601 602 606
609
610
611
612
613
614
615 617
618 619
620
621
622
623
624
626
628
629
632
633
637
640
644
645
647
648 650 652
654 658
659
660 661
662
663
664 665
666
667
668
674
675 676
677
678
680 681
684 685
689
690
692
693 694
695
696
697
700
708
709
710
711
712
713 714
722
723 724 725
726
727
728
729
730 731
732
733
734
736
737
738
739
740
742
745 749 754
755 756
759 761
777 784
785
786 789
790
794
797
798 800
801
802
806 808
809
810
811 813
821 823
827
833
836 837
840
841
842
843 845
846
849
850
851
852
853
854
857
858
860
861
862
863
864
865 866
868
870
871 874
877
878 881
882
884
885
886
888 890
891
892
898
900
902 903
904
905
906
909
910
914
920
921
922
923
929
932 933 934
936
941 945
948 949
950
952
956 957 970
973 974
978
980
983
985
990
993
998
1013
15
60
63 240
252
771
783 960
963
1008 17
21
22
34
65
68
69
81
84
85
86
88 98
130
134
136
260
261 272
273
276
277
321 324
325
336
337
340
344
352
353
385
389
392 478
479
487
490
503
506
517
520
533
536 544
545
631
634
638
670
671
679
683
686
687
698
699
702
746 747
750
751
762 763
887
889
893 925 935
937 938
939 942
954
955
958
989
1001 1002
1006
18 38
53
70 72
97 129
152 159
212 269
280 288
323
386 388
431
494 498
507
516
521 529
608 635 636
701
735
743
758 807 848
875 894 926
951
953 969 986
1005
19
35
76
83
99 140
193
194
197
198 231
235
247
251
304
305
332 396 462
463
560
561
627
691
718
719
772
776 788
792
825
826
829
830 883 924
940
947
988
1004
30
41
42
45
94
105
106
109
120
121
125
164
168
180 186
190
266
267
282
283
286
287
350
351
366
367
376
377
381
420
424
436
441
445
480
481
484 485
500 501 519
522
535
538
558
559
578
582 583
599 603 642
646
651
656
657
672
673
720
721
741
744
757
760
834
838
839
855 859
897
901 907 913
917
918
930 977
981
982
994
31
47
57
58
61
62
95
111
124 188
228
232
244
248
270
271
380 444
496
497
526
527
579
643
752
753
775
779 791
795
835
899
912
928
961
962
965
966
976
992
43
55
59
79 103
143 172
220
229
236
241
242
246
313
316
334
399
412
451
454
572
573
595
625
688
706
707
778 781
782
787 793
803
867
880
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988
66 AP�ENDICE A. �ARBOLES TOPOL �OGICOS (4,H)
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76 AP�ENDICE A. �ARBOLES TOPOL �OGICOS (4,H)
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78 AP�ENDICE A. �ARBOLES TOPOL �OGICOS (4,H)
17
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l = 5
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1020
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1000
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945
999
100 AP�ENDICE A. �ARBOLES TOPOL �OGICOS (4,H)
20 43
232
533
542
569
596
597
605
620
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140
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1010
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1018
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710
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917
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67
76
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478
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68
117
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91
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199
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78
188
248
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326
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241
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172
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500
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968
977
130 223
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226
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340 348
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422
527 779
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864
900
163
202
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1001
175
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187
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359
526
611
706
806
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929
952
191
254 321 331
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426
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471
481
578
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194
200
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376
416
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625
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953
195
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639
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877
889
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984
235 379
423
474
493
630
669
691
718
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862
873 940
949
238
320 329
344
345
473 488
643 688
713 814
842
857 920
989
250
260
279
327
343
347
459
567
591
599 602
754
795
812
908 491
695
734
890
941
341
Lista de Tablas
2.1 Relaci�on entre estados. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 132.2 Conectando subconjuntos. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 16
4.1 Tabla de evoluciones con r = 1; 1:5; 2 y 2:5. : : : : : : : : : : : : : : 414.2 Con�guraciones con l = 1. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 424.3 Con�guraciones con l = 2. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 424.4 Con�guraciones con l = 3. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 434.5 Regla de evoluci�on. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 454.6 Con�guraciones con l = 2. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 464.7 Con�guraciones con l = 2. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 48
5.1 Reglas con grados de reversibilidad. : : : : : : : : : : : : : : : : : : 58
103
Lista de Figuras
1.1 Vecindad de Moore. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 31.2 Estructura lineal de los aut�omatas celulares. : : : : : : : : : : : : : : 41.3 Aut�omata (3; h) regla 17793. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 51.4 Aut�omata (3; h) regla 14252. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 61.5 Aut�omata (3; h) regla 11509. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 61.6 Aut�omata (4; 1) regla C30E39E50E39E59739E5975EE5975E78. : : : 7
2.1 Diagrama de de Bruijn gen�erico para el aut�omata (2,1). : : : : : : : 112.2 Subdiagrama de de Bruijn para un aut�omata (2,1). : : : : : : : : : : 112.3 Regla de evoluci�on del aut�omata (2,1) regla 30. : : : : : : : : : : : : 152.4 Diagrama de de Bruijn para la regla 30. : : : : : : : : : : : : : : : : 152.5 Diagrama de subconjuntos para la regla 30. : : : : : : : : : : : : : : 162.6 Diagrama de parejas para la regla 30. : : : : : : : : : : : : : : : : : 17
3.1 Mapeo de estados representado como conjuntos. : : : : : : : : : : : : 193.2 Mapeo para el caso r = h. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 203.3 Mapeos locales para la regla 30. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 233.4 Conjuntos de estados, con�guraciones y mapeos. : : : : : : : : : : : 233.5 Mapeo global del conjunto CF (�). : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 253.6 Mapeo global del conjunto C(�). : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 253.7 �Arbol top�ologico. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 263.8 Transiciones globales. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 263.9 Ancestros. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 273.10 Mapeo inyectivo. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 273.11 Jard��n del Ed�en. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 283.12 Mapeo suryectivo. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 293.13 Mapeo suryectivo regla 90. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 293.14 Propiedades de un mapeo suryectivo. : : : : : : : : : : : : : : : : : : 303.15 Mapeo biyectivo. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 313.16 Transiciones biyectivas. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 32
4.1 Aut�omata reversible (4; h) regla F5A0F5A0. : : : : : : : : : : : : : : 344.2 Formando anillos. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 424.3 �Arbol topol�ogico con l = 2. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 434.4 �Arboles topol�ogicos con l = 3. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 444.5 �Arboles topol�ogicos con l = 5; 7 y 9. : : : : : : : : : : : : : : : : : : 44
105
106 LISTA DE FIGURAS
4.6 Formando anillos. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 464.7 �Arboles topol�ogicos con l = 2. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 474.8 Diagrama de subconjuntos de la regla 0056B9EF. : : : : : : : : : : : 484.9 Diagrama de parejas de la regla 0056B9EF. : : : : : : : : : : : : : : 494.10 Diagrama de parejas de la regla 016ED4BB. : : : : : : : : : : : : : : 534.11 �Arboles topol�ogicos con l = 2. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 534.12 Diagrama de transiciones con l = 3. : : : : : : : : : : : : : : : : : : 54
A.1 NXLCAU4h con algunas opciones. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 61
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