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Desde que os autômatos celulares (AC) foram criados, vêm sendo muito utilizados em diversas áreas de conhecimento, pois são sistemas simples e de fácil implementação computacional. Em geral, AC são compostos por redes de células, onde cada célula assume um valor numérico que determina seu estado. O tempo é discreto e o valor do estado de cada célula num tempo posterior depende do valor dos estados de seus vizinhos no tempo anterior. A exata conexão entre estas quantidades é estabelecida por uma regra dinâmica específica (a regra de atualização). Existem milhares de regras distintas para AC. Em nosso trabalho utilizaremos uma regra simples, onde o estado da célula no tempo t + 1 depende da soma dos estados de seus vizinhos no tempo t. Consideramos 3 estados, sendo 2 ativos (+1, -1), que competem dinamicamente, um passivo (zero), que não influencia a regra de mudança. Definimos também um “estado interno”, a inércia, que é um ingrediente novo no AC. Essa inércia (que pode variar de 0 ao número máximo de vizinhos) confere a cada célula uma resistência à mudança de seu estado. Discutimos então, no caso de um AC bidimensional, como a inércia modifica os padrões de evolução e as propriedades dinâmicas do sistema. Estudamos diferentes aspectos do problema, populações das configurações finais, tempos de convergência, dinâmica de invasão, geração de padrões espaciais, dinâmica da competição entre os estado ativos e assim por diante. De forma geral encontramos que a inércia pode alterar de forma bastante significativa a dinâmica e o comportamento médio típico de um mesmo AC. |
