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Dynamical Pattern Sequences Generated by CA Rule Dynamics

机译：CA Rule Dynamics生成的动态模式序列

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We investigate errorless and perfectly reproducible coding of real sound data by means of one dimensional cellular automata with two states and three neighbors (referred as the 1-2-3 CA) related with the viewpoint of "rule dynamics". In our computer experiments, our method can realize compressive coding for spoken-words and music data without reproducing error except the only one case of Japanese pops (JPOPS) data. Furthermore, even if starting from any initial bit-patterns, the rule sequences can reproduce the original data within certain applying time steps. It means that the rule sequences can work as a generator of attractor dynamics. Finally, we give conjecture the reason why the rule sequences works as a generator of attractor dynamics from the viewpoint of rule dynamics.
机译：我们研究一种具有两个状态和三个与“规则动力学”相关的邻居（称为1-2-3 CA）的一维元胞自动机，对真实声音数据进行无错误且完美可再现的编码。在我们的计算机实验中，除了仅有的一种日本流行音乐（JPOPS）数据外，我们的方法可以实现对口语和音乐数据的压缩编码而不会产生错误。此外，即使从任何初始位模式开始，规则序列也可以在某些应用时间步长内重现原始数据。这意味着规则序列可以充当吸引子动力学的生成器。最后，从规则动力学的观点出发，我们推测出规则序列之所以能够作为吸引子动力学生成器的原因。

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