这是一个相当研究的问题 - 您必须对发现的元胞自动机 (CA) 规则进行统计测试,以证明它是随机的。如果您想做这样的研究项目,请查看The Wolfram Science Summer School。
现在让我们看看哪些信息和工具可以帮助您入门。
首先,我会阅读“新型科学”(NKS) 书籍及其周边章节中的Chapter 6: Starting from Randomness - Section 5: Randomness in Class 3 Systems,以便更好地理解该主题。
我还会在 Wolfram 演示项目中查看 many free apps exploring 3-color rules。
接下来,您可以从 page 64 上找到的优秀候选人开始。按照该链接并阅读有关具有接缝随机行为的 3 色 CA 的图像说明。在线图书是免费的(您可能需要注册一次)。我还建议阅读第 62 - 70 页来解释这些图像。
也可以看看"Random Sequence Generation by Cellular Automata" by Stephen Wolfram。
如果您没有 Mathematica,那么 Wolfram|Alpha 可以提供大量有价值的信息。以下是 NKS 书中对 CA 的查询:rule 177、rule 912 和 rule 2040。不是 Wolfram|Alpha 给您的方式,例如,difference pattern 图像 - 高度发散(快速传播)意味着混乱和随机性:
如果您有Mathematica - 很容易进化 CA(并进一步测试它们的随机属性,例如使用 Chi-squared test)。这就是您如何从 NKS 书中的图片中设置 3 个颜色范围 1 个总体 CA(您可以使用 Hypothesis Testing 进一步挖掘):
ArrayPlot[CellularAutomaton[{#, {3, 1}}, {{1}, 0}, 50], Mesh -> True,
PixelConstrained -> 7, ColorRules -> {0 -> White, 1 -> Red},
Epilog -> Text[Style["Rule " <> ToString@#, Red, Bold, 25], {50, 340}]] & /@
{177, 912, 2040} // Column