<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Computational nanotechnology</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Computational nanotechnology</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Computational nanotechnology</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">2313-223X</issn><issn publication-format="electronic">2587-9693</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">YUR-VAK</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">350182</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.33693/2313-223X-2025-12-3-31-40</article-id><article-id pub-id-type="edn">ATFYCK</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>MATHEMATICAL MODELING, NUMERICAL METHODS AND COMPLEX PROGRAMS</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Modeling chemical and biological systems using stochastic block cellular automata with Markov neighborhood</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Моделирование химических и биологических систем с помощью стохастических блочных клеточных автоматов с окрестностью Маркова</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-5963-0419</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Ershov</surname><given-names>Nikolay M.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Ершов</surname><given-names>Николай Михайлович</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Cand. Sci. (Phys.-Math.), senior researcher, Department of Computational Mathematics and Cybernetics</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, факультет вычислительной математики и кибернетики</p></bio><email>ershov@cs.msu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5672-8450</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Popov</surname><given-names>Alexandr M.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Попов</surname><given-names>Александр Михайлович</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Dr. Sci. (Phys.-Math.), Professor, Department of Computational Mathematics and Cybernetics</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>доктор физико-математических наук, профессор, факультет вычислительной математики и кибернетики</p></bio><email>popov@cs.msu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Lomonosov Moscow State University</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-11-02" publication-format="electronic"><day>02</day><month>11</month><year>2025</year></pub-date><volume>12</volume><issue>3</issue><fpage>31</fpage><lpage>40</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-11-07"><day>07</day><month>11</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Yur-VAK</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Юр-ВАК</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Yur-VAK</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Юр-ВАК</copyright-holder><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://www.urvak.ru/contacts/</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.rcsi.science/2313-223X/article/view/350182">https://journals.rcsi.science/2313-223X/article/view/350182</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The article is devoted to the description of a new variation of stochastic block cellular automata – the so-called Markov automata, a distinctive feature of which is the dynamic and stochastic formation of blocks. Examples of the simplest models of physical processes built on the basis of this type of automata are given. The expressive possibilities of the introduced model are considered in the article. In particular, through comparison with the Turing machine, the algorithmic universality of Markov automata is shown, which allows them to theoretically perform arbitrarily complex processing of symbol chains. On the other hand, the presence of the so-called mixing substitution subsystem in the system of automata rules leads to a different type of behavior of these automata, the dynamics of which is described by classical kinetic equations for chemical reaction systems. It is shown that the use of special separating symbols (membranes) in the automaton allows combining several different types of behavior in different parts of the same automaton, as well as organizing information interaction between these parts. This technique opens up the possibility of modeling the simplest biological systems – cells. Using the example of a two-dimensional version of the proposed model, it is shown how the basic one-dimensional model can be extended to the case of higher dimensions.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Статья посвящена описанию новой вариации стохастических блочных клеточных автоматов – так называемых марковских автоматов, отличительной особенностью которой является динамическое и стохастическое формирование блоков. Приводятся примеры простейших моделей физических процессов, построенные на основе такого типа автоматов. В статье рассматриваются выразительные возможности введенной модели. В частности, через сравнение с машиной Тьюринга показывается алгоритмическая универсальность марковских автоматов, что позволяет им теоретически выполнять сколь угодно сложную обработку символьных цепочек. С другой стороны, наличие в системе правил автомата так называемой перемешивающей подсистемы подстановок приводит к другому типу поведения данных автоматов, динамика которого описывается классическими кинетическими уравнениями для систем химических реакций. Показывается, что использование в автомате специальных разделительных символов (мембран) позволяет комбинировать в разных частях одного и того же автомата несколько различных типов поведения, а также организовывать информационное взаимодействие между этими частями. Данный прием открывает возможность моделирования простейших биологических систем – клеток. На примере двумерного варианта предлагаемой модели показывается, как можно расширить базовую одномерную модель на случай большей размерности.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>cellular automata</kwd><kwd>block automata</kwd><kwd>stochastic automata</kwd><kwd>artificial chemical systems</kwd><kwd>artificial biological systems</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>клеточные автоматы</kwd><kwd>блочные автоматы</kwd><kwd>стохастические автоматы</kwd><kwd>искусственные химические системы</kwd><kwd>искусственные биологические системы</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Dorin A., Stepney S. What is artificial life today, and where should it go? Artificial Life. 2024. No. 30 (1). Pp. 1–15.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Bedau M.A., McCaskill J.S., Packard N.H. et al. Open problems in artificial life. Artificial Life. 2000. No. 6. Pp. 363–376.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Von Neumann J., Burks A.W. Theory of self-reproducing automata. Urbana: University of Illinois Press, 1966.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Dittrich P. Artificial chemistry. In: Computational complexity: Theory, techniques, and applications. A.R. Meyers (ed.). Springer, 2012. Pp. 185–203.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Deutsch A., Dormann S. Cellular automaton modelling of biological pattern formation. Boston: Birkhauser, 2005.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Margolus N. Cellular automata machines: A new environment for modeling. MIT Press, 1987.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Achasova S., Bandman O., Markova V. et al. Parallel substitution algorithm. Theory and application. Singapore: World Scientific, 1994.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Kushner B. The constructive mathematics of A.A. Markov. Amer. Math. Monthly. 2006. No. 113 (6). Pp. 559–566.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Hopcroft J.E., Motwani R., Ullman J.D. Introduction to automata theory, languages, and computation second edition. Addison-Wesley, 2001.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Atkins P., Julio P. The rates of chemical reactions. Atkins' Physical chemistry. 8th ed. W.H. Freeman (ed.). 2006.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
