УДК 004.94 Дискретное моделирование с помощью стохастических клеточных автоматов Н. М. Ершов∗, А. В. Кравчук† ∗ Факультет вычислительной математики и кибернетики Московский государственный университет им. <...> М.В. Ломоносова ГСП-1, Ленинские горы, 1-52, Москва, Россия, 119991 † Кафедра прикладной математики и информатики Международный университет природы, общества и человека «Дубна» ул. <...> 19, Дубна, Московская область, Россия, 141980 В работе рассматривается новый подход к низкоуровневому дискретному моделированию естественных (прежде всего, биологических) систем с помощью стохастических блочных клеточных автоматов. <...> Вводятся понятие марковской системы, являющейся частным случаем строковых перезаписывающихся систем. <...> Ключевой особенностью марковских систем по сравнению с другими строковыми перезаписывающими системами является стохастическая процедура разбиения строки на подстроки и стохастическое параллельное применение системы подстановок ко всем полученным подстрокам. <...> На основе модели марковской системы строится понятие двумерного марковского автомата, являющегося частным случаем понятия блочного стохастического клеточного автомата. <...> В таких автоматах пространство клеток образует матрицу, разбиение клеток на горизонтальные и вертикальные блоки происходит вероятностным образом. <...> В качестве приложения рассматривается задача построения низкоуровневой модели нейронной сети. <...> Для этого строится модель возбудимой среды, с поддержкой механизмов торможения и возбуждения, но основе которой уже строится модель искусственного нейрона, включая систему коммуникации (аксоны, дендриты, синапсы). <...> Рассматривается и численно исследуется пример простой нейронной сети прямого распространения, реализующий логическую операцию строгой дизъюнкции. <...> Ключевые слова: строковые перезаписывающие системы, стохастические клеточные автоматы, блочные клеточные автоматы, возбудимая среда, нейронные сети. <...> Введение <...>