Pythonで数値シミュレーション(2) - 拡散律速凝集(DLA) - Qiita

を参考にしています． 雪の結晶や地質学的な断層における稲妻形のひび割れの形成，バクテリアのコロニーの成長など，自然界には基本となる単位をランダムに付け加えていくことで成長するものを多く見ることができます．よく知られたモデルの1つに拡散律速凝集(Diffusion-Limited Aggregation: DLA)があります．このモデルは，ランダムな運動がいかに美しい自己相似なクラスターを生み出すかを示す例となっています． クラスターの成長のステップは， 1つの種の粒子で1つの格子点を占有 種を中心とする円の周囲から1つの粒子を放出 その粒子をランダムウォークさせ， 1つの周辺の点に到達するとそこに付着→2へ 大きなクラスターが形成されるまで，このプロセスを繰り返します(典型的には数千から数100万回の程度)．また，計算量を少なくするため，3の段階でクラスターから遠くに行き過ぎた粒子は取り除