Алгоритм свертки 2D объектов в инвариантный и вероятностный «генетический код»

В статье представлен авторский алгоритм свертки двумерных объектов (изображений) в компактный, линейный и вероятностный «генетический код», основанный на биологических механизмах хранения и передачи наследственной информации. Представленный подход имитирует процессы клеточного деления, дифференциации и мутаций, рассматривая пиксель двумерного изображения как условную клетку, а его цвет — как тип клетки. Алгоритм реализует вероятностный обход изображения с использованием случайного выбора направления, что обеспечивает инвариантность к порядку обработки и моделирует стохастичность биологических систем. Каждый элемент кодируется в виде правила, содержащего идентификатор цвета, ссылки на соседние элементы и специальные маркеры для обозначения тупиковых состояний. Представлен метод оптимизации за счет отсечения нулевых значений, перехода к относительным ссылкам и фиксации длины строк для эффективного доступа. В алгоритм введены два типа мутаций: параметрические (изменение цвета) и привнесенные (нарушение топологии), позволяющие моделировать эволюцию структуры. Результатом работы алгоритма является текстовый файл, содержащий правила деления, палитру цветов и метаинформацию, достаточные для точного воспроизведения исходного объекта. Эксперименты на изображениях различной сложности подтвердили корректность свертки и возможность моделирования мутаций. Разработанный метод открывает перспективы для применения в биоинформатике, робототехнике и адаптивных системах, включая создание самоорганизующихся и самовоспроизводящихся структур.