let cols, rows;

let noiseScale = 0.02; // ノイズのスケールを小さくして安定させる

let timeOffset = 0;    // 時間オフセットでノイズの動きを作る

let stateGrid = [];    // 各セルの状態（マルコフモデル用）

​

function setup() {

  createCanvas(600, 600);

  cols = width / gridSize;

  rows = height / gridSize;

  colorMode(RGB, 255, 255, 255);

  // 初期化: 各セルの状態をランダムに設定

  for (let i = 0; i < cols; i++) {

    stateGrid[i] = [];

    for (let j = 0; j < rows; j++) {

      stateGrid[i][j] = floor(random(5)); // 5つの状態を持つ

    }

  }

  frameRate(10); // 描画更新の頻度を抑える

}

​

function draw() {

  background(255);

  // 時間オフセットを少しだけ増やし、ゆっくりした変化を作る

  timeOffset += 0.001;

  for (let i = 0; i < cols; i++) {

    for (let j = 0; j < rows; j++) {

      // 各セルの状態に基づいて色を決定

      let state = stateGrid[i][j];

      let noiseValue = noise(i * noiseScale, j * noiseScale, timeOffset);

      let col = colorPattern(state); // 状態を用いた色生成

      fill(col);

      noStroke();

      rect(i * gridSize, j * gridSize, gridSize, gridSize);

    }

  }

  // マルコフ連鎖による状態更新（更新頻度を下げる）

  if (frameCount % 1 === 0) {

    updateStates();

  }

}

​

// 状態に基づいて色を決定する関数

function colorPattern(state) {

  // 状態ごとに色を設定

  if (state === 0) {

    return color(255, 0, 0); // 赤

  } else if (state === 1) {

    return color(255, 255, 0); // 黄

  } else if (state === 2) {

    return color(0, 0, 255); // 青

  } else if (state === 3) {

    return color(0, 0, 0); // 黒

  } else {

    return color(255, 255, 255); // 白

  }

}

​

// マルコフ連鎖を用いて各セルの状態を更新

function updateStates() {

  for (let i = 0; i < cols; i++) {

    for (let j = 0; j < rows; j++) {

      // 隣接セルの状態に基づく遷移確率

      let neighbors = getNeighborStates(i, j);

      let currentState = stateGrid[i][j];

      stateGrid[i][j] = nextState(currentState, neighbors);

    }

  }

}

​

// 隣接セルの状態を取得する関数

function getNeighborStates(x, y) {

  let states = [];

  if (x > 0) states.push(stateGrid[x - 1][y]);

  if (x < cols - 1) states.push(stateGrid[x + 1][y]);

  if (y > 0) states.push(stateGrid[x][y - 1]);

  if (y < rows - 1) states.push(stateGrid[x][y + 1]);

  return states;

}

​

// 現在の状態と隣接状態に基づいて次の状態を決定する

function nextState(currentState, neighbors) {

  let transitionMatrix = [

    [0.9996, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001], // 状態0からの遷移確率

    [0.0001, 0.9996, 0.0001, 0.0001, 0.0001], // 状態1からの遷移確率

    [0.0001, 0.0001, 0.9996, 0.0001, 0.0001], // 状態2からの遷移確率

    [0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.9996, 0.0001], // 状態3からの遷移確率

    [0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.9996]  // 状態4からの遷移確率

  ];

​

  // 隣接セルの状態に基づいて遷移確率を調整

  let nextStateProbabilities = transitionMatrix[currentState];

  let weightedProbability = [...nextStateProbabilities];

  neighbors.forEach(state => {

    weightedProbability[state] += 0.1; // 隣接セルと同じ状態になる確率を上げる

  });

  // 正規化して次の状態を決定

  let total = weightedProbability.reduce((acc, val) => acc + val, 0);

  let randomValue = random(total);

  let cumulative = 0;

  for (let i = 0; i < weightedProbability.length; i++) {

    cumulative += weightedProbability[i];

    if (randomValue < cumulative) return i;

  }

  return currentState; // 何も該当しない場合は現在の状態を保持

}

​