dewi-kadita: Eine Python-Bibliothek für idealisierte Fischschwarm-Simulationen mit entropiebasierten Diagnoseverfahren

dewi-kadita: A Python Library for Idealized Fish Schooling Simulation with Entropy-Based Diagnostics

February 8, 2026

papers.authors: Sandy H. S. Herho, Iwan P. Anwar, Faruq Khadami, Alfita P. Handayani, Karina A. Sujatmiko, Kamaluddin Kasim, Rusmawan Suwarman, Dasapta E. Irawan

cs.AI

papers.abstract

Kollektive Bewegungen in Fischschwärmen veranschaulichen emergente Selbstorganisation in Systemen aktiver Materie, doch sind computergestützte Werkzeuge zur Simulation und Analyse dieser Dynamiken nach wie vor fragmentiert über verschiedene Forschungsgruppen hinweg. Wir stellen dewi-kadita vor, eine Open-Source-Python-Bibliothek, die das dreidimensionale Couzin-Zonenmodell mit umfassenden Entropiediagnosen implementiert, die speziell für die Erforschung marinen Kollektivverhaltens entwickelt wurden. Die Bibliothek führt sieben informationstheoretische Metriken ein – Schwarm-Kohäsionsentropie, Polarisationsentropie, Tiefenschichtungsentropie, Drehimpulsentropie, Nearest-Neighbor-Entropie, Geschwindigkeitskorrelationsentropie und Schwarmformentropie – die unterschiedliche organisatorische Merkmale charakterisieren, die für klassische Ordnungsparameter nicht zugänglich sind. Diese Metriken fließen in einen Ozeanischen Schwarmindex (Oceanic Schooling Index, OSI) ein, der ein einzelnes skalares Maß für kollektive Unordnung bereitstellt. Die Validierung anhand vier kanonischer Konfigurationen (Schwarm, Torus, dynamisch parallel, hochgradig parallel) bestätigt die korrekte Reproduktion bekannter Phasenverhalten: Der Schwarm bewahrt Unordnung mit einer Polarisation P < 0,1 und OSI ≈ 0,71, während der hochgradig parallele Zustand P = 0,998 mit OSI = 0,24 erreicht und die Geschwindigkeitskorrelationsentropie gegen Null verschwindet. Das Entropie-Framework unterscheidet erfolgreich zwischen der Torus- und der dynamisch parallelen Konfiguration, die vergleichbare Ordnungsparametergrößen, aber unterschiedliche Organisationsmechanismen aufweisen. Numba-JIT-Kompilierung (Just-in-Time) beschleunigt die Berechnung paarweiser Wechselwirkungen um das 10- bis 100-fache und ermöglicht so Simulationen von 150–250 Agenten über 1000–2000 Zeitschritte innerhalb von fünf Minuten auf Standard-Workstation-Hardware. Die NetCDF4-Ausgabe gewährleistet Interoperabilität mit ozeanographischen Analysewerkzeugen. Die Bibliothek adressiert den Bedarf an standardisierter, reproduzierbarer Infrastruktur in der Kollektivverhaltensmodellierung, analog zu etablierten Molekulardynamik-Codes.

English

Collective motion in fish schools exemplifies emergent self-organization in active matter systems, yet computational tools for simulating and analyzing these dynamics remain fragmented across research groups. We present dewi-kadita, an open-source Python library implementing the three-dimensional Couzin zone-based model with comprehensive entropy diagnostics tailored for marine collective behavior research. The library introduces seven information-theoretic metrics -- school cohesion entropy, polarization entropy, depth stratification entropy, angular momentum entropy, nearest-neighbor entropy, velocity correlation entropy, and school shape entropy -- that characterize distinct organizational features inaccessible to classical order parameters. These metrics combine into an Oceanic Schooling Index (OSI) providing a single scalar measure of collective disorder. Validation across four canonical configurations (swarm, torus, dynamic parallel, highly parallel) confirms correct reproduction of known phase behaviors: the swarm maintains disorder with polarization P < 0.1 and OSI approx 0.71, while the highly parallel state achieves P = 0.998 with OSI = 0.24 and velocity correlation entropy vanishing to zero. The entropy framework successfully discriminates the torus and dynamic parallel configurations that exhibit comparable order parameter magnitudes through different organizational mechanisms. Numba just-in-time (JIT) compilation accelerates pairwise interaction calculations by 10--100times, enabling simulations of 150--250 agents over 1000--2000 time steps within five minutes on standard workstation hardware. NetCDF4 output ensures interoperability with oceanographic analysis tools. The library addresses the need for standardized, reproducible infrastructure in collective behavior modeling analogous to established molecular dynamics codes.