dewi-kadita : Une bibliothèque Python pour la simulation idéalisée de bancs de poissons avec diagnostics basés sur l'entropie

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

Le mouvement collectif dans les bancs de poissons illustre l'auto-organisation émergente dans les systèmes de matière active, mais les outils informatiques pour simuler et analyser ces dynamiques restent fragmentés entre les groupes de recherche. Nous présentons dewi-kadita, une bibliothèque Python open-source implémentant le modèle tridimensionnel à zones de Couzin avec des diagnostics complets d'entropie conçus pour la recherche sur le comportement collectif marin. La bibliothèque introduit sept métriques informationnelles — l'entropie de cohésion du banc, l'entropie de polarisation, l'entropie de stratification en profondeur, l'entropie de moment angulaire, l'entropie du plus proche voisin, l'entropie de corrélation des vitesses et l'entropie de forme du banc — qui caractérisent des caractéristiques organisationnelles distinctes, inaccessibles aux paramètres d'ordre classiques. Ces métriques se combinent en un Indice de Banc Océanique (OSI) fournissant une mesure scalaire unique du désordre collectif. La validation sur quatre configurations canoniques (essaim, tore, parallèle dynamique, hautement parallèle) confirme la reproduction correcte des comportements de phase connus : l'essaim maintient un désordre avec une polarisation P < 0,1 et un OSI ≈ 0,71, tandis que l'état hautement parallèle atteint P = 0,998 avec un OSI = 0,24 et une entropie de corrélation des vitesses tendant vers zéro. Le cadre entropique distingue avec succès les configurations en tore et parallèle dynamique qui présentent des magnitudes de paramètres d'ordre comparables via des mécanismes organisationnels différents. La compilation juste-à-temps (JIT) avec Numba accélère les calculs d'interactions par paires d'un facteur 10 à 100, permettant des simulations de 150 à 250 agents sur 1000 à 2000 pas de temps en moins de cinq minutes sur du matériel de station de travail standard. La sortie au format NetCDF4 assure l'interopérabilité avec les outils d'analyse océanographiques. La bibliothèque répond au besoin d'une infrastructure standardisée et reproductible pour la modélisation du comportement collectif, analogue aux codes établis en dynamique moléculaire.

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.