dewi-kadita: エントロピーに基づく診断機能を備えた理想化魚群シミュレーション用Pythonライブラリ

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

February 8, 2026

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

cs.AI

要旨

魚群における集団運動は、活性物質系における創発的な自己組織化の好例であるが、これらのダイナミクスをシミュレーションし解析するための計算ツールは、研究グループ間で断片化したままである。本論文では、海洋集団行動研究に特化した包括的なエントロピー診断機能を備えた3次元クージンゾーンモデルを実装したオープンソースPythonライブラリ、dewi-kaditaを提案する。本ライブラリは、古典的な秩序パラメータでは捉えられない異なる組織化特性を特徴づける7つの情報理論的指標――群れ凝集性エントロピー、分極エントロピー、深度成層エントロピー、角運動量エントロピー、最近接個体エントロピー、速度相関エントロピー、群れ形状エントロピー――を導入する。これらの指標は、集団的無秩序の単一スカラー測定値である海洋群れ指標（OSI）に統合される。4つの標準的構成（スウォーム、トーラス、動的平行、高度平行）による検証により、既知の相挙動が正しく再現されることが確認された：スウォーム状態は分極P < 0.1、OSI ≈ 0.71で無秩序を維持するのに対し、高度平行状態はP = 0.998、OSI = 0.24を達成し、速度相関エントロピーはゼロに消失する。エントロピーフレームワークは、同等の秩序パラメータ値を示すが異なる組織化メカニズムを持つトーラス構成と動的平行構成を確実に識別することに成功した。Numbaのジャストインタイム（JIT）コンパイルにより対相互作用計算が10～100倍高速化され、標準的なワークステーション環境で150～250個体の1000～2000タイムステップにわたるシミュレーションが5分以内で実行可能である。NetCDF4出力により、海洋学解析ツールとの相互運用性が確保されている。本ライブラリは、確立された分子動力学コードと同様に、集団行動モデリングにおける標準化された再現可能なインフラストラクチャの必要性に応えるものである。

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.