dewi-kadita: Библиотека Python для моделирования идеализированного косяка рыб с энтропийной диагностикой

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

February 8, 2026

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

cs.AI

Аннотация

Коллективное движение в косяках рыб служит примером эмерджентной самоорганизации в системах активной материи, однако вычислительные инструменты для моделирования и анализа этой динамики остаются разрозненными среди исследовательских групп. Мы представляем dewi-kadita — библиотеку Python с открытым исходным кодом, реализующую трехмерную зонную модель Кузина с комплексными энтропийными диагностиками, адаптированными для исследований коллективного поведения морских организмов. Библиотека вводит семь информационно-теоретических метрик — энтропию сплоченности косяка, энтропию поляризации, энтропию стратификации по глубине, энтропию углового момента, энтропию ближайшего соседа, энтропию корреляции скоростей и энтропию формы косяка — которые характеризуют различные организационные особенности, недоступные для классических параметров порядка. Эти метрики объединяются в Океанический индекс стайности (OSI), обеспечивающий единую скалярную меру коллективного беспорядка. Валидация на четырех канонических конфигурациях (рой, тор, динамический параллельный, строго параллельный) подтверждает корректное воспроизведение известных фазовых поведений: рой сохраняет беспорядок с поляризацией P < 0.1 и OSI ≈ 0.71, тогда как строго параллельное состояние достигает P = 0.998 с OSI = 0.24 и энтропией корреляции скоростей, стремящейся к нулю. Энтропийный подход успешно различает тороидальную и динамическую параллельную конфигурации, которые демонстрируют сопоставимые величины параметров порядка через различные организационные механизмы. JIT-компиляция Numba ускоряет вычисления парных взаимодействий в 10–100 раз, позволяя проводить моделирование 150–250 агентов на протяжении 1000–2000 временных шагов в течение пяти минут на стандартном рабочем оборудовании. Вывод данных в формате NetCDF4 обеспечивает совместимость с океанографическими аналитическими инструментами. Библиотека удовлетворяет потребность в стандартизированной, воспроизводимой инфраструктуре для моделирования коллективного поведения, аналогичной устоявшимся кодам молекулярной динамики.

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.