Show HN: Hopalong Attractor. An old classic with a new perspective in 3D
Cette étude décrit une implémentation Python de l’approximation de densité par pixels pour l’attracteur Hopalong, produisant une heatmap de densité des points et une comparaison avec l’estimation par histogramme. Elle repose sur une approche en deux passes: une première passe détermine l’étendue spatiale du trajet et une seconde mappe les points continus sur une grille de pixels tout en comptant les hits. L’exécution est accélérée par la compilation JIT de Numba et par des appels précompilés (dummy calls), avec une architecture pensée pour minimiser l’usage mémoire même pour de très grands nombres d’itérations. La visualisation utilise des palettes adaptées pour représenter les densités et discute les effets des résolutions et des tailles de bins sur le contraste et la précision, en comparaison des méthodes histogramme. Le texte explore également des variantes de programme, des cas limites liés à l’utilisation de copysign, et des extensions possibles en 3D ou avec des fonctionnalités optionnelles d’analyse des cycles.