v14.0.0 - Этап 4: Защита проекта. Коллективное обсуждение результатов. Самооценка деятельности

Релиз этапа 4: Защита проекта. Коллективное обсуждение результатов. Самооценка деятельности

Содержание релиза

• Отчет (report.pdf) — полное обобщение результатов, сравнительный анализ, самооценка участников
• Презентация (presentation.pdf) — слайды для защиты этапа (итоговые результаты, выводы, перспективы)
• Исходные файлы (.qmd) — Quarto Markdown для отчета и презентации

Выполнили

• Жукова Арина Александровна
• Садова Диана Алексеевна
• Агаев Арсений Валерьевич
• Диденко Дмитрий Владимирович

Основные результаты

• Обобщены результаты моделирования всех реализованных модификаций: сеточная DLA, химически-ограниченная, бессеточная, баллистическая, кластер-кластерная агрегация
• Проведен сравнительный анализ фрактальных размерностей, полученных методами радиуса гирации и ящиков — результаты обоих методов согласованы между собой
• Полученные значения $D$ соответствуют теоретическим предсказаниям: классическая DLA — $\approx 1.71$, химически-ограниченная — $\approx 1.80$, кластер-кластерная — $\approx 1.50$
• Выполнена самооценка деятельности каждого участника по этапам (теория → алгоритмы → программирование → анализ)
• Выявлены ограничения текущей реализации (производительность Python-циклов, отсутствие статистического усреднения) и предложены рекомендации по улучшению (Numba, KD-деревья, усреднение по 5–10 реализациям)
• Сформулированы перспективы развития: переход к трёхмерным кластерам, параллельные вычисления, сравнение с экспериментальными данными

Ключевой вывод

Простые стохастические правила на микроуровне порождают сложную фрактальную организацию на макроуровне. Разработанный программный комплекс подтвердил корректность теоретических моделей неравновесной агрегации и готов к дальнейшему расширению.

v15.0.0 — Доклад и презентация

Individual presentation

Теорема о прогнозе разнообразия

Доклад по дисциплине «Математическое моделирование»

📋 Описание

В работе исследуется теорема о прогнозе разнообразия (Diversity Prediction Theorem), которая математически объясняет, почему коллективные решения часто оказываются точнее индивидуальных. Рассматривается история вопроса (от эксперимента Гальтона 1906 года до работ Пейджа 2007 года), математическая формулировка теоремы и её практические следствия.

📂 Структура проекта

presentation/
├── README.md ← вы здесь
├── README.ru.md ← краткая версия на русском
├── presentation/ ← ПРЕЗЕНТАЦИЯ (beamer/pdf)
│ ├── mathmod-presentation-presentation.qmd ← исходник презентации (Quarto)
│ ├── _quarto.yml ← конфигурация Quarto для презентации
│ ├── Makefile ← сборка презентации
│ ├── image/ ← иллюстрации для презентации
│ │ ├── diversity.png ← компенсация ошибок
│ │ ├── diversity_scheme.png ← сравнение групп
│ │ └── student.jpg ← фото докладчика
│ ├── _resources/ ← ресурсы (шрифты, тема beamer)
│ │ └── tex/
│ │ └── beamer.tex ← настройка шрифтов и темы
│ └── _output/ ← результат сборки
│ └── mathmod-presentation-presentation.pdf
│
└── report/ ← РЕФЕРАТ (pdf)
├── mathmod-presentation-report.qmd ← исходник реферата (Quarto)
├── _quarto.yml ← конфигурация Quarto для реферата
├── Makefile ← сборка реферата
├── refs.bib ← библиография (BibTeX)
├── bib/
│ └── cite.bib ← дополнительная библиография
├── image/ ← иллюстрации для реферата
├── _resources/ ← ресурсы
└── _output/ ← результат сборки
└── mathmod-presentation-report.pdf

🛠 Сборка

Для сборки используется Quarto + LaTeX (LuaLaTeX):

# Клонировать репозиторий
git clone <url-репозитория>
cd presentation/

# Установить зависимости (для Ubuntu/Debian)
sudo apt install texlive-full pandoc quarto

# Собрать проект
make

Результаты сборки появятся в папке _output/.

Литература

1. Galton F. Vox Populi // Nature. — 1907. — Vol. 75, No. 1949. — P. 450–451.
2. Surowiecki J. The Wisdom of Crowds. — New York: Anchor Books, 2005.
3. Page S.E. The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies. — Princeton: Princeton University Press, 2007.

Автор

Жукова Арина Александровна
Студентка 3-го курса, направление «Прикладная информатика»
Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы
1132239120@rudn.ru

Лицензия

CC BY 4.0

v13.0.0 — Этап 3. Программная реализация

Релиз этапа 3: Реализация, параметры и алгоритмы

Содержание релиза

• Отчет (report.pdf) — полное описание программной реализации комплекса моделей агрегации и фрактального анализа
• Презентация (presentation.pdf) — слайды для защиты этапа (10 слайдов, 7–10 минут)
• Исходные файлы (.qmd) — Quarto Markdown для отчета и презентации

Выполнили

• Жукова Арина Александровна
• Садова Диана Алексеевна
• Агаев Арсений Валерьевич
• Диденко Дмитрий Владимирович

Основные результаты

• Реализован программный комплекс из 8 модулей на Python (NumPy + Matplotlib)
• Разработаны классы для 4 моделей агрегации: сеточая DLA, химически-ограниченная, бессеточная, кластер-кластерная
• Внедрены два метода расчета фрактальной размерности: радиус гирации и box counting
• Проведен сравнительный анализ: все значения D соответствуют теоретическим предсказаниям
• Объектно-ориентированная архитектура с наследованием обеспечивает переиспользование кода

v12.0.0

Релиз этапа 2: Алгоритмы и численные методы

Содержание релиза

• Отчет (report.pdf) — полное описание математического аппарата и алгоритмов
• Презентация (presentation.pdf) — слайды для защиты этапа
• Исходный код (code/) — реализация моделей DLA на Python

Выполнили

• Жукова Арина Александровна
• Садова Диана Алексеевна
• Агаев Арсений Валерьевич
• Диденко Дмитрий Владимирович

Основные результаты

• Разработаны алгоритмы для 6 моделей агрегации
• Реализованы два метода расчета фрактальной размерности
• Проведен сравнительный анализ моделей

Лабораторная работа №1

Первая лабораторная работа: подготовка стенда и моделирование

v1.0.0

1.0.0 (2026-02-20)

Features

• main: make course structure (31da120)