Изменил про сходимость и классификацию

lab1/report/report.tex

@@ -648,32 +648,34 @@ int main()
 
     \subsection{Сходимость}
 
-    Для анализа сходимости были выбраны нулевые граничные условия и сетка размером 20 на 20 клеток. Результаты запуска автомата для пяти произвольны начальных конфигураций представлены графике, который изображён на Рис.~\ref{fig:conv_exps}. На Рис.~\ref{fig:conv_mean}, изображён график среднего значения количества живых клеток для всех пяти экспериментов. По этому графику видно, что количетсов живых клеток стабилизируется после 400 итераций на уровне 70 клеток. На Рис.~\ref{fig:conv_aprox} изображён график аппроксимирующей полиномиальной функции 10 степени для функции количества живых клеток от итераций. По нему также видно, что количество живых клеток сходится к, примерно, 70 клеткам.
+    По таблице \ref{tbl:patters} видно, что автомат ведёт себя по разному, в зависимости от начальной конфигурации и граничных условий. В некоторых случаях автомат сходился к пустому полю, все клетки которого мертвы. В некоторых случаях он сходится к различным циклическим паттернам. А для нескольких конфигураций не удалось определить сходимость на заданном числе итераций.
-
-    \begin{figure}[h!]
-       \centering
-       \includegraphics[width=0.7\linewidth]{img/conv_exps.png}
-       \caption{График количества «живых» клеток относительно номера итерации при нулевых граничных условиях для сетки размером 20 x 20 для пяти произвольных начальных конфигураций.}
-       \label{fig:conv_exps}
-    \end{figure}
-
-    
-    \begin{figure}[h!]
-        \centering
-        \includegraphics[width=0.7\linewidth]{img/conv_mean.png}
-        \caption{График среднего количества «живых» клеток относительно номера итерации при нулевых граничных условиях для сетки размером 20 x 20 по всем экспериментам.}
-        \label{fig:conv_mean}
-     \end{figure}
-    
-    \begin{figure}[h!]
-        \centering
-        \includegraphics[width=0.7\linewidth]{img/conv_aprox.png}
-        \caption{График полиномиальной аппроксимирующей функции (n=10) количества «живых» клеток относительно номера итерации при нулевых граничных условиях для сетки размером 20 x 20.}
-        \label{fig:conv_aprox}
-     \end{figure}
     
     \subsection{Классификация}
-    Исходя из описания классов и визуального анализа клеточного автомата, можно сделать вывод, что он относится к классу 3, так как через некоторое время после запуска автомат образует сложые структуры, характер взаимодействия которых во многих случаях выглядит хаотическим. 
+    Результаты запуска автомата для пяти произвольных начальных конфигураций представлены на графике, который изображён на Рис.~\ref{fig:conv_exps}. На Рис.~\ref{fig:conv_mean}, изображён график среднего значения количества живых клеток для всех пяти экспериментов. По этому графику видно, что количество живых клеток стабилизируется после 400 итераций на уровне 70 клеток. На Рис.~\ref{fig:conv_aprox} изображён график аппроксимирующей функции количества живых клеток от итераций. По нему также видно, что количество живых клеток сходится к, примерно, 70 клеткам.
+
+    Исходя из описания классов и анализа паттернов клеточного автомата, можно сделать вывод, что при различных начальных конфигурациях и граничных условиях, автомат с полем 5 на 5 проявляет свойства 1 (все ячейки становятся мёртвыми) и 2 (переход к циклическим паттернам) классов. Если же увеличить размер поля до 20 клеток и задать нулевые граничные условия, то автомат перестаёт проявлять признаки этих классов и, кажется, что его можно отнести к 3 классу, так как результатом почти всех начальных условий становятся псевдо-случайные хаотические последовательности. 
+
+    \begin{figure}[h!]
+        \centering
+        \includegraphics[width=0.7\linewidth]{img/conv_exps.png}
+        \caption{График количества «живых» клеток относительно номера итерации при нулевых граничных условиях для сетки размером 20 x 20 для пяти произвольных начальных конфигураций.}
+        \label{fig:conv_exps}
+     \end{figure}
+ 
+     
+     \begin{figure}[h!]
+         \centering
+         \includegraphics[width=0.7\linewidth]{img/conv_mean.png}
+         \caption{График среднего количества «живых» клеток относительно номера итерации при нулевых граничных условиях для сетки размером 20 x 20 по всем экспериментам.}
+         \label{fig:conv_mean}
+      \end{figure}
+     
+     \begin{figure}[h!]
+         \centering
+         \includegraphics[width=0.7\linewidth]{img/conv_aprox.png}
+         \caption{График полиномиальной аппроксимирующей функции (n=10) количества «живых» клеток относительно номера итерации при нулевых граничных условиях для сетки размером 20 x 20.}
+         \label{fig:conv_aprox}
+      \end{figure}
 
     \newpage
     \section {Результаты работы программы}
@@ -725,7 +727,7 @@ int main()
     
     \addcontentsline{toc}{section}{Заключение}
     
-    В ходе выполнения лабораторной работы был реализован двумерный клеточный автомат в консоли с окрестностью фон Неймана в соответствии с заданным номером 109063350. Двоичное представление этого числа, дополненное ведущими нулями, соответствует вектору значений функции переходов рассматриваемого клеточного автомата. Анализ паттернов был проведён для трёх вариантов граничных условий: единичные, нулевые и тороидальные. Было обнаружено как минимум 6 различных циклических паттернов для поля размером 5 на 5. Для поля размером 20 на 20 и нулевых начальных условий был также проведён анализ сходимости и построены графики количества <<живых>> клеток для различных начальных конфигураций. Также по результатам анализа, было определено, что рассматриваемый автомат относится к третьему классу по классификации Стивена Вольфрама.
+    В ходе выполнения лабораторной работы был реализован двумерный клеточный автомат в консоли с окрестностью фон Неймана в соответствии с заданным номером 109063350. Двоичное представление этого числа, дополненное ведущими нулями, соответствует вектору значений функции переходов рассматриваемого клеточного автомата. Анализ паттернов был проведён для трёх вариантов граничных условий: единичные, нулевые и тороидальные. Было обнаружено как минимум 6 различных циклических паттернов для поля размером 5 на 5. Для поля размером 20 на 20 и нулевых начальных условий были построены графики количества <<живых>> клеток для различных начальных конфигураций. Также по результатам анализа, было определено, что при размере поля 5 на 5 рассматриваемый автомат проявляет признаки первого и второго классов по классификации Стивена Вольфрама, однако при большем размере поля в 20 на 20 клеток он больше подходит под определение третьего класса.
 
     Из достоинств выполнения лабораторной работы можно выделить структурирование кода за счёт использования ООП. Вся логика работы клеточного автомата вынесена в отдельный класс \texttt{CellularAutomaton}, который может быть переиспользован в других программах. Также достоинством является то, что приложение позволяет пользователю выбирать граничные условия.