BETEGES KERTECSKE

Lendvai Dorottya – Czövek Márton – Forrás Bence

Az alábbi program Dr. Néda Zoltán, az ELTE TTK Fizika Doktori Iskola Fizika Tanítása Program keretében „Kooperatív jelenségek és interdiszciplináris vonások” címmel tartott előadássorozatához kapcsolódó vizsgafeladat alapján készült, egy gimnáziumi tanár és két speciális matematika tantervű végzős diák közös munkájaként.

Jelen oldal csak a konkrét (itt nem részletezett) problémához készült program segédanyagait tartalmazza.

A program készítése és működése

Négy dologra volt szükségünk:

Program1: Szükségünk van egy programra, amely a megadott (esetenként akár könnyedén változtatható) paraméterekkel lefuttatja a kívánt jelenséget, majd a számunkra kérdéses, szükséges információkat, adatokat szolgáltatja. A vizsgált jelenség futtatását százszor vagy akár egymilliószor is elvégzi. Többszöri tesztelés után a 20 illetve 100 db futtatási beállítást választottuk (az előbbit a 3D exportáláshoz, utóbbit a grafikonon történő ábrázoláshoz). Ennek szempontja természetesen az volt, hogy ennél több futtatás esetén lényegi változást már nem tapasztalunk, így időspórolás szempontjából nem növeltük feleslegesen a teljes vizsgálódási időt a már szükségtelen futtatások számával.

Program2: Az előbbi futtatásokból készült adatokat lementi, táblázatszerűen összesíti (Exportálás 3D gomb). Ezekből egyszerűen (például Excel használatával) lehet 3D ábrát készíteni.

Program3: A fenti adatok egy részéből (z rögzített) 2D-s grafikont készít az elemzéshez (Grafikon generálása gomb).

Program4: A vizuális ingerek kedvéért, látványos szimulációval mutatja be 1-1 kiválasztott esetben, hogyan is történik a fertőződés terjedése. (zöld – egészséges, piros – beteg, kék – immunis/gyógyult, fekete – meghalt/elpusztult fa).

Végül ezeket egyetlen programba gyúrtuk össze, a lehető legegyszerűbbé téve így a vizsgálódást.

A PROGRAM LETÖLTÉSE + FORRÁSKÓD

A programkészítés kritikus pontjai

• A paraméterek (L, n, p_o, p_i, r, x, z) „jól” definiálása: „jól”-on itt azt értjük, hogy az elemzés során ne legyen nagyon „egyoldalú” (egyértelmű) az eredmény.
• A többszöri megbetegedést azért zártuk ki az eredeti feladatkörből, mert előzetes végiggondolások alapján, enélkül rettenetesen megnőhet a futtatási idő, akár nagyon sok lépést követően sem derülne ki bizonyossággal, hogy megbetegszik-e a teljes populáció (vagy annak akár egy része) vagy sem.
• Ugyan emiatt szükség volt egy gyógyulási folyamatra, amiről az eredeti KöMaL cikk nem ír.
• Futtathatóság: adott beállítások esetén meddig (mekkora populációra) érdemes a vizsgálódást folytatni, hogy „elegendő” információt nyerjünk a „pontos” statisztikához, azonban feleslegesen ne növeljük meg a futtatási időt (mire van szükségünk, illetve mit bír a rendszer).
• A q-n grafikon ábrázolásánál is fontos az exportált adatok „mennyisége”, a futtatások száma, az n változtathatóságának mértéke, a futtatási idő.
• Többszöri futtatással azt is ellenőriztük, hogy adott beállítás esetén a kirajzolódó grafikonok mennyire térnek el egymástól, és ehhez igazítottuk a futtatás érzékenységét: adott beállítások mellett ehhez 100-szor fut le minden lehetséges n érték esetén. Nagyobb pontosság (több futtatás) a rajzban gyakorlatilag nem észlelhető, és mivel az volt a cél, hogy a felhasználó minél hamarabb lássa a grafikont, ehhez tökéletesen elégnek bizonyult. Ez is olyan „apróság”, ami csak a futtatás során derült ki.
• Ne legyen túl egyszerű, sem túl bonyolult.
• Igyekeztünk a lehető legegyszerűbb modellektől elvonatkoztatva életszerű paramétereket is bevinni a feladatba: a betegségterjedés távolságfüggése vagy a gyógyulási mechanizmus is ilyenek.