Моделирование перколяционного кластера. Гуньков В.В. - 7 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОГУ | Оренбург

Составители: 

Рубрика: 

Do[index[[i]]=index[[ index[[i]] ]],{i,numx numy p}]
Теперь производим финальную переиндексацию меток:
Do[
Do[
If[m[[i,j]]!=0,
m[[i,j]]=index[[m[[i,j]]]]],
{j,numx}],
{i,numy}]
ListDensityPlot[Sin[100*m^2], ColorFunction->(Hue[#]&),
Mesh->False]
По окончании работы рассмотренной программы на экране
появится изображение квадрата с выделенными на нем кластерами. В
качестве примера ниже приведен рисунок 3, полученный при p=0,4.
0 10 20 30 40 50
0
10
20
30
40
50
Рисунок 3 – Разбиение облаcти на кластеры
Обратите внимание, что при построении изображения кластера в
операторе ListDensityPlot массив m, хранящий информацию о
кластере предварительно преобразован с помощью быстро
осциллирующей функции Sin[100*m^2]. Это сделано, чтобы кластеры,
имеющие близкие по значению метки отображались разными цветами. Для
визуализации каждой конкретной полученной реализации кластеров
осциллирующую функцию рекомендуется подбирать индивидуально
исходя из собственных особенностей восприятия цветов и эстетических
предпочтений. 
 Do[index[[i]]=index[[ index[[i]] ]],{i,numx numy p}]

Теперь производим финальную переиндексацию меток:
  Do[
    Do[
      If[m[[i,j]]!=0,
       m[[i,j]]=index[[m[[i,j]]]]],
      {j,numx}],
    {i,numy}]

  ListDensityPlot[Sin[100*m^2], ColorFunction->(Hue[#]&),
      Mesh->False]


       По окончании работы рассмотренной программы на экране
появится изображение квадрата с выделенными на нем кластерами. В
качестве примера ниже приведен рисунок 3, полученный при p=0,4.
              50



              40



              30



              20



              10



               0
                   0   10     20      30     40     50


              Рисунок 3 – Разбиение облаcти на кластеры

       Обратите внимание, что при построении изображения кластера в
операторе ListDensityPlot массив m, хранящий информацию о
кластере   предварительно    преобразован   с    помощью     быстро
осциллирующей функции Sin[100*m^2]. Это сделано, чтобы кластеры,
имеющие близкие по значению метки отображались разными цветами. Для
визуализации каждой конкретной полученной реализации кластеров
осциллирующую функцию рекомендуется подбирать индивидуально
исходя из собственных особенностей восприятия цветов и эстетических
предпочтений.

Страницы