Меня попросили составить программу для Diffusion Limited Aggregation для процесса найма, которую я завершил, и она занимает менее часа для матрицы 500x500 и 50000 баллов. Вторая часть с использованием сгенерированных данных предсказывает липкость неизвестного моделирования. Я пытаюсь следующий подход:
Рассчитать площадь поверхности для каждой 1000 точек для 20 итераций для липкости в диапазоне от 1e-3 и 5e-2 (диапазон, упомянутый в задаче)
Использовать регрессионную модель или полиномиальная подгонка к сгенерированным данным и предсказание липкости.
Я ищу, как получить площадь поверхности точек черного цвета (https://imgur.com/CE1WO8X)
Любые другие идеи проанализировать параметр липкости