Spotlight категорії #3 — Біологія та науки про життя

симуляцій

підкатегорії

алгоритмів

Біологія — найбагатша на алгоритми наука. Кожен біологічний процес — зграювання, фуражування, еволюція, молекулярне розпізнавання — був змодельований обчислювально, і ці моделі стають чудовими браузерними симуляціями, оскільки вони по своїй суті наочні й по своїй суті цікаві навіть неспеціалістам.

Категорія «Життя» — емерджентна поведінка

Ці симуляції показують, як макроповедінка (зграя, епідемія, візерунок) виникає з мікроправил (кожен птах, кожна заражена людина, кожна клітина).

🐦

Зграя Boids у 3D

Три правила Рейнольдса — розділення, вирівнювання, згуртованість — створюють життєподібне зграювання з понад 500 агентами в реальному часі у 3D.

Three.jsЛегкоПопулярне

🐜

Оптимізація мурашиної колонії

ACO з феромонними слідами й випаровуванням. Мурахи знаходять майже оптимальні шляхи між джерелами їжі — той самий алгоритм, що застосовується в задачах маршрутизації.

Canvas 2DСередньо

🟩

Гра життя

Класика Конвея плюс альтернативні набори правил (Highlife, Maze, Day & Night). Включає сферичний 3D-режим і бібліотеку з 64 патернів.

Canvas 2DЛегкоПопулярне

🦠

Поширення епідемії (SIR)

Компартментні моделі SIR і SEIR з контактною мережею. Регулюйте R₀, темп вакцинації та соціальне дистанціювання — спостерігайте, як змінюються криві епідемії.

Canvas 2DСередньо

🦊

Хижак-жертва

Агентна модель Лотки-Вольтерри. Кролики й лисиці на 2D-ґратці; популяції коливаються. Фазовий портрет показує граничний цикл.

Canvas 2DЛегко

✨

Реакція-дифузія

Модель Грея-Скотта породжує патерни Тюрінга — плями, смуги, спіралі — виключно з двох хімічних концентрацій. Піксельна симуляція на 60 FPS.

Canvas 2DСередньоПопулярне

Категорія «Генетика» — еволюція

Три симуляції моделюють спадковість, добір та еволюційну динаміку.

🦋

Природний добір

Агенти успадковують швидкість, радіус сприйняття та відтінок камуфляжу. Хижаки полюють за видимістю; ті, хто вижив, розмножуються з мутаціями. Спостерігайте, як зсуваються розподіли ознак.

Canvas 2DСередньо

🧬

Генетичний алгоритм

Еволюціонуйте популяцію, щоб отримати цільовий рядок. Кросовер, мутація й тиск добору повністю налаштовуються. Спостерігайте, як пристосованість зростає з покоління в покоління.

Canvas 2DЛегко

🎮

Еволюційна теорія ігор

«Яструб-голуб», дилема ув'язненого та «камінь-ножиці-папір» на просторовій сітці. Еволюційно стійкі рівноваги виникають спонтанно з локальних взаємодій.

Canvas 2DПросунуто

Молекулярна біологія — клітини та білки

🧬

Згортання білка

HP-ґраткова модель зі симульованим відпалом. Критерій Метрополіса мінімізує контакти H-H. До 25 залишків. Накладення- привид показує найкращу знайдену конформацію.

Canvas 2DПросунуто

🔵

Дифузія через клітинну мембрану

Броунівський рух 450 частинок через прості, полегшені та активні транспортні канали. Спостерігайте закон Фіка в дії — і як АТФ рухає транспорт проти градієнта.

Canvas 2DЛегко

🌀

Реплікація ДНК

Анімована напівконсервативна реплікаційна вилка: геліказа, праймаза, синтез лідируючого/відстаючого ланцюга, фрагменти Оказакі, лігаза. Покроковий або безперервний режим.

Canvas 2DСередньоНове

Алгоритми, що стоять за життям

Категорія біології сукупно використовує більше алгоритмів, ніж будь-яка інша категорія сайту:

Boids Рейнольдса ACO (мурашина колонія) Клітинний автомат Конвея Модель SIR/SEIR Лотка-Вольтерра Грей-Скотт Симульований відпал Критерій Метрополіса Еволюційна теорія ігор Броунівський рух

Рекомендований шлях навчання: Гра життя → Boids → Реакція-дифузія → Епідемія SIR → Природний добір. Кожен крок додає шар складності: дискретне → неперервні агенти → хімія → мережеві ефекти → еволюційна динаміка.