Siin on näidis teadusartikli metoodika ja tulemuste osa, mis põhineb sinu loodud mudelil ja tehtud analüüsidel. Tekst on kirjutatud akadeemilises stiilis ning sobib hästi artikli või esitluse osaks:
Uurimistöö eesmärk on analüüsida kohalike teede isoleeritud võrgustike toimimist, kus igal võrgul on määratud arv väljapääsupunkte. Iga teelõik (graafi serv) on varustatud maksimaalse liikumiste arvuga ning väljapääsupunktidele on määratud kaalud, mis peegeldavad nende olulisust. Liikumiste jaotus väljapääsude vahel arvutatakse, võttes arvesse nii kaugust kui ka väljapääsu kaalu.
Võrgustik modelleeriti suunatud graafina $G = (V, E)$, kus:
Väljapääsupunktid $v_e \in V$ said kaalud $\omega_e$, mis määravad nende atraktiivsuse. Liikumised jaotati graafis, kasutades pöördvõrdelist kaugust ja väljapääsu kaalu, et hinnata iga väljapääsu tõenäosust.
Loodi kolm järjestikust stsenaariumi:
Kõigis stsenaariumides arvutati liikumiste jaotus väljapääsupunktidesse, kasutades normaliseeritud skoori: $$S_{e} = \frac{\omegae}{d{ve} + 1}$$ kus $d_{ve}$ on kaugus tipust $v$ väljapääsuni $e$.
| Väljapääs | Kaal | Liikumiste osakaal |
|---|---|---|
| 2 | 1.0 | 13.57% |
| 5 | 3.0 | 27.01% |
| 9 | 5.0 | 59.42% |
| Väljapääs | Kaal | Liikumiste osakaal |
|---|---|---|
| 2 | 1.0 | 6.88% |
| 5 | 3.0 | 31.63% |
| 9 | 5.0 | 61.49% |
| Väljapääs | Kaal | Liikumiste osakaal |
|---|---|---|
| 2 | 1.0 | 8.76% |
| 5 | 3.0 | 32.84% |
| 9 | 5.0 | 58.40% |
Tulemused näitavad, et väljapääsupunktide kaalud ja teelõikude kättesaadavus mõjutavad oluliselt liikumiste jaotust. Väljapääs 9 domineeris kõigis stsenaariumides tänu oma suurele kaalule ja heale ühenduvusele. Teelõikude sulgemine muutis liikumiste suunda, kuid võrgu struktuur säilitas piisava paindlikkuse, et liikumised suunata alternatiivsetele teedele.
Kas soovid, et koostan sellest ka PDF-faili või esitluse slaidid? Võin ka aidata kirjutada sissejuhatuse või järelduste osa.