В комментариях спрашивали про то, с чего начать, если интересует компьютерное моделирование.
Единственное, что я вспомнил, это книга "The Nature of Code".
У меня она на английском. Читал её очень давно.
Основная цель книги — рассмотреть явления, которые естественным образом происходят в физическом мире, и определить, как написать код для их компьютерного моделирования.

Имитация движения и физики: векторы, силы (гравитация, трение, сопротивление жидкостей), колебания, системы частиц

Моделирование поведения: Автономные агенты и их поведение, а также модели группового поведения.

Сложные системы: Клеточные автоматы и Фракталы.

Искусственный интеллект и эволюция: генетические алгоритмы и нейронные сети.

Если есть какие то другие ресурсы, ссылки, то можете скидывать в комментах

optozorax скормил нейросети Nano Banana Pro сценарии моих роликов (произносимый текст) и на основе этих текстов нейросеть сгенерировала картинки.
Эта картинка на основе сценария из ролика про Физарум.
Остальные в выложу в комментах.

@optozorax_dev

А я пока делаю мини-симуляцию для следующего видео, которое будет про видообразование и генетическое разнообразие внутри популяции.
Суть идеи: Есть два типа еды (синяя и оранжевая).
Изначально боты тратят 100 кадров на поедание каждой разновидности еды (на боте в это время крестик).
Есть набор генов, который определяет формы рта и позволяет быстрее съедать либо оранжевую либо синюю еду.
(что то вроде дарвиновских вьюрков с разным типом клюва)
То есть, например, синюю за 50 кадров, а жёлтую за 150 кадров.
Быстрее съедаешь, быстрее накапливаешь энергию, больше потомков.
Хочу посмотреть, будет ли разбиение на 2 вида, предпочитающие разные типы еды.
Осталось только добавить разное время поедания в зависимости от генов и что бы бежали к той еде, которую быстрее поедают.

https://habr.com/ru/articles/832862/
Тут подписчики статьи пишут на Хабре, а я только случайно узнаю :)

https://habr.com/ru/articles/704622/
У меня лучшие подписчики :)
Статья от подписчика.

Симуляция заработала. Есть два типа еды (синяя и оранжевая). На получение энергии из еды изначальные боты тратили 100 ходов. Но можно изменить форму «клюва», и тогда будешь тратить меньше времени на еду одного цвета и больше на еду другого цвета.
Популяция постепенно разбилась на два вида, где каждый вид предпочитает свой тип пищи (синюю или оранжевую). Произошло разделение одной экологической ниши на две.
Это позволило быстрее накапливать энергию и оставлять больше потомков.
Осталось над внешним видом поработать и графики приделать, что бы по графику видеть, как виды расходятся.
Много часов потратил на поиск бага, но об этом в комментах.

Мысленный эксперимент.
Мальчик Вася увидел Событие А и, долго обдумывая, пришел к своему объяснению.
Он поделился своей гипотезой с окружающими. Те ее отвергли и предложили свое, общепринятое объяснение.
Вася долго изучал версию окружающих. И ему показалось, что он нашел в ней логические ошибки и несоответствия. Он попытался указать на них, но его только высмеяли и назвали глупым.
(Мы не знаем, кто прав — Вася или окружающие).

Что произойдет с Васей?

МЫ ВАСЯ
На самом деле такая ситуация возникает часто, тем более у людей, занимающихся научной деятельностью.

Дарвин лет 20 обдумывал свою теорию и не решался её опубликовать.
Только когда получил письмо с похожей теорией от Альфреда Рассела Уоллеса, он понял, что он не один и надо действовать.
Поэтому я с интересом посмотрел ролик про то, среди каких представлений рождалась теория Дарвина ( рекомендовал в одном из постов ).

Еще интереснее история Барбары Мак-Клинток. Она открыла мобильные генетические элементы ("прыгающие" гены), и ее долгие годы не воспринимали всерьез.
Она сама жила в состоянии, когда не могла понять: то ли все идиоты (не могут понять очевидное), то ли я туповата (сошла с ума).
Со временем её находки признали и вручили Нобелевскую премию(1983).

Только время и смена парадигмы покажет, кто был научным фриком, а кто совершил гениальный прорыв.
Мы все в этой точке неопределенности.
Вопрос лишь в том, на каком основании мы сомневаемся.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Мак-Клинток,_Барбара

Фрагменты следующего ролика.
В ролике будут 3 мини-симуляции.
(Две уже готовы, третью в выходные сделаю, там будут только графики отображаться.)
При создании ролика, я часто создаю небольшие ролики по теме, а потом пытаюсь связать их одной сюжетной линией.
Для этого я сделал картинки по каждому фрагменту и закинул их в программу Obsidian.
Там есть холст для построения ментальных карт. Можно вставлять в произвольное место картинки и текст, свободно перемещать их по холсту и соединять стрелками.

Останется только расположить всё фрагменты в логичной последовательности и связать единым рассказом.
Для меня это самая сложная часть.

https://youtu.be/sNBaf7eDePk?si=r-Y8BpP909O2Vk5s
Вторая часть про то, как менялось отношение к идеям Дарвина с течением времени.
Борьба кланов: нео-ламаркисты, нео-дарвинисты, менделисты.

Мне нравится эволюция по Ламарку. Качаешь мышцы, погружаешься в математику и твои дети рождаются с хорошей мускулатурой и математическим складом ума. В таком мире люди бы более ответственно подходили к тому, чем они занимаются. Можно было бы направлять эволюцию в нужном направлении без генетических манипуляций.
( Вспомнилось идея создания нового советского человека :) Homo Soveticus )
Надеюсь у инопланетян, которых мы когда нибудь найдём, эволюция проходила по Ламарку.

Это не моё

Для меня один из мощных инструментов познания является создание компьютерных моделей.
Как только появляется какая то идея, концепция и её можно реализовать в виде модели, то я это делаю.
Даже если изначально всё кажется простым и понятным, то при моделировании часто выясняется, что "не всё так однозначно".
Появляются множество тонкостей и шероховатостей, о которых и не подозревал.
Моделирование может полностью похоронить пришедшую в голову идею, либо открыть какие то новые грани.
Для примера, однажды я заинтересовался тем, как объекты движутся в космосе.
Создал модель и провёл с ней кучу экспериментов.
Теперь у меня есть интуитивное понимание орбитальной механики, так как в симуляциях ответил на все возникающие вопросы. Вряд ли я бы добился этого просто читая статьи и книги по теме.
Надеюсь, что в будущем в образовании компьютерное моделирование станет важной частью, так как часто позволяет максимально глубоко погрузиться в изучаемую тему.

Главное, всегда помнить, что компьютерная модель - это некоторое упрощение реальности.
Когда модель выдаёт результаты, которые противоречат нашим ожиданиям, то есть два варианта:
1. Модель не соответствует тому, что описывает и требуется менять/улучшать модель.
2. Мы неверно понимаем то, что моделируем и требуется менять наши представления.

Пока выясняешь это, становишься экспертом, интуитивно понимающим все тонкости.

Большая часть моего творчества как раз и базируется на компьютерных моделях.
То же самое можно сказать и про optozorax.
Хоть нас интересуют разные темы, но объединят то, что удовлетворяем своё любопытство посредством программирования.
Новое видео от optozorax.
https://youtu.be/qFYeJXKYj_E?si=E8FhbgZvD0cH6rwR

Я предполагаю, что понимаю принцип работы нейросети.
Традиционно их работу описывают, как последовательный подбор наиболее статистически вероятного слова (токена) в контексте диалога.
Но иногда возникает стойкое ощущение, что она реально понимает суть диалога. Я пишу финальный текст ролика и иногда спрашиваю у нейросети по возникающим вопросам. То есть нейросеть знает, что у меня есть симуляция, где я моделирую генетическое разнообразие в популяции.
В контексте диалога она догадывается, что у меня в модели только нейтральные мутации и предлагает очень интересные варианты усложнения модели.
(Полигамия - один самец - много самок, остальные самцы не оставляют потомства)

Мой вопрос:
Я провёл симуляцию с полигамией и получил снижение генетического разнообразия в популяции.
У меня возник вопрос.
Почему полигамия существует? Какие плюсы у неё есть с точни зрения эволюции

Часть ответа Gemini:
....
В вашей текущей модели, скорее всего, мутации либо нейтральные, либо их «полезность» не учитывается. Поэтому вы видите только негативную сторону — потерю данных (снижение разнообразия).

Если вы захотите усложнить модель, вы могли бы:

Ввести «цену» мутации (некоторые мутации дают +10% к шансу стать альфа-самцом).

Посмотреть, как быстро «полезный» ген захватит популяцию при моногамии и при полигамии.

Вы увидите, что полигамия — это ставка на краткосрочную эффективность в ущерб долгосрочной стабильности. Именно поэтому многие виды, оказавшиеся в изоляции (на островах), быстро вымирают: их полигамная структура вымывает разнообразие, и они не могут адаптироваться к новым изменениям среды.

Интересно, а в вашей симуляции популяция с полигамией дольше выходит на плато или быстрее?