Детальная информация

В данной выпускной работе разрабатывалась функционально- структурная модель роста льна, учитывающая различные параметры. Цель работы – создание инструмента, позволяющего прогнозировать развитие льна в зависимости от климатических условий и находить параметры, обеспечивающие максимальную урожайность. Разработка модели и алгоритмов была произведена на языке программирования Python, используя среду программирования PyCharm, а также с использованием библиотек NumPy и Matplotlib, с помощью которых были визуализированы результаты работы алгоритмов.

In this thesis, a functional and structural model of flax growth was devel- oped, taking into account various parameters. The purpose of the work is to create a tool that makes it possible to predict the development of flax depending on cli- matic conditions and find parameters that ensure maximum yield. The model and algorithms were developed in the Python programming lan- guage, using the PyCharm programming environment, as well as using the NumPy and Matplotlib libraries, which were used to visualize the results of the algorithms.