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======Galton-Fallbrett======

==== Inhaltsverzeichnis ====
  - Projektbeschreibung
  - Projektplanung
  - Ausblick

==== Projektbeschreibung ====
Ziel ist es ein Galton-Fallbrett zu simulieren. 

==== Projektplanung ====
  - Mathematische Simulation
  - Visualisierung
  - Gui
  - Physikalische Simulation
  - Erweiterung der physikalischen Simulation

==== Mathematisches Modell ====

Weg der Kugel wird über RNG entschieden, wobei zunächst jede Pin-Interaktion eine 50/50 Situation darstellt. Als nächstes soll den Pin ein Bias gegeben werden um Imperfektion des Bretts zu simulieren.


==== Visualisierung ====

der Weg der Kugeln durch das Brett soll visuell verwirklicht werden (kleine Kugelzahlen) bei großen Kugelzahlen ist zu sehen wie sinnvoll das ist.

==== Gui ====
einstell möglichkeiten für kugel anzahl; generation eines bretts mit bias; einbindung der visualisierung; 


====Protokoll====
 - 30.11.2017
  * Beginn mit dem mathematischen Modells -> prove of concept successfull
  * Ausgabe einer text-datei 
  * Bugs: Verteilung überspringt (meistens) Fächer


- 07.12.2017
  * korrigieren der Bugs von letzter Woche, mathematisches modell voll funktionsfähig
  * beginn der recherche zur visualisierung, mögliche kandidaten: graohics/pygame
  * zur erleichterung der visualisierung: einführung der trajectory datei, diese kann von der visualisierung dann zu reconstruktion alle trajektorien genutz werden
  * probleme: erstellung generierter objecte 
  ** schleifen innerhalb von graphics

-21.12.2017
  * fertigstellung des Bretts
  * beginn der kugel animation   

-11.01.2018
  * begin bounce-animation über vektor umkehrung und colisions detection
  * damit einleitung des physikalischen modells
-18.01.2018
  * erkennung eines problems, beim erstellen der objekte
  * lösung durch erstellen von listen
  * alle pins sind nu in liste verfügbar
-01.02.2018
  * implementation von tuple-listen zur integration von kugeln mit q,p
  * erste problem mit der simulation, zeichenen mehrerer kugeln mit aktiver pin-collision laggt stark
  * entscheidung auf koordinaten orientierte zeichnung umzustellen
  * dies hilft nur maginal
  * entscheidung graphics zu dumpen und pygame als neue zeichen engine zu verwenden
-08.02.2018
  * implementation in pygame erfolgreich
  * pygame, liefert nur geringe verbesserung
  * implementation eines kd-tree - keine deutliche performance verbesserung
  * Project zu groß?
-15.02.2018
  * kd2-tree funktioniert
  * random number generration wirft symmetrische muster mit sehr niedriger varianz
  * implementierung der daten auswertung wie im math-modell
-06.03.2018
  * kugel-kugel-kolision implementiert
  * problem mit kd-tree teilweise behoben
  * neues problem in testbench: pile-drivingballs
  * impuls verarbeitung neu überdenken

  *[[Protokoll]]
  *[[Dokumentation]]
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