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app/Main.hs

@@ -104,11 +104,30 @@ loop loopAmount ps env = loop' loopAmount 0 ps env
           (!fs,cs) <- unzip <$> fitness plants
           let fps = zip plants fs -- gives us plants & their fitness in a tuple
               sumFitness = sum fs
-              spc = meanAndVar `from` sumProducedCompounds $ cs
-              ndc = meanAndVar `from` numDistinctCompounds $ cs
+              -- $C_{\Sigma,mu}$: Durchschnittliche Menge an produzierten Stoffen
+              -- $C_{\Sigma,sigma}$: Durchschnittliche Varianz an produzierten Stoffen
+              (c_Sigma_mu, c_Sigma_sigma) = meanAndVar `from` sumProducedCompounds $ cs
+              -- - $C_{i,\mu}$: Durchschnittliche Anzahl produzierter Komponenten
+              -- - $C_{i,\sigma}$: Zusätzlich: Betrachtung der Varianz dieser Komponenten innerhalb der Population  
+              --   (Z.B. Stoff A wird immer mit $0.5$ produziert, hat also keine Varianz,
+              --   wogegen Stoff B *im Schnitt* mit $0.5$ produziert wird, aber dies eine extreme
+              --   Varianz auslöst)
+              --   c_mu_sigma :: [(Amount,Amount)]
+              (c_i_mu,c_i_sigma) = unzip $ meanAndVar `from` id <$> byProducts cs
+              -- - $C_d$: Durchschnittliche Anzahl distinkter Produzierter Stoffe (sprich
+              --   nicht-endemisch, $#i | C_{i,\sigma} > \epsilon$ )
+              isEndemic :: Vector Bool
+              isEndemic = (> 0.01) <$> fromList c_i_sigma
+              (c_d_mu, c_d_sigma) = meanAndVar `from` (countWith isEndemic) $ cs
+              -- - $C_{\sigma,\{\mu/\sigma\}}$: Mittelwert/Varianz von $\C_{i,\sigma}$
+              (c_sigma_mu, c_sigma_sigma) = meanAndVar `from` id $ c_i_sigma
+              -- - $\mathbf{E}[C_{\Sigma,plant} - C_{\Sigma,mu}]$: Durchschnittliche Abweichung der produzierten
+              --   Stoffe gegenüber dem Schnitt der Gesamtpopulation
+              e_hash_plant = F.mean `from` numDistinctCompounds $ cs
+              -- mean and variance of fitness
               fns = meanAndVar `from` id $ fs
-              cstats = meanAndVar `from` id <$> byProducts cs
-              cstats' = meanAndVar `from` id $ snd <$> cstats
+              -- - $P_\{\mu,\sigma\}$ Mittelwert/Varianz der Anteile der Stoffe in Pflanze i, die giftig sind
+              toxs = meanAndVar `from` percentagePoisonous $ cs
           when (curLoop `mod` printEvery == 0) $ liftIO $ do
             printPopulation stringe (zip3 plants fs cs)
             putStrLn $ "Population statistics           (mean,variance):"