feat: update stakeholders

Author: Desiment

src/chapter-03.tex

@@ -78,16 +78,93 @@ \section{Разработчики других библиотек в PySATL}
 \noindent\rule{\textwidth}{0.5pt}
 \section{Руководители проекта PySATL}
 
+Данная категория включает лиц, ответственных за планирование развития проекта в целом, распределение ресурсов и координацию между рабочими группами. Их интересы сфокусированы на стратегических аспектах разработки и эксплуатации ядра, а также на его интеграции в общую экосистему PySATL.
+
+\begin{itemizecmp}
+    \item Представление о планах разработки ядра и его функциональности на каждом этапе;
+    \item Гарантии, предоставляемые ядром;
+    \item Эффективное использование ресурсов и соблюдение сроков;
+    \item Минимизация рисков, связанных с техническим долгом и зависимостями.
+\end{itemizecmp}
+
+\textbf{1. Планы разработки и функциональность} \\
+Руководителям проекта необходимо иметь чёткое и актуальное представление о состоянии и roadmap ядра для принятия обоснованных решений. Это включает:
 \begin{itemizecmp}
-    \item Представление о планах разработки ядра и его функциональности на каждом этапе
-    \item Гарантии предоставляемые ядром
+    \item Соответствие фактической функциональности ядра заявленным планам и требованиям других подсистем PySATL;
+    \item Наличие документации, достаточной для оценки готовности компонент к интеграции;
+    \item Понятный и измеримый прогресс разработки, позволяющий оценивать выполнение этапов.
+\end{itemizecmp}
+
+\textbf{2. Гарантии, предоставляемые ядром} \\
+Поскольку ядро является фундаментальным компонентом всего проекта, от его качества и стабильности зависит работа всех надстроенных над ним библиотек. Руководители заинтересованы в наличии гарантий, обеспечиваемых за счёт:
+\begin{itemizecmp}
+    \item Всестороннего тестирования, включая модульные, интеграционные и регрессионные тесты;
+    \item Чёткого определения и поддержания публичных интерфейсов (API), что обеспечивает стабильность для потребителей ядра;
+    \item Предсказуемой политики управления версиями, минимизирующей обратно несовместимые изменения;
+    \item Исчерпывающей документации, снижающей риски misinterpretation API и его неправильного использования.
+\end{itemizecmp}
+
+\textbf{3. Эффективность использования ресурсов и сроки} \\
+Процесс разработки ядра должен быть организован таким образом, чтобы:
+\begin{itemizecmp}
+    \item Архитектурные решения способствовали повторному использованию кода и сокращению избыточности;
+    \item Существовали механизмы для быстрого прототипирования и валидации новых идей без угрозы нарушения стабильности основной codebase;
+    \item Соблюдались согласованные сроки поставки критически важной для других подсистем функциональности.
+\end{itemizecmp}
+
+\textbf{4. Управление рисками} \\
+Ключевым аспектом является проактивное выявление и снижение потенциальных рисков, в частности:
+\begin{itemizecmp}
+    \item Контроль над внешними зависимостями, их лицензионной чистотой и совместимостью;
+    \item Минимизация накопления технического долга за счёт регулярного рефакторинга и применения современных практик разработки;
+    \item Наличие плана по обеспечению долгосрочной поддерживаемости и расширяемости кодовой базы.
 \end{itemizecmp}
 
 \noindent\rule{\textwidth}{0.5pt}
 \section{Инженеры-исследователи}
-Программисты, которым нужны только артефакты математической статитистики.  Математики, статистики и люди занимающиеся численными методами.
 
+К данной категории относятся специалисты, применяющие ядро PySATL для решения прикладных задач: программисты, математики, статистики и исследователи в области численных методов. Они используют систему как инструмент для реализации и проверки научных гипотез, прототипирования алгоритмов и проведения вычислительных экспериментов.
+
+\begin{itemizecmp}
+    \item Поддержка сложных операций над распределениями, смесями и иерархическими моделями;
+    \item Бенчмаркинг новых алгоритмов и сравнение с существующими аналогами;
+    \item Гибкость и выразительность для описания нестандартных вероятностных моделей;
+    \item Воспроизводимость и контролируемость вычислительных экспериментов.
+\end{itemizecmp}
+
+\textbf{1. Поддержка сложных операций и моделей} \\
+Инженеры-исследователи работают с комплексными вероятностными структурами, выходящими за рамки стандартных распределений. Их интерес заключается в возможности:
+\begin{itemizecmp}
+    \item Конструировать составные распределения (смеси, свёртки, произведения);
+    \item Определять иерархические (многоуровневые) вероятностные модели;
+    \item Применять нелинейные функциональные преобразования к распределениям;
+    \item Работать с усечёнными, цензурированными или модифицированными распределениями.
+\end{itemizecmp}
+
+\textbf{2. Бенчмаркинг и валидация алгоритмов} \\
+Для данной аудитории критически важна возможность оценивать эффективность и корректность реализуемых методов:
+\begin{itemizecmp}
+    \item Наличие встроенных средств для замеров производительности (профилирования) отдельных операций;
+    \item Возможность сравнивать численные результаты, полученные с помощью ядра, с эталонными реализациями или аналитическими выкладками;
+    \item Доступ к низкоуровневым параметрам численных методов (таким как точность, допуски, критерии остановки) для тонкой настройки и исследования сходимости алгоритмов.
+\end{itemizecmp}
+
+\begin{example}
+Исследователь, разрабатывающий новый метод оценки параметров, должен иметь возможность сгенерировать набор синтетических данных из известного распределения, применить свой метод, сравнить полученные оценки с истинными значениями параметров и измерить время выполнения алгоритма, обеспечивая при этом полную воспроизводимость эксперимента.
+\end{example}
+
+\textbf{3. Гибкость и выразительность} \\
+Система должна предоставлять достаточный уровень абстракции для лаконичного и интуитивно понятного выражения математических концепций:
+\begin{itemizecmp}
+    \item Декларативный способ задания моделей, приближенный к математической нотации;
+    \item Возможность легко комбинировать примитивы ядра для создания специализированных конструкций без необходимости написания большого объема boilerplate-кода;
+    \item Доступ к символьным представлениям преобразований для анализа и оптимизации выражений до их численного вычисления.
+\end{itemizecmp}
+
+\textbf{4. Воспроизводимость и контролируемость} \\
+Так как работа инженера-исследователя носит экспериментальный характер, ядро должно предоставлять инструменты для обеспечения строгости научного процесса:
 \begin{itemizecmp}
-    \item Поддержка сложных операций над распределениями, смесями и т.п.
-    \item Бенчмаркинг новых алгоритмов
+    \item Детерминированная работа генератора псевдослучайных чисел с возможностью сохранения и восстановления состояния (seed);
+    \item Логирование ключевых этапов вычислений и принятых решений (например, в алгоритмах оптимизации);
+    \item Чёткое разделение между абстрактной спецификацией модели и конкретным численным методом её вычисления.
 \end{itemizecmp}