Дороговизна натурных экспериментов и КМ.

Дороговизна натурных экспериментов и КМ.

При подготовке натурного эксперимента важнейшим и крайне тяжелым этапом (и не только в России) является решение проблемы материально-технического обеспечения. Изыскания в данной области требуют от исследователя определенных способностей, отражающих его адаптивные свойства к нашему бурному повседневью. Очень часто именно на этом этапе и заканчиваются экспериментальные исследования.

1. Подходы к моделированию на ЭВМ.

 

Моделирование на эвм

 

Расчетный метод

Имитационный подход

 

Аналитические методы

численные

Методы подобия

Кибернетические (наука об управлении)

 

АВМ

ЦВМ

ГВМ

 

АВМ – аналоговые вычислительные машины

ЦВМ – цифровые вычислительные машины

ГВМ – гибридные

6. Методы изоморфных преобразований и КМ.

Под изоморфными преобразованиями понимаются такие видоизменения объекта, которые не приводят к уничтожению его основной сути (с точки зрения опознающей системы).

Сходство модели с объектом, который она отображает, называется степенью изоморфизма.

Для того, чтобы быть изоморфной, модель должна удовлетворять двум условиям: 1) должно существовать однозначное соответствие между элементами модели и элементами представляемого объекта; 2) должны быть сохранены точные соотношения или взаимодействия между элементами.

Расчетный и имитационный подходы в КМ.

См вопрос 5.

Методы Монте-Карло.

Метод Монте-Карло. Под методом Монте-Карло понимается совокупность приёмов, позволяющих получать решения математических или физических задач при помощи многократных случайных испытаний. Студенты должны обратить внимание на математическое обоснование метода Монте-Карло. Они должны уметь объяснить сходимость последовательности по вероятности, чем отличается детерминированный алгоритм от недетерминированного метода. Студенты должны понимать, что для решения одной и той же конкретной задачи схемы применения метода могут быть существенно различными. Они должны обратить внимание на то, как меняется классический алгоритм вычисления кратных интегралов с увеличением кратности и, что происходит в этой ситуации с методом Монте-Карло.

1. Состав имитационной модели.

Структура модели и математическое обеспечение.

Математическое и программное обеспечение систем КМ.

Структура модели и параметры в моделировании бизнес-процессов (БП).

начальные условия

структура модели

потоки, переменные

параметры

 

Имитационные модели

 

Математ обеспечение		Программное обеспечение		Информац обеспечен		Аппаратное обеспечение
Математические модели, алгоритмы, имитации, алгоритмы обработки inf, алгоритмы ввода-вывода данных		Планирование имитац экспериментов, моделирование обработки и интерпретации результатов		БД и БЗ, СУБД, системы документирования		Средства ВТ, средства связи, системы обмена inf, системы управления экспериментами

1. Причины использования КМ.

1) Отсутствуют математические и численные методы решения задач

2) Наличие неопределенной inf об объекте

3) Невозможность проведения экспериментов с объектом

4) При поиске наилучшего варианта объекта (при проектировании, управлении, перепроектирование)

5) При оценивание характеристик объекта (построение прогнозов)

Сложность объекта и КМ.

Чем сложнее объект тем сложнее моделировать. Измеряется кол-вом эл в объектке.

Качество КМ.

Критерий согласия X²

Критерий Колмогорова - Смирнова

Критерий Мизиса

Эффективность КМ.

А)приращение(положительным изменением)показателей

Б)затратами средств на КМ

В)точность модели

Управление в системе КМ.

Пусть задан эконом. объект, требуется построить его модель для управления.

Классы систем и КМ.

Метод исключения в КМ.

Берется фигура, кидаются точки, и считается сколько точек попали в эту фигуру.

Дороговизна натурных экспериментов и КМ.

При подготовке натурного эксперимента важнейшим и крайне тяжелым этапом (и не только в России) является решение проблемы материально-технического обеспечения. Изыскания в данной области требуют от исследователя определенных способностей, отражающих его адаптивные свойства к нашему бурному повседневью. Очень часто именно на этом этапе и заканчиваются экспериментальные исследования.

1. Подходы к моделированию на ЭВМ.

 

Моделирование на эвм

 

Расчетный метод

Имитационный подход

 

Аналитические методы

численные

Методы подобия

Кибернетические (наука об управлении)

 

АВМ

ЦВМ

ГВМ

 

АВМ – аналоговые вычислительные машины

ЦВМ – цифровые вычислительные машины

ГВМ – гибридные

6. Методы изоморфных преобразований и КМ.

Под изоморфными преобразованиями понимаются такие видоизменения объекта, которые не приводят к уничтожению его основной сути (с точки зрения опознающей системы).

Сходство модели с объектом, который она отображает, называется степенью изоморфизма.

Для того, чтобы быть изоморфной, модель должна удовлетворять двум условиям: 1) должно существовать однозначное соответствие между элементами модели и элементами представляемого объекта; 2) должны быть сохранены точные соотношения или взаимодействия между элементами.