Компьютерное моделирование Петухин Вячеслав Алексеевич 1 семестр, 38 часа лекций, 38 часов лабораторных.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Межфакультетская магистерская программа «Математические модели, методы и программные системы современных компьютерных технологий» Основы прикладной теории.
Advertisements

Имитационное моделирование Simulation modeling. История Сложилось в середине XX века Работы Р. Шеннона и Т. Д. Шрайбера Сейчас это основной метод исследования.
ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ Классификация моделей Натурные модели Информационные модели Общие свойства моделей Вербальные Математические Табличные Графические.
Моделирование. Первыми моделями, как заместителями некоторых объектов, были языковые знаки. Они возникли в ходе развития человечества и постепенно превратились.
Презентация дисциплины по выбору Для студентов, обучающихся по направлению «Прикладная информатика» (магистерская программа «Прикладная информатика.
Моделирование. Требования к уровню подготовки учащихся по теме «Моделирование». Учащиеся должны: уметь создавать компьютерные модели с использованием.
Введение в задачи исследования и проектирования цифровых систем Санкт-Петербургский государственный университет Факультет прикладной математики - процессов.
Моделирование и исследование мехатронных систем Курс лекций.
Современное состояние проблемы моделирования систем Докладчик: Виноградов Андрей Группа: ИТО-4-07 Группа: ИТО-4-07.
Математическое моделирование ( дополнительные главы математики )
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВИДЫ МОДЕЛЕЙ Урок информатики 8 класс.
ЛЕКЦИЯ 1 ( ) Тема 1. Общие вопросы теории моделирования Понятия модели и моделирования Классификация моделей Аксиомы теории моделирования.
Тема 2 Основные подходы к построению математических моделей систем Дисциплина «Имитационное моделирование экономических процессов» Специальность
Моделирование и формализация. Модель - это упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении любой аналог, образ (изображение, формула,
Лекция 1 МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ Методологическая основа моделирования. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ Понятие системы.
Основы моделирования систем I. Модель и моделирование (виды, свойства) II.Жизненный цикл моделирования.
ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЧЕРЕДИ АВТОР: БУТКОВА Е.А 10«Б» РУКОВОДИТЕЛЬ: ПЯТКИНА Г.А.
Модель -упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Моделирование -построение моделей для исследования и изучения объектов, процессов,
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ Попов К.Г.. Некоторые определения. Модель является представлением объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной.
Компьютерная Математическая модель Компьютерные Имитационные модели Общие свойства моделей Формализация и моделирование Виды и типы моделей Натурные модели.
Транксрипт:

Компьютерное моделирование Петухин Вячеслав Алексеевич 1 семестр, 38 часа лекций, 38 часов лабораторных.

Программа 1.Общие понятия 2.Примеры простых моделей 3.Математическая статистика 4.Имитационное моделирование 5.Пакет MODELLUS 6.Моделирование технических систем 7.Структурные модели

Определение Моделирование - это замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала.

Математическое моделирование Не область математики, а вопрос применения математических теорий Основная идея: вместо исследования объекта строится математическая модель объекта и в дальнейшем исследуется именно она.

Сферы применения моделирования Изучение свойств объектов (наука) Математическое моделирование Компьютерное моделирование Построение программных систем = моделирование Производство (прикладная наука) Бизнес, образование и т.д. (информационные системы)

Математическое моделирование 1.Построение модели: Объект абстрагирование от части свойств (содержательная модель) математическая теория (математическая модель) 2.Изучение математической модели 3.Интерпретация свойств математической модели применительно к объекту

Основные понятия Объект моделирования Содержательная модель Математическая модель Гипотезы (постулаты) содержательной модели Интерпретация результатов моделирования Верификация модели

Государственный стандарт Понятие модели; Классификация моделей Концептуальное моделирование Имитационное моделирование Математические предпосылки создания имитационной модели. Границы возможностей классических математических методов в системотехнике и экономике. Метод Монте-Карло. Программные средства имитационного моделирования: модели дискретных систем, модели непрерывных процессов, комплексные (дискретно-непрерывные) модели. Планирование компьютерного эксперимента; масштаб времени; датчики случайных величин; потоки, задержки, обслуживание; проверки гипотез о категориях типа событие явление поведение; риски и прогнозы. Объекты имитационных моделей: «процесс», «транзакт», «событие», «ресурс» и др. Различные подходы к созданию моделей: транзактно-ориентированный, объектно- ориентированный, событийный. Структурный анализ процессов при использовании объектно-ориентированного подхода. Функциональная модель и ее диаграммы. Уровни детализации функциональной модели системы. Процесс создания двух взаимосвязанных моделей: функциональной структурной и динамической имитационной. Автоматизированное конструирование моделей. Имитация работы объекта экономики в разных измерениях: материальные, информационные, «денежные» потоки. Имитация основных типовых процессов: генераторы, очереди, узлы обслуживания, терминаторы и др. Разомкнутые и замкнутые схемы моделей. Работа с объектами типа ресурс. Стратегии управления ресурсами. Практикумы: модели информационных систем, вычислительных сетей и вычислительных процессов; модели бизнес-процессов и анализ рисков; решение оптимизационных задач

Вопрос адекватности модели Выбор модели не однозначен

Важные свойства моделей Адекватность Актуальность Мощность Результативность Достоверность Экономичность Простота Открытость (модифицируемость)

Классификация моделей Абстрактные и материальные модели Структурные и функциональные модели Структурные модели Функциональные модели (чёрный ящик) Дискретные и непрерывные модели Дискретные модели Непрерывные модели Детерминированные и вероятностные модели Детерминированные модели Вероятностные или стохастические модели

Математические модели Аналитические модели Простые структурные модели Имитационные модели Детерминированные модели Статистические модели Вероятностные или стохастические модели

Моделирование информационных систем Реляционные базы данных Концептуальное моделирование Язык UML

Литература Алиев Т.И. Основы моделирования дискретных систем год. 363 стр. Самарский А.А., Михайлов В П. Математическре моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2-е изд. испр год. 320 стр. djvu. 4.4 Мб. – для математиков плохо подходит Зайцев В. Ф. Математические модели в точных и гуманитарных науках стр. PDF. 5.5 Мб. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей год. 192 стр. djvu. 9.4 Мб.