Скачать презентацию
Идет загрузка презентации. Пожалуйста, подождите
Презентация была опубликована 11 лет назад пользователемСтанислав Башуткин
1 Моделирование и формализация
2 Модель образ (в том числе схема, чертеж, график, план, карта) какого-либо объекта или системы объектов (оригинала данной модели) используемый при определенных условиях в качестве их «заместителя». Модели это отражение наиболее существенных признаков, свойств и отношений явлений, объектов или процессов предметного мира. Например, фотографии и рисунки это представления внешнего вида предметов, а чертежи и схемы раскрывают их структуру (внутреннюю организацию). Для одних и тех же явлений, процессов и объектов можно построить различные модели. Понятие модели
3 Под «моделированием» будем понимать процесс построения, изу чения и применения моделей. Т.е. можно сказать, что моделирование это изучение объекта путем построения и исследования его модели, осуществляемое с определенной целью и состоит в замене эксперимента с оригиналом экспериментом на модели. Модель должна строится так, чтобы она наиболее полно воспроизводила те качества объекта, которые необходимо изучить в соответствии с поставленной целью. Во всех отношениях модель должна быть проще объекта и удобнее его для изучения. Понятие модели
4 К моделям предъявляется ряд обязательных требований: 1.Модель должна быть адекватной объекту, т.е. как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств. 2.Модель должна быть полной, т.е. должна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения модели исследовать и сам объект. Понятие модели
5 1. По способу построения (форме) : а)материальные модели (предметные) воспроизводят геометрические и физические свойства оригинала. б)информационные модели совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром. вербальная (в мысленной или разговорной форме). знаковая (выраженная знаками, т.е. средствами любого формального языка). Классификация моделей
6 2. По качественной специфике (содержанию модели): а) практические (в качестве средства научного эксперимента) б) теоретические (в качестве специфического образа действительности, в котором содержатся элементы логического и чувственного, абстрактного и конкретного, общего и единичного). Классификация моделей
7 В зависимости от моделей и целей исследования моделирование может быть: предметным (исследование основных геометрических, динамических, функциональных характеристик объекта на модели); физическим (воспроизведение физических процессов); знаковым (расчетное моделирование, абстрактно матема тическое); имитационным (программное моделирование). Классификация моделей
8 Математическая модель представляет собой совокупность уравнений, неравенств, логических условий и других соотношений, отражающих взаимосвязи и взаимозависимости основных характеристик моделируемой системы. По используемому математическому аппарату математические модели подразделяются на: 1)аналитические (описываемые с помощью систем уравнений, неравенств и т.д.) 2)статистические (реализующие выбор решения путем статистической обработки имеющихся решений) Математическое моделирование
9 Математическое моделирование это изучение поведения объекта в тех или иных условиях путем решения уравнений его математической модели. У математически подобных объектов процессы обладают различной физической природой, но описываются идентичными уравнениями. Математическое моделирование
10 Процесс моделирования может быть представлен в виде цикла, в котором можно выделить пять этапов: 1.Постановка проблемы и ее анализ – выделяются важные черты и свойства объекта. 2.Построение модели – выбирается тип модели, оценивается возможность его применения для решения поставленных задач, уточняется перечень отображаемых параметров моделируемого объекта и связи между ними. 3.Подготовка исходной информации – осуществляется сбор данных об объекте (на основании изучения модели). Затем происходит их обработка с помощью методов теории вероятности, математической статистики и экспертных процедур. 4.Проведение расчетов и анализ результатов эксперимента – производится оценка достоверности результатов. 5.Применение результатов на практике – работа с моделируемым объектом с учетом его предполагаемых свойств, полученных при изучении моделей. Математическое моделирование
11 Требования к модели: 1.Затраты на создание и исследование модели должны быть значительно меньше затрат на создание и проведения эксперимента над оригиналом. 2.Модель должна отражать важнейшие черты явления (оригинала). 3.Модель должна быть по возможности простой, не «засоренной» массой мелких второстепенных деталей. Математическое моделирование
12 В настоящее время под компьютерной моделью чаще всего понимают: условный образ объекта или некоторой системы объектов ( или процессов), описанный с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т. д. и отображающий структуру и взаимосвязи между элементами объекта. Компьютерные модели такого вида называются структурно- функциональными. Компьютерное моделирование
13 В настоящее время под компьютерной моделью чаще всего понимают: отдельную программу, совокупность программ, программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вы числений и графического отображения их результатов, вос производить (имитировать) процессы функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на объект различных, как правило случайных, факторов. Такие модели называются имитационными моделями. Компьютерное моделирование
14 Предметом компьютерного моделирования могут быть: экономическая деятельность фирмы или банка, промышленное предприятие, информационно-вычислительная сеть, технологический процесс, любой реальный объект или процесс, например процесс инфляции, и вообще любая Сложная Система. Модель должна быть достаточно универсальной, чтобы по возможности описывать близкие по назначению объекты, и в то же время достаточно простой, чтобы позволить выполнить необходимые исследования с разумными затратами. Компьютерное моделирование
15 1.В экономике и финансах: а)дисконтирование финансовых потоков; б)анализ планируемых капитальных вложений; в)определение текущей стоимости облигаций и акций; г)анализ выбора портфеля акций; д)анализ проектных предложений (оценка риска); е)расчет амортизационных отчислений. Приложения моделирования
16 2.В статистике: а)определение среднего, дисперсии и среднеквадратического отклонения; б)решение задач комбинаторики; в)задачи проверки статистических гипотез; г)регрессионный анализ; д)временные ряды и прогнозирование. Приложения моделирования
17 3.В управлении производством: а)анализ безубыточности; б)нахождение компромисса между сверхурочным временем и рабочей силой; в)управление запасами. Приложения моделирования
18 Информационные технологии анализа данных используются для обобщения учетной информации, выявления тенденций развития хозяйственных процессов, прогнозирования значений показателей, обоснования экономических нормативов и т.п. для этих целей применяются системы поддержки и принятия решений. Информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel
19 Теория принятия решений использует понятия: 1.Альтернатива – возможные варианты решения задачи, множество конечных исходов задачи; 2.Решение – выбор одной или нескольких альтернатив, а также процесс выбора. Для принятия решения необходимы четко сформулированная цель, список альтернатив и правил их выбора. Принятие решений осуществляется с учетом этих факторов. Решение основано на моделировании ситуаций; 3.Выбор – правила (алгоритм) выбора альтернативы при принятии решения и система оценки (критериев) принимаемых решений; 4.Полезность – характеристика эффективности решения; 5.Оптимизация – улучшение полезности путем выбора альтернативы. Информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel
20 Для исследования хозяйственных процессов традиционно используется моделирование. Для анализа хозяйственной деятельности широко применяются экономико-математические модели, с помощью которых выполняется анализ хозяйственных процессов, прогнозирование значений экономических показателей, подготовка управленческих решений. Информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel
21 В разрезе АФХД различают статические и динамические модели. В статических моделях все зависимости отнесены к единому моменту времени, связи параметров и переменных фиксированы. В динамических моделях описывается развитие объекта моделирования во времени: учитывается изменение взаимосвязи параметров, переменных. Среди динамических моделей различают: оптимизационные модели, обеспечивающие поиск наилучшего из возможных путей развития системы; модели равновесия, обеспечивающие баланс различных показателей системы. Информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel
22 Microsoft Excel обеспечивает анализ данных и подготовку решений на основе экономико-математических моделей. К стандартным технологиям анализа данных, реализуемым в Microsoft Excel, относятся: представление исходных данных в виде списков (базы данных); фильтрация списков (базы данных) по различным условиям; использование встроенных функций Microsoft Excel для формирования экономико-математических моделей; подбор параметров модели по заданному значению функционала; статистическая обработка экономической информации с помощью Пакета анализа; графические методы решения экономических задач и представления результатов анализа. Информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel
Еще похожие презентации в нашем архиве:
© 2024 MyShared Inc.
All rights reserved.