Компьютерное моделирование лекции для колледжа – Конспект лекций по теме «Компьютерное моделирование»
Компьютерное моделирование [DOC] — Все для студента
КубГТУ, Кафедра ВТ и АСУ. Мурлин А. Г.Компьютерное моделирование:1 Предмет и содержание курса:
Основные определения и типы моделей
Основные понятия имитационного моделирования
Системы имитационного моделирования
Организация имитационного моделирования2 Использование регрессионного и корреляционного анализа для моделирования систем:
Понятие корреляционного и регрессионного анализа
Определение параметров линейного однофакторного уравнения регрессии
Оценка величины погрешности линейного однофакторного уравнения
Проблема автокорреляции остатков. Критерий Дарбина Уотсона
Построение уравнения степенной регрессии
Двухфакторные и многофакторные уравнения регрессии3 Оптимизация и оптимизационные модели:
Основные понятия
Конструирования целевой функции
Многомерный и одномерный поиск оптимума
Оптимизационные модели
4 Моделирование систем массового обслуживания:
Общие понятия систем массового обслуживания
Одноканальная СМО с ожиданием
Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
Многоканальная система массового обслуживания с ожиданием5 Альтернативные подходы к созданию имитационных моделей:
Параллельное и распределенное моделирование
Непрерывное моделирование
Комбинированное непрерывно-дискретное моделирование
Моделирование по методу Монте-Карло. Статистическое моделирование систем6 Моделирование системы управления запасами:
Постановка задачи
Организация и логика программы7 Транспортные задачи линейного программирования:
Постановка задачи
Алгоритм метода потенциалов8 Теория принятия решений:
Основные понятия
Принятие решений в условиях полной определенности
Принятие решений в условиях риска
www.twirpx.com
Полный Курс лекций по Моделирование ИнфКом Систем
Осипов Н.А.
Курс лекций по дисциплине «Моделирование инфокоммуникационных систем»
СОДЕРЖАНИЕ |
|
Общие сведения и порядок изучения дисциплины…………………………………….. | 2 |
Структура и содержание дисциплины ……………………………………………………………. | 3 |
Содержание (дидактика) дисциплины ……………………………………………………………. | 3 |
Литература ……………………………………………………………………………………………………. | 4 |
Раздел 1. Математические модели………………………………………………………………. | 4 |
Лекция 1. Введение в математическое моделирование …………………………………… | 4 |
Лекция 2. Форма и принципы представления математических моделей………… | 18 |
Лекция 3. Типовые математические модели …………………………………………………. | 35 |
Раздел 2. Компьютерное моделирование ………………………………………………….. | 78 |
Лекция 4. Статистическое моделирование……………………………………………………. | 78 |
Лекция 5. Моделирование непрерывных случайных величин с |
|
произвольными законами распределения……………………………………………… | 85 |
Лекция 6. Организация компьютерного моделирования |
|
инфокоммуникационных систем ………………………………………………………….. | 89 |
Раздел 3. Построение математических моделей по |
|
экспериментальным данным…………………………………………………………….. | 93 |
Лекция 7. Методы исследования математических моделей систем и |
|
процессов ……………………………………………………………………………………………. | 93 |
Лекция 8. Обработка результатов имитационного эксперимента ………………… | 106 |
Лекция 9. Планирование экспериментов…………………………………………………….. | 119 |
1
Общие сведения и порядок изучения дисциплины
Дисциплина «Моделирование инфокоммуникационных систем» относится к циклу математических и естественнонаучных дисциплин.
Целью освоения дисциплины является достижение следующих результатов образования (РО):
знания:
на уровне представлений:
— о пакетах прикладных программ, облегчающих моделирование и обработку результатов экспериментов;
на уровне воспроизведения:
— об основных схемах типовых моделей сложных систем;
-о методах моделирования случайных событий; на уровне понимания:
-о задачах и методах обработки экспериментальной информации;
-о теоретических основах и основных подходах к моделированию и исследованию инфокоммуникационных систем;
умения:
теоретические
-использование типовых моделей и методов обработки при анализе инфокоммуникационных систем;
-обработка результатов имитационного моделирования;
практические
-разработка имитационных моделей с учѐтом влияния случайных факторов;
навыки:
-проведение экспериментов по заданной методике и анализ результатов;
-математическое моделирование инфокоммуникационных процессов и объектов на базе как стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований, так
исамостоятельно создаваемых оригинальных программ.
2
Структура и содержание дисциплины
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы,102 часа.
модуля№ образовательной программы |
|
|
| Виды учебной нагрузки и их трудоемкость, часы | ||||||||
раздела№ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| Наименование | Лекции | Практические занятия | Лабораторные работы | СРС | часовВсего | ||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
| раздела |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| дисциплины |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
| Математические | 5 |
|
| 5 |
| 8 |
| 18 |
|
|
| модели |
|
|
|
|
| |||||
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
2 |
| Компьютерное | 6 |
|
| 4 |
| 16 |
| 30 |
| |
|
|
|
|
|
|
| ||||||
|
| моделирование |
|
|
|
|
| |||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Построение |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| математических |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 | 3 |
| моделей по | 6 |
|
| 8 |
| 8 |
| 18 |
|
|
|
| экспериментальным |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| данным |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Экзамен |
|
|
|
|
| 36 |
| 36 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| ИТОГО: | 17 |
|
| 17 |
| 68 |
| 102 |
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Содержание (дидактика) дисциплины
Раздел 1. Математические модели. Понятие модели и моделирования (1.1). Классификация моделей и виды моделирования (1.2). Этапы математического моделирования (1.3). Принципы построения, особенности и основные требования к математическим моделям систем (1.4). Цели и задачи исследования математических моделей систем (1.5). Формы представления математических моделей (1.6). Типовые модели сложных систем (1.7).
Раздел 2. Компьютерное моделирование. Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент (2.1). Имитационное моделирование (2.2). Визуализация ввода исходных данных и результатов моделирования (2.3). Датчики случайных чисел (2.4). Моделирование случайных событий с заданными вероятностями и зависимостями между ними (2.5). Моделирование случайных величин с заданными законами распределения (2.6).
Раздел 3. Построение математических моделей по экспериментальным данным.
Методы исследования математических моделей систем и процессов (3.1). Планирование экспериментов (3.2). Обработка результатов имитационного эксперимента (3.3). Проверка адекватности моделей (3.4). Технические и программные средства моделирования(3.5).
3
Литература
а) основная литература:
1.Колесов Ю., Сениченков Ю. Моделирование систем. В 2-хкнигах. – СПб.: БХВПетербург, 2007.
2.Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. — М.: Высшая школа, 2007. – 296 с.
3.Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник для вузов. — М.: Высшая школа. 2007 – 343 с.
4.Лоу А.М,.Кельтон Д.В Имитационное моделирование. – СПБ.: Питер, 2004. – 848 с.
5.Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. – СПБ.: БХВ-Петербург,2005
– 400 с.
6.Колесов Ю., Сениченков Ю. Моделирование систем. Практикум. – СПб.: БХВПетербург, 2007. – 352 с.
7.Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. – СПб.:
Корона. – 2008. – 420 с.
б) дополнительная литература:
8.Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем: Учебник для студентов вузов. – М.: Высшая школа, 2006. – 511 с.
9.Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006 – 249 с.
10.Минько А.А. Принятие решений с помощью Excel. – М.: Эксмо., 2007. – 240 с.
11.Тарасевич Ю.Ю. Математическое и компьютерное моделирование. Вводный курс. Изд.4, испр. 2004. – 152 с.
Раздел 1. Математические модели.
Теоретические занятия (лекции) — 5 часов.
Лекция 1. Введение в математическое моделирование
На лекции рассматриваются следующие вопросы: цели освоения дисциплины и ее место в структуре ООП ВПО, общие понятия и принципы теории моделирования.
Из названия дисциплины «Моделирование инфокоммуникационных систем» возникает вопрос об объекте моделирования – инфокоммуникационной системе.
Системами как объектами научного познания стали заниматься в30-егоды прошлого столетия. Основоположниками теории систем считается биолог Берталанфи, заявивший о ней на семинаре по философии.
В настоящее время издан большой объем литературы по этому направлению. Можно отметить таких авторов, как Месарович М., Тахакара Н., Перегудов Ф.Н., Тарасенко Ф.П., Дружинин В.В., Резников Б.В и другие.
Приведем различное толкование понятия системы.
4
Берталанфи – комплекс взаимодействующих компонентов или совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой.
Ожегов С.И. – нечто целое, представляющее собой единство закономерно расположенных и находящихся во взаимной связи частей.
Философский словарь – совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой и образующих некоторое целостное единство.
Таким образом, исходя из определений, можно сделать вывод, что почти любой объект подходит под понятие система.
В то же время термин система используют в тех случаях, когда хотят охарактеризовать объект как нечто целое (единое) и сложное, которое не поддается представлению в виде простых моделей (см. Денисов А.А., Волкова В.Н. Основы теории систем и системного анализа. СПбГТУ, 1999. – 512с.).
Понятие инфокоммуникационной системы
Согласно существующим представлениям, инфокоммуникационная система – это совокупность, включающая сущности информационной и телекоммуникационной систем.
Информационная система включает в себя информацию (потенциальную информацию) и пользователя.
Телекоммуникационная система обеспечивает перенос информации от источника к потребителю.
Таким образом, инфокоммуникационную систему (ИКС) образует совокупность
сети телекоммуникаций (телекоммуникационной подсистемы),
прикладной подсистемы (средств хранения и обработки информации, прикладных процессов),
а также подсистемы источников и потребителей информации (пользовательские подсистемы).
Впоследнее время акцентируется внимание на возрастающей роли информации в жизни общества и отдельного человека. И все чаще встречается прилагательное «когнитивный». Иногда приводятся несхожие определения при переводе с английского языка словосочетаний «cognitive system», «cognitive technology» и им подобных.
Когнитивные технологии «имитируют» мыслительную деятельность человека. Они, как правило, основаны на моделях с нечеткой логикой (fuzzy logic) и на нейронных сетях (neural networks). Цели, преследуемые при создании когнитивных систем, могут быть представлены следующими примерами: получение новых знаний, принятие решений в сложных ситуациях и интеллектуальная обработка данных.
Отношения между когнитивными системами и телекоммуникационными сетями можно рассматривать с разных точек зрения.
Во-первых,для функционирования когнитивной системы любого рода необходим обмен информацией, обеспечиваемый телекоммуникационными сетями.Во-вторых,в
5
телекоммуникационных сетях могут использоваться когнитивные системы и технологии, позволяющие радикально улучшить показатели эффективности процессов обмена информацией.
Когнитивная инфокоммуникационная система (КИКС) дополнительно включает в себя элементы, обеспечивающие функциональность когнитивной системы (элементы ментальной деятельности, функции мониторинга, сбора информации, исполнительные устройства и др.) во всех перечисленных подсистемах.
В КИКС можно выделить несколько доменов: физический, информационный и когнитивный.
Каждая из подсистем КИКС потенциально имеет в своем составе элементы, относящиеся к каждому из этих доменов.
В физическом домене происходят энергетические процессы и взаимодействуют технические системы в процессе переноса информации между источниками и получателями.
Информационный домен – это область, в которой находятся данные (информация, знания, методы).
В когнитивном домене происходит анализ ситуаций и интеллектуальная деятельность, продуктом которой являются оценки и принятия решений.
Например, элементы когнитивной инфокоммуникационной системы можно классифицировать, как приведено в таблице.
Таблица 1.1 Элементы инфокоммуникационной системы
Модель когнитивной инфокоммуникационной системы можно представить в виде многослойной конструкции (см. рис.1.1).
6
Для анализа этой модели достаточно определить ключевые функции для пяти подсистем, которые пронумерованы римскими цифрами.
ПР | КМ |
V |
|
Суперкомпьютер | |
IV |
|
| Сервер |
III |
|
ИСЗ | Сеть 1 |
| |
II |
|
| Исполнительные |
I | устройства |
. . . Дата центр
Вычислительный | База |
центр | данных |
| БС |
Сеть 2 | Сеть N |
|
Сенсорные
датчики
Подсистема когнитивных прикладных процессов
Подсистема поддержки когнитивных технологий
Информационная
подсистема
Телекоммуникационная
подсистема
Подсистема сенсорных датчиков и исполнительных устройств
БС – базовая станция, ИСЗ — искусственный спутник земли, КМ – когнитивная медицина, ПР – промышленный робот, ЧС — чрезвычайная ситуация.
Рис. 1.1 Модель когнитивной инфокоммуникационной системы
На нижнем уровне (уровень I) располагается традиционная подсистема абонентских устройств, а также подсистема сенсорных датчиков и исполнительных устройств. Сенсорные датчики выполняют функции технических «рецепторов» (сети датчиков формируют техническое «рецептивное поле»), исполнительные устройства – функции технических «акцепторов», а сети исполнительных устройств формируют и реализуют модель действия. Сети сенсоров и исполнительных элементов могут быть встроены в персональных многофункциональных роботов (новый вид оконечного абонентского устройства) или роботизированный автомобиль с автопилотом (взаимодействующий с другими интеллектуальными автомобилями через телекоммуникационную сеть) и т.д. Функции этих технических средств будут различаться весьма существенно, но можно выделить одно общее свойство: должны формироваться сообщения, преобразовываться в сигналы, передаваться на верхние уровни модели с целью получения информации для выполнения содержащихся в ней инструкций.
Выше находится уровень (II) телекоммуникационной подсистемы. В ее задачи (помимо обеспечения традиционного информационного обмена пользователей сети и взаимодействия пользователей с информационной подсистемой) входит обмен данными между когнитивной и информационной подсистемами и подсистемой сенсоров и исполнительных устройств.
Еще выше располагается уровень (уровень III) информационной подсистемы, которая включает серверы, вычислительные центры и базы данных. Помимо традиционных информационных услуг, предоставляемых пользователям, в
7
информационную подсистему дополнительно вводятся серверы и базы данных, обеспечивающие поддержку функций когнитивной подсистемы.
Уровень (IV) когнитивной подсистемы выполняет функции прикладного искусственного интеллекта и интеллектуального управления в реальном масштабе времени объектами, располагающимися на первом уровне архитектуры. Для этого когнитивная подсистема постоянно взаимодействует с сетями сенсоров, исполнительных устройств и информационной подсистемой. Когнитивная подсистема содержит комплекс инструментов (цифровых процессоров, нейропроцессоров, нечеткой логики, соответствующего математического, логического и программного обеспечения), который обеспечивает реализацию когнитивных прикладных процессов и услуг. Типичными примерами используемых технических средств можно считать суперкомпьютер, а также дата центр (data center). Их основная задача – выполнение вычислительных операций по обработке информации с целью принятия решений.
На уровне V когнитивных прикладных процессов осуществляется формирование перечня когнитивных приложений и адаптация под них функций когнитивного и других уровней (на рисунке представлены наиболее актуальные приложения: промышленные роботы, когнитивная медицина, интеллектуальная система предотвращения чрезвычайных ситуаций).
Примеры услуг, поддерживаемых КИКС
Для развития КИКС характерны процессы конвергенции услуг, предоставляемых на базе единого набора технических средств. Например, при развитии абонентских устройств беспроводного доступа и методов управления сетью беспроводной связи решается задача определения местоположения абонента.
Решение этой задачи может быть применено как в целях управления сетью, так и в других целях, например для управления движением автотранспорта (рис. 1.2).
8
Рис. 1.2 Управление сетью и услугами по организации движением автотранспорта
Использование функций определения местоположения в задачах анализа абонентского трафика на обслуживаемой территории позволяет создавать пространственные модели абонентского трафика (рис. 1.3).
Рис. 1.3 Пространственная модель абонентского трафика
Полученная модель трафика может быть использована в задачах управления и планирования (проектирования), например выбор точек установки (перемещения) базовых станций.
Следует отметить, что создание когнитивной инфокоммуникационной системы является следующим эволюционным шагом развития информационной и телекоммуникационной систем, на котором особое внимание уделяется развитию методов получения и анализа информации, методов выработки решений и методов обучения различных автоматизированных систем.
9
Информационная система
Термин информационная система (ИС) используется как в широком, так и в узком смысле.
В широком смысле информационная система есть совокупность технического, программного и организационного обеспечения, а также персонала, предназначенная для того, чтобы своевременно обеспечивать надлежащих людей надлежащей информацией.
Также в достаточно широком смысле трактует понятие информационной системы Федеральный закон РФ от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ«Об информации, информационных технологиях и о защите информации»: «информационная система — совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств».
Одно из наиболее широких определений ИС (М.Р. Когаловский):
«информационной системой называется комплекс, включающий вычислительное и коммуникационное оборудование, программное обеспечение, лингвистические средства и информационные ресурсы, а также системный персонал и обеспечивающий поддержку динамической информационной модели некоторой части реального мира для удовлетворения информационных потребностей пользователей».
В узком смысле информационной системой называют только подмножество компонентов ИС в широком смысле, включающее базы данных, СУБД и специализированные прикладные программы.
ИС в узком смысле рассматривают как программно-аппаратнуюсистему, предназначенную для автоматизации целенаправленной деятельности конечных пользователей, обеспечивающую, в соответствии с заложенной в нее логикой обработки, возможность получения, модификации и хранения информации.
В любом случае основной задачей ИС является удовлетворение конкретных информационных потребностей в рамках конкретной предметной области.
Современные ИС де-фактонемыслимы без использования баз данных и СУБД, поэтому термин «информационная система» на практике сливается по смыслу с термином «система баз данных».
В идеале в рамках предприятия должна функционировать единая корпоративная информационная система, удовлетворяющая все существующие информационные потребности всех сотрудников, служб и подразделений. Однако на практике создание такой всеобъемлющей ИС слишком затруднено или даже невозможно, вследствие чего на предприятии обычно функционируют несколько различных ИС, решающих отдельные группы задач: управление производством,финансово-хозяйственнаядеятельность и т.д. Часть задач бывает «покрыта» одновременно несколькими ИС, часть задач — вовсе не автоматизирована. Такая ситуация получила название «лоскутной автоматизации» и является довольно типичной для многих предприятий.
Классификация информационных систем
По степени распределѐнности отличают:
10
studfiles.net
Моделирование как метод познания. Основные понятия, связанные с компьютерным моделированием План лекции:
Основные понятия. Классификация моделей
Основные понятия Моделирование это научный прием, инструмент изучения реального окружающего мира. Моделирование подразумевает следующее: реальный объект (система), называемый оригиналом, замещается моделью.
ПодробнееИнформатика и ИКТ Лекция 8 1 курс
Информатика и ИКТ Лекция 8 1 курс ГБОУ СПО «УМТК» 1 Компьютерные модели различных процессов 2 Модель — это некий новый объект, который отражает существенные особенности изучаемого объекта, процесса или
ПодробнееМоделирование. 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ.
ЛК 1. Моделирование. 1. Основные понятия. 2 Принципы моделирования. 3 Свойства моделей 4 Классификация методов моделирования. 5. Математическое моделирование 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ. Моделирование замещение
ПодробнееЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Пермский национальный исследовательский политехнический университет Кафедра математического моделирования систем и процессов ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ к.ф.-м.н., доц. П.С. Волегов 1 Последовательность
ПодробнееРис Виды моделирования систем
1 Моделирование систем Классификация видов моделирования систем. В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, абсолютное подобие может иметь место лишь при замене объекта другим точно
ПодробнееГлава 3 Компьютерное моделирование
Глава 3 3.1. методика математического моделирования на компьютере 3.1.1. моделирование и его разновидности Моделирование с помощью компьютеров открывает огромные возможности для исследования явлений и
ПодробнееМатематические модели
Математические модели План лекции П. 1. Понятие модели и моделирования… 1 П. 2. Формализация… 1 П. 3. Модель как совокупность объектов системы… 3 П. 4. Типы информационных моделей… 3 П. 5. Процесс
ПодробнееЦели и задачи освоения дисциплины
Аннотация рабочей программы дисциплины «Численные методы» Направление подготовки 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии Направленность (профиль) образовательной программы Сетевые
ПодробнееБ А К А Л А В Р И А Т
НАПРАВЛЕНИЕ «МАТЕМАТИКА» 1. История 2. Иностранный язык (английский) (Основы информатики) 4. Математический анализ 5. Алгебра 6. Аналитическая геометрия 7. Дискретная математика и математическая логика
ПодробнееКАРТА КОМПЕТЕНЦИИ (По проекту)
ФГОС ВО (ФГОС 3+) КАРТА КОМПЕТЕНЦИИ (По проекту) КОМПЕТЕНЦИЯ: ОПК-1 Способностью использовать базовые знания естественных наук, математики и информатики, основные факты, концепции, принципы теорий, связанных
ПодробнееМатематическое моделирование
Математическое моделирование Содержание дисциплины 1. Основные понятия и принципы математического моделирования Моделирование, как метод научного познания. Классификация моделей. Этапы построения математической
ПодробнееПроектное обучение основам исследовательской деятельности. Ширков Петр Дмитриевич, Кандидат физ.-мат. наук, инженер ОИЯИ, Научный руководитель МКШ,
jinr.ru Проектное обучение основам исследовательской деятельности mksh.ru Ширков Петр Дмитриевич, Кандидат физ.-мат. наук, инженер ОИЯИ, Научный руководитель МКШ, Весна Монтессори, Москва, 21.04.2018 Объединенный
ПодробнееНАЗАД ОГЛАВЛЕНИЕ ВПЕРЁД
НАЗАД ОГЛАВЛЕНИЕ ВПЕРЁД Введение Быстрое развитие электроники и компьютерной техники создало предпосылки для перехода человеческого общества из постиндустриального в информационное. С каждым годом увеличивается
ПодробнееМатематический и естественнонаучный цикл
Математический и естественнонаучный цикл МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ Дисциплина «Математический анализ» является частью Математического и педагогического университета кафедрой математического анализа и методики
ПодробнееУровни изучения. Цели курса
Уровни изучения Mathematics HL рекомендован учащимся с высоким уровнем математических знаний и навыков, дальнейшее обучение которых будет тесно связано с математикой: инженерные специальности, компьютерные
Подробнее7 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
7 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ Под имитационным м понимается «разработка модели системы в виде программы для компьютера и проведение экспериментов с программой, вместо проведения экспериментов с реальной
ПодробнееКОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ
Б А К А Л А В Р И А Т П.П. Мельников КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ Рекомендовано УМО по образованию в области финансов, учета и мировой экономики в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся
ПодробнееЛЕКЦИЯ 4 МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД ПОЗНАНИЯ
ЛЕКЦИЯ 4 МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД ПОЗНАНИЯ В данной лекции рассматриваются: основные понятия моделирования; классификация моделей; информационные и математические модели; компьютерное моделирование; этапы
Подробнее/учитель информатики Николаева Г.Н./
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа 6» городского округа город Кумертау Республики Башкортостан Урок информатики в 11 классе по теме Моделирование
ПодробнееДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ
ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ГОРОДА МОСКВЫ «Школа 2126 «Перово» (ГБОУ Школа 2126 «Перово») 111524,город Москва, улица Плющева, д.11а Телефон:(495)309-02-22,факс:(495)309-02-22
ПодробнееЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ Мусина Н.И., Залилова З.А. ФГБОУ ВПО Башкирский государственный аграрный университет Уфа, Россия ECONOMIC-MATHEMATICAL METHODS
Подробнее8а 8а класс 8а класс
8а 8а класс 8а класс Планируемые результаты освоения учебного предмета «Информатика» в 8а классе Личностные результаты У обучающегося будут сформированы: понимание роли информационных процессов в современном
ПодробнееТИПИЗАЦИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
ТИПИЗАЦИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Рассмотрим структуру взаимодействия среды, объекта и системы управления. Среда отличается от ОУ тем, что на нее СУ непосредственно не воздействует, однако может оказывать опосредованное
ПодробнееПояснительная записка
Пояснительная записка С 2005-2006 учебного года государственная итоговая аттестация (ГИА) по математике за курс основной школы проводится в новой форме, которая, несмотря на очевидную связь с ЕГЭ, обладает
Подробнееdocplayer.ru
Учебный курс «Компьютерное моделирование химических процессов»
Учебный курс «Компьютерное моделирование химических процессов» преподается студентам всех специальностей РХТУ им. Д.И. Менделеева в 7 или 8 семестре, следуя за курсами «Информатика» и «Вычислительная математика» нашей кафедры. Студентам к моменту изучения курса необходимо освоить три основные группы дисциплин:
- компьютеры и вычислительную математику;
- неорганическую, аналитическую и физическую химию;
- процессы и аппараты химической технологии и общую химическую технологию.
В курсе получают логическое развитие и обобщение методы и приемы расчета процессов, рассмотренные в перечисленных дисциплинах.
Курс позволяет овладеть знанием подходов к компьютерному моделированию ХТП и методологией построения моделей химических процессов, необходимых инженерам химикам-технологам и проектировщикам.
Объем курса составляет 32 часа, из них лекций – 16 часов, лабораторных работ – 16 часов.
На самостоятельную работу студентов отводится 64 часа.
В зависимости от специализации курс завершается дифференцированным зачетом или экзаменом.
Курс состоит из 3 основных разделов:
1. Введение
2. Построение эмпирических моделей процессов
3. Математическое моделирование химико-технологических процессов.
Учебник «Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов, издающийся с 2006 г., включает в себя содержание курса, в нем рассмотрены основные подходы к компьютерному моделированию ХТП, методология расчетов и построения математических моделей типовых процессов химической технологии, их идентификация с использованием экспериментальных данных и решение задач оптимизации.
Курс обеспечен учебными пособиями для практических занятий, многие из которых доступны на этом сайте наряду с оригинальными материалами сайта для практических работ.
icm.muctr.ru
Лекции по моделированию систем [DOC]
Лекции по моделированию систем [DOC] — Все для студента- Добавлен пользователем Сергей Федин, дата добавления неизвестна
- Отредактирован
Херсон: ХНТУ, пр. Касап А.Н.
Данные лекции отличаются простотой и наглядностью.
Содержание:
Общие сведения о модели и моделировании. Соотношение между моделью и оригиналом. Классификация моделей и моделирования. Основные виды знакового моделирования. Особенности компьютерных моделей. Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент. Программные средства компьютерного моделирования. Общая характеристика математической модели. Построение и анализ математических моделей. Компонентные и топологические уравнения моделируемого объекта. Компонентные и топологические уравнения электрической. Матрица главных сечений и ее свойства. Матрица главных сечений произвольной схемы. Формирование матрицы главных сечений. Вектор состояния электрической цепи. Математическая модель линейной электрической цепи. Математическая модель электрической цепи с нелинейными элементами. Подготовка данных по электрической модели для ввода в ЭВМ. Матричные коэффициенты математической модели линейной электрической цепи. Матричные коэффициенты уравнений математической модели цепи с нелинейными резистивными элементами. Раздел
2. Основы численных методов. Основные принципы задания объектов и проведения вычислений в Mathcad. Задание переменных и функций. Символьные расчеты.Проведение расчета численно. Способы проведения символьных преобразований. Создание матриц и извлечение из них данных. Элементарные матричные вычисления. Аналитическое решение уравнений. Численное решение уравнений. Решение систем линейных уравнений. Определение первой производной. Определение производных высших порядков. Определение частных производных. Нахождение неопределенного интеграла. Аналитическое вычисление определенного интеграла. Численное вычисление определенного интеграла.
- Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
- Регистрация
www.twirpx.com
| Введение | |||
Лекция-1 Краткая история компьютерной графики. Основные понятия о машинной графике и основные задачи компьютерной графики. Классификация направлений и сферы применения компьютерной графики. Задачи курса | Самостоятельная работа №1 Скачать | ||
| Раздел 1. Графические редакторы | |||
| Тема 1.1. Основы компьютерной графики | |||
Лекция-2 Программное обеспечение для создания, просмотра и обработки графической информации. | Самостоятельная работа №2 Скачать | ||
Лекция-3 Текстовый редактор. Работа с текстом (простой и фигурный, вдоль кривой, эффекты для текста). | Самостоятельная работа №3 Скачать | ||
Лекция-4 Презентация и анимация графических и текстовых объектов. Средства организации чертежа (система координат, единицы измерения, слои, графические примитивы). | Компьютерный видеомонтаж и анимация Microsoft PowerPoint 2010 | Самостоятельная работа №4 Скачать | |
Лекция-5 Основные понятия о растровом и векторном изображении. Прикладное назначение программ для графического отображения физических процессов. Виды программного обеспечения для графики математического моделирования | Основные принципы и алгоритмы, применяемые в растровой машинной графике; проблемы цветопередачи и сжатия изображений | Самостоятельная работа №5 Скачать | |
Практическая работа-1 Практическая работа-1: Работа в Power Point. Работа с графическим редактором в программе WORD Скачать | Самостоятельная работа №6 Скачать | ||
| Тема 1.2. Графические редакторы векторной графики | |||
Лекция-6 Виды графических программ векторной графики: Microsoft Visio, Corеl Draw, АutoCAD | Самостоятельная работа №7 Скачать | ||
Лекция-7 Окна программ векторной графики. Особенности импорта и экспорта изображений и макетов | Самостоятельная работа №8 Скачать | ||
Лекция-8 Панель инструментов программы. Библиотека элементов векторной графики | Самостоятельная работа №9 Скачать | ||
Лекция-9 Системы цветов в компьютерной графике: HSB, HSL, RGB, CMYK | Самостоятельная работа №10 Скачать | ||
Лекция-10 Методика рисования простых фигур и векторный способ формирования графических объектов | Самостоятельная работа №11 Скачать | ||
Лекция-11 Линии как объект векторной графики и их свойства | Работа в CorelDRAW 12 Основы работы в CorelDRAW X4 | Самостоятельная работа №12 Скачать | |
Практическая работа-2 Настройка и изменение панелей инструментов. Построение простых графических рисунков методом линейной графики (схематический план станции, элементы релейно-контактных схем ЖАТ и др.) | Самостоятельная работа №13 Скачать | ||
Практическая работа-3 Построение графических рисунков из кривых (элементы схем электронной техники, приборов ЖАТ, графиков функциональной зависимости и др.) | Самостоятельная работа №14 Скачать | ||
Практическая работа-4: Редактирование графических объектов — рисунков Скачать | Самостоятельная работа №15 Скачать | ||
Практическая работа-5: Создание и настройка анимации слайдов графических объектов Скачать | Самостоятельная работа №16 Скачать | ||
Практическая работа-6: Создание и настройка презентации слайдов графических объектов Скачать | Самостоятельная работа №17 Скачать | ||
Практическая работа-7: Построение объемных элементов в псевдодвухмерной графике Скачать | Самостоятельная работа №18 Скачать | ||
| Тема 1.3. Графические редакторы растровой графики | |||
Лекция-12 Виды графических программ растровой графики: Pаint, Adobe Photoshop. Понятие слоя, создание изображения со слоями; копирование, перемещение, наложение, удаление слоев | Виды графических программ растровой графики Начало работы, интерфейс Photoshop CS5 | Самостоятельная работа №19 Скачать | |
Лекция-13 Двумерные (2D) и трехмерные (3D) геометрические преобразования в компьютерной графике | Самостоятельная работа №20 Скачать | ||
Лекция-14 Масштабирование изображений. Панели инструментов программ Pаint, Adobe Photoshop и др. | Photoshop CS5. Инструменты цветокоррекции и ретуширования. Слои | Самостоятельная работа №21 Скачать | |
Лекция-15 Растровый способ формирования графических образов | Самостоятельная работа №22 Скачать | ||
Лекция-16 Вставка и редактирование рисунков. Геометрическое моделирование, преобразования растровых и векторных изображений | Самостоятельная работа №23 Скачать | ||
Лекция-17 Выделение и трансформация областей. Работа с текстом | Шрифт и текст. Фильтры в Photoshop CS5 | Самостоятельная работа №24 Скачать | |
Лекция-18 Тональная и цветовая коррекция и фильтры. Маски, каналы и ретушь | Подключаемые фильтры в Photoshop CS5 Photoshop CS5. Инструменты выделения, каналы и маски. Фотомонтажи | Самостоятельная работа №25 Скачать | |
Лекция-19 Смешивание слоев, эффекты и стили слоев | Обработка растровых изображений Вывод изображения на печать в Photoshop CS5 Photoshop и веб-дизайн | Самостоятельная работа №26 Скачать | |
Практическая работа-8: Настройка и изменение панелей инструментов Скачать | Самостоятельная работа №27 Скачать | ||
Практическая работа-9: Построение простых графических рисунков Скачать | Самостоятельная работа №28 Скачать | ||
Практическая работа-10: Построение графических рисунков из кривых Скачать | Самостоятельная работа №29 Скачать | ||
Практическая работа-11: Редактирование графических объектов — рисунков Скачать | Самостоятельная работа №30 Скачать | ||
Практическая работа-12: Редактирование контура и заливки Скачать | Самостоятельная работа №31 Скачать | ||
Практическая работа-13: Преобразования растровых и векторных изображений Скачать | Самостоятельная работа №32 Скачать | ||
Практическая работа-14: Построение объектов в двумерной (2D) геометрической графике (элементы и узлы приборов и устройств ЖАТ) Скачать | Самостоятельная работа №33 Скачать | ||
Практическая работа-15: Построение объектов в трехмерной (3D) геометрической графике (деталей и узлов механизмов ЖАТ) Скачать | Самостоятельная работа №34 Скачать | ||
| Раздел 2. Графическое моделирование | |||
| Тема 2.1. Системы графического моделирования | |||
Лекция-20 Виды систем графического моделирования: Mathсad, MatLab. Интерфейс пользователя систем Mathсad и MatLab | Самостоятельная работа №35 Скачать | ||
Лекция-21 Работа со встроенными функциями, массивами, векторами и матрицами | Самостоятельная работа №36 Скачать | ||
Лекция-22 Элементы графической визуализации. Графическая визуализация вычислений — построение графиков функций | Самостоятельная работа №37 Скачать | ||
Лекция-23 Основы работы с векторами и матрицами. Палитры математических знаков и документы Mathсad | Самостоятельная работа №38 Скачать | ||
Практическая работа-16: Настройка палитры математических знаков и функций Скачать | Самостоятельная работа №39 Скачать | ||
Дифференцированный зачёт Билеты к зачету — Скачать |
minkgt.ucoz.ru
Лекционный курс
План лекционного курса
«КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ»
Для получения кратких конспектов лекционного материала – перейдите по ссылкам:
Тема 1. Принципы компьютерного моделирования химических процессов и их применение в автоматизированных системах
Математическое моделирование
· Принципы системного анализа технологических процессов
· Уровни иерархии химических производств
· Типы моделей ХТП (ФХС)
· Этапы построения блочно-структурных физико-химических моделей
· Типы систем уравнений математического описания (МО)
· Алгоритм решения системы уравнений МО или моделирующий алгоритм (МА)
· Математическая модель
· Адекватность математической модели
· Идентификация математической модели
· Процедура исследования адекватной математической модели
· Оптимизация процесса с использованием компьютерной модели
· Формулировка задачи нелинейного программирования (НЛП)
· Компьютерное моделирование ХТП
Технологическое проектирование
· Основные задачи
· Проектирование
· Анализ ХТС
· Оптимизация ХТС
· Синтез ХТС
· Общеинженерное проектирование
Системы автоматизированного проектирования, управления и научных исследований
· САПР
· АСУ
· АСУТП
· АСНИ
Тема 2. Построение эмпирических статистических моделей ХТП
Постановка задачи
Построение эмпирических моделей по данным пассивного эксперимента
· Определение вида приближённого уравнения регрессии
· Определение коэффициентов регрессии – параметров эмпирических моделей (выполнение первого этапа регрессионного анализа)
Регрессионный и корреляционный анализ
· Этапы регрессионного анализа
· Определение числовых характеристик случайных величин измерений выходной переменной
· Определение оценок дисперсий коэффициентов регрессии
· Определение оценок дисперсии
· Определение оценок дисперсий в экспериментах с изменением независимых переменных с различным числом параллельных опытов в каждой точке
· Определение оценок дисперсий с одинаковым числом параллельных опытов в каждой точке k с изменением независимых переменных
· Определение оценок дисперсий, когда параллельные опыты проведены в любой отдельно взятой точке
Определение значимости коэффициентов регрессии (выполнение второго этапа регрессионного анализа)
· Процедура исключения незначимых коэффициентов регрессии
Проверка адекватности уравнения регрессии - математической модели (выполнение третьего этапа регрессионного анализа)
· Оценка адекватности уравнения регрессии
· Качественное и количественное соответствие свойств ММ и объекта моделирования
· Оценка совместной доверительной области коэффициентов регрессии
Построение эмпирических моделей по данным активного эксперимента
· ПФЭ и обработка его результатов
· Определение кодированных коэффициентов регрессии (ПФЭ)
· Определение значимости кодированных коэффициентов регрессии (ПФЭ)
· Проверка адекватности уравнения регрессии (ПФЭ)
· ОЦКП и обработка его результатов
· Определение величины «звёздного плеча» α и S из условия ортогональности матрицы планирования
· Определение кодированных коэффициентов регрессии (ОЦКП)
· Определение диагональных элементов информационной и корреляционной матриц
· Определение значимости кодированных коэффициентов регрессии (ОЦКП)
· Проверка адекватности уравнения регрессии (ОЦКП)
· Определение экстремума функции отклика
Тема 3. Блочный принцип построения математического описания блочно-структурных физико-химических моделей
Общие принципы построения структурной модели
Анализ системы уравнений математического описания
Основные соотношения для математического описания процессов химической технологии
Математическое описание зоны идеального перемешивания (объекта с сосредоточенными параметрами)
· Описание динамической модели
· Описание статической модели
Математическое описание зоны идеального вытеснения (объекта с распределёнными параметрами)
· Описание динамической модели
· Описание статической модели
Тема 4. Построение компьютерных моделей теплообменников
Построение модели теплообменника типа смешение-смешение.
· Основные допущения
· Уравнения математического описания
· Информационная матрица
· Блок-схема алгоритма
Построение модели змеевикового теплообменника
· Основные допущения
· Система уравнений математического описания
· Информационная матрица
· Блок-схема алгоритма
Построение модели прямоточного теплообменника труба в трубе.
Решение задачи Коши.
· Система уравнений математического описания
· Информационная матрица
· Блок-схема алгоритма
Построение модели противоточного теплообменника труба в трубе.
Решение краевой задачи.
· Система уравнений математического описания
· Информационная матрица
· Блок-схема алгоритма
Тема 5. Построение компьютерных моделей гомогенных химических реакторов с мешалкой
Принципы построения компьютерных моделей гомогенных химических реакторов с мешалкой
· Микрокинетика сложной химической реакции
· Выбор ключевых компонентов химической реакции
Реактор с мешалкой в стационарном состоянии
· Основные допущения
· Уравнения балансов для основного и вспомогательного (теплового) потоков
· Система уравнений математического описания
· Информационная матрица
· Блок – схема алгоритма
Реактор с мешалкой – динамическая модель
· Система уравнений математического описания
· Непрерывные и периодические процессы
· Информационная матрица
· Блок-схема алгоритма расчёта
Тема 6. Построение компьютерных моделей трубчатых реакторов
Стационарный режим политропического реактора
· Основные допущения
· Микрокинетика процесса
· Математическое описание процесса (прямоток)
· Информационная матрица (прямоток)
· Блок-схема алгоритма расчёта (прямоток)
· Математическое описание процесса (противоток)
· Информационная матрица (противоток)
· Блок-схема алгоритма расчёта (противоток)
Построение компьютерной модели трубчатого реактора в нестационарном режиме
· Основные допущения
· Уравнение математического описания
icm.muctr.ru