Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «моделирование систем»
Скачать 0.98 Mb.
|
| Тема. 3. Концептуальные модели систем. Формализация и алгоритмизация систем Методологические аспекты моделирования. Требования пользователя к модели. Этапы моделирования систем. Концептуальные модели информационных систем. Построение концептуальных моделей. Переход от концептуальной модели к блочной. Математические модели процессов. Подэтапы построения концептуальной модели системы и ее формализации. Формализация и алгоритмизация информационных процессов. Формы представления моделирующих алгоритмов. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Подэтапы алгоритмизации и машинной реализации модели. Получение и интерпретации результатов моделирования систем. Особенности получения результатов моделирования. Планирование имитационных экспериментов с моделями. Определение требований к вычислительным средствам. Проведение рабочих расчетов на ЭВМ. Анализ и интерпретация результатов моделирования на ЭВМ. Подведение итогов моделирования. Составление технической документации. Рассмотрите составные части модели, уясните роль каждой из них. Уясните связи понятий, в том числе и их формальное влияние друг на друга. Для этого рассмотрите объект и задачу из знакомой Вам предметной области, решите ее и, меняя значения различных ее компонент, определите, как изменяется ее смысл и решение. Определите, в какой зависимости находятся модель и задача, как с формальной точки зрения формулируются модели и задачи – что меняется в записи реализации при изменении модели (задачи). Используя среду моделирования Stratum 2000, составьте самостоятельно несколько моделей. Задайте начальные значения и параметры моделей, получите решения. Измените формулировку задачи, получите ответ. Измените структуру модели, получите ответ. Вопросы
Литература для подготовки (основная и дополнительная): 1. Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. Изд. 5-е стереотип. – М.: Высшая школа, 2007. – Глава 3. – С. 84-107. Тема 4. Построение моделирующих алгоритмов Построение моделирующих алгоритмов. Численные методы интегрирования дифференциальных уравнений. Метод Эйлера. Уточненный метод Эйлера. Метод Рунге-Кутты. Итерационные методы. Точность и затраты. Компьютерные схемы реализации в приложениях. Принципы построения моделирующих алгоритмов. Принцип t. Принцип z. Принцип "Особых состояний". Принцип "Последовательной проводки заявок". Перечислите задачи, решаемые методами численного интегрирования. Изучите способы расчета моделей, представленных системой обыкновенных дифференциальных уравнений. Рассчитайте пример численно, самостоятельно задавшись величиной шага. Результаты и промежуточные данные оформите в виде таблицы. В случае неудачи, уменьшите шаг в 10 раз и повторите расчет. Обратите внимание на точность каждого из методов. Посмотрите на графическую интерпретацию метода. Определите влияние величины достигаемой точности на вычислительные затраты. Определите влияние шага на точность метода. Обратите внимание на возможные коллизии при расчете (неустойчивость, погрешность метода) и в каких условиях они происходят. Рассмотрите особенности реализации методов, в каких условиях применим тот или другой метод. Рассмотрите основные принципы построения моделирующих алгоритмов. Закрепите знания на примерах до получения навыка. Определите достоинства и недостатки каждой реализации. Вопросы
Литература для подготовки (основная и дополнительная): 1. Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. Изд. 5-е стереотип. – М.: Высшая школа, 2007. –3.3 – С. 94-102. 2. Численные методы интегрирования дифференциальных уравнений. Метод Эйлера. – http://stratum.ac.ru/textbooks/modelir/lection10.html 2. Уточненный метод Эйлера. – http://stratum.ac.ru/textbooks/modelir/lection14.html 3. Метод Рунге-Кутты. – http://stratum.ac.ru/textbooks/modelir/lection15.html 4. Методы прогноза и коррекции (итерационные методы). – http://stratum.ac.ru/textbooks/modelir/lection16.html 5. Общие принципы построения моделирующих алгоритмов. – http://stratum.ac.ru/textbooks/modelir/lection32.html Тема 5. Инструментальные средства моделирования Языки моделирования. Классификация языков моделирования. Архитектура языков моделирования. Требования к языкам имитационного моделирования. Сравнительный анализ языков имитационного моделирования. Выбор языка моделирования системы. Среды и системы моделирования. Вычислительная среда модели. Аналоговые, натурные, гибридные среды. Моделирование при исследованиях и проектировании; перспективы развития машинного моделирования сложных систем. Визуальные среды и средства имитационного моделирования информационных процессов. Изучите работу в среде моделирования Stratum 2000, изучите интерфейс среды. Рассмотрите механизмы действия среды, прочитайте соответствующие разделы пункта «Помощь». Изучите методы организации вычислений в среде Stratum 2000.Постройте модель для просчета значений формулы Y:=2*x+2 для значений Х от -10 до 10. Изучите средства визуализации данных в среде Stratum 2000. Изучите этапы создания проекта в среде моделирования Stratum 2000. Ознакомьтесь с визуальные средами и средствами имитационного моделирования информационных процессов. Ознакомьтесь с языками моделирования и их классификацией. Вопросы
Литература для подготовки (основная и дополнительная): 1. Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. Изд. 5-е стереотип. – М.: Высшая школа, 2007. – Глава 5. – С. 144-206. Раздел 3. Статистическое моделирование систем на ЭВМ; оценка точности и достоверности результатов моделирования Тема № 6. Схема и метод статистического моделирования Статистическое моделирование систем на ЭВМ. Сущность метода статистического моделирования. Примеры статистического моделирования. Метод Монте-Карло. Способы генерации случайных чисел. Датчики и генераторы случайных чисел. Требования к генератору случайных чисел. Конгруэнтные процедуры генерации псевдослучайных последовательностей. Мультипликативный метод. Смешанный метод. Оценка качества датчика случайных чисел. Моделирование случайных событий. Моделирование дискретных случайных величин. Моделирование непрерывных случайных величин. Моделирование случайных векторов. Процедура имитационного моделирования методом Монте-Карло. Возможности метода статистического моделирования и его точность. Разберите схему статистического моделирования. Определите, в чем состоит суть метода Монте-Карло, как зависит точность решения от количества итераций, что является теоретическим основанием метода. Определите площадь сложной фигуры на примере, используя метод Монте-Карло. Посмотрите способы генерации случайных чисел. Посмотрите моделирование случайных событий. Рассмотрите процедура имитационного моделирования методом Монте-Карло, возможности метода статистического моделирования и его точность. Вопросы 1. В чем состоит суть метода Монте-Карло? Как зависит точность решения от количества итераций? 2. Как моделируются случайные величины? 3. Какие существуют способы генерации последовательностей случайных чисел с заданным законом распределения на ЭВМ? 4. Какая последовательность случайных чисел используется в качестве базовой при статистическом моделировании на ЭВМ? 5. От чего зависит точность метода статистического моделирования? Литература для подготовки (основная и дополнительная):
Тема 7. Статистическое моделирование в Microsoft Excel Использование встроенных функций MS Excel для статистического моделирования. Использования инструмента Генератор случайных чисел. Обработка статистических результатов. Оценка связности параметров модели. Оценка точности достоверности результатов моделирования. Изучите средства и методы выполнения статистического моделирования в MS Excel. Изучите работу с надстройкой Поиск решения для имитационного моделирования информационных процессов с линейными и нелинейными математическими моделями. Изучите использование встроенных функций MS Excel для статистического моделирования. Изучите использования инструмента Генератор случайных чисел для статистического моделирования. Вопросы 1. Какие встроенные функции MS Excel используются для статистического моделирования? 2. В каких случаях для статистического моделирования в MS Excel используют встроенные функции? 3. Какие законы распределения случайных величин можно моделировать с помощью Генератора случайных чисел? Раздел 4. Планирование машинных экспериментов. Обработка и анализ результатов моделирования систем Тема 8. Планирование машинных экспериментов с моделями систем Методы теории планирования экспериментов. Машинный эксперимент. Основные понятия планирования эксперимента. Факторы, факторное пространство, факторный эксперимент. Виды планов экспериментов. Планирование имитационных экспериментов с моделями. Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем. Проблемы стратегического планирования. Этапы стратегического планирования. Примеры. Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем. Проблема определения начальных условий и их влияния на достижение установившегося результата при моделировании. Проблема обеспечения точности и достоверности результатов моделирования. Проблема уменьшения дисперсии оценок характеристик процесса функционирования моделируемых систем. Проблема выбора правил автоматической остановки имитационного эксперимента с моделями системы. Рассмотрите методы теории планирования экспериментов. Разберите виды планов экспериментов. Уясните роль выбора плана эксперимента. Рассмотрите математические методы, позволяющие повысить эффективность экспериментов. Посмотрите преимущества машинных экспериментов перед натурным. Разберите основные понятия планирования экспериментов. Рассмотрите стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем, этапы стратегического планирования. Разберите примеры. Рассмотрите тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем. Рассмотрите проблемы тактического планирования, разберите примеры. Вопросы 1. Каковы характером особенности машинного эксперимента по сравнению с другими видами экспериментов? 2. Какие виды факторов бывают в имитационном эксперименте с моделями систем? 3. Что называется полным факторным экспериментом? 4. Какова цель стратегического планирования машинных экспериментов? 5. Какие проблемы стратегического планирования машинных экспериментов с моделями систем являются основными? 6. Какова цель тактического планирования машинных экспериментов? 7. Что называется точностью н достоверностью результатов моделирования систем на ЭВМ? 8. Как повысить точность результатов статистического моделирования системы в условиях ограниченности ресурсов инструментальной ЭВМ? Литература для подготовки (основная и дополнительная): 1. Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. Изд. 5-е стереотип. – М.: Высшая школа, 2007. – Глава 6. – С. 207- 239. Тема 9. Обработка и анализ результатов моделирования систем Особенности фиксации и статистической обработки результатов моделирования систем на ЭВМ Особенности машинных экспериментов. Методы оценки. Статистические методы обработки. Задачи обработки результатов моделирования. Критерии согласия Анализ и интерпретация результатов машинного моделирования. Корреляционный анализ результатов моделирования. Регрессионный анализ результатов моделирования. Дисперсионный анализ результатов моделирования. Обработка результатов машинного эксперимента при синтезе систем. Особенности машинного синтеза. Оценка результатов моделирования системы. Рассмотрите особенности фиксации и статистической обработки результатов моделирования систем на ЭВМ. Рассмотрите статистические методы обработки. Рассмотрите и запомните формулы, применяемые при статистическом анализе. Основное внимание уделите расчету точности моделирования. Обратите внимание на рекурсивный характер формулы. На примере проведите эксперимент по определению точности получаемых характеристик, наблюдая, как увеличивается точность при увеличении времени моделирования. Рассмотрите анализ и интерпретация результатов машинного моделирования. Рассмотрите обработка результатов машинного эксперимента при синтезе систем. Вопросы 1. Каковы особенности имитационного эксперимента на ЭВМ с точки зрения обработки результатов? 2. В чем сущность методов фиксации и обработки результатов при статистическом моделировании систем на ЭВМ? 3. Какие методы математической статистики используются для анализа результатов имитационного моделирования систем? 5. Какова цель организации зависимых испытаний модели системы на ЭВМ? 6. Какими способами выполняется вычисление средних величин во время эксперимента, который многократно повторяется? 7. Как выполняется оценка (по Колмогорову) совпадения эмпирического закона распределения с теоретическим? 8. Как выполняется оценка точности статических характеристик? Литература для подготовки (основная и дополнительная): 1. Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. Изд. 5-е стереотип. – М.: Высшая школа, 2007. – Глава 7. – С. 240- 259. Раздел 5. Имитационное моделирование в системе GPSS World |
Похожие:
 | Учебно-методический комплекс дисциплины «Теория систем и системный анализ» Учебно-методический комплекс дисциплины включает следующие документы и материалы |  | Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «математическое моделирование» Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 230700. 68 «Прикладная информатика» |
| Рабочая программа учебной дисциплины проектирование информационных... Целью дисциплины является: изучение методологии структурного анализа, моделирование информационных систем в стандарте idef, проектирование... | | Учебно-методический комплекс одобрен на заседании кафедры общественных... При разработке учебно-методического комплекса учебной дисциплины в основу положены |
| Предисловие учебно-методический комплекс Учебно-методический комплекс (умк) совокупность материа лов, регламентирующих содержание учебной и методической работы по организации... | | Учебно-методический комплекс дисциплины «Монтаж и наладка систем электроснабжения» Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального... |
| Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями фгос во... Малышева Е. Н. Моделирование 3D объектов. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 02. 03. 01 Математика... | | Учебно-методический комплекс дисциплины «Теория экономических информационных систем» Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального... |
| Учебно-методический комплекс по дисциплине: Технический перевод для специальности Учебно-методический комплекс (умк) совокупность материалов, регламентирующих содержание учебной и методической работы по организации... | | Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «теория систем и системный анализ» Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 080500. 62 «Бизнес информатика» |
| Учебно-методический комплекс дисциплины «Геоэкологические и биологические... | | Исследование систем управления учебно-методический комплекс по направлению:... Исследование систем управления: Учебно-методический комплекс / Авт. Сост. Е. В. Козлова – спб.: Ивэсэп, 2005 |
| Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «методологии и технологии... Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 230700. 68 «Прикладная информатика» | | Учебно-методический комплекс дисциплины «иностранный язык» Учебно-методический комплекс учебной дисциплины разработан на основе Государственного образовательного стандарта (далее гос) по специальности... |
| Учебно-методический комплекс дисциплины «жилищное право» Учебно-методический комплекс учебной дисциплины разработан на основе государственного образовательного стандарта (далее гос) по специальности... | | Учебно-методический комплекс дисциплины «социология» Учебно-методический комплекс учебной дисциплины разработан на основе федерального государственного образовательного стандарта (далее... |
