5. Математичні моделі як основа моделюючих алгоритмів.

Математична модель – сукупність знань про досліджуваний об’єкт, а також сукупність гіпотез і припущень, які висуваються відносно нього, і які об’єднані у логічно-витриману формальну структуру, яка є необхідною для розвязку певного класу конкретних задач.

Ідея іміт.мод досить проста – відображення реальної ситуації на ЕОМ. Від правильності побудови математичної моделі буде залежати правильність побудови іміт.моделі.

Іміт.модел випадкових процесів методом статистичних випробувань зводиться до побудови алгоритму для генерування на ЕОМ реалізації цього випадкового процесу і потребує вирішення таких задач:

• генерування реалізацій найпростішої випадкової послідовності, яка потрібна для імітування власне цієї послідовності

• зображення випадкового процесу в конструктивній формі для того, щоб можна було б його отримати шляхом перетворення випадкової послідовності отриманої в пункті 1.

• Перевірка співпадання або хочаб певної близькості імовірнісних характеристик випадкового процесу і імовірнісних характеристик його іміт.моделі.

Алгоритм – це детермінована впорядкована сукупність команд, інструкцій, операторів, яка задає обчислюваний, чи будь-який інший інформаційний процес, який починається з вводу певних вхідних даних і спрямований на отримання результату, що повністю повністю визначається цими вхідними даними.

6. Імітаційна модель. Основні етапи побудови імітаційної моделі.

Математична модель – сукупність знань про досліджуваний об’єкт, а також сукупність гіпотез і припущень, які висуваються відносно нього, і які об’єднані у логічно-витриману формальну структуру, яка є необхідною для розвязку певного класу конкретних задач. Формальний характер мат.моделі наводить на думку про можливість синтезу на основі відображених у цій мат.моделі закономірностей деякого технічного чи фізичного об’єкту, який би імітував поведінку реального об’єкту. Саме такий імітатор називається імітаційними моделями.

Ідея іміт.мод досить проста – відображення реальної ситуації на ЕОМ. Від правильності побудови математичної моделі буде залежати правильність побудови іміт.моделі.

Іміт.модел випадкових процесів методом статистичних випробувань зводиться до побудови алгоритму для генерування на ЕОМ реалізації цього випадкового процесу і потребує вирішення таких задач:

• генерування реалізацій найпростішої випадкової послідовності, яка потрібна для імітування власне цієї послідовності

• зображення випадкового процесу в конструктивній формі для того, щоб можна було б його отримати шляхом перетворення випадкової послідовності отриманої в пункті 1.

• Перевірка співпадання або хочаб певної близькості імовірнісних характеристик випадкового процесу і імовірнісних характеристик його іміт.моделі.

7. Алгоритм складання імітаційної моделі.

Математична модель – сукупність знань про досліджуваний об’єкт, а також сукупність гіпотез і припущень, які висуваються відносно нього, і які об’єднані у логічно-витриману формальну структуру, яка є необхідною для розвязку певного класу конкретних задач. Формальний характер мат.моделі наводить на думку про можливість синтезу на основі відображених у цій мат.моделі закономірностей деякого технічного чи фізичного об’єкту, який би імітував поведінку реального об’єкту. Саме такий імітатор називається імітаційними моделями.

Ідея іміт.мод досить проста – відображення реальної ситуації на ЕОМ. Від правильності побудови математичної моделі буде залежати правильність побудови іміт.моделі.

Іміт.модел випадкових процесів методом статистичних випробувань зводиться до побудови алгоритму для генерування на ЕОМ реалізації цього випадкового процесу і потребує вирішення таких задач:

• генерування реалізацій найпростішої випадкової послідовності, яка потрібна для імітування власне цієї послідовності

• зображення випадкового процесу в конструктивній формі для того, щоб можна було б його отримати шляхом перетворення випадкової послідовності отриманої в пункті 1.

• Перевірка співпадання або хочаб певної близькості імовірнісних характеристик випадкового процесу і імовірнісних характеристик його іміт.моделі.

Найбільша проблема є при іміт.мод є моделювання випадковостей. Моделювання випадкових процесів здійснюється в рамках загального підходу, відомого як метод статистичних випробувань , або метод Монте-Карло.

Іміт.модел випадкових процесів методом статистичних випробувань зводиться до побудови алгоритму для генерування на ЕОМ реалізації цього випадкового процесу і потребує вирішення таких задач:

• генерування реалізацій найпростішої випадкової послідовності, яка потрібна для імітування власне цієї послідовності

• зображення випадкового процесу в конструктивній формі для того, щоб можна було б його отримати шляхом перетворення випадкової послідовності отриманої в пункті 1.

• Перевірка співпадання або хочаб певної близькості імовірнісних характеристик випадкового процесу і імовірнісних характеристик його іміт.моделі.