- •Математические пакеты. Моделирование. Перечислить возможности и основные задачи, решаемые пакетами.
- •Принципы построения математических моделей. Основные этапы моделирования. Математическое моделирование – создание математического описания реального объекта и изучение этого описания.
- •1.2 Принципы построения математических моделей
- •1.2.1 Основные этапы моделирования
- •1.2.2 Постановка задачи моделирования
- •1.2.3 Построение схемы модели, выделение основных частей и процессов
- •1.2.4 Математическое описание основных частей и процессов
- •1.2.5 Построение решения, связывающего изменяемые параметры и критерий оптимизации
- •1.2.6 Исследование решения на экстремум
- •Классификация прикладных пакетов математического моделирования.
- •Пакеты общего назначения. Особенности пакетов общего назначения.
- •Альтернативные пакеты. Особенности альтернативных пакетов.
- •Специализированные пакеты. Перечислить специализированные пакеты и их отличия (в общем).
- •Специализированные пакеты для задач механики, управления оборудованием, моделирования схем, проектирования.
- •Специализированные пакеты для построения графиков, графических объектов и их анализа.
- •Узкоспециализированные пакеты. Особенности узкоспециализированных пакетов.
- •Узкоспециализированные пакеты tcwin, Salome, gmsh.
- •Узкоспециализированные пакеты Pyton, NumPy, SciPy
- •Пакеты статистического анализа данных. Особенности статистического пакета ms Excel
- •Пакеты статистического анализа данных. Особенности статистического пакета Statistica.
- •Пакеты статистического анализа данных. Особенности статистических пакетов stadia, spss, Statgraphics Plus, Stata, CaterpillarSsa.
- •Математические пакеты в интернете. Проприетарные пакеты в интернете. Порталы. Библиотеки.
- •Проприетарные математические программы и пакеты в Интернете
- •Математические порталы, универсальные библиотеки текстов программ и статей по математической тематике
- •Специализированные библиотеки текстов программ и статей по математической тематике
- •Математический пакет MathCad. Основные возможности. Отличие от основных проприетарных математических пакетом Maple, matlab и Mathematica.
- •Математический пакет MathCad. Расширение функциональности.
- •Взаимодействие пакета MathCad с другими программами и использование его компонентов. Виды комплектаций MathCad.
- •Использование компонентов
- •Комплектации
- •Перечислить пакеты, альтернативные пак.Ту MathCad. Mupad.
- •2.2 Математический пакет Mupad
- •Математический пакет MatLab. Особенности пакета.
- •Ключевые возможности и функции MatLab. Ключевые возможности Matlab
- •Расширение функциональности MatLab.
- •Основные возможности в MatLab библиотеки Image Processing Tollbox.
- •Альтернативные пакету MatLab программные продукты.
- •Альтернативные пакеты. Oktave
- •Математический пакет Maple.
- •Вычисления в Maple. Специальные функции в Maple. Вычисления в Maple
- •Программирование в Maple.
- •Альтернативные пакету Maple программные продукты.
- •Пакет Mathematica.
- •Классы задач, решаемых при помощи пакета Mathematica. Программирование в пакете Mathematica.
- •Программные продукты, альтернативные пакету Mathematica. Maxima.
- •Пакет для построения графиков и функций FlatGraph.
Узкоспециализированные пакеты Pyton, NumPy, SciPy
Python – высокоуровневый язык программирования общего назначения с акцентом на производительность разработчика и читаемость кода. Стандартная библиотека включает большой объём полезных функций. Интересен в первую очередь библиотеками для научных и инженерных расчетов (NumPy,SciPy, PySparse, FiPy …).
NumPy – это мощное расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой математических функций для операций с этими массивами.
SciPy – это открытая библиотека научных и инженерных программ для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций, обработки сигналов, обработки изображений, генетических алгоритмов, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и множество других. Для визуализации данных при использовании SciPy часто применяют библиотеку Matplotlib. Бесплатная программа для вычисления математических выражений и построения графиков функций. Программа интересна своей возможностью работы с файлами Mathcad (открытие и сохранение). Для работы необходима среда .NET Framework 2.0. Impact – программный комплекс для нелинейного динамического анализа методом конечных элементов. Написан на Java и может быть использована в разлиных операционных системах (Windows, Linux, Solaris, Unix и др.). Есть справка на русском и украинском языках. Поддерживает импорт геометрии с gmsh и и формат данных Nastran.
Пакеты статистического анализа данных. Особенности статистического пакета ms Excel
Рассмотрим и средства статистического анализа, позволяющие построить формальные математические модели процессов (обычно без анализа механизмов функционирования систем) и, при необходимости, осуществить прогноз их поведения при различных сочетаниях влияющих параметров. Это касается также прогнозов на основании временных рядов.
Все программы статистической обработки данных можно разделить на профессиональные, полупрофессиональные (популярные) и специализированные. Статистические программы относятся к наукоемкому программному обеспечению, цена их часто недоступна индивидуальному пользователю. Профессиональные пакеты имеют большое количество методов анализа, популярные пакеты - количество функций, достаточное для универсального применения. Специализированные же пакеты ориентированы на какую-либо узкую область анализа данных.
MS Excel является самым часто упоминаемым и используемым приложением из пакета офисных программ компании Microsoft MS Office. MS Excel широко распространен, имеет русскоязычную версию, тесно интегрирован с MS Word и PowerPoint. При этом, MS Excel - это электронная таблица с достаточно мощными математическими возможностями, где некоторые статистические функции являются просто дополнительными встроенными формулами. Расчеты сделанные при ее помощи не признаются авторитетными, и невозможно построить качественные научные графики. Безусловно, MS Excel хорошо подходит для накопления данных, промежуточного преобразования, предварительных статистических прикидок, для построения некоторых видов диаграмм. Однако окончательный статистический анализ необходимо делать в программах, которые специально созданы для этих целей. Существует макрос-дополнение XLSTAT-Pro http://www.xlstat.com для MS Excel который, включает в себя более 50 статистических функций, включая анализ выживаемости, которых в основных случаях достаточно для обычного применения.