Введение

На пути создания образцов новой техники, технологических процессов научные исследования являются первым шагом, в процессе которого исследователь открывает новые законы, закономерности, совершает научные открытия. Научные исследования представляют собой сложный, итерационный процесс, представляющий сочетание теоретических, включая методы моделирования, и экспериментальных методов.

Не умаляя достоинств теоретических методов исследования, значение экспериментальных методов трудно переоценить. Исследователь, с целью подтверждения основных положений новой теории, нуждается в экспериментальной проверке [1].

Научные исследования, проводимые с помощью ЭВМ, имеют более точные результаты и возможность корректировки входных параметров, что не всегда можно достичь при натуральном эксперименте. Моделирование случайных процессов строится на основе базовых распределений случайных величин. В рамках курсового проекта необходимо разработать автоматизированную систему моделирования случайных процессов (СП) и расчета их числовых и вероятностных характеристик.

Система будет разрабатываться по технологии быстрой разработки приложений RAD (Rapid Application Development). RAD предполагает, что разработка ПО осуществляется небольшой командой разработчиков за срок порядка трех-четырех месяцев с применением инструментальных средств визуального моделирования и разработки. Технология RAD предусматривает активное привлечение заказчика уже на ранних стадиях – обследование организации, выработка требований к системе.

1. Системотехническая часть

   1. Описание и анализ предметной области

Проектирование любой программной системы начинается с описания и анализа предметной области. Под предметной областью понимают ту часть реального мира, которая имеет существенное значение или непосредственное отношение к процессу функционирования программы. Предметная область включает в себя только те объекты и взаимосвязи между ними, которые необходимы для описания требований и условий решения некоторой задачи.

1. Основные понятия и определения

Основой для оценки любой вероятностной характеристики являются результаты измерения мгновенных значений реализации случайного процесса . Применяя последовательно к j-ой реализации случайного процесса две процедуры: дискретизации по времени и квантование по уровню, ‑ получим временной ряд мгновенных значений, подлежащий дальнейшим преобразованиям. Как правило, с целью упрощения процедуры обработки интервал дискретизации выбирают постоянным, т.е. .

Если , то временной ряд будет неэквидистантным. Отметим, что к неэквидистантным временным рядам приводит и «некачественная» регулярная дискретизация:

1. регулярная дискретизация с пропусками наблюдений:

2. регулярная дискретизация с «дрожанием».

При описании неэквидистантного временного ряда необходимо учитывать специфику его представления в виде двух массивов выборочных данных: массива мгновенных значений { } и соответствующих им массива меток времени { }, фиксирующих факт проведения измерений.

Такое представление позволяет для математического описания массива значений { } использовать математический аппарат теории случайных процессов, а для описания временной последовательности { } ‑ математический аппарат теории потоков событий. Кроме того, это обстоятельство позволяет иногда рассматривать модели случайных процессов и потоков автономно.