
- •1.Диссертация как документ-контейнер сложной структуры.
- •2.Способы систематизации научной информации.
- •3.Автоматизированный словарь-тезаурус в научно-исследовательской деятельности.
- •4.Понятия информации и информационных технологий.
- •5.Информатизация и компьютеризация.
- •6.Перспективные информационные технологии в научно-исследовательской деятельности.
- •7.Информационные технологии сбора, хранения и быстрой обработки научной информации
- •9.Вычислительная техника, классификация компьютеров по применению.
- •10.Периферийные устройства. Электронная оргтехника.
- •11.Техническое и программное обеспечение современных процедур научной деятельности.
- •12.Понятие модели. Основные принципы и этапы моделирования.
- •13.Математическое моделирование
- •14.Математическое обеспечение информационных технологий
- •Система Maple V
- •Система matlab
- •Система Mathematica 4
- •15.Пакеты прикладных программ по статистическому анализу данных.
- •16.Возможности и особенности пакета Statgraphics
- •17.Пакет Statgraphics. Одномерный статистический анализ: оценка числовых характеристик, подбор закона распределения случайных величин.
- •19.Пакет Statgraphics. Анализ зависимостей между величинами: регрессионный и корреляционный анализ. Анализ временных рядов.
- •20.Пакет Statgraphics. Многомерный анализ: метод главных компонентов, кластерный, дискриминантный анализ.
- •21.Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей.
- •22.Имитационные эксперименты. Язык имитационного моделирования gpss - возможности, структура.
- •23. Назначение и состав универсальной интегрированной компьютерной математики matlab
- •24.Интерфейс системы, основные объекты и форматы чисел matlab.
- •25.Операторы и функции в matlab.
- •If Логическое условие Оператор 1 elseif Логическое условие Оператор 2 else Оператор 3 end ;
- •If Логическое условие Оператор 1 end ;
- •If Логическое условие Оператор 1 else Оператор 2 end ;
- •26. Матричные вычисления в matlab
- •27. Построение графиков в matlab
- •28 Основы программирования в matlab.
- •29.Текстовые и табличные процессоры.
- •30. Анализ данных средствами ms Excel.
- •31. Пакет анализа ms Excel. Описательная статистика. Гистограммы.
- •32. Пакет анализа ms Excel. Генерация случайных чисел.
- •33. Пакет анализа ms Excel. Корреляционный, регрессионный анализ
- •34. Поиск корней уравнения с помощью подбора параметра в ms Excel.
- •35. Поиск решения. Решение задач оптимизации средствами ms Excel.
- •36. Системы подготовки презентаций.
- •37.Основы Web-дизайна. Шаблоны, текст, графика, фреймы.
- •38 Основы использования языка html
- •39. Сервисные инструментальные средства.
- •40.Основы компьютерной графики. Графические редакторы. Понятие о векторных и растровых графических файлах.
- •41 Возможности и назначение AutoCad.
- •42.Разработка проекта в системе Autocad
- •43.Mo дели представления данных. Типы, структуры данных.
- •44.Базы и банки данных. Основы проектирования баз данных.
- •45.Реляционные сетевые и иерархические базы данных.
- •46. Системы управления базами данных субд.
- •Сегодня Access находит все большее распространение, ее применяют не только опытные пользователи, но и начинающие пользователи баз данных
- •47.Объекты ms Access.
- •48.Построение различных типов запросов в ms Access
- •1 Создание запроса на выборку при помощи мастера
- •2 Создание запроса на выборку без помощи мастера
- •3. Создание запроса с параметрами, запрашивающего ввод условий отбора при каждом запуске
- •4. Изменение группы записей с помощью запроса на обновление
- •49.Формы и отчеты в ms Access
- •50.Основы программирования на языке Visual Basic for Applications.
- •51. Базы знаний
- •52.Компьютерные сети: локальные, корпоративные, региональные, глобальные.
- •53. Службы Интернета
- •56.Работа со средствами навигации в www
- •57.Методы и средства поиска информации в Интернет.
- •1 Поисковые системы
- •2. Каталоги интернет-ресурсов
- •58.Деловые Интернет-технологии.
- •59.Проблемы защиты информации
- •60.Организационные методы защиты информации.
- •61.Технические и программные методы защиты локальных данных.
- •62.Технические и программные методы защиты распределённых данных.
21.Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей.
Реальные сложные технические системы (СТС) можно исследовать с помощью двух типов моделей: аналитических и имитационных. Когда явления в СТС настолько сложны и многообразны, что аналитические модели становятся слишком грубым приближением к действительности, то исследователь вынужден использовать имитацию этих явлений. В любой имитационной модели (ИМ) поведение компонентов СТС описывается набором алгоритмов, которые затем реализуют ситуации, возникающие в реальной СТС. Моделирующие алгоритмы позволяют по исходным данным, содержащим сведения о начальном состоянии СТС, и фактическим значениям параметров СТС отобразить реальные процессы и получить сведения о возможном поведении СТС для данной конкретной ситуации. На основании этой информации можно принять соответствующие решения. Как известно, предсказательные возможности ИМ значительно меньшие, чем аналитических моделей. На основании опыта имитационного моделирования авторы рекомендуют использовать ИМ при решении задач исследования СТС в следующих случаях.
1. Если не существует законченной постановки задачи исследования и идёт процесс познания СТС, ИМ здесь служит средством изучения явлений в СТС.
2. Если аналитические методы решения подобных задач имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоёмки, то ИМ даёт более простой и экономичный способ решения задачи исследования СТС.
3. Когда кроме оценки влияния параметров СТС желательно осуществлять наблюдение за поведением компонентов СТС в течение определённого периода времени.
4. Когда имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования СТС из-за невозможности наблюдения явлений в реальной СТС.
5. Когда необходимо контролировать протекание процессов в СТС путём замедления или ускорения явлений в ходе имитации их на ЭВМ.
6. При подготовке специалистов и освоении новой техники, когда на ИМ обеспечивается возможность приобретения новых навыков в эксплуатации этой техники.
7. Когда изучаются новые ситуации в СТС, о которых мало что известно или неизвестно ничего. В этом случае имитация служит для предварительной проверки новых стратегий и правил принятия решений перед проведением экспериментов на реальной СТС.
8. Если особое значение имеет последовательность событий в проектируемой СТС и модель используется для предсказания узких мест в функционировании СТС и других трудностей, появляющихся в поведении СТС при введении в неё новых компонентов.
Однако ИМ наряду с характерными для них достоинствами имеют ряд существенных недостатков. Разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших затрат времени. Иногда может показаться, что ИМ точно отражает реальное положение дел в СТС, а в действительности это не так. ИМ в принципе может быть неточна, и невозможно измерить степень этой неточности. Из достоинств имитации можно выделить: возможность описания поведения компонентов СТС на высоком уровне детализации; отсутствие ограничений на вид зависимостей между параметрами ИМ и состоянием внешней среды СТС; возможность комплексных исследований динамики взаимодействия компонентов СТС во времени и пространстве параметров СТС. Указанные достоинства обеспечивают имитационному методу широкую перспективу распространения.
Независимо от назначения моделирования можно выделить следующие этапы создания и использования имитационных моделей:
– определение объекта имитации, установление границ и ограничений моделирования, выбор показателей для сравнения эффективности вариантов СТС (составление содержательного описания СТС);
– формулировка замысла модели, переход от реальной СТС к логической схеме её функционирования (составление концептуальной модели);
– реализация описания объекта в терминах математических понятий и алгоритмизация функционирования его компонентов (составление формального описания объекта);
– преобразование формального описания объекта в описание ИМ (составление описания модели);
– программирование и отладка модели (программирование модели);
– проверка модели, оценка её свойств и затрат ресурсов на имитацию (испытание ИМ);
– организация модельного эксперимента на ЭВМ (эксплуатация ИМ);
– интерпретация результатов моделирования и их использование при анализе поведения СТС (анализ результатов).