- •Билет 1
- •1. Понятие о моделировании.
- •2. Моделирование процессов смо
- •Билет 2
- •Модель и расчетная схема. Виды моделирования
- •Виды моделирования.
- •Пример построения алгоритмической модели для одноканальной смо и заявок без приоритета.
- •Билет 3
- •Математическое моделирование. Основные этапы и источники ошибок.
- •Понятие о методах типа Монте-Карло.
- •Билет 4
- •О необходимости тестирования компьютерной модели. Способы тестирования.
- •Терминология для смо. Понятие о простейшем потоке событий.
- •Билет 5
- •5.1. Сравнение некоторых пакетов, расчетов и моделирований.
- •5.2. Марковские процессы.
- •Билет 6
- •6.1. Понятие о системах с сосредоточенными и распределёнными параметрами.
- •6.2. Уравнения Колмогорова.
- •Билет 7
- •7.1. Примеры систем, модель для которых описывается дифференциальными уравнениями.
- •7.2. . Уравнения Колмогорова для замкнутых смо.
- •Билет 8
- •8.1. Сведение произвольной системы оду к системе оду I-го порядка в нормализованном виде Коши. Пример.
- •8.2. Открытые системы массового обслуживания. Уравнения Колмогорова для открытых смо
- •Билет 9
- •9.1 Реализации в среде MathCad математической модели для простейшего осциллятора. Билет 9
- •Билет 10
- •10.1 Пример использования simulink matlab для решения оду 2-го порядка. Билет 11
- •11.1 Методика получения модели механических колебательной системы сосредоточенными параметрами на основе уравнений Лагранжа 2-ого рода
- •11.2 Разложение аппроксиматора по системы базисных функций.
- •12.2 Выполнение среднеквадратичного приближения на основе разложения аппроксиматора по системе базисных функций.
- •13.2. Интегральная квадратичная аппроксимация на отрезке [a, b].
- •Билет 14
- •14.1 Методы решения задачи Коши для оду
- •14.2 Пример MathCad реализующий метод среднеквадратичной аппроксимации
- •Билет 15
- •15.1 Классификация методов решения задачи Коши для оду.
- •15.2 Пример аппроксимации функции 2-ух переменных в MathCad.
- •Билет 16
- •16.1 Метод Эйлера и его модификации для решения оду
- •16.2 Алгебраическое интерполирование.
- •Билет 17
- •Метод типа Рунге-Кутта для решения задачи Коши
- •Интерполирование на основе формулы Лагранжа
- •Билет 18
- •Метод Рунге-Кута 4-ого порядка для решения задачи Коши формулы метода и их реализация в среде MathCad
- •18.2 О наилучшем выборе узлов интерполирования
- •Билет 19
- •Оценка погрешности решения оду. Способ Рунге для оценки такой погрешности.
- •Тригонометрическое интерполирование
- •Билет 20
- •Оценка погрешности решения оду. Способ Рунге для оценки такой погрешности.
- •Использование интерполирования при решении различных задач и реализация в среде MathCad
- •1) Приближенные вычисления функции
- •2) Численное интегрирование
- •3) Численное дифференцирование
- •Билет 21
- •21.1 Методы прогноза и коррекции для решения оду.
- •21.2 Понятие о сплайнах.
- •Билет 22
- •22.1 Понятие о жестких дифференциальных уравнениях.
- •22.2 Эрмитов кубический сплайн.
- •Билет 23
- •23.1 Метод стрельбы для решения граничных задач для оду.
- •23.2 Кубический сплайн дефекта 1. Алгоритм его построения.
- •Билет 24
- •24.1 Задача Бюффона как пример использования методов Монте-Карло при решении детерминированных задач.
- •24.2 Решение системы уравнений, определяющих сплайн, методом прогонки.
- •Билет 25
- •25.2 Обобщенные кубические сплайны.
- •Билет 26
- •26.1 Метод Судзуо-Какутани для решения граничных задач теории потенциалов
- •26.2 Пример использования сплайнов для вычисления площади фигуры
- •Билет 27
- •27.1 Понятие о конкурирующих стратегиях
- •27.2 Параметрический сплайн для приближения кривых.
- •Билет 28
- •28.1 Компонентные уравнения для различных видов подсистем.
- •Механическая поступательная система.
- •Механическая вращательная подсистема
- •Аналоги топологических уравнений
- •Билет 29
- •29.1 Получение эквивалентных схем технических объектов.
- •29.2 Метод получения топологических уравнений математической модели.
- •30.1 Топологические уравнения математической модели на основе матрицы инциденции.
6.2. Уравнения Колмогорова.
Пусть - вероятность того, что система находится в состоянии :
Задача моделирования такой СМО заключается в том, чтобы определить вероятности состояний , как функций от времени. Изобразим граф для отражения возможных переходов для систем:
Рис. Ориентированный граф переходов
Ориентированный граф состояний СМО.
Каждой дуге припишем значение вероятности перехода.
Рис. Ориентированный граф состояний
К составлению уравнений для k-ого состояния можно показать, что соответствующие уравнения для такого состояния будут выглядеть:
Получим
систему уравнений первого порядка.
Смысл коэффициента
поясним на примерах. Эти уравнения
должны быть дополнены нормирующими
уравнениями для замыкания. Для
рассмотренного установившегося процесса
производной
получится система нелинейных уравнений:
,
где
означает, что система из состояния
переходит в состояние
.
Билет 7
7.1. Примеры систем, модель для которых описывается дифференциальными уравнениями.
Получить зависимость
l
Спроектируем силы на касательной к траектории движекния
Fин
=ma
m
(1)
Если малые
колебания |
|
<< 1, то
mg
(2)
1 и 2 – Обыкновенные дифферинциальные уравнения 2-го порядка.
Рассмотрим
задачу об определении вида изогнутой
оси балки
I(x)
q(x)- распределенная
нагрузка
y(x)
Пусть балка из материала с модулем Юнга E. Q(x) - непрерывная сила. М(x) – изгибающий момент.
y=y(x);
I(x)
= I
– const;
-
обыкновенное дифферинциальное уравнение
4-го порядка
7.2. . Уравнения Колмогорова для замкнутых смо.
Рассмотрим системы массового обслуживания, в которых интенсивность потока поступающих заявок зависит от состояния самих систем. Такие системы массового обслуживания называются замкнутыми.
Пусть система состоит из п каналов обслуживания и т источников заявок, т>п.
Предположим,
что каждый источник порождает простейший
поток заявок с интенсивностью
,
причем
источник не может посылать следующую
заявку до завершения обслуживания своей
предыдущей заявки
(в этом и выражается замкнутость данной
системы). Предположим также, что каждый
канал порождает простейший поток
обслуженных заявок с интенсивностью
.
Все состояния данной системы можно
разбить условно на три группы:
-
"все каналы свободны",
-
"ровно i
каналов занято и поступило ровно i
заявок", i
= 1, ..., n,
-
"все каналы заняты и ровно j-n
заявок находятся в очереди для
обслуживания", j = n
+ 1, ..., m.
Графически
все возможные переходы из состояния в
состояние, а также интенсивности потоков
событий, под воздействием которых эти
переходы возможны, можно изобразить в
виде размеченного графа так, как это
показано на рис.2. Действительно,
если система находится в состоянии
i
= 0, 1,..., n
- 1, то в состояние "i+
1 каналов занято" она может перейти
под воздействием суммарного потока
заявок от m
- i
источников с интенсивностью
;
из состояния
в состояние
"i-
1 каналов занято" она может перейти
под воздействием суммарного потока
обслуженных заявок, поступающего от i
каналов обслуживания с интенсивностью
..
Напомним, что i
источников прекращают поставку заявок
до завершения обслуживания своих
последних заявок. Если же система
находится в состоянии
,
j
= n,...,m-
1, то в состояние
она может перейти под воздействием
суммарного потока заявок с интенсивностью
,
а в состояние
— под воздействием суммарного потока
обслуженных заявок с интенсивностью
,
поступающего от n
каналов обслуживания.
Рис. 2. Размеченный граф многоканальной замкнутой СМО
Составим на основе этого размеченного графа уравнения Колмогорова. Эти уравнения представляют собой систему линейных дифференциальных уравнений, описывающую вероятности Pr(t) нахождения данной системы в состоянии Sr в момент времени t, r = 0, 1, ..., m :
Особый
интерес представляют вероятности Pr(t)
в предельном стационарном
режиме, т. е. при
,
которые называются предельными
вероятностями состояний системы.
