7.5. Структура данных вычислительных экспериментов для имитационных моделей различных типов

Тип имитационной модели (ИМ) и особенности возмущений определяют состав и процедуры обработки результирующих данных, получаемых в процессе моделирования. В п. 2 рассматривались типы ИМ в зависимости от их сущности и свойств возмущающих воздействий. Перечень типов ИМ был сведен в табл. 1.1. Материал пп. 5, 6 и предыдущие фрагменты п. 7 позволяют дополнить эту таблицу краткими сведениями о структуре данных, получаемых в компьютерных экспериментах, Свойства этих данных позволят выбрать необходимый набор процедур для обработки данных и принятия решений на этой основе.

В табл. 1.1 были указаны два основных типов ИМ ‑ стационарные ИМ и динамические ИМ. Возмущениями в ИМ этих типов могут быть детерминированные скалярные и векторные процессы, скалярные и векторные случайные величины (с. в.), скалярные и векторные случайные процессы (сл. пр.), а также совокупности этих возмущений. На характер последующей обработки влияют не только тип ИМ и характеристики возмущений, но и особенность выходных переменных, значимых при конкретном исследовании. Эти выходные переменные могут быть скалярными (например, в ИМ анализа спроса на продукцию, ИМ анализа точности вертикальных перемещений подвижного объекта) или векторными (анализируются несколько переменных совместно в процессе моделирования). Все перечисленные факторы влияют на структуру данных, получаемых в результате моделирования.

Варианты ИМ с детерминированными воздействиями здесь опустим по причине тривиальности задач обработки информации, в состав которых могут войти задачи аппроксимации, задачи анализа чувствительности, анализа качества и устойчивости систем управления и проч.

Случайные воздействия при статистическом моделировании СС (осуществляются n экспериментов), как следует из предыдущего материала, имитируются введением массивов, приведенных в табл. 7.1.

Таблица 7.1

Структура входных данных при имитации

Возмущение		Структура входных данных
Случайная величина	скалярная	строка данных (1  n)
	векторная	матрица данных (r  n)
Случайный процесс	скалярный	(1  n)-строка реализаций
	векторный	(r  n)-матрица реализаций

Так, для возмущений в виде с. в. в i-ом компьютерном эксперименте в модель вводится i-ая величина (1  n)-строки данных. Если возмущение — векторная с. в., то для каждого i-ого компьютерного эксперимента вводится i-ый вектор-столбец (r  n)-матрицы данных, где r — число элементов вектора возмущений.

Случайные процессы имитируются совокупностью своих реализаций, заданных таблично или с помощью выражений, которые служат алгоритмами получения этих реализаций в процессе компьютерного эксперимента. При проведении n компьютерных экспериментов для возмущения типа скалярного случайного процесса таких реализаций должно быть также n, поэтому в третьей строке табл. 7.1 указана строка реализаций. Каждая из реализации при этом должна задаваться последовательностью значений, разделенных интервалом дискретности, на отрезке времени, выбранном исследователем. Поэтому, при табличном задании реализаций в случае возмущения в виде скалярного сл. пр., структура данных будет иметь вид матрицы, число q строк которой определяется интервалом дискретности и числом точек на выбранном отрезке времени, а число столбцов этой матрицы равно n. Если же анализируются реакции ИМ на (r  1)-вектор возмущений, входные данные, имитирующие такие возмущения, при табличном задании имеют структуру (r  n)-матрицы реализаций. При этом, принцип введения возмущений в виде сл.пр. остается аналогичным варианту учета возмущений в виде с. в.: в каждом i-ом компьютерном эксперименте в модель вводится i-ая реализация из (1  n)-строки реализаций в случае скалярного случайного процесса, или . i-ый вектор-столбец (r  n)-матрицы реализаций при векторном случайном процессе, где r ‑ число элементов вектора возмущений.

Структура выходных данных по результатам n компьютерных экспериментов определяется типом ИМ, числом анализируемых выходных переменных и характером возмущений. В табл. 7.2 приведены свойства результирующих данных, которые не нуждаются в комментариях.

Таблица 7.2