
- •Билет 1
- •Билет 2
- •Билет 3
- •Методика изучения электронных таблиц
- •1 Вопрос – см. 13 вопрос тимои (экзамен)
- •1. Постановка задачи:
- •Билет 4
- •Билет 5
- •Билет 6
- •Билет 7
- •Билет 8
- •1. Этапы математического моделирования:
- •2. Классификация м.М.:
- •Билет 9
- •Основные этапы математического моделирования:
- •Построение модели;
- •Билет 10
- •Основные этапы математического моделирования:
- •Построение модели;
- •Билет 11
- •Билет 12
- •Основные этапы математического моделирования:
- •Построение модели;
- •Билет 13
- •Вычисление числа π методом Монте-Карло
- •Ответы на вопросы:
- •Алгоритм метода статистических испытаний (метод Монте-Карло):
- •Билет 14
- •Ответы на вопросы:
- •Формальная модель «Определение площади круга методом Монте-Карло»
- •Билет 15
- •Методика изучения текстового редактора.
- •Билет 16
- •Билет 17
- •Билет 18
- •3. Наиболее эффективны в борьбе с компьютерными вирусами антивирусные программы. Антивирусные программы могут использовать различные принципы для поиска и лечения зараженных файлов.
- •Билет 19
- •3. Файловая система – это функциональная часть ос, обеспечивающая выполнение операций с файлами. Билет 20
- •2. Форматы графических файлов
- •Рассмотрим некоторые форматы графических файлов более подробно.
Билет 12
Задание 1.
Если количество баллов, полученных при тестировании, не превышает 12, то это соответствует оценке «2»; оценке «3» соответствует количество баллов от 12 до 15; оценке «4» - от 16 до 20; оценке «5» - свыше 20 баллов. Составить ведомость тестирования, содержащую сведения: фамилия, количество баллов, оценка.
Вопросы:
С помощью каких средств может быть решена данная задача?
Сформулируйте этапы решения задачи с учащимися.
Постройте систему вопросов к учащимся по решению задачи.
Выделите основные знания и умения, которыми должны владеть учащиеся для решения этой задачи.
Задание 2.
Построить логистическую модель динамики численности биологической популяции с внутривидовой конкуренцией, провести моделирование с целью изучения характера эволюции популяции, используя табличный процессор (например, Excel), качественно проанализировать результаты.
Вопросы:
1. Выделите этапы математического моделирования, которые необходимо выполнить для решения данной задачи.
2. С какими целями создают и исследуют математические модели в экологии.
Ответы на оба вопроса:
Основные этапы математического моделирования:
Построение модели;
На этом этапе задается некоторый «нематематический» объект - явление природы, конструкция, экономический план, производственный процесс и т. д. При этом, как правило, четкое описание ситуации затруднено. Сначала выявляются основные особенности явления и связи между ними на качественном уровне, затем найденные качественные зависимости формулируются на языке математики, то есть строится математическая модель. Это самая трудная стадия моделирования.
Решение математической задачи, к которой приводит модель;
На этом этапе большое внимание уделяется разработке алгоритмов и численных методов решения задачи на ЭВМ, при помощи которых результат может быть найден с необходимой точностью и за допустимое время.
Интерпретация полученных следствий из математической модели;
Следствия, выведенные из модели на языке математики, интерпретируются на языке, принятом в данной области.
Проверка адекватности модели;
На этом этапе выясняется, согласуются ли результаты эксперимента с теоретическими следствиями из модели в пределах определенной точности.
Модификация модели.
На этом этапе происходит либо усложнение модели, чтобы она была более адекватной действительности, либо ее упрощение ради достижения практически приемлемого решения.
2. вопрос: Цели создания математических моделей в классической экологии:
1) Модели помогают выделить суть или объединить и выразить с помощью нескольких параметров важные разрозненные свойства большого числа уникальных наблюдений, что облегчает экологу анализ рассматриваемого процесса или проблемы.
2) Модели выступают в качестве "общего языка", с помощью которого может быть описано каждое уникальное явление, и относительные свойства таких явлений становятся более понятными.
3) Модель может служить образцом "идеального объекта" или идеализированного поведения, при сравнении с которым можно оценивать и измерять реальные объекты и процессы.
4) Модели действительно могут пролить свет на реальный мир, несовершенными имитациями которого они являются.
Популяция – совокупность особей одного вида, существующих в одно и то же время и занимающих определенную территорию.
Взаимодействие особей внутри популяции определяется внутривидовой конкуренцией.
Внутривидовая конкуренция в популяции с непрерывным размножением.
В природе встречаются и популяции, где рождение и гибель организмов происходит непрерывно; для таких популяций модели, выраженные уравнениями из предыдущего пункта, непригодны.
Математическая модель в данном случае строится на основе дифференциальных уравнений. Наиболее известна так называемая логистическая модель:
Исходные параметры модели:
R – скорость роста численности популяции в отсутствие конкуренции;
К – предельное значение численности популяции, при котором скорость роста становится равной нулю;
N0 – начальная численность популяции.
Аналитическое решение этого уравнения:
Моделирование задачи – см. лаба №4 (2 часть)