Лекции_по_дисциплине
.pdf
Компьютерное моделирование
18.Моделирование случайных величин, имеющих закон распределения Пуассона.
19.Генерирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения.
20.Моделирование нормально распределенных случайных величин.
21.Имитационное стохастическое моделирование (общие понятия).
22.Решение задач оптимизации в Excel.
23.Моделирование биологических систем.
24.Глобальное моделирование.
25.Понятие об информационном моделировании.
26.Этапы и цели компьютерного моделирования
27.Моделирование физических процессов.
28.Физика и моделирование
29.Свободное падение тела с учетом сопротивления среды
30.Движение небесных тел
31.Экология и моделирование
32.Компьютерная модель популяции
33.Модели внутривидовой конкуренции
34.Техника стохастического моделирования
35.Теория массового обслуживания (теория очередей)
36.Различные примеры моделирования случайных процессов
37.Моделирование в экономике.
38.Линейное, нелинейное и динамическое программирования
39.Симплекс-метод
40.Транспортная задача
41.Понятие модель, моделирование как метод познания, натурные и абстрактные модели.
42.Виды моделирования в естественных и технических науках. Компьютерная модель.
43.Абстрактные модели и их классификация. Вербальные модели. Информационные модели.
44.Объекты и их связи. Основные структуры в моделировании. Примеры информационных моделей. Математические модели.
45.Имитационное моделирование. Метод Монете-Карло
221
Тарова Инна Николаевна
46.Модели динамических систем. Инструментальные программные средства для моделирования динамических систем.
47.Геометрическое моделирование и компьютерная графика.
48.Различные подходы к классификации математических моделей. Модели с сосредоточенными и распределенными параметрами. Дескриптивные, оптимизационные, многокритериальные, игровые модели.
49.Численный эксперимент. Его взаимосвязи с натурным экспериментом и теорией. Достоверность численной модели. Анализ и интерпретация модели.
50.Моделирование стохастических систем. Метод статистических испытаний.
51.Моделирование последовательностей независимых и зависимых случайных испытаний.
52.Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины.
53.Моделирование систем массового обслуживания.
54.Переход детерминированных систем к хаотическому поведению.
55.Примеры математических моделей в химии, биологии, экологии, экономике. Учебные компьютерные модели.
56.Программные средства для моделирования предметнокоммуникативных сред.
57.Специфика использования КМ в педагогических программных средствах.
222
ЛЕКЦИИ по дисциплине: «Компьютерное моделирование» Физико-математический факультет, 10 семестр, всего 33 часа
Примерный перечень вопросов к экзамену (ОЗО, 6-летний курс обучения)
1.Компьютерное моделирование – имитация, численный эксперимент. Машинная графика и геометрическое моделирование (общие понятия).
2.Основные аппаратные средства машинной графики.
3.Виды изображений. Принцип построения (кодирования) изображений в компьютере. Растровая и векторная графика.
4.Построение графиков функций на графическом экране (общий алгоритм с управлением размерами и положением графика).
5.Представление геометрических объектов в ЭВМ. Аналитические и координатные модели.
6.Основные этапы построения математических моделей.
7.Способы использования математических моделей.
8.Погрешности математического моделирования. Вычислительный алгоритм.
9.Математическое моделирование детерминированных физических процессов. Примеры компьютерных моделей физических явлений.
10.Компьютерная модель движения тела, брошенного под углом к горизонту (с учетом сопротивления воздуха).
11.Компьютерная модель движения тела с переменной массой: взлет ракеты.
12.Компьютерная модель движения небесных тел: законы Кеплера.
13.Моделирование стохастических систем (общие понятия).
14.Случайные числа и способы их формирования.
15.Моделирование испытаний в схеме случайных событий.
16.Моделирование дискретных случайных величин, принимающих
конечное множество значений х1, х2, …, хn с вероятностями р1, р2,
…, рn.
17.Моделирование биномиально распределенных случайных величин.
Тарова Инна Николаевна
18.Моделирование случайных величин, имеющих закон распределения Пуассона.
19.Генерирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения.
20.Моделирование нормально распределенных случайных величин.
21.Имитационное стохастическое моделирование (общие понятия).
22.Решение задач оптимизации в Excel.
23.Моделирование биологических систем.
24.Глобальное моделирование.
25.Понятие об информационном моделировании.
26.Этапы и цели компьютерного моделирования
27.Моделирование физических процессов.
28.Физика и моделирование
29.Свободное падение тела с учетом сопротивления среды
30.Движение небесных тел
31.Экология и моделирование
32.Компьютерная модель популяции
33.Модели внутривидовой конкуренции
34.Техника стохастического моделирования
35.Теория массового обслуживания (теория очередей)
36.Различные примеры моделирования случайных процессов
37.Моделирование в экономике.
38.Линейное, нелинейное и динамическое программирования
39.Симплекс-метод
40.Транспортная задача
41.Понятие модель, моделирование как метод познания, натурные и абстрактные модели.
42.Виды моделирования в естественных и технических науках. Компьютерная модель.
43.Абстрактные модели и их классификация. Вербальные модели. Информационные модели.
44.Объекты и их связи. Основные структуры в моделировании. Примеры информационных моделей. Математические модели.
45.Имитационное моделирование. Метод Монете-Карло
224
Компьютерное моделирование
46.Модели динамических систем. Инструментальные программные средства для моделирования динамических систем.
47.Геометрическое моделирование и компьютерная графика.
48.Различные подходы к классификации математических моделей. Модели с сосредоточенными и распределенными параметрами. Дескриптивные, оптимизационные, многокритериальные, игровые модели.
49.Численный эксперимент. Его взаимосвязи с натурным экспериментом и теорией. Достоверность численной модели. Анализ и интерпретация модели.
50.Моделирование стохастических систем. Метод статистических испытаний.
51.Моделирование последовательностей независимых и зависимых случайных испытаний.
52.Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины.
53.Моделирование систем массового обслуживания.
54.Переход детерминированных систем к хаотическому поведению.
55.Примеры математических моделей в химии, биологии, экологии, экономике. Учебные компьютерные модели.
56.Программные средства для моделирования предметнокоммуникативных сред.
57.Специфика использования КМ в педагогических программных средствах.
225
ЛЕКЦИИ по дисциплине: «Компьютерное моделирование» Физико-математический факультет, 10 семестр, всего 33 часа
ЛИТЕРАТУРА
1.Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. /И.Л. Акулич.– М.: Высшая школа, 1993
2.Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. /Н.П. Бусленко. – М.: Наука, 1978.
3.Выгодский М.Я. Аналитическая геометрия. /М.Я. Выгодский. – М.: Физматгиз, 1963.
4.Губина Т.Н. Компьютерное моделирование: Учебнометодическое пособие. /Т.Н. Губина, И.Н. Тарова. – Елец:
ЕГУ. - 2003
5.Информатика. Учебник для Вузов //Под ред. Н.В. Макаровой. – М.: Наука, 1986.
6.Информатика: учебник.–3-е переработанное издание. //Под ред. Н.В. Макаровой. – М.: Финансы и статистика,
2001.
7.Карманов В.Н. Математическое программирование. /В.Н. Карманов. – М.: Наука, 1986.
8.Кетков Ю.И. Диалог на языке бейсик для мини- и микроЭВМ. /Ю.И. Кетков. – М.: Наука, 1988.
9.Котов Ю.В. Как рисует машина. /Ю.В. Котов. – М.: Нау-
ка, 1988.
10.Лавров С.С. Введение в программирование. Учебное пособие. /С.С. Лавров. – М.: Финансы и статистика, 1998.
11.Математическое моделирование: Пер. с англ.//Под ред. Дж. Эндрюса, Р.Мак-Лоуна. – М.: Мир, 1979
12.Могилев А.В. Информатика: учебное пособие для студентов педвузов. /А.В.Могилев, Н.И.Пак, Е.К.Хѐннер. – М.:
Academia, 1999.
13.Самарский А.А. Численные методы: Учеб. пособие для вузов. /А.А. Самарский, А.В. Гулин. – М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989.
Компьютерное моделирование
227