Файловый архив студентов. Файловый архив студентов.
1329 вузов, 5502 предметов.
/ Регистрация
FAQ Обратная связь Вопросы и предложения
Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Башкирский Государственный Аграрный Университет
Предмет:
[НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Файл:

Методы системного анализа, принятия решений и обработки информации с помощью компьютерных программ. Учебное пособие

.pdf
Скачиваний:
1
Добавлен:
07.09.2026
Размер:
1 Мб
Скачать
☆
Задача 12.
Рисунок 17. Деление матриц
4.3.8. Слияние иразбиение матриц
Для того чтобы составить издвух или более матриц одну, вMathCAD предусмотрена пара матричных функ­ций:
– augment (A, B…)— матрица, сформированная сли­янием матриц-аргументов слева направо;
– stack (A,B…) — матрица, сформированная слия­нием матриц-аргументов сверху вниз [2, С.210].
Можно выделить слияние (augment) матриц погори­зонтали иповертикали. Рассмотрим задачу 13.
Задача 13.
На рисунке 18 представлена операция слияния матриц погоризонтали.
Рассмотрим задачу слияния матриц повертикали.
Задача 14.
Операция слияния матриц по вертикали представ­лена нарисунке 19.
4.3.9. Разбиение матрицы настолбцы
Рассмотрим операцию разбиения матрицы настолбцы наследующем примере, рисунок 20.
41
42
Рисунок 18. Слияние матриц
Рисунок 19. Слияние повертикали
Задача 15.
234
: 633
892
  
 
123
456
 

Рисунок 20. Разбиение матрицы настолбцы
4.3.10. Практическая работа №2. Операции сматрицами
1. Найти определитель матрицы G
2. Найти транспонированную матрицу для матрицы D
G
D
=
:
=
43
3. Найти обратные матрицы для матриц А и А1
345
876
  
 
AB
       
    
135
458
  
 
135 5
458 8
AC
    
  
678
6: 358 2: 927
582
AB
AB
  
 
  
 
34

: 1: 9 8 5
AA
= =

56

4. Сложить и вычесть матрицы
135 4 5 4
2 : 4 5 6 : 54 6 4
= =
4 5 8 8 4 77
5. Сложить матрицу А3 со скалярной величиной 7
3: 4 5 6
A
=
6. Умножить матрицу А4 на матрицу С
4: 4 5 6 : 7
= =
7. Умножить матрицы
46 8

5: 1: 8 7
= =

8 8 98

= =
( )
44
98
2 24
( )
98
46 8
5: 1: 8 7
8 8 98
2 24
678
6: 358 2: 927
582
467 45
AB
AB
AB

= =


= =
678 5
: 235 : 788 : 4
329 8
AB C
    
  
( )
: 458
AB
AB
      
   
  
 
933 245
:623 :678
552 878
AB
        
     
  
7 : 6 7 78 3: 67
= =
  
65 76 34 54

8. Умножжить три матрицы
= = =
( )
9. Умножить матрицу-строку А9 на скалярную вели-
чину 7
A =
10. Разделить матрицы
56 87 38 87 45 76
: 75 98 34 : 12 43 87
= =
32 23 67 5 4 45
56 4 3
1: 54 45 43 1: 6 5 4
= =
( )
6 44
11. Провести слияние матриц по горизонтали и по
вертикали
= =
45
933 245
:623 :678
552 878
1 13
1 25
1: 2: :
1 32
1 57
1 49
AB
AA A
= =
                    
  
127 136
135 147
143 158
159 169
167 17 4
GG
                    
  
= = =
12. Разбить матрицы на отдельные столбцы
ORIGIN : 0 ORIGIN : 1
: 1:
= =
Порядок выполнения практической работы №2
1. Рассмотреть иизучить все вышеприведенные при-
меры иправила.
2. Решить все рассмотренные примеры вMathCAD.
3. Выполнить индивидуальное задание.
4. Оформить практическую работу в виде отчета
изащитить.
Контрольные вопросы кпрактической работе №2
1. Транспонированная матрица. Приведите Задача
транспонирования матрицы вMathCAD.
2. Сложение ивычитание матриц. Приведите Задача
сложения ивычитания матриц вMathCAD.
3. Сложение матрицы соскалярной величиной. При-
ведите Задача вMathCAD.
46
= =
4. Умножение матриц. Правило умножения матриц. Произведение матрицы на скаляр. Приведите Задача вMathCAD.
5. Деление матриц. Напишите Задача вMathCAD.
6. Определитель матрицы. Условие. Приведите Задача нахождения определителя матрицы вручную ивMathCAD.
7. Обращение матриц. Опишите нахождение обратной матрицы (два способа).
8. Слияние (погоризонтали иповертикали) матриц. Напишите Задача слияния матриц вMathCAD.
9. Разбиение матриц настолбцы. Напишите Задача разбиения матриц настолбцы вMathCAD.
5
ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ ИПРИНЯТИЕ
РЕШЕНИЙ НАPYTHON
Системный анализ находит свое применение во мно­гих областях, отбизнеса и управления до науки итех­ники.
В основу принятия решений сиспользованием систем­ного анализа закладывается обычный подход, применяе­мый руководителями производства, при котором они рас­сматривают влияние вкаждой конкретной ситуации всех факторов: технических, экономических, социально-психо­логических. Нопри этом лицо принимающее решение имеет возможность базироваться нетолько насвоих субъективных суждениях, ноина объективных данных, полученных им врезультате исследования, что помогает ему принять наи­более рациональное иобоснованное решение [9,10].
«Управляемый данными» (Data-driven)— это подход куправлению, который основывается насобираемых дан­ных ианалитике этих данных. Руководитель, принимая управленческое решение, сначала должен осуществить анализ: определить проблемные места, собрать ипреобра­зовать данные, обобщить их, сформировать варианты раз­вития будущего итолько после этого принять решение. «Управляемый данными» подход идёт другим путём— ставит напервое место анализ данных. Если собранная информация корректна ипредставлена внеобходимом объёме, наеё основании можно принять решение, которое сбольшой вероятностью принесёт бизнесу прибыль [15]
48
Подход «Управляемый данными» все чаще иактив­нее внедряется вкрупные компании России. Например, в«Сбербанке» с каждым годом растет количество реше­ний, принятых наоснове анализа данных [16].
Рассмотрим основы системного анализа наязыке про­граммирования Python. Python— это мощный иунивер­сальный язык программирования, который широко при­меняется вразличных сферах, предоставляет широкий набор инструментов ибиблиотек для анализа данных, визуализации имашинного обучения: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn идругие [17].
Методы системного анализа наязыке Python
− Анализ данных— это процесс извлечения инфор­мации избольших объемов данных. Python предостав­ляет множество библиотек для анализа данных, включая библиотеку pandas. Библиотека pandas позволяет загру­жать данные изразличных форматов, используя функции для работы сданными.
− Визуализация данных— это процесс представле­ния данных вграфическом виде. Python предоставляет множество библиотек для визуализации данных, включая библиотеку matplotlib. Библиотека matplotlib позволяет создавать графики, диаграммы и другие графические представления данных.
5.1. Начало работы
Перед выполнением работ необходимо ознакомиться сбазовыми принципами языка Python, используя следу­ющие источники: [18].
1. Для формирования шаблонных данных, необхо-
димо подключить библиотеки NumPy, Pandas.
2. Открыть IDLE Python (или Jupyter Notebook). Соз-
дайте модуль вIDLE Python или рабочую директорию вJupyter Notebook.
3. Выполнить задание повариантам.
49
5.2. Установка библиотек Python
Скачивание, установка и работа с пакетами в руч­ном режиме это трудоемкое занятие. ВPython есть для установки библиотек специальный инструмент, утилита командной строки, позволяющая инсталлировать идеин­сталлировать программные пакеты изцентрального ката­лога пакетов Python спомощью команды pip— систе­мой управления программными пакетами, написанными наязыке Python. Это утилита командной строки, которая позволяет устанавливать, переустанавливать идеинстал­лировать PyPI пакеты простой командой pip. Ряд библио­тек для научных вычислений, таких как Pandas иNumPy позволяют выполнять операции над векторами иматри­цами. Необходимы пакеты можно найти врепозитории Python— PyPI (Python Package Index— каталог пакетов Python).
Что бы установить пакет необходимо написать код:
Пример
Используя pip библиотеки устанавливаются через терминал спомощью инструкции:
Модуль подключается спомощью инструкции:
50
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Помощь Обратная связь Вопросы и предложения Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности