[ММвЛХ] Лекция 1 Введение в ММ
.pdfОсновные понятия системного анализа
•Система большая – система, которая включает значительное число однотипных элементов и однотипных связей. В качестве примера можно привести трубопровод, элементами которого будут являться участки между швами или опорами. Для расчетов на прочность по методу конечных элементов элементами системы считаются небольшие участки трубы, а связь имеет силовой (энергетический) характер – каждый элемент действует на соседние.
•Система сложная – система, которая состоит из элементов разных типов и обладает разнородными связями между ними. В качестве примера можно привести ЭВМ, биогеоценоз, лесной трактор или судно.
Основные понятия системного анализа
•Система большая – система, которая включает значительное число однотипных элементов и однотипных связей. В качестве примера можно привести трубопровод, элементами которого будут являться участки между швами или опорами. Для расчетов на прочность по методу конечных элементов элементами системы считаются небольшие участки трубы, а связь имеет силовой (энергетический) характер – каждый элемент действует на соседние.
•Система сложная – система, которая состоит из элементов разных типов и обладает разнородными связями между ними. В качестве примера можно привести ЭВМ, биогеоценоз, лесной трактор или судно.
Основные понятия системного анализа
•Система автоматизированная – сложная система с определяющей ролью элементов двух типов: 1) в виде технических средств; 2) в виде действия человека.
•Декомпозиция – деление системы на части, удобное для каких-либо операций с этой системой. Примерами будут: разделение объекта на отдельно проектируемые части, зоны обслуживания; рассмотрение физического явления или математическое описание отдельно для данной части системы.
Понятия модели и математического моделирования
•Модель – материально или как либо иначе реализованная система, которая, отображая или воспроизводя реальный объект, способна замещать его так, что ее изучение дает нам новую информацию.
Понятия модели и математического моделирования
•Математическая модель – это уравнение или система уравнений, описывающих наиболее существенные черты или свойства объекта.
•Эти уравнения включают коэффициенты (параметры) и переменные, которые позволяют описать различные явления. Параметры модели величины, которые можно считать постоянными в некотором промежутке времени. Параметры могут быть взаимосвязанными и независимыми. Число независимых параметров называют числом степеней свободы модели.
Понятия модели и математического моделирования
•Математическим моделированием называется разработка модели и последующее исследование реального объекта путем решения различных задач на построенной модели. Последнее действие правильнее называть вычислительным экспериментом.
Некоторая схема построения модели
|
|
Постановка |
|
|
|
|
Реальная |
|
|
Модель |
|
Прогноз |
|
|
задачи |
|
|
|||
ситуация |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Проверка адекватности Непротиворечивость
Этапы математического моделирования
1.Постановка задачи.
2.Перевод существенных факторов на язык математических понятий и величин (построение модели).
3.Проверка адекватности:
•сама математическая основа модели должна быть непротиворечивой и подчиняться всем обычным законам математической логики.
•справедливость модели зависит от еѐ способности адекватно описывать исходную ситуацию (это достаточно субъективная оценка).
4.Заключительный этап – интерпретация вытекающих из модели выводов (формул или иных результатов), т. е. обратный перевод с математического языка на язык, на котором первоначально формировалась исходная задача.
•Следует отчетливо осознавать как математический смысл полученных решений, так и то, что они означают на языке реального мира, который математика призвана описывать.
Классификация моделей
модели
|
|
|
вещественные |
|
|
|
|
|
|
|
идеальные |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
натурные |
|
|
|
|
|
математи |
|
наглядные |
|
|
|
|
|
математи |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ческие |
|
|
|
|
|
|
ческие |
||||||
|
|
|
|
физические |
|
|
|
|
|
|
|
знаковые |
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.Лакин, Г.Ф. Биометрия: учеб. пособие для биол. спец. вузов / Г.Ф. Лакин – 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш.шк., 1990.-
352 с.
2.Макарова, Н.В. Статистика в Excel: учеб. пособие / Н.В. Макарова, В.Я. Трофимец - М.: Финансы и статистика, 2002. -
368с.
3.Боровиков, В.П. Популярное введение в программу STATISTICA / В.П. Боровиков - М. КомпьютерПресс, 1998. – 267 с.
4.Боровиков, В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: учеб. пособие / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 384 с.
5.http://www.statsoft.com/ учебник по статистике