- •Материалы к вопросам Автор-составитель: Миняйлова Елена Леонидовна
- •1 Диссертация как документ-контейнер сложной структуры
- •2 Способы систематизации научной информации средствами информационных технологий
- •3 Способы автоматизации работы с понятийным аппаратом в научно-исследовательской деятельности (словарь-тезаурус, ссылки на источники литературы и т.П.)
- •4 Понятия информации и информационных технологий.
- •5. Информатизация и компьютеризация
- •6 Перспективные информационные технологии в научно-исследовательской деятельности
- •7. Информационные технологии сбора, хранения и быстрой обработки научной информации
- •8 Вычислительная техника, классификация компьютеров по применению
- •9 Проблемы и риски внедрения информационных технологий в общественной практике
- •10. Периферийные устройства. Электронная оргтехника
- •11. Техническое и программное обеспечение современных процедур научной деятельности.
- •12.Понятие модели. Основные принципы и этапы моделирования.
- •13. Компьютерное моделирование
- •14. Математическое обеспечение информационных технологий
- •15. Пакеты прикладных программ по статистическому анализу данных
- •16. Возможности и особенности пакета Statgraphics
- •17. Пакет Statgraphics. Одномерный статистический анализ: оценка числовых характеристик, подбор закона распределения случайных величин
- •18. Пакет Statgraphics. Сравнение нескольких случайных величин: сравнение числовых характеристик и законов распределения
- •19. Пакет Statgraphics. Анализ зависимостей между величинами: регрессионный и корреляционный анализ. Анализ временных рядов
- •20. Пакет Statgraphics. Многомерный анализ: метод главных компонент, кластерный, дискриминантный анализ
- •21. Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей
- •22. Имитационные эксперименты. Язык имитационного моделирования gpss - возможности, структура
- •23. Назначение и состав универсальной интегрированной компьютерной математики matlab
- •24.Интерфейс системы, основные объекты и форматы чисел matlab.
- •25.Операторы и функции в matlab.
- •26. Матричные вычисления в MathCad
- •27. Построение графиков
- •28. Основы программирования в MathCad
- •29. Текстовые и табличные процессоры
- •30. Анализ данных средствамиExcel
- •31. Пакет анализа ms Excel. Описательная статистика. Гистограммы.
- •1. Общие сведения
- •2. Основные встроенные статистические функции
- •3. Анализ выборок и совокупности
- •4. Инструмент анализа Описательная статистика
- •5. Инструмент Гистограмма
- •6. Ранг и Персентиль
- •32. Пакет анализа ms Excel. Генерация случайных чисел.
- •7. Генерирование случайных чисел
- •8. Построение выборок из генеральной совокупности
- •9. Вычисление скользящего среднего
- •10. Линейная и экспоненциальная регрессии
- •33. Корреляционно-регрессионный анализ в msExcel
- •Однофакторный регрессионный анализ с применением инструмента регрессии
- •34 Поиск корней уравнения с помощью подбора параметра в ms Excel
- •35 Поиск решения. Решение задач оптимизации средствами ms Excel
- •36. Системы подготовки презентаций.
- •37 Основы web-дизайна
- •38 Основы использования языка html
- •Раздел 1
- •Раздел 2
- •Раздел 1
- •Раздел 2
- •39. Сервисные инструментальные средства.
- •40. Основы компьютерной графики.
- •41 Возможности и назначение AutoCad.
- •42 Разработка проекта в системе Autocad
- •43 Модели представления данных. Типы, структуры данных.
- •44 Базы и банки данных. Основы проектирования баз данных.
- •45 Реляционные сетевые и иерархические базы данных
- •46. Системы управления базами данных субд
- •47. Объекты ms Access
- •48. Построение различных типов запросов в ms Access
- •1 Создание запроса на выборку при помощи мастера
- •2 Создание запроса на выборку без помощи мастера
- •3. Создание запроса с параметрами, запрашивающего ввод условий отбора при каждом запуске
- •49. Формы и отчеты в ms Access
- •50. Основы программирования на языке Visual Basic for Applications
- •51. Базы знаний
- •52. Компьютерные сети: Локальные, корпоративные, региональные, глобальные.
- •53. Службы сети Интернет
- •54. Работа с почтовым клиентом.
- •55 Планирование совместной деятельности в корпоративной сети с помощью почтовых программ.
- •56. Работа со средствами навигации в www
- •57 Методы и средства поиска информации в Интернет
- •1 Поисковые системы
- •3. Каталоги интернет-ресурсов
- •58. Деловые интернет-технологии
- •59. Проблемы защиты информации.
- •60. Организационные методы защиты информации
- •61. Технические и программные методы защиты локальных данных
- •62.Технические и программные методы защиты распределённых данных.
- •1) Служба www
- •2) Электронная цифровая подпись (эцп)
- •63 Тенденции развития информационных технологий
- •64. Пути решения проблемы информатизации общества
- •65. Новые технические средства и программные продукты, интеллектуализация средств
- •66. Внедрение информационных технологий (ит) в образование
- •Глава 1 общие положения
- •Глава 2 государственное регулирование и управление в области информации, информатизации и защиты информации
- •Глава 3 правовой режим информации
- •Глава 4 распространение и (или) предоставление информации
- •Глава 5 информационные ресурсы
- •Глава 6 информационные технологии, информационные системы и информационные сети
- •Глава 7 защита информации
- •Глава 8 права и обязанности субъектов информационных отношений. Ответственность за нарушение требований законодательства об информации, информатизации и защите информации
- •Глава 9 заключительные положения
- •9 Августа 2010 г. № 1174
- •Глава 1 общие положения
- •Глава 2 состояние развития информационного общества
- •Глава 3 цель, задачи и условия развития информационного общества
- •Глава 4 факторы развития информационного общества
- •Глава 5 приоритетные направления развития информационного общества
- •Глава 6 показатели системы мониторинга
- •Глава 7 механизм реализации настоящей стратегии
- •Глава 8 ожидаемые результаты от реализации настоящей стратегии
21. Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей
Имитационные математические модели применяются тогда, когда техническая система особенно сложна или когда необходим высокий уровень детализации представления процессов, протекающих в ней. К таким системам можно отнести экономические и производственные объекты, морские порты, аэропорты, комплексы перекачки нефти и газа, ирригационные системы, программное обеспечение сложных систем управления, вычислительные сети и многие другие. Для таких технических систем ради получения аналитической математической модели исследователь вынужден накладывать жёсткие ограничения на модель и прибегать к упрощениям. При этом приходится пренебрегать некоторыми особенностями технической системы, что приводит к тому, что математическая модель перестаёт быть средством изучения сложной системы. В имитационных моделях моделируемый алгоритм поведения технической системы приближённо воспроизводит сам процесс-оригинал в смысле его функционирования во времени. При этом имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и порядка протекания во времени. Таким образом, реализуется на ЭВМ специальный алгоритм, который воспроизводит формализованный процесс поведения технической системы. Этот алгоритм по исходным данным позволяет получить информацию об изменении во времени t состояний и откликов модели. В этом алгоритме можно выделить три функциональные части: моделирование элементарных подпроцессов; учёт их взаимодействия и объединение их в единый процесс; обеспечение согласованной работы отдельных подпроцессов при реализации математической модели на ЭВМ. Влияние случайных факторов на течение процесса имитируется с помощью генераторов случайных чисел с заданными вероятностными характеристиками. В ходе имитации постоянно фиксируется статистика о состояниях системы и изменениях откликов. Эта статистика либо должным образом обрабатывается в ходе имитации, либо накапливается и по окончании заданного интервала моделирования ТМ обрабатывается статистическими методами. Как видим, идея имитации привлекательна по своей простоте, но дорога по реализации. Поэтому применяются имитационные модели только в тех случаях, когда другие способы моделирования неэффективны.
Модель – представление объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.
Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.
Имитационное моделирование — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности.
Такую модель можно использовать любое количество времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.
Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.
Этапы:
формулировка проблемы;
построение математической модели функционирования системы;
составление и отладка программы для ЭВМ, включая и разработку процедур моделирования различных случайных факторов;
планирование имитационных экспериментов;
проведение экспериментов и обработка результатов исследования.
Принципы построения ИМ модели:
Принцип Δt.
Принцип состоит в том, что алгоритмом моделирования имитируется движение, то есть изменение состояния системы, в фиксированные моменты времени: t, t + Δt, t + 2Δt, t + 3Δt, …
Для этого заводится счетчик времени (часы), который на каждом цикле увеличивает свое значение t на величину шага во времени Δt, начиная с нуля (начало моделирования). Таким образом, изменения системы отслеживаются такт за тактом в заданные моменты: t, t + Δt, t + 2Δt, t + 3Δt, …
Принцип особых состояний.
К примеру, состояние, в котором обычно находится система, обычным состоянием. Такие состояния интереса не представляют, хотя занимают большую часть времени.
Особые состояния — это такие состояния в изолированные моменты времени, в которых характеристики системы изменяются скачкообразно. Для изменения состояния системы нужна определенная причина, например, приход очередного входного сигнала. Ясно, что с точки зрения моделирования интерес представляет именно изменение характеристик системы, то есть принцип требует от нас отслеживать моменты перехода системы из одного особого состояния в другое.