
- •2. Анализ и интерпретация модели
- •7.Имитационное моделирование.
- •8. Инструментальные программные средства для моделирования динамических систем.
- •9. Информационные модели. Примеры информационных моделей.
- •Математические модели с сосредоточенными параметрами.
- •Математические модели с распределенными параметрами.
- •Математические модели, основанные на экстремальных принципах.
- •13. Метод статистических испытаний
- •14. Понятие динамической системы
- •15. Модели с сосредоточенными и распределенными параметрами
- •16. Моделирование как метод научного познания
- •17. Моделирование последовательностей независимых и зависимых случайных испытаний.
- •18. Моделирование систем массового обслуживания.
- •19. Моделирование стохастических систем.
- •21. Натурные и абстрактные модели.
- •22.Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины.
- •23.Основные структуры в информационном моделировании.
- •24.Переход детерминированных систем к хаотическому поведению.
- •26) Примеры математических моделей в химии, биологии, экологии, экономике.
- •27) Программные средства для моделирования предметно-коммуникативных сред (предметной области).
- •28. Различные подходы к классификации математических моделей.
- •29. Системный подход в научных исследованиях.
- •31. Учебные компьютерные модели
- •32. Численный эксперимент. Достоверность численной модели.
- •33. Численный эксперимент. Его взаимосвязи с натурным экспериментом и теорией.
- •34. Этапы компьютерного эксперимента.
26) Примеры математических моделей в химии, биологии, экологии, экономике.
Пример 1.Модель клеточного автомата (игра «Жизнь»).
Игра «Жизнь» (англ. Conway'sGameofLife) - клеточный автомат, придуманный английским математиком Джоном Конвеем в 1970 г. Джон Конвей заинтересовался проблемой, предложенной в 1940-х годах известным математиком Джоном фон Нейманом, попытавшимся создать гипотетическую машину, которая может воспроизводить сама себя. Джону фон Нейману удалось создать математическую модель такой машины с очень сложными правилами. Конвей попытался упростить идеи Неймана и создал правила игры «Жизнь». Данная игра относится к категории моделирующих, которые имитируют процессы, происходящие в реальной жизни. Основная идея игры состоит в том, чтобы, начав с какого-нибудь простого расположения живых клеток, проследить за эволюцией исходной позиции.
Место действия этой игры - «вселенная»: размеченная на клетки поверхность, безграничная, ограниченная (замкнутая). Каждая клетка на этой поверхности может находиться в двух состояниях: быть живой или быть мертвой (пустой). Клетка имеет восемь соседей (окрестность Мура). Распределение живых клеток в начале игры называется первым поколением. Каждое следующее поколение рассчитывается на основе предыдущего по правилам (генетические законы Конвея):
а) мертвая клетка рядом с тремя живыми клетками-соседями оживает;
б) если у живой клетки есть две или три живые соседки, то эта клетка продолжает жить; в противном случае (если соседей меньше двух или больше трех) клетка умирает (от «одиночества» или от «перенаселенности»).
Игрок не принимает прямого участия в игре, а лишь расставляет «живые» клетки, которые взаимодействуют согласно правилам уже без его участия. Вскоре после опубликования правил, было обнаружено несколько интересных шаблонов (вариантов расстановки живых клеток в первом поколении), в частности глайдер (рис. 2).
Рис. 2. Глайдер
Некоторые такие фигуры остаются неизменными во всех последующих поколениях, состояние других периодически повторяется, в некоторых случаях со смещением всей фигуры. Существует фигура (Diehard) всего из семи живых клеток, потомки которой существуют в течение 130 поколений, а затем исчезают.
Пример 2.Задача на смеси.
В сосуде, объем которого равен Voл, содержится р%-ный раствор соли. Из сосуда выливается а л смеси и доливается а л воды, после чего раствор перемешивается. Эта процедура повторяетсяnраз. Спрашивается, по какому закону меняется концентрация соли в сосуде, т. е. какова будет концентрация соли послеnпроцедур?
Решение.Первоначальное количество соли в растворе равно р/100*V0.
После того как отлили а л смеси, в растворе осталось р/100 хVo- р/100 * а = р/100 *Vo(1 -a/Vo) соли, а ее концентрация после добавления а л воды стала равнойc1= р/100*(1-a/V0). После того как отлили еще а л смеси (но уже с концентрациейc1), в растворе осталось соли 1/100*V0(1 -a/V0) –c1a= р/100*V0(1 -a/V0)2, а ее концентрация после добавления а л воды стала равной сг - р/100*(1 -a/Vo)2. Нет надобности еще раз проделывать ту же процедуру, чтобы убедиться, что концентрация соли в растворе послеnпереливаний определяется формулойcn=р/100*(1 -a/Vo)n.
Пример 3.Модель популяции в условиях сбора урожая.
Рассмотрим популяцию рыб, из которой в текущий момент времен изымается часть популяции («сбор урожая»).
Решение. Модель имеет вид:Xj+1 =xj+axj-kxi,Xo= с, гдеa- коэффициент прироста популяции рыб; к - коэффициент сбора урожая (скорость изъятия особей).
Пример 4.Модель влияния факторов роста на урожайность.
Пусть уmax- максимально возможная (наблюдавшаяся) урожайность некоторой сельхозкультуры,y(x(t)) - действительно получаемый урожай к моменту времениt, у=у(х), х - доля фактора роста, например, при орошении, х =x(t).
Решение. Модель роста урожайностиy(t) в зависимости от фактора ростаx(t),yi=y(хi),xi=x(ti):yi+1=yi+k(ymax- уi), где у(0) = у0- заданное начальное значение урожая.
Пример 5. Задача на рост производительности.
1. Выработка продукции за первый год работы предприятия возросла на р %, а за следующий год по сравнению с первоначальной она возросла на 10 % больше, чем за первый год. Определить, на сколько процентов увеличилась выработка за первый год, если известно, что за два года она увеличилась в общей сложности на 48, 59 %?
Решение.За первый год выработка возросла в (1 + р/100) раз по сравнению с первоначальной, за второй год - в (1 + (р + 10)/100)раз по сравнению с началом второго года и в (1 + р/100)(1 + (р + 10)/100) по сравнению с первоначальной и составила 1,4859: (1 + р/100)(1 + (р + 10)/100) = 1,4859.
Отсюда р= 17%.
Все указанные модели могут подвергаться уточнению и модификации.