5. В чём заключается цель моделирования системы на эвм?

С помощью Эвм с большой производительностью и объемом памяти наряду с построением аналитических моделей большое внимание уделяется задачам оценки характеристик больших систем на основе имитационных моделей. Дабы не наталкиватся обычно на значительные трудности, приводящие к необходимости существенного упрощения моделей либо на этапе их построения, либо в процессе работы с моделью, что может привести к получению недостоверных результатов. 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

6. Что собой представляет математическое моделирование систем?

Математическое моделирование — процесс построения и изучения математических моделей.

Все естественные и общественные науки, использующие математический аппарат, по сути занимаются математическим моделированием: заменяют реальный объект его математической моделью и затем изучают последнюю.

сначала строится особая идеальная конструкция, содержательная модель. Устоявшейся терминологии здесь нет, называют этот идеальный объект концептуальная модель, умозрительная модель или предмодель. При этом финальная математическая конструкция называется формальной моделью или просто математической моделью, полученной в результате формализации данной содержательной модели (предмодели). Построение содержательной модели может производиться с помощью набора готовых идеализаций, как в механике, где идеальные пружины, твёрдые тела, идеальные маятники, упругие среды и т. п. дают готовые структурные элементы для содержательного моделирования. Однако в областях знания, где не существует полностью завершенных формализованных теорий (передний край физики, биологии, экономики и большинства других областей), создание содержательных моделей резко усложняется.

7. Какие особенности характеризуют имитационное моделирование систем?

Несмотря на то, что имитационное моделирование является мощным инструментом исследования систем, его применение рационально не во всех случаях. Известно множество задач, решаемых более эффективно другими методами. Вместе с тем для большого класса задач исследования и проектирования систем метод имитационного моделирования наиболее приемлем. Правильное его употребление возможно лишь в случае четкого понимания сущности метода имитационного моделирования и условий его использования в практике исследования реальных систем при учете особенностей конкретных систем и возможностей их исследования различными методами.

В качестве основных критериев целесообразности применения метода имитационного моделирования на ЭВМ можно указать следующие: отсутствие или неприемлемость аналитических, численных и качественных методов решения поставленной задачи; наличие достаточного количества исходной информации о моделируемой системе; необходимость проведения на базе других возможных методов решения очень большого количества вычислений; возможность поиска оптимального варианта системы.

8. Специализированные языки программирования, использующиеся для моделирования.

Существуют специальные языки имитационного моделирования, которые облегчают процесс создания программной модели по сравнению с использованием универсальных языков программирования. Примерами языков имитационного моделирования могут служить такие языки, как SIMULA, GPSS, SIMDIS.

Примером общецелевых языков служит широко распространенный  язык  GPSS, примером специализированного языка - язык МПЛ/ВС моделирования вычислительных систем.

9. Этапы моделирования.

1. Формулировка проблемы и определение целей имитационного

исследования Документированным результатом на этом этапе

является составленное содержательное описание объекта

моделирования;

2. Разработка концептуального описания. Результатом деятельности

системного аналитика является концептуальная модель (или

вербальное описание) и выбор способа формализации для заданного

объекта моделирования.

3. Формализация имитационной модели. Составляется формальное

описание объекта моделирования.

4. Программирование имитационной модели (разработка программы=

имитатора). На этапе осуществляется выбор средств автоматизации

моделирования, алгоритмизация, программирование и отладка

имитационной модели.

5. Испытание и исследование модели, проверка модели. Проводится

верификация модели, оценка адекватности, исследование свойств

имитационной модели и другие процедуры комплексного

тестирования разработанной модели.

6. Планирование и проведение имитационного эксперимента. На

данном технологическом этапе осуществляется стратегическое и

тактическое планирование имитационного эксперимента.

Результатом является составленный и реализованный план

эксперимента, заданные условия имитационного прогона для

выбранного плана.

7. Анализ результатов моделирования. Исследователь проводит

интерпретацию результатов моделирования и их использование –

собственно принятие решений

10. В чём суть метода статистического моделирования на ЭВМ?

Суть метода я случайном задании исходных данных с известными законами распределения и, как следствие, вероятностное оценивание характеристик исследуемых процессоров. Статистическое моделирование является эффективным методом исследования слабо организованных систем с несложной логикой функционирования. (Метод Монте-Карло)\

11. Стохастические модели.

Стохастическая модель - такая экономико-математическая модель, в которой параметры, условия функционирования и характеристики состояния моделируемого объекта представлены случайными величинами и связаны стохастическими (т. е. случайными, нерегулярными) зависимостями, либо исходная информация также представлена случайными величинами. Следовательно, характеристики состояния в модели определяются не однозначно, а через законы распределения их вероятностей. Моделируются, напр., стохастические процессы в теории массового обслуживания, в сетевом планировании и управлении и в других областях. При построении С. м. применяются методы корреляционного и регрессионного анализов, другие статистические методы. Другие названия С. м. — недетерминированная, вероятностная модель (см. также Вероятностная система).