- •Технология компьютерного моделирования и особенности ее применения к задачам анализа и проектирования измерительных систем (тестирование, анализ погрешности, параметрическая оптимизация)
- •Параметрическая оптимизация решается при проектировании измерительных систем сразу после определения состава необходимых блоков и связей между ними (этап структурной оптимизации).
- •Формализация понятий «модель» и «соответствие моделей»
- •Модельная трактовка задач цос и км.
- •Критерии близости моделей (погрешности соответствия )
- •Составные модели и их совокупная точность (составной оператор и композиция морфизмов).
- •Переход к конечным интервалам независимых переменных (локализация аргументов).
- •Переход к дискретным множествам для представления переменных (дискретизация по времени, квантование по уровню).
- •Реализация времени в компьютерных моделях (методы фиксированного и переменного шага).
- •Компьютерное моделирование с помощью метода статистических испытаний (метод «Монте-Карло»).
- •Вычисление определенного интеграла
- •Генерирование псевдослучайных чисел.
- •Генерирование псевдослучайных процессов.
- •Построение моделей элементов сложных систем (динамическая система)
- •Линейные динамические системы
- •Покадровый формат модели динамической системы
- •Построение моделей элементов сложных систем (конечные автоматы)
- •Построение моделей элементов сложных систем (вероятностные автоматы)
- •Построение моделей элементов сложных систем (системы массового обслуживания)
- •Модель потока заявок
- •Модель каналов обслуживания
- •Способы нахождения оценок глобальной погрешности
- •Метод «полного перебора» или «прямой» метод
- •Метод «наихудшего входного элемента»
- •Метод «статистических испытаний»
Метод «полного перебора» или «прямой» метод
Находятся локальные погрешности для всех входных элементов и затем к полученному множеству значений локальной погрешности применяется глобализующий функционал, согласно определению.
Т.е. явно находится все множество значений и вычисляется функционал .
Этот метод всегда применим к конечным множествам , для бесконечных множеств только в тех случаях, когда имеется аналитическое решение.
Метод «наихудшего входного элемента»
В некоторых случаях в множестве может найтись такой элемент , для которого . Тогда вместо нахождения значения функционала находим значение локальной погрешности .
Метод «статистических испытаний»
Этот случай можно трактовать как ограниченный перебор: вместо бесконечного множества значений локальных погрешностей рассматривается его подмножество из N значений и к этому подмножеству применяют глобализующий функционал.
Если имеет место сходимость
то такой метод имеет под собой строгий логический фундамент
1 Релевантный – от англ. relevant – уместный, относящийся к делу.
2 Монте‑Карло – город в княжестве Монако, знаменит своими игорными заведениями.