Содержание
- 2. Моделирование метод (способ) познания объектов, процессов, событий, на основе их моделей. построение моделей реально существующих явлений,
- 3. Модель (от лат. modulus — «мера, аналог, образец») — это упрощенное представление реального устройства и/или протекающих
- 4. Мысленно представляемая и материально реализованная система, которая, отображая и воспроизводя объект исследования, способна замещать его так,
- 5. Виды моделей Математическая Компьютерная Информационная Имитационная Физическая Химическая Биологическая Эволюционная Логическая и др…
- 6. Математическая модель «„эквивалент“ объекта, отражающий в математической форме важнейшие его свойства — законы, которым он подчиняется,
- 7. Компьютерная модель компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов, сетей),
- 8. Компьютерная модель - традиционный инструмент математического моделирования, применяется в различных направления научной и прикладной деятельности человека.
- 9. Программное обеспечение Универсальные математические системы Специализированные программные продукты для математического моделирования Программы для автоматизации научных исследований
- 10. Универсальные математические системы MATHLAB Mathematica MathCAD Maple Macsyma Программы общего назначения для выполнения на компьютере разнообразных
- 11. MATHLAB Программа обладает интуитивным интерфейсом, встроенным языком математических и графических функций. Содержит инструменты: Сбора данных Анализа
- 12. Mathematica одна из универсальных математических систем, которая дает возможность решать большое количество весьма сложных задач не
- 13. Сильной стороной системы, выгодно отличающей ее от остальных, является двух- и трехмерная графика, применяемая для визуализации
- 14. MathCAD многофункциональная интерактивная вычислительная система, позволяющая, благодаря встроенным алгоритмам, решать аналитически и численно большое количество математических
- 15. Отличается простым и удобным интерфейсом, написанием выражений стандартными математическими символами, хорошей двух- и трехмерной графикой, возможностью
- 16. Maple одна из наиболее популярных систем символьных вычислений, обладающая превосходной научной графикой. Символьный анализатор MAPLE используется
- 17. Macsyma Одна из первых математических программ, оперирующих символьной математикой, то есть предназначенных не только для численных,
- 18. Программа занимала некоторое время лидирующую позицию среди универсальных математических программ. Появившаяся вскоре программа Maple, а за
- 19. Специализированные программные продукты для математического моделирования Model Vision Studium SCoP GPSS World ELCUT FEMLAB Пакет ODE
- 20. Model Vision Studium компьютерная лаборатория для моделирования и исследования сложных динамических систем, интегрированная графическая оболочка для
- 21. SCoP Программное обеспечение для математического моделирования, ориентированное на биологические приложения.
- 22. GPSS World Общецелевая система имитационного моделирования. Система GPSS World, разработанная компанией Minuteman Software (США), – это
- 23. ELCUT мощный комплекс программ для инженерного моделирования электромагнитных, тепловых и механических задач методом конечных элементов. Дружественный
- 24. FEMLAB Комплекс инструментальных средств новой высоко популярной технологии моделирования физических полей во всех научных и технических
- 25. Пакет ODE предметно-ориентированная среда для решения и исследования поведения решений обыкновенных дифференциальных уравнений и систем. Программа
- 26. Программы для автоматизации научных исследований LabVIEW Multisim Вспомогательные программы: Grafula Tracer Ciphering WinDig TableCurve
- 27. LabVIEW Платформа позволяет автоматизировать процессы измерений, обработки сигналов, отображения и архивирования результатов экспериментов, интерактивного генерирования отчетов,
- 28. Multisim одна из наиболее популярных в мире программ конструирования электронных схем, характеризуется сочетанием профессиональных возможностей и
- 29. Статистические пакеты Statistica SPSS StatGraphics STADIA Stata XLSTAT
- 30. Statistica современный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных.
- 31. SPSS модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса:
- 32. StatGraphics Пакет прикладных программ использования персонального компьютера для математического и статистического анализа. Универсальный многопрофильный пакет с
- 33. STADIA Универсальный российский статистический пакет STADIA - реализует все базовые разделы и методы современной прикладной статистики,
- 34. Stata универсальный статистический пакет со специализацией в областях эконометрики, биометрики, анализе стратифицированных обследований. Разработчик: Stata Corporation.
- 35. XLSTAT приложение в области статистики и анализа данных для Microsoft Excel. Разработчик: Addinsoft. Реализован в виде
- 36. Информационная модель модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные
- 37. Информационные модели не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации. Информационная модель — совокупность
- 38. Имитационная модель логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования,
- 39. Класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения
- 40. Процесс моделирования включает в себя три элемента: субъект (исследователь), объект исследования, модель, определяющую (отражающую) отношения познающего
- 41. Основные этапы моделирования Постановка задачи. Определение цели анализа и пути ее достижения и выработки общего подхода
- 42. Изучение теоретических основ и сбор информации об объекте оригинала. На этом этапе подбирается или разрабатывается подходящая
- 43. Формализация. Заключается в выборе системы условных обозначений чтобы с их помощью записывать отношения между составляющими объекта
- 44. Выбор метода решения. На этом этапе устанавливаются окончательные параметры моделей с учетом условия функционирования объекта. Для
- 45. Реализация модели. Задача решается аналитически либо численно, в том числе, с применением вычислительной техники. Анализ полученной
- 46. Проверка адекватности реальному объекту. Результаты, полученные по модели сопоставляются либо с имеющейся об объекте информацией или
- 47. В случае получения неудовлетворительных результатов на завершающих этапах, осуществляется возврат к одному из ранних этапов, который
- 48. Основные методы экологических исследований Полевые исследования - изучение популяций видов и их сообществ в естественной обстановке.
- 49. Экологический эксперимент - моделирование естественной системы в искусственных условиях (например, аквариум может служить натурной моделью водоема)
- 50. Математическое моделирование биологических явлений - моделирование реально существующих объектов и явлений осуществляемое средствами языка математики. Математическое
- 51. Модель Мальтуса (рождаемость смертность)
- 52. В популяциях микроорганизмов удельная скорость роста зависит от скорости деления клеток. Исходные клетки делятся на дочерние,
- 53. Различают рождаемость абсолютную и удельную. Абсолютная рождаемость - число особей , появившихся в популяции за единицу
- 54. Используя такие параметры модели изменения численности популяции , австрийский священник Мальтус опубликовал в 1802 году результаты
- 55. Математическая модель
- 56. Компьютерная модель Так как расчет рождаемости и смертности у популяции людей вычисляется на 1000 человек, то
- 57. ЗАДАНИЕ: Население России в 1990 году составило 147 млн. человек. Каким будет население России в 2000
- 58. Модель Ферхюльста (рождаемость и смертность с учетом роста численности)
- 59. Постановка задачи Как правило, численность популяции зависит не только от рождаемости и смертности, но и от
- 60. уравнение это отличается от уравнения экспотенциального роста (уравнения Мальтуса) выражением m*N2, которое как раз и отражает
- 61. При малых N значением N/K можно пренебречь, и тогда рост численности идет по экспоненциальному закону, при
- 62. Уравнение (3) графически отображается в виде S- образной кривой. Эта кривая называется логистической кривой, а рост
- 63. Для реализации модели в среде электронных таблиц уравнение (3) следует представить в дискретном виде N(i+1)=N(i)*r*(1-N(i)/K) (4)
- 64. Компьютерная модель Для этой модели нужно взять побольше временной диапазон, т.к. она наглядна на длинном промежутке
- 65. ЗАДАНИЕ: Известно, что каждую минуту на земле рождается 240 человек, а умирает 120. В настоящее время
- 66. Простейшая модель "хищник-жертва" модель Лотки - Вольтерра
- 67. Первыми математическими моделями простейших экологических систем хищник - жертва, и паразит - хозяин были теоретические разработки
- 68. Чуть позже и независимо от Лотки аналогичные (и более сложные) модели были разработаны итальянским математиком В.Вольтерра
- 69. Пусть два биологических вида совместно обитают в изолированной среде. Среда стационарна и обеспечивает в неограниченном количестве
- 70. Обозначим: у - число щук х - число карасей
- 71. Со временем число карасей и щук меняется, но так как рыбы в пруду много, то не
- 72. Итак, если число карасей - х, а число щук - у, то вероятность, что карась встретится
- 73. Знак минус в первом уравнении показывает, что встречи сокращают популяцию жертвы, а знак плюс во втором
- 74. Однако математическое моделирование процесса или явления не всегда может дать полного знания о нём. Это особенно
- 75. Временной ряд (ряд динамики)
- 76. собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого
- 77. Во временном ряде каждому значению должно соответствовать время измерения или номер измерения по порядку. Временной ряд
- 78. СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ семейство функций, значения которых в каждой точке определения равны среднему значению исходной функции за
- 79. Математически скользящее среднее является одним из видов свёртки, и поэтому его можно рассматривать как фильтр нижних
- 80. Скользящее среднее используется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного
- 81. Расчет прогнозируемых значений выполняется по следующей формуле : Fj = Aj / N, где: N —
- 82. ЛИТЕРАТУРА: С.Гланц «Медико-биологическая статистика». – М.: Практика, 1999 Б.А.Кобринский, Т.В.Зарубина «Медицинская информатика». – М.: Академия, 2009
- 84. Скачать презентацию