Реализация математической модели в виде программы для ЭВМ

Содержание

Слайд 2

История создания математической модели Математические модели появились вместе с математикой много

История создания математической модели
Математические модели появились вместе с математикой много веков

назад. Огромный толчок развитию математического моделирования придало появление ЭВМ. Применение вычислительных машин позволило проанализировать и применить на практике многие математические модели, которые раньше не поддавались аналитическому исследованию. Реализованная на компьютере математическая модель называется компьютерной математической моделью, а проведение целенаправленных расчетов с помощью компьютерной модели называется вычислительным экспериментом.
Слайд 3

Что же такое математическая модель? Математическая модель — приближенное описание объекта

Что же такое математическая модель?
Математическая модель — приближенное описание

объекта моделирования, выраженное с помощью специальной математической символики.
Далее мы рассмотрим поэтапную схему компьютерного математического моделирования
Слайд 4

Общая схема компьютерного математического моделирования представлена ниже:

Общая схема компьютерного математического моделирования представлена ниже:

Слайд 5

Исходным пунктом ее построения обычно является некоторая задача, например экономическая. Широко


Исходным пунктом ее построения обычно является некоторая задача, например экономическая. Широко

распространены, как дескриптивные, так и оптимизационные математические, характеризующие различные экономические процессы и явления, например:
распределение ресурсов
рациональный раскрой
транспортные перевозки
укрупнение предприятий
сетевое планирование.
Слайд 6

Инструменты для математического моделирования на ЭВМ: В первую очередь, инструментом служит

Инструменты для математического моделирования на ЭВМ:
В первую очередь, инструментом служит сама

ЭВМ, а также программное обеспечение, созданное для этих целей.
Компьютерная реализация моделей может быть осуществлена:
с помощью табличного процессора (как правило, MS Excel);
путем создания программ на традиционных языках программирования (Паскаль, Бейсик и др.), а также на их современных версиях (Delphi, Visual Basic for Application и т.п.);
с помощью специальных пакетов прикладных программ для решения математических задач (MathCAD и т.п.).
Слайд 7

Выбор программного обеспечения Для расчетов подойдет любой простой инструмент из класса

Выбор программного обеспечения
Для расчетов подойдет любой простой инструмент из класса электронных

таблиц: Gnumeric или OpenOffice.org Calc. Это электронные таблицы, они созданы в первую очередь для решения элементарных задач, с более сложными они могут не справится. В более сложной ситуации с большим объемом работ рекомендуется Pascal, C и его разновидности, Python и прочие. Существует целый класс математических пакетов, которые позволяют проводить вычисления самой разной трудности, однако за счет встроенных команд и библиотек и являются достаточно простыми в освоении. Из бесплатного ПО можно выделить: Octave, SciLab, Maxima. Причем, все они являются кроссплатформенными, то есть существуют их версии для разных операционных систем.
Слайд 8

Реализация математической модели на компьютере Процесс создания программного обеспечения (программы) тоже

Реализация математической модели на компьютере
Процесс создания программного обеспечения (программы) тоже

можно разбить на ряд этапов:
• разработка технического задания на создание программного обеспечения;
• проектирование структуры программного комплекса;
• кодирование алгоритма;
• тестирование и отладка;
• сопровождение и эксплуатация.
Слайд 9

Приведем пример Теория массового обслуживания – проблема образования очередей. Нужно уравновесить

Приведем пример
Теория массового обслуживания – проблема образования очередей. Нужно уравновесить два

фактора – затраты на содержание обслуживающих устройств и затраты на пребывание в очереди. Построив формальное описание модели производят расчеты, используя аналитические и вычислительные методы. Если модель хороша, то ответы найденные с ее помощью адекватны моделирующей системе, если плоха, то подлежит улучшению и замене. Критерием адекватности служит практика.
Слайд 10

В связи с перечисленными трудностями, возникающими при изучении сложных систем, практика

В связи с перечисленными трудностями, возникающими при изучении сложных систем, практика

потребовала более гибкий метод, и он появился – имитационное моделирование "Simujation modeling".
Обычно под имитационной моделью понимается комплекс программ для ЭВМ, описывающий функционирование отдельных блоков систем и правил взаимодействия между ними. Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистический анализ полученных результатов. Весьма распространенным примером использования имитационных моделей является решение задачи массового обслуживания методом МОНТЕ–КАРЛО.
Слайд 11

Проверка адекватности модели Под адекватностью математической модели будет пониматься степень соответствия

Проверка адекватности модели
Под адекватностью математической модели будет пониматься степень соответствия результатов,

полученных по разработанной модели, данным эксперимента или тестовой задачи. Однако в инженерной практике в силу сравнительной простоты моделей (как в рассмотренном случае) зачастую руководствуются просто здравым смыслом и качественным совпадениям результата с ожидаемым.
В общем же случае неадекватность результатов моделирования возможна по трем причинам:
Неверна исходная совокупность гипотез
Принятая система гипотез верна, но константы и параметры в использованных определяющих соотношениях установлены не точно.
Значения задаваемых параметров модели не соответствуют допустимой области этих параметров, определяемой принятой системой гипотез.
Все три случая требуют дополнительного исследования как моделируемого объекта (с целью накопления новой дополнительной информации о его поведении), так и исследования самой модели (с целью уточнения границ ее применимости).
Слайд 12

Анализ результатов Это заключительный этап. Анализ модели преследует несколько целей: Обозначить

Анализ результатов
Это заключительный этап. Анализ модели преследует несколько целей:
Обозначить область применения

модели
Проверить обоснованность гипотез
Оценить возможность упрощения модели с целью повышения ее эффективности
Показать, в каком направлении следует развивать модель.
Применительно к нашему случаю можно сказать, что использование полученных зависимостей позволяют проследить поведение всех звеньев с течением времени, представить его графически, а при необходимости – и в динамике, и в результате на основе этих данных выполнить анализ особенностей работающего прибора.