Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Лекция 1. Методологическая основа моделирования.
Принципы системного подхода в моделировании систем. Подходы к исследованию систем.
Лекция 2. Общая характеристика проблемы моделирования систем. Характеристики моделей систем. Цели и проблемы моделирования систем. Классификация видов моделирования систем. Классификационные признаки
Лекция 3. Классификация видов моделирования систем (продолжение). Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах. Средства моделирования систем. Обеспечение имитационного моделирования. Достоинства и недостатки имитационного моделирования. Эффективность машинного моделирования.
Лекция 4. Основные подходы к построению математических моделей систем. Математические схемы. Формальная модель объекта. Типовые математические схемы.
Лекция 5. Непрерывно-детерминированные модели (D-схемы). Основные соотношения. Возможные приложения D-схемы.
Лекция 6. Дискретно-детерминированные модели (F-схемы). Основные соотношения. Возможные приложения F-схемы.
Лекция 7. Дискретно-стохастические модели (P-схемы). Основные соотношения. Возможные приложения P-схемы. Непрерывно-стохастические модели (Q-схемы). Основные соотношения.
Лекция 8. Непрерывно-стохастические модели (Q-схемы) (продолжение). Возможные приложения Q-схемы.
Лекция 9. Сетевые модели (N-схемы). Основные соотношения. Возможные приложения N-схемы.
Лекция 10. Комбинированные модели (А-схемы). Основные соотношения. Возможные приложения А-схемы.
Лекция 11. Методика разработки и машинной реализации моделей систем. Требования пользователя к модели. Этапы моделирования систем. Построение концептуальных моделей систем и их формализация. Переход от описания к блочной модели. Математические модели процессов.
Лекция 12. Подэтапы первого этапа моделирования. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация. Принципы построения моделирующих алгоритмов. Формы представления моделирующих алгоритмов.
Лекция 13. Подэтапы второго этапа моделирования. Получение и интерпретация результатов моделирования систем. Особенности получения результатов моделирования
Лекция 14. Подэтапы третьего этапа моделирования.
Общая характеристика метода статистического моделирования. Сущность метода статистического моделирования. Основные предельные теоремы теории вероятности. Примеры статистического использования.
Лекция 15. Примеры статистического использования (продолжение). Псевдослучайные последовательности и процедуры их машинной генерации. Способы генерации случайных чисел.
Лекция 16. Генерация базовой последовательности. Требования к генератору случайных чисел. Проверка и улучшение качества последовательностей псевдослучайных чисел. Проверка качества последовательностей. Характеристики качества генераторов.
Лекция 17. Моделирование случайных воздействий на систему. Моделирование случайных событий. Моделирование дискретных случайных величин. Моделирование непрерывных случайных величин. Моделирование случайных векторов.
Лекция 18. Основы систематизации языков имитационного моделирования. Моделирование систем и языки программирования. Достоинства и недостатки языков имитационного моделирования. Подходы к разработке языков моделирования. Архитектура языков моделирования. Задание времени в машинной модели. Требования к языкам имитационного моделирования. Сравнительный анализ языков имитационного моделирования. Основы классификации языков моделирования
Лекция 19. Сравнение эффективности языков. Выбор языка моделирования системы. Пакеты прикладных программ моделирования систем. Автоматизированная система моделирования (АСМ) и пакеты прикладных программ моделирования (ППМ). Структура ППМ. Программные средства ППМ.
Лекция 20. Структура АСМ. Диалоговая система и банк данных моделирования. Моделирующие комплексы.
Лекция 21. Методы теории планирования экспериментов. Машинный эксперимент. Основные понятия планирования экспериментов. Особенности экспериментальных факторных моделей
Лекция 22. Основные принципы планирования эксперимента. План эксперимента. Определение базисных функций с помощью регрессионного анализа
Лекция 23. Оценка параметров регрессионной модели. Планы экспериментов и их свойства. План однофакторного эксперимента
Лекция 24. План полного факторного эксперимента. План дробного факторного эксперимента.
Лекция 25. Генерирующие соотношения и определяющие контрасты. Статистический анализ результатов активного эксперимента. Определение коэффициентов регрессионной модели и проверка их значимости
Лекция 26. Проверка адекватности и работоспособности регрессионной модели. Планы второго порядка. Регрессионный анализ результатов вычислительного эксперимента на детерминированной теоретической модели
Лекция 27. Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем Проблемы стратегического планирования. Этапы стратегического планирования.
Лекция 28. Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем. Проблема определения начальных условий их влияния на достижение установившегося результата при моделировании. Проблема обеспечения точности и достоверности результатов моделирования. Проблема уменьшения дисперсии оценок характеристик процесса функционирования моделируемых систем.
Лекция 29. Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем (продолжение). Проблема выбора правил автоматической остановки имитационного эксперимента с моделями системы.
Особенности фиксации и статистической обработки результатов моделирования систем на ЭВМ. Особенности машинных экспериментов. Методы оценки.
Лекция 30. Статистические методы обработки. Задачи обработки результатов моделирования. Критерий согласия Колмогорова. Критерий согласия Пирсона. Критерий согласия Смирнова. Критерий согласия Стьюдента. Критерий согласия Фишера.
Лекция 31. Анализ и интерпретация результатов машинного моделирования. Корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализы результатов моделирования. Обработка результатов машинного эксперимента при синтезе систем. Особенности машинного синтеза. Оценка результатов моделирования системы.
Лекция 32. Иерархические модели процессов функционирования систем. Блочная конструкция модели. Моделирующий алгоритм. Моделирование процессов функционирования систем на базе Q-схем. Формализация на базе Q-схем. Способы построения моделирующих алгоритмов Q-схем.
Лекция 33. Особенности моделирования на базе Q-схем. Детерминированный моделирующий алгоритм. Синхронный моделирующий алгоритм. Асинхронный моделирующий алгоритм. Возможности модификации моделирующих алгоритмов Q-схемы.
Лекция 34. Гносеологические и информационные модели при управлении. Особенности системы управления. Эволюционные и десиженсные модели. Элементы теории моделирования. Модели в адаптивных системах управления. Адаптация в системах управления. Виды адаптивных моделей. Идентификация процессов. Моделирование в системах управления в реальном масштабе времени. Особенности управления в реальном масштабе времени