 |
|
|
|
Главная /
КНИЖНЫЙ РЯД
/
Учебная и научная литература
/
Математика, механика, физика
/
Моделирование систем
Моделирование систем
Аннотация:
Изложены основные вопросы моделирования сложных систем в задачах анализа и синтеза АСУ. Дана классификация сложных систем и описаны этапы моделирования. Рассмотрены основные подходы к моделированию случайных величин, случайных событий и случайных векторов. Приведены результаты, связанные с моделированием стационарных, случайных процессов на основе спектрального разложения и с моделированием случайных функций с помощью канонического разложения. Представлены методы и алгоритмы построения эксперименгально-статистических моделей динамических объектов управления и мошггорпнга, в том числе объектов с распределенными параметрами. В заключительной главе рассмотрены вопросы, связанные с анализом систем массового обслуживания и моделированием систем массового обслуживания на GPSS. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 654600 «Информатика и вычислительная техника», специальности 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Может быть полезно для студентов, обучающихся по программам бакалавров направления 552800 «Информатика и вычислительная техника» и продолжающих обучение по магистерской специализации 222818 «Компьютерное моделирование». Содержание: ГЛАВА 1. МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА АСУ
1.1. Моделирование как метод познания
1.2. Основные определения моделирования систем
1.3. Классификация моделей сложных систем
1.3.1. Классификация моделей по Д. Форрестеру
1.3.2. Классификация моделей сложных систем по Н.Н. Моисееву
1.3.3. Классификация по Ю. П. Адлеру - В. Г. Грановскому
1.4. Основные этапы моделирования сложных систем
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ВЕКТОРОВ
2.1.Элементы теории вероятностей и математической статистики
2.1.1. Случайная величина
2.1.2. Статистические оценки параметров распределения
2.1.3. Статистическая проверка гипотез
2.2. Моделирование случайных величин с равномерным, нормальным и экспоненциальным распределением
2.2.1. Моделирование равномерно распределенных случайных величин
2.2.2. Моделирование случайных величин, распределенных по нормальному закону
2.2.3. Моделирование случайных величин, распределенных по показальному закону
2.3. Моделирование случайных событий
2.4. Моделирование случайных величин c произвольным распределением
2.4.1. Основное соотношение для получения последовательности случайных чисел с заданным законом распределения
2.4.2. Преобразование случайных чисел при помощи линейно-кусочной аппроксимации законов распределения
2.4.3. Другие приемы преобразования случайных чисел
2.5. Моделирование многомерных случайных векторов
2.6. Моделирование цепей Маркова
2.6.1. Примеры задач, связанных с марковскими процессами
2.6.2. Определение и основные свойства цепей Маркова
2.6.3. Матрица вероятностей перехода за n шагов
2.6.4. Классификация состояний марковских цепей
2.6.5. Эргодические свойства непериодических цепей
2.6.6. Моделирование цепей Маркова
ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
3.1. Моделирование периодических процессов и сигналов
3.1.1. Модели детерминированных функций времени в виде ряда Фурье
3.1.2. Модели детерминированных периодических функций в виде ряда Фурье
3.1.3. Вычисление коэффициентов разложения в ряд Фурье
3.1.4. Пример разложения в ряд Фурье
3.2. Моделирование процессов на конечном интервале времени с использованием полиномов Чебышева
3.2.1. Аппроксимация функций ортогональными полиномами
3.2.2. Построение ортогональных полиномов Чебышева для случая равноотстоящих точек
3.2.3. Пример. Построение аппроксимирующего полинома методом Чебышева
3.3. Моделирование стационарных, случайных процессов на основе спектрального разложения
3.3.1. Моделирование стационарных, случайных процессов на основе теории о спектральном разложении
3.3.2. Пример моделирования стационарного, случайного процесса
3.3.3. Пример моделирования эргодического, случайного процесса
3.4. Моделирование стационарных, дискретных, случайных последовательностей
3.4.1. Метод линейных преобразований некоррелированной последовательности
3.4.2. Пример моделирования случайных последовательностей
3.5. Моделирование случайных процессов и случайных функций на основе разложения Карунена Лоева
3.5.1. Представление случайных процессов на конечном интервале времени
3.5.2. Интегральные уравнения с корреляционной функцией в качестве ядра
3.5.3. Разложение в ряд Карунена Лоева
3.5.4. Представление винеровского процесса в виде разложения Карунена Лоева
3.5.5. Представление процесса типа белого шума
3.5.6. Канонические представления случайных функций
3.5.7. Рекуррентные формулы построения канонического разложения случайной функции
Глава 4. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ И МОНИТОРИНГА
4.1. Идентификация динамических объектов
4.1.1. Общий вид моделей динамики
4.1.2. Экспериментально-статистические модели объектов с распределенными параметрами
4.2. Общие методы и алгоритмы построения динамических моделей
4.2.1. Структуры динамических объектов
4.2.2. Полиномиальные модели динамических объектов
4.3. Адаптивные алгоритмы последовательного оценивания параметров авторегрессионных динамических моделей
4.3.1. Оценивание параметров авторегрессионных уравнений на основе метода регрессионного анализа
4.3.2. Алгоритмы последовательного регрессионного анализа
4.3.3. Пример использования алгоритма при моделировании аэрогазодинамики добычного участка
4.4. Математические методы и алгоритмы оценивания параметров систем дифференциальных уравнений
4.4.1. Математическая постановка задачи
4.4.2. Оценивание параметров дифференциальных уравнений на основе линейного метода наименьших квадратов
4.4.3. Оценивание параметров дифференциальных уравнений на основе метода Маркуардта
4.4.4. Модельный пример оценивания параметров дифференциальных уравнений
Глава 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
5.1. Общие свойства систем массового обслуживания
5.1.1. Вводные замечания
5.1.2. Способы описания однородного потока заявок
5.1.3. Моделирование реализаций случайных потоков входных заявок
5.1.4. Особенности моделей процессов обслуживания
5.1.5. Показатели эффективности функционирования СМО
5.1.6. Исследования СМО методом временных диаграмм
5.2. Аналитические методы расчета вероятностных характеристик пуассоновских СМО
5.2.1. Дифференциальные уравнения для вероятностей состояний СМО
5.2.2. Алгебраические уравнения для предельных вероятностей состояний системы
5.3. Анализ типовых систем массового обслуживания
5.3.1. Исследование одноканальной СМО с ожиданием
5.3.2. Исследование аналитическими методами многоканальной СМО с ожиданием
5.3.3. Исследование аналитическими методами замкнутых СМО
5.4. Основы моделирования систем массового обслуживания на GPSS
5.4.1. Основные элементы GPSS
5.4.2. Блоки организации движения транзактов в модели
5.4.3. Моделирование параллельной обработки
5.4.4. Моделирование очередей. Блоки QUEUE (ВСТАТЬ В ОЧЕРЕДЬ) и DEPART (ПОКИНУТЬ ОЧЕРЕДЬ)
5.4.5. Условные переходы. Блок TRANSFER (ПЕРЕДАТЬ)
5.4.6. Другие средства GPSS
5.5. Моделирование типовых СМО на GPSS
5.5.1. Моделирование многоканальных СМО на GPSS
5.5.2 Моделирование замкнутой СМО на GPSS
Список литературы |
Ваша корзина
Книжные новинки                                                                                                     НОВОСТИ |
|||||||||
