Анотація
У даній работе розглядається моделювання неперервно-стохастичних моделей на ЕОМ. p> Робота виклади на 26 сторінках Друкований тексту, містіть: 2додаткі, 4 рисунка та список використаної літератури з 2 найменувань.
Робота виконан російскою мовою.
Анотація
У даній роботі розглядається моделювання процесу надходження до моделей на ЕОМ.
Робота викладена на 26 сторінках друкованого тексту, містить: 2 додатки, 4 рисунка та список використаної літератури з 2 найменувань.
Робота виконана російською мовою.
Annotation
In the given work modelling continuous - stochastic models on the computer is considered
Work is stated on 26 pages of the printed text, contains: 2 appendices, figures and the list of the used literature from 2 names.
Work is executed on Russian.
ЗМІСТ
В
Введення. 4
1 Вибір методу моделювання диференціальної стохастичної системи і постановка завдання. 6
1.1 Вибір методу моделювання. 7
1.2 Постановка завдання. 9
2 Побудова чисельної моделі диференціальної стохастичної системи. 11
3 Результати моделювання. 15
Висновок. 19
Список використаної літератури: 21
Додаток А - Текст програми .. 22
Додаток Б - Перевірка датчика випадкових чисел ........................... 24
Введення
Існує проблема оцінки функціонування довільної системи, тобто оцінки виходу її характеристик за певний рівень. p> Для вирішення поставленої проблеми існують дві групи методів. Перша група базується на знанні аналітичного виразу щільності ймовірності, а друга група - не вимагає подібної інформації. І так як нам не відома щільність ймовірності, ми повинні скористатися другою групою, тобто виконати математичне моделювання з використанням чисельних методів.
Тому виконаємо безперервно-стохастичне моделювання на ЕОМ.
Таким чином, метою курсовій роботи є моделювання стану системи для оцінки виходів ординат випадкового процесу за заданий рівень.
Стан системи описується стохастичним диференціальним рівнянням:
,
з наступними параметрами:
В
де
і - параметри спектральної щільності, p>,, і-коефіцієнти рівняння,
і початковими умовами:
В
і часом моделювання 120 сек, відносна похибка середньоквадратичного відхилення,
Для досягнення цієї мети необхідно вирішити такі завдання:
В· вибрати метод моделювання стохастичною диференціальної системи;
В· побудувати чисельну модель стану системи;
В· виконати моделювання по побудованої чисельної моделі;
В· оцінити кількість викидів випадкової величини за заданий рівень. h2> 1 Вибір методу моделювання диференціальної стохастичної системи і постановка задачі
У даному розділі ми здійснимо вибір методу моделювання диференціальної стохастичної системи з метою виявлення найбільш оптимального методу за критеріями - точність, простота. <В
Стохастична диференціальна система - це система з кінцевим вектором стану і значеннями вхідних і вихідних сигналов, які описуються стохастичними диференціальними рівняннями. Для вирішення нелінійних систем використовують чисельні моделі. p> Моделювання - процес проведення експериментів на моделі замість проведення експериментів на самої моделі.
Моделювання широко використовується, тому що значно полегшує наукові дослідження і часто виявляється єдиним засобом пізнання складних систем. <В
1.1 Вибір методу моделювання
Існує математичне та імітаційне моделювання.
Імітаційне моделювання - моделювання, при якому система замінюється на її імітатора, а з ним проводиться експеримент з метою отримання інформації про систему. p> Математичне моделювання - моделювання, при якому ми можемо замінити систему її математичною моделлю і провести експеримент з нею, а не з самою системою.
Сутність імітаційного моделювання полягає в тому,
що в його основу покладено методологію системного аналізу. Вона дає можливість досліджувати проектовану або анализируемую систему
за технологією операційного дослідження, включаючи такі етапи, як смислова постановка задачі; розробка концептуальної моделі; розробка та програмне реалізація імітаційної моделі; перевірка адекватності моделі та оцінка точності результатів моделювання; планування експериментів; прийняття рішень. Завдяки цьому імітаційне моделювання можна застосовувати як універсальний підхід для прийняття рішень в умовах невизначеності та для врахування у моделях факторів, які важко формалізуються, а також для введення в практику основних принципів системного підходу для вирішення практичних завдань. p> Але для рішення нашої задачі ми скористаємося математичним модел...
