ясовують наскільки логічна блок-схема та рівняння відображають задум моделі. Для цього дивляться - як кожна функція моделі реалізується в блок-схемі, перевіряючи тим самим повноту схеми. Далі перевіряють: а) правильність зв'язків, з'ясовуючи, чи немає в схемі непередбачених зв'язків і нелогічних гілок; б) ясність і точність опису блоків, вхідні і вихідні величини блоків і подблоков; в) всі логічні цикли, переконуючись, що кожен з них має вхід і вихід; г) правильність рівнянь, розмірності всіх величин в рівняннях; д) правильність завдання констант, роботу датчиків випадкових чисел і всіх функцій.
При другій перевірці встановлюють відповідність між процесами, описуваними програмою і логічної блок-схемою. Для цього порівнюють кожну операцію, представлену блок-схемою програми, з аналогічною їй операцією в логічній блок-схемі.
Третя перевірка - це перевірка достовірності програми моделі. Тут перевіряють окремі частини програми, вирішуючи на ЕОМ з їх допомогою завдання-тести.
Алгоритми вирішення завдань за допомогою комп'ютера найчастіше представляють у вигляді списку розрахункових формул і схеми графічно представляє порядок розрахунку. Ця схема (звана ще блок-схемою) являє собою сукупність певним чином пов'язаних блоків, форма яких визначає їх функціональне призначення. В даний час блок-схема алгоритму може бути побудована з використанням стандартних засобів Microsoft Word з використанням позиції меню «Автофігури».
Початок і кінець схеми алгоритму прийнято зображати у вигляді блоку:
У цей блок лінія зв'язку тільки входить або тільки виходить. Також використовуються такі блоки:
Якщо на лініях зв'язку між блоками не позначені стрілки, то за замовчуванням приймається, що перехід здійснюється зверху вниз і зліва направо. Якщо перехід між блоками здійснюється в інших напрямках, то це треба позначати стрілками.
У всі блоки, крім блоків «початок-кінець» і «рішення» один зв'язок входить і одна - виходить. У блок «рішення» входить одна зв'язок, а виходять дві зв'язку. При цьому для виходять зв'язків необхідно відзначати, в результаті якого рішення вона буде задіяна.
Правила складання схем алгоритмів визначені єдиною системою програмної документації (ЕСПД).
Нижче наводиться приклад складання блок-схеми алгоритму розрахунку.
2. Обчислювальний експеримент
математичний моделювання фізика
Основні поняття регресійного аналізу. Аналітичний опис даних обчислювального експерименту застосовується як для досить ефективного стиснення первинної інформації, так і для пошуку закономірностей у досліджуваному процесі. Як правило, обчислювальний експеримент здійснюють на основі регресійного аналізу. При цьому вид функції, що зв'язує змінну yc змінної x, передбачається відомим:
.
Завдання полягає в знаходженні оцінок невідомих параметрів? 0,? 1,? 2, ... З цією метою на основі теоретичних (професійних) міркувань та розгляду графіка залежності y=y (x) висувається гіпотеза про вид функції, що зв'язує y і x. При цьому функція повинна бути лінійною щодо параметрів? 0,? 1,? 2, ...
Оцінку параметрів? 0,? 1,? 2, ... в рівнянні регресії здійснюють методом найменших квадратів, виходячи з вимоги
,
де k - число різних значень x.
Між змінними y та x може бути нелінійна залежність. Однак, у багатьох випадках нелінійний зв'язок може бути перетворена в лінійну і до аналізу результатів спостережень можуть бути застосовані викладені нижче прийоми обчислень.
Виклад лінійного регресійного аналізу почнемо з випадку, коли y є функцією однієї змінної x
.
У результаті обробки отриманих в обчислювальному експерименті даних ми повинні отримати оцінку для теоретичної лінії регресії:
Для цього мінімізуємо суму квадратів відхилень спостережуваних значень y від лінії регресії
Диференціюючи з цією метою праву частину останнього рівняння по b0 і b1 і прирівнюючи обидві похідні нулю, отримаємо після перетворень систему лінійних алгебраїчних рівнянь щодо b0 і b1
рішення якої має вигляд
;
.
Перевірку гіпотези про лінійність зв'язку між y і x здійснюють, зіставляючи дисперсію, обумовлену дисперсією y на x, що розраховується за формулою
і має число ступенів свободи, рівне числу незалежних змінних (у розглянутому випадку - одиниці), із залишковою дисперсією дослідних даних навколо емпіричної лінії регресії
.
Дісперсія- це міра розсіювання випадкової величини щодо математичного очікування.
При цьому розраховують відношення...
