модель алгоритм программа на
Это интересно!!!
модель алгоритм программа передач

модель алгоритм программа для

Модель — алгоритм — программа. Дата публикования: 2015-01-26; Прочитано: 44 | Нарушение авторского права страницы.

Обучение
Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации Главная Тексты статей Добавить статьи Форум Контакты
Математическое моделирование. Математическая модель в задачах оптимизации. Элементарные математические модели
Лекция №1
ЛЕКЦИИ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ
Невозможно представить себе современную науку без широкого применения математического моделирования. Сущность этой методологии состоит в замене исходного объекта его "образом" — математической моделью — и дальнейшем изучении модели с помощью реализуемых на компьютерах вычислительно-логических алгоритмов. Этот "третий метод" познания, конструирования, проектирования сочетает в себе многие достоинства, как теории, так и эксперимента. Работа не с самим объектом (явлением, процессом), а с его моделью дает возможность безболезненно, относительно быстро и без существенных затрат исследовать его свойства и поведение в любых мыслимых ситуациях (преимущества теории). В то же время вычислительные (компьютерные, симуляционные, имитационные) эксперименты с моделями объектов позволяют, опираясь на мощь современных вычислительных методов и технических инструментов информатики, подробно и глубоко изучать объекты в достаточной полноте, недоступной чисто теоретическим подходам (преимущества эксперимента). Неудивительно, что методология математического моделирования бурно развивается, охватывая все новые сферы - от разработки технических систем и управления ими до анализа сложнейших экономических и социальных процессов.
Элементы математического моделирования использовались с самого начала появления точных наук, и не случайно, что некоторые методы вычислений носят имена таких корифеев науки, как Ньютон и Эйлер, а слово "алгоритм" происходит от имени средневекового арабского ученого Аль-Хорезми. Второе "рождение" этой методологии пришлось на конец 40-х—начало 50-х годов XX века и было обусловлено по крайней мере двумя причинами. Первая из них — появление ЭВМ (компьютеров), хотя и скромных по нынешним меркам, но тем не менее избавивших ученых от огромной по объему рутинной вычислительной работы. Вторая - беспрецедентный социальный заказ — выполнение национальных программ СССР и США по созданию ракетно-ядерного щита, которые не могли быть реализованы традиционными методами.

· описание алгоритма (инструкцию или программу)  1.3.2. Построение моделей алгоритмов в системе GRAPH.

Сейчас математическое моделирование вступает в третий, принципиально важный этап своего развития, "встраиваясь" в структуры так называемого информационного общества. Впечатляющий прогресс средств переработки, передачи и хранения информации отвечает мировым тенденциям к усложнению и взаимному проникновению различных сфер человеческой деятельности. Без владения информационными "ресурсами" нельзя и думать о решении все более укрупняющихся и все более разнообразных проблем, стоящих перед мировым сообществом. Однако информация как таковая зачастую мало что дает для анализа и прогноза, для принятия решений и контроля за их исполнением.
На первом этапе выбирается (или строится) "эквивалент" объекта, отражающий в математической форме важнейшие его свойства - законы, которым он подчиняется, связи, присущие составляющим его частям, и т.д. Математическая модель (или ее фрагменты) исследуется теоретическими методами, что позволяет получить важные предварительные знания об объекте.
Второй этап — выбор (или разработка) алгоритма для реализации модели на компьютере. Модель представляется в форме, удобной для применения численных методов, определяется последовательность вычислительных и логических операций, которые нужно произвести, чтобы найти искомые величины с заданной точностью. Вычислительные алгоритмы должны не искажать основные свойства модели и, следовательно, исходного объекта, быть экономичными и адаптирующимися к особенностям решаемых задач и используемых компьютеров.
На третьем этапе создаются программы, "переводящие" модель и алгоритм на доступный компьютеру язык. К ним также предъявляются требования экономичности и адаптивности. Их можно назвать "электронным" эквивалентом изучаемого объекта, уже пригодным для непосредственного испытания на "экспериментальной установке" — компьютере.
Создав триаду "модель—алгоритм—программа", исследователь получает в руки универсальный, гибкий и недорогой инструмент, который вначале отлаживается, тестируется в "пробных" вычислительных экспериментах. После того как адекватность (достаточное соответствие) триады исходному объекту удостоверена, с моделью проводятся разнообразные и подробные "опыты", дающие все требуемые качественные и количественные свойства и характеристики объекта. Процесс моделирования сопровождается улучшением и уточнением, по мере необходимости, всех звеньев триады.

модель+алгоритм+программу. 28.10.2012.  незнаю что ты имела ввиду под словом модель но код будет такой.

Будучи методологией, математическое моделирование не подменяет собой математику, физику, биологию и другие научные дисциплины, не конкурирует с ними. Наоборот, трудно переоценить его синтезирующую роль. Создание и применение триады невозможно без опоры на самые разные методы и подходы — от качественного анализа нелинейных моделей до современных языков программирования. Оно дает новые дополнительные стимулы самым разным направлениям науки.
Постоянное совершенствование триады математического моделирования и ее внедрение в современные информационно-моделирующие системы - методологический императив.
Рассмотрим некоторые подходы к построению простейших математических моделей, иллюстрирующие применение фундаментальных законов природы, вариационных принципов, аналогий, иерархических цепочек. Несмотря на простоту, привлекаемый материал даст возможность начать обсуждение таких понятий, как адекватность моделей, их "оснащение", нелинейность, численная реализация и ряда других принципиальных вопросов математического моделирования.
1. Фундаментальные законы природы. Наиболее распространенный метод построения моделей состоит в применении фундаментальных законов природы к конкретной ситуации. Эти законы общепризнанны, многократно подтверждены опытом, служат основой множества научно-технических достижений. Поэтому их обоснованность не вызывает сомнений, что, помимо всего прочего, обеспечивает исследователю мощную психологическую поддержку. На первый план выдвигаются вопросы, связанные с тем, какой закон (законы) следует применять в данном случае и как это делать.
а) Сохранение энергии. Этот закон известен почти двести лет и занимает, пожалуй, наиболее почетное место среди великих законов природы. Полагаясь на него, эксперт по баллистике, желающий быстро определить скорость револьверной пули и не имеющий поблизости специальной лаборатории, может воспользоваться относительно простым устройством типа маятника — груза, подвешенного на легком жестком и свободно вращающемся стержне (рис. 1.2).
Рис. 1.2.
Пуля, застрявшая в грузе, сообщит системе "пуля—груз" свою кинетическую энергию, которая в момент наибольшего отклонения стержня от вертикали полностью перейдет в потенциальную энергию системы.
Эти трансформации описываются цепочкой равенств .
Здесь — кинетическая энергия пули массы , имеющей скорость , — масса груза, — скорость системы "пуля—груз" сразу после столкновения, — ускорение свободного падения, — длина стержня, — угол наибольшего отклонения.
Искомая скорость определяется формулой
, (1)
которая будет вполне точной, если не учитываемые нами потери энергии на разогрев пули и груза, на преодоление сопротивления воздуха, разгон стержня и т. д. невелики. Это, на первый взгляд, разумное рассуждение на самом деле неверно. Процессы, происходящие при "слипании" пули и маятника, уже не являются чисто механическими. Поэтому примененный для вычисления величины закон сохранения механической энергии несправедлив: сохраняется полная, а не механическая энергия системы. Он дает лишь нижнюю границу для оценки скорости пули (для правильного решения этой простой задачи надо воспользоваться также законом сохранения импульса).
Сходные рассуждения может применить и для оценки времени сверления слоя металла толщины лазером с мощностью , излучение которого перпендикулярно поверхности материала (рис. 1.3).
Рис. 1.3. Начальная, промежуточная и конечная стадии сверления металла лазером
Если энергия лазера полностью идет на испарение столбика металла массы ( — облучаемая площадь, — объем столбика, — плотность вещества), то закон сохранения энергии выражается равенством
, (2)
где — энергия, требуемая для испарения единицы массы.
Величина имеет составную структуру: , поскольку материал необходимо последовательно нагреть до температуры плавления , а затем расплавить и превратить в пар ( — исходная температура, - удельная теплоемкость, и , — соответственно, удельная теплота плавления и парообразования).
Изменение глубины выемки со временем определяется из детального баланса энергии в промежутке времени от до . На испаренную за это время массу
тратится энергия , равная энергии , сообщаемой веществу лазером:
откуда получается дифференциальное уравнение
.
Его интегрирование (с учетом того, что начальная глубина выемки равна нулю) дает
, (3)
где — вся энергия, выделенная лазером к моменту времени . Следовательно, глубина выемки пропорциональна затраченной энергии (причем величина , когда , совпадает с вычисленной по формуле (2)).
б) Сохранение материи. Именно этим соображением руководствуется школьник, решающий задачу о заполнении бассейна водой, втекающей и вытекающей из двух труб. Конечно же, область применения этого закона несравненно шире.
Пусть, наприм

Модель — алгоритм — программа. Дата добавления: 2015-05-30; просмотров: 12; Опубликованный материал нарушает авторские права?.


8.1. Основы построения поведенческих моделей. 8.2. Блок-схемы алгоритмов.  Схемы алгоритмов программ, данных и систем.

Пример программы на языке программирования Паскаль: PROGRAM RR  Универсальные модели алгоритмов. Машина Тьюринга. Примеры реализации.


На первом этапе реализации триады «модель-алгоритм-программа» (А.А. Самарский, см. напр., [1-3]) строится математическая модель – «эквивалент объекта


Его можно условно разбить на три этапа: модель -алгоритм-программа(см. Рис.Рис1).

3. Задача на математической модели  4. Алгоритм решения задачи  5. Программа. На самом деле не всегда получается идеальная цепочка.


Интерактивные ресурсы для предмета Информатика и ИКТ к учебнику 7-го класса. Глава 3. Тема: «Алгоритм - модель деятельности исполнителя алгоритмов».


На третьем этапе создаются программы, "переводящие" модель и алгоритм на доступный компьютеру язык.

Математическая модель, алгоритм, программа. - раздел Науковедение, Моделирование как метод научного познания Стр. 580 Физика - Наука


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43