Добавить материал и получить бесплатное свидетельство о публикации в СМИ
Эл. №ФС77-60625 от 20.01.2015
Инфоурок / Информатика / Презентации / Презентация по информатике на тему "Имитационное моделирование "

Презентация по информатике на тему "Имитационное моделирование "

  • Информатика

Поделитесь материалом с коллегами:

Имитационное моделирование Методика имитационного моделирования. Математическ...
Имитационные модели (англ. simulation models) – один из основных классов мате...
Признаки имитационной модели Объект моделирования – система, состоящая из мно...
Примеры имитационного моделирования: Броуновское движение Объект моделировани...
Примеры имитационного моделирования Динамика популяций; Политические выборы;...
Математический аппарат имитационного моделирования Основу математического апп...
Если вероятности известны, то говорят, что задано распределение случайной вел...
Плотность вероятности Случайная величина может быть непрерывной, если её возм...
Характерные распределения случайных величин - Равномерное распределение P(x)...
Нормальное распределение – распределение Гауса -∞
Распределение Пуассона 0
Оценка вероятностных характеристик случайного процесса Выборка - это множеств...
1 из 12

Описание презентации по отдельным слайдам:

№ слайда 1 Имитационное моделирование Методика имитационного моделирования. Математическ
Описание слайда:

Имитационное моделирование Методика имитационного моделирования. Математический аппарат имитационного моделирования

№ слайда 2 Имитационные модели (англ. simulation models) – один из основных классов мате
Описание слайда:

Имитационные модели (англ. simulation models) – один из основных классов математического моделирования. Целью построения имитаций является максимальное приближение модели к конкретному (чаще всего уникальному) экологическому объекту и достижение максимальной точности его описания. Имитационные модели претендуют на выполнение как объяснительных, так и прогнозных функций.

№ слайда 3 Признаки имитационной модели Объект моделирования – система, состоящая из мно
Описание слайда:

Признаки имитационной модели Объект моделирования – система, состоящая из множества взаимодействующих элементов. Состояния элементов или производимые ими действия носят случайный характер. Известны правила взаимодействия элементов, определяемые физическими, биологическими , экономическими и другими законами. Метод – пошаговое описание изменения состояния элементов системы. Существуют интегральные характеристики состояния системы. Цель моделирования – оценка изменения со временем интегральных характеристик системы через отслеживание всех актов взаимодействия элементов системы.

№ слайда 4 Примеры имитационного моделирования: Броуновское движение Объект моделировани
Описание слайда:

Примеры имитационного моделирования: Броуновское движение Объект моделирования: броуновская частица Случайные факторы: положение молекул в пространстве и скорости их движения. Правила взаимодействия: закон сохранения импульса. Интегральные характеристики: координаты и скорость броуновской частицы; температура среды. Метод расчета: с малым шагом по времени рассчитываются изменения координат броуновской частицы. Цель моделирования: описание траектории и скорости перемещения броуновской частицы в зависимости от температуры.

№ слайда 5 Примеры имитационного моделирования Динамика популяций; Политические выборы;
Описание слайда:

Примеры имитационного моделирования Динамика популяций; Политические выборы; Обслуживание очередей

№ слайда 6 Математический аппарат имитационного моделирования Основу математического апп
Описание слайда:

Математический аппарат имитационного моделирования Основу математического аппарата имитационного моделирования составляют теория вероятностей и математическая статистика. Понятие вероятности в математике определяется так: Вероятность равна отношению числа исходов, благоприятствующих данному событию, к общему числу равновозможных исходов. Значение вероятности лежит в диапазоне от 0 до 1

№ слайда 7 Если вероятности известны, то говорят, что задано распределение случайной вел
Описание слайда:

Если вероятности известны, то говорят, что задано распределение случайной величины Х Характеристики случайной величины: Среднее значение - Дисперсия Если дисперсия равна нулю, то это значит, что случайная величина принимает единственное возможное значение , т.е. не является случайной. Большая дисперсия указывает на большое рассеивание случайной величины.

№ слайда 8 Плотность вероятности Случайная величина может быть непрерывной, если её возм
Описание слайда:

Плотность вероятности Случайная величина может быть непрерывной, если её возможными значениями являются любые числа из некоторого промежутка [a, b]. Для непрерывно распределенной случайной величины x большую роль в её описании играет функция распределения плотности вероятности p(x) Содержательный смысл p(x) ДЛЯ ВСЯКОЙ ТОЧКИ И ВЗЯТОГО ОКОЛО НЕЕ МАЛОГО ОТРЕЗКА ∆X ПРОИЗВЕДЕНИЕ P(X0)∆X РАВНО ВЕРОЯТНОСТИ ТОГО, ЧТО СЛУЧАЙНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ ПРИМЕТ ЗНАЧЕНИЕ, ЗАКЛЮЧЕННОЕ МЕЖДУ Х0 И Х0+ ∆X .

№ слайда 9 Характерные распределения случайных величин - Равномерное распределение P(x)
Описание слайда:

Характерные распределения случайных величин - Равномерное распределение P(x) x a b Плотность вероятности равномерного распределения. Формулы равномерно распределения:

№ слайда 10 Нормальное распределение – распределение Гауса -∞
Описание слайда:

Нормальное распределение – распределение Гауса -∞<x<∞; A и S – параметры распределения, S>0. Чем больше S, тем кривая распределения ниже и шире

№ слайда 11 Распределение Пуассона 0
Описание слайда:

Распределение Пуассона 0<x<∞, n – целочисленный параметр (n=0, 1, 2, …) n=1 n=4 n=10

№ слайда 12 Оценка вероятностных характеристик случайного процесса Выборка - это множеств
Описание слайда:

Оценка вероятностных характеристик случайного процесса Выборка - это множество исходов каких-либо однородных наблюдений, происходящих в одинаковых условиях. По результатам выборки могут решаться разные задачи: Сделать заключение о том, какой вид имеет функция распределения величины Х Если невозможно решение первой задачи, то хотя бы определить значение наиболее часто используемых параметров распределения, таких как среднее значение и дисперсия. Приближенное значение дисперсии S2 Приближенное среднее значение при работе с выборкой

Выберите курс повышения квалификации со скидкой 50%:

Автор
Дата добавления 20.10.2016
Раздел Информатика
Подраздел Презентации
Просмотров169
Номер материала ДБ-277235
Получить свидетельство о публикации

Включите уведомления прямо сейчас и мы сразу сообщим Вам о важных новостях. Не волнуйтесь, мы будем отправлять только самое главное.
Специальное предложение
Вверх