|
Добрый день. Я приступила сегодня к самостоятельному изучению курса "Моделирование систем". Хочу понять - необходимо ли отсылать мои решения практических заданий на сайт, (и если да - то где найти волшебную кнопку "Загрузить...") или практические задания остаются полностью на моей совести? (никто не проверяет, и отчётности по ним я предоставлять не обязана?) P.S.: тьютора я не брала |
Моделирование систем: Информация
Автор: Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева
Форма обучения:
дистанционная
Стоимость самостоятельного обучения:
бесплатно
Доступ:
свободный
Документ об окончании:
Вам нравится? Нравится 32 студентам
Уровень:
Специалист
Длительность:
14:37:00
Студентов:
3354
Выпускников:
2036
Качество курса:
4.12 | 4.13
Курс состоит из теоретической и практической частей. В каждой работе приводятся необходимые теоретические сведения для выполнения и понимания практических примеров. В практической части рассматриваются характерные примеры и их полная программная реализация в таких средах, как MATLAB, GPSS/PC. Большая часть программного кода реализована в MATLAB.
Данный курс охватывает следующие разделы: системы
массового обслуживания (многофазные и многоканальные системы обслуживания), статистическое моделирование на ЭВМ (включая метод Монте-Карло, интервальные методы оценки параметров вероятностных законов и
метод максимального правдоподобия), дисперсионный анализ, планирование машинных экспериментов с моделями систем (пассивный и активный эксперименты), регрессионный анализ в случае неполного ранга наблюдений и идентификации линейных непрерывных систем управления.
Специальности: Программист, Системный архитектор
ISBN: 978-5-9963-0352-6
План занятий
Занятие
Заголовок <<
Дата изучения
Лекция 1
46 минут
Моделирование многофазных систем массового обслуживания
Цель работы: практически освоить методы моделирования двухфазных и трехфазных систем массового обслуживания с нулевой вместимостью блоков ожидания в программных средах MATLAB и GPSS/PC с целью получения операционных характеристик.
Оглавление
-
Лекция 2
1 час 7 минут
Моделирование многоканальных систем массового обслуживания
Цель работы: практически освоить моделирование систем массового обслуживания в программных средах MATLAB и GPSS/PC при пуассоновском входном потоке требований, экспоненциальном обслуживании и возможном уходе из очереди также по экспоненциальному закону. Цель моделирования — получение операционных характеристик.
Оглавление
-
Лекция 3
52 минуты
Моделирование непрерывных случайных величин с заданным законом распределения
Цель работы: изучить и освоить методы моделирования случайных величин, распределенных по таким часто применяемым законам распределения в системах массового обслуживания, как равномерный, экспоненциальный, нормальный, распределение Эрланга, с целью программной реализации алгоритмов формирования случайных величин с заданным законом распределения. Моделирование осуществляется в программных средах MATLAB и GPSS/PC.
Оглавление
-
Лекция 4
45 минут
Выборочный метод Монте-Карло
Цель работы: Изучить и практически освоить метод Монте-Карло на примерах расчета площадей плоских фигур, объемов пространственных тел, а также вычисления кратных интегралов. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Лекция 5
1 час 9 минут
Исследование качества генераторов случайных чисел
Цель работы: изучить и практически освоить оценки качества генераторов случайных чисел (ГСЧ) в различных системах программирования по заданным теоретическим показателям, с помощью критериев согласия и с помощью нормированной автокорреляционной функции на предмет независимости случайных чисел.
Оглавление
-
Лекция 6
46 минут
Построение интервальных оценок параметров вероятностных распределений
Цель работы: практически освоить методы построения интервальных оценок для параметров часто используемых вероятностных распределений. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Лекция 7
47 минут
Метод максимального правдоподобия точечной оценки неизвестных параметров вероятностных распределений
Цель работы: практически освоить метод максимального правдоподобия для точечной оценки неизвестных параметров заданного вероятностного распределения случайной величины. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Лекция 8
1 час 34 минуты
Введение в дисперсионный анализ
Цель работы: практически освоить применение метода дисперсионного анализа на примерах однофакторного и двухфакторного экспериментов. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Лекция 9
1 час 6 минут
Планирование и обработка результатов пассивного эксперимента
Цель работы: практически изучить применение линейных регрессионных моделей эксперимента с помощью компьютерного моделирования для случая, когда объект исследования по техническим, технологическим или экономическим соображениям не допускает преднамеренного варьирования входных переменных в необходимом диапазоне, и о виде математической модели и ее параметров делается заключение по результатам наблюдений входных и выходных переменных в режиме нормального функционирования исследуемого объекта или системы. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Лекция 10
41 минута
Планирование активного эксперимента при поиске оптимальных условий
Цель работы: изучить методику планирования активного эксперимента при поиске экстремума функции отклика как функции двух переменных — факторов. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Лекция 11
36 минут
Оценивание параметров линейной модели по наблюдениям неполного ранга
Цель работы: изучить способы оценки параметров линейной регрессионной модели в случае вырожденной информационной матрицы нормального уравнения. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Лекция 12
46 минут
Регрессионная идентификация линейных непрерывных систем управления
Цель работы: изучить способы оценки (идентификации) параметров (матриц) непрерывных систем управления на основе регрессионного подхода. Среда программирования — MATLAB.
Оглавление
-
Мария Ястребинская
