- •Билет 1
- •1. Понятие о моделировании.
- •2. Моделирование процессов смо
- •Билет 2
- •Модель и расчетная схема. Виды моделирования
- •Виды моделирования.
- •Пример построения алгоритмической модели для одноканальной смо и заявок без приоритета.
- •Понятие о методах типа Монте-Карло.
- •Билет 3
- •Математическое моделирование. Основные этапы и источники ошибок.
- •Билет 4
- •О необходимости тестирования компьютерной модели. Способы тестирования.
- •Терминология для смо. Понятие о простейшем потоке событий.
- •Билет 5
- •5.1. Сравнение некоторых пакетов, расчетов и моделирований.
- •5.2. Марковские процессы.
- •Билет 6
- •6.1. Понятие о системах с сосредоточенными и распределёнными параметрами.
- •6.2. Уравнения Колмогорова.
- •Билет 7
- •7.1. Примеры систем, модель для которых описывается дифференциальными уравнениями.
- •7.2. . Уравнения Колмогорова для замкнутых смо.
- •Билет 8
- •8.1. Сведение произвольной системы оду к системе оду I-го порядка в нормализованном виде Коши. Пример.
- •8.2. Открытые системы массового обслуживания. Уравнения Колмогорова для открытых смо
- •Билет 9
- •9.1 Реализации в среде MathCad математической модели для простейшего осциллятора. Билет 9
- •Билет 10
- •10.1 Пример использования simulink matlab для решения оду 2-го порядка. Билет 11
- •11.1 Методика получения модели механических колебательной системы сосредоточенными параметрами на основе уравнений Лагранжа 2-ого рода
- •11.2 Разложение аппроксиматора по системы базисных функций.
- •12.2 Выполнение среднеквадратичного приближения на основе разложения аппроксиматора по системе базисных функций.
- •13.2. Интегральная квадратичная аппроксимация на отрезке [a, b].
- •Билет 14
- •14.1 Методы решения задачи Коши для оду
- •14.2 Пример MathCad реализующий метод среднеквадратичной аппроксимации
- •Билет 15
- •15.1 Классификация методов решения задачи Коши для оду.
- •15.2 Пример аппроксимации функции 2-ух переменных в MathCad.
- •Билет 16
- •16.1 Метод Эйлера и его модификации для решения оду
- •16.2 Алгебраическое интерполирование.
- •Билет 17
- •Метод типа Рунге-Кутта для решения задачи Коши
- •Интерполирование на основе формулы Лагранжа
- •Билет 18
- •Метод Рунге-Кута 4-ого порядка для решения задачи Коши формулы метода и их реализация в среде MathCad
- •18.2 О наилучшем выборе узлов интерполирования
- •Билет 19
- •Оценка погрешности решения оду. Способ Рунге для оценки такой погрешности.
- •Тригонометрическое интерполирование
- •Билет 20
- •Оценка погрешности решения оду. Способ Рунге для оценки такой погрешности.
- •Использование интерполирования при решении различных задач и реализация в среде MathCad
- •1) Приближенные вычисления функции
- •2) Численное интегрирование
- •3) Численное дифференцирование
- •Билет 21
- •21.1 Методы прогноза и коррекции для решения оду.
- •21.2 Понятие о сплайнах.
- •Билет 22
- •22.1 Понятие о жестких дифференциальных уравнениях.
- •22.2 Эрмитов кубический сплайн.
- •Билет 23
- •23.1 Метод стрельбы для решения граничных задач для оду.
- •23.2 Кубический сплайн дефекта 1. Алгоритм его построения.
- •Билет 24
- •24.1 Задача Бюффона как пример использования методов Монте-Карло при решении детерминированных задач.
- •24.2 Решение системы уравнений, определяющих сплайн, методом прогонки.
- •Билет 25
- •25.2 Обобщенные кубические сплайны.
- •Билет 26
- •26.1 Метод Судзуо-Какутани для решения граничных задач теории потенциалов
- •26.2 Пример использования сплайнов для вычисления площади фигуры
- •Билет 27
- •27.1 Понятие о конкурирующих стратегиях
- •27.2 Параметрический сплайн для приближения кривых.
- •Билет 28
- •28.1 Компонентные уравнения для различных видов подсистем.
- •Механическая поступательная система.
- •Механическая вращательная подсистема
- •Аналоги топологических уравнений
- •Билет 29
- •29.1 Получение эквивалентных схем технических объектов.
- •29.2 Метод получения топологических уравнений математической модели.
- •30.1 Топологические уравнения математической модели на основе матрицы инциденции.
25.2 Обобщенные кубические сплайны.
Билет 26
26.1 Метод Судзуо-Какутани для решения граничных задач теории потенциалов
Понятие граничных задач:
Пусть имеется некоторая область Ω. Поведение сплошной среды внутри этой области описывается какими-то уравнениями, чаще всего это ДУ в частных произв. Неизвестн в этих уравнениях явл функция U(x,y,z). При этом на границе области известны либо значения самой функции либо производные от нее или какие-то их комбинации. Совокупность ДУ в частн производн кот-ым подчин неизвестн функция и граничн усл-я наз-ся граничной задачей.
Решением граничной задачи наз-ся такая ф-я кот удовлетв и ДУ и граничн усл-ям.
Связь методов решения граничных задач со сложностью границ области.
Сложность границы |
Методы решения |
Границы простейшие (прямоугольник, круг) |
Аналитические |
«Стандартные» гран. Состоящие из плоскостей, цилиндрич поверхностей, конических |
Метод конечных эл-ов, метод конечных разностей, метод граничных эл-ов, метод сеток |
Запутанные границы |
Методы типа Монте Карло, Судзуо-Какутани |
П
онятия
о случайных блужданиях:
Рассм след процесс:
Из произвольной точки (x0,y0) в случайном направл выполн шаг заданной величины. Из вновь получ точки опять в случайном направлении выполн шаг такой же величины и т.д. Если рассм много шагов такого проуесса, то появляется картина так назыв случайн блужданий. Такими процессами описыв бройновское движение частиц и др физических явлений.
Оказывается что расст А от точки блужд до текущей заваисит от кол-ва шагов по закону
A(h)=C
Это означает что с цыеличением кол-ва
шагов рано или поздно будет достигнуто
любая сколь угодно удаленная от начала
блуждания. Обратите внимание что здесь
присутствует закон квадратного корня.
Понятие о граничных задачах теории потенциала:
Предположим что неизвестная функция в граничн задаче должна подчиняться уравнению:
Оказывается что ф-ии подчин этим ур-ям (они наз-ся гармоническими) обладают след св-ом.
Решение в U(x0,y0) будет средним значением по любому замкнутому контуру Гε при малых диаметрах Гε окрестности. Такие ф-ии наз-ся потенциальными, они описывают задачу о распределении эл. Заряда в какой-то области. К тому типу задач относится следующее:
1-задача о распределении температур в теле при заданных значениях температуры (или конвекции тепла на пов-ти).
2
-задача
о перемещении точек сеч-я стержня при
кручении
3-задача о распределении заряда.
Особенность этих решений задач теориипотенциала и положенного в основу метода случайных блужданий обоснованным японским математиком Судзуо-Какутани. Поясним ее на примере плоской пластины на краях которой температуры известны, а температуру в произв точке пластины нужно найти.
T1(x0,y0)
Рассмотрим получение координат конца очередного шага
y0
(x0,y0)
Угол альфа выбирается случайно по случайному закону распределения из интервала от нуля до 2-х пи.
