2. Перечень лабораторных и практических занятий

2.1. Планирование эксперимента и исследование электронного узла.

2.2. Разработка статической полиноминальной модели электронного узла.

2.3. Определение нерекурсивных и рекурсивных моделей цифровых фильтров.

2.4. Расчет параметров марковских моделей вычислительных процессов

2.5. Вычисление характеристик моделей вычислительных систем и сетей с использованием теории массового обслуживания.

2.6. Разработка алгоритмов формирования случайных чисел с заданным законом распределения.

2.7. Определение алгоритмов моделирования детерминированных и случайных процессов.

2.8. Статистическое моделирование вычислительной системы.

2.9. Моделирование вычислительной системы на языке GPSS.

3. Методические указания студентам по изучению дисциплины

Изучению дисциплины предшествует изучение студентом разделов математики, предусмотренных стандартом для специальности 220100, а также дисциплин: Информатика, электротехника и электроника, Программирование на языках высокого уровня, Организация ЭВМ и систем.

Основы дисциплины в сжатой форме изложены в учебном пособии: Вишняков В.А. Моделирование. – Рыбинск: РГАТА, 2002.

Для закрепления материала необходимо выполнить лабораторные и практические работы, приведенные в разделе 2. Более глубокие знания и умения студент получит, используя основной и дополнительный список литературы.

Студент готов к сдаче экзамена по дисциплине, если изучил материал, предусмотренный содержанием дисциплины, проработал экзаменационные вопросы, ответил и решил контрольные вопросы и задачи.

4. Список экзаменационных вопросов

4.1. Моделирование – этап образного проектирования электронной аппаратуры.

4.1.1. Понятие о моделях, требования к моделям.

4.1.2. Этапы процесса моделирования.

4.1.3. Обобщенное символическое представление систем.

4.1.4. Средства моделирования и модели, применяемые при проектировании вычислительных систем, классификация моделей.

4.2. Моделирование статических безынерционных систем.

4.2.1. Описание статических систем с использованием полиноминальных моделей.

4.2.2. Вычисление параметров модели на основе регрессионного анализа.

4.2.3. Планирование эксперимента, полный эксперимент вида N=2ⁿ, выбор уровней варьирования входных параметров.

4.2.4. Матрица планирования эксперимента, ее свойства.

4.2.5. Вычисление коэффициентов модели при эксперименте N=2ⁿ.

4.2.6. Дробный эксперимент.

4.2.7. Уменьшение влияния случайных ошибок.

4.2.8. Отсеивание грубых измерений.

4.2.9. Проверка однородности исследований.

4.2.10. Проверка значимости коэффициентов модели.

4.2.11. Проверка модели на адекватность.

4.3. Модели динамических систем.

4.3.1. Дискретизация сигналов в динамических системах.

4.3.2. Нерекурсивная модель динамической системы.

4.3.3. Пример нахождения нерекурсивной модели динамической системы.

4.3.4. Рекурсивная модель динамической системы.

4.3.5. Пример нахождения рекурсивной модели динамической системы.

4.3.6. Моделирование дискретных динамических систем в пространстве состояний.

4.4. Модели систем информатики, вычислительных систем и сетей.

4.4.1. Марковские модели вычислительных процессов.

4.4.2. Пример расчета модели вычислительного процесса.

4.4.3. Модели вычислительных систем и сетей с использованием теории массового обслуживания.

4.4.4. Расчет модели вычислительной системы.

4.4.5. Модели мультипроцессорных систем.

4.5. Статистическое моделирование на ЭВМ.

4.5.1. Цифровое моделирование детерминированных сигналов.

4.5.2. Формирование стандартных случайных чисел с равномерным законом распределения.

4.5.3. Формирование стандартных случайных чисел с гауссовским законом распределения.

4.5.4. Формирование случайных чисел с произвольным законом распределения методом функционального преобразования.

4.5.5. Формирование случайных чисел с произвольным законом распределения методом Неймана.

4.5.6. Методы описания случайных процессов.

4.5.7. Алгоритм формирования случайного процесса по заданной корреляционной функции.

4.6. Имитационное моделирование систем.

4.6.1. Характеристика имитационного моделирования.

4.6.2. Структура имитационного моделирования.

4.6.3. Статистическое моделирование на ЭВМ вычислительных систем.

4.6.4. Анализ и интерпретация результатов моделирования на ЭВМ.

4.6.5. Особенности моделирования систем на языке GPSS.

4.6.6. Особенности моделирования цифровых устройств на языке VHDL.