Читать фрагмент

книга

Моделирование систем

Изложены основные вопросы моделирования сложных смаем в задачах анализа и синтеза АСУ. Дана классификация сложных систем и описаны этапы моделирования. Рассмотрены основные подходы к моделированию случайных величин, случайных событий и случайных векторов. Приведены результаты, связанные с моделированием стационарных, случайных процессов на основе спектрального разложения и с моделированием случайных функций с помощью канонического разложения. Представлены методы и алгоритмы построения экспериментально-статистических моделей динамических объектов управления и мониторинга, в том числе объектов с распределенными параметрами. В заключительной главе рассмотрены вопросы, связанные с анализом систем массового обслуживания и моделированием систем массового обслуживания на GPSS.Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 654600 «Информатика и вычислительная техника», специальности 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».Может быть полезно для студентов, обучающихся по программам бакалавров направления 552800 «Информатика и вычислительная техника» и продолжающих обучение по магистерской специализации 222818 «Компьютерное моделирование».

Форматы: PDF

Серия: Высшее горное образование

Издательство: Московский государственный горный университет

Год: 2006

Место издания: Москва

ISBN: 5-7418-0402-0

Страниц: 290

Артикул: 20057

Электронная книга

490 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Моделирование систем : учебное пособие для вузов"

Гпава 1. Моделирование в зада чах анализа и синтеза АСУ

1.1. Моделирование как метод познания

1.2.Основные определения моделирования систем

1.3. Классификация моделей сложных систем

1.4. Основные этапы моделирования сложных систем [14,23,37,43,56]

Гпава 2. Моделирование случайных величин и векторов

2.1.Элементы теории вероятностей и математической статистики [2, 17, 50]

2.2. Моделирование случайных величин с равномерным, нормальным и экспоненциальным распределением [13, 14, 17]

2.3 Моделирование случайных событий [13, 14]

2.4. Моделирование случайных величин с произвольным распределением [13, 14]

2.5.Моделирование многомерных случайных векторов [13, 14, 50]

2.6 Моделирование цепей Маркова [15, 17]

Гпава 3. Моделирование детерминированных и случайных процессов

3.1. Моделирование периодических процессов и сигналов

3.2. Моделирование процессов на конечном интервале времени с использованием полиномов Чебышева

3.3. Моделирование стационарных, случайных процессов на основе спектрального разложения

3.4. Моделирование стационарных, дискретных, случайных последовательностей [9, 12, 40]

3.5. Моделирование случайных процессов и случайных функций на основе разложения Карунена—Лоева

Глава 4. Методы и алгоритмы построения экспериментально-статистических моделей динамических объектов управления и мониторинга

4.1. Идентификация динамических объектов [18, 47, 51, 52]

4.2. Общие методы и алгоритмы построения динамических моделей

4.3. Адаптивные алгоритмы последовательного оценивания параметров авторегрессионных динамических моделей

4.4. Математические методы и алгоритмы оценивания параметров систем дифференциальных уравнений

Гпава 5. Моделирование и анализ систем массового обслуживания

5.1.Общие свойства систем массового обслуживания

5.2. Аналитические методы расчета вероятностных характеристик пуассоновских СМО

5.3. Анализ типовых систем массового обслуживания

5.4. Основы моделирования систем массового обслуживания на GPSS.259

5.5. Моделирование типовых СМО на GPSS

Список литературы

Отрывок из книги

Важными характеристиками случайной величины являются начальные и центральные моменты случайной величины, определяемые соответственно выражениями: К = J x'fWdx , Р , = J U - Ц , ) " / ( * № • На практике наибольшее употребление получили: а) начальный момент первой степени (математическое ожидание случайной величины) ц, =тх = ] xf(x)dx; б) центральный момент второй степени (дисперсия случайной величины) \L,=b\=]{x-mx)2f{x)dx; в) центральный момент третьей степени, характеризующий асимметрию Длт) Ц3= J (x-mj f(x)dx; г) центральный момент четвертой степени, характеризующий величины выбросов Ддс) Ц< = J (x-mI)4f(x)dx. Помимо моментов находят применение и другие числовые характеристики случайных величин, такие, как мода, характеризующая значение х, для которого Ддг) принимает максимальную величину, и медиана, равная среднему между максимально и минимально возможными значениями случайной величины. Одним из наиболее важных распределений, встречающихся в статистике, является нормальное, или гауссовское распределе-42

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Моделирование систем : учебное пособие для вузов (автор Лев Бахвалов)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!