Моделирование систем
книга

Моделирование систем : учебное пособие для вузов

Год: 2006

Место издания: Москва

ISBN: 5-7418-0402-0

Страниц: 290

Артикул: 20057

Электронная книга
490

Краткая аннотация книги "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».

Содержание книги "Моделирование систем"


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

Все отзывы о книге Моделирование систем : учебное пособие для вузов

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Моделирование систем : учебное пособие для вузов

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

Книги серии

С книгой "Моделирование систем" читают