II. Статичные аналитические модели, описываемые уравнениями. Построение в среде MathCad.
Если в описании системы отсутствуют требования максимизации или минимизации некоего критерия, то такие аналитические статичные системы описываются при помощи математической модели, состоящей из простейших уравнений или систем уравнений.
Пример: Проверка деятельности частного предприятия налоговыми органами. Предприниматель получает или теряет при проведении сделки определенную сумму. Всего за отчетный период было проведено три сделки, однако отчет за первую сделку представлен не был. Предприниматель уверяет, что сделка прошла с убытком. Известно, что во второй сделке он получает 350 долларов, а в третьей теряет 60. В конце отчетного периода общая прибыль составила 200. Сколько он получил или потерял в первой сделке?
В этом примере, так как прибыль и убыток противоположны по природе, то они должны иметь противоположные знаки. Если прибыль обозначается с "+", то убыток должен обозначаться с "-".
Пусть x = искомой сумме.
Тогда, согласно условию модель системы описывается линейным уравнением:
x + 350 - 60 = 200
Откуда x = -90.
Отрицательный знак перед ответом показывает, что первая сделка прошла с убытком.
В примере приводится простейший случай аналитической модели. Большинство реальных моделей отображаются сложными нелинейными уравнениями, решить которые аналитическими методами либо затруднительно, либо невозможно. Для таких сложных моделей применяются численные методы решения, реализованные в специальных пакетах математического моделирования.
- Лабораторная работа №1. Аналитическое моделирование.
- I.Статичные аналитические модели оптимизации. Построение в среде ms Excel.
- Задача линейного программирования (злп).
- I этап: Анализ словесного описания задачи
- II этап: Построение математической модели
- III этап: Формирование задачи выбора наилучшей стратегии
- Решение задач линейного программирования с помощью надстройки «поиск решений» в среде excel
- Задача оптимального использования ресурсов
- Запуск «Поиска решения»
- Создание отчета по результатам поиска решения
- Индивидуальные варианты заданий.
- II. Статичные аналитические модели, описываемые уравнениями. Построение в среде MathCad.
- Решение уравнений средствами Mathcad
- Построение графиков в MathCad
- Рекомендации по использованию функции root.
- Нахождение корней полинома
- Символьное решение уравнений
- Индивидуальные варианты заданий.
- III. Динамические аналитические модели. Построение в среде MatLab.
- Решение обыкновенных дифференциальных уравнений в matlab.
- Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями.
- Решение дифференциальных уравнений второго порядка.
- Интегрирование систем линейных дифференциальных уравнений в матричном виде.
- Варианты заданий. Общие задания.
- Индивидуальные задания.
- Лабораторная работа №2. Построение аналитической модели по результатам эксперимента.
- I. Построение модели в среде Excel.
- II. Построение модели в среде Statistica. Общие сведения о программе Statistica.
- III. Построение модели в среде Origin Pro.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №3. Модели массового обслуживания.
- I. Построение модели в среде AnyLogic.
- Пользовательский интерфейс
- Общая информация о создании моделей в Enterprise Library
- Моделирование одноканальной смо с очередью.
- Моделирование многоканальной смо с очередью.
- Сбор статистики о времени обслуживания клиента.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №4. Моделирование интеллектуальных систем. Нейросеть обратного распространения ошибки.
- I. Обзор использования пакета Excel Neural Package.
- II. Обзор использования пакета Deductor.
- III. Обзор использования пакета statistica Neural Networks.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №5. Моделирование интеллектуальных систем. Нейронная сеть для кластеризации.
- I. Теоретические сведения.
- II. Проектирование карты Кохонена в пакете Excel Neural Package.
- III. Проектирование карты Кохонена в пакете Deductor.
- IV. Проектирование карты Кохонена в пакете Statistica.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №6. Моделирование интеллектуальных систем. Система нечеткого вывода.
- I. Постановка задачи.
- II. Процесс разработки системы
- Индивидуальные варианты заданий.