Индивидуальные варианты заданий.
Для каждого индивидуального задания необходимо:
Получить решение уравнения относительно выбранной искомой переменной символьно.
Записать аналитическую модель в виде уравнения вида f(x)=0 с указанными значениями коэффициентов.
Построить график полученного уравнения.
Определить примерную область поиска решения по построенному графику.
Получить решение задачи наиболее подходящим методом.
Изменить точность вычислений и повторить решение. Сравнить результаты.
Задание №1.
По экспериментальным данным построена аналитическая модель зависимости содержания железа в волосах населения (Fe_v мкг/г) от его содержания в питьевой воде (Fe_vod мг/л) и снеге (Fe_s/l мг/л растопленного снега).
Необходимо рассчитать максимально допустимое содержание железа в воде, если по санитарным нормам уровень железа в волосах не должен превышать 55 мкг/г, а замер содержания железа в снеге показал результат 0,56 мг/л.
Задание №2.
По экспериментальным данным построена аналитическая модель зависимости содержания меди в волосах населения (Cu_v мкг/г) от его содержания в питьевой воде (Cu_vod мг/л) и снеге (Cu_s/l мг/л растопленного снега).
Необходимо рассчитать максимально допустимое содержание меди в воде, если по санитарным нормам уровень меди в волосах не должен превышать 25 мкг/г, а замер содержания меди в снеге показал результат 0,154 мг/л.
Задание №3.
По экспериментальным данным построена аналитическая модель зависимости содержания свинца в волосах населения (Pb_v мкг/г) от его содержания в питьевой воде (Pb_vod мг/л) и почве (Pb_p мг/кг).
Необходимо рассчитать максимально допустимое содержание свинца в питьевой воде, если по санитарным нормам уровень свинца в волосах не должен превышать 10 мкг/г, а замер содержания свинца в почве показал результат 27,5 мг/л.
Задание №4.
По экспериментальным данным построена аналитическая модель зависимости содержания цинка в волосах населения (Zn_v мкг/г) от его содержания в питьевой воде (Zn_vod мг/л) и снеге (Zn_s/l мг/л растопленного снега).
Необходимо рассчитать максимально допустимое содержание цинка в питьевой воде, если по санитарным нормам уровень цинка в волосах не должен превышать 200 мкг/г, а замер содержания цинка в снеге показал результат 0,375 мг/л.
- 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.