Вопросы к главе 10

1. Каким требованиям должны удовлетворять оценки, полученные в итоге статистической обработки результатов моделирования?
2. Какие моменты случайной величины характеризуют случайное распределение?
3. Какие величины используются на практике в качестве приближенных оценок случайного распределения?
4. В чем заключается эргодическое свойство стационарных случайных процессов?
5. Какой вывод позволяют сделать критерии согласия?
6. В чем состоит корреляционный анализ результатов моделирования?
7. Что является целью регрессионного анализа данных, полученных в ходе компьютерного эксперимента?
8. Для чего и в каких случаях используется дисперсионный анализ?

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Изложенные выше основы теории компьютерного моделирования динамических систем представляют собой тот минимум сведений, который, на наш взгляд, необходим специалисту, вознамерившемуся проводить компьютерные эксперименты с целью более глубокого изучения и модернизации уже существующих или проектирования новых систем управления. Вместе с тем, продвижение инженера по пути совершенствования искусства моделирования невозможно без практики, поэтому для студентов инженерных специальностей, в том числе обучающихся по специальности 220301, предусмотрены лабораторный практикум и курсовая работа на базе программных систем МВТУ 3.5 и СИИМ РДО. Описание работы пользователя этих программных пакетов дано в соответствующих электронных инструкциях. Кроме того, студентам следует воспользоваться описаниями лабораторных работ, а также примерами выполнения курсовых работ по дисциплине «Моделирование систем».

При этом мы надеемся, что в процессе работы читателям пригодятся изложенные в данном учебнике методы и примеры планирования и реализации экспериментов компьютерного моделирования, а также способы обработки полученных результатов с целью получения выводов и принятия обоснованных решений.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Прегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие для вузов. – М.: Высшая школа, 1989. – 367 с.

2. Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления / Пер. с англ. – М.: Наука, 1970. – 620 с.

3. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. – М.: Мир, 1978.

4. Оре О. Графы и их применение / Пер. с англ. – М.: Едиториал УРСС, 2002. – 168 с.

5. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник. – М.: Высшая школа, 2001. – 343 с.

6. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. – М.: АНВИК, 1998. – 427 с.

7. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. – 360 с.

8. Туо Дж. Сравнение четырех пакетов имитационного моделирования // Компьютеруик. – 1995, 35. С. 35–36, 55.

9. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Пер. с англ. – М.: Статистика, 1978. – 221с.

10. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. – М.: Машиностроение, 1980. – 592 с.

11. Рачков М.Ю., Харин Д.В., Управление перемещением транспортного робота с подвешенным грузом, Известия МГИУ, 3, 2006.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Дата добавления: 2014-12-27