111
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Введение
1. Принципы дешифрирования облачности
2. Параметры орбитальной станции «МИР»
3. Характеристики съемочной аппаратуры
4. Описание методики и технических средств обработки
5. Исходные данные для обработки
6. Результаты обработки
7. Анализ результатов
Заключение
Характерным для современного этапа развития естественных и технических наук является весьма широкое и плодотворное применение статистических методов во всех областях знания. Задача любой науки состоит в выявлении и исследовании закономерностей, которым подчиняются реальные процессы. Найденные закономерности имеют не только теоретическую ценность, они широко применяются на практике – в планировании, управлении и прогнозировании.
Метод статистических испытаний применяется для моделирования сложных систем, в которых не возможно или не целесообразно получить аналитические модели, описывающие протекающие процессы. Статистическое моделирование дает возможность не проводя реальных экспериментов над исследуемым объектом (что в большинстве случаев требует больших материальных и финансовых затрат) получать соответствующую информацию о появлении или не появлении тех или иных событий происходящих в реальном объекте, о выборочных значениях случайных величин на основе имеющихся вероятностных характеристик моделируемых событий и случайных величин. Данный вид моделирования предполагает проведение предварительного сбора информации о моделируемых показателях и дальнейшей статистической обработки полученных результатов при помощи электронно-вычислительных машин (ЭВМ) с целью получения обоснованных статистических оценок, требуемых для моделирования вероятностных характеристик. Метод статистических испытаний основан на законах больших чисел, а именно на двух предельных теоремах Чебышева и Бернулли.
На основе словесного описания исследуемого объекта производится выбор количественных показателей с расчетом их физической размерности состоящих из двух групп. Одна из групп рассматривается в качестве входных величин модели, а другая – выходных величин. Далее, применяя научные теоретические результаты полученные другими исследователями в данной области и возможно применяя ряд необходимых допущений, а так же возможно уже имеемые экспериментальные данные о входных и выходных величинах (например, об их законах распределения) устанавливают детерминированные или стохастические зависимости между входными выходными величинами модели. Совокупность полученных соотношений между входными и выходными величинами (обычно записываются в виде уравнений) называют статистической моделью.
Примерами моделей используемых для решения задач проектирования и тестирования систем ДЗЗ, являются например, для случая наблюдения из космоса, модели излучения подстилающей поверхности Земли, модели оптико-электронной аппаратуры, модели атмосферы, также на данный момент существует необходимость в модели расчета яркости, которая позволила бы производить вычисления в широком диапазоне условий наблюдения и освещения в рамках одной расчетной схемы и в тоже время требовала минимальные затраты вычислительных ресурсов.
нет
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Введение
1. Принципы дешифрирования облачности
2. Параметры орбитальной станции «МИР»
3. Характеристики съемочной аппаратуры
4. Описание методики и технических средств обработки
5. Исходные данные для обработки
6. Результаты обработки
7. Анализ результатов
Заключение
Характерным для современного этапа развития естественных и технических наук является весьма широкое и плодотворное применение статистических методов во всех областях знания. Задача любой науки состоит в выявлении и исследовании закономерностей, которым подчиняются реальные процессы. Найденные закономерности имеют не только теоретическую ценность, они широко применяются на практике – в планировании, управлении и прогнозировании.
Метод статистических испытаний применяется для моделирования сложных систем, в которых не возможно или не целесообразно получить аналитические модели, описывающие протекающие процессы. Статистическое моделирование дает возможность не проводя реальных экспериментов над исследуемым объектом (что в большинстве случаев требует больших материальных и финансовых затрат) получать соответствующую информацию о появлении или не появлении тех или иных событий происходящих в реальном объекте, о выборочных значениях случайных величин на основе имеющихся вероятностных характеристик моделируемых событий и случайных величин. Данный вид моделирования предполагает проведение предварительного сбора информации о моделируемых показателях и дальнейшей статистической обработки полученных результатов при помощи электронно-вычислительных машин (ЭВМ) с целью получения обоснованных статистических оценок, требуемых для моделирования вероятностных характеристик. Метод статистических испытаний основан на законах больших чисел, а именно на двух предельных теоремах Чебышева и Бернулли.
На основе словесного описания исследуемого объекта производится выбор количественных показателей с расчетом их физической размерности состоящих из двух групп. Одна из групп рассматривается в качестве входных величин модели, а другая – выходных величин. Далее, применяя научные теоретические результаты полученные другими исследователями в данной области и возможно применяя ряд необходимых допущений, а так же возможно уже имеемые экспериментальные данные о входных и выходных величинах (например, об их законах распределения) устанавливают детерминированные или стохастические зависимости между входными выходными величинами модели. Совокупность полученных соотношений между входными и выходными величинами (обычно записываются в виде уравнений) называют статистической моделью.
Примерами моделей используемых для решения задач проектирования и тестирования систем ДЗЗ, являются например, для случая наблюдения из космоса, модели излучения подстилающей поверхности Земли, модели оптико-электронной аппаратуры, модели атмосферы, также на данный момент существует необходимость в модели расчета яркости, которая позволила бы производить вычисления в широком диапазоне условий наблюдения и освещения в рамках одной расчетной схемы и в тоже время требовала минимальные затраты вычислительных ресурсов.
нет
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—6 дней |
700 ₽ | Цена | от 500 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 149278 Курсовых работ — поможем найти подходящую