Доволен работой. Все хорошо!
Информация о работе
Подробнее о работе
Курсовая работа Датчики случайных величин
- 38 страниц
- 2020 год
- 4 просмотра
- 2 покупки
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Современное развитие ЭВМ позволило максимально эффективно применять различные статистические и математические методы анализа данных в различных сферах науки и для решения различных прикладных задач. Сложность вычислений, с которыми ранее сталкивались исследователи, решается в настоящее время с применением различных программ на персональном компьютере. Массивные и сложные вычисления могут проводиться на данных большого объёма, а применения математического аппарата для решения прикладных задач используется во всех сферах деятельности человека, таких как экономика, производство и планирование, научные и исследовательские области и т.д.
Для решения различных задач связанных с вычислениями могут применяться как специализированные программные средства для статистического анализа, так и табличные процессоры, которые производят вычисления с рядами данных и могут применять в вычислениях различного рода модели. Пользователи могут использовать моделирование и прогнозирование, как средство для получения результатов анализа данных в своих исследованиях и прикладных задачах в управлении и производстве.
Для решения задач с массивами данных применяется имитационное моделирование, в основу которых заложены различные алгоритмы получения данных, основанные на математическом аппарате, включая поиск решений и прогнозирование значений.
Имитационное моделирование позволяет производить изучение процессов и явлений с применением различных математических, визуальных и объектных моделей, задачей которых является составление максимально приближенного к реальности процессу и получению искомого результата для оценки и анализа его составляющих, переменных.
Часто в имитационных и математических моделях используются случайные величины заданного ряда, которые необходимы для того, что бы перебором или подбором определить зависимость показателей или влияние параметров функции на ее результат. Способ получения случайных величин сложный процесс, который, так же как и любые математические функции подвержен своим правилам и для его получения используется собственный математический аппарат.
Актуальность темы заключается в том, что в имитационных моделях используются различные датчики и генераторы случайных величин, которые необходимы для получения достоверного и качественного результата работы целевой функции, или же с их помощью производится оценка качества работы той или иной имитационной модели. Изучение способов и методов получения случайных величин, а так же их применение является важным аспектом имитационного моделирования. Случайные числа, полученные в рамках исследования позволяют не только провести оценку результата работы той или иной модели, но могут являться частью работы модели, когда промежуточные значения, или параметры системы могут распространяться в пределах заданных значений. Использование такого аппарата является важной составляющей моделирования.
Целью данной курсовой работы является изучение датчики случайных величин.
Объект исследования: датчики случайных величин в имитационном моделировании.
Предмет исследования: методы и способы генерации случайных величин, их применение.
Для достижения цели необходимо решить ряд задач:
– описание понятие имитационной модели и моделирования;
– произвести описание моделирования сложных математических систем;
– провести описание понятия моделирования случайных величин;
– рассмотреть метод Монте-Карло;
– рассмотреть понятия и определения датчика случайных величин, их методов генерации случайных чисел;
– выполнить практическую реализацию имитационной модели по планированию производства.
Имитационное моделирование, а так же работа со случайными величинами подробно изучаются в трудах российских авторов как отдельная дисциплина и наука, а так же как набор прикладных решений для экономических и управленческих задач.
Введение 3
I. Имитационное моделирование датчиков случайных величин 6
1.1. Классификация видов моделирования 6
1.2. Математическое моделирование сложных систем 11
1.3. Понятие имитационного моделирования 16
1.4. Метод Монте-Карло 17
1.5. Моделирование случайных величин 20
1.6. Имитация случайных величин и процессов 23
1.6.1. Понятие базового датчика 23
1.6.2. Модели базовых датчиков 25
1.6.3. Генерация дискретных случайных величин 26
1.6.4. Генерация непрерывных случайных величин 27
II. Исследование линейной и нелинейной моделей планирования производства 29
2.1 Исследование линейной модели планирования производства 29
2.2 Исследование нелинейной модели планирования производства 32
Заключение 36
Список использованных источников 37
Теоретическая работа с практической частью по датчикам случайных величин.
Включает в себя решение задач:
описание понятие имитационной модели и моделирования;
произвести описание моделирования сложных математических систем;
провести описание понятия моделирования случайных величин;
рассмотреть метод Монте-Карло;
рассмотреть понятия и определения датчика случайных величин, их методов генерации случайных чисел;
выполнить практическую реализацию имитационной модели по планированию производства.
1. Агальцов В.П., Титов В.М. Информатика для экономистов: Учебник М.: Форум; Инфра-М, 2014.
2. Бурковская А.Ю. Классификация математических моделей, используемых в экономике и менеджменте: учеб. пособие для вузов - М.: Лаборатория книги, 2010. 125 с.
3. Венделева, М.А. Информационные технологии в управлении : учеб. пособие для бакалавров / М.А. Венделева, Ю.В. Вертакова. - М.: Юрайт, 2014 - 462c.
4. Избачков, Ю. Информационные системы : учеб. для вузов/ Ю. Избачков. – 3-е изд. – СПб. : Питер, 2013. – 544 с.
5. Информационные системы и технологии в экономике и управлении: учебник/ под ред. В.В. Трофимова.- 3- е изд., перераб. и доп.- М.: ИД Юрайт, 2011.- 521 с.- (Основы наук).
6. Информационные системы и технологии управления: учебник / под ред. Г.А. Титоренко. - 3-е изд., перераб и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014. - 591c.
7. Информационные технологии в менеджменте (управлении) : учебник и практикум / под общ.ред. Ю.Д.Романовой. - М.: Юрайт, 2015 - 478c.
8. Исследование операций в экономике. Учебное пособие/Соловьев А.В. 2004 – 110c.
9. Исследование операций в экономике-модели, задачи, решения. Учебное пособие/Афанасьев М.Ю. Суворов Б.П. ИНФРА-М, 2003, 444с
10. Косиненко Н.С. Информационные системы и технологии в экономике. Учебное пособие / Н. С. Косиненко, И. Г. Фризен - Москва : Дашков и К° , 2012 - 303 с.
11. Костров, А.В. Основы информационного менеджмента Издательство: "Финансы и статистика". 2009, Издание: 2-е изд., перераб. и доп. 528 с.
12. Математические методы и модели в экономике. Учебное пособие/Моисеев С.И. 2009, 102с
13. Математические методы. Электронный учебник/Попова Н.В. 2005
14. Математическое программирование, Учебное пособие/Киселева Э.В., Соловьева С.И. 2002, 250с
15. Математическое программирование/Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. Лань, 2011, 448с
16. Методы оптимизации. Учебное пособие/Шифрин Б.М. Темплан, 2013, 42с
17. Саак, А.Э. Информационные технологии управления/ А.Э. Саак, Е.В. Пахомов, В.Н. Тюшаков.- СПб.:Питер, 2010.- 320 с.: ил. + CD.
18. Советов Б.Я. Моделирование систем. Учебник для бакалавров: для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям "Информатика и вычислительная техника" и "Информационные системы" / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев; Санкт-Петербургский гос. электротехнический ун-т. - 7-е изд. – Москва: Юрайт , 2012 – 342 с.
19. Теория принятия решений. Учебное пособие/Орлов А.И. Март, 2004, 656с
20. Управленческие решения. Учебное пособие/Башкатова Ю.И. Нева, 2005, 184с
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
