Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Лабораторне заняття № 5

Тема: поняття про математичні моделі.

Нормальний розподіл і його закономірності.

Обчислення|підрахунок| теоретично очікуваних|сподіваних| частот нормального розподілу

Мета|ціль| роботи: ознайомиться з|із| поняттям про математичні моделі, основними етапами моделювання; дати визначення нормальному розподілу, навчитися обчислювати|обчисляти,вичисляти| теоретично очікувані|сподівані| частоти нормального розподілу, критерій А.Н. Колмогорова, охарактеризувати головні закономірності нормального розподілу.

Матеріали та устаткування|обладнання|: калькулятор, лінійка, ваги, навчальні посібники, методичний матеріал, гербарні| зразки|взірці| рослин.

Хід роботи

Математична модель – це абстракція реального світу, в якій відносини між математичними об'єктами, що нас цікавлять, між реальними елементами замінені відповідними|придатними| відносинами. Математичні моделі, в описі яких використовуються випадкові величини, називаються імовірнісними. Будь-яка модель є|з'являється,являється| спрощеним уявлення дійсності. Моделювання полягає в знанні того, де, коли і як можна і потрібно спростити. Побудова|шикування| і перевірка моделі, тобто математичний опис зв'язків, що цікавлять нас, і відносин між реальними елементами аналізованої системи, засновані на використанні інформації двох типів: а) апріорної інформації (пригадаєте, що називається апріорною величиною?) про природу і характер|вдачу| досліджуваних співвідношень; б) початкових|вихідних| статистичних даних, що характеризують процес і результат функціонування аналізованої системи. Якщо дослідник має в своєму розпорядженні інформацію обох типів, використовується прийом змістовного математичного моделювання, при якому з|із| апріорної інформації про природу співвідношень вдається вивести загальний|спільний| вид аналітичних рівнянь, що описують ці співвідношення, після чого за допомогою статистичного «переварювання» інформації початкових|вихідних| статистичних даних оцінюються чисельні значення параметрів, що входять в згадані аналітичні рівняння. Якщо ж дослідник має в своєму розпорядженні апріорну інформацію| типу а) або за наявності інформації обох типів, бажає|воліє| «програти» (зімітувати|) поведінку аналізованої реальної системи при варіюванні чисельних значень параметрів, що входять до аналітичного запису моделі, або штучно (спираючись|обпираючись| на модельні співвідношення) згенерувати статистичні дані типу б) з метою їх поповнення, то разом з|поряд з,поряд із| елементами описаного вище математичного моделювання дослідник повинен звернеться|обернеться| за допомогою до ЕОМ. Цей тип моделювання прийнято називати статистичним або моделюванням типу «Монте-Карло».



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
ІІІ. Домашнє завдання. | Основні етапи моделювання.
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-02-12; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 333 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Лаской почти всегда добьешься больше, чем грубой силой. © Неизвестно
==> читать все изречения...

2565 - | 2454 -


© 2015-2025 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.012 с.