Учебно-методический комплекс по дисциплине "компьютерное моделирование" для специальности (050202-09-14 R)

^ 3. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ. 3.1. Содержание учебного материала. Лекция № 1. Понятие «модель». Моделирование как метод познания. Натурные и абстрактные модели. Понятие модели. Определение. Виды моделей. Задача моделирования. Пример моделирования процессов в физики. Моделирование с использованием ЭВМ. Вычислительный эксперимент. Лекция № 2. Тема: Компьютерная модель. Абстрактные модели и их классификация. Классификация моделей. Абстрактные модели. Вербальные модели. Информационные модели. Объекты и их связи. Примеры информационных моделей. Математические модели. Лекция № 3. Раздел 2.3. Моделирование логических устройств без памяти. Моделирование работы компонентов ЭВМ. Основные типы логических элементов «И», «ИЛИ», «НЕ». Модели логических элементов. Моделирование сложных комбинационных схем (шифраторы, мультиплексоры и т.д.) Лекция № 4. Раздел 2.4. Моделирование логических устройств c памятью. Конечные автоматы. Моделирование устройств с памятью. Автоматы. Определения. Множества, описывающие автоматы. Входной алфавит. Выходной алфавит. Таблица переходов. Таблица выходов. Примеры построения моделей автоматов. Лекция № 5. Раздел 3.1. Моделирование детерминированных физических процессов. Из истории моделирования физических процессов. Моделирование задач, не описываемых аналитически. Моделирование динамических процессов. Примеры математических моделей и эксперименты с ними. Лекция № 6. Раздел 3.2. Имитационное моделирование. Основные понятия. Задача имитационного моделирования. Области применения имитационного моделирования. Примеры имитационных моделей. Лекция № 7. Раздел 3.3. Геометрическое моделирование и компьютерная графика. Компьютерная графика как один из разделов моделирования. Плоская графика. Динамическая плоская графика. Трехмерная графика. Динамическая трехмерная графика. Учет взаимных пересечений. Лекция №8. Моделирование стахостических систем. Метод статистических испытаний. Роль вероятностных событий в описании природных явлений. Детерминированные процессы, содержащие шум. Метод Монте-Карло в моделировании. Лекция № 9. Моделирование последовательности независимых и зависимых случайных испытаний. Псевдослучайные числа. Генерирование последовательности равномерно распределенных случайных чисел. Генерирование случайных чисел распределенных по закону распределения Пирсона. Генерирование случайных чисел распределенных по экспоненциальному закону распределения. Лекция № 10. Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины. Построение гистограмм. Дискретная случайная величина. Числовые характеристики, описывающие случайные величины: частота, статистическое математическое ожидание, статистическая дисперсия, среднеквадратическое отклонение. Статистическая оценка плотности вероятности. Гистограмма. Лекция № 11. Моделирование систем массового обслуживания. Переход детерминированных систем к хаотическому поведению. Системы массового обслуживания. Основные понятия. Моделирование систем массового обслуживания. Оценка основных параметров систем массового обслуживания (очередь, время ожидания и т.д.) Лекция № 12. Программные средства для моделирования предметно-коммуникативных сред (предметной области). Программные средства математической поддержки. Система MathLab. Моделирование аналитически описанных процессов. Система MathLab. Моделирование в системах автоматизированного проектирования. Назначение пакета Power System Blockset. Моделирование энергетических систем и устройств. Библиотеки пакета Power System Blockset. 3.2. Содержание лабораторных работ. Лабораторная работа № 1. Моделирование логических устройств без памяти. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться моделировать логические устройства без памяти. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Моделирование логических устройств без памяти» Содержание работы: 1. Проработка лекционного материала на практике. 2. Смоделировать побитовую операцию NOT с однобайтовым операндом в 2-ой системе счисления. 3. Смоделировать побитовые операции AND и OR с двухбайтовыми операндами в 2-ой системе счисления. 4. Смоделировать побитовые операции NOT AND, NOT OR с трехбайтовыми операндами 2-ой системе счисления. 5. Построить модель логического устройства (шифратора, дешифратора и т.д.) Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. ^ Лабораторная работа № 2. Моделирование логических устройств c памятью. Конечные автоматы. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться моделировать логические устройства с памятью. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Моделирование логических устройств c памятью. Конечные автоматы». ^ Содержание работы: 1. Смоделируйте работу логического устройства, заданного схемой: 2. Используя базовые логические элементы И, ИЛИ, НЕ, смоделируйте работу устройства, реализующего следующую логику: a b c F(a,b,c) 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 3. Смоделируйте работу устройства из задания 2, используя базисный элемент И-НЕ. ^ 4.Построить автоматную модель с заданными алфавитом, таблицей переходов, таблицей выходов, выходным алфавитом. Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. ^ Лабораторная работа № 3. Моделирование детерминированных физических процессов. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться моделировать детерминированные физические процессы. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Моделирование детерминированных физических процессов». ^ Содержание работы: 1. Построить модель, описывающую прыжок с парашютом с учетом сопротивления воздуха. 2. Построить модель движения тела брошенного под углом к горизонту Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. ^ Лабораторная работа № 4. Имитационное моделирование. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться создавать имитационные модели. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Имитационное моделирование». ^ Содержание работы: 1. Примените метод Монте-Карло для подсчёта площади: а) круга с центром в точке O(5;-2) и радиусом R=2; б) фигуры, ограниченной линиями y=x2-3 и y=6; в) фигуры, ограниченной линиями y=5/x, y=x-4 и x=1. Точность вычислений попытайтесь увеличить посредством увеличения числа N. 2. Площадь тех же фигур получите теоретически и сравните с результатами применения метода Монте-Карло. 3. Смоделировать блуждание пьяного человека вдоль прямой, перпендикулярной краю пропасти. Подсчитать вероятность падения в пропасть, если человек находится на расстоянии 5 шагов от края пропасти, а безопасным можно считать расстояние 15 шагов от края. ^ Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. Лабораторная работа № 5. Геометрическое моделирование и компьютерная графика. ^ Цель работы: Изучение понятия модель, геометрическое моделирование, научиться создавать модели графическими средствами. Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Геометрическое моделирование и компьютерная графика». Содержание работы: Программа плоского моделирования. Динамическая графика на плоскости. Программа пространственного моделирования. Динамическая графика в пространстве. Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. ^ Лабораторная работа № 6. Моделирование стахостических систем. Метод статистических испытаний. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться создавать модели стахостических систем. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Моделирование стахостических систем. Метод статистических испытаний». Содержание работы: Создать модель статистического математического ожидания. Создать модель статистической дисперсии. Создать модель статистической оценки плотности вероятности. 4.. Известно, что рост мужчин некоторой возрастной группы есть нормально распределённая случайная величина X с параметрами a=173 см и σ2=36 см. Определите экспериментально, каковы должны быть доли костюмов 3-го роста (170-176 см) и 4-го роста (176-182 см) в общем объеме производства. Сравните полученные значения с теоретическими. ^ Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. Лабораторная работа № 7. Моделирование последовательности независимых и зависимых случайных испытаний. ^ Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться создавать модели последовательности независимых и зависимых случайных испытаний. Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Моделирование последовательности независимых и зависимых случайных испытаний». ^ Содержание работы: Сгенерировать последовательность случайных чисел, распределенных по равномерному закону распределения. Сгенерировать последовательность случайных чисел, распределенных по экспоненциальному закону распределения. Сравнить моменты с точными значениями, сделать выводы. Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. ^ Лабораторная работа № 8. Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины. Построение гистограмм. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться создавать модели дискретной случайной величины. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины. Построение гистограмм». Содержание работы: Сгенерировать последовательность случайных чисел, распределенных по нормальному закону распределения. Построить гистограмму. Вычислить основные моменты. Сравнить моменты с точными значениями, сделать выводы. Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. ^ Лабораторная работа № 9. Модели с сосредоточенными и распределенными параметрами. Дескриптивные, оптимизационные, многокритериальные, игровые модели. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться создавать модели с сосредоточенными и распределенными параметрами. Дескриптивные, оптимизационные, многокритериальные, игровые модели. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Модели с сосредоточенными и распределенными параметрами. Дескриптивные, оптимизационные, многокритериальные, игровые модели». Содержание работы: Построить модель бросания монеты. Построить модель бросания кости. Проанализировать результаты. Сделать выводы. Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей. ^ Лабораторная работа № 10. Моделирование систем массового обслуживания. Переход детерминированных систем к хаотическому поведению. Цель работы: Изучение понятия модель, абстрактные модели, научиться моделировать системы массового обслуживания. ^ Рекомендации к самостоятельной работе: Изучить материалы электронного методического пособия (Раздел «Процедуры и функции») Повторить материал лекций по теме: «Моделирование систем массового обслуживания. Переход детерминированных систем к хаотическому поведению». Содержание работы: Построить модель системы массового обслуживания с заданными основными характеристиками (длина очереди, среднее время ожидания). Провести вычислительный эксперимент. Определить характеристики СМО. Сделать выводы. Форма представления отчета: Студент должен продемонстрировать программы на языке Паскаль, показать работу моделей.

Похожие:

	Учебно-методический комплекс по дисциплине "компьютерное моделирование"... Курс компьютерное моделирование предназначен для подготовки будущих учителей с квалификацией "Учитель информатики и математики" к...		Учебно-методический комплекс по дисциплине "компьютерное моделирование"... Курс компьютерное моделирование предназначен для подготовки будущих учителей с квалификацией "Учитель информатики и математики" к...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине "компьютерное моделирование" Курс компьютерное моделирование предназначен для подготовки будущих учителей с квалификацией "Учитель информатики и математики" к...		Учебно-методический комплекс по дисциплине компьютерное моделирование Во 2-ой части курса рассмотрены программные среды, применяемые для построения компьютерных моделей, именно
	Учебно-методический комплекс по дисциплине компьютерное моделирование Во 2-ой части курса рассмотрены программные среды, применяемые для построения компьютерных моделей, именно		Учебно-методический комплекс по дисциплине «Б2» «Компьютерное моделирование» разработан в соответствии с требованиями фгос впо (федеральный или региональный компонент) к обязательному...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине «Б2» «Компьютерное моделирование» разработан в соответствии с требованиями фгос впо (федеральный или региональный компонент) к обязательному...		"компьютерное моделирование электронных приборов" Методические указания... Изучение принципов построения математических моделей физических процессов, лежащих в основе работы электронных приборов, принципов...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине Курс по выбору-20 «Компьютерное моделирование» разработан в соответствии с требованиями фгос впо (федеральный или региональный компонент) к обязательному...		Учебно-методический комплекс по дисциплине Курс по выбору-20 «Компьютерное моделирование» разработан в соответствии с требованиями фгос впо (федеральный или региональный компонент) к обязательному...