Пособие по подготовке магистерской диссертации для студентов, обучающихся по магистерской программе 551106 "Обеспечение качества и сертификация электронных средств". Крылов В.П. - 19 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВлГУ | Владимир

Составители: 

Рубрика: 

19
екта и предсказанных с помощью модели, которую именуют невязкой.
Чаще всего на практике применяется сумма средних квадратов разно-
стей экспериментальных и предсказанных с помощью модели величин,
усредненная по количеству экспериментальных точек, — среднеквад-
ратичная невязка. Минимум этого критерия свидетельствует о хоро-
шем качестве идентификации. Реже встречается минимаксный крите-
рий, представляющий собой максимальное значение модуля невязки. В
процессе идентификации модели этот критерий также минимизируется.
Еще реже критерий качества формируется на основе корреляцион-
ного отношения — показателя, который стремится к единице, если по-
ведение объекта и модели совпадает.
В работах по теории идентификации отсутствуют общие рекоменда-
ции по формированию как критерия, так и алгоритма идентификации.
Это обстоятельство, однако, не является показателем недостаточного
развития теории. Поиск решения задач идентификации моделей, осо-
бенно нелинейных, приводит исследователя в класс некорректно по-
ставленных математических задач [13]. Успех здесь зависит не толь-
ко от знаний, но и от опыта и интуиции исследователя, степени его
владения исходной (априорной) информацией, искусства выдвижения
и опровержения гипотез о структуре математической модели.
Частным и более формализованным случаем идентификации моде-
лей являются аппроксимация и интерполяция функций, заданных экс-
периментальными данными [1, 9]. Использование сплайнов, представ-
ляющих собой функцию, "сшитую"из полиномиальных "кусков" та-
ким образом, что результирующая функция имеет несколько непрерыв-
ных производных, позволяет решать не только задачи аппроксимации
сложных зависимостей, но и построить эффективные алгоритмы чис-
ленного дифференцирования и интегрирования функций, заданных экс-
периментальными значениями.
2.3.4. Компьютерное моделирование
Его чаще всего называют имитационным, подчеркивая ту или иную
степень приближения к реальному объекту. Компьютерное моделиро-
вание позволяет визуализировать математический эсперимент, в целом
                                                               19
екта и предсказанных с помощью модели, которую именуют невязкой.
Чаще всего на практике применяется сумма средних квадратов разно-
стей экспериментальных и предсказанных с помощью модели величин,
усредненная по количеству экспериментальных точек, — среднеквад-
ратичная невязка. Минимум этого критерия свидетельствует о хоро-
шем качестве идентификации. Реже встречается минимаксный крите-
рий, представляющий собой максимальное значение модуля невязки. В
процессе идентификации модели этот критерий также минимизируется.
    Еще реже критерий качества формируется на основе корреляцион-
ного отношения — показателя, который стремится к единице, если по-
ведение объекта и модели совпадает.
    В работах по теории идентификации отсутствуют общие рекоменда-
ции по формированию как критерия, так и алгоритма идентификации.
Это обстоятельство, однако, не является показателем недостаточного
развития теории. Поиск решения задач идентификации моделей, осо-
бенно нелинейных, приводит исследователя в класс некорректно по-
ставленных математических задач [13]. Успех здесь зависит не толь-
ко от знаний, но и от опыта и интуиции исследователя, степени его
владения исходной (априорной) информацией, искусства выдвижения
и опровержения гипотез о структуре математической модели.
    Частным и более формализованным случаем идентификации моде-
лей являются аппроксимация и интерполяция функций, заданных экс-
периментальными данными [1, 9]. Использование сплайнов, представ-
ляющих собой функцию, "сшитую"из полиномиальных "кусков" та-
ким образом, что результирующая функция имеет несколько непрерыв-
ных производных, позволяет решать не только задачи аппроксимации
сложных зависимостей, но и построить эффективные алгоритмы чис-
ленного дифференцирования и интегрирования функций, заданных экс-
периментальными значениями.


2.3.4.   Компьютерное моделирование

   Его чаще всего называют имитационным, подчеркивая ту или иную
степень приближения к реальному объекту. Компьютерное моделиро-
вание позволяет визуализировать математический эсперимент, в целом

Страницы