Квалиметрия. Варжапетян А.Г. - 119 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

119
момента появления статьи Дж. Неймана и С. Улама в 1948 г. –
первой работы по применению метода МонтеКарло, многие спе
циалисты продолжают называть компьютерное моделирование
(КМ) методами МонтеКарло или статистических испытаний. Это, в
принципе, неверно, так как КМ разделилось на 4 направления (рис.
6.2). М2–1 – методы МонтеКарло или методы вычислительной
математики, использующие методы М1 – 2 с учетом возможнос
тей современных компьютеров. Этими методами можно вычислять
любые, не берущиеся аналитическим путем, многократные интег
ралы, решать системы уравнений. Интересующимся методами вы
числительной математики следует обратиться к многочисленной
литературе.
– М2 – 2 – методы имитационного моделирования (simulation)
(ИМ), для которых характерно воспроизведение на ЭВМ процесса фун
кционирования системы с сохранением его логической структуры и
последовательности его протекания во времени, что позволяет путем
многократного повторения набрать необходимые статистические дан
ные и судить о состоянии объекта в различные моменты времени,
оценивать выходные характеристики, выбирать оптимальное пове
дение или проводить сравнение альтернативных вариантов.
– М2 – 3 – методы статистической обработки данных моделиро
вания на основе методов планирования эксперимента. Имеется
целый ряд хороших монографий, посвященных этим вопросам
(Дж. Кляйнен «Статистические методы в имитационном модели
ровании»; А.Афифи «Статистический анализ. Подход с использо
ванием ЭВМ». Указанные книги переведены на русский язык).
Существующие пакеты ПП по математической статистике кратко
описаны в подразд. 4.3.
– М2 – 4 – комплексы имитационного моделирования, объединя
ющие все названные виды КМ, пользовательский интерфейс, авто
матизированные системы поддержки принимаемых решений и т. д.
Это перспективное развивающееся направление предназначено для
исследования сложных систем (подробнее см. [7]).
Усложнение исследуемых систем привело к резкому усложне
нию их математического описания, что, в свою очередь, приводи
ло к необходимости делать всевозможные упрощающие допуще
ния. При этом возникла опасность ухода от реального представле
ния о системе. Выходом из этого положения являлся либо про
гресс самих математических методов, либо изыскание иных мето
дов описания. Появление мощных современных компьютеров и
возникновение информационных технологий (ИТ) привело ко вто

Страницы