Оқу пәнінің тақырыптары бойынша дәріс тезистері «Компьютерлік модельдеу технологиялары»



Pdf көрінісі
бет35/54
Дата01.03.2023
өлшемі1,24 Mb.
#170705
түріПрограмма
1   ...   31   32   33   34   35   36   37   38   ...   54
Байланысты:
Дәріс тезистері Комп.модел.техн. 2018-2019

Бақылау сҧрақтары: 
1.
Модельдеудің компьютерлік технологиясы? 
2.
MathCad программалау ортасы, теңдеулер жүйесін шешуге арналған функциялар жиынтығы. 
3.
Теңдеулер жүйесін матрицалық әдіспен шешу? 
4.
Сызықты емес теңдеулерді итерациялық әдіспен шешу? 
5.
Minerr функциясының қызметі? 
 
Әдебиеттер: 
1.
Девятков, В.В. Имитационное моделирование: Учебное пособие / Н.Б. Кобелев, В.А. 
Половников, В.В. Девятков. - М.: КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 368 c. 
2.
Бродский Ю. И. Лекции по математическому и имитационному моделированию. СПб. Питер, 
Директ-Медиа, 2015. - 240 . 
3.
Орлова, И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: 
Учебное пособие / И.В. Орлова. - М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 389 c. 
4.
Власов, М.П. Моделирование экономических систем и процессов: Учебное пособие / М.П. Власов, 
П.Д. Шимко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 336 c. 
 
Дәріс 12.
Тақырыбы: Эксперименттік деректерді модельдеу. 
Дәрістің мақсаты: 

Эксперименттік деректерді модельдеуде қолданылатын модельдеу тәсілдерімен 
таныстыру. 
Тҥйін сӛздер: 
регрессия функциялары, екі деңгейлі регрессия, Mathcad-тағы кӛп деңгейлі 
интерполяция, 
визуальді компоненттер кітапханасы.
Жоспар: 
1.
Жаратылыстану – техникалық ғылымының салаларында кездесетін эксперименттік нәтижелерді 
программалау ортасында компьютерлік модельдеу тәсілдері.
 
Эксперименттік нәтижелерді ӛңдегенде әдетте сол нәтижелерді y=f(x) ана-литикалық 
тәуелділікпен аппроксимациялау есебі туады. Оны келесі есептеулерде қолдануға болады. Тәжірибе 
деректерін аппроксимациялаудың үш мүмкіншілігі бар. 

Аппроксималаушы функция f(x) барлық тәжірибелік нүктелер арқылы ӛтуі керек. Бұндай 
аппроксимациялау әдісі 
интерполяция 
деп аталады. 

Аппроксималаушы функция тәжірибелік нүктелерді тегістеу керек. Бұндай аппроксимациялау 
әдісі 
регрессия 
немесе 
тегістеу
деп аталады. 

Аппроксималаушы функция жүйелік қателерді алып тастау керек (эксперименттік нәтижелерге 
түскен шулар). Бұндай әдіс тәжірибелік деректерді 
сүзбелеу арқылы тегістеу
деп аталады. 
Жоғарыда айтылған әдістердің ішінен екінші тәсілді қарастыралық. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   31   32   33   34   35   36   37   38   ...   54




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет