🗊Презентация Классификация математических моделей

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Классификация математических моделей, слайд №1Классификация математических моделей, слайд №2Классификация математических моделей, слайд №3Классификация математических моделей, слайд №4Классификация математических моделей, слайд №5Классификация математических моделей, слайд №6Классификация математических моделей, слайд №7Классификация математических моделей, слайд №8Классификация математических моделей, слайд №9Классификация математических моделей, слайд №10Классификация математических моделей, слайд №11Классификация математических моделей, слайд №12Классификация математических моделей, слайд №13Классификация математических моделей, слайд №14Классификация математических моделей, слайд №15Классификация математических моделей, слайд №16Классификация математических моделей, слайд №17Классификация математических моделей, слайд №18

Содержание

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Классификация математических моделей. Доклад-сообщение содержит 18 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1





Классификация математических моделей
Описание слайда:
Классификация математических моделей

Слайд 2





Математические модели в зависимости от методов исследования подразделяются на аналитические и алгоритмические
Математические модели в зависимости от методов исследования подразделяются на аналитические и алгоритмические
Аналитическая модель это формула, представляющая математические зависимости, например в экономике показывающая, что результаты (выходы) находятся в функциональной зависимости от затрат (входов). В самом общем виде ее можно записать так: U = f(x). Здесь x — совокупность (вектор) выходов, f — функция, которая в случае, если она известна, может быть раскрыта в явной форме. 
Алгоритмическая модель или алгоритм – это разновидность информационной модели, где содержится описание последовательности действий (план), строгое исполнение которых приводит к  решению поставленной задачи за конечное число шагов.
Описание слайда:
Математические модели в зависимости от методов исследования подразделяются на аналитические и алгоритмические Математические модели в зависимости от методов исследования подразделяются на аналитические и алгоритмические Аналитическая модель это формула, представляющая математические зависимости, например в экономике показывающая, что результаты (выходы) находятся в функциональной зависимости от затрат (входов). В самом общем виде ее можно записать так: U = f(x). Здесь x — совокупность (вектор) выходов, f — функция, которая в случае, если она известна, может быть раскрыта в явной форме. Алгоритмическая модель или алгоритм – это разновидность информационной модели, где содержится описание последовательности действий (план), строгое исполнение которых приводит к  решению поставленной задачи за конечное число шагов.

Слайд 3





Аналитические модели в свою очередь подразделяются на: Алгебраические и Приближенные 
Аналитические модели в свою очередь подразделяются на: Алгебраические и Приближенные 
В алгебраической модели, обычно называемой клеточной или мозаичной моделью, пространство представляется как двумерный бесконечный массив одинаковых квадратных клеток, а время по предположению изменяется дискретно. 
Приближенная модель это модель находящаяся в отношении приближенного подобия к моделируемому объекту.
Описание слайда:
Аналитические модели в свою очередь подразделяются на: Алгебраические и Приближенные Аналитические модели в свою очередь подразделяются на: Алгебраические и Приближенные В алгебраической модели, обычно называемой клеточной или мозаичной моделью, пространство представляется как двумерный бесконечный массив одинаковых квадратных клеток, а время по предположению изменяется дискретно. Приближенная модель это модель находящаяся в отношении приближенного подобия к моделируемому объекту.

Слайд 4





Алгоритмические модели бывают Численные и Имитационные 
Алгоритмические модели бывают Численные и Имитационные 
Имитационная модель - алгоритмическая модель, отражающая поведение исследуемого объекта во времени при задании внешних воздействий на объект. Примерами имитационных моделей могут служить модели динамических объектов в виде систем массового обслуживания, заданные в алгоритмической форме. 
Описание слайда:
Алгоритмические модели бывают Численные и Имитационные Алгоритмические модели бывают Численные и Имитационные Имитационная модель - алгоритмическая модель, отражающая поведение исследуемого объекта во времени при задании внешних воздействий на объект. Примерами имитационных моделей могут служить модели динамических объектов в виде систем массового обслуживания, заданные в алгоритмической форме. 

Слайд 5





Компьютерная модель или численная модель — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем. 
Компьютерная модель или численная модель — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем.
Описание слайда:
Компьютерная модель или численная модель — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем. Компьютерная модель или численная модель — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем.

Слайд 6





Математические модели подразделяются по цели моделирования на 5 видов: 
Математические модели подразделяются по цели моделирования на 5 видов: 
1. Дескриптивные
2. Оптимизационные
3. Многокритериальные
4. Игровые
5. Имитационные
Описание слайда:
Математические модели подразделяются по цели моделирования на 5 видов: Математические модели подразделяются по цели моделирования на 5 видов: 1. Дескриптивные 2. Оптимизационные 3. Многокритериальные 4. Игровые 5. Имитационные

Слайд 7





Дескриптивные модели (описательные) описывают моделируемые объекты и явления и как бы фиксируют сведения человека о них. 
Дескриптивные модели (описательные) описывают моделируемые объекты и явления и как бы фиксируют сведения человека о них. 
Например: Моделируя движение кометы, вторгшейся в Солнечную систему, описываются (предсказываются) траектория ее полета, расстояние, на котором она пройдет от Земли и т. д. Никаких возможностей повлиять на движение кометы, что-то изменить нет.
Оптимизационные модели служат для поиска наилучших решений при соблюдении определенных условий и ограничений. В этом случае в модель входит один или несколько параметров, доступных влиянию человека, например, известная задача коммивояжера, оптимизируя его маршрут, можно снизить стоимость перевозок.
Многокритериальные модели служат для оптимизации процесса по нескольким параметрам сразу. Например, зная цены на продукты и потребность человека в пище, можно организовать питание больших групп людей (в армии, летнем лагере и др.) как можно полезнее и как можно дешевле. Ясно, что эти цели, вообще говоря, совсем не совпадают, т.е. при моделировании будет несколько критериев, между которыми надо искать баланс.
Описание слайда:
Дескриптивные модели (описательные) описывают моделируемые объекты и явления и как бы фиксируют сведения человека о них. Дескриптивные модели (описательные) описывают моделируемые объекты и явления и как бы фиксируют сведения человека о них. Например: Моделируя движение кометы, вторгшейся в Солнечную систему, описываются (предсказываются) траектория ее полета, расстояние, на котором она пройдет от Земли и т. д. Никаких возможностей повлиять на движение кометы, что-то изменить нет. Оптимизационные модели служат для поиска наилучших решений при соблюдении определенных условий и ограничений. В этом случае в модель входит один или несколько параметров, доступных влиянию человека, например, известная задача коммивояжера, оптимизируя его маршрут, можно снизить стоимость перевозок. Многокритериальные модели служат для оптимизации процесса по нескольким параметрам сразу. Например, зная цены на продукты и потребность человека в пище, можно организовать питание больших групп людей (в армии, летнем лагере и др.) как можно полезнее и как можно дешевле. Ясно, что эти цели, вообще говоря, совсем не совпадают, т.е. при моделировании будет несколько критериев, между которыми надо искать баланс.

Слайд 8





Игровые модели могут иметь отношение не только к детским играм (в том числе и компьютерным), но и к вещам весьма серьезным. Например, полководец перед сражением в условиях наличия неполной информации о противостоящей армии должен разработать план: в каком порядке вводить в бой те или иные части и т.д., учитывая и возможную реакцию противника. Есть специальный достаточно сложный раздел современной математики - теория игр, изучающий методы принятия решений в условиях неполной информации.
Игровые модели могут иметь отношение не только к детским играм (в том числе и компьютерным), но и к вещам весьма серьезным. Например, полководец перед сражением в условиях наличия неполной информации о противостоящей армии должен разработать план: в каком порядке вводить в бой те или иные части и т.д., учитывая и возможную реакцию противника. Есть специальный достаточно сложный раздел современной математики - теория игр, изучающий методы принятия решений в условиях неполной информации.
Имитационные модели, в которых модель более или менее полно и достоверно подражает некоторому реальному процессу, т.е. имитирует его. Например, моделирование движения молекул в газе, когда каждая молекула представляется в виде шарика, и задаются условия поведения этих шариков при столкновении друг с другом и со стенками (например, абсолютно упругий удар); при этом не нужно использовать никаких уравнений движения.
Описание слайда:
Игровые модели могут иметь отношение не только к детским играм (в том числе и компьютерным), но и к вещам весьма серьезным. Например, полководец перед сражением в условиях наличия неполной информации о противостоящей армии должен разработать план: в каком порядке вводить в бой те или иные части и т.д., учитывая и возможную реакцию противника. Есть специальный достаточно сложный раздел современной математики - теория игр, изучающий методы принятия решений в условиях неполной информации. Игровые модели могут иметь отношение не только к детским играм (в том числе и компьютерным), но и к вещам весьма серьезным. Например, полководец перед сражением в условиях наличия неполной информации о противостоящей армии должен разработать план: в каком порядке вводить в бой те или иные части и т.д., учитывая и возможную реакцию противника. Есть специальный достаточно сложный раздел современной математики - теория игр, изучающий методы принятия решений в условиях неполной информации. Имитационные модели, в которых модель более или менее полно и достоверно подражает некоторому реальному процессу, т.е. имитирует его. Например, моделирование движения молекул в газе, когда каждая молекула представляется в виде шарика, и задаются условия поведения этих шариков при столкновении друг с другом и со стенками (например, абсолютно упругий удар); при этом не нужно использовать никаких уравнений движения.

Слайд 9





Математические модели по отношению к своим параметрам подразделяются: 
Математические модели по отношению к своим параметрам подразделяются: 
По форме
По размерности
В отношении времени
Исходя из природы
Описание слайда:
Математические модели по отношению к своим параметрам подразделяются: Математические модели по отношению к своим параметрам подразделяются: По форме По размерности В отношении времени Исходя из природы

Слайд 10





В отношении времени математические модели бывают: Динамические и Статические
В отношении времени математические модели бывают: Динамические и Статические
Динамическая модель это модель, описывающая изменение (динамику) состояний объекта. Динамическая модель может включать в себя описание этапов или фаз или диаграмму состояний подсистем.
Статические модели (модели статики) отражают функцию системы - конкретное состояние реальной или проектируемой системы (своего рода ее мгновенную фотографию).
Описание слайда:
В отношении времени математические модели бывают: Динамические и Статические В отношении времени математические модели бывают: Динамические и Статические Динамическая модель это модель, описывающая изменение (динамику) состояний объекта. Динамическая модель может включать в себя описание этапов или фаз или диаграмму состояний подсистем. Статические модели (модели статики) отражают функцию системы - конкретное состояние реальной или проектируемой системы (своего рода ее мгновенную фотографию).

Слайд 11





По размерности модели подразделяются на: 
По размерности модели подразделяются на: 
1. Векторы
2. Числа
3. Смешанные
4. Непрерывные
5. Дискретные
Описание слайда:
По размерности модели подразделяются на: По размерности модели подразделяются на: 1. Векторы 2. Числа 3. Смешанные 4. Непрерывные 5. Дискретные

Слайд 12





Векторная модель — в информационном поиске представление коллекции документов векторами из одного общего для всей коллекции векторного пространства.
Векторная модель — в информационном поиске представление коллекции документов векторами из одного общего для всей коллекции векторного пространства.
Числовая модель — математическая модель, основными элементами которой являются конкретные численные значения характеристик моделируемой системы, объекта.
Непрерывная модель это модель, которая содержит непрерывные величины. 
Непрерывной величиной называют случайную величину, которая в результате испытания принимает все значения из некоторого числового промежутка. Число возможных значений непрерывной величины бесконечно. Пример непрерывной случайной величины: измерение скорости перемещения любого вида транспорта или температуры в течение конкретного интервала времени.
Описание слайда:
Векторная модель — в информационном поиске представление коллекции документов векторами из одного общего для всей коллекции векторного пространства. Векторная модель — в информационном поиске представление коллекции документов векторами из одного общего для всей коллекции векторного пространства. Числовая модель — математическая модель, основными элементами которой являются конкретные численные значения характеристик моделируемой системы, объекта. Непрерывная модель это модель, которая содержит непрерывные величины. Непрерывной величиной называют случайную величину, которая в результате испытания принимает все значения из некоторого числового промежутка. Число возможных значений непрерывной величины бесконечно. Пример непрерывной случайной величины: измерение скорости перемещения любого вида транспорта или температуры в течение конкретного интервала времени.

Слайд 13





Дискретная модель — математическая модель, все переменные и параметры которой являются дискретными величинами.
Дискретная модель — математическая модель, все переменные и параметры которой являются дискретными величинами.
Величина называется дискретной, если ее множество значений не более чем счетно, т.е. конечно или счётно.
Описание слайда:
Дискретная модель — математическая модель, все переменные и параметры которой являются дискретными величинами. Дискретная модель — математическая модель, все переменные и параметры которой являются дискретными величинами. Величина называется дискретной, если ее множество значений не более чем счетно, т.е. конечно или счётно.

Слайд 14





Смешанная модель это математическое уравнение, описывающее влияние отдельных факторов на варианты результирующего признака. Смешанные модели применяются для прогноза племенных качеств животных, оценки эффективности скрещивания, оценки влияния отдельных показателей на хозяйственно-полезный признак, определения генетических трендов в популяциях животных и т.д.
Смешанная модель это математическое уравнение, описывающее влияние отдельных факторов на варианты результирующего признака. Смешанные модели применяются для прогноза племенных качеств животных, оценки эффективности скрещивания, оценки влияния отдельных показателей на хозяйственно-полезный признак, определения генетических трендов в популяциях животных и т.д.
Общий вид уравнения в векторной форме: у =Xb+Zu+e,
где у — результирующий признак (удой, содержание в молоке жира и белка, высота в холке, живая масса и т.д.);
X и Z — матрицы, состоящие из нулей и единиц, которые идентифицируют наличие ("i") или отсутствие ("О") наблюдения в конкретной градации фиксированного или случайного эффекта;
b — фиксированный эффект ("стадо — год — сезон", генетическая группа, порода, номер лактации, линия и т.д.);
и — случайный (рандомизированный) эффект (производитель, корова и т.д.);
е — остаточный эффект модели.
Описание слайда:
Смешанная модель это математическое уравнение, описывающее влияние отдельных факторов на варианты результирующего признака. Смешанные модели применяются для прогноза племенных качеств животных, оценки эффективности скрещивания, оценки влияния отдельных показателей на хозяйственно-полезный признак, определения генетических трендов в популяциях животных и т.д. Смешанная модель это математическое уравнение, описывающее влияние отдельных факторов на варианты результирующего признака. Смешанные модели применяются для прогноза племенных качеств животных, оценки эффективности скрещивания, оценки влияния отдельных показателей на хозяйственно-полезный признак, определения генетических трендов в популяциях животных и т.д. Общий вид уравнения в векторной форме: у =Xb+Zu+e, где у — результирующий признак (удой, содержание в молоке жира и белка, высота в холке, живая масса и т.д.); X и Z — матрицы, состоящие из нулей и единиц, которые идентифицируют наличие ("i") или отсутствие ("О") наблюдения в конкретной градации фиксированного или случайного эффекта; b — фиксированный эффект ("стадо — год — сезон", генетическая группа, порода, номер лактации, линия и т.д.); и — случайный (рандомизированный) эффект (производитель, корова и т.д.); е — остаточный эффект модели.

Слайд 15





В зависимости от природы модели бывают Детерминированные и Неопределенные 
В зависимости от природы модели бывают Детерминированные и Неопределенные 
Детерминированные модели - это такие модели, в которых стремятся воспроизвести как можно точнее фактическое строение и свойства объектов.
Описание слайда:
В зависимости от природы модели бывают Детерминированные и Неопределенные В зависимости от природы модели бывают Детерминированные и Неопределенные Детерминированные модели - это такие модели, в которых стремятся воспроизвести как можно точнее фактическое строение и свойства объектов.

Слайд 16





Неопределенные модели подразделяются на: 
Неопределенные модели подразделяются на: 
1. Стохастические
2. Интервальные
3. Нечеткие
4. Случайные
Описание слайда:
Неопределенные модели подразделяются на: Неопределенные модели подразделяются на: 1. Стохастические 2. Интервальные 3. Нечеткие 4. Случайные

Слайд 17





Стохастическая модель - математическая модель, учитывающая факторы случайной природы.
Стохастическая модель - математическая модель, учитывающая факторы случайной природы.
Нечеткие модели базируются на понятии нечёткого множества, как объекта с функцией принадлежности элемента к множеству, принимающей любые значения в интервале , а не только 0 или 1. На основе этого понятия вводятся различные логические операции над нечёткими множествами и формулируется понятие лингвистической переменной, в качестве значений которой выступают нечёткие множества.
Описание слайда:
Стохастическая модель - математическая модель, учитывающая факторы случайной природы. Стохастическая модель - математическая модель, учитывающая факторы случайной природы. Нечеткие модели базируются на понятии нечёткого множества, как объекта с функцией принадлежности элемента к множеству, принимающей любые значения в интервале , а не только 0 или 1. На основе этого понятия вводятся различные логические операции над нечёткими множествами и формулируется понятие лингвистической переменной, в качестве значений которой выступают нечёткие множества.

Слайд 18





Спасибо за внимание!
Спасибо за внимание!
Описание слайда:
Спасибо за внимание! Спасибо за внимание!



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию