- •1. Обработка информации и проблема интерпретации. Роль математического моделирования
- •Основные этапы математического моделирования
- •2. Основные понятия теории систем. Система и системное свойство
- •Понятия, характеризующие функционирование и развитие систем
- •Элемент
- •Подсистема
- •Структура
- •Состояние
- •Поведение
- •Модель функционирования (поведения) системы
- •3. Классификация систем
- •4. Взаимодействие системы с окружающей средой. Метаболизм
- •5. Определение понятия модели. Методы моделирования и классификация моделей
- •6. Математическая и компьютерная модель. Уровень идеализации и принцип минимальности
- •7. Цели моделирования и требования, предъявляемые к модели. Этапы компьютерного моделирования
- •8. Классификация математических и компьютерных моделей
- •Классификация км
- •9. Линейные модели и линейные системы уравнений. Проблемы вырождения и обусловленности
- •10. Интерполяция данных. Формулировка задачи интерполяции. Линейная интерполяция
- •Геометрическая интерпретация
- •11. Интерполяция полиномом и сплайны
- •Интерполяция многочленами
- •Метод решения задачи Полином Лагранжа
- •Полином Ньютона
- •Погрешность интерполирования
- •Выбор узлов интерполяции
- •12. Многомерная интерполяция данных
- •13. Идентификация моделей и задачи аппроксимации. Линейная аппроксимация и линеаризация
- •14. Нелинейная аппроксимация. Аппроксимация функцией произвольного вида. Аппроксимация полиномом
- •15. Нелинейная аппроксимация. Метод вложенных алгоритмов
- •16. Численное дифференцирование. Устойчивость и выбор шага дифференцирования
- •17. Вычисление определенных интегралов. Сравнительная характеристика методов Методы численного интегрирования
- •Интегрирование методом Монте-Карло
- •Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования
- •18. Метод Монте-Карло. Вычисление кратных интегралов
- •19. Моделирование стационарного состояния нелинейных систем
- •20. Моделирование динамики систем. Уравнения переходных процессов
- •Скалярное уравнение динамики системы
- •Векторное уравнение динамики системы
- •21. Моделирования динамики систем и численные методы решения задачи Коши
- •22. Жесткие системы. Неявные методы. Эквидистантный метод
- •23. Использование метода Монте-Карло при построении модели оптической пары "излучатель-приемник".
- •24. Стохастические модели. Получение случайных чисел с заданным распределением.
- •1.4. Моделирование случайных величин с заданным законом распределения
- •1. Метод нелинейного преобразования, обратного функции распределения
- •2. Метод Неймана
- •3. Метод кусочной аппроксимации
- •4. Некоторые специальные методы моделирования случайных величин
- •25. Модель источника случайных воздействий
- •26. Моделирование процессов кристаллизации. Расчет плоского кластера
- •27. Моделирование инерционных систем
- •28. Распределенные системы. Модель зонной печи
23. Использование метода Монте-Карло при построении модели оптической пары "излучатель-приемник".
Рассмотрим оптоэлектронную пару «излучатель-приемник». Оптическим коэффициентом передачи называется отношение
,
где Ф1 - световой поток излучаемый источником, а Ф2 - световой поток, проходящий через активную область фотоприменика.
Будем считать, что активные области излучателя и приемника имеют плоскую форму и лежат в плоскостях, параллельных плоскости xOy и расстояние между ними равно h. Предполагается также, что диаграмма излучания источника и диаграмма чувствительности приемника имеют косинусный тип. Известно, что в таком случае величина коэффициента передачи определяется таким выражением:
, (1)
где D1, D2 - области интегрирования, соответствующие активной поверхности излучате-ля и применика, соответственно;
ds1, ds2 - элементы областей интегрирования,
x1, x2 - координаты элементов интегрирования ds1 и ds2;
S1 - площадь области D1 .
Рассмотрим более конкретный случай. Будем считать, что области излучателя и приемни-ка имеют круглую форму одинакового размера с радиусом r и смещены друг относительно друга в плоскости xOy на расстояние d. Тогда из (1) можно получить следующее равенство:
. (2)
Здесь D = D1 = D2 .
Для вычисления двойного интеграла по поверхности D можно использовать метод Монте-Карло. Рабочая формула будет выглядеть следующим образом:
. (3)
Здесь - i-тый набор случайных чисел, принадлежащих интервалу [-r,+r]. Число успешных испытаний M подсчитывается следующим образом. Испытание считаем успешным, если значение следующего предиката есть истина:
.
24. Стохастические модели. Получение случайных чисел с заданным распределением.
тетр
Рассмотрим оптоэлектронную пару «излучатель-приемник». Оптическим коэффициен-том передачи называется отношение
,
где Ф1 - световой поток излучаемый источником, а Ф2 - световой поток, проходящий через активную область фотоприменика.
Будем считать, что активные области излучателя и приемника имеют плоскую форму и лежат в плоскостях, параллельных плоскости xOy и расстояние между ними равно h. Предполагается также, что диаграмма излучания источника и диаграмма чувствительности приемника имеют косинусный тип. Известно, что в таком случае величина коэффициента передачи определяется таким выражением:
, (1)
где D1, D2 - области интегрирования, соответствующие активной поверхности излучате-ля и применика, соответственно;
ds1, ds2 - элементы областей интегрирования,
x1, x2 - координаты элементов интегрирования ds1 и ds2;
S1 - площадь области D1 .
Рассмотрим более конкретный случай. Будем считать, что области излучателя и приемни-ка имеют круглую форму одинакового размера с радиусом r и смещены друг относительно друга в плоскости xOy на расстояние d. Тогда из (1) можно получить следующее равенство:
. (2)
Здесь D = D1 = D2 .
Для вычисления двойного интеграла по поверхности D можно использовать метод Монте-Карло. Рабочая формула будет выглядеть следующим образом:
. (3)
Здесь - i-тый набор случайных чисел, принадлежащих интервалу [-r,+r]. Число успешных испытаний M подсчитывается следующим образом. Испытание считаем успешным, если значение следующего предиката есть истина:
.