Автор работы: Пользователь скрыл имя, 02 Июня 2015 в 20:08, дипломная работа
Современное развитие науки характеризуется потребностью сложного изучения всевозможных сложных процессов и явлений – физических, химических, биологических, экономических, социальных и других. Происходит значительное увеличение темпов математизации и расширение ее области действия. Теории математики широко применяются в других науках, казалось бы совершенно от нее далеких – лингвистике, юриспруденции. Это вызвано естественным процессом развития научного знания, который потребовал привлечения нового и более совершенного математического аппарата, проявлением новых разделов математики, а также кибернетики, вычислительной техники и так далее, что значительно увеличило возможности ее применения.
Более точное математическое описание процессов и явлений, вызванное потребностями современной науки, приводит к появлению сложных систем интегральных, дифференциальных, интегральных, трансцендентных уравнений и неравенств, которые не удается решить аналитическими методами в явном виде. Для решения таких задач приходится прибегать к вычислительным алгоритмам, использовать какие-либо бесконечные процессы, сходящиеся к конечному результату. Приближенное решение задачи получается при выполнении определенного числа шагов.
Список обозначений ко всей выпускной работе 3
Реферат на тему «Применение информационных технологий при изучении случайных процессов 4
Введение 4
Глава 1. Обзор литературы 5
Глава 2. Возможности математических пакетов для исследования случайных процессов 6
Глава 3. Примеры использования математических пакетов при исследовании случайных процессов 9
Глава 4. Обсуждение результатов 17
Заключение 17
Список литературы к реферату 18
Предметный указатель к реферату 19
Интернет ресурсы в предметной области исследования 20
Действующий личный сайт в WWW 21
Граф научных интересов 22
Список литературы к выпускной работе 23
В подпакете DescriptiveStatistics сосредоточены наиболее важные функции по статистике распределений:
Статистические пакеты находят свое широкое применение в основном в стандартных задачах статистики и облегчают вычисление, часто они полностью освобождают пользователя от математических вычислений, такие пакеты полезны только при подсчетах огромных объемов данных. Но в научно-исследовательских математических работах такие вычисления носят только вспомогательный характер и не составляют главную сложность задачи. Поэтому при выборе пакета для изучения случайных процессов следует обратить внимание на универсальные математические пакеты.
Универсальные математические пакеты имеют достаточно большой набор функций для работы со случайными процессами, во всех из них реализованы качественные алгоритмы генерации случайных величин по заданному распределению. Специализированные библиотеки предоставляют также возможность использовать готовые алгоритмы для некоторых узкоспециализированных задач, но для реальных научно-исследовательских задач в области случайных процессов готовых функций практически нет. В этом случае при выборе пакета стоит обращать внимание на удобство использования готовых функций, удобство написания функций, наличие хороших возможностей визуализации и личный опыт написания программ в каждом из рассматриваемых пакетов. В среде Matlab больший набор функций, а Matlab Simulink предоставляет отличные возможности визуализации. Поэтому пакет Matlab наиболее предназначен для работы со случайными процессами, но использование остальных универсальных пакетов также может быть весьма продуктивно.
В данной работе изучается возможности универсальных математических пакетов при изучении случайных процессов. Можно отметить, что все основные математические пакеты имеют достаточное количество функций для моделирования и изучения случайных процессов. В данной работе подробно не рассматриваются узкоспециализированные статистические пакеты, но при решении экономических задач они могут очень плодотворно использоваться. Из рассмотренных пакетов пакет Matlab имеет самый широкий выбор инструментов для изучения случайных процессов, но при выборе универсального математического пакета имеет смысл также принимать во внимание личный опыт в его использовании.
http://tatsiana-ch.narod.ru/
магистранта Чайковской Т. В. механико-математический факультет
Специальность математика
Смежные специальности
|
Основная специальность
|
Сопутствующие специальности
|
Пример. Выполнить моделирование процесса броуновского движения, используя пакет Mathematica.
Решение.
Подключаем пакет, включающий в себя функции по работе с нормальным распределением:
<< Statistics`NormalDistribution`
Задаем нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и дисперсией 0.1:
ndist = NormalDistribution[0, 0.1]
Строим график плотности данного распределения:
pdf = PDF[ndist, x]
Plot[pdf, {x, -3, 3}, {PlotRange -> {{-1, 1}, {0, 5}}}]
Строим график функции распределения данного случайного процесса:
cdf = CDF[ndist, x]
Plot[cdf, {x, -3, 3}, {PlotRange -> {{-1, 1}, {0, 1}}}]
Генерируем вектор случайных отклонений:
randPos = RandomArray[ndist, 50]
По случайному вектору высчитываем положения частицы в пространстве:
prevPosition = 0
positions = Table[{i*0.1, prevPosition = prevPosition + randPos[[i]]}, {i, 1, \
50}]
Строим траекторию движения частицы:
Траектория движения частицы при следующем запуске программы:
Траектории движения частицы на большем интервале времени:
http://tatsiana-ch.narod.ru/
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Информация о работе Применение информационных технологий при изучении случайных процессов