МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ

УДК 511.01

Оразова М.

преподаватель кафедры «Математический анализ» Туркменский государственный университет имени Махтумкули

Йаллыев Х.

преподаватель кафедры «Математический анализ» Туркменский государственный университет имени Махтумкули

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ

Аннотация: в данной статье рассматриваются особенности развития математического учения и их влияние на современную науку. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния выбора направления изучения построения действительных чисел. Даны рекомендации по внедрению разработок в математику.

Ключевые слова: анализ, метод, исследование, системы, математика.

Целью моделирования является процесс изучения объектов на разных уровнях от качественного до точного количественного при сборе информации и разработке моделей.

В математике под методами и моделями понимаются сложные категории, включающие:

метод принятия решений; методы исследования операций; экономико-математические методы; методы экономической кибернетики;

оптимальный метод управления; Прикладная математика в экономике;

Применение прикладной математики в организации производства. Этот список не является исчерпывающим и указывает на широкий спектр математических методов и моделей. В различных источниках, содержание которых соответствует представленной тематике, математические модели и методы рассматриваются в различных сочетаниях.

Практическую демонстрацию указанной идеи можно осуществить, воспользовавшись известным «теоретико-вероятностным» подходом, который представлен в рамках математических моделей широкими категориями, включающими такие понятия, как «вероятность», «случайное событие», «случайное событие». переменная», «Математическое ожидание (среднее) случайной величины», «Дисперсия (рассеяние)» и др. С конца 19 века по начало 20 века был выделен новый объект, то есть коммутационная система телефонной связи, которая подразумевала такие понятия, как «заявка на подключение», «отказ», «таймаут соединения», и «передача».

Математические вероятностные модели процессов в коммутируемых телефонных сетях были разработаны в 1920-х гг. В результате соединения представленных методов и объектов. Автор этой операции А. К. Дзиро. В качестве примера существующих концепций модели можно отметить: "прикладной процесс"; "среднее время ожидания"; "Средняя длина очереди на обслуживание"; разница во времени ожидания; «Вероятность неудачи».

Последующие разработки в этом научном направлении продемонстрировали состоятельность понятийных категорий модели симбиоза, раскрыв ее масштабные конструктивные функции.

В ходе своего развития модель превратилась в метод исследования сложных систем. В качестве примера можно выделить «теорию массового обслуживания», классифицирующие устройства которой уже не считаются составной частью телефонной сети. Терминология и понятийная база приобрели общетеоретический характер. Таким образом, новые модели могут быть организованы путем применения теории массового обслуживания к таким объектам, как производственные процессы, операционные системы, компьютеры, потоки трафика и т. д.

В результате напрашивается очевидный вывод, что метод полностью сформирован там, где разрабатывается однородная модельная совокупность. Степень изученности объекта находится в прямой зависимости от количества разработанных моделей объекта. Двойственность модели, в свою очередь, формирует дуализм моделирующего таксономического аппарата, интегрирующего общие или частные понятия, образованные соответственно «методом» и «объектом».

Иными словами, методы, модели, объекты организуют непрерывную последовательность, а это значит, что существуют различные группы моделей, образованные по специфике их происхождения и применимости. К этим группам относятся:

Модели взаимодействия ранее разработанных методов и новых объектов;

Модели сначала создаются для описания конкретных объектов, а новые модели могут применяться к другим объектам.

Линейное программирование — это математическая дисциплина, посвященная теории и методам решения экстремальных задач на множествах п-мерных векторных пространств, заданных системами линейных уравнений и неравенств.

Целочисленное программирование — это тип линейного программирования, который предполагает, что искомые значения должны быть целыми числами.

Раздел математического программирования, изучающий методы нахождения экстремальных значений функций в пространствах параметров, где все или некоторые переменные являются целыми числами.

Самый простой способ решить задачу целочисленного программирования — свести ее к задаче линейного программирования и проверить, является ли результат целым числом.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Александров, Павел Сергеевич. Введение в теорию множеств и общую топологию / П. С. Александров, В. И. Зайцев, В. В. Федорчук. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2009. - 352 с.

2. Баврин, Иван Иванович. Математический анализ :учебник для педагогических вузов/И. И. Баврин.-М.:Высшая школа,2006.-326с.

3. Беклемишева, Людмила Анатольевна. Сборник задач по аналитической геометрии и линейной алгебре /Л. А. Беклемишева, А. Ю. Петрович, И. А. Чубаров ; под ред. Д. В. Беклемишева.-Изд. 2-е, перераб.-М.:ФИЗМАТЛИТ,2006.-494с.

Orazova M.

Lecturer at the Department of Mathematical Analysis Turkmen State University named after Magtymguly

Yallyev H.

Lecturer at the Department of Mathematical Analysis Turkmen State University named after Magtymguly

MATHEMATICAL MODELS AND THEIR APPLICATION IN DECISION MAKING

Abstract: this article discusses the features of the development of mathematical teaching and their influence on modern science. A cross and comparative analysis of the influence of the choice of the direction of studying the construction of real numbers is carried out. Recommendations for the implementation of developments in mathematics are given.

Keywords: analysis, method, research, systems, mathematics.