Computer simulation is one of effective methods for the study of Informatics

COMPUTER SIMULATION IS ONE OF EFFECTIVE METHODS FOR THE STUDY OF INFORMATICS Zharzhanova Zh.K. (Republic of Kazakhstan) Email: Zharzhanova558@scientifictext.ru

Zharzhanova Zhainagul Kuandykovna - Teacher of computer science, CHROMTAU GYMNASIUM № 6, CHROMTAU, REPUBLIC OF KAZAKHSTAN

Abstract:M omputer simulation and computational experiment can reduce the study of "non-mathematical" object to the solution of a mathematical problem. This opens up the possibility of using a well-developed mathematical apparatus in combination with powerful computing technology to study it. The application of mathematics and computer for the knowledge of the laws of the real world and their use in practice is based on this. The construction of a computer model is based on abstraction from the specific nature of the phenomena or the studied object-the original and consists of two stages - first the creation of a qualitative and then a quantitative model.

Keywords: modeling, computer, programming environment.

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - ОДИН ИЗ ЭФФЕКТИВНЫХ МЕТОДОВ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ИНФОРМАТИКИ Жаржанова Ж.К.

Жаржанова Жайнагуль Куандыковна - учитель информатики, Хромтауская гимназия № 6, г. Хромтау, Республика Казахстан

Аннотация: компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент позволяют свести исследование «нематематического» объекта к решению математической задачи. Этим самым открывается возможность использования для его изучения хорошо разработанного математического аппарата в сочетании с мощной вычислительной техникой. Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов - сначала создание качественной, а затем и количественной модели.

Ключевые слова: моделирование, компьютер, среда программирования.

Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить вычислительные эксперименты, в тех случаях, когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий.

Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма, воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций [1].

Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов - сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т.д.

Итак, к основным этапам компьютерного моделирования относятся:

1. Постановка задачи, определение объекта моделирования:

2. Анализ и исследование системы:

3. Формализация, то есть переход к математической модели, создание алгоритма:

4. Программирование: выбор языка программирования или прикладной среды для моделирования

5. Анализ и интерпретация результатов: доработка программы или модели в случае необходимости.

Существует множество программных комплексов и сред, которые позволяют проводить построение и исследование моделей:

Текстовые редакторы, Среды программирования, Электронные таблицы, Математические пакеты, HTML-редакторы, СУБД и др. [2].

Моделирование в среде программирование включает в себя основные этапы компьютерного моделирования. На этапе построения информационной модели и алгоритма необходимо определить, какие величины являются входными параметрами, а какие - результатами, а также определить тип этих величин. При необходимости составляется алгоритм в виде блок-схемы, который записывается на выбранном языке программирования. После этого проводится вычислительный эксперимент. Компьютерный эксперимент обязательно включает в себя анализ полученных результатов, на основании которого могут корректироваться все этапы решения задачи (математическая модель, алгоритм, программа). Одним из важнейших этапов является тестирование алгоритма и программы. Тестирование - это проверка правильности работы программы в целом, либо составных её частей. В процессе тестирования проверяется работоспособность программы, не содержащей явных ошибок.

Программу можно считать правильной, если для выбранной системы тестовых исходных данных во всех случаях получаются правильные результаты [5]. Моделирование в электронных таблицах охватывает очень широкий класс задач в разных предметных областях. Электронные таблицы -универсальный инструмент, позволяющий быстро выполнить трудоемкую работу по расчету и пересчету количественных характеристик объекта. При моделировании с использованием электронных таблиц алгоритм решения задачи несколько трансформируется, скрываясь за необходимостью разработки вычислительного интерфейса. Сохраняется этап отладки, включающий устранение ошибок данных, в связях между ячейками, в вычислительных формулах. Возникают также дополнительные задачи: работа над удобством представления на экране и, если необходим вывод полученных данных на бумажные носители, над их размещением на листах. Процесс моделирования в электронных таблицах выполняется по общей схеме: определяются цели, выявляются характеристики и взаимосвязи и составляется математическая модель. Характеристики модели обязательно определяются по назначению: исходные (влияющие на поведение модели), промежуточные и то, что требуется получить в результате. Иногда представление объекта дополняется схемами, чертежами. Для наглядного отображения зависимости результатов расчетов от исходных данных используют диаграммы и графики.

Моделирование в среде СУБД обычно преследует следующие цели:

- хранение информации и своевременное ее редактирование;

- упорядочение данных по некоторым признакам;

- создание различных критериев выбора данных;

- удобное представление отобранной информации.

В процессе разработки модели на основе исходных данных формируется структура будущей базы данных. Описываемые характеристики и их типы сводятся в таблицу. Количество столбцов таблицы определяется количеством параметров объекта (поля таблицы). Количество строк (записи таблицы) соответствует количеству строк описываемых однотипных объектов. Реальная база данных может иметь не одну, а несколько таблиц, связанных между собой. Эти таблицы описывают объекты, входящие в некоторую систему. После определения и задания структуры базы данных в компьютерной среде переходят к ее наполнению.

В ходе эксперимента происходит сортировка данных, поиск и фильтрация, создание расчетных полей. Компьютерная информационная панель предоставляет возможность создания различных экранных форм и форм для вывода информации в печатном виде - отчетов. Каждый отчет содержит информацию, отвечающую цели конкретного эксперимента. Он позволяет группировать информацию по заданным признакам, в любом порядке, с введением итоговых полей расчета. Если полученные результаты не соответствуют планируемым, можно провести дополнительные эксперименты с изменением условий сортировки и поиска данных. Если появляется необходимость изменить базу данных можно скорректировать ее структуру: изменять, добавлять и удалять поля. В результате появляется новая модель.

Список литературы / References

1. Колупаева С.Н. Математическое и компьютерное моделирование. Учебное пособие. Томск.

Школьный университет, 2008. 208 с.

2. Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Информатика. Учебное пособие. М.: Центр «Академия», 2000.

816 с.

3. ПоселовД.А. Информатика. Энциклопедический словарь. М.: Педагогика-Пресс, 1994. 648 с.

4. Официальный сайт издательства «Открытые Системы». Интернет университет информационных технологий. [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.intuit.ru/ (дата обращения: 05.10.2010).

5. Официальный русскоязычный сайт разработчиков WikiMedia. Интернет-энциклопедия Wikipedia. [Электронный ресурс]. Режим доступа: ru.wikipedia.org/wiki/Численное_моделирование/ (дата обращения: 5.10.2010).

ALGORITHMS FOR SUSTAINABLE ADAPTIVE EVALUATION OF THE STATE OF THE STOCHASTIC CONTROL OBJECTS Kodirov D.T. (Republic of Uzbekistan) Email: Kodirov558@scientifictext.ru

Kodirov Dilmurod Tukhtasunovich — Applicant, DEPARTMENT INFORMATION PROCESSING SYSTEMS AND MANAGEMENT, TASHKENT STATE TECHNICAL UNIVERSITY, TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: the problems of constructing algorithms for sustainable adaptive estimation of the state of stochastic control objects are considered. To improve the quality of filtering, regular adaptive assessment methods are used. These algorithms allow synthesized algorithms for adaptive estimation of the state of controlled objects in the presence of uncertain parameters, which allow decomposing the estimation problem, increasing the computational stability of algorithms, and reducing the amount of computational costs. Keywords: state of a stochastic control object, adaptive estimation, stable algorithms.

АЛГОРИТМЫ УСТОЙЧИВОГО АДАПТИВНОГО ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ Кодиров Д.Т.

Кодиров Дилмурод Тухтасунович — соискатель, кафедра систем обработки информации и управления, Ташкентский государственный технический университет, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: рассматриваются вопросы построения алгоритмов устойчивого адаптивного оценивания состояния стохастических объектов управления. Для повышения качества фильтрации используются методы регулярного адаптивного оценивания. Приведенные алгоритмы позволяют синтезировть алгоритмы адаптивного оценивания состояния управляемых объектов при наличии неопределенных параметров, позволяющих декомпозировать задачу оценивания, повысить вычислительную устойчивость алгоритмов, и сократить объем вычислительных затрат. Ключевые слова: состояние стохастического объекта управления, адаптивное оценивание, устойчивые алгоритмы.

The theory of optimum filtration is more fully developed now for conditions when statistical characteristics of signals and hindrances at creation of the filter are known precisely. However in practice at the solution of specific objectives of automation and management of technological objects these conditions often are not satisfied as there is an aprioristic uncertainty of characteristics of messages and hindrances. It interferes with creation of optimum filters and achievement of extreme accuracy of filtration. In literature the set of approaches to creation of adaptive filters and various algorithms of adaptive filtration received on their basis are described [1, 2]. One of the most effective methods of synthesis of adaptive and suboptimal filters is based on estimation methods with use of Gaussian approximation of a posteriori density of probability of a required vector of a state. However at practical applications the quality of filtration brought by these algorithms not always is acceptable. It is caused by the fact that at a task of the model of an object of management used in a filtration algorithm inevitably there are mistakes. For overcoming action of the specified reasons there is a need of development of effective modifications of the recurrent of the filters Kalman type answering, in particular, to regularization methods incorrectly of objectives. In this regard development of algorithms of regular adaptive estimation of a condition of stochastic objects of management on the basis of methods of the theory of conditional and Gaussian filtration is represented relevant.