Моделирование - физическая система
Cтраница 1
Моделирование физической системы с помощью аналоговой вычислительной машины требует предварительного составления уравнений, описывающих поведение этой системы, а затем разработки схемы набора этих уравнений на моделирующей установке из решающих блоков. Если задача достаточно сложна, то указанные этапы подготовки ее к решению оказываются утомительными и трудоемкими. [1]
При моделировании физической системы с модельным гамильтонианом (4.48), необходимо более внимательно рассмотреть фактор т в зависимости от таких параметров, как температура. [2]
 |
Примеры моделирования уравнений Лапласа и Пуассона. [3] |
Таким образом, моделирование физической системы сводится к построению уравнений, описывающих систему, аппроксимации этих уравнений соотношениями, удобными для численного анализа, и вычислению приближенных искомых значений функций. Рассмотрим два метода моделирования уравнений в частных производных: метод конечных разностей и метод аналогового электронного моделирования. [4]
 |
Условное обозначение блока переменного коэффициента. [ IMAGE ] - 4. Условное обозначение блока запаздывания. [5] |
Блок запаздывания используется при моделировании физических систем, в которых величина, поступающая на вход системы, воспроизводится на выходе через конечный промежуток времени, называемый временем запаздывания Дг; применяется, например, при моделировании транспортного запаздывания в технологических схемах. [6]
 |
Физические состояния, используемые в различных типах цифровой логики и запоминающих устройств для представления двоичных цифр. [7] |
Электронные аналоговые вычислительные машины чаще всего используются для моделирования физических систем, описываемых сложными дифференциальными уравнениями. [8]
Применение метода моделирования к познанию сложных систем существенно отличается от моделирования простых физических систем. Одним из самых значительных достижений в области теории сложных систем, полученных за последние десятилетия, является доказательство того принципа, что практически не может быть создано формальной знаковой модели, описывающей систему в целом с необходимой для целей исследователя точностью. [9]
Из-за существующего на сегодняшний день ограничения памяти компьютеров только лишь некоторые алгоритмы могут быть использованы для моделирования физических систем. Кроме того, часть методов требует многих итераций для получения решения. [10]
Правила моделирования, которые я бы хотел иметь, - такие, что число элементов компьютера, необходимое для моделирования большой физической системы, было бы пропорционально только пространственно-временному объему физической системы. [11]
Выше уже отмечалось, что наибольшую сложность, существенно затрудняющую анализ человеческого фактора, представляет построение адекватной модели человека - оператора. В этой области, по утверждению ряда зарубежных авторов [14, 20, 51, 54], наметилось несколько заслуживающих внимания направлений, среди которых следует прежде всего отметить: метод спектрального анализа и метод отслеживания параметров ( эти два метода основываются на аналогиях моделирования других физических систем), а также метод оценки эффективности оператора и метод эвристических моделей. [12]
Эта часть книги написана сжато, языком, понятным специалистам, но, по-видимому, слишком лаконичным для инженера-технолога. Очень кратко излагаются идеи моделирования физических систем и возможности использования для этого аналоговых машин. Совершенно справедливо отмечается, что цифровые машины лучше подходят для решения различных задач. [13]
Эта часть книги написана сжато, языком, понятным специалистам, но, по-видимому, слишком лаконичным для инженера-технолога. Очень кратко излагаются идеи моделирования физических систем и возможности использования для этого аналоговых машин. Совершенно справедливо отмечается, что цифровые машины лучше подходят для решения различных задач. [14]
Рассмотрим теперь другое определение стохастического интеграла, играющее заметную роль в специальной литературе - определение, предложенное Стратоновичем. Привлекательность интеграла Ито обусловлена его замечательными математическими свойствами, в особенности тесной связью между СДУ Ито и диффузионными процессами. Успех интеграла Стратоновича объясняется тем, что он очень точно соответствует потребностям моделирования физических систем. Этот вопрос мы обсудим подробнее после того, как будет дано строгое определение интеграла Стратоновича, а пока лишь бегло очертим ситуацию. [15]
Страницы: 1