Cтраница 1
Дискретные математические модели представляют собой электронные цифровые вычислительные машины ЭЦВМ. Они имеют цифровой счет и числа в них выражаются в виде кода совокупностью дискретных физических состояний элементов релейного действия. Вводимые и получаемые зависимости выражаются последовательностью числовых значений величин. [1]
Дискретная математическая модель с усреднением может иметь ряд преимуществ. Может случиться, что для некоторых At и AT вектор Нд 0 в пределах заданной точности. Тогда необходимость в определении вероятностных характеристик Нд отпадает. Кроме того, если значения X и У0 получаются путем измерений, то относительная точность определения Хд и М [ Уд ] с ростом М может существенно возрасти. [2]
Дискретные математические модели - это модели, в которых все переменные и параметры - дискретные величины. [3]
Для решения данной задачи принята дискретная математическая модель. [4]
Для их использования необходимо получение соответствующих дискретных математических моделей, что дбстигается заменой дифференциальных уравнений системой алгебраических уравнений и наложением ограничений на переменные в конечном числе узловых точек. Такой подход реализуется проще всего при расчете стержневых систем ( фермы, рамы), при условии что ограничения на величины внутренних усилий имеют вид линейных неравенств, а выражения для определения пластической диссипации соответственно линейны относительно неизвестных скоростей ( приращений) деформации. При выполнении расчетов используются различные варианты прямого и двойственного симплекс-методов [ 70, 71, 74, 95, 152 и др. ], методы определения чебышевской точки системы линейных неравенств [37] и другие вычислительные схемы и алгоритмы. [5]
Какая исходная информация необходима для получения дискретной математической модели возмущений. [6]
При построении теории многослойных эластомерных конструкций принята дискретная математическая модель, где деформация каждого слоя описывается своими уравнениями. Такой путь представляется единственно нозможным, поскольку методы осреднения упругих свойств по толщине пакета, используемые в слоистых средах, здесь оказываются непригодными: нормальные тангенциальные напряжения терпят разрыв на поверхностях контакта слоев, отличаясь абсолютной величиной и знаком. [7]
Для решения такого рода задач традиционно применяются методы теории электрических цепей с использованием дискретных математических моделей. [8]
В зависимости от видов описываемых процессов - непрерывных или дискретных - различают соответственно непрерывные ( аналоговые) и дискретные математические модели. Непрерывные модели описывают дифференцируемые процессы, используя при этом непрерывные функции, системы дифференциальных и интегральных уравнений. Примером дискретных моделей служат математические модели, описывающие процессы, скачкообразно изменяющиеся через определенные промежутки времени. [9]
Разработаны математические модели управления хаотическими колебаниями с обратной связью и без нее в непрерывного процессе массовой кристаллизации двухосновного фосфита свинца с химической реакцией. Дискретная математическая модель такого процесса прогнозирует как периодические, так и хаотические колебания. Показано, что основные уравнения можно преобразованиями привести к уравнениям логистического типа. Расчеты показали, что отображения 1-го порядка этих уравнений имеют дырчатую область в окрестности неподвижной неустойчивой точки ( цикла первого периода) при хаотических колебаниях. [10]
Предлагаемая читателям книга известных американских специалистов является первой в мировой литературе, специально по-евященной проблеме построения стохастических моделей систем и процессов по результатам наблюдений. В ней дано систематическое изложение подходов к выбору типа дискретной математической модели для описания наблюдаемого явления, методов приведения уравнений модели к простейшим ( каноническим) формам, методов оценивания неизвестных параметров в уравнениях модели ж методов проверки гипотез об адекватности той или иной модели результатам экспериментов. [11]
При анализе процессов функционирования вероятностных технических систем возникает необходимость моделирования случайных величин и случайных процессов с заданными вероятностными характеристиками. Так как анализ функционирования технической системы на ЭВМ осуществляется численными методами на основе дискретных математических моделей, то внешние воздействия на систему необходимо представить в виде некоторой непрерывной последовательности случайных чисел. Рассмотрим способы формирования такой последовательности случайных чисел с заданными вероятностными характеристиками. Наибольшее применение при моделировании технических систем находит алгоритмический способ. [12]
Существуют два основных подхода к синтезу импульсных систем. В том случае, когда период квантования времени мал, расчеты проводятся по непрерывным моделям. Период квантования выбирается из условия сохранения достигнутого при синтезе качества процессов. Если же в постановке задачи синтеза изначально оговаривается цифровая реализация алгоритма управления с необязательно малым значением периода квантования времени, предусматривается конечная длительность переходных процессов или учитываются другие особенности, присущие дискретным системам, то синтез проводится по дискретным математическим моделям. В процессе проектирования часто оба подхода реализуются многократно для различных значений периода квантования. [13]