Амостоятельные работы по предмету ооимтп

Самостоятельные работы по предмету ООиМТП

1. 
   Классификация видов моделирования систем.
   
2. 
   Мысленное моделирование.
   
3. 
   Наглядное моделирование.
   
4. 
   Аналоговое моделирование.
   
5. 
   Языковое моделирование.
   
6. 
   Математическое моделирование.
   
7. 
   Имитационное моделирование.
   
8. 
   Комбинированное моделирование.
   
9. 
   Реальное моделирование.
   
10. 
    Составление математического описания объекта.
    
11. 
    Блочный принцип построения математических моделей.
    
12. 
    Составление математического описания аналитическими методами.
    
13. 
    Составление математического описания экспериментальными методами.
    
14. 
    Состав математического описания.
    
15. 
    Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах.
    
16. 
    Имитационные методы – основа компьютерного моделирования.
    
17. 
    Последовательность разработки и машинной модели. Реализация машинных моделей систем.
    
18. 
    Общие принципы построения структурной модели.
    
19. 
    Основные принципы построения структурной модели.
    
20. 
    Анализ системы уравнений математического описания.
    
21. 
    Методы исследования структуры потоков.
    
22. 
    Метод ступенчатого возмущения.
    
23. 
    Метод установившегося состояния.
    
24. 
    Метод синусоидального возмущения.
    
25. 
    Основные характеристики распределения элементов потока повремени пребывания в аппарате (моменты функции распределения).
    
26. 
    Основные характеристики распределения элементов потока повремени пребывания в аппарате.
    
27. 
    Свойства распределения случайной величины.
    
28. 
    Физический смысл моментов.
    
29. 
    Виды моментов.
    
30. 
    Обработка экспериментальных С-кривых с помощью метода моментов.
    
31. 
    Вычисление начальных моментов С-кривой.
    
32. 
    Вычисление центральных моментов С-кривой.
    
33. 
    Обработка экспериментальных F-кривых.
    
34. 
    Вычисление начальных моментов F –кривой.
    
35. 
    Вычисление моментов F –кривой.
    
36. 
    Определение моментов через передаточную функцию объекта.
    
37. 
    Модели идеального смешения и идеального вытеснения.
    
38. 
    Типовые математические модели.
    
39. 
    Требования, предъявляемые к типовым моделям.
    
40. 
    Модель идеального смешения.
    
41. 
    Модель идеального вытеснения.
    
42. 
    Диффузионная модель.
    
43. 
    Основное уравнение однопараметрической диффузионной модели.
    
44. 
    Уравнение сохранения массы.
    
45. 
    Граничные условия по Данквертсу.
    
46. 
    Построение эмпирических моделей по данным пассивного эксперимента.
    
47. 
    Построение эмпирических моделей по данным пассивного эксперимента.
    
48. 
    Определение вида приближённого уравнения регрессии.
    
49. 
    Определение коэффициентов регрессии - параметров эмпирических моделей.
    
50. 
    Определение коэффициентов регрессии - параметров эмпирических моделей (выполнение первого этапа регрессионного анализа).
    
51. 
    Замена одной переменной функция на линейный вид.
    
52. 
    Регрессионный и корреляционный анализ.
    
53. 
    Регрессионный анализ.
    
54. 
    Корреляционный анализ.
    
55. 
    Этапы регрессионного и корреляционного анализа.
    
56. 
    Определение числовых характеристик случайных величин измерений выходной переменной.
    
57. 
    Определение оценок дисперсий коэффициентов регрессии.
    
58. 
    Определение оценок дисперсии.
    
59. 
    Определение оценок дисперсий в экспериментах с изменением независимых переменных с различным числом параллельных опытов в каждой точке.
    
60. 
    Определение оценок дисперсий с одинаковым числом параллельных опытов в каждой k точке с изменением независимых переменных.
    
61. 
    Определение оценок дисперсий, когда параллельные опыты проведены в любой отдельно взятой точке.
    
62. 
    Определение оценок дисперсий, когда последовательной опыты проведены в любой отдельно взятой точке.
    
63. 
    Определение значимости коэффициентов регрессии.
    
64. 
    Процедура исключения незначимых коэффициентов регрессии.
    
65. 
    Процедура исключения значимых коэффициентов регрессии.
    
66. 
    Оценка адекватности уравнения регрессии.
    
67. 
    Математическое моделирование, принципы анализа систем управления, ступеней производственной иерархии, типы моделей.
    
68. 
    Математическое описание и типы составляющих его уравнений, монотонность модели, ее применение в вопросах оптимизации компьютерных моделей.
    
69. 
    Построение эмпирических моделей на основе пассивных экспериментальных данных.
    
70. 
    Определение типа приближенного уравнения регрессии.