Имитационное моделирование

Министерство высшего и среднего специального образования республики Узбекистан
ташкентский государственный педагогический универститет имени низами
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
Направление образования:
5110700 “Методика преподавания информатики”
КУРСОВАЯ РАБОТА
по предмету: “Технологии преподавания информатики и проектирование” на тему:
ЗАДАЧИ ДЛЯ ШКОЛЬНОГО КУРСА ИНФОРМАТИКИ ПО ТЕМЕ «ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ»
Выполнил: студент группы МПИ 403Р
Пен Ёнг-нам
Научный руководитель:
__________ Ашуров М.У.
«___» ___________ 2022 год
Ташкент 2022

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 4
1.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ 4
1.2. МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО 10
1.3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН 13
ГЛАВА 2. УГЛУБЛЕННОЕ ИЗУЧЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 20
2.1 УГЛУБЛЕНИЕ В ТЕМЕ «ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ» 20
2.2 СУТЬ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 23
2.3 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 31

ВВЕДЕНИЕ

Применение статистического моделирования широко распространено в задачах анализа и проектирования автоматизированных систем, информационно-вычислительных сетей и других сложных организационно-технических объектов. Статистическое моделирование – это метод решения вероятностных и детерминированных задач, основанный на эффективном использовании случайных чисел и законов теории вероятностей. Статистическое моделирование эксплуатирует способность современных компьютеров порождать и обрабатывать за короткие промежутки времени огромное количество случайных чисел. Подавая последовательность случайных чисел на вход исследуемой функции или модели, на её выходе получают преобразованную последовательность случайных величин – выборку. При правильной организации подобного статистического эксперимента выборка содержит ценную информацию об исследуемой функции или модели, которую трудно или практически невозможно получить другими способами. Информация извлекается из выборки методами математической статистики (раздел теории вероятностей). Метод статистического моделирования (синоним этого названия – метод Монте-Карло) позволяет, таким образом, опираясь на строгие законы теории вероятностей, свести широкий класс сложных задач к относительно простым арифметико-логическим преобразованиям выборок. Поэтому такой метод получил весьма широкое распространение. В частности, он почти всегда используется при имитационном моделировании реальных сложных систем.