Статистическое моделирование - definição. O que é Статистическое моделирование. Significado, conceito
Diclib.com
Dicionário ChatGPT
Digite uma palavra ou frase em qualquer idioma 👆
Idioma:

Tradução e análise de palavras por inteligência artificial ChatGPT

Nesta página você pode obter uma análise detalhada de uma palavra ou frase, produzida usando a melhor tecnologia de inteligência artificial até o momento:

  • como a palavra é usada
  • frequência de uso
  • é usado com mais frequência na fala oral ou escrita
  • opções de tradução de palavras
  • exemplos de uso (várias frases com tradução)
  • etimologia

O que (quem) é Статистическое моделирование - definição

Статистическая модель

Статистическое моделирование         

численный метод решения математических задач, при котором искомые величины представляют вероятностными характеристиками какого-либо случайного явления, это явление моделируется, после чего нужные характеристики приближённо определяют путём статистической обработки "наблюдений" модели. Например, требуется рассчитать потоки тепла в нагреваемой тонкой металлической пластине, на краях которой поддерживается нулевая температура. Распределение тепла описывается тем же уравнением, что и расплывание пятна краски в слое жидкости (см. Теплопроводность, Диффузия). Поэтому моделируют плоское Броуновское движение частиц "краски" по пластине, следя за их положениями в моменты kτ, k = 0, 1, 2,... Приближённо принимают, что за малый интервал τ частица перемещается на шаг h равновероятно во всех направлениях. Каждый раз направление выбирается случайным образом, независимо от всего предыдущего. Соотношение между τ и h определяется коэффициентом теплопроводности. Движение начинается в источнике тепла и кончается при первом достижении края (наблюдается налипание "краски" на край). Поток Q (C) тепла через участок С границы измеряется количеством налипшей краски. При общем количестве N частиц согласно Больших чисел закону такая оценка даёт случайную относительную ошибку порядка (и систематическую ошибку порядка h из-за дискретности выбранной модели).

Искомую величину представляют математическим ожиданием (См. Математическое ожидание) числовой функции f от случайного исхода ω явления: , т. е. интегралом по вероятностной мере Р (см. Мера множества). На оценку , где ω1,..., ωN -смоделированные исходы, можно смотреть как на квадратурную формулу для указанного интеграла со случайными узлами ωk и случайной погрешностью RN обычно принимают , считая большую погрешность пренебрежимо маловероятной; Дисперсия Df может быть оценена в ходе наблюдений (см. Ошибок теория).

В разобранном выше примере f (ω)= 1, когда траектория кончается на С; иначе f (ω) = 0. Дисперсия . Интеграл берётся по пространству ломаных со звеньями постоянной длины; он может быть выражен через кратные интегралы.

Проведение каждого "эксперимента" распадается на две части: "розыгрыш" случайного исхода ω и последующее вычисление функции f (ω). Когда пространство всех исходов и вероятностная мера Р слишком сложны, розыгрыш проводится последовательно в несколько этапов (см. пример). Случайный выбор на каждом этапе проводится с помощью случайных чисел, например генерируемых каким-либо физическим датчиком; употребительна также их арифметическая имитация - псевдослучайные числа (см. Случайные и псевдослучайные числа). Аналогичные процедуры случайного выбора используются в математической статистике и теории игр.

С. м. широко применяется для решения на ЭВМ интегральных уравнений, например при исследовании больших систем (См. Большая система). Они удобны своей универсальностью, как правило, не требуют большого объёма памяти. Недостаток - большие случайные погрешности, слишком медленно убывающие при увеличении числа экспериментов. Поэтому разработаны приёмы преобразования моделей, позволяющие понижать разброс наблюдаемых величин и объём модельного эксперимента.

Лит.: Метод статистических испытаний (Метод Монте-Карло), М., 1962; Ермаков С. М., Метод Монте-Карло и смежные вопросы, М., 1971.

Н. Н. Ченцов.

Статистическое моделирование         
Статистическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях. «Статистические модели необходимы для теоретического изучения влияния флуктуаций, шумов и т. п. на процессы. При учёте случайных процессов движение системы будет подчиняться уже не динамическим законам, а законам статистики. В соответствии с этим могут быть поставлены вопросы о вероятности того или иного движения, о наиболее вероятных движениях и о других вероятностных характеристиках поведения системы».
Компьютерное моделирование         
  • Компьютерное моделирование [[краш-тест]]а методом конечных элементов.
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА, ВОСПРОИЗВОДЯЩАЯ НЕКОТОРЫЕ ПРИЗНАКИ ФИЗИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
Численное моделирование; Компьютерная симуляция
Компьютерное моделирование — процесс вычисления компьютерной модели (иначе численной модели) на одном или нескольких вычислительных узлах. Реализует представление объекта, системы, понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию. Включает набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временемНожнов В. А. Модель учебного курса. //Сборник трудов Международной научно-практической конференции ИТО-2009..

Wikipédia

Статистическое моделирование

Статистическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях. «Статистические модели необходимы для теоретического изучения влияния флуктуаций, шумов и т. п. на процессы. При учёте случайных процессов движение системы будет подчиняться уже не динамическим законам, а законам статистики. В соответствии с этим могут быть поставлены вопросы о вероятности того или иного движения, о наиболее вероятных движениях и о других вероятностных характеристиках поведения системы».

Оценка параметров таких моделей производится с помощью статистических методов. Например: метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов, метод моментов.

Exemplos do corpo de texto para Статистическое моделирование
1. В сфере их исследований-генная инженерия, статистическое моделирование процессов, компьютерные игры, робототехника.