По представления состояния системы различают: 1. Дискретные модели –– это автоматы, то есть реальные или воображаемые дискретные устройства с некоторым набором внутренних состояний, преобразующие входные сигналы в выходные в соответствии с заданными правилами. 2. Непрерывные модели –– это модели, в которых протекают непрерывные процессы. Например, использование аналоговой ЭВМ для решения дифференциального уравнения, моделирования радиоактивного распада с конденсатора, разряжающегося через резистор и т.д. По степени случайности моделируемого процесса выделяют (рис. 1): 1. Детерминированные модели, которым свойственно переходить из одного состояния в другое в соответствии с жестким алгоритмом, то есть между внутренним состоянием, входными и выходными сигналами имеется однозначное соответствий (модель светофора). 2. Стохастические модели, функционирующие подобно вероятностным автоматам; сигнал на выходе и состояние в следующий момент времени задается матрицей вероятностей. Например, вероятностная модель ученика, компьютерная модель передачи сообщений по каналу связи с шумом и т.д.
анализ и интерпретация результатов, их сопоставление с эмпирическими данными. Затем все это повторяется на следующем уровне.
Разработка компьютерной модели объекта представляет собой последовательность итераций: сначала на основе имеющейся информации о системе S строится модель , проводится серия вычислительных экспериментов, результаты анализируются. При получении новой информации об объекте S учитываются дополнительные факторы, получается модель , поведение которой тоже исследуется на ЭВМ. После этого создаются модели , и т.д. до тех пор, пока не получится модель, с требуемой точностью соответствующая системе S.
Pascalabc.net var a: array[1..10000] of integer; kz,maxp,n,i,j: integer; begin i: =0; maxp: =integer.minvalue; writeln ('готов к приему чисел'); repeat i: =i+1; readln (a[i]); until a[i]=0; n: =i-1; readln (kz); for i: =1 to n-1 do for j: =2 to n do if maxp< (a[i]*a[j]) then maxp: =(a[i]*a[j]); writeln ('получено ',n,' чисел'); writeln; writeln ('полученное контрольное значение: ',kz); writeln; writeln ('вычисленное контрольное значение: ',maxp); writeln; if kz=maxp then writeln ('контроль пройден') else writeln ('контроль не пройден'); end. результаты: 1) готов к приему чисел 1 2 3 4 5 0 20 получено 5 чисел полученное контрольное значение: 20 вычисленное контрольное значение: 20 контроль пройден 2) готов к приему чисел 1 2 3 4 5 6 0 20 получено 6 чисел полученное контрольное значение: 20 вычисленное контрольное значение: 30 контроль не пройден
Объяснение:
По представления состояния системы различают: 1. Дискретные модели –– это автоматы, то есть реальные или воображаемые дискретные устройства с некоторым набором внутренних состояний, преобразующие входные сигналы в выходные в соответствии с заданными правилами. 2. Непрерывные модели –– это модели, в которых протекают непрерывные процессы. Например, использование аналоговой ЭВМ для решения дифференциального уравнения, моделирования радиоактивного распада с конденсатора, разряжающегося через резистор и т.д. По степени случайности моделируемого процесса выделяют (рис. 1): 1. Детерминированные модели, которым свойственно переходить из одного состояния в другое в соответствии с жестким алгоритмом, то есть между внутренним состоянием, входными и выходными сигналами имеется однозначное соответствий (модель светофора). 2. Стохастические модели, функционирующие подобно вероятностным автоматам; сигнал на выходе и состояние в следующий момент времени задается матрицей вероятностей. Например, вероятностная модель ученика, компьютерная модель передачи сообщений по каналу связи с шумом и т.д.
анализ и интерпретация результатов, их сопоставление с эмпирическими данными. Затем все это повторяется на следующем уровне.
Разработка компьютерной модели объекта представляет собой последовательность итераций: сначала на основе имеющейся информации о системе S строится модель , проводится серия вычислительных экспериментов, результаты анализируются. При получении новой информации об объекте S учитываются дополнительные факторы, получается модель , поведение которой тоже исследуется на ЭВМ. После этого создаются модели , и т.д. до тех пор, пока не получится модель, с требуемой точностью соответствующая системе S.