Вопросы
на экзамен по курсу «Моделирование систем»
Теория
1. Понятие о математическом и имитационном моделировании (Введение. Понятия).
2. Основные понятия теории моделирования (Введение. Понятия)
3. Исследование объекта как сложной системы (Введение. Понятия)
4. Классификация моделей систем (Модуль 1 – Классификация моделей)
5. Общая схема процесса принятия решений (Гультяев, стр. 5)
6. Классификация задач принятия решений (Гультяев, стр. 13)
7. Описание предпочтений лица, принимающего решения (Гультяев, стр. 15)
8. Этапы процесса моделирования систем (Этапы имитационного моделирования)
9. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) – (Гультяев, стр. 27, Лекция 21, Лабораторная работа №1)
10. Область применения и классификация имитационных моделей (Гультяев, стр 30)
11. Описание поведения системы (Гультяев, стр. 33)
12. Моделирование случайных факторов (Гультяев, стр. 35)
13. Моделирование случайных событий (Лекция 23, Лабораторная работа №4)
14. Алгоритм моделирования системы с постоянным шагом во времени (Гультяев, стр. 39)
15. Алгоритм моделирования системы по особым состояниям (Гультяев, стр. 39)
16. Источники случайных чисел (Лекция 22, Лабораторная работа №3)
17. Псевдослучайные последовательности. Генераторы случайных чисел (Лекция 22, Лабораторная работа №3)
18. Моделирование полной группы несовместных событий (Лекция 23)
19. Моделирование случайной величины с заданным законом распределения (Лекция 24, Лабораторная работа №3)
20. Моделирование нормально-распределенных случайных величин (Лекция 25, Лабораторная работа №3)
21. Обработка имитационных экспериментов. Простейшие статистики. (Статистики)
22. Обработка имитационных экспериментов. Законы распределения случайных величин ( Законы распределения)
23. Обработка имитационных экспериментов. Анализ взаимосвязи факторов ( Статический анализ данных)
24. Обработка имитационных экспериментов. Регрессионный анализ данных. (Статический анализ данных)
25. Потоки событий (Лекция 28, Лабораторная №4).
26. Основные свойства простейшего потока? (Лекция 28, Лабораторная №4)
27. Распределение Пуассона (Лекция 24, Лабораторная №4)
28. Потоки событий (Лекция 28, Лабораторная №4).
29. Основные свойства простейшего потока? (Лекция 28, Лабораторная №4)
30. Простейший пуассоновский потто к(Лекция 28, Лабораторная №4)
31. Нестационарный пуассоновский поток (Лекция 28, Лабораторная №4)
32. Поток Пальма (Лабораторная №4)
33. Потоки Эрланга (Лабораторная №4)
34. Моделирование неординарных потоков событий (Лекция 28)
35. Алгоритмы моделирования потоков событий во времени по распределению Пуассона (Лекция 28, Лабораторная №4)
36. Алгоритм моделирования появления случайных событий в виде потока Эрланга (Лекция 29, Лабораторная №4)
37. Системы массового обслуживания (Лекция 30, Лабораторная №5)
38. Виды систем массового обслуживания (Лекция 30, Лабораторная №5)
39. Системы массового обслуживания с отказами (Лекция 30, Лабораторная №5)
40. Системы массового обслуживания с очередями (Лекция 30, Лабораторная №5)
41. Моделирование систем массового обслуживания (Лекция 30, Лабораторная №4)
Практика
42. Как определить по графику плотности распределения вероятностей вероятность попадания случайной величины в заданный промежуток её значений?
43. Как можно оценить математическое ожидание и дисперсию случайной величины по соответствующим графикам плотности распределения вероятностей?
44. Какие реальные случайные процессы имеют нормальное (гауссово) распределение, рэлеевское распределение, равномерное распределение, распределение Пуассона?
45. Каковы основные характеристики генератора случайных чисел в ЭВМ: закон распределения, интервал изменения случайных чисел?
46. Какими способами можно получить случайный процесс с экспоненциальным распределением?
47. Какими способами можно получить случайный процесс с нормальным распределением?
48. Какими способами можно получить случайный процесс с рэлеевским распределением?
49. Какими способами можно получить случайный процесс с распределением Вейбула?
50. Что представляет собой последействие в случайном потоке?
51. Что такое ординарный поток событий?
52. Какой поток является стационарным? Как определить стационарность потока?
53. Как проверить случайную последовательность на равномерность? (Лекция 22)
54. Как проверить случайную последовательность на независимость? (Лекция 22)
55. Создать алгоритм и написать код моделирования потока случайных событий в виде суммы двух потоков. Условия задает преподаватель согласно таблицы 4.4 лабораторной работы №4
56. Создать алгоритм обработки заявок двухканальной системы массового обслуживания. Условия задает преподаватель согласно таблицы 5.5 лабораторной работы №5
Книгу Гультяев моделирование в среде Windows можно скачать с данного сайта из раздела: Образование\Специалисты\ Объектно-ориентированное моделирование
