Введение в математическое моделирование

Упражнение 1:

Номер 1

Укажите более точное определение имитационных моделей:

Ответ:

(1) имитационные модели имитируют поведение реальных объектов, процессов или систем

(2) имитационные модели имитируют численное решение модели

(3) имитационные модели имитируют разброс опытных данных

Номер 2

В каком из описанных случаев не рекомендуется имитационное моделирование?

Ответ:

(1) когда необходимо контролировать время протекания процесса (ускорять/убыстрять)

(2) когда аналитические модели обладают простым и достаточно точным решением

(3) когда невозможно исследовать или просчитать систему на практике

(4) когда идет процесс познавания объекта (происходящих процессов)

Номер 3

Какой фактор определяет использование статистической имитационной модели?

Ответ:

(1) скорость процесса

(2) количество имитируемых элементов

(3) случайные воздействия

(4) высокая требуемая точность

Упражнение 2:

Номер 1

Укажите систему, которую не следует исследовать статистическими имитационными моделями:

Ответ:

(1) вращение системы связанных шестеренок с постоянно заданной скоростью

(2) движение фронта снежной лавины в произвольном профиле горы

(3) ламинарный поток и аэродинамические силы, возникшие на крыле

(4) распространение случайного возмущения в системе маятников с жесткой связью

Номер 2

Укажите численный метод, моделирующий последовательности псевдослучайных чисел с заданными вероятностными характеристиками:

Ответ:

(1) метод Ньютона

(2) метод Монте-Карло

(3) метод Эйлера

(4) метод Гаусса

Номер 3

Как повысить точность статистического моделирования?

Ответ:

(1) уменьшив разброс вероятности при генерации псевдослучайных чисел

(2) увеличив количество опытов

(3) увеличив количество элементов

Упражнение 3:

Номер 1

Можно ли вероятностным моделированием исследовать систему на устойчивость?

Ответ:

(1) нет, необходимы специальные методы (например, Ляпунова)

(2) да, если не генерировать псевдослучайные числа

(3) да, проведя серию опытов

Номер 2

Что из перечисленного не является минусом имитационного моделирования?

Ответ:

(1) трудоемкость разработки имитационной модели

(2) невозможность измерить неточность результата

(3) невозможность предсказания узких мест в РПС

Номер 3

Какое из понятий не относится к вероятностным характеристикам системы?

Ответ:

(1) спектральная плотность

(2) коэффициент затухания

(3) распределение вероятности

(4) корреляционная функция

(5) все указанное относится

Упражнение 4:

Номер 1

Возможно ли совместное использование имитационного и аналитического моделирования в рамках одной задачи?

Ответ:

(1) нет, это совершенно различные модели

(2) да, если модели построены независимо

(3) да, имитационная модель может включать аналитическую

Номер 2

Какой вид моделирования основывается на построении математических моделей для описания изучаемых процессов и на использовании новейших вычислительных машин, обладающих высоким быстродействием и способных вести диалог с человеком?

Ответ:

(1) физическое моделирование

(2) математическое моделирование

(3) компьютерное моделирование

Номер 3

Какой вид моделирования характеризуется следующим описанием "на основе математической модели с помощью ЭВМ проводится серия вычислительных экспериментов, т.е. исследуются свойства объектов или процессов, находятся их оптимальные параметры и режимы работы, уточняется модель"?

Ответ:

(1) компьютерное моделирование

(2) математическое моделирование

(3) физическое моделирование

Упражнение 5:

Номер 1

С помощью каких типов математических моделей можно исследовать реальные процессы и системы?

Ответ:

(1) натурных

(2) аналитических

(3) имитационных

(4) знаковых

Номер 2

Как расшифровывается сокращение РПС?

Ответ:

(1) реальные проектируемые системы

(2) размер проектируемых систем

(3) реальные процессы систем

(4) реальные процессы и системы

Номер 3

В виде каких зависимостей задается поведение РПС в аналитических моделях?

Ответ:

(1) неявных функциональных зависимостей

(2) явных функциональных зависимостей

(3) неявных формальных зависимостей

(4) явных формальных зависимостей

Упражнение 6:

Номер 1

Каким методом представляется имитационное моделирование?

Ответ:

(1) универсальным

(2) точным

(3) качественным

(4) численным

Номер 2

Как описывается функционирование элементарных явлений, подсистем и модулей при использовании имитационного моделирования?

Ответ:

(1) набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени

(2) набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением только их логической структуры

(3) набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением только последовательности протекания во времени

Номер 3

Что такое имитационное моделирование?

Ответ:

(1) это совокупность методов алгоритмизации описания объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычислительных экспериментов

(2) это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течении заданного периода

(3) это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, организации, планирования на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течении заданного периода

(4) это совокупность методов алгоритмизации описания объектов исследований, организации, планирования на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течении заданного периода

Упражнение 7:

Номер 1

Что понимается под алгоритмизацией функционирования РПС?

Ответ:

(1) пооперационное описание работы всех ее функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующим комплексу требований к модели

(2) обобщенное описание работы всех ее функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующим комплексу требований к модели

(3) пооперационное описание работы основных функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующим комплексу требований к модели

(4) обобщенное описание работы основных функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующим комплексу требований к модели

Номер 2

Какие математические модели применяются при имитационном моделировании?

Ответ:

(1) с помощью которых можно заранее вычислить или предсказать поведение системы, и для предсказания поведения системы нет необходимости в применении вычислительного эксперимента (имитации) на математической модели при заданных исходных данных

(2) с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели при заданных исходных данных

(3) с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели для всех возможных исходных данных

Номер 3

Что не относится к достоинствам имитационного моделирования?

Ответ:

(1) возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации

(2) отсутствие ограничений между параметрами имитационного моделирования и состоянием внешней среды РПС

(3) возможность исследования статики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы

Упражнение 8:

Номер 1

Рекомендуется ли применять имитационное моделирование в случаях, когда кроме оценки влияния параметров (переменных) процесса или системы необходимо осуществить наблюдение за поведением компонент (элементов) процесса или системы в течение определенного периода?

Ответ:

(1) да

(2) нет

Номер 2

Что является недостатком имитационного моделирования?

Ответ:

(1) возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы

(2) возможность получения неточной модели и отсутствие возможности измерить степень этой неточности

(3) отсутствие ограничений между параметрами имитационного моделирования и состоянием внешней среды РПС

(4) возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации

Номер 3

Посредством чего в вероятностных аналитических моделях учитывается влияние случайных факторов?

Ответ:

(1) с помощью конкретных случайных числовых значений параметров процесса или системы

(2) с помощью конкретных псевдослучайных числовых значений параметров процесса или системы

(3) с помощью задания вероятностных характеристик случайных процессов

(4) с помощью задания вероятностных характеристик псевдослучайных процессов

Упражнение 9:

Номер 1

Чем оперируют в вероятностном имитационном моделировании?

Ответ:

(1) конкретными случайными числовыми значениями параметров процесса или системы

(2) конкретными псевдослучайными числовыми значениями параметров процесса или системы

(3) вероятностными характеристиками случайных процессов

(4) вероятностными характеристиками псевдослучайных процессов

Номер 2

Для изучения каких систем используется аналитическое моделирование?

Ответ:

(1) любых

(2) сложных

(3) сравнительно простых

Номер 3

Что требуется для нахождения объективных и устойчивых характеристик процесса при статистическом моделировании?

Ответ:

(1) одинарное воспроизведение процесса

(2) многократное воспроизведение процесса, с последующей статистической обработкой полученных данных

(3) многократное воспроизведение процесса, с последующей статической обработкой полученных данных

Упражнение 10:

Номер 1

Что такое статистическая модель случайного процесса?

Ответ:

(1) алгоритм, с помощью которого имитируют работу сложной системы, неподверженной случайным возмущениям; имитируют взаимодействие элементов системы, носящих вероятностный характер

(2) алгоритм, с помощью которого имитируют работу сложной системы, подверженной случайным возмущениям; имитируют взаимодействие элементов системы, которые не носят вероятностный характер

(3) алгоритм, с помощью которого имитируют работу сложной системы, подверженной случайным возмущениям; имитируют взаимодействие элементов системы, носящих вероятностный характер

Номер 2

Как можно охарактеризовать метод Монте-Карло?

Ответ:

(1) как численный метод, моделирующий на ЭВМ псевдослучайные числовые последовательности с заданными вероятностными характеристиками

(2) как численный метод, моделирующий на ЭВМ случайные числовые последовательности с заданными вероятностными характеристиками

(3) как точный метод, моделирующий на ЭВМ псевдослучайные числовые последовательности с заданными вероятностными характеристиками

(4) как точный метод, моделирующий на ЭВМ случайные числовые последовательности с заданными вероятностными характеристиками

Номер 3

Для какого из методов больше подойдет характеристика: численный метод, моделирующий на ЭВМ псевдослучайные числовые последовательности с заданными вероятностными характеристиками

Ответ:

(1) метод Монте-Карло

(2) линейный конгруэнтный метод

(3) метод хорд

(4) метод секущих

(5) метод Ньютона

Упражнение 11:

Номер 1

Какое количество этапов содержит методика статистического моделирования?

Ответ:

(1) 2

(2) 3

(3) 4

(4) 5

Номер 2

Какие этапы входят в состав методики статистического моделирования?

Ответ:

(1) моделирование на ЭВМ случайных последовательностей с заданной корреляцией и законом распределения вероятностей

(2) преобразование полученных числовых последовательностей на имитационных математических моделях

(3) статистическая обработка результатов моделирования

Номер 3

Какая возникает задача при реализации на ЭВМ статистического имитационного моделирования?

Ответ:

(1) получения на ЭВМ псевдослучайных числовых последовательностей с заданными вероятностными характеристиками

(2) получения на ЭВМ случайных числовых последовательностей с заданными вероятностными характеристиками

(3) получения на ЭВМ псевдослучайных числовых последовательностей со всеми возможными вероятностными характеристиками

(4) получения на ЭВМ случайных числовых последовательностей со всеми возможными вероятностными характеристиками

Введение в математическое моделирование - тест 5