|
Cheklovlari: Murakkab yoki nolinear tizimlar uchun qo‘llash qiyin bo‘lishi mumkin.
2. Numerik modellashtirish
|
| bet | 10/12 | | Sana | 17.09.2024 | | Hajmi | 46,22 Kb. | | #271366 |
Bog'liq 1-maruzaCheklovlari: Murakkab yoki nolinear tizimlar uchun qo‘llash qiyin bo‘lishi mumkin.
2. Numerik modellashtirish
Ta'rifi: Ushbu uslub murakkab yoki analitik yechimga ega bo‘lmagan modellarni yechish uchun kompyuter hisoblashlaridan foydalanadi. Numerik modellashtirish odatda iteratsion usullarga asoslanadi.
Misollar:
Sonli integratsiya: Murakkab differensial tenglamalarni yechish.
Chiziqli bo'lmagan tenglamalarni sonli yechish: Masalan, Nyuton-Rafson usuli yoki Bisection usuli.
Afzalliklari: Murakkab tizimlar va nolinear jarayonlarni modellashtirish imkonini beradi.
Cheklovlari: Aniq yechim bermaydi, hisoblash natijalari taxminiy bo‘lib, kompyuter resurslariga tayanadi.
3. Stokastik modellashtirish
Ta'rifi: Stokastik modellar tasodifiylik va noaniqlikni inobatga olgan holda tizimni modellashtiradi. Bu uslub ehtimollik va statistikaga asoslanadi.
Misollar:
Markov jarayonlari: Tasodifiy hodisalarning vaqt bo‘yicha o‘zgarishi.
Monte-Karlo simulyatsiyasi: Turli ehtimollik taqsimotlariga asoslangan jarayonlarni modellashtirish.
Afzalliklari: Noaniqlik va tasodifiylikni inobatga olgan holda tizimning real xulq-atvorini modellashtirishga imkon beradi.
Cheklovlari: Modelning murakkabligi oshadi, va ko‘pincha sonli natijalar o‘zgaruvchan bo‘ladi.
4. Empirik modellashtirish
Ta'rifi: Empirik modellar tajriba va kuzatish natijalariga asoslanadi. Bu uslubda model tizimning ma'lumotlaridan kelib chiqqan holda yaratiladi, aniq nazariy asosga ega bo‘lmasligi mumkin.
Misollar:
Regression tahlili: Kuzatilgan ma'lumotlar asosida bog'liqliklarni aniqlash.
|
| |
