лассификация моделей и их типы
5. Обобщенные уровни проектирования
6. Формы представления моделей и их классификация
7. Требования предъявляемые к математическим моделям. Структурные и функциональные, дискретные и непрерывные модели
7 Линеаризация
8 Детерминированные и вероятностные модели
9. Объекты проектирования на микроуровне, особенности их построения
10. Математические модели объектов проектирования на макроуровне (компоненты и топологические уравнения, формы представления )
11 Метод конечных элементов и конечных разностей
12 Модели тепловых систем на макроуровне
13. Компонентные и топологические уравнения тепловой системы. Аналогии в динамических системах
14. Имитационные модели
15. Концептуальная модель системы
16. Формализация концептуальной модели
17. Подэтапы построения концептуальной модели (Постановка задачи, анализ задачи, определение требований к информации, выдвижение гипотиз и предположений)
18. Подэтапы построения концептуальной модели (определение параметров, установление содержания, определение процедур апроксимации, описание концептуальной модели, проверка достоверности, составление документации.
19. Алгоритмизация модели и ее реализация (принцип Dt)
20. Алгоритмизация модели и ее реализация (принцип Dz)
22. Классификация видов моделирования
23. Построение логической схемы модели, схемы программы, получение математических соотношений
24. Проверка достоверности модели, достоверности программы
25. Основные этапы моделирования, обобщенный показатель эффективности
26. Однокритериальная и многокритериальная оценка эффективности, конкретизация цели моделирования
27. Классификация видов моделирования (детерминированное, стохастическое, статическое, динамическое, дискретное, дискретно-непрерывное, непрерывное)
28. Мысленное моделирование (наглядное, символическое, математическое)
29. Реальное моделирование (натурное, физическое)
30. Дискретное имитационное моделирование, подход сканирования активностей
31. Дискретное имитационное моделирование, событийный подход
32. Дискретное имитационное моделирование, процессно-ориентированный подход
33. Непрерывное имитационное моделирование
34. Алгоритм интегрирования Рунге-Кутта, комбинированные дискретно-непрерывные модели
35. Принципы системного подхода в моделировании систем
36. Выбор метода моделирования
37. Эффективность моделирования на ЭВМ (состав имитационной системы, математическое, программное и техническое обеспечение
38. Общая характеристика метода статистического моделирования
39.Оценка свойств математической модели технической системы
40 Собственные значения матрицы Якоби математической системы
41. Оценка физических свойств технической системы по спектру матрицы Якоби
42. Постановка задач анализа статических состояний
43. Численные методы решения систем алгебраических уравнений
44. Метод простой итерации
45. Стационарные итерационные методы
46. Алгоритм моделирования по принципу Dt
47 Оценка свойств математической модели
48 Основные понятия теории вероятности
49 Общая характеристика метода статистического моделирования систем
50 Распределения вероятностей
51 Числовые вероятностные характеристики
52 Теоретическое распределение вероятностей (нормальное распределение, логарифмически нормальное распределение)
53 Теоретическое распределение вероятностей (распределение Пирсона, экспотенциальное распределение)
54 Теоретическое распределение вероятностей (Гамма-распределение, биноминальное распределение)
55 Теоретическое распределение вероятностей (распределение Пуассона, равномерное распределение)
56 Моделирование случайных величин
57 Интерпретация результатов моделирования (основные понятия)
58 Корреляционный анализ. Двумерная модель (точечные оценки параметров)
59 Корреляционный анализ. Проверка значимости интервальные оценки параметров связи
60 Корреляционный анализ. Трехмерная модель
61. Интерпретация результатов моделирования (регрессионный анализ)
62. Оценка параметров регрессионной модели
63. Моделирование случайных процессов
64 Особенности экспериментальных факторных моделей
65. Интерпретация результатов моделирования (дисперсионный анализ)
66. Кластерный анализ (Основные понятия)
67. Расстояние между объектами и мера близости
68. Дискриминантный анализ
69. Дискретные и непрерывные случайные величины. Вероятностные характеристики. Законы распределений.
70. Вычисление мат.ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения случайных величин.
71. Основы численного моделирование систем.
72. Основы аналитического моделирования систем.
73. Основы имитационного моделирования систем.
74. Основные операторы и команды GPSS.
75. Виды переменных в GPSS и их свойства.
76. Блоки GPSS и их параметры.
77. Среда и функциональная структура языка моделирования GPSS.
78. Чтение и объяснение готовых GPSS-моделей.
79. Теоретические основы работы в пакете моделирования Arena.
80. Интерфейсные составляющие пакета имитационного моделирования Arena.
81. Достоинства и недостатки пакета имитационного моделирования Arena.
82. Блоки пакета Arena и их параметры.
83. Формирование и чтение отчетов по результатам моделирования в пакете Arena.