Academic literature on the topic 'Комп'ютерне імітаційне моделювання'

Наведено результати поточного стану зростання відеотрафіку у світі. За допомогою зібраних статистичних даних показано, що цей процес призводить до збільшення завантаження комп'ютерних мереж. Показано, що на сьогодні забезпечення аналізу переваг та недоліків особливостей функціонування сучасних комп'ютерних мереж, а також розвитку методів прогнозування інтенсивності потоків трафіку, методів маршрутизації в комп'ютерних мережах є важливими та невідкладними завданнями. Згідно з прогнозами, обсяг світового трафіку зросте у 4 рази, на приблизно 33 % щороку, а відео з таких платформ, як: YouTube, Netflix, Amazon Prime, Facebook та інших сервісів, становитимуть основну частину майбутнього трафіку. Саме тому необхідно спрогнозувати тренди високороздільного відеотрафіку, що дасть змогу здійснити адаптивне управління мережевим обладнанням, а також зменшити затримки передавання даних. Подано посилання на процес конструювання прогнозу тренду високороздільного відеотрафіку, що був попередньо розроблений. Комп'ютерне імітаційне моделювання показало, що природа цього трафіку є самоподібною, тому метод можна успішно застосувати для прогнозування пульсацій відеотрафіку типів 1080p60, 4k, 1080p, але для 8k метод необхідно доопрацювати. Для оцінювання самоподібності відеотрафку було використано параметр Херста.

Метою статті є розробка та дослідження методу компактного зберігання полів висот описують реальні ландшафти, які використовуються в ГІС та імітаційно-тренажерних комплексах. Визначено величини необхідної дискретизації поля для імітаційно-тренажерного комплексу. Розглянуто метод блочного кодування і декодування поля висот, який дозволяє обробляти як поодинокі, так і групові запити висот без повного декодування поля. Запропоновано практичну реалізацію алгоритму побудови безлічі векторів, які кодують поле з мінімальною похибкою. При проведенні дослідження шляхів мінімізації похибки кодування, використовувалися методи кластерного аналізу. Використання запропонованих методів дозволяє створити програмне забезпечення як для бортового комп'ютера ГІС БПЛА і наземної станції управління, так і для імітаційно-тренажерного комплексу що може бути використаний для підготовки операторів і попереднього моделювання польотного завдання в реальному масштабі часу. Проведено аналіз розподілу похибки кодування полів, наведено розподіл величин похибки по площі поля для різних типів ландшафтів. Показано швидкодію функції запиту висот для різних типів реальних ландшафтів, модель яких була синтезована за даними радіолокаційного сканування Землі.

Актуальність теми дослідження. Перколяційні методи показують високу ефективність під час дослідження речовини, генезису й еволюції зв'язкових областей у матеріалах. У таких задачах вивчається і кластерна система фізичного тіла, і її вплив на об’єкт загалом. Вивчення структури та властивостей перколяційних кластерів дозволить досліджувати і прогнозувати поведінку об’єктів (твердих тіл) у різних умовах зовнішнього середовища, генезис їх утворень у часі. Постановка проблеми. Практичне дослідження кластерних систем у твердих тілах пов’язано зі складністю і трудомісткістю експериментів. Основні проблеми полягають у тому, що для отримання достовірної інформації про структуру і властивості необхідно синтезувати кластери із широким діапазоном параметрів і створити надійну систему їх діагностики. Аналіз останніх досліджень і публікацій. У статті наведено огляд останніх публікацій в українських і закордонних журналах, включаючи експериментальні й теоретичні роботи, що містять дослідження самоорганізованої критичності. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. У наведених дослідженнях розширюються можливості опису процесів генерації та еволюції кластерних систем у твердих тілах; міститься гіпотеза, що дозволяє істотно збільшити кількість варіантів кластероутворення. Постановка завдання. Провести імітаційне моделювання кластероутворення із взаємодіючими елементами за допомогою методу Монте-Карло. Визначити залежності параметрів перколяційних систем, що самоорганізуються, від ступеня самоорганізації, довжини кореляції, швидкості генерації системи та інших параметрів. Отримати аналітичні вирази залежностей та значення відносної похибки. Виклад основного матеріалу. Для вирішення задач, пов’язаних із практичним дослідженням кластерних систем, розроблено програмний комплекс моделювання кластероутворення, у якому імітується взаємодія кластеркластер і кластер-частка. У моделі вирішується багатовимірна перколяційна задача. Як алгоритм зростання кластерів використовується шлях послідовного нарощування заданої кількості часток. Висновки відповідно до статті. Комп'ютерні розрахунки, проведені, зокрема, методом Монте-Карло, дають найбільш надійні передбачення властивостей перколяційних систем. У роботі отримані аналітичні вирази для залежностей потужності нескінченного кластера, радіус-вектора центра мас, ступеня анізотропії та фрактальної розмірності від відстані агрегації, від кількості часток, генерованих на кожній ітерації, та від кількості актів взаємодії між елементами кластерної системи.

Кваліфікаційна робота виконана на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
Наведено результати розробки комп'ютерного засобу тестування методів обробки сигналів дихання як шуму повторного та амплітудо-модульованого методами імітаційного моделювання та програмного засобу Matlab. Імітаційна модель сигналу дихання забезпечує за даними медичних показників (морфопараметрів) імітувати сигнали різних станів органів дихання, що є важливим при тестуванні методів та розроблених їх підґрунті програмних засобів обробки сигналів у комп’ютерних аускультаційних системах. Імітаційна модель сигналу дихання реалізована через відповідне програмне забезпечення (комп’ютерний засіб) в Matlab та є адекватним засобом імітації сигналів дихання різни станів з мінімальними відхиленнями від емпіричних сигналів.
The results of development of a computer tool for testing methods of processing respiratory signals as repeated and amplitude-modulated noise by simulation methods and Matlab software are presented. The simulation model of the respiratory signal provides, according to medical indicators (morphoparameters), to simulate the signals of different respiratory conditions, which is important when testing methods and software based on signal processing in computer auscultation systems. The simulation model of the respiratory signal is implemented through the appropriate software (computer tool) in Matlab and is an adequate means of simulating respiratory signals of different states with minimal deviations from the empirical signals.
ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1. Процес утворення сигналів дихання 10 1.2. Сигнал дихання та його показники 12 1.3. Відомі матмоделі сигналів дихання 17 1.3.1. Стаціонарний випадковий процес 17 1.3.2. Стаціонарна випадкова центрована функція та періодична функція 18 1.3.3. Адитивна суміш шумової та періодичної компонент 19 1.3.4. ПКВП 22 1.4. Висновки до розділу 1 23 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 24 2.1. Реєстрація сигналів дихання 24 2.2. Оцінювання показників сигналу дихання 26 2.3. Матмодель сигналів дихання 31 2.4. Суть тестування методів обробки сигналів дихання 34 2.5. Імітаційна модель сигналів дихання 36 2.6. Узагальнене подання алгоритму імітування сигналів дихання 45 2.7. Блок-схема імітаційного моделювання дихального шуму 46 2.8. Висновки до розділу 2 48 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 49 3.1. Блок-схема комп’ютерного засобу тестування методів обробки сигналів дихання 49 3.2. Блок-схема комп’ютерного засобу тестування 50 3.3. Реалізація комп’ютерного засобу тестування 51 3.4. Результати роботи комп’ютерного засобу тестування 55 3.5. Висновки до розділу 3 57 7 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 58 4.1 Охорона праці 58 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 61 4.3 Висновки до розділу 4 65 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 66 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 67 ДОДАТКИ 78 ДОДАТОК А. Програмне забезпечення комп’ютерного засобу тестування методів обробки сигналів дихання 79 ДОДАТОК Б. Копія тези 81 ДОДАТОК В. Копія тези 83