Добірка наукової літератури з теми "Метод математичного моделювання"

Метою цієї статті є розкриття ролі та значення вивчення теми «Математичне моделювання у медицині, біології» для формування професійних знань, умінь майбутнього лікаря. Для досягнення поставленої мети були використані методи обґрунтування, узагальнення, систематизації теоретичного та практичного матеріалу. У статті розглянута проблема формування професійної компетентності майбутнього лікаря за допомогою навчання математичного моделювання під час вивчення дисципліни «Медична інформатика». На основі аналізу науково-дослідницької літератури визначено основні підходи до трактування поняття «професійна спрямованість навчання математики». Виділені цілі професійно спрямованого викладання математики, зокрема під час вивчення теми «Математичне моделювання» у медичному закладі вищої освіти. Розроблене і сформульоване визначення професійно спрямованого завдання математичного моделювання для студентів медичних навчальних закладів, її реалізація за допомогою виявлення та актуалізації міжпредметних зв’язків математики з дисциплінами професійного циклу. Описано функції таких завдань. У статті також наведені приклади професійно спрямованих навчальних завдань математичного моделювання, що відображають міжпредметні зв’язки з дисциплінами професійного і природничо-наукового циклів. Крім того, відзначено важливу роль методу математичного моделювання у вивченні медико-біологічних явищ і процесів засобами математики; розібрано вирішення задачі медичного змісту, що ілюструє зазначений метод. Висновки. З’ясовано, що вивчення та використання математичного моделювання надає здобувачам медичної освіти можливості для виявлення і вивчення проблемної ситуації з їхньої професійної діяльності, створення можливостей для формування критичних знань, їх застосування на практиці, використання відповідного програмного забезпечення, інтерпретації отриманих результатів. Вивчення математичного моделювання на практичних заняттях із медичної інформатики позитивно впливає на формування професійної компетентності у здобувачів медичної освіти.

Мета: визначити загальні та сучасні методи оцінки стомлення. Матеріал і методи: у вирішенні поставлених завдань використовувалися такі методи: аналіз і узагальнення науково-методичної літератури за темою вивчення процесів стомлення; узагальнення досвіду практичної роботи тренерського контингенту, що працює з дітьми в групах спортивних танців; модифікованого методу клінічної антропометрії М.Я. Брейтмана; педагогічний експеримент, методи математичної статистики і математичного моделювання. Результати: проведено аналіз теорії стомлення з точки зору фізіології, а також з точки зору сучасних технологій. Виявлено, що на даному етапі розвитку сучасних технологій вивчення процесів стомлення, а також діагностика початку цього процесу можна проводити за допомогою математичного моделювання та теорії систем, що самоорганізовуються. Висновки: за результатами проведеного аналізу літератури визначено які існують теорії стомлення з точки зору фізіології. Також встановлено, що на даному етапі технічного прогресу є можливість вивчення процесу стомлення із застосуванням новітніх технологій та математичних методів моделювання. Вивчення теорій стомлення, що існують дає можливість розглянути різноманіття причин виникнення процесу стомлення в організмі людини з точки зору фізіології. Розуміння причин процесу стомлення дозволяє розробляти системи, здатні відновлювати організм людини, використовуючи можливість додаткового підживлення необхідними речовинами для діяльності або вводячи обмеження щодо інтенсивності і часу проведення дій. Для більш ефективної діагностики ступеня процесу стомлюваності можливе застосування методів математичного моделювання і прогнозування, а також розгляд процесу стомлення з точки зору стійкості систем, що самоорганізуються (зокрема застосування рівнянь Вольтерра, проточного культиватора). Сучасні методи дослідження з використанням математичного апарату та інформаційних засобів дають можливість більш якісної і швидкої обробки та аналізу великих масивів даних. Ключові слова стомлення, теорії стомлення, математична модель, метод М.Я. Брейтмана, спортивні танці.

Предметом вивчення в статті є метод багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптикоелектронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. Метою є розробка методу багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. Завдання: аналіз відомих методів оброблення багатомасштабної послідовності зображень, розробка методу багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури, проведення оброблення зображення з бортової системи оптико-електронного спостереження. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень, методи математичної логіки. Отримані такі результати. Встановлено, що відомі методи оброблення багатомасштабної послідовності зображень не можуть бути напряму застосовані до багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження. Запропоновано метод багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. В основі методу покладений двоетапний метод виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптикоелектронного спостереження з використанням перетворення Хафа. Проведено оброблення зображення з бортової системи оптико-електронного спостереження методом багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано метод багатомасштабного оброблення зображень з бортових систем оптико-електронного спостереження для визначення елементів міської інфраструктури. На відміну від відомих, передбачається використання двоетапного методу визначення елементів міської інфраструктури на зображеннях з різним значення масштабного коефіцієнта, перемасштабування оброблених зображень з різним значенням масштабного коефіцієнта до вихідного розміру та розрахунок зображення-фільтру, а результуюче оброблене зображення є попіксельним добутком вихідного зображення та зображення-фільтру.

Предметом вивчення в статті є метод тематичного сегментування кольорового зображення бортової системи оптико-електронного спостереження. Метою є розробка методу тематичного сегментування, в основу якого покладений ройовий метод штучної бджолиної колонії. Завдання: аналіз властивостей метаевристичних методів оптимізації, аналіз основних операцій метаевристичних методів оптимізації, формулювання оптимізаційної задачі вибору порогу тематичного сегментування оптико-електронного зображення при використанні ройового методу штучної бджолиної колонії, розробка схеми методу тематичного сегментування оптико-електронних зображень бортових систем оптико-електронного спостереження, отримання гістограм розподілу яскравості по кожному каналу яскравості кольорового зображення, викладення сутності методу тематичного сегментування кольорового зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, аналіз ітераційного процесу пошуку оптимальних порогів тематичного сегментування в кольорових каналах оптико-електронного зображення, визначення оптимального значення порогового рівня для кожного каналу яскравості, отримання результату тематичного сегментування вихідного оптико-електронного зображення, візуальна оцінки якості сегментованого зображення. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, ройового інтелекту, кластерізації даних, еволюційних обчислень, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень. Отримані такі результати. Встановлено, що для тематичного сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження доцільно використання метаевристичних методів оптимізації. Встановлено, що метод тематичного сегментування кольорового зображення заснований на ройовому методі штучної бджолиної колонії, у якості цільової функції використовується сума дисперсії тематичних сегментів, а оптимізаційна задача полягає в мінімізації цільової функції. Встановлено, що оптимальне значення порогового рівня для кожного каналу яскравості відповідає мінімуму цільової функції для кожного каналу яскравості. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: підвищення візуальної якості сегментованого кольорового зображення, що в подальшому суттєво впливає на вирішення завдання дешифрування зображення.

Предметом вивчення в статті є метод виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження. Метою є розробка методу виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження. Завдання: обґрунтування необхідності виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження; викладення сутності методу виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження; візуальна оцінка якості виділення об’єктів міської забудови на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень. Отримані такі результати. Встановлено, що актуальним є питання виділення на зображеннях бортових систем оптико-електронного спостереження географічного ландшафту, будівель, культурних центрів і критичних елементів інфраструктури, типу підприємств, транспортних систем та інших важливих забудов. Встановлено, що об’єкти міської забудови (мости, дороги, будинки тощо) є досить контрастними і містять багато прямих ліній. Виділення об’єктів міської забудови розглядається як двоетапний метод, а саме, застосування деякого детектора границь та застосування безпосередньо перетворення Хафа. На першому етапі проводиться виділення границь, на другому – виділення прямих ліній. У якості детектору границь запропоновано використання детектору границь Канні. Висновки. Встановлено, що візуальна якість дозволяє виділити об’єкти міської забудови на обробленому зображенні, а запропонований метод може бути використано для знаходження об’єктів міської забудови. Напрямком подальших досліджень є використання багатомасштабного методу обробки зображень.

Робота присвячена комп’ютерному моделюванню систем, що змінюються з часом. У процесі пізнання та практичної діяльності людство широко використовує різноманітні моделі. Моделювання – це універсальний метод наукового пізнання, який базується на побудові, дослідженні та використанні моделей об’єктів і явищ. Найбільш важливим різновидом моделей є математичні моделі. До їхньої основи покладено припущення про те, що всі параметри досліджуваного об’єкта можна подати у кількісному вигляді й описати математичними співвідношеннями. Унаслідок широкого впровадження обчислювальної техніки і відповідного програмного забезпечення методи математичного моделювання поширилися в повсякденній практиці. Комп’ютерна реалізація дослідження складних математичних моделей ґрунтується на основі чисельних методів. Тому сучасне математичне моделювання завжди передбачає застосування чисельних методів аналізу та комп’ютерних обчислювальних експериментів. Водночас значення аналітичних методів з розвитком ЕОМ і обчислювальної математики ніяк не зменшується. Великі можливості проведення математичного моделювання відкриває, наприклад, матрична система комп’ютерної математики MATLAB у дослідженні складних технічних процесів, які характеризуються нелінійністю та багатогранністю зв’язків між елементами. Система пристосована до будь-якої галузі науки й техніки,міст ить засоби, які особливо зручні для електро- і радіотехнічних обчислень (операції з комплексними числами, матрицями, векторами й поліномами, опрацювання даних, аналіз сигналів, моделювання динамічних процесів і цифрова фільтрація). У роботі обґрунтовано динаміку процесів у лінійному колі (електричному фільтрі), побудовано математичну модель, що відображає процес протікання електричного струму в колі, у вигляді системи диференціальних рівнянь другого порядку. Отриману систему диференціальних рівнянь розв’язано аналітичним методом. Крім того, на основі вбудованих в MATLAB чисельних алгоритмів розв’язування звичайних диференціальних рівнянь побудовано наближений розв’язок математичної моделі, що відображає зміну струму в колі залежно від часу. Поряд з цим, використовуючи пакет імітаційного моделювання Simulink, складено структурну модель, яка повністю імітує роботу електричного фільтру. Розв’язок диференціального рівняння можна побачити на віртуальному осцилографі, який дозволяє представити результати моделювання у вигляді часових графіків або у вигляді чисел, графіків, таблиць.

УДК 336.71; JEL Classification: Q500 Мета дослідження полягає у розробці заходів щодо вдосконалення кредитної діяльності комерційного банку за рахунок використання сучасних методів економіко – математичних досліджень та математичного прогнозування економічних процесів. Методика дослідження. Використано елементи структурного аналізу, економіко-математичну формалізацію, метод коефіцієнтів, регресійне моделювання та лінійне програмування (LP, англ. Linear Programming) − метод досягнення найліпшого результату (найбільший прибуток або найменші збитки) у математичній моделі чиї вимоги представлені через лінійні відношення. Лінійне програмування є особливим випадком математичного програмування (математичної оптимізації). Даний метод було використано з метою вирішення задачі оптимального розміру проценту банківського кредиту в рамках лінійного програмування з метою підвищення ефективності системи банківського кредитування. Результати дослідження. Пошук шляхів удосконалення кредитної діяльності банку в сучасних умовах слід починати з огляду минулого стану цієї проблеми. Загострення проблем у банківській діяльності виявилося в стрімкому зростанні обсягів прострочених кредитів великих банків. Перспективним напрямком удосконалення кредитно-депозитної політики є грамотне керування кредитною діяльністю. Основні вимоги, які повинні бути витримані – це обґрунтованість кредитної системи, тобто в будь-який момент повинна буди можливість розрахунку ймовірного прогнозу за допомогою сучасних математико-статистичних методів. При формуванні кредитно-депозитної політики банк повинен ураховувати основні напрямки вдосконалювання діяльності за рахунок програмних компонентів моделювання кредитної активності. Також обґрунтована можливість використання пакету задач лінійного програмування сумісно з пакетом Microsoft Excel з метою вирішення практичних задач визначення оптимальної величини ставки банківського кредиту. Наукова новизна. Наукова новизна отриманих результатів полягає у вирішенні ряду теоретичних та практичних проблем визначення величини ставки банківського кредиту, а саме: виявлені основні засади підвищення ефективності кредитної діяльності банку за рахунок використання сучасних математичних методів. Запропонована методика визначення величини ставки процента по кредиту за допомогою математичної моделі лінійного програмування реалізованої засобами Microsoft Excel (лінійне програмування). Практичне значення отриманих результатів. Запропоновані для впровадження результати дослідження можуть бути використані в кредитній діяльності банківської сфери національної економіки. Практичним ефектом є максимізація прибутку від раціонального визначення процента по кредиту.

Прогнозування динаміки пульсу та артеріального тиску під дією фізичного навантаження є ключовим завданням при плануванні процесу реабілітації пацієнта після перенесених серцево-судинних подій, і, в першу чергу, інфаркту міокарда. На сьогоднішній день її розв'язують емпірично, однак, розроблення адекватної математичної моделі прогнозування основних гемодинамічних показників дозволила б уникнути суб'єктивізму оцінок і підвищити надійність прогнозу, безпеку та ефективність реабілітаційної технології. З метою формування судження про зміну стану пацієнта під дією фізичного навантаження в процесі реабілітації реалізовано систему моделювання рівнів пульсу та артеріального тиску за допомогою пакету прикладних програм для математичного моделювання. Її основними підсистемами є обробка та ідентифікація даних, формування прогнозних даних. Для перевірки адекватності побудованої моделі використано засіб перевірки толерантності до фізичного навантаження. Отримані результати свідчать про адекватність побудованої математичної моделі для аналізованого етапу процесу реабілітації. Максимальний рівень похибок за весь період спостереження склав 9,5 % щодо пульсу та 5,2 % щодо артеріального тиску. Отже, розроблена математична модель динаміки пульсу та артеріального тиску під дією фізичного навантаження в підгостру фазу реабілітації дозволяє прогнозувати реакцію організму на дозоване фізичне навантаження. Метод ідентифікації сукупності диференціальних рівнянь, що моделюють таку динаміку під дією фізичного навантаження на основі модифікованого градієнтного методу Левенберга-Марквадта, доповненого процедурою вибору початкових значень коефіцієнтів, підтверджує адекватність розробленої математичної моделі.

Обґрунтовано необхідність застосування економіко-математичного моделювання для оцінювання та прогнозування показників соціально-економічного розвитку з метою підвищення якості та ефективності управлінських рішень. Наведено прикладні аспекти використання методу статистичних рівнянь залежностей як ефективного допоміжного інструменту для прийняття управлінських рішень під час формування фінансово-бюджетної та соціальної політики держави. Розглянуто основні завдання, які дозволяє вирішувати метод статистичних рівнянь залежностей, зокрема: виявлення взаємозв’язків та визначення кореляційних залежностей між окремими економічними параметрами; встановлення ступеня впливу факторних ознак на результативний показник, а також здійснення прогнозування їх на основі заданих (визначених) параметрів.

Стаття присвячена використанню ймовірнісних моделей у неймовірнісних задачах. Нові приклади, що наведені в роботі, допоможуть збільшити кількість прихильників рандомізації в математичному моделюванні. Розглядаються задачі відновлення фінітних функцій (функції-«кришки», функції Ерміта), які дуже поширені в методі скінченних елементів (МСЕ). Функція-«кришка» – це інша назва барицентричної координати, запропонованої Мьобіусом. На відміну від інтерполяції за Лагранжем, інтерполяція за Ермітом передбачає наявність у вершинах контрольного інтервалу інформації про функцію та її похідну. Зростаючі поліноми Ерміта на канонічних інтервалах [0; 1] і [-1; 1] розглядаються як функції розподілу ймовірностей. Порівнюються два методи побудови поліномів Ерміта: традиційний (матричний) і нетрадиційний (ймовірнісний). Показано, що щільність і середнє квадратичне відхилення закону розподілу ймовірностей Ерміта мають тісний зв’язок із формулами наближеного інтегрування (квадратурами) підвищеної точності: Гаусса- Бернуллі (два вузли на [0; 1]), Гаусса-Лежандра (два вузли на [-1; 1]), Гаусса-Лобатто (для чотирьох вузлів). Ці результати свідчать про наявність «зворотного руху» ідей і методів із теорії ймовірностей в інші математичні науки. На гостру необхідність «зворотного руху» неодноразово звертав увагу видатний український науковець, фахівець з теорії ймовірностей і випадкових процесів академік А.В. Скороход. Дуже важливо, щоб «зворотний рух» підтримували усі математики, як «ймовірнісники», так і «неймовірнісники» (термін А.В. Скорохода). Отримані результати вже не вперше переконують, що геометрична ймовірність – це простий, наочний і дуже ефективний метод математичного моделювання. Не дивно, що сучасні інформаційні технології починаються з когнітивних моделей прикладної геометрії. Такі моделі, як правило, математично обґрунтовані і фізично адекватні.

У роботі розглядається плоска задача стаціонарної безнапірної фільтрації у однорідному ізотропному недеформованому ґрунті. Для розв’язання тестової задачі фільтрації пропонується використовувати метод R-функцій. Відповідно до цього методу побудовано повну структуру розв’язку, для апроксимації невизначеної компоненти якої пропонується застосувати варіаційний метод Рітца.

Метою роботи є вивчення результатів процесу механічної активації політетрафторетилену (ПТФЕ) методами математичного моделювання та оптимізації [1]. Так дослідження залежності деформаційної характеристики матриці від параметрів процесу активації виконували методом ортогонального планування експерименту. За допомогою двохфакторного регресійного аналізу були визначені оптимальні рівні основних факторів і їх взаємодії. Функцією відгуку (параметра оптимізації) була деформаційна характеристика – відносне подовження (δ).

Захист відбудеться «02» жовтня 2020 р. о 12 00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д58.052.01 в Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя, 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, ауд. 79.
Дисертація присвячена вирішенню проблеми розвитку математичного моделювання та обчислювальних методів у напрямку створення та дослідження нових компартментних математичних моделей кіберфізичних систем медико- біологічних процесів. Розроблено компартментні математичні моделі кіберфізичних систем медико-біологічних процесів з використанням решітчастих диференціальних та різницевих рівнянь із запізненням на прямокутній та гексагональній решітках. Запропоновано методи обчислювальної математики для дослідження перманентності, екстинкції та стійкості компартментних математичних моделей кіберфізичних систем медико-біологічних процесів. Розроблено нові методи моделювання кіберфізичних біосенсорних систем з використанням гібридного програмування та інтерпретацією результатів моделювання у вигляді зображення фазових площин, решітчастих портретів та електричних сигналів. Запропоновано методи дослідження експоненційної стійкості рекурентних нейромережевих моделей для кіберфізичних систем медико-біологічних процесів. Розроблено алгоритм оптимального керування в моделі кіберфізичної системи лабораторної діагностики на основі полімеразно-ланцюгової реакції. Програмно реалізовані методи дослідження стійкості кіберфізичних систем медико-біологічних процесів.
Диссертация посвящена решению проблемы развития математического моделирования и вычислительных методов в направлении создания и исследования новых компартментных математических моделей киберфизических систем медико- биологических процессов. Разработаны компартментные математические модели киберфизических систем медико-биологических процессов с использованием решётчастых дифференциальных и разностных уравнений с запаздыванием на прямоугольной и гексагональной решётках. Предложенные методы вычислительной математики для исследования перманентности, экстинкции и устойчивости компартментных математических моделей киберфизических систем медико- биологических процессов. Разработаны новые методы моделирования киберфизических биосенсорных систем с использованием гибридного программирования и интерпретацией результатов моделирования в виде изображения фазовых плоскостей, решётчастых портретов и электрических сигналов. Предложенные методы исследования экспоненциальной устойчивости рекуррентных нейросетевых моделей для киберфизических систем медико- биологических процессов. Разработан алгоритм оптимального управления в модели киберфизической системы лабораторной диагностики на основе полимеразно- цепной реакции. Программно реализованы методы исследования устойчивости киберфизических систем медико-биологических процессов.
The dissertation is devoted to the solution of the problem of development of mathematical modelling and computational methods in the direction of creation and investigation of new compartmental mathematical models of cyber-physical systems of medical and biological processes. A methodology for designing cyber-physical biosensor systems used for automated monitoring of biomedical processes has been developed. On the basis of the suggested methodology, compartmental mathematical models of cyber- physical systems of medical and biological processes have been developed using lattice differential and difference equations with delay on rectangular and hexagonal lattices. The developed compartmental mathematical models take into account all the properties that are characteristic of lattice cyber-physical systems of medical and biological processes. Taking into account the lattice structure, the research has been carried out by the use of appropriate interactions between pixels of rectangular and hexagonal lattices, spatial operators and coordinations of biopixels. Methods of computational mathematics have been developed for solving problems of studying the permanence, extinction and stability of compartmental mathematical models of cyber-physical systems of medical and biological processes by using lattice differential and difference equations with delay on rectangular and hexagonal lattices. The basic numbers of reproduction have been suggested as a tool for studying the stability of compartmental lattice-type mathematical models. The conditions of stability, stability state without antibodies, stability state without antigens and antibodies, identical and non-identical endemic stability state have been investigated. Тhe study of local and global asymptotic stability has presented qualitative and quantitative results of numerical simulation of cyber-physical systems of medical and biological processes. The numerical simulation results show that the time delay has the greatest influence on the stability of the developed mathematical models of cyber-physical biosensor systems on rectangular and hexagonal lattices using lattice differential and difference equations with delay. New methods of organizing and optimizing the processes of simulation of cyber-physical biosensor systems using hybrid programming and interpretation of simulation results in the form of phase planes, lattice portraits have been developed. A mathematical model of dynamic logic for the systems under study has been developed by using the basic terms of the hybrid programming language. The results of numerical simulation of the developed cyber-physical biosensor system have been presented in the form of electrical signals from transducers characterizing the number of fluorescent pixels. Methods of computational mathematics have been worked out to solve the problems of exponential stability research of recurrent neural network models for cyber-physical systems of medical and biological processes. The algorithm of optimal control in the model of cyber-physical system of laboratory diagnostics based on polymerase-chain reaction has been developed. Using the obtained results, it is possible to control the temperature to minimize the required time of implementation of the annealing stage with the possibility of using a minimum amount of primer. The practical significance of the results of the dissertation research consists in the fact that, on the basis of the developed compartmental mathematical models of cyber- physical systems of medical and biological processes, the study of stability on rectangular and hexagonal lattices with the use of lattice differential and difference equations, it has been established that the constant delay is the most important parameter that affects the stability of the systems under study. A software complex has been developed to study the stability of cyber-physical systems of medical-biological processes, consisting of a block of identification and input of the parameters of the studied models, a software module for investigation of continuous dynamics, the block of modelling of the lattice images of antigens and antibodies, the block of obtaining the lattice images of connections of antigens with antibodies, the module of the study of discrete dynamics on the stability of the cyber-physical biosensor system and the visualization unit. The developed software complex and the obtained practical results are suitable for use in the design of modern cyber-physical systems of medical and biological processes with ensuring their stability during storage and use.
Перелік основних умовних позначень, символів і скорочень 42 Вступ 46 Розділ 1. Аналітичний огляд кіберфізичних систем медико- біологічних процесів та їх математичних моделей 57 1.1. Огляд практичних задач, пов’язаних із застосуванням кіберфізичних систем медико-біологічних процесів 58 1.1.1. Портативні кіберфізичні системи медико-біологічних процесів 59 1.1.2. Кіберфізичні біосенсорні системи для комплексного моніторингу біохімічних показників 60 1.1.3. Кіберфізичні біосенсорні системи для моніторингу прийому лікарських препаратів 62 1.1.4. Кіберфізичні системи медико-біологічних процесів для моніторингу рівня глюкози 63 1.1.5. Селективні елементи кіберфізичних систем медико- біологічних досліджень 68 1.2. Задача проектування та технічні характеристики кіберфізичних систем медико-біологічних процесів 74 1.3. Математичні моделі біосенсорів у кіберфізичних системах медико-біологічних процесів 81 1.3.1. Статичні математичні моделі біосенсорів у кіберфізичних системах медико-біологічних процесів 81 1.3.1.1. Модель оптичного біосенсора на основі поверхневого плазмонного резонансу 81 1.3.1.2. Багатошарова модель оптичного біосенсора 83 1.3.2. Динамічні математичні моделі біосенсорів на основі звичайних диференціальних рівнянь 86 1.3.2.1. Модель біосенсора першого порядку 86 1.3.2.2. Динамічна модель біосенсора другого порядку 89 1.3.3. Динамічні моделі біосенсорів у вигляді диференціальних рівнянь в частинних похідних 91 1.3.3.1. Модель біосенсора на основі рівнянь реакції-дифузії 91 1.3.3.2. Моделі біосенсорів, які використовують кінетику Міхаеліса-Ментена 92 1.3.3.3. Математична модель електрохімічного біосенсора 95 1.3.3.4. Модель біосенсора для визначення рівня глюкози 98 1.3.3.5. Модель для оптимізації розроблення біосенсорних кіберфізичних систем 100 1.3.3.6. Модель біосенсора в циліндричних координатах 101 1.4. Математична модель решітчастої динамічної системи в медико- біологічних дослідженнях 102 1.5. Математична модель Г.І. Марчука та використання її в кіберфізичних системах медико-біологічних процесів 106 1.6. Властивості, які повинні мати компартментні математичні моделі кіберфізичних систем медико-біологічних процесів 108 1.7. Висновки до першого розділу 114 Розділ 2. Розробка компартментних математичних моделей кіберфізичних біосенсорних систем 116 2.1. Математичне моделювання медико-біологічних процесів 117 2.2. Математична модель біосенсора на прямокутній решітці з використаням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 120 2.3. Математична модель біосенсора на прямокутній решітці з використанням різницевих рівнянь із запізненням 125 2.4. Математична модель біосенсора на гексагональній решітці з використаням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 129 2.5. Математична модель біосенсора на гексагональній решітці з використанням різницевих рівнянь із запізненням 132 2.6. Математична модель компартментних медико-біологічних процесів на основі клітинних автоматів 136 2.7. Модель кіберфізичної системи з атаками стану та вимірювань на основі стохастичних різницевих рівнянь 137 2.8. Ідентифікація параметрів у решітчастих диференціальних рівняннях із запізненням 140 2.9. Математична модель бутирилхолінестеразного біосенсора для визначення α-чаконіну 146 2.10. Висновки до другого розділу 149 Розділ 3. Дослідження неперервної та дискретної динаміки компартментних математичних моделей решітчастого типу 151 3.1. Ендемічні стани рівноваги компартментних математичних моделей решітчастого типу в кіберфізичних біосенсорних системах 152 3.1.1. Ендемічні стани рівноваги математичних моделей біосенсора на прямокутній решітці з використанням диференціальних та різницевих рівнянь 152 3.1.2. Ендемічні стани рівноваги математичних моделей біосенсора на гексагональній решітці з використанням диференціальних та різницевих рівнянь 153 3.2. Базові числа репродукції як інструмент дослідження стійкості компартментних математичних моделей решітчастого типу 155 3.3. Умови локальної асимптотичної стійкості компартментних математичних моделей біосенсорів решітчастого типу 159 3.3.1. Умови локальної асимптотичної стійкості математичної моделі біосенсора на основі диференціальних рівнянь на прямокутній решітці 159 3.3.2. Умови перманентності математичної моделі біосенсора на основі різницевих рівнянь на прямокутній решітці 164 3.3.3. Умови локальної асимптотичної стійкості математичної моделі біосенсора на основі диференціальних рівнянь на гексагональній решітці 173 3.3.4. Умови перманентності математичної моделі біосенсора на основі різницевих рівнянь на гексагональній решітці 174 3.4. Умови глобальної асимптотичної стійкості компартментних математичних моделей решітчастого типу 175 3.4.1. Умови глобальної асимптотичної стійкості математичної моделі біосенсора на основі диференціальних рівнянь на прямокутній решітці 175 3.4.2. Умови глобальної притягувальності математичної моделі біосенсора на основі різницевих рівнянь на прямокутній решітці 182 3.5. Виникнення біфуркації та детермінованого хаосу в компартментних математичних моделях решітчастого типу 187 3.5.1. Виникнення біфуркації та детермінованого хаосу в математичній моделі біосенсора з використанням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням на прямокутній решітці 187 3.5.2. Виникнення біфуркації та детермінованого хаосу в математичній моделі біосенсора з використанням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням на гексагональній решітці 192 3.5.3. Виникнення біфуркації та детермінованого хаосу в математичній моделі біосенсора на основі різницевих рівнянь на прямокутній решітці 193 3.5.4. Виникнення біфуркації та детермінованого хаосу в математичній моделі біосенсора на основі різницевих рівнянь на гексагональній решітці 198 3.6. Дослідження на основі чисельних характеристик нелінійної динаміки 199 3.6.1. Результати чисельного моделювання математичної моделі біосенсора з використанням диференціальних рівнянь на прямокутній решітці 199 3.6.2. Результати чисельного моделювання математичної моделі біосенсора з використанням диференціальних рівнянь на гексагональній решітці 203 3.6.3. Результати чисельного моделювання математичної моделі біосенсора з використанням різницевих рівнянь на прямокутній решітці 206 3.6.4. Результати чисельного моделювання математичної моделі біосенсора з використанням різницевих рівнянь на гексагональній решітці 207 3.7. Дослідження стійкості математичної моделі бутирилхолінестеразного біосенсора для визначення α-чаконіну 211 3.8. Висновки до третього розділу 214 Розділ 4. Розроблення та дослідження математичних моделей динамічної логіки кіберфізичних біосенсорних систем 216 4.1. Концептуальна модель архітектури кіберфізичних систем медико- біологічних процесів 216 4.2. Проектування динамічних процесів в кіберфізичних біосенсорних системах 219 4.3. Принцип вимірювання медико-біологічних показників кіберфізичними біосенсорними системами 222 4.4. Моделювання неперервної динаміки кіберфізичних біосенсорних систем 224 4.5. Основні терміни мови гібридного програмування 225 4.6. Моделі динамічної логіки кіберфізичних біосенсорних систем 228 4.6.1. Динамічне логічне моделювання кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці з використаням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 228 4.6.2. Динамічне логічне моделювання КФБСС на гексагональній решітці з використаням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 230 4.7. Експериментальні дослідження математичних моделей динамічної логіки в кіберфізичних системах 232 4.7.1. Дослідження динамічної логіки кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці з використаням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 232 4.7.2. Дослідження динамічної логіки кіберфізичної біосенсорної системи на гексагональній решітці з використанням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 238 4.7.3. Дослідження динамічної логіки кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці з використанням різницевих рівнянь із запізненням 243 4.7.4. Дослідження динамічної логіки кіберфізичної біосенсорної системи на гексагональній решітці з використанням різницевих рівнянь із запізненням 248 4.8. Порівняльний аналіз результатів чисельного моделювання математичних моделей кіберфізичних біосенсорних систем на прямокутній та гексагональній решітках з використанням решітчастих диференціальних рівнянь 253 4.9. Порівняльний аналіз результатів чисельного моделювання математичних моделей кіберфізичних біосенсорних систем на прямокутній та гексагональній решітках з використанням решітчастих різницевих рівнянь 254 4.10. Висновки до четвертого розділу 256 Розділ 5. Розроблення методів дослідження нейромережевих моделей кіберфізичних біосенсорних систем медико-біологічних процесів 258 5.1. Нейромережеві моделі кіберфізичних систем медико-біологічних процесів та методи їх дослідження 258 5.2. Модель кіберфізичної біосенсорної системи на основі рекурентної нейромережі 260 5.3. Розроблення методу експоненціального оцінювання рекурентної нейромережі 261 5.3.1. Метод Кертеша та етапи побудови оцінки експоненціального згасання 261 5.3.2. Оцінка для похідної функціонала Ляпунова 262 5.3.3. Різницева нерівність для функціонала Ляпунова 265 5.4. Непрямий метод дослідження стійкості моделі нейронної мережі з дискретно розподіленим запізненням 269 5.4.1. Методи дослідження стійкості нейромережевих моделей 269 5.4.2. Модель нейронної мережі з дискретно розподіленим запізненням 271 5.4.3. Непрямий метод дослідження стійкості рекурентної нейронної мережі з дискретно розподіленим запізненням 273 5.5. Дослідження моделі нейронної мережі з дискретним та неперервним запізненням 282 5.6. Експериментальне дослідження якісної поведінки моделі рекурентної нейромережі 289 5.6.1. Чисельне дослідження динамічної поведінки двонейронної мережі з чотирма дискретними запізненнями 289 5.6.2. Чисельне дослідження динамічної поведінки нейронної мережі з трьома нейронами 291 5.6.3. Чисельне дослідження динамічної поведінки рекурентної двонейронної мережі зі змішаним запізненням 292 5.7. Висновки до п’ятого розділу 296 Розділ 6. Розроблення і дослідження компартментних математичних моделей медико-біологічних процесів лабораторної діагностики 298 6.1. Полімеразно-ланцюгова реакція, як універсальний метод лабораторної діагностики 298 6.2. Розроблення компартментної моделі стадій полімеразно- ланцюгової реакції 304 6.3. Дослідження стійкості полімеразно-ланцюгової реакції 305 6.4. Розроблення алгоритму оптимального керування полімеразно- ланцюговою реакцією 306 6.5. Задача оптимального керування стадією відпалу в ПЛР 307 6.6. Задача оптимального керування стадією елонгації в ПЛР 312 6.7. Чисельне моделювання кіберфізичної системи лабораторної діагностики на прикладі полімерезно-ланцюгової рекції для стадії відпалу 316 6.8. Висновки до шостого розділу 323 Розділ 7. Розроблення програмного забезпечення для реалізації методів математичного моделювання компартментних медико- біологічних процесів 325 7.1. Програмний комплекс для дослідження стійкості КФБСС 326 7.1.1. Розробка програмного комплексу для дослідження стійкості КФБСС 326 7.1.2. Програмний модуль для дослідження фазових площин в КФБСС на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 328 7.1.3. Програмний модуль для дослідження фазових площин в КФБСС на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 331 7.2. Програмний модуль дослідження інтенсивності імунної відповіді 333 7.2.1. Комп’ютерне моделювання контактів антигенів із антитілами в кіберфізичних біосенсорних системах на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 333 7.2.2. Комп’ютерне моделювання контактів антигенів із антитілами в кіберфізичних біосенсорних системах на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 334 7.3. Програмна реалізація вихідних сигналів кіберфізичної системи 336 7.3.1. Програмний комплекс аналізу дискретизованого сигналу з перетворювача КФБСС на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 336 7.3.2. Результати чисельного аналізу електричного сигналу з перетворювача кіберфізичної біосенсорної системи 337 7.4. Розроблення та використання програмного забезпечення кіберфізичних систем аналізу біосигналів 338 7.4.1. Програмний комплекс для аналізу біосигналів в поліграфах 338 7.4.2. Використання відкритих ресурсів біосигналів PhysioNet для розробки кіберфізичних систем кардіодіагностики 339 7.5. Телемедичні технології у кіберфізичних системах 343 7.6. Використання методу індукції дерев рішень в кіберфізичних системах для потреб судово-медичної експертної практики 344 7.7. Використання комп’ютерних програм при проектуванні та дослідженні кіберфізичних медико-біологічних систем 346 7.8. Ідентифікація параметрів математичної моделі бутирилхолінестеразного біосенсора для визначення α-чаконіну 350 7.9. Дослідження стійкості кіберфізичних біосенсорних систем під впливом електромагнітного випромінювання 354 7.10. Висновки до сьомого розділу 355 Висновки 357 Список використаних джерел 360 Додатки 427 Додаток А. Класифікація та використання кіберфізичних біосенсорних систем 428 A.1. Електрохімічні кіберфізичні біосенсорні системи 428 A.2. Оптичні кіберфізичні біосенсорні системи 429 A.3. Кіберфізичні біосенсорні системи на основі оксиду кремнію 429 A.4. Кіберфізичні біосенсорні системи на основі наноматеріалів 430 A.5. Генетично кодовані кіберфізичні біосенсорні системи 431 A.6. Клітинні кіберфізичні біосенсорні системи 432 A.7. Порівняльний аналіз кіберфізичних біосенсорних систем 433 Додаток Б. Базові числа репродукції математичної моделі біосенсора на прямокутній та гексагональній решітках 437 Б.1. Базові числа репродукції математичної моделі біосенсора на прямокутній решітці з використанням різницевих рівнянь 437 Б.2. Базові числа репродукції математичних моделей біосенсора на гексагональній решітці з використанням диференціальних та різницевих рівнянь 440 Додаток В. Доведення умов локальної асимптотичної стійкості математичної моделі біосенсора на основі диференціальних рівнянь на гексагональній решітці 443 Додаток Д. Доведення квазіперманентності математичної моделі біосенсора на основі різницевих рівнянь на гексагональній решітці 448 Додаток Е. Умови глобальної асимптотичної стійкості математичної моделі біосенсора на основі диференціальних рівнянь на гексагональній решітці 453 Додаток Ж. Умови глобальної притягувальності математичної моделі біосенсора на основі різницевих рівнянь на гексагональній решітці 461 Додаток И. Фазові діаграми популяцій антигенів щодо антитіл в біопікселях кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці 467 Додаток К. Дослідження кіберфізичної системи з атаками стану та вимірювань на основі стохастичних різницевих рівнянь 473 Додаток Л. Семантика гібридних програм та приклад їх застосування 480 Л.1. Семантика гібридних програм 480 Л.2. Приклад застосування гібридної програми 482 Додаток М. Динамічне логічне моделювання КФБСС на прямокутній та гексагональній решітках 484 М.1. Динамічне логічне моделювання КФБСС на прямокутній решітці з використанням різницевих рівнянь із запізненням 484 М.2. Динамічне логічне моделювання КФБСС на гексагональній решітці з використаням решітчастих різницевих рівнянь із запізненням 486 Додаток Н. Результати чисельного моделювання дискретної динаміки кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці з використаням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 489 Додаток П. Результати чисельного моделювання дискретної динаміки кіберфізичної біосенсорної системи на гексагональній решітці з використанням решітчастих диференціальних рівнянь із запізненням 499 Додаток Р. Результати чисельного моделювання дискретної динаміки кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці з використаням решітчастих різницевих рівнянь із запізненням 506 Додаток С. Результати чисельного моделювання дискретної динаміки кіберфізичної біосенсорної системи на гексагональній решітці з використанням решітчастих різницевих рівнянь із запізненням 514 Додаток Т. Етапи створення медичних нейромережевих експертних кіберфізичних систем 522 Додаток У. Ієрархічна модель якісного аналізу решітчастих компартментних математичних моделей кіберфізичних медико- біологічних систем 523 Додаток Ф. Використання пакету R для розроблення та дослідження кіберфізичних систем медико-біологічних процесів 526 Ф.1. Пакет R як середовище програмування для статистичного аналізу даних 526 Ф.2. Короткий опис функцій пакета R deSolve 528 Ф.3. Приклад моделювання в пакеті R моделі типу Лотки– Вольтерри 529 Додаток Х. Фрагмент програми для дослідження фазових діаграм кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 533 Додаток Ц. Фрагмент програми для дослідження біфуркаційних діаграм в кіберфізичній біосенсорній системі на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 543 Додаток Ш. Фрагмент програми для дослідження фазових діаграм кіберфізичної біосенсорної системи на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 545 Додаток Щ. Фрагмент програми для дослідження біфуркаційних діаграм в кіберфізичній біосенсорній системі на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 554 Додаток Ю. Фрагмент програми для дослідження електричного сигналу з перетворювача кіберфізичної біосенсорної системи на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із 556 запізненням Додаток Я. Фрагмент програми для дослідження електричного сигналу з перетворювача кіберфізичної біосенсорної системи на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням 557 Додаток АА. Список публікацій здобувача за темою дисертації 559 Додаток АБ. Свідоцтва про реєстрацію авторського права на комп’ютерні програми, патент 582 Додаток АВ. Акти впроваджень 597

Дипломна робота на тему «Методи математичного моделювання для автоматизованої діагностики ступеню есенціального тремору з використанням перетворення Фур’є» Мудрика Івана Ярославовича. – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Факультет комп'ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра програмної інженерії, група СПм–61 // Тернопіль, 2017. C. – 97, рис. – 14, табл. – 4, слайдів. – 12, додат. – 4, бібліогр. – 48. Метою дипломної роботи є дослідження та розробка технології автоматизованої діагностики захворювання есенціальний тремор використовуючи методи комп’ютеризованого моделювання та обробки вхідної інформації згідно розроблених математичних моделей з використанням перетворення Фур’є. З допомогою методики ідентифікації тремтіння малюнком спіралі розроблено технологію оцінювання стану пацієнтів клінік та медичних центрів. Методи та програмні засоби, використані при виконанні розробки системи: мова програмування Java та її бібліотеки, середовище розробки NetBeans IDE, середовище розробки та моделювання MatLab, методологію гнучкої (Agile) розробки програмного забезпечення. Результатом роботи є набір математичних моделей та комп’ютеризованих методів обробки вхідної інформації з тесту спіралі з можливістю отримати кількісні характеристики тремору. У вигляді модуля програмної системи реалізована бібліотека з набором алгоритмів для автоматизованого визначення ступеню захворювання есенціальний тремор. Ключові слова: МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ, КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ДІАГНОСТИКА, ТРЕМОР, АВТОМАТИЗАЦІЯ, ПРОГРАМНА СИСТЕМА, АЛГОРИТМИ, ПЕРЕТВОРЕННЯ ФУР’Є.

On the basis of results of pedagogical experiment the mathematical model of dependence of quality of handing over is built to examination in the ball system on the scale of ECST (Y) and results of questionnaire of students after handing over to examination (X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) as multiple regression on the method of leastsquares. Middle quadratic errors which over are brought to set rationed are generated in this work, the disfigured model is built, counterbalanced on the method of leastsquares. There are more credible values of coefficients And multiple regression of approximating mathematical model. The estimation of exactness is done and summarizings are given conclusions. The method of statistical tests of Monte Karlo is applied enabled to conduct large-scale researches and collect large statistics. For students and graduate students of pedagogical institutes of higher. Key words: mathematical model, base discipline, quality
На основі результатів педагогічного експерименту побудована математична модель залежності якості здачі екзамену у бальній системі по шкалі EСST (У) і результатів анкетування студентів після здачі екзамену (Х1,Х2,Х3,Х4,Х5,Х6,Х7,Х8) у вигляді множинної регресії по способу найменших квадратів. В даній роботі генеруються середні квадратичні похибки, які приводяться до заданих нормованих, будується спотворена модель, зрівноважується по способу найменших квадратів. Знаходяться ймовірніші значення коефіцієнтів А множинної регресії апроксимуючої математичної моделі. Робиться оцінка точності і даються узагальнюючі висновки. Застосований метод статистичних випробовувань Монт嬬¬¬¬–Карло дав можливість провести широкомасштабні дослідження і набрати велику статистику. Для студентів і аспірантів педагогічних вузів. Ключові слова: математична модель, базова дисципліна, якість. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2740
Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені академіка Степана Дем`янчука

Останнім часом виник інтерес до дослідження процесів пневмокласифікації, що має велике число позитивних властивостей. На даний момент відсутні точні методи математичного моделювання процесів , які протікають в гетерогенних системах в умовах турбулентних гідродинамічних режимів, як найбільш прийнятних з точки зору створення активної взаємодії між фазами. Тому існує необхідність експериментального дослідження з подальшим створенням напівемпіричних математичних моделей або чисельного моделювання.

Метою дослідження є побудова та підготовка до практичного використання математичних моделей систем багатоваріантних задач з інтегрування функції однієї змінної. Задачами дослідження є побудова математичних моделей систем багатоваріантних задач на знаходження невизначеного інтегралу від раціональної функції певного вигляду та обчислення площ параболічних фігур; розробка програмного засобу для їх автоматизованого генерування. Об’єктом дослідження є процес побудови системи багатоваріантних математичних задач. Предметом дослідження є математичні моделі та програмні засоби реалізації систем багатоваріантних задач на знаходження невизначених інтегралів та обчислення площ параболічних фігур. У роботі подано етапи побудови математичних моделей зазначених систем багатоваріантних задач На допомогу викладачам запропоновано програму-генератор задач, який реалізовано у середовищі SageMathCloud. Результати дослідження планується використати на підтримку комп’ютерно-орієнтованого навчання математичного аналізу майбутніх учителів математики.

Розглянуто актуальну проблему розвитку та удосконалення рукопашної підготовки (техніки та тактики застосування заходів фізичного впливу, сили) майбутніми офіцерами-правоохоронцями інституцій сектору безпеки і оборони України у різних умовах службово-оперативної діяльності. Відповідно до результатів аналізу науково-методичної та спеціальної літератури (моніторингу Інтернет-ресурсів), членами науково-дослідної групи розроблено та апробовано педагогічну (змістово-функціональну) модель формування готовності майбутніх офіцерів-правоохоронців до застосування заходів фізичного впливу (сили) в системі спеціальної фізичної підготовки (із урахуванням карантинних обмежень) до дій у різних умовах службово-бойової (оперативної) діяльності. У вище зазначеній педагогічній моделі інтегровано: цільовий блок (мета, завдання, підходи, компоненти готовності, педагогічні умови), організаційно-змістовий блок (навчально-методичне забезпечення, інтерактивні методи навчання, кадрове забезпечення), результативно-оцінний блок (критерії, кваліфікаційні рівні, методики, методи, засоби, способи форми). Під час дослідження були використані наступні методи: абстрагування, аналіз і синтез, індукція і дедукція, моделювання, математично-статистичні (кореляційного аналізу, факторного аналізу) тощо. Відповідно до результатів емпіричного дослідження встановлено, що результати отримані наприкінці педагогічного експерименту у досліджуваних контрольної (Кг) та експериментальної (Ег) груп зросли відносно вихідних даних, і ці відмінності переважно є достовірні (Ег, P≤0,05). Результати контрольного тестування показали, що в процесі проведеної експериментальної роботи збільшилась кількість курсантів із вищим рівнем готовності до застосування заходів фізичного впливу (сили) у різних умовах службово-оперативної діяльності в Ег на 8 %, тоді як у Кг на 2 %, відмінного рівня збільшилась: в Ег на 19 %, тоді як у Кг – на 2 %, доброго рівня зменшилась: в Ег на 19 %, тоді як у Кг – на 2 %, чисельність курсантів задовільного рівня готовності зменшилась: в Ег на 8 %, тоді як у Кг – на 6 %. Слід зауважити, що незадовільний рівень сформованості навичок застосування заходів фізичного впливу (сили) у курсантів, як Ег, так і Кг не помічено. Крім цього, експериментально перевірені педагогічні умови формування готовності майбутніх офіцерів-правоохоронців до застосування заходів фізичного впливу (сили) у різних умовах службово-оперативної діяльності. Достовірність отриманих результатів підтверджена методами перевірки за допомогою критерію χ2. Результати дослідження впроваджені у практику спеціальної фізичної підготовки курсантів Харківського національного університету внутрішніх справ

В результаті дослідно-аналітичної роботи розглянуто актуальну проблему формування готовності тренерів, які спеціалізуються в одноборствах до застосування засобів фізичної терапії в системі самоосвіти. Враховуючи результати моніторингу Інтернет-ресурсів, аналізу науково-методичної, спеціальної та довідкової літератури встановлено, що питанням розроблення та апробації прикладних програм (методик, педагогічних моделей, тощо) формування готовності тренерів, які спеціалізуються в одноборствах до застосування технік кінезіологічного тейпування у професійній діяльності (в системі багаторічної підготовки спортсменів) присвячено недостатню кількість науково-методичних праць, що потребує подальших наукових розвідок та підкреслює актуальність і практичну складову обраного напряму дослідження. Під час вирішення поставлених перед нами завдань були використані наступні методи дослідження (на емпіричному та теоретичному рівнях): абстрагування, аналіз і синтез, індукція і дедукція, моделювання, математично-статистичні (кореляційного аналізу, факторного аналізу, шкалювання) тощо. У динаміці другого етапу дослідження членами науково-дослідної групи визначено сутність та структуру готовності тренерів, які спеціалізуються в одноборствах до професійної діяльності – особистісне утворення, яке формується шляхом акцентованого педагогічного впливу на формування у тренерів готовності до підтримання престижу українського спорту на міжнародній арені завдяки всебічній та якісній підготовці висококваліфікованих атлетів, до виконання навчально-тренувальних планів на різних етапах багаторічної підготовки спортсменів-одноборців у тому числі й на етапах їхньої фізичної терапії і ерготерапії та забезпечує узгодження ним знань про зміст та структуру професійної діяльності, а також вимог цієї діяльності до рівня всебічної підготовленості, а також психофізіологічного стану одноборців, сформованих компетентностей необхідних для організації збалансованої та конкурентоспроможної системи багаторічної підготовки спортсменів, які спеціалізуються в одноборствах зі сформованими та усвідомленими ними в процесі розвитку можливостями та потребами. Враховуючи результати низки теоретичних та емпіричних досліджень вважаємо, що структура готовності тренерів, які спеціалізуються в одноборствах до професійної діяльності містить наступні компоненти: мотиваційний, функціональний, прикладний та стресостійкий. В процесі дослідно-аналітичної роботи упродовж третього етапу дослідження нами виділені рівнозначні для тренерів, які спеціалізуються в одноборствах «критерії оцінювання»: мотиваційний, змістовий та аналітико-оцінний. Крім цього, вважаємо, що для будь-якого «критерію» характерним є наявність певних «показників», які відображають найбільш важливі та інформативні властивості «об’єкту», що забезпечує його існування. Відповідно до аналізу спеціальної науково-методичної та довідкової літератури членами науково-дослідної групи встановлено, що найбільш ефективними підходами для досягнення мети обраного напряму дослідження (з метою розроблення майбутньої «Програми формування готовності тренерів, які спеціалізуються в боротьбі самбо до застосування засобів фізичної терапії із акцентованим використанням технік кінезіологічного тейпування в системі самоосвіти») є: діяльнісний, особистісно-зорієнтований, комплексний, системний, а також структурний «підходи». Крім цього, відповідно до результатів низки емпіричних досліджень, а також враховуючи власний досвід організації системи багаторічної підготовки одноборців, нами пропонується до використання в системі оцінювання готовності тренерів, які спеціалізуються в боротьбі самбо до застосування засобів фізичної терапії із акцентованим використанням технік кінезіологічного тейпування наступних «рівнів»: високого, достатнього та задовільного. Варто також підкреслити, що для досягнення головної мети дослідження членами науково-дослідної групи планувалося використання наступних коригуючих технік кінезіологічного тейпування: лімфатична корекція «тунелювання»; зв’язкова-сухожильна корекція «тиск»; фасціальна корекція «утримання»; механічна корекція; послаблююча корекція «ліфтинг»; функціональна корекція «пружинування». Підсумовуючи результати аналізу науково-методичної та спеціальної літератури (Інтернет-джерел), членами науково-дослідної групи розроблено та апробовано програму формування готовності тренерів, які спеціалізуються в боротьбі самбо до застосування засобів фізичної терапії (із акцентованим використанням технік кінезіологічного тейпування) в системі самоосвіти. Розроблена та апробована «Програма» є уніфікованою і може ефективно використовуватися в системі фізичної терапії представників інших повноконтактних одноборств (олімпійських та неолімпійських видів спорту). Результати дослідження впроваджені у систему самоосвіти (підвищення кваліфікації) тренерів, які спеціалізуються в одноборствах. Напрями подальших досліджень передбачають розроблення дихальних комплексів фізичних вправ, які забезпечують підвищення працездатності тренерів з одноборств (на прикладі тренерів, які спеціалізуються в боротьбі самбо та дзюдо) на етапі їхнього відновлення після лікування коронавірусної хвороби (COVID-19).

Статтю присвячено одному з актуальних питань сучасної педагогіки – застосуванню методу комп’ютерного моделювання в навчальному процесі, зокрема при розв’язанні розрахункових задач загальної та теоретичної фізики в середовищі Mathematica. Сучасна фізична картина світу є квантово-польовою і потребує специфічного понятійного й математичного апарату. Практично кожне поняття подається за допомогою деякої математичної конструкції з розділів математичного й функціонального аналізу, для якісного розуміння якої необхідно самостійне розв’язання студентом на практиці конкретної фізичної задачі. Проектування інформаційних моделей фізичних процесів дозволяє осмислити задачу як об’єкт або явище фізичної реальності, проаналізувати її з використанням різних математичних методів, розробити алгоритм і програму розв’язку на комп’ютері. Як приклад, у статті розглядається типова квантовомеханічна задача про електрон у потенційній ямі. Для перших трьох стаціонарних станів за допомогою математичного пакету Wolfram Mathematica знайдено енергії та хвильові функції, побудовано відповідні графіки. Проведено детальний аналіз отриманих результатів.

Статтю присвячено методиці побудови та дослідження стохастичних моделей на основі методу Монте-Карло. Розглядається модель броунівського руху, побудова й опрацювання якої вводить у світ випадкових чисел і математичної статистики, сприяє формуванню уявлень про розподіли ймовірностей, зокрема ілюструє два поширених розподіли: рівномірний та нормальний.

Огляд методичної літератури з комп’ютерного моделювання показує існування різних підходів до його викладання у середній та вищій школі. Загальноприйнятим є підхід, при якому побудова моделей здійснюється з використанням апарату вищої математики, яким володіють переважно студенти старших курсів. Це зумовлює перенесення курсу «Методи математичного моделювання» на 7-8, а іноді і на 9-10 семестри, що знижує його роль у формуванні світогляду майбутнього спеціаліста, яке відбувається у старших класах школи та на молодших курсах вузу.

Вивчення в школі факультативного курсу "Комп'ютерне моделювання з фізики" покликане сприяти глибокому розумінню учнями навчального матеріалу з предмету і ознайомленню їх із сучасною методологією фізичних досліджень. З метою урізноманітнення форм проведення таких факультативних занять пропонується складання й дослідження математичної моделі-гри. Сюжетною основою моделювання тут є відома гра про "м'яку посадку" на Місяць, яка за часів широкого використання в навчальних цілях програмованих мікрокалькуляторів обійшла сторінки ряду науково-популярних журналів.

Передумовою забезпечення фундаменталізації професійного навчання є створення нових навчальних дисциплін (або перебудова існуючих), якісно відмінних від традиційних за структурою та змістом своєю спрямованістю на узагальнені, універсальні знання, формування фахівця нової формації, загальної культури і розвиток наукового мислення. В структурі економічної освіти курс «Моделювання економіки» забезпечує формування системи теоретичних знань та практичних навичок щодо моделювання структурних і динамічних властивостей економічних систем як засобу дослідження та управління складними явищами у макро-, мезо- й мікроекономічних системах. Компетентності, що формуються в процесі навчання курсу «Моделювання економіки», необхідні майбутньому фахівцю з економіки для створення та застосування моделей ринкової динаміки. Фундаментальні науки (зокрема, фізика) надають математичній економіці ефективні методи аналізу економічних даних та прогнозування економічних показників, що наприкінці ХХ ст. породило новий напрям досліджень – еконофізику. На нашу думку, зміст фундаменталізованого курсу «Моделювання економіки» повинен базуватися на поняттях еконофізики: складних динамічних систем (як неперервних, так і дискретних), теорії хаосу та фрактальної динаміки, тому що саме ці поняття створюють фундаментальне ядро сучасної математичної економіки. При вивченні фундаменталізованого курсу «Моделювання економіки» доцільно використовувати такі кросплатформенні системи комп’ютерної математики, як Matlab, Maxima та SAGE. Застосування SAGE дозволяє об’єднати можливості Matlab та Maxima в єдиному діяльнісному Web-середовищі та створює умови для активного застосування інноваційних технологій електронного, дистанційного та мобільного навчання.