Решение задач проектирования машин и механизмов методом ПЛП-поиска

Планируемый ЛП-поиск как алгоритм, объединяющий стохастические модели, свойственные методу Монте-Карло и планирование вычислительного эксперимента. Методика проведения однофакторного дисперсионного анализа по всем параметрам для каждого критерия.

Подобные документы

  • Решение системы уравнений методом Гаусса. Уравнение медианы, высоты, сторон треугольника. Вычисление внутренних углов треугольника. Исследование функции на непрерывность, поиск точки разрыва и характера разрыва. Поиск производной функции, предел функций.

    контрольная работа, добавлен 18.02.2016

  • Методика проведения урока алгебры. Практическая работа по применению свойств логарифмов, поиск ошибок. Логарифмическая функция и ее график. Решение задач на нахождение области определения функции. Методы решения логарифмических уравнений и неравенств.

    презентация, добавлен 05.03.2012

  • Распределенные вычисления, рассматриваемые на примере модели синхронной отправки сообщений в сети, множество процессоров связанных модулями связи. Поиск центра неориентированного дерева, псевдокод алгоритма. Анализ трудоемкости разработанного алгоритма.

    контрольная работа, добавлен 29.06.2012

  • Построение регрессионной математической модели с эффектами парного и тройного взаимодействия. Проверка выборок на однородность. Планирование эксперимента при оценке отклика. Оценка значимости влияния факторов на отклик при помощи латинского квадрата.

    контрольная работа, добавлен 20.03.2013

  • Основные виды стереометрических задач. Расчет угла между прямой и плоскостью. Рассмотрение особенностей теоремы Пифагора. Система координат на плоскости. Сущность понятия ортогональность векторов. Порядок поиска расстояний между прямыми в геометрии.

    презентация, добавлен 02.03.2014

  • Математические особенности и условия применения дисперсионного анализа, его методы. Выявление и обоснование необходимости использования. Сравнение средних в двух выборках. Этапы классического дисперсионного анализа, оценка его преимуществ и недостатков.

    статья, добавлен 15.07.2018

  • Область використання і сучасний стан обчислювальних методів типу Монте-Карло, перспективи їх подальшого розвитку. Ключові ідеї методу барицентричного усереднення. Аналіз та оцінка точності рандомізованих розрахунків у залежності від показника ортотропії.

    автореферат, добавлен 26.02.2015

  • Число е - удивительный математический элемент, свойства которого можно наблюдать в решениях определённых задач и окружающем пространстве. Характеристика основных формул, применяющихся для определения данной константы. Сущность метода Монте-Карло.

    творческая работа, добавлен 26.04.2019

  • Исследование возможностей экстрафовеального анализа изображений в задаче поиска целей, заданных геометрическими понятиями. Вовлечение экстрафовеального анализа в планирование саккад. Поиск четырехгранной или пятигранной пирамиды среди других пирамид.

    статья, добавлен 22.02.2021

  • Анализ алгоритма проектирования подкрепленной композитной пластины, не требующего применения методов нелинейного математического программирования. Учет ограничения на общую и местную формы потери устойчивости при построении математической модели.

    статья, добавлен 26.04.2019

  • Предмет теории вероятностей, основное содержание и законы данной науки, направления ее исследования. Типы анализов, оценка их конечных результатов. Моделирование случайных величин методом Монте-Карло (статистических испытаний), его принципы и значение.

    курс лекций, добавлен 02.02.2012

  • Для заданной выборки равномерного распределения построение ее вариационного ряда, эмпирической функции, гистограммы и полигона частот. Расчет выборочного среднего, дисперсии, моды и медианы. Оценка методом Монте-Карло интеграла с заданной ошибкой.

    контрольная работа, добавлен 10.11.2017

  • Характеристика основных различий между номинальными и реальными уровнями значимости на примере непараметрических критериев проверки однородности двух независимых выборок. Проведение исследования мощности статистических критериев методом Монте-Карло.

    статья, добавлен 22.05.2017

  • Построение канонической формы задачи линейного программирования и ее графическое решение. Построение допустимой области. Решение задачи в специальной форме симплекс-методом, методом искусственного базиса. Построение и решение пары двойственных задач.

    контрольная работа, добавлен 14.02.2013

  • Возможности применения производной при решении задач на оптимизацию в школьном курсе математики. Формулировка и численные методы решения задач одномерной оптимизации по заданным алгоритмам. Разработка модели факультативного урока по математике.

    курсовая работа, добавлен 26.10.2010

  • Вариационное исчисление решения задач, связанных с минимизацией функционала по уравнению Эйлера. Минимизация заданного функционала по методу Ритца. Графики приближения. Приближённое решение краевой задачи для уравнения Эйлера методом конечных разностей.

    курсовая работа, добавлен 23.04.2011

  • Необходимое и достаточное условия разрешимости транспортной задачи. Рассмотрение методов построения начального опорного решения. Особенности решения транспортных задач с неправильным балансом. Алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов.

    курсовая работа, добавлен 21.02.2018

  • Решение задач средствами Excel. Ввод условий: создание формы, ввод исходных данных и зависимостей из математической модели, назначение целевой функции, ввод ограничений и граничных условий. Составление производственного плана. Решение транспортных задач.

    лабораторная работа, добавлен 14.04.2023

  • Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 06.12.2023

  • Понятие экономико-математической модели задачи (составление системы алгебраических уравнений). Определение объема выпуска продукции каждого вида при заданных запасах сырья и особенности решения: методом Крамера, матричным методом и методом Гаусса.

    задача, добавлен 06.01.2015

  • Получение математической модели при её адекватности экспериментальной информации как одна из наиболее важных целей регрессионного анализа. Методика определения среднего значения серии опытов в центре плана и дисперсии воспроизводимости эксперимента.

    статья, добавлен 26.08.2021

  • Определение уравнения плоскости, проходящей через точку перпендикулярно вектору. Решение системы линейных уравнений по формулам Крамера, матричным способом и методом Гаусса. Решение задач линейного программирования модифицированным симплексным методом.

    контрольная работа, добавлен 11.03.2012

  • Разработка эффективного вычислительного алгоритма решения задачи вариационной инициализации модели океана. Разработка сопряженной сигма-модели динамики океана. Основные алгоритмы для решения прямой и сопряженной задачи вычисления функции уровня.

    автореферат, добавлен 02.08.2018

  • Основные положения численного интегрирования. Формулы левых, правых и средних прямоугольников. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Численное интегрирование методом прямоугольников. Алгебраический порядок точности численного метода.

    курсовая работа, добавлен 08.02.2016

  • Назначение дисперсионного анализа. Формулировка гипотез в нем. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных и связанных выборок. Ограничения дисперсионного анализа и подготовка данных. Дисперсионный анализ в контексте статистических методов.

    контрольная работа, добавлен 17.09.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.