рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Array, Real, Vektor, Matrix.

Array, Real, Vektor, Matrix. - раздел Образование, АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ Описание Типа Зависит От Того, Какой Язык Программирования Используется Разра...

Описание типа зависит от того, какой язык программирования используется разработчиками. Атрибуг изображается в виде текстовой строки, отражающей различные его свойства:

<признак видимости><имя>::<тип>=<значение по умолчанию>{свойства}.

Могут быть следующие свойства:

а) признак видимости имеет С++-семантику видимости членов класса:

- общий атрибут (public) (помечается символом +) означает, что любая сущность, имеющая доступ к объекту определяемого класса, имеет доступ и к этому атрибугу;

- защищенный атрибут (protected) (обозначается символом #) доступен только для методов класса и его потомков;

- приватный атрибут (private) (обозначается символом -) доступен только методам класса;

- признак области видимости может изображаться ключевым словом «public», «protected» или «private» или может быть спущен, что означает, что область видимости не показывается (а не то, что она не определена или «public» по умолчанию);

б) имя ‑ это идентификатор, представляющий имя атрибута;

в) тип ‑ зависящее от языка реализации описание типа атрибута;

г) значение по умолчанию ‑ зависящее от языка реализации выражение, задающее начальное значение для атрибута вновь созданного объекта;

д) свойства ‑ строка дополнительных свойств элемента (необязательная часть). Если свойства не указываются, скобки { } опускаются. Примером свойства может служить имя автора: {Author = Smith}.

По умолчанию атрибут является изменяемым. Указав в его свойствах пометку {frozen},можно объявить атрибут неизменяемым. Для атрибута можно указывать его множественность. Если она не обозначена, то предполагается, что атрибут может хранить ровно одно значение. Множественность может быть определена в квадратных скобках сразу после имени атрибута:

cords[3]: integer.

В программных классах операции и методы трактуются как программные процедуры, время выполнения которых будет уточняться в диаграммах состояний и деятельностей. С точки зрения моделирования, длительность (непрерывные и дискретные процессы) тех или иных операций чрезвычайно важна на самом раннем этапе. Если длительностью некоторой операции можно пренебречь, то модель может существенно упроститься.

Операция (operation) ‑ это сущность, определяющая некое действие, которое может быть выполнено представителем класса. У операции есть имя и список аргументов. Операция изображается текстовой строкой, имеющей следующую грамматику:

<признак видимости><имя>(список параметров):<тип выражения, возвращающего значения> {свойства},

где: признак видимости, имя и свойства имеют тот же смысл, что и для атрибута; список параметров - список формальных параметров, разделенных запятыми; тип выражения, возвращающего значения - зависящее от языка реализации описание типа значения, возвращаемого функцией. Если оно не указано, то предполагается, что функция не возвращает значения (void для С/С++).

Каждый элемент списка параметров имеет следующий вид:

<имя>: <тип>=<значение по умолчанию>,

где: имя ‑ имя параметра; тип ‑ зависящее от языка реализации описание типа параметра; значение по умолчанию ‑ значение параметра по умолчанию.

Все операции, определенные в классе, можно разделить на две группы: операции класса и операции представителя. Операции класса присущи не объектам класса, а самому классу. Отсюда, в частности, следует, что операции класса не имеют доступа к атрибутам. Типичный пример операции класса функция создания нового объекта (представителя) класса. Операции класса вьщеляются подчеркиванием:

new {Машина} [масса=100, жесткость=10];

Операция, не изменяющая состояние системы, помечается следующим образом: в список свойств операции помещается свойство {guery}.

Элементы списков атрибутов и операций можно группировать по некоторым признакам. В этом случае перед группой элементов ставится заключенная в кавычки строка, определяющая свойство, причем это свойство распространяется на все нижестоящие элементы до нового свойства. Эта возможность хорошо иллюстрируется следующим примером:

“параметры масины”

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ... Технологический институт... Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Array, Real, Vektor, Matrix.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ОБЪЕКТОВ………………………………………..……. 46 3.1. Математические модели случайных процессов..… 46 3.2. Классификация моделей случайных процессов..… 53 3.3. Модели мар

МОДЕЛИ СИСТЕМ
МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ……..…………... 147 7.1. Общие сведения…..………………………………..... 147 7.2. Модель входного потока заявок и времени обслуживания…..…………………….……

УНИФИЦИРОВАННЫЙ
ЯЗЫК МОДЕЛИРОВАНИЯ UML…………..………. 229 9.1. Основные компоненты…………..…………………. 229 9.2. Понятия и компоненты…………..…………………. 231 9.3. Диаграммы вариантов испо

Понятие модели
  1.1.1. Системный подход к моделированию. При проектировании автоматизированных систем управления, разработке прикладных программных продуктов важно правильно постав

Концепции определения моделей
Под динамической системой понимается объект, находящийся в каждый момент времени tÎT в одном из возможных состояний

Инерционные модели
Динамические системы с последействием (с предысторией) могут быть формализованы с применением дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом. 2.3.1. Дифференциальные уравнен

Модели на основе передаточных функций
Рассмотрим однооткликовую импульсную систему с дискретными сигналами на ее входе и выходе, модель которой может быть выражена с помощью импульсной характеристики (весовой функции) в виде уравнения

Конечные автоматы
Для моделирования динамических систем, функционирующих в дискретном времени, применяется аппарат конечных автоматов [7]. Теория конечных автоматов и их модели используются при синтезе и анализе выч

СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОБЪЕКТОВ
  3.1. Математические модели случайных процессов При проведении научных исследований в производстве и в быту часто встречаются события, которые многократно появляются при одн

Понятие статистического моделирования
При определении методов статистического моделирования применяют название «метод Монте-Карло». Определение, которое характеризует этот метод достаточно точно и полно, не существует. Известно, что эт

Датчики случайных чисел
Для имитации случайных событий необходим некоторый эталон, т.е. то, с чем можно что-то сравнить. Известно, что наука существует там, где есть измерения. Отсутствие измерений приводит к схоластике,

Проверочные тесты
Программная реализация датчика псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел может быть получена любым программистом на основе разработанного им алгоритма с применением либо аналитических м

Имитация случайных событий
  Пусть события S1, S2,..., Smобразуют полную группу несовместимых событий, каждое из которых может произойти с вероятностью Рi, причем

Имитация непрерывных случайных величин
Если событие Х принимает значения в некоторой области непрерывных величин, то для аналитического моделирования непрерывных событий применяют функцию распределения вероятностей

Имитация марковского процесса
4.6.1. Моделирование дискретной цепи Маркова. Рассмотрим дискретную цепь Маркова или марковский процесс с дискретным временем перехода из одного состояния в другое. Математическая

Выбор числа опытов
При разработке имитационных моделей для исследования случайных объектов существует задача выбора числа опытов (объема выборки). Это непростая задача, т.к. во-первых, необходимо обосновать достоверн

Формулы и алгоритмы для оценки результатов моделирования
  При реализации моделирующего алгоритма на ЭВМ вырабатывается информация о состоянии моделируемых систем, которая представляет собой исходный материал для определения приближенных ис

Аналитическое определение вероятностных автоматов
6.1.1. Формальное задание и классификация. Вероятностные автоматы (ВА) относятся к дискретно-стохастическому классу моделей. Данный тип моделей служит инструментом изучения динамич

Имитационное моделирование вероятностных автоматов
  Для имитации процесса функционирования ВА необходимо задать: - такты моделирования T, а также цикл по тактам моделирования от нуля до заданного числа такто

Модель входного потока заявок и времени обслуживания
Входной поток заявок характеризуется начальным моментом времени t0, моментами времени ti поступления i-х заявок, случайными

Модель Эрланга
При моделировании СМО исследуется изменение в системе за сколь угодно малый отрезок времени. Составляются уравнения в частных приращениях, от которых затем осуществляется переход к дифференциальным

Исследование модели пуассоновского процесса с помощью производящих функций
Будем считать, что на вход СМО поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью l и вероятностью Рn(t) того, что за время t в СМО

Имитационное моделирование одноканальной СМО
Алгоритмизация может осуществляться с применением способа Dt-моделирования, который позволяет определить состояния СМО через интервал времени Dt.

Имитационные модели многофазных СМО
Пусть СМО имеет структуру, показанную на рис. 7.18, т.е. обслуживание состоит из двух фаз. Входной поток заявок задан функцией распределения вероятностей длин интервалов между заявками A(t)

Имитационные модели многоканальных СМО
  7.8.1. Модели систем с общей очередью.Рассмотрим задачу построения имитационной модели трехканальной СМО с общей очередью. Понятие общей очереди предусматривает, чт

Алгоритмизация имитационной модели СМО произвольной структуры
  Методика построения имитационной модели СМО сложной структуры сводится к разработке модульной структуры алгоритмической модели. Структуру СМО необходимо декомпозировать на отдельные

Моделиpующие алгоpитмы
  Для моделиpования любого объекта, заданного пpи помощи математичеcкой модели, а также в виде последовательности процедур, имитирующих отдельные элементарные процессы, необxодимо поc

Основные компоненты
  После многх попыток создания унифицированных языков для решения задач моделирования был разработан и опробован объектно-ориентированный подход. Первый язык Simula-67, основанный на

Понятия и компоненты
  Сущности представляются парами «тип, экземпляр». Таких пар несколько: «класс, объект», «ассоциация, связь», «параметр, значение», «операция, вызов процедуры». Для изображения элемен

Масса машины
… У каждой секции прямоугольника класса может быть имя. Так как секция «имя класса» обязательна, то ее имя не указывается, как показано на рис. 9.6.  

Связи между объектами
  Аналогично ключевому понятию модели классов - понятию ассоциации, - для объектов существует понятие связи (link). Связь есть экземпляр ассоциации, установленной для объектов данных

Диаграммы взаимодействия
Взаимодействия между объектами в системе представляются диаграммами взаимодействия (interaction diagrams). Диаграммы взаимодействия подразделяются на два основных типа диаграмм: диаграммы последова

Диаграммы состояний
  Диаграммы состояний (state diagram) определяют состояния, в которых может находиться конкретный объект, а также процесс смены состояний объекта в результате влияния некоторых событи

Диаграммы деятельностей
Диаграммы деятельностей (aktivity diagrams) предназначены для того, чтобы отразить переходы в рамках выполнения определенной задачи, вызванные внутренними процессами. Используются для моделирования

Определение объекта
  Объектно-ориентированный подход в последнее время стал прочно ассоциироваться с программированием. Объектно-ориентированный подход развивался почти исключительно программистами. Ито

Behavior
domain; }/*GGenerator*/     Рис. 10.3

Наследование
  Наследование в ООМ понимается примерно так же, как и в ООП. Если объявляете класс с2 прямым потомком класса с1, то класс с2 наслед

Полиморфизм
  Полиморфизмом в ООП называется возможность использования вместо объектов одного декларированного класса объекты другого класса, называемого замещающим, совместимого с первым. Аналог

Equation
Z= X/K; endCMulGiv; Новый класс CMulGiv наследует от своего суперкласса CGain вход, выход, параметр и одно уравнение, а также добавляет один выхо

Equation
Y = if X>Xmax then UpperLimit else if X<Xmin then LowerLimit else K*X;

Equation
connect(Gem.Y,Amp.X); connect(Gem.Y,Y); endCSineSource; Далее нужно создать специальный класс CLimitedSineSource на основе СSineSource, переопределив пар

Типы данных и пакеты
  Для моделирования непрерывных систем необходим минимальный набор типов данных: скалярный вещественный тип, типы «вектор» и «матрица», а также целые числа для вычисления индексов век

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. «Моделирование систем». – М.: Высш. школа, 1985 – 271 с. 2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука,1978. – 400 с. 3. Финаев В.И. Мод

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги