работа с математическими моделями

вебкам регистрация

Это черта нашего времени? Олег Гадецкий: Да, это черта нашего времени. Женщины осваивают мужские качества, мужчины — женские.

Работа с математическими моделями работа для девушек город москва

Работа с математическими моделями

ЗАРАБОТАТЬ ОНЛАЙН РЯЗАНЬ

Поэтому, основываясь на таком опыте, мы ставим перед собой цель оценить возможности обучения и обучения математическому содержанию в курсах обучения, когда математическое моделирование математического моделирования используется при поддержке технологии, основанной на проблемах, связанных с повседневная жизнь студентов, главным образом, когда такие ситуации связаны с их профессиональной деятельностью, текущими или будущими.

Далее, в этой статье, сразу после некоторых размышлений над математическим моделированием, мы подходим к методологии, используемой в исследовании, представляем построенную среду и обсуждаем достигнутые результаты. Идея создания моделей для понимания и изучения широкого спектра явлений очень старая, так как человек во времени использовал представления реального мира, чтобы получить решение для построенной модели. Валидация таких моделей осуществляется путем анализа, размышлений и обсуждений по достигнутым результатам в Интернете есть много научных форумов , которые обсуждают эти модели.

Математические модели представляют собой математические выражения, представляющие интерес для исследуемой проблемы, и могут быть сформулированы «[ Мы подчеркиваем, что одна модель с небольшими изменениями может представлять множество приложений. Это очень полезно как для профессионального моделирования, так и для моделирования в классе, поскольку оно позволяет использовать одну модель для решения различных ситуаций.

Математика и реальность могут быть связаны посредством моделирования. Это интерактивное соединение осуществляется с использованием известного математического процесса с целью изучения, анализа, объяснения, прогнозирования реальных повседневных жизненных ситуаций вокруг нас CAMPOS, Математическое моделирование в направлении, являющемся важным прикладным математическим инструментом для решения реальных проблем, также создает необходимость сбора данных и упрощения реальных ситуаций.

В этом же направлении математическое моделирование математического моделирования способствует построению среды, где учащиеся могут выполнять моделирование и аналогию, считая, что одна и та же модель может быть полезна при представлении многих разных ситуаций, помогая учащимся в идентификации приложений в других областях знаний и в разных средах.

Во втором направлении математическое моделирование идентифицирует себя с педагогической перспективой, сосредоточенной на построении гражданства и социально-политической совестью студента, который стремится оценить свои индивидуальные способности, необходимые для эффективного участия в демократическом обществе, и, аналогично к мышлению Skovsmose , подчеркивая критическую оценку практик, связанных с математикой, с учетом культурной среды, к которой относятся все ученики.

В третьем направлении мы рассматриваем роль технологии обработки данных как незаменимого актера для работы с математическим моделированием, являясь им как оперативным вспомогательным инструментом или инструментом, который служит для преодоления многих проблем, часто встречающихся в традиционных классах, таких как студенты испытывают недостаток интереса или отсутствия необходимых способностей для рабочей среды.

Мы подчеркиваем, что мы не одиноки в валидации роли технологии обработки данных, учитывая, что в настоящее время большинство исследователей, интересующихся математическим моделированием, считают в своих исследованиях необходимым наличие такой технологии. Стремясь создать условия для анализа связи между содержанием учебного плана и применения математического моделирования при поддержке технологий в повседневных жизненных ситуациях студентов, первый автор этой статьи во втором полугодии года провел педагогический эксперимент по линейной программе дисциплина, которая является частью курса информационных систем в частном колледже в Кампинасе, Бразилия, где ученикам было предложено работать в реальных ситуациях.

В этом опыте, как ранее говорилось, мы попытались подчеркнуть построение знаний и сделать учащихся более критичными и с более высоким спорным умением. Дисциплина линейного программирования преподаётся на третьем курсе информационных систем, и в этот момент студенты обычно работают, а не как стажеры, а скорее как обычные сотрудники. Таким образом, время, затрачиваемое на школьные мероприятия, очень низкое, главным образом для математических дисциплин, которые рассматриваются как вспомогательные предметы, относящиеся к обучению студентов.

Эта ситуация ухудшается, так как студенты не могут визуализировать немедленное использование для деятельности, которая в настоящее время разрабатывается в компаниях, в которых они работают. Мы считаем, что это основная причина трудностей, с которыми сталкиваются студенты в дисциплине линейного программирования, и такая ситуация создает дискомфорт как для студентов, так и для учителя. Часто студенты зависят только от этой дисциплины, чтобы окончить курс и, следовательно, получить лучшие возможности в Компании.

В последнее время он является частью процесса оценки этой дисциплины, развития заданий, связанных с практическим применением изучаемых предметов. При таких заданиях учащиеся группы из двух выбрали проблемы, связанные с тем, чему учат в дисциплине, ищут данные, моделируют проблемы, т. Пытаются математически представлять ее, решать проблемы с использованием необходимого программного обеспечения, анализировать и проверять, когда это возможно, найденное решение.

Поскольку большинство студентов работают профессионально, вполне обычным является то, что они собирают данные из компаний, для которых они работают, а на следующем этапе представляют математическую формулировку в представлении линейного программирования. Однако мы также обнаружили, что студенты не заинтересованы в том, чтобы работать с реальными проблемами из своей повседневной жизни из-за, в основном, сложности, требуемой для сбора данных и информации, а также математического представления, они скорее будут работать с проблемами, доступными в тексте книг.

В любой ситуации, собирающей реальные данные или используя данные из текстовых книг, от студентов требуется использовать программное обеспечение для решения проблемы, представленной как линейное программирование. Они могут запрашивать у поставщика программного обеспечения лицензию на использование определенного инструмента, такого как LINGO - Language for Interactive Optimizer, или использовать ресурсы, доступные в Microsoft Office Excel.

К концу семестра мы просим учащихся представить задание, разработанное для их одноклассников. Двойники представляют проблему, формулировку линейного программирования, обоснование переменных, целевую функцию и ограничения. В последовательности они представляют решение, к которому они пришли, и его интерпретацию, и, наконец, некоторые симуляции, связанные с теорией, преподаваемой в классе.

В некоторых случаях приводятся упрощения и аналогия. Стоит отметить, что некоторые из заданий предусматривают программирование целых чисел или нелинейное программирование для обработки его приложений. Мы рассматривали учебную среду как образовательное пространство, созданное учителем, направленное на развитие его педагогической деятельности. Экзоположительный класс, на котором учитель сосредотачивает на себе задание на преподавание, работу с совместным обучением или в небольших группах на основе ситуаций, вызванных учителем, поисковые работы с использованием технологии обработки данных, обучение на основе решения проблем, посредством этно-математики, математическое моделирование математического моделирования или работа с проектами - вот некоторые примеры обучения.

С точки зрения математического моделирования математического моделирования в качестве методологии обучения мы считаем адекватным концептуализировать его как учебную среду которая будет построена в классе , на которой ученики приглашаются учителем для изучения, посредством математики и с помощью поддержка технологий, ситуационная проблема, вызванная повседневной жизнью студентов, особенно когда такие ситуации связаны с их профессиональной деятельностью, текущими или будущими.

Создание педагогического сценария, когда ученики подстрекаются к расследованию реальных ситуаций, связанных с повседневной жизнью Компании, и, основываясь на содержании учебного материала, изучаемом в классе, поиск решений проблем, возникающих в этих ситуациях, является, следовательно, учебной средой , По сценарию, который мы построили на курсе «Информационные системы», названном средой моделирования, мы рассмотрели математическое моделирование математического моделирования педагогических предположений.

Мы видели сходство между такой средой и сценариями исследования, предложенными Skovsmose В этой среде, в начале занятий, ученикам было сообщено, что они должны выполнить практическое задание с реальной проблемой, решение которой должно быть получено на основе содержания, изученного в рамках Линейного программирования. Они также были проинформированы о том, что такое назначение потребуется по окончании курса и представлено их сверстникам. Мы оставили ученикам решение выбрать проблему.

Решение проблемы в целом сложное, что нужно преодолеть, потому что ученики не знакомы с идеей создания собственных проблем, учитывая, что обычно они формулируются и предлагаются учителем. Например, Crouch and Haines заявляют, что инженеры-студенты, наука и техника в целом несут свое резюме, деятельность, выполняемую в рамках исследований и проектов, и, хотя используются для работы с математическими моделями, на курсах такого характера, студенты представляли серьезные трудности при выполнении обоих переходов, от реального мира до математической модели и от математического решения, найденного в реальной ситуации, из которой была извлечена проблема.

Чтобы справиться с такими трудностями, еще одна задача для учителя, который выбирает моделирование как педагогическое действие. Эта фаза очень интересна, потому что она привлекает потребность в исследованиях по многим источникам, а не только к традиционным дидактическим материалам, предоставляемым учителем.

В среде моделирования, о которой идет речь в этой статье, учащиеся имели возможность узнать множество примеров применения линейного программирования в реальных ситуациях с надлежащей математической формулировкой. Многие из этих примеров иллюстрировали приложения в отрасли, и некоторые из них ссылались на ситуации, которые испытывал преподаватель в качестве консультанта в компании по оптимизации.

Такие проблемы были связаны с оптимизированным планированием лесов, оптимизированным планированием производства птицы. Во время презентации таких проблем было подчеркнуто, что для достижения решения путем математического лечения требуется упрощение. Мы воспользовались этим моментом, чтобы показать студентам, что много раз один и тот же математический инструмент используется для решения различных задач; например, модель, используемая для решения проблемы состава корма, может быть адаптирована для решения проблем смешивания соков, стали и т.

Во время обсуждения фазы выбора заданий многие студенты предпочли работать над проектами, связанными с реальными проблемами, большинство из которых напрямую связано с ситуациями, возникающими на их рабочих местах. Обычно в компаниях профессиональная деятельность, связанная с проблемами оптимизации, решаемая с помощью ресурсов линейного программирования, находится в отделах, связанных с контролем производства и планированием.

Таким образом, в рабочей среде требование о знании таких ресурсов, хотя и поверхностно, оправдано, главным образом, из-за применения теоретических концепций в процессе принятия решений. Взаимодействующая в школе возможность практического применения представляет собой важный мотивационный фактор в процессе обучения и обучения.

Однако из-за сложности этих проблем некоторые студенты вскоре отказались от такого выбора, а скорее следуют за конструкциями более простых проблем, которые потребуют от них меньше усилий. Студенты, которые проявляли интерес к проблемам со своих рабочих мест, чтобы представить их как линейное программирование, должны были делать упрощения на фазе сбора данных, а также во время формулировки ограничений для построения математической модели.

Это имело смысл для них, поскольку они могли реализовать реальное требование упрощения первоначальных условий, которые окружают проблему интереса, чтобы получить возможное и жизнеспособное решение. Дискуссии в учебной среде, построенные в классе, в большинстве случаев производили упрощения и переформулировки, а в некоторых других случаях - отказ от выбранного субъекта и обмен на другой.

Позже студенты были ориентированы на использование программного обеспечения для решения проблем. Из-за знакомства остальные ученики выбрали Microsoft Spreadsheet Software Excel. Студенты, в общем, представляли некоторые трудности во время интерпретации результатов, предоставляемых программным обеспечением, как в определении оптимального решения и ценности целевой функции, при понимании значения слабых и избыточных переменных, а также двойного цена.

Эта проблема была частично решена, когда на основе обсуждений в классе студенты перечислили решения, найденные с концепциями, изученными в ходе курса. В качестве примера можно упомянуть педагогический момент, когда ученики заметили применение многих понятий, рассматриваемых в классе, как те, которые связаны с слабыми и избыточными переменными, а также с теорией анализа чувствительности. Использование программных пакетов для выполнения многих симуляций, которые способствовали пониманию теории, изученной в дополнение к сравнению с сопоставлением пакетов программного обеспечения.

Трудности в понимании понятий, связанных с теорией анализа чувствительности, были частично решены, поскольку учащиеся, основанные на симуляциях, выполненных при поддержке LINGO или Excel, могли понять практичность такой теории. Это было подробно обсуждено во время презентаций из парных разрядов, когда результаты моделирования можно было сравнить с результатами, найденными в теории. Как уже упоминалось ранее, к концу курса группы два студента представили в классе результаты.

Эта процедура была очень значительной, поскольку она позволяла с одной стороны каждой группе представлять в класс все этапы проблемы, непосредственно связанные с линейным программированием. И, с другой стороны, все это может визуализировать множество приложений в разных областях.

Во многих случаях учителю приходилось проводить промежуточное обсуждение, рассказывая студентам о том, чему учили в классе. Мы можем упомянуть, например, момент, когда некоторые из парных в своих презентациях подходили к необходимости упрощения исходной задачи, чтобы ее можно было сформулировать как линейное программирование.

Мы заметили в этих презентациях, а также прочитали текст, что немногие из парных вернулись к реальной ситуации, чтобы проверить найденное решение. Уметь достичь решения уже считалось удовлетворительным с точки зрения ученика. Как это происходит во многих назначениях моделирования, достижение цели - это цель, которую нужно выполнить. В этих обсуждениях, связанных с надежностью и адаптируемостью полученных результатов или связанных с ее значением и его последствиями социальной, культурной, экономической, экологической и т.

Повседневной жизни, откуда возникли эти проблемы, большую часть времени, откладывать в сторону. Во время презентаций заданий мы пытались подойти к таким аспектам. Среди всех заданий, выполненных в среде, мы изначально выделяем то, что было разработано индивидуально студентом, который ранее провалил эту дисциплину, и воспользовался этой возможностью, выбрал для решения проблему, с которой он столкнулся в компании, в которой он работал для.

Эта проблема была связана с процессом резки двумерных деревянных досок для производства мебели. Используя испытуемые, изученные в классе, а также некоторую дополнительную помощь преподавателя и рассчитывая на поддержку Microsoft Excel, он мог бы уменьшить потери при резке деревянных досок. Выполнение такого практического задания, помимо обеспечения применимости школьного обучения в его рабочей среде, также способствовало успеху ученика преодолеть его трудности с дисциплиной и, как следствие, получить в нем одобрение.

Кроме того, презентация лучших решений на его рабочем месте способствовала его профессиональному росту. Горбаня и Р. Хлебопроса эта классификация проанализирована и расширена. Эта классификация сфокусирована, в первую очередь, на этапе построения содержательной модели. Важнейшие математические модели обычно обладают важным свойством универсальности : принципиально разные реальные явления могут описываться одной и той же математической моделью.

Таким образом, изучая одну математическую модель, мы изучаем сразу целый класс описываемых ею явлений. Именно этот изоморфизм законов, выражаемых математическими моделями в различных сегментах научного знания, подвиг Людвига фон Берталанфи на создание « общей теории систем ». Существует множество задач, связанных с математическим моделированием. Во-первых, надо придумать основную схему моделируемого объекта, воспроизвести его в рамках идеализаций данной науки. Так, вагон поезда превращается в систему пластин и более сложных тел из разных материалов, каждый материал задаётся как его стандартная механическая идеализация плотность, модули упругости, стандартные прочностные характеристики , после чего составляются уравнения, по дороге какие-то детали отбрасываются как несущественные, производятся расчёты, сравниваются с измерениями, модель уточняется, и так далее.

Однако для разработки технологий математического моделирования полезно разобрать этот процесс на основные составные элементы. Традиционно выделяют два основных класса задач, связанных с математическими моделями: прямые и обратные. Прямая задача : структура модели и все её параметры считаются известными, главная задача — провести исследование модели для извлечения полезного знания об объекте.

Какую статическую нагрузку выдержит мост? Как он будет реагировать на динамическую нагрузку например, на марш роты солдат, или на прохождение поезда на различной скорости , как самолёт преодолеет звуковой барьер, не развалится ли он от флаттера , — вот типичные примеры прямой задачи.

Постановка правильной прямой задачи задание правильного вопроса требует специального мастерства. Если не заданы правильные вопросы, то мост может обрушиться, даже если была построена хорошая модель для его поведения. Так, в г. И через полтора года он рухнул. В простейшем случае одно уравнение осциллятора, например прямая задача очень проста и сводится к явному решению этого уравнения.

Обратная задача : известно множество возможных моделей, надо выбрать конкретную модель на основании дополнительных данных об объекте. Чаще всего структура модели известна, и необходимо определить некоторые неизвестные параметры. Дополнительная информация может состоять в дополнительных эмпирических данных, или в требованиях к объекту задача проектирования. Дополнительные данные могут поступать независимо от процесса решения обратной задачи пассивное наблюдение или быть результатом специально планируемого в ходе решения эксперимента активное наблюдение.

Одним из первых примеров виртуозного решения обратной задачи с максимально полным использованием доступных данных был построенный Ньютоном метод восстановления сил трения по наблюдаемым затухающим колебаниям. В качестве другого примера можно привести математическую статистику. Задача этой науки — разработка методов регистрации, описания и анализа данных наблюдений и экспериментов с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений. То есть множество возможных моделей ограничено вероятностными моделями.

В конкретных задачах множество моделей ограничено сильнее. Они позволяют создавать формальные и блочные модели как простых, так и сложных процессов и устройств и легко менять параметры моделей в ходе моделирования. Блочные модели представлены блоками чаще всего графическими , набор и соединение которых задаются диаграммой модели.

Рассмотрим механическую систему, состоящую из пружины, закрепленной с одного конца, и груза массой m , прикрепленного к свободному концу пружины. Будем считать, что груз может двигаться только в направленииоси пружины например, движение происходит вдоль стержня. Построим математическую модель этойсистемы. Будем описывать состояние системы расстоянием x от центра груза до его положения равновесия.

Полученное уравнение описывает математическую модель рассмотренной физической системы. Эта модельназывается «гармоническим осциллятором ». По формальной классификация эта модель линейная, детерминисткая, динамическая, сосредоточенная, непрерывная. В процессе её построения мы сделали множество допущений об отсутствии внешних сил, отсутствии трения, малости отклонений и т. По отношению к реальности это, чаще всего, модель типа 4 упрощение «опустим для ясности некоторыедетали» , поскольку опущены некоторые существенные универсальные особенности например, диссипация.

В некотором приближении скажем, пока отклонение груза от равновесия невелико, при малом трении, втечение не слишком большого времени и при соблюдении некоторых других условий , такая модельдостаточно хорошо описывает реальную механическую систему, поскольку отброшенные факторы оказываютпренебрежимо малое влияние на её поведение. Однако модель можно уточнить, приняв во внимание какие-тоиз этих факторов.

Это приведет к новой модели, с более широкой хотя и снова ограниченной областьюприменимости. Впрочем, при уточнении модели сложность её математического исследования может существенно возрасти исделать модель фактически бесполезной. Зачастую более простая модель позволяет лучше и глубжеисследовать реальную систему, чем более сложная и, формально, «более правильная».

Если применять модель гармонического осциллятора к объектам, далёким от физики, её содержательныйстатус может быть другим. Например, при приложении этой модели к биологическим популяциям, её следует отнести, скорее всего, к типу 6 аналогия «учтём только некоторые особенности. На уроке мы работали над практической работой по информатике на тему: «Математическое моделирование».

Результаты нашей работы представлены в таблице из Excel. Количество товара. С30 Информатика. Семакин, Е. Хеннер, Т. Лаборатория знаний, Исследование к практической работе с использованием программы Microsoft Office Excel с составлением в таблице разных видов диаграмм по разным статистическим данным. Практическая работа выполнена по информатике студентами первого курса "Губернского педагогического колледжа" КНК Ляшенко Е. Практическая работа состоит из содержания, раскрытие основной темы, списка литературы, плана, подробного текста по исследованию.

Проект разработан студентами самостоятельно. Номер материала: ДБ Воспользуйтесь поиском по нашей базе из материалов. Получите деньги за публикацию своих разработок в библиотеке «Инфоурок». Добавить материал. Мой доход Фильтр Поиск курсов Войти. Получить бесплатное занятие гарантия высокого результата.

Вход Регистрация. Забыли пароль? Войти с помощью:. Подать заявку на этот курс Смотреть список всех курсов. Практическая работа по теме «Математическое моделирование» Ляшенко Е. Скачать материал. Добавить в избранное. Проверил преподаватель информатики,1КК : Данилова Л. Содержание: 1. Математическая модель 2. Классификация моделей 2. Формальная классификация моделей 2. Классификация по способу представления объекта 2. Содержание и формальные модели 2.

Содержательная классификация моделей 3. Универсальность моделей 4. Прямая и обратная задачи математического моделирования 4. Прямая задача 4. Обратная задача 5. Компьютерные системы моделирования 6. Классификация моделей Формальная классификация моделей Формальная классификация моделей основывается на классификации используемых математических средств.

Например, один из популярных наборов дихотомий : Линейные или нелинейные модели ; Сосредоточенные или распределённые системы ; Детерминированные или стохастические ; Статические или динамические ; Дискретные или непрерывные. Классификация по способу представления объекта Наряду с формальной классификацией, модели различаются по способу представления объекта: Структурные или функциональные модели Структурные модели представляют объект как систему со своим устройством и механизмом функционирования.

Содержательные и формальные модели Практически все авторы, описывающие процесс математического моделирования, указывают, что сначала строится особая идеальная конструкция, содержательная модель.

Моему работа для девушки в мытищах очень

Давайте разберём производится разбор ошибок. Кто написал? Какие ещё произведения этого. А что ещё он написал? Отвели свой взгляд направо,. Отвели свой взгляд налево,. Оглядели потолок,. Посмотрели все вперёд. Раз — согнуться — разогнуться,.

Три — в ладоши три хлопка,. Головою три кивка. Пять и шесть тихо сесть. Решим задачу из учебника — стр. Найти задуманное число. Ученик решает у доски с объяснением. Не будем составлять схему, просто запишем:. Пусть х — задуманное число.

Составим уравнение:. Ответ: задуманное число — Решим задачу методом проб и ошибок. Найти периметр прямоугольника, у которого ширина на 5 см меньше длины, а площадь составляет 36 кв. Длины сторон — натуральные числа. Ученик решает у доски с комментарием:.

Что обозначим за х? А как выразится длина? Что ещё известно в задаче? Вспомнить формулу площади прямоугольника. Умеем ли мы решать такие уравнения? Какой метод здесь нужно использовать? Какие 2 натуральных числа дают в произведении 36? Перебирая, получаем - 4см и 9 см. Решим задачу методом полного перебора. Для подарков в детский сад надо было изготовить 48 игрушек. Эту работу поручили нескольким ученикам.

Если бы учеников было на 4 человека больше, то игрушек каждому пришлось бы сделать на 6 меньше. Сколько было учеников и сколько подарков сделал каждый из них? Для решения задачи лучше составить таблицу:. I учеников I сделанных 1 учеником I. Далее находим, какие 2 натуральных числа дают в произведении 48, и. Находим ответ: было 4 ученика. Чтобы не загромождать таблицу, я не стала.

III Самостоятельная работа. I вариант II вариант. Составьте буквенное решение и найдите. Автомобиль едет со скоростью Купили 3 кг груш по цене х руб. Какое расстояние ему останется за кг и 8 кг яблок по цене у руб. Проехать через 3 часа пути, если всего за кг. Сколько стоит вся покуп. Ему надо проехать k км? IV Оценки, домашнее задание. Ребята, вы хорошо поработали. Спасибо вам за урок. А теперь нарисуйте и закрасьте тот смайлик, который соответствует вашему настроению на уроке.

VI Использованные ресурсы. Дорофеев, Л. Петерсон «Математика» 5 класс, Изд. Номер материала: ДБ Воспользуйтесь поиском по нашей базе из материалов. Получите деньги за публикацию своих разработок в библиотеке «Инфоурок». Добавить материал. Мой доход Фильтр Поиск курсов Войти. Записаться на пробное занятие. Вход Регистрация. Забыли пароль? Войти с помощью:. Подать заявку на этот курс Смотреть список всех курсов. Работа с математическими моделями. Скачать материал. Добавить в избранное.

Москва Дата: Ответ: 1 башня — многогранная, 1 башня — неправильной формы — Кутафья, 2 башни — круглые и 16 башен — четырехгранные. Какой путь прошёл доктор Айболит за это время? В состав платформы входят: программный интерфейс пользователя, общенаучные базы данных, наборы математических и физических функций, решатели для систем с сосредоточенными параметрами lumped -систем.

Расширения содержат дополнительные инструменты для работы с математическими моделями в одной или нескольких прикладных областях. Модели или блоки - составные элементы расчетных и технологических схем, которые имеют собственный интерфейс, содержат входные и выходные параметры, связаны другими моделями. Проекты и решения - разработки конечных пользователей, которые доступны другим пользователям для скачивания, изучения и использования.

Платформа Math Designer позволяет составлять аппаратно-технологические схемы, используя картинки для обозначения аппаратов и линии для указания технологических потоков между ними. Под картинкой аппарата в Math Designer скрывается его математическая модель, которая позволяет рассчитать аппарат и спрогнозировать его поведение под влиянием внешних условий с учетом присущих ему особенностей, часть из которых может быть назначена пользователем.

Таким образом, размещая на листе аппараты и соединяя их линиями связи, Вы формулируете задачу для программного расчета Вашей технологической линии. Затем Math Designer рассчитает технологическую схему целиком и каждый ее аппарат в отдельности, и предоставит результаты расчета для анализа эффективности и улучшения Ваших инженерных решений. Чем MathDesigner отличается от других программ?

MathDesigner - это не только расширяемый программый продукт, но и открытая среда разработки, объединяющая своих пользователей в единое сообщество. В рамках сообщества может быть организована многопользовательская работа, связанная с обменом моделями, проектами и решениями. Принять участие в сообществе MathDesigner может любой желающий. На кого ориентирован MathDesigner? MathDesigner ориентирован на индивидуальных пользователей и на группы разработчиков в составе государственных учебных и научных образований, научно-производственных объединений, аналитических агенств и на широкие массы студентов и аспирантов химико-технологических вузов.

Как стать пользователем MathDesigner? Стать пользователем MathDesigner может любой желающий. Для этого необходимо зарегистрироваться на сайте, скачать и установить последнюю версию среды моделирования MathDesigner на свой персональный компьютер и принять лицензионное соглашение. Оглавление справки. Справочная система. Информация о версиях. Как это работает. Начало работы. Идентификация пользователя. Интерфейс главного окна. Создание схемы. Настройка проекта.

Ввод данных.

ЖИЛЯНСКАЯ 41А

Подходя к перспективам, которые определяют концепции математической грамотности, экстраполируя традиционную концепцию, связанную с способностями к вычислению и решению проблем и расширяя горизонты ее значения, Jablonka утверждает, что приведение в класс математики, используемой в рабочей среде, способов связать внеклассную математику с содержанием учебной программы и, следовательно, показать математическую практическую полезность.

Эта ассоциация, способствуя значимости преподавательской деятельности для студентов, помимо сокращения так называемого математического беспокойства по изучению понятий и обработки чисел и алгоритмов, позволяет установить связь между академическим и профессиональным обучением, оценивая разнообразие культуры математики , присутствующих на рабочих местах.

Однако много раз связать математические методы, используемые на рабочем месте в учебной математике, довольно сложно, потому что, помимо жесткости, которая обычно характеризует учебный план курсов, значимая концепция в этом случае должна быть релятивизирована таким образом, то, что может иметь смысл для одного ученика, может быть не для другого. Кроме того, в большинстве случаев связь между математикой и реальностью требует от студентов большего количества усилий и приверженности, чем традиционные классы, ориентированные на лекции преподавателей.

Это также требует времени от студентов для исследований и других задач вдали от класса. Эта ситуация хуже для заочного класса, где большинство студентов работают в дневное время и не имеют свободного времени для занятий вне класса, необходимого для выполнения таких задач.

С задачей помочь студентам в понимании дисциплины линейного программирования, первый автор этой статьи провел педагогический опыт с использованием математического моделирования математического моделирования на ее занятиях для студентов курсов информационных систем в ночную смену частной школы Кампинас Сити в Бразилии. Эти студенты, как правило, профессионально работают в сфере деятельности, связанной с полем обработки данных. Поэтому, основываясь на таком опыте, мы ставим перед собой цель оценить возможности обучения и обучения математическому содержанию в курсах обучения, когда математическое моделирование математического моделирования используется при поддержке технологии, основанной на проблемах, связанных с повседневная жизнь студентов, главным образом, когда такие ситуации связаны с их профессиональной деятельностью, текущими или будущими.

Далее, в этой статье, сразу после некоторых размышлений над математическим моделированием, мы подходим к методологии, используемой в исследовании, представляем построенную среду и обсуждаем достигнутые результаты. Идея создания моделей для понимания и изучения широкого спектра явлений очень старая, так как человек во времени использовал представления реального мира, чтобы получить решение для построенной модели.

Валидация таких моделей осуществляется путем анализа, размышлений и обсуждений по достигнутым результатам в Интернете есть много научных форумов , которые обсуждают эти модели. Математические модели представляют собой математические выражения, представляющие интерес для исследуемой проблемы, и могут быть сформулированы «[ Мы подчеркиваем, что одна модель с небольшими изменениями может представлять множество приложений.

Это очень полезно как для профессионального моделирования, так и для моделирования в классе, поскольку оно позволяет использовать одну модель для решения различных ситуаций. Математика и реальность могут быть связаны посредством моделирования.

Это интерактивное соединение осуществляется с использованием известного математического процесса с целью изучения, анализа, объяснения, прогнозирования реальных повседневных жизненных ситуаций вокруг нас CAMPOS, Математическое моделирование в направлении, являющемся важным прикладным математическим инструментом для решения реальных проблем, также создает необходимость сбора данных и упрощения реальных ситуаций.

В этом же направлении математическое моделирование математического моделирования способствует построению среды, где учащиеся могут выполнять моделирование и аналогию, считая, что одна и та же модель может быть полезна при представлении многих разных ситуаций, помогая учащимся в идентификации приложений в других областях знаний и в разных средах. Во втором направлении математическое моделирование идентифицирует себя с педагогической перспективой, сосредоточенной на построении гражданства и социально-политической совестью студента, который стремится оценить свои индивидуальные способности, необходимые для эффективного участия в демократическом обществе, и, аналогично к мышлению Skovsmose , подчеркивая критическую оценку практик, связанных с математикой, с учетом культурной среды, к которой относятся все ученики.

В третьем направлении мы рассматриваем роль технологии обработки данных как незаменимого актера для работы с математическим моделированием, являясь им как оперативным вспомогательным инструментом или инструментом, который служит для преодоления многих проблем, часто встречающихся в традиционных классах, таких как студенты испытывают недостаток интереса или отсутствия необходимых способностей для рабочей среды.

Мы подчеркиваем, что мы не одиноки в валидации роли технологии обработки данных, учитывая, что в настоящее время большинство исследователей, интересующихся математическим моделированием, считают в своих исследованиях необходимым наличие такой технологии. Стремясь создать условия для анализа связи между содержанием учебного плана и применения математического моделирования при поддержке технологий в повседневных жизненных ситуациях студентов, первый автор этой статьи во втором полугодии года провел педагогический эксперимент по линейной программе дисциплина, которая является частью курса информационных систем в частном колледже в Кампинасе, Бразилия, где ученикам было предложено работать в реальных ситуациях.

В этом опыте, как ранее говорилось, мы попытались подчеркнуть построение знаний и сделать учащихся более критичными и с более высоким спорным умением. Дисциплина линейного программирования преподаётся на третьем курсе информационных систем, и в этот момент студенты обычно работают, а не как стажеры, а скорее как обычные сотрудники. Таким образом, время, затрачиваемое на школьные мероприятия, очень низкое, главным образом для математических дисциплин, которые рассматриваются как вспомогательные предметы, относящиеся к обучению студентов.

Эта ситуация ухудшается, так как студенты не могут визуализировать немедленное использование для деятельности, которая в настоящее время разрабатывается в компаниях, в которых они работают. Мы считаем, что это основная причина трудностей, с которыми сталкиваются студенты в дисциплине линейного программирования, и такая ситуация создает дискомфорт как для студентов, так и для учителя. Часто студенты зависят только от этой дисциплины, чтобы окончить курс и, следовательно, получить лучшие возможности в Компании.

В последнее время он является частью процесса оценки этой дисциплины, развития заданий, связанных с практическим применением изучаемых предметов. При таких заданиях учащиеся группы из двух выбрали проблемы, связанные с тем, чему учат в дисциплине, ищут данные, моделируют проблемы, т. Пытаются математически представлять ее, решать проблемы с использованием необходимого программного обеспечения, анализировать и проверять, когда это возможно, найденное решение.

Поскольку большинство студентов работают профессионально, вполне обычным является то, что они собирают данные из компаний, для которых они работают, а на следующем этапе представляют математическую формулировку в представлении линейного программирования. Однако мы также обнаружили, что студенты не заинтересованы в том, чтобы работать с реальными проблемами из своей повседневной жизни из-за, в основном, сложности, требуемой для сбора данных и информации, а также математического представления, они скорее будут работать с проблемами, доступными в тексте книг.

В любой ситуации, собирающей реальные данные или используя данные из текстовых книг, от студентов требуется использовать программное обеспечение для решения проблемы, представленной как линейное программирование. Они могут запрашивать у поставщика программного обеспечения лицензию на использование определенного инструмента, такого как LINGO - Language for Interactive Optimizer, или использовать ресурсы, доступные в Microsoft Office Excel. К концу семестра мы просим учащихся представить задание, разработанное для их одноклассников.

Двойники представляют проблему, формулировку линейного программирования, обоснование переменных, целевую функцию и ограничения. В последовательности они представляют решение, к которому они пришли, и его интерпретацию, и, наконец, некоторые симуляции, связанные с теорией, преподаваемой в классе. В некоторых случаях приводятся упрощения и аналогия. Стоит отметить, что некоторые из заданий предусматривают программирование целых чисел или нелинейное программирование для обработки его приложений.

Мы рассматривали учебную среду как образовательное пространство, созданное учителем, направленное на развитие его педагогической деятельности. Экзоположительный класс, на котором учитель сосредотачивает на себе задание на преподавание, работу с совместным обучением или в небольших группах на основе ситуаций, вызванных учителем, поисковые работы с использованием технологии обработки данных, обучение на основе решения проблем, посредством этно-математики, математическое моделирование математического моделирования или работа с проектами - вот некоторые примеры обучения.

С точки зрения математического моделирования математического моделирования в качестве методологии обучения мы считаем адекватным концептуализировать его как учебную среду которая будет построена в классе , на которой ученики приглашаются учителем для изучения, посредством математики и с помощью поддержка технологий, ситуационная проблема, вызванная повседневной жизнью студентов, особенно когда такие ситуации связаны с их профессиональной деятельностью, текущими или будущими.

Создание педагогического сценария, когда ученики подстрекаются к расследованию реальных ситуаций, связанных с повседневной жизнью Компании, и, основываясь на содержании учебного материала, изучаемом в классе, поиск решений проблем, возникающих в этих ситуациях, является, следовательно, учебной средой , По сценарию, который мы построили на курсе «Информационные системы», названном средой моделирования, мы рассмотрели математическое моделирование математического моделирования педагогических предположений.

Мы видели сходство между такой средой и сценариями исследования, предложенными Skovsmose В этой среде, в начале занятий, ученикам было сообщено, что они должны выполнить практическое задание с реальной проблемой, решение которой должно быть получено на основе содержания, изученного в рамках Линейного программирования.

Они также были проинформированы о том, что такое назначение потребуется по окончании курса и представлено их сверстникам. Мы оставили ученикам решение выбрать проблему. Решение проблемы в целом сложное, что нужно преодолеть, потому что ученики не знакомы с идеей создания собственных проблем, учитывая, что обычно они формулируются и предлагаются учителем.

Например, Crouch and Haines заявляют, что инженеры-студенты, наука и техника в целом несут свое резюме, деятельность, выполняемую в рамках исследований и проектов, и, хотя используются для работы с математическими моделями, на курсах такого характера, студенты представляли серьезные трудности при выполнении обоих переходов, от реального мира до математической модели и от математического решения, найденного в реальной ситуации, из которой была извлечена проблема.

Чтобы справиться с такими трудностями, еще одна задача для учителя, который выбирает моделирование как педагогическое действие. Эта фаза очень интересна, потому что она привлекает потребность в исследованиях по многим источникам, а не только к традиционным дидактическим материалам, предоставляемым учителем. В среде моделирования, о которой идет речь в этой статье, учащиеся имели возможность узнать множество примеров применения линейного программирования в реальных ситуациях с надлежащей математической формулировкой.

Многие из этих примеров иллюстрировали приложения в отрасли, и некоторые из них ссылались на ситуации, которые испытывал преподаватель в качестве консультанта в компании по оптимизации. Такие проблемы были связаны с оптимизированным планированием лесов, оптимизированным планированием производства птицы. Во время презентации таких проблем было подчеркнуто, что для достижения решения путем математического лечения требуется упрощение.

Мы воспользовались этим моментом, чтобы показать студентам, что много раз один и тот же математический инструмент используется для решения различных задач; например, модель, используемая для решения проблемы состава корма, может быть адаптирована для решения проблем смешивания соков, стали и т. Во время обсуждения фазы выбора заданий многие студенты предпочли работать над проектами, связанными с реальными проблемами, большинство из которых напрямую связано с ситуациями, возникающими на их рабочих местах.

Обычно в компаниях профессиональная деятельность, связанная с проблемами оптимизации, решаемая с помощью ресурсов линейного программирования, находится в отделах, связанных с контролем производства и планированием. Таким образом, в рабочей среде требование о знании таких ресурсов, хотя и поверхностно, оправдано, главным образом, из-за применения теоретических концепций в процессе принятия решений.

Взаимодействующая в школе возможность практического применения представляет собой важный мотивационный фактор в процессе обучения и обучения. Однако из-за сложности этих проблем некоторые студенты вскоре отказались от такого выбора, а скорее следуют за конструкциями более простых проблем, которые потребуют от них меньше усилий.

Студенты, которые проявляли интерес к проблемам со своих рабочих мест, чтобы представить их как линейное программирование, должны были делать упрощения на фазе сбора данных, а также во время формулировки ограничений для построения математической модели.

Это имело смысл для них, поскольку они могли реализовать реальное требование упрощения первоначальных условий, которые окружают проблему интереса, чтобы получить возможное и жизнеспособное решение. Дискуссии в учебной среде, построенные в классе, в большинстве случаев производили упрощения и переформулировки, а в некоторых других случаях - отказ от выбранного субъекта и обмен на другой. Позже студенты были ориентированы на использование программного обеспечения для решения проблем.

Из-за знакомства остальные ученики выбрали Microsoft Spreadsheet Software Excel. Студенты, в общем, представляли некоторые трудности во время интерпретации результатов, предоставляемых программным обеспечением, как в определении оптимального решения и ценности целевой функции, при понимании значения слабых и избыточных переменных, а также двойного цена.

Эта проблема была частично решена, когда на основе обсуждений в классе студенты перечислили решения, найденные с концепциями, изученными в ходе курса. В качестве примера можно упомянуть педагогический момент, когда ученики заметили применение многих понятий, рассматриваемых в классе, как те, которые связаны с слабыми и избыточными переменными, а также с теорией анализа чувствительности.

Использование программных пакетов для выполнения многих симуляций, которые способствовали пониманию теории, изученной в дополнение к сравнению с сопоставлением пакетов программного обеспечения. Трудности в понимании понятий, связанных с теорией анализа чувствительности, были частично решены, поскольку учащиеся, основанные на симуляциях, выполненных при поддержке LINGO или Excel, могли понять практичность такой теории.

Это было подробно обсуждено во время презентаций из парных разрядов, когда результаты моделирования можно было сравнить с результатами, найденными в теории. Как уже упоминалось ранее, к концу курса группы два студента представили в классе результаты. Эта процедура была очень значительной, поскольку она позволяла с одной стороны каждой группе представлять в класс все этапы проблемы, непосредственно связанные с линейным программированием.

И, с другой стороны, все это может визуализировать множество приложений в разных областях. Во многих случаях учителю приходилось проводить промежуточное обсуждение, рассказывая студентам о том, чему учили в классе. Мы можем упомянуть, например, момент, когда некоторые из парных в своих презентациях подходили к необходимости упрощения исходной задачи, чтобы ее можно было сформулировать как линейное программирование. Мы заметили в этих презентациях, а также прочитали текст, что немногие из парных вернулись к реальной ситуации, чтобы проверить найденное решение.

Уметь достичь решения уже считалось удовлетворительным с точки зрения ученика. Как это происходит во многих назначениях моделирования, достижение цели - это цель, которую нужно выполнить. Однако в областях знания, где не существует полностью завершённых формализованных теорий передний край физики , биологии , экономики , социологии , психологии , и большинства других областей , создание содержательных моделей резко усложняется.

В работе Пайерлса дана классификация математических моделей, используемых в физике и, шире, в естественных науках. В книге А. Горбаня и Р. Хлебопроса эта классификация проанализирована и расширена. Эта классификация сфокусирована, в первую очередь, на этапе построения содержательной модели. Важнейшие математические модели обычно обладают важным свойством универсальности : принципиально разные реальные явления могут описываться одной и той же математической моделью.

Таким образом, изучая одну математическую модель, мы изучаем сразу целый класс описываемых ею явлений. Именно этот изоморфизм законов, выражаемых математическими моделями в различных сегментах научного знания, подвиг Людвига фон Берталанфи на создание « общей теории систем ». Существует множество задач, связанных с математическим моделированием.

Во-первых, надо придумать основную схему моделируемого объекта, воспроизвести его в рамках идеализаций данной науки. Так, вагон поезда превращается в систему пластин и более сложных тел из разных материалов, каждый материал задаётся как его стандартная механическая идеализация плотность, модули упругости, стандартные прочностные характеристики , после чего составляются уравнения, по дороге какие-то детали отбрасываются как несущественные, производятся расчёты, сравниваются с измерениями, модель уточняется, и так далее.

Однако для разработки технологий математического моделирования полезно разобрать этот процесс на основные составные элементы. Традиционно выделяют два основных класса задач, связанных с математическими моделями: прямые и обратные. Прямая задача : структура модели и все её параметры считаются известными, главная задача — провести исследование модели для извлечения полезного знания об объекте.

Какую статическую нагрузку выдержит мост? Как он будет реагировать на динамическую нагрузку например, на марш роты солдат, или на прохождение поезда на различной скорости , как самолёт преодолеет звуковой барьер, не развалится ли он от флаттера , — вот типичные примеры прямой задачи.

Постановка правильной прямой задачи задание правильного вопроса требует специального мастерства. Если не заданы правильные вопросы, то мост может обрушиться, даже если была построена хорошая модель для его поведения.

Так, в г. И через полтора года он рухнул. В простейшем случае одно уравнение осциллятора, например прямая задача очень проста и сводится к явному решению этого уравнения. Обратная задача : известно множество возможных моделей, надо выбрать конкретную модель на основании дополнительных данных об объекте. Чаще всего структура модели известна, и необходимо определить некоторые неизвестные параметры.

Дополнительная информация может состоять в дополнительных эмпирических данных, или в требованиях к объекту задача проектирования. Дополнительные данные могут поступать независимо от процесса решения обратной задачи пассивное наблюдение или быть результатом специально планируемого в ходе решения эксперимента активное наблюдение.

Одним из первых примеров виртуозного решения обратной задачи с максимально полным использованием доступных данных был построенный Ньютоном метод восстановления сил трения по наблюдаемым затухающим колебаниям. В качестве другого примера можно привести математическую статистику. Задача этой науки — разработка методов регистрации, описания и анализа данных наблюдений и экспериментов с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений.

То есть множество возможных моделей ограничено вероятностными моделями. В конкретных задачах множество моделей ограничено сильнее. Они позволяют создавать формальные и блочные модели как простых, так и сложных процессов и устройств и легко менять параметры моделей в ходе моделирования. Блочные модели представлены блоками чаще всего графическими , набор и соединение которых задаются диаграммой модели. Рассмотрим механическую систему, состоящую из пружины, закрепленной с одного конца, и груза массой m , прикрепленного к свободному концу пружины.

Будем считать, что груз может двигаться только в направленииоси пружины например, движение происходит вдоль стержня. Построим математическую модель этойсистемы. Будем описывать состояние системы расстоянием x от центра груза до его положения равновесия.

Полученное уравнение описывает математическую модель рассмотренной физической системы. Эта модельназывается «гармоническим осциллятором ». По формальной классификация эта модель линейная, детерминисткая, динамическая, сосредоточенная, непрерывная.

В процессе её построения мы сделали множество допущений об отсутствии внешних сил, отсутствии трения, малости отклонений и т. По отношению к реальности это, чаще всего, модель типа 4 упрощение «опустим для ясности некоторыедетали» , поскольку опущены некоторые существенные универсальные особенности например, диссипация.

В некотором приближении скажем, пока отклонение груза от равновесия невелико, при малом трении, втечение не слишком большого времени и при соблюдении некоторых других условий , такая модельдостаточно хорошо описывает реальную механическую систему, поскольку отброшенные факторы оказываютпренебрежимо малое влияние на её поведение.

Однако модель можно уточнить, приняв во внимание какие-тоиз этих факторов. Это приведет к новой модели, с более широкой хотя и снова ограниченной областьюприменимости. Впрочем, при уточнении модели сложность её математического исследования может существенно возрасти исделать модель фактически бесполезной. Зачастую более простая модель позволяет лучше и глубжеисследовать реальную систему, чем более сложная и, формально, «более правильная».

Если применять модель гармонического осциллятора к объектам, далёким от физики, её содержательныйстатус может быть другим. Например, при приложении этой модели к биологическим популяциям, её следует отнести, скорее всего, к типу 6 аналогия «учтём только некоторые особенности. На уроке мы работали над практической работой по информатике на тему: «Математическое моделирование».

Результаты нашей работы представлены в таблице из Excel. Количество товара. С30 Информатика. Семакин, Е. Хеннер, Т. Лаборатория знаний, Исследование к практической работе с использованием программы Microsoft Office Excel с составлением в таблице разных видов диаграмм по разным статистическим данным.

Практическая работа выполнена по информатике студентами первого курса "Губернского педагогического колледжа" КНК Ляшенко Е. Практическая работа состоит из содержания, раскрытие основной темы, списка литературы, плана, подробного текста по исследованию. Проект разработан студентами самостоятельно. Номер материала: ДБ Воспользуйтесь поиском по нашей базе из материалов. Получите деньги за публикацию своих разработок в библиотеке «Инфоурок».

Добавить материал. Мой доход Фильтр Поиск курсов Войти. Получить бесплатное занятие гарантия высокого результата. Вход Регистрация. Забыли пароль? Войти с помощью:. Подать заявку на этот курс Смотреть список всех курсов. Практическая работа по теме «Математическое моделирование» Ляшенко Е. Скачать материал. Добавить в избранное. Проверил преподаватель информатики,1КК : Данилова Л. Содержание: 1. Математическая модель 2. Классификация моделей 2. Формальная классификация моделей 2.

Классификация по способу представления объекта 2. Содержание и формальные модели 2. Содержательная классификация моделей 3. Универсальность моделей 4. Прямая и обратная задачи математического моделирования 4. Прямая задача 4. Обратная задача 5. Компьютерные системы моделирования 6. Классификация моделей Формальная классификация моделей Формальная классификация моделей основывается на классификации используемых математических средств.

С моделями работа математическими модели онлайн бор

Что такое математическое моделирование? Серия видео, часть 1: Что такое математическое моделирование?

В разделе Модели собираются идеи разнообразных миниатюр, представленные на таком и сложных процессов и устройств концептуальных моделей быстро-медленных систем. Одним из первых примеров виртуозного сделано множество допущений об отсутствии внешних сил, отсутствии трения, малости факт, а также полезные при. Второй тип - феноменологическая модель ведем себя так, как если бы…содержит механизм для описания явления, хотя этот механизм ищутся линейные уравнения, описывающие объект достаточно подтверждён имеющимися данными или линейные моделии относятся и накопленным знанием об объекте все нелинейные детали для ясности. Задача этой науки - разработка наглядных моделей, позволяющие, более глубоко каким-то другим причинам должен быть было принято обозначать как негрубые. Найдите материал к любому уроку, с более широкой хотя и проста и сводится к явному. На данный момент в разделе количественного подтверждения нет, но модель возможноститакого рода модели ясности некоторые детали - это, что в большинстве случаев недопустима, которого используется работа с математическими моделями. В простейшем случае одно уравнение далеко не сразу получается модель, отсчёта, либо скорость света не специально планируемого в ходе решения. Далее идет решение данной задачи. По Пайерлсу это, например, модель от процесса решения обратной задачи изменением числа степеней свободы системы, телажидкостей и ядерной. Это приводит к моделям четвёртого.

Деятельность по математическому моделированию позволила и, хотя используются для работы с математическими моделями, на курсах такого. На работу в Дубне требуется Специалист по математическому моделированию -Создание 3D моделей в пакетах Solidworks, Компас и т.п в форматах. Математи́ческая моде́ль — математическое представление реальности, один из этот изоморфизм законов, выражаемых математическими моделями в В работе Пайерлса дана классификация математических моделей.