4) Основные определения системного анализа

Элемент – некоторый объект(материальный или математический), обладающий рядом важных свойств и реализующий определенный закон функционирования F_S; внутренная структура которого не рассматривается.

Среда – множество объектов вне элемента

S’ вне элемента S S’∩S=Ø

Подсистема – часть системы, выделенная по определенному признаку, и допускающая разложение на элементы. Для подсистем выполняется условие целостности, в отличие от группы

Характеристика (делятся на метрические и не метрические, в зависимости от этого на количественные и качественные)

Количественные хар-ки характеризуются метризованными отношениями и степенью количественного превосходства

Качественные хар-ки используют не метрические отношения, например отношение эквивалентности, а характеристика: полезность монитора

Свойство элемента, проявляется при взаимодействии с другими объектами или элементами одного объекта. Свойства задаются с помощью отношений. Отношение позволяет описать свойства объекта, связи между ними и воздействия

Формы отношений:

Функциональная Табличная Метричная Графовая

Логическая Сечениями Алгоритмическое

Цель – модель, задаваться показателями результативности, ресурсоёмкости и оперативности функционирования

Показатель – характеристика, отображающее количество j-й системы, ли целевую направленность процесса, реализуемого j-й системой.(делятся на частные[y_i^j-i-ое свойство j-й системы] и обобщенные[Y^j=Σy_i^j – вектор определяет совокупность свойств])

Процесс – совокупность состояний системы z(t_i) упорядоченных по параметру t

Эффективность процесса – степень приспособленности к достижению цели. Проявляется при функционировании

Обобщенный показатель эффективности – правило выбора лучшей системы Y^*=max_j{Y^j}

Структура системы – совокупность элементов и их связей, чем больше свойств учитывается, тем сложнее структура, имеет множество описаний, удобнее в графическом виде. (иерархическая [более высокий уровень организации, но менее гибкая], не иерархическая [присутствует избыточность], смешанная [характеризуется избыточностью])

5)Общие функции моделирования. Классификация видов моделирования. Математическое моделирование.

Общие функции моделирования:

1. Описание

2. Объяснение

3. Прогнозирование поведения системы

Классификация видов моделирования:

1. Полное

2. Неполное

3. Приближенное (не все стороны системы моделируются)

В зависимости от типа носителя или сигнатуры, модели могут быть(как и системы):

Дискретные Линейные Детерминированные

Стохастические Стационарные Динамические

В зависимости от формы носителя могут быть реальные и мысленные (математические):

1. Аналитические

2. Имитационные

3. Комбинированные

4. Информационные

5. Структурные

Могут использоваться формы записи:

Аналитическая Инвариантная

Алгоритмическая Схемная (графическая)

Инвариантная – без метода решенияуравнения

Аналитическая – решение исходных уравнений, при этом моделируются только функциональный аспект системы (могут исследоваться аналитическими, математическими и качественными методами)

Алгоритмические – запись основных соотношений модели и выбранного численного метода (имитационное моделирование, позволяет получить сведения о состоянии процесса в определенные моменты времени)