ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 09.11.2023
Просмотров: 481
Скачиваний: 40
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
| 1. | Аппроксимацию данных наблюдения потоков в реальной системе теоретическими распределениями проводят с целью … | построения и использования математической модели исследуемой системы получения более компактного вида представления данных устранения погрешностей наблюдения |
| 2. | В процедуре имитации наступления события используют … | очередное значение из заранее введенных реальных данных о наступлении событий данного типа выбранное по специальным алгоритмам значение из массивов данных специальных исследований псевдослучайное число и величину вероятности наступления события |
| 3. | В процессе описания графа модели с помощью конструктора Gem системы Pilgrim в графе … | не может появиться никаких ошибок, и граф может не подвергаться проверке могут появиться ошибки любого типа, но средствами конструктора обнаруживаются только ошибки синтаксиса и формата могут появиться ошибки любого типа, которые обнаруживаются средствами конструктора |
| 4. | Гистограмма на основе результатов моделирования строится для … | нахождения дисперсии случайного параметра нахождения математического ожидания случайного параметра оценки адекватности построенной модели приближенного представления закона распределения случайного параметра |
| 5. | Диспетчеризация транзактов в узлах Pilgrim- модели осуществляется при помощи … | параметров транзактов операторов проверки условий, помещаемых в узлы программной модели оператора network вызова специальных функций |
| 6. | Для каждого узла модели системы Pilgrim в конструкторе Gem может задаваться … | текст на языке С++ имя узла порядковый номер узла тип узла условие перехода транзакта номер плоскости модели, к которой принадлежит узел максимальное число транзактов, проходящих через узел |
| 7. | Для получения случайных чисел в модели системы Pilgrim используется … | один датчик для каждого транзакта модели один датчик для каждого узла модели один датчик для всей модели несколько датчиков, число которых задается параметром |
| 8. | Значение модуля m в алгоритме Лемера должно быть … | допускающим представление одним байтом четным максимально возможным в данном компьютере не целым |
| 9. | Значение случайной величины, равномерно распределенной в произвольном интервале, обычно получается с помощью … | метода обратной функции перехода к выборке из массива неслучайных чисел псевдослучайного числа, равномерно распределенного в интервале (0,1) |
| 10. | Имитационное моделирование стохастических систем применяется, если … | требуется сократить время получения конечного результата имеется достаточно детальное описание исследуемой системы требуется обеспечить высокую точность результата отсутствует аналитическая модель системы |
| 11. | Используемые в имитационных моделях псевдослучайные числа | предварительно вычисленную по особым правилам совокупность значений выходные данные работы специальной программы, отвечающие |
| | представля | зарегистрированные в наблюдениях значения показателя физического процесса |
| 12. | К выходным параметрам моделирования в системе Pilgrim относятся … | стоимость моделирования среднее время нахождения транзакта в узлах модели преобразованный граф модели |
| 13. | К преимуществам математических моделей относится … | простота создания экономичность отсутствие требований к уровню знаний исследователя универсальность |
| 14. | К числу основных преимуществ математического моделирования относятся … | высокая точность результатов легкость освоения методологии простота разработки универсальность применения |
| 15. | К числу основных требований, предъявляемых к моделям, относятся … | адекватность толерантность эргономичность целенаправленность безопасность |
| 16. | Конструктор Gem предназначен для … | формирования входного потока транзактов внесения изменений в программный код модели конструирования каналов обслуживания в системе Pilgrim автоматизации составления описания модели и получения на его основе исходного текста программной модели в моделирующей системе Pilgrim |
| 17. | Концепция декомпозиции в системе Pilgrim представляет собой … | разбиение множества выходных параметров на иерархические подмножества изучение узла графа модели путем разработки и прогонов другой модели детализацию узла графа модели в виде совокупности других узлов разбиение множества входных параметров на иерархические подмножества |
| 18. | Коэффициент вариации в формуле Хинчина- Полачека означает отношение … | интенсивности потока обслуживания заявок к среднему времени обслуживания среднего квадратического отклонения времени обслуживания к его математическому ожиданию среднего числа заявок в системе к интенсивности потока заявок |
| 19. | Максимальная точность результатов моделирования в системе Pilgrim, выраженная в числе знаков после запятой, равна … | 7 1 6 5 2 3 4 |
| 20. | Математическая модель объекта должна … | включать описания на алгоритмическом языке включать описания на естественном языке включать описания существенных признаков объекта включать описания в виде математических формул и выражений выявить и проанализировать последствия явления включать описания в виде двумерных таблиц |
| 21. | Математическая модель отражает … объекта или явления | все выявленные в процессе системного анализа признаки некоторые из существенных в смысле цели моделирования признаков все существенные в смысле цели моделирования признаки некоторые из выявленных в процессе системного анализа признаков |
| 22. | Математические модели по отношению к другим моделям позволяют … | решать задачи, решение которых нельзя получить на других моделях снизить затраты на получение результата не делать содержательного описания моделируемого объекта |
| | | |
| 23. | Математическое моделирование представляет собой … | замену физической модели системы на ее абстрактное представление процесс установления соответствия реальной системе математической модели выбор математической методики, наиболее соответствующей оригиналу по составу входных и выходных параметров |
| 24. | Метод обратной функции позволяет найти … | процессы модели, на которые влияет изучаемый процесс значение входных параметров модели по известным выходным момент модельного времени, соответствующий заданному состоянию модели очередную реализацию случайной величины с заданным законом распределения |
| 25. | Метод статистических испытаний чаще всего применяется, когда … | отсутствуют другие методы решения задачи неизвестны внутренние взаимодействия в исследуемой системе необходимо сократить общее время моделирования требуется получить высокую точность |
| 26. | Методология структурного анализа Pilgrim-модели есть … | замена динамической модели процессов структурно связанным набором функциональных моделей рассмотрение множества показателей модели на основе выделения их логически связанных подмножеств проектирование системы путем выделения ее подсистем и их последовательного рассмотрения |
| 27. | Моделирующие комплексы используются в случаях, когда … | разрабатываемые модели отличает большая сложность программную модель на алгоритмическом языке создать нельзя будет проводиться большой объема экспериментов |
| 28. | Моделирующий комплекс Pilgrim позволяет моделировать … процессы | экономические неформализуемые информационные производственные пространственные |
| 29. | Моделирующий комплекс Pilgrim работает на платформах, имеющих … | операционную систему Windows компилятор языка Pascal библиотеки специальных программных модулей компилятор языка C++ |
| 30. | Наибольшая средняя длина очереди на обслуживающие заявок пуассоновского потока образуется, если законом распределения времени их обслуживания является … | равномерный экспоненциальный нормальный регулярный |
| 31. | Наименьшее среднее время ожидания в очереди достигается, когда законом распределения времени обслуживания является … закон распределения | регулярный экспоненциальный равномерный нормальный |
| 32. | Наименьшее среднее время ожидания в очереди одноканальной системы массового обслуживания достигается, когда законом распределения времени обслуживания является … | равномерный экспоненциальный нормальный регулярный |
| 33. | Недостаток метода обратной функции – это … | ограничения на количество получаемых значений малая точность получаемого результата |
| | | сложность нахождения аналитического решения уравнения для случайной величины |
| 34. | Опытом в теории планирования эксперимента называют … | обработанные и обобщенные результаты серии проведенных экспериментов серию экспериментов, решающих конкретную исследовательскую задачу эксперимент, проводимый на материальном объекте отдельную часть эксперимента |
| 35. | Отнесение признака объекта к существенным определяется … | типом структуры объекта размерами объекта целями моделирования числом выявленных признаков степенью сложности объекта |
| 36. | Отсеивающий эксперимент проводится для выявления … | факторов, имеющих наименьшее среднее значение факторов, имеющих наибольшее среднее значение наиболее значимых факторов |
| 37. | Оценка вероятности наступления события по результатам моделирования получается на основе … | измеренной с помощью программных счетчиков частоты наступления события сопоставления результатов моделирования с эталонными построения гистограммы распределения применения специальных методов, зависящих от вида события |
| 38. | Параметры транзакта … можно использовать только для чтения | t->ag t->pr t->ga t->tn t->timer |
| 39. | Планировать эксперимент на имитационной модели нужно, чтобы … | определить бюджет на проведение эксперимента сократить временные и трудовые затраты на проведение экспериментов с моделью определить необходимые числа и конфигурацию компьютеров составить план работы подразделения моделирования |
| 40. | Пошаговый алгоритм моделирования целесообразно применять, если … | строится модель производственных процессов в реальном времени требуется получить наиболее простую программную модель для проведения исследований моделируются только процессы с непрерывным временем моделируются только процессы с дискретным временем |
| 41. | Приоритет транзакта хранится в параметре … | t->ga t->tn t->ag t->pr |
| 42. | Проверку формальной корректности графа модели, созданного с помощью конструктора Gem системы Pilgrim, осуществляется … | автоматически во время выполнения команды генерации исходного модуля меню конструктора Gem применением специальных программ проверки корректности системы Pilgrim выполнением команды проверки меню конструктора Gem проверкой результата компиляции исходного модуля, сгенерированного конструктором Gem, в среде в среде соответствующего компилятора С++ |
| 43. | Разработанная Pilgrim- модель … | может переноситься на другой компьютер в виде описания графа модели может переноситься на другой компьютер в виде исполнительного модуля не может переноситься на другой компьютер может переноситься на другой компьютер при наличии на нем компилятора языка С++ в виде исходного кода |
| 44. | Режим возобновления прерванного обслуживания транзакта в узле serv | t->pr t->tn t->ga |
| | задается па | |
| 45. | Результатом применения методологии структурного анализа в системе Pilgrim является … модель | несвязанная иерархическая линейная сетевая |
| 46. | Результаты моделирования в системе Pilgrim помещаются в … | текстовый файл базу данных журнал Windows таблицу Excel |
| 47. | Свойство адекватности модели характеризует степень … | соответствия затрат на создание модели ожидаемым актуальности с точки зрения решения с помощью модели практических задач удобства для исследователя в части задания входных и интерпретации выходных данных пригодности модели в качестве инструмента проведения исследований |
| 48. | Событийный алгоритм моделирования целесообразно применять, если … | моделируются только процессы с непрерывным временем требуется максимальная эффективность выполнения программной модели для проведения исследований моделируются только процессы с дискретным временем строится модель производственных процессов в реальном времени |
| 49. | Средний размер очереди в системе массового обслуживания с очередями и с пуассоновским входным потоком зависит от … | коэффициента вариации времени обслуживания коэффициента вариации интервала поступления заявок вида функции распределения времени обслуживания коэффициента загрузки обслуживающего прибора |
| 50. | Стохастической системой называется система, … | обладающая большим многообразием и сложностью связей между своими элементами представляющая большую сложность для изучения и моделирования характер поведения которой в некоторый момент времени в будущем с полной определенностью предсказать нельзя имеющая большое количество элементов |
| 51. | Транзакт_в'>Транзакт в модели Pilgrim – это … | последовательность заявок на обслуживание заявка, которой было отказано в обслуживании заявка, которая ожидает обслуживания запрос на обслуживание, имеющий набор динамически изменяющихся свойств и параметров |
| 52. | Транзакт в модели Pilgrim может … | порождать другие транзакты возвращать ресурсы захватывать ресурсы поглощать другие транзакты хранить данные в виде параметров запускать модельные часы |
| 53. | Транзакт в модели Pilgrim хранит … | приоритет транзакта номера пройденных узлов время жизни транзакта класс транзакта номер породившего его узла |
| 54. | Узел ag в Pilgrim-модели обеспечивает … | управление перемещением транзактов по графу модели сбор статистики по транзактам уничтожение транзактов создание новых транзактов |
| 55. | Узел key в Pilgrim-модели обеспечивает … | переустановку значений критических параметров транзактов создание новых транзактов блокировку/разблокировку прохождения транзактов по графу модели уничтожение некоторых из входящих в него транзактов |