'

Методы и параллельные алгоритмы идентификации моделей сложных систем.

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

2006 Методы и параллельные алгоритмы идентификации моделей сложных систем. Санкт-Петербургский Государственный университет информационных технологий, механики и оптики Иванов С.В., Косухин С.С.


Слайд 1

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Сложная система Сложная система: множество взаимодействующих элементов, трудных для понимания как целое Примеры: система государственных органов, тело человека, мировая экосистема, климат Земли, крупная корпорация, Интернет Методы исследования: математическое моделирование


Слайд 2

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Концептуальная схема компьютерного моделирования Валидация: соответствие формальным требованиям Верификация: соответствие требованиям конкретной системы


Слайд 3

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Методы оптимизации Локальная оптимизация: Безусловная (метод сопряженных градиентов, квазиньютоновские методы) Условная оптимизация (линейное, квадратичное, нелинейное программирование) Глобальная оптимизация: Итеративный поиск Методы случайного поиска (ГА, симуляция отжига и .д.) …


Слайд 4

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Параметрическая оптимизация Эпидемиологическая модель Модель математического маятника


Слайд 5

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Вычислительная сложность


Слайд 6

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Пример сложной системы: океан-атмосфера Многомасштабная изменчивость Иерархичность моделей Дальние связи


Слайд 7

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Расчет полей приводного ветра


Слайд 8

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Расчет полей приводного ветра


Слайд 9

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Параметризация спектров морского волнения ? – параметр масштаба спектра ? – параметр пиковатости ? – параметр формы – частота максимума спектра [рад/с].


Слайд 10

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Параметризация спектров морского волнения


Слайд 11

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Численное моделирование динамики судна при встрече с волной-убийцей. Бортовая качка рассматривается независимо от килевой и вертикальной. Волновая поверхность представляет из себя гармоническую функцию с множителем в виде экспоненты, дающую резкое увеличение амплитуды в точке (x0, t0).


Слайд 12

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Численное моделирование динамики судна при встрече с волной-убийцей. График зависимости угла крена судна и угла волного склона от времени


Слайд 13

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Численное моделирование динамики судна при встрече с волной-убийцей.


Слайд 14

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Популяционная динамика ВИЧ


Слайд 15

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Популяционная динамика ВИЧ Неизвестные параметры: Вероятность заражения Демографический коэффициент Размер начальной популяции (зараж.)


Слайд 16

2008 “Технологии высокопроизводительных вычислений и систем" Выводы Унифицированный подход к изучению сложных систем позволяет упростить их изучение в узких и специализированных областях На этапе проектирования математической модели нужно продумывать отображение на вычислительную архитектуру Необходимо использовать эффективные методы оптимизации


×

HTML:





Ссылка: