книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Метод Рунге-Кутта решения дифференциального уравнения ( Контрольная работа, 9 стр. )
МЕТОД СОРТИРОВКИ ПО ГЛУБИНЕ. АЛГОРИТМ ХУДОЖНИКА ( Курсовая работа, 27 стр. )
МЕТОД СОРТИРОВКИ ПО ГЛУБИНЕ. АЛГОРИТМ ХУДОЖНИКА ( Контрольная работа, 27 стр. )
Методика обучения основам программирования на уроках информатики ( Дипломная работа, 68 стр. )
Методические указания: "Создание видео во Flash для презентаций" ( Контрольная работа, 9 стр. )
Методология RAD написания приложений с применением объектно-ориентированной СУБД ( Курсовая работа, 30 стр. )
Методология организации пользовательского интерфейса в ORM приложениях на платформе Microsoft .NET ( Курсовая работа, 20 стр. )
Методы и искусство программирования ( Реферат, 17 стр. )
Многооконный документ на языке Microsoft Visual C++ 6.0 ( Курсовая работа, 115 стр. )
Моделирование геохимических полей с использованием генетических алгоритмов ( Курсовая работа, 14 стр. )
МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОФАЗОВОЙ СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ* ( Курсовая работа, 29 стр. )
Моделирование процесса взаимодействия подводных роботов и надводных объектов ( Курсовая работа, 11 стр. )
Моделирование работы ветроэнергетической установки с асинхронизированным синхронным ге-нератором, работающей параллельно с промыш-ленной сетью, с помощью Matlab 7 ( Курсовая работа, 28 стр. )
Моделирование роста кристалла арсенида галлия ( Дипломная работа, 100 стр. )
Моделирование систем с одним прибором и очередью ( Контрольная работа, 8 стр. )
Моделирование случайных полей ( Курсовая работа, 18 стр. )
Модернизация инфраструктуры локальной вычислительной сети на предприятии ЗАО «СИБЦНИИТС»- дипломная ( Дипломная работа, 96 стр. )
Модернизация схемы измерителя импеданса (ИИ) на основе дискретного преобразования Фурье. Замена микропроцессора (МП) с целью повышения производительности. Замена АЦП с целью повышения точности измерений." ( Курсовая работа, 35 стр. )
Модуль редактирования таблиц для утилиты FlameRobin ( Курсовая работа, 11 стр. )
Модульное и структурное программирование ( Контрольная работа, 7 стр. )
На основе базового приложения написать программу обработки сообщений нажатия клавиш клавиатуры и кнопок мыши. ( Контрольная работа, 3 стр. )
Назначение устройств чтения и хранения информации. ( Реферат, 22 стр. )
Написать программу «Лототрон 5 из 36». Реализовать игру «Быки и коровы» ( Контрольная работа, 15 стр. )
Написать программу для микропроцессора семейства Intel 8051 ( Курсовая работа, 15 стр. )
Написать программу для тестового стенда на базе микроконтроллера Intel 8051, позволяющую выполнять сложение, вычитание, умножение и деление положительных целых чисел ( Курсовая работа, 28 стр. )

Содержание

Содержание 2

1. Введение 3

1.1. Глоссарий 3

1.2. Описание предметной области 3

1.3. Неформальная постановка задачи 4

1.4. План работ 4

2. Математические методы 4

2.1. Обзор существующих методов решения 4

2.2. Изложение выбранного метода решения 7

3. Проект 15

3.1. Средства реализации 15

3.2. Модули и алгоритмы 15

Заключение 15

Список литературы 15

Приложение 1. Исходный код. 17

1. Введение

1.1. Глоссарий

Случайные поля – это многопараметрические взаимно обусловленные случайные процессы, описывающие, как правило, распределенные в пространстве и во времени объ-екты (явления).

Значения случайной величины i = 1…N, которые она принимает в отдельных опытах, называются реализациями случайной величины.

Нормальное распределение – нормальное распределение (этот термин был впервые использован Гальтоном в 1889 г.), также иногда называемое гауссовским, определяется следующим образом:

f(x) = , , где µ - среднее, - стандартное отклонение.

Двумерное нормальное распределение – две переменные имеют двумерное нор-мальное распределение, если для каждого фиксированного значения одной переменной соответствующие значения другой переменной нормально распределены.

Коэффициент корреляции – , где – взаимный корреляционный мо-мент, , . При этом, если случайные величины x и y связаны линейно, то 1 (либо –1), если эти величины оказываются некоррелированными, то 0. Точный фи-зический смысл корреляционной функции – условная плотность вероятности обнаружить частицу на расстоянии r, при условии, что в начале координат находится другая частица.

При представлении случайного процесса X(t) в виде ряда гармонических колебаний с частотами следует рассматривать амплитуды разложения Xk как случайные величины.

Для случайного стационарного процесса спектром называют распределение диспер-сий Dk случайных амплитуд по частотам .

1.2. Описание предметной области

В настоящее время в практике океанологических исследований широко применяются спутниковые дистанционные методы определения физических характеристик морской по-верхности – температуры поверхности, интенсивность восходящего излучения в видимом диапазоне электромагнитного излучения (цвет моря) и другие. Анализ пространственного распределения этих характеристик или полей - выделение фоновых структурных элемен-тов и статистических характеристик, позволяет дать интерпретацию спутниковых измере-ний с точки зрения физических процессов, происходящих в океане и морях. Однако, чис-ленный анализ спутниковых данных осложняется большим уровнем шума измерений, не-равномерностью распределения данных в пространстве и времени.

При разработке численных методов, алгоритмов и программ обработки полей спут-никовых данных, определения их возможностей и точности необходимо проведение боль-шого числа численных экспериментов с имитацией (или моделированием) реальных полей океанологических элементов. Модельные поля должны отражать основные статистические Список литературы

[1] Кравцов Ю.А., Фейзулин З.И. Радиотехника и электроника. 1971. Т.16, № 10. С.1771.

[2] Рытов С.М., Кравцов Ю.А., Татарский В.И. Введение в статистическую радиофизику. Ч. 2. Случайные поля. М.: Наука, 1978.

[3] Татарский В.И. Распространение волн в турбулентной атмосфере. М.: Наука, 1967. 450 с.

[4] Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Имитационные модели случайных полей. С.-Петербург, 1998.

[5] Казакевич Д.И. Основы теории случайных функций в задачах гидрометеороло-гии. Л.: Гидрометеоиздат, 1989.

[6] Зуев В.Е., Титов Г.А. Оптика атмосферы и климат. Томск: Спектр, 1996. 272 с.

[7] Баранов В.А., Кравцов Ю.А. Изв. вузов. Радиофизика. 1975. Т. 18, № 1. С. 52.

[8] Кленин А.С. Методические указания по подготовке и защите отчётов на специа-лизации «Прикладная математика. Системное программирование» (Версия 0.7). Владиво-сток, 2003.

[9] Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Delphi 6. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 1152 с.

[10] Каргин Б.А., Пригарин С.М. Моделирование стохастических полей кучевой об-лачности и исследование их радиационных свойств методом Монте-Карло. 1988. 18 с.

[11] Михайлов Г.А. Численное построение случайного поля с заданной спектральной плотностью. Докл. АН СССР. 1982. Т. 262. № 3. С. 531-535.

[12] Акимов П.И., Баскаков С.И. Изв. вузов. Радиофизика. 1983. Т. 26., № 1. С. 82.

[13] Крашенников В.Р., Васильев К.К. Методы фильтрации многомерных случайных полей. Саратов: Изд-во Саратовского университета, 1990.

[14] Chevret P., Blanco-Benon Ph., Juve D. J. Acoustical Society of America. 1996. No. 2. P. 3 587.

[15] Пригарин С.М., Маршак А.Л. Численная имитационная модель разорванной облачности, адаптированная к результатам наблюдений. Новосибирск: "Оптика атмосферы и океана", 2005.

[16] Stefaan M. A. Rodts, Peter G. Duynkerke, Harm J. J. Jonker Size Distributions and Dynamical Properties of Shallow Cumulus Clouds from Aircraft Observations and Satellite Data. American Meteorological Society.

[17] Грудин Б.Н., Плотников В.С., Фищенко В.К. Исследования неупорядоченных сред по электроннооптическим изображениям. Владивосток: Издательство Дальневосточ-ного государственного университета, 1999.

Список литературы

[1] Кравцов Ю.А., Фейзулин З.И. Радиотехника и электроника. 1971. Т.16, № 10. С.1771.

[2] Рытов С.М., Кравцов Ю.А., Татарский В.И. Введение в статистическую радиофизику. Ч. 2. Случайные поля. М.: Наука, 1978.

[3] Татарский В.И. Распространение волн в турбулентной атмосфере. М.: Наука, 1967. 450 с.

[4] Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Имитационные модели случайных полей. С.-Петербург, 1998.

[5] Казакевич Д.И. Основы теории случайных функций в задачах гидрометеороло-гии. Л.: Гидрометеоиздат, 1989.

[6] Зуев В.Е., Титов Г.А. Оптика атмосферы и климат. Томск: Спектр, 1996. 272 с.

[7] Баранов В.А., Кравцов Ю.А. Изв. вузов. Радиофизика. 1975. Т. 18, № 1. С. 52.

[8] Кленин А.С. Методические указания по подготовке и защите отчётов на специа-лизации «Прикладная математика. Системное программирование» (Версия 0.7). Владиво-сток, 2003.

[9] Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Delphi 6. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 1152 с.

[10] Каргин Б.А., Пригарин С.М. Моделирование стохастических полей кучевой об-лачности и исследование их радиационных свойств методом Монте-Карло. 1988. 18 с.

[11] Михайлов Г.А. Численное построение случайного поля с заданной спектральной плотностью. Докл. АН СССР. 1982. Т. 262. № 3. С. 531-535.

[12] Акимов П.И., Баскаков С.И. Изв. вузов. Радиофизика. 1983. Т. 26., № 1. С. 82.

[13] Крашенников В.Р., Васильев К.К. Методы фильтрации многомерных случайных полей. Саратов: Изд-во Саратовского университета, 1990.

[14] Chevret P., Blanco-Benon Ph., Juve D. J. Acoustical Society of America. 1996. No. 2. P. 3 587.

[15] Пригарин С.М., Маршак А.Л. Численная имитационная модель разорванной облачности, адаптированная к результатам наблюдений. Новосибирск: "Оптика атмосферы и океана", 2005.

[16] Stefaan M. A. Rodts, Peter G. Duynkerke, Harm J. J. Jonker Size Distributions and Dynamical Properties of Shallow Cumulus Clouds from Aircraft Observations and Satellite Data. American Meteorological Society.

[17] Грудин Б.Н., Плотников В.С., Фищенко В.К. Исследования неупорядоченных сред по электроннооптическим изображениям. Владивосток: Издательство Дальневосточ-ного государственного университета, 1999.

приложений нет

2000-2024 © Copyright «DipMaster-Shop.ru»