Mengirimkan karya bagus Anda ke basis pengetahuan itu mudah. Gunakan formulir di bawah ini

Pelajar, mahasiswa pascasarjana, ilmuwan muda yang menggunakan basis pengetahuan dalam studi dan pekerjaan mereka akan sangat berterima kasih kepada Anda.

Diposting pada http://www.allbest.ru/

Perkenalan

2.2. Tugas 2. Memodelkan proses autowave

Kesimpulan

Referensi

Perkenalan

Pemodelan dalam penelitian ilmiah mulai digunakan pada zaman kuno dan secara bertahap mencakup bidang pengetahuan ilmiah baru. Setiap fisikawan mempunyai keinginan untuk “melihat yang tak kasat mata”, yaitu melihat jalannya suatu fenomena fisik dan melihat mekanismenya, meskipun tersembunyi dari persepsi langsung. Dan di sinilah teknologi komputer membantu, yaitu pemodelan komputer, yang memungkinkan Anda membuat dan melihat eksperimen dan model “virtual”.

Metode pemodelan komputer muncul dalam fisika pada akhir tahun 50an dan awal tahun 60an. Yang utama adalah metode dinamis dan metode Monte Carlo. Perkembangan metode pemodelan mesin memiliki dampak yang kuat pada fisika, karena untuk pertama kalinya mempelajari sistem secara teoritis dengan interaksi partikel yang agak kompleks satu sama lain menjadi mungkin. Saat ini, metode ini berhasil digunakan dalam fisika keadaan padat dan fisika transisi fase. Dengan menggunakan metode ini, sifat-sifat cairan, plasma padat, fenomena permukaan, aliran radiasi melalui materi dan proses lainnya dipelajari. Semua ini mengarah pada fakta bahwa fisika saat ini lazim dibagi menjadi eksperimental, teoretis, dan komputasi. Fisika komputasi menempati posisi perantara antara eksperimental dan teoretis: objek kajiannya, di satu sisi, bukanlah eksperimen nyata, di sisi lain, bukan teori, karena model fisika komputasi mengandung sedikit perkiraan dan sangat realistis. Oleh karena itu, dalam hal ini, mereka sering berbicara tentang eksperimen virtual atau komputer. Hingga akhir tahun 80-an, metode pemodelan komputer tidak tersedia bagi banyak orang; eksperimen komputer cukup mahal, memerlukan banyak waktu komputer, selain itu, kecepatan komputer dan RAM-nya relatif kecil, yang sangat membatasi grafisnya kemampuan untuk dialog penuh antara mesin dan pengguna. Namun booming komputer yang terjadi selama dekade terakhir telah memunculkan serangkaian komputer murah dan terjangkau. Peningkatan tajam dalam kinerjanya telah menjadikan penggunaan metode pemodelan mesin relevan dalam pendidikan, tidak hanya untuk melatih spesialis masa depan dalam masalah ini, tetapi juga untuk membuat model fisik pendidikan yang dapat digunakan oleh pengguna mana pun dengan dukungan komputer apa pun.

Relevansi pekerjaan kursus. Sehubungan dengan peralatan besar-besaran di sekolah dengan komputer di bawah program komputerisasi seluruh Rusia, minat terhadap penggunaan komputer dalam pengajaran mata pelajaran semakin dalam. Komputer sebagai alat teknis membuka peluang besar untuk meningkatkan proses pendidikan. Namun penggunaan komputer dalam pengajaran mata pelajaran, khususnya fisika, belum meluas dan terbatas. Di satu sisi, hal ini disebabkan oleh kurangnya pengembangan metodologi perangkat lunak dan program pelatihan. Identifikasi permasalahan ini terlihat dalam penelitian disertasi A.M. Korotkova, L.Yu. Kravchenko, E.A. Loktyushina, N.A. Gomulina, A.S. Kameneva, Sh.D. Makhmudova. Di sisi lain, program komputer dalam fisika yang ditawarkan oleh pengembang sebagian besar tertutup bagi pengguna: program tersebut mencakup kumpulan soal, tes, teori, dan demonstrasi yang sudah jadi, yang tidak selalu digabungkan dengan metode pengajaran guru dan seringkali tidak digabungkan dengan metode pengajaran guru. terkait dengan proses pendidikan baik secara organisasi maupun metodologis. Program yang memungkinkan tercapainya keterbukaan bagi pengguna biasanya tidak mendukung penyelesaian masalah fisik atau cukup rumit untuk dipelajari; program tersebut memerlukan pengetahuan bahasa pemrograman - Pascal, C++, Delphi atau metode numerik - Mathcad, Excel. Oleh karena itu, pencarian pendekatan dan metode umum yang meningkatkan efektivitas pembelajaran fisika menggunakan komputer tetap relevan. Secara khusus, masalah menciptakan lingkungan di mana metode pengajaran tradisional dan komputer digabungkan secara organik sangatlah mendesak. Salah satu metode pengajaran pemecahan masalah fisika yang efektif adalah metode pemodelan komputer, yang mengintegrasikan peluang didaktik dalam pengajaran pemecahan masalah dan merupakan sarana untuk mengembangkan kemampuan mental dan kreatif siswa. Dan pengenalan teknologi pendidikan baru ke dalam proses pendidikan memungkinkan, bersama dengan metode pemecahan masalah tradisional, untuk menggunakan pemodelan.

Tujuan dari kursus ini adalah untuk mempelajari dan meneliti fitur-fitur pemodelan komputer di bidang fisika.

Berdasarkan tujuannya, tujuan kursus berikut ditetapkan: mempelajari konsep dasar pemodelan komputer; mensistematisasikan materi pemodelan komputer di bidang fisika; pertimbangkan pemodelan komputer menggunakan contoh pemecahan masalah tertentu.

Struktur pekerjaan kursus. Pekerjaan kursus terdiri dari isi, pendahuluan, dua bab, kesimpulan dan daftar pustaka.

1. Bagian teoritis. Simulasi komputer

1.1 Konsep pemodelan komputer

Dengan berkembangnya teknologi komputer, peran pemodelan komputer dalam memecahkan masalah-masalah terapan dan ilmiah menjadi semakin penting. Untuk melakukan eksperimen komputer, model matematika yang sesuai dibuat dan alat pengembangan perangkat lunak yang sesuai dipilih. Pemilihan bahasa pemrograman mempunyai pengaruh yang sangat besar terhadap implementasi model yang dihasilkan.

Secara tradisional, pemodelan komputer hanya berarti pemodelan simulasi. Namun dapat dilihat bahwa dalam pemodelan jenis lain, komputer bisa sangat berguna, kecuali pemodelan fisik, di mana komputer juga dapat digunakan, melainkan untuk tujuan mengelola proses pemodelan. Misalnya, dalam pemodelan matematika, melakukan salah satu tahapan utama - membangun model matematika berdasarkan data eksperimen - saat ini tidak terpikirkan tanpa komputer. Dalam beberapa tahun terakhir, berkat perkembangan antarmuka grafis dan paket grafis, pemodelan komputer, struktural dan fungsional telah berkembang luas. Penggunaan komputer telah dimulai bahkan dalam pemodelan konseptual, yang digunakan, misalnya, dalam membangun sistem kecerdasan buatan.

Oleh karena itu, kita melihat bahwa konsep “pemodelan komputer” jauh lebih luas daripada konsep tradisional “pemodelan komputer” dan perlu diperjelas dengan mempertimbangkan realitas saat ini.

Mari kita mulai dengan istilah "model komputer".

Saat ini model komputer paling sering dipahami sebagai:

§ gambar konvensional dari suatu objek atau beberapa sistem objek (atau proses), dijelaskan menggunakan tabel komputer yang saling berhubungan, diagram alur, diagram, grafik, gambar, fragmen animasi, hypertext, dll. dan menampilkan struktur dan hubungan antar elemen objek. Kami akan menyebut model komputer jenis ini struktural-fungsional;

§ program terpisah, serangkaian program, paket perangkat lunak yang memungkinkan, dengan menggunakan urutan perhitungan dan tampilan grafis dari hasilnya, untuk mereproduksi (mensimulasikan) proses fungsi suatu objek, sistem objek, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, biasanya acak, pada objek. Kami selanjutnya akan menyebut model tersebut sebagai model simulasi.

Pemodelan komputer adalah suatu metode untuk memecahkan masalah analisis atau sintesis suatu sistem yang kompleks berdasarkan penggunaan model komputernya.

Inti dari pemodelan komputer terletak pada perolehan hasil kuantitatif dan kualitatif dari model yang ada. Kesimpulan kualitatif yang diperoleh dari hasil analisis memungkinkan untuk menemukan sifat-sifat yang sebelumnya tidak diketahui dari suatu sistem yang kompleks: strukturnya, dinamika perkembangan, stabilitas, integritas, dll. Kesimpulan kuantitatif terutama bersifat ramalan untuk beberapa masa depan atau penjelasan nilai masa lalu dari variabel yang mencirikan sistem. Pemodelan komputer untuk menghasilkan informasi baru menggunakan informasi apa pun yang dapat diperbarui menggunakan komputer.

Fungsi dasar komputer untuk pemodelan:

§ bertindak sebagai alat bantu untuk memecahkan masalah yang diselesaikan dengan alat komputasi konvensional, algoritma, dan teknologi;

§ bertindak sebagai sarana untuk menetapkan dan memecahkan masalah baru yang tidak dapat diselesaikan dengan cara, algoritma, dan teknologi tradisional;

§ bertindak sebagai sarana untuk membangun lingkungan pengajaran dan pemodelan komputer;

§ bertindak sebagai alat pemodelan untuk memperoleh pengetahuan baru;

§ melakukan peran “melatih” model baru (model belajar mandiri).

Salah satu jenis pemodelan komputer adalah eksperimen komputasi.

Model komputer adalah model dari suatu proses atau fenomena nyata yang diimplementasikan melalui sarana komputer. Jika keadaan sistem berubah seiring waktu, maka modelnya disebut dinamis, jika tidak - statis.

Proses-proses dalam suatu sistem dapat terjadi secara berbeda-beda tergantung pada kondisi dimana sistem tersebut berada. Mengamati perilaku sistem nyata dalam berbagai kondisi bisa jadi sulit dan terkadang tidak mungkin. Dalam kasus seperti itu, setelah membuat model, Anda dapat berulang kali kembali ke keadaan awal dan mengamati perilakunya. Metode mempelajari sistem ini disebut pemodelan simulasi.

Contoh pemodelan simulasi adalah menghitung bilangan =3.1415922653... dengan menggunakan metode Monte Carlo. Metode ini memungkinkan Anda menemukan luas dan volume bangun (benda) yang sulit dihitung dengan metode lain. Misalkan Anda ingin menentukan luas lingkaran. Mari kita menggambar sebuah persegi di sekelilingnya (yang luasnya, seperti diketahui, sama dengan kuadrat sisinya) dan secara acak melemparkan titik-titik ke dalam persegi, setiap kali memeriksa apakah titik tersebut jatuh ke dalam lingkaran atau tidak. Dengan jumlah titik yang banyak, maka perbandingan luas lingkaran dengan luas persegi akan cenderung terhadap perbandingan jumlah titik yang jatuh ke dalam lingkaran dengan jumlah seluruh titik yang dilempar.

Landasan teori metode ini telah diketahui sejak lama, namun sebelum munculnya komputer, metode ini belum dapat diterapkan secara luas, karena pemodelan variabel acak secara manual merupakan pekerjaan yang sangat memakan waktu. Nama metode ini berasal dari kota Monte Carlo di Principality of Monaco yang terkenal dengan rumah judinya, karena salah satu alat mekanis untuk memperoleh variabel acak adalah roulette.

Perlu diperhatikan bahwa cara menghitung luas lingkaran ini akan memberikan hasil yang benar hanya jika titik-titiknya tidak hanya acak, tetapi juga tersebar merata di seluruh persegi. Untuk memodelkan bilangan acak yang terdistribusi secara merata dalam rentang 0 hingga 1, digunakan sensor bilangan acak - program komputer khusus. Faktanya, angka-angka ini ditentukan oleh suatu algoritma dan oleh karena itu angka-angka tersebut tidak sepenuhnya acak. Angka-angka yang diperoleh dengan cara ini sering disebut pseudorandom. Pertanyaan tentang kualitas sensor bilangan acak cukup rumit, namun untuk memecahkan masalah yang tidak terlalu rumit, kemampuan sensor yang dibangun di sebagian besar sistem pemrograman dan spreadsheet biasanya cukup.

Perhatikan bahwa memiliki sensor bilangan acak terdistribusi seragam yang menghasilkan bilangan r dari interval ke dalam larik xxii[i] dan menghitung kecepatan elemen pada waktu t+Дt:

i(t+Дt)=зi(t)+ v2[(оi+1-2оi +оi-1)/h2]Дt.

menuliskannya ke array o[i].

5. Perulangan melewati semua elemen dan menghitung offsetnya menggunakan rumus:

oi(t+Дt)=оi(t)+ i(t+Дt)Дt.

6. Dalam perulangan, mereka menelusuri semua elemen, menghapus gambar sebelumnya dan menggambar yang baru.

7. Kembali ke operasi 2. Jika siklus sebesar t telah berakhir, keluar dari siklus.

4. Program komputer. Program yang diusulkan ini mensimulasikan perjalanan dan refleksi dari suatu dorongan dari “antarmuka antara dua media.”

program PROGRAMMA1;

menggunakan crt, grafik;

konstanta n=200; jam=1; dt=0,05;

var i, j, DriverVar,

ModeVar, Kode Kesalahan: bilangan bulat;

eta,xi,xxii: susunan nyata;

Prosedur Graph_Init;

mulai (- Inisialisasi grafis -)

DriverVar:=Deteksi;

InitGraph(DriverVar,ModeVar,"c:\bp\bgi");

Kode Kesalahan:=GraphResult;

jika Kode Kesalahan<>grOK lalu Berhenti(1);

Perhitungan Prosedur; (Perhitungan offset)

mulai untuk i:=2 hingga N-1 lakukan

jika saya

eta[i]:=eta[i]+vv*(xi-2*xi[i]+xi)/(h*h)*dt;

untuk i:=2 sampai N-1 lakukan xi[i]:=xi[i]+eta[i]*dt;

xi[N]:=0; (Akhir diamankan)

( xi[N]:=xi;)( lepas)

mulai (- Output ke layar -)

set warna(hitam);

baris(i*3-3.240 putaran(xxii*50),i*3.240 putaran(xxii[i]*50));

set warna(putih);

garis(i*3-3.240 putaran(xi*50),i*3.240 putaran(xi[i]*50));

MULAI (- Program utama -)

jika t<6.28 then xi:=2*sin(t) else xi:=0;

raschet; Untuk i:=1 sampai N lakukan Draw;

sampai tombol ditekan; TutupGrafik;

Model komputer yang dibahas di atas memungkinkan untuk melakukan serangkaian percobaan numerik dan mempelajari fenomena berikut: 1) perambatan dan pemantulan gelombang (pulsa tunggal, rangkaian) dari ujung media elastis yang tetap dan tidak tetap; 2) interferensi gelombang (pulsa tunggal, kereta api), yang dihasilkan dari pemantulan gelombang datang atau pancaran dua gelombang koheren; 3) pemantulan dan lintasan gelombang (pulsa tunggal, rangkaian) melintasi antarmuka antara dua media; 4) mempelajari ketergantungan panjang gelombang terhadap frekuensi dan kecepatan rambat; 5) pengamatan perubahan fasa gelombang pantul sebesar p bila dipantulkan dari medium yang cepat rambat gelombangnya lebih rendah.

2.2 Tugas 2. Memodelkan proses autowave

1. Masalah: Ada media aktif dua dimensi yang terdiri dari unsur-unsur, yang masing-masing dapat berada dalam tiga keadaan berbeda: diam, eksitasi, dan refraktori. Dengan tidak adanya pengaruh eksternal, unsur tersebut berada dalam keadaan diam. Sebagai akibat dari dampaknya, elemen tersebut menjadi tereksitasi, memperoleh kemampuan untuk menggairahkan elemen tetangga. Beberapa saat setelah eksitasi, unsur beralih ke keadaan refraktori, sehingga unsur tersebut tidak dapat tereksitasi. Kemudian unsur itu sendiri kembali ke keadaan diam semula, yaitu kembali memperoleh kemampuan untuk bertransisi ke keadaan tereksitasi. Penting untuk mensimulasikan proses yang terjadi dalam media aktif dua dimensi dengan parameter media yang berbeda dan distribusi awal elemen tereksitasi.

2. Teori. Mari kita pertimbangkan model umum Wiener-Rosenbluth. Mari kita secara mental membagi layar komputer menjadi elemen-elemen yang ditentukan oleh indeks i, j dan membentuk jaringan dua dimensi. Misalkan keadaan masing-masing elemen dijelaskan oleh fase yi,j (t), dan konsentrasi aktivator uij (t), dimana t adalah titik waktu diskrit.

Jika suatu unsur dalam keadaan diam maka diasumsikan yi,j (t) = 0. Jika karena kedekatan unsur-unsur yang tereksitasi, konsentrasi aktivator uij (t) mencapai nilai ambang batas h, maka unsur tersebut adalah tereksitasi dan masuk ke keadaan 1. Kemudian, pada langkah berikutnya, beralih ke keadaan 2, lalu ke keadaan 3, dst., sambil tetap tereksitasi. Setelah mencapai keadaan r, unsur memasuki keadaan tahan api. Setelah langkah (s - r) setelah eksitasi, elemen kembali ke keadaan istirahatnya.

Kita asumsikan bahwa pada transisi dari keadaan s ke keadaan istirahat 0, konsentrasi aktivator menjadi sama dengan 0. Jika ada unsur tetangga dalam keadaan tereksitasi, maka unsur tersebut bertambah sebesar 1. Jika p tetangga terdekat tereksitasi, maka pada langkah yang sesuai, konsentrasi aktivator ditambahkan ke nilai sebelumnya jumlah tetangga yang tereksitasi:

uij (t + Дt) = uij (t) + p.

Anda dapat membatasi diri untuk memperhitungkan delapan elemen tetangga terdekat.

3. Algoritma. Untuk memodelkan proses gelombang otomatis dalam media aktif, perlu dibuat siklus waktu di mana fase elemen media pada waktu berikutnya dan konsentrasi aktivator dihitung, distribusi elemen tereksitasi sebelumnya dihapus dan yang baru satu dibangun. Algoritma model disajikan di bawah ini.

1. Tetapkan jumlah unsur media aktif, parameternya s, r, h, dan distribusi awal unsur tereksitasi.

2. Awal siklus pada t. Mereka memberikan kenaikan waktu: variabel t diberi nilai t + Дt.

3. Urutkan seluruh unsur media aktif, tentukan fasanya yi,j (t + Дt) dan konsentrasi aktivator ui,j (t + Дt) pada saat t + Дt.

4. Bersihkan layar dan bangun elemen media aktif yang bersemangat.

5. Kembali ke operasi 2. Jika siklus sebesar t telah berakhir, keluar dari siklus.

4. Program komputer. Di bawah ini adalah program yang mensimulasikan media aktif dan proses yang terjadi di dalamnya. Program ini menentukan nilai fase awal yi,j (t + Дt) dari semua elemen media aktif, dan juga memiliki siklus waktu di mana nilai yi,j (t + Дt) dihitung pada saat berikutnya t + Дt dan hasilnya ditampilkan secara grafis di layar. Parameter lingkungan adalah r = 6, s = 13, h = 5, yaitu setiap unsur, kecuali keadaan diam, dapat berada dalam 6 keadaan tereksitasi dan 7 keadaan refraktori. Nilai ambang batas konsentrasi aktivator adalah 5. Program ini membangun gelombang satu lengan, osilator, dan penghalang.

Program PROGRAMMA2;

menggunakan dos, crt, grafik;

Konstanta N=110; M=90; s=13; r=6; jam=5;

Var y, yy, u: array bilangan bulat;

ii, jj, j, k, Gd, Gm: bilangan bulat; saya: Longint;

Tuhan:= Deteksi; InitGraph(Gd, Gm, "c:\bp\bgi");

Jika GraphResult<>grOk lalu Hentikan(1);

set warna(8); setbkwarna(15);

(* y:=1; (Gelombang tunggal) *)

Untuk j:=1 hingga 45 lakukan (Gelombang satu tangan)

Untuk i:=1 sampai 13 lakukan y:=i;

(* Untuk j:=1 sampai M do (Gelombang dua tangan)

Untuk i:=1 sampai 13 dimulai y:=i;

Jika j>40 maka y:=14-i; akhir; *)

Jika k=bulat(k/20)*20 maka y:=1; (Osilator 1)

(* Jika k=bulatan(k/30)*30 maka y:=1; (Osilator 2) *)

Untuk i:=2 sampai N-1 lakukan Untuk j:=2 sampai M-1 lakukan mulai

Jika (y>0) dan (y

Jika y=s maka mulai yy:=0; kamu:=0; akhir;

Jika kamu<>0 lalu bertemu;

Untuk ii:=i-1 hingga i+1 lakukan Untuk jj:=j-1 hingga j+1 lakukan mulai

Jika (y>0) dan (y<=r) then u:=u+1;

Jika u>=h maka yy:=1; akhir;

bertemu:akhir; Penundaan (2000); (Menunda)

Untuk i:=21 hingga 70 dimulai

kamu:=0; kamu:=0; (Membiarkan)

lingkaran(6*i-10,500-6*60,3); lingkaran(6*i-10,500-6*61,3); akhir;

Untuk i:=1 sampai N lakukan Untuk j:=1 sampai M lakukan

mulai y:=yy; set warna(12);

Jika (y>=1) dan (y<=r) then circle(6*i-10,500-6*j,3);

Jika (y>6) dan (y<=s) then circle(6*i-10,500-6*j,2);

sampai tombol ditekan;

Kesimpulan

Di hampir semua ilmu alam dan sosial, konstruksi dan penggunaan model merupakan alat penelitian yang ampuh. Objek dan proses nyata bisa sangat beragam dan kompleks sehingga cara terbaik untuk mempelajarinya adalah dengan membangun model yang hanya mencerminkan sebagian dari kenyataan dan oleh karena itu jauh lebih sederhana daripada kenyataan ini. Subjek penelitian dan pengembangan ilmu komputer adalah metodologi pemodelan informasi yang berkaitan dengan penggunaan peralatan dan teknologi komputer. Dalam pengertian ini, mereka berbicara tentang pemodelan komputer. Signifikansi interdisipliner ilmu komputer sebagian besar diwujudkan melalui pengenalan pemodelan komputer di berbagai bidang ilmu pengetahuan dan terapan: fisika dan teknologi, biologi dan kedokteran, ekonomi, manajemen dan banyak lainnya.

Saat ini, seiring dengan berkembangnya teknologi komputer dan kenaikan harga komponen-komponen instalasi eksperimen, peran pemodelan komputer dalam fisika semakin meningkat secara signifikan. Tidak ada keraguan tentang perlunya demonstrasi visual dari ketergantungan yang dipelajari selama proses pembelajaran untuk pemahaman dan hafalan yang lebih baik. Penting juga untuk mengajarkan siswa di lembaga pendidikan dasar-dasar literasi komputer dan pemodelan komputer. Pada tahap sekarang, pemodelan komputer dalam bidang fisika merupakan bentuk pendidikan yang sangat populer.

Referensi

1. Boev V.D., Sypchenko R.P., Pemodelan komputer. - INTUIT.RU, 2010. - 349 hal.

2. Bulavin L.A., Vygornitsky N.V., Lebovka N.I. Pemodelan komputer dari sistem fisik. - Dolgoprudny: Penerbitan "Intelijen", 2011. - 352 hal.

3. Gould H., Tobochnik Y. Pemodelan komputer dalam fisika: Dalam 2 bagian. Bagian satu. - M.: Mir, 2003. - 400 hal.

4. Desnenko S.I., Desnenko M.A. Pemodelan dalam fisika: Pendidikan

Panduan metodologis: Dalam 2 jam - Chita: ZabGPU Publishing House, 2003. - Bagian I. - 53 hal.

5. Kuznetsova Yu.V. Kursus khusus “Pemodelan komputer dalam fisika” / Yu.V. Kuznetsova // Fisika di sekolah. - 2008. - Nomor 6. - 41 detik.

6. Lychkina N.N. Tren modern dalam pemodelan simulasi. - Buletin Universitas, seri Sistem Informasi Manajemen No. 2 - M., Universitas Negeri Manajemen, 2000. - 136 hal.

7. Maxwell J. K. Artikel dan pidato. M.: Nauka, 2008. - 422 hal.

8. Novik I.B. Pemodelan dan perannya dalam ilmu pengetahuan dan teknologi alam. - M., 2004.-364 hal.

9. Newton I. Prinsip Matematika Filsafat Alam / Terjemahan. SEBUAH. Krylova, 2006. - 23 hal.

10. Razumovsky N.V. Komputer dalam pelajaran fisika / N.V. Razumovsky // Fisika di sekolah. - 2004. - Nomor 3. - Dengan. 51-56

11. Razumovsky N.V. Pemodelan komputer dalam proses pendidikan: Abstrak penulis. dis. Ph.D. ped. Sains/N.V. Razumovsky-SPb., 2002. - 19 hal.

12. Tarasevich Yu.Yu. Pemodelan matematika dan komputer. AST-Press, 2004. - 211 hal.

13. Tolstik A. M. Peran eksperimen komputer dalam pendidikan jasmani. Pendidikan jasmani di perguruan tinggi, vol.8, no.2, 2002, hal. 94-102

Diposting di Allbest.ru

Dokumen serupa

Informasi umum tentang model matematika dan pemodelan komputer. Transisi informal dari objek teknis yang sedang dipertimbangkan ke diagram desainnya. Contoh pemodelan komputer dari proses dan sistem bioteknologi yang paling sederhana.

abstrak, ditambahkan 24/03/2015


Pemodelan komputer adalah salah satu jenis teknologi. Analisis proses kelistrikan pada rangkaian orde dua dengan pengaruh luar menggunakan sistem pemodelan komputer. Metode numerik pendekatan dan interpolasi serta implementasinya di Mathcad dan Matlab.

tugas kursus, ditambahkan 21/12/2013


Pentingnya pemodelan komputer, peramalan kejadian yang berkaitan dengan objek pemodelan. Seperangkat elemen yang saling terkait yang penting untuk tujuan pemodelan. Fitur pemodelan, keakraban dengan lingkungan pemrograman Turbo Pascal.

tugas kursus, ditambahkan 17/05/2011


Pengantar teknologi Internet dan pemodelan komputer. Pembuatan halaman WEB menggunakan HTML. Membuat halaman WEB dinamis menggunakan JavaScript. Bekerja dengan grafik di Adobe Photoshop dan Flash CS. Dasar-dasar pemodelan komputer.

presentasi, ditambahkan 25/09/2013


Pemodelan sistem termodinamika dengan parameter terdistribusi, proses dan sistem acak. Pemodelan statistik (simulasi) proses fisik, hasilnya. Pemodelan komputer sistem kendali menggunakan paket VisSim.

manual pelatihan, ditambahkan 24/10/2012


Membuat halaman Web menggunakan HTML, menggunakan JavaScript dan PHP. Bekerja dengan grafik di Adobe Photoshop dan Flash CS. Database dan PHP. Contoh penerapan "Model ekonometrik perekonomian Rusia" untuk web. Dasar-dasar pemodelan komputer.

presentasi, ditambahkan 25/09/2013


Konsep dasar pemodelan komputer. Diagram fungsional robot. Sistem matematika komputer. Mempelajari perilaku salah satu robot link menggunakan sistem MathCAD. Pengaruh nilai parameter variabel terhadap amplitudo sudut rotasi.

tugas kursus, ditambahkan 26/03/2013


Konsep pemrograman terstruktur dan algoritma pemecahan masalah. Sejarah singkat perkembangan bahasa pemrograman dari bahasa mesin ke bahasa assembly dan bahasa tingkat tinggi. Pemrograman prosedural dalam C#. Metode dan program pemodelan.

tutorial, ditambahkan 26/10/2010


Kajian metode pemodelan matematika situasi darurat. Model makrokinetika transformasi zat dan aliran energi. Pemodelan simulasi. Proses membangun model matematika. Struktur untuk memodelkan insiden di teknosfer.

abstrak, ditambahkan 03/05/2017


Konsep model komputer dan informasi. Masalah pemodelan komputer. Prinsip deduktif dan induktif model bangunan, teknologi konstruksinya. Tahapan pengembangan dan penelitian model pada komputer. Metode simulasi.

Pemodelan adalah salah satu cara untuk memahami dunia.

Konsep pemodelan cukup kompleks; mencakup berbagai macam metode pemodelan: mulai dari pembuatan model alami (salinan objek nyata yang diperkecil dan atau diperbesar) hingga memperoleh rumus matematika.

Untuk fenomena dan proses yang berbeda, metode pemodelan yang berbeda sesuai untuk tujuan penelitian dan pengetahuan.

Benda yang diperoleh dari hasil pemodelan disebut model. Harus jelas bahwa ini belum tentu merupakan benda nyata. Ini bisa berupa rumus matematika, representasi grafis, dll. Namun, ini mungkin menggantikan yang asli ketika mempelajarinya dan menggambarkan perilaku.

Meskipun suatu model dapat merupakan salinan persis dari model aslinya, sering kali model tersebut menciptakan kembali beberapa elemen yang penting untuk suatu penelitian tertentu, dan mengabaikan sisanya. Ini menyederhanakan model. Namun di sisi lain, membuat model - salinan persis dari aslinya - bisa menjadi tugas yang sama sekali tidak realistis. Misalnya jika perilaku suatu objek dalam kondisi luar angkasa disimulasikan. Kita dapat mengatakan bahwa model adalah cara tertentu untuk menggambarkan dunia nyata.

Pemodelan melewati tiga tahap:

1. Membuat model.
2. Mempelajari modelnya.
3. Penerapan hasil penelitian dalam praktik dan/atau perumusan kesimpulan teoritis.

Ada banyak sekali jenis pemodelan. Berikut beberapa contoh tipe model:

Model matematika. Ini adalah model ikonik yang menggambarkan hubungan numerik tertentu.

Model grafis. Representasi visual suatu objek yang begitu kompleks sehingga mendeskripsikannya dengan cara lain tidak memberikan pemahaman yang jelas kepada seseorang. Di sini kejelasan model dikedepankan.

Model simulasi. Mereka memungkinkan Anda mengamati perubahan perilaku elemen sistem model dan melakukan eksperimen dengan mengubah beberapa parameter model.

Spesialis dari berbagai bidang dapat mengerjakan pembuatan model, karena Dalam pemodelan, peran koneksi interdisipliner cukup besar.

Fitur pemodelan komputer

Peningkatan teknologi komputasi dan meluasnya penggunaan komputer pribadi telah membuka prospek besar bagi pemodelan untuk mempelajari proses dan fenomena di dunia sekitar, termasuk masyarakat manusia.

Pemodelan komputer sampai batas tertentu sama dengan pemodelan yang dijelaskan di atas, tetapi dilaksanakan dengan bantuan teknologi komputer.

Untuk pemodelan komputer, penting untuk memiliki perangkat lunak tertentu.

Pada saat yang sama, perangkat lunak yang dapat digunakan untuk melakukan pemodelan komputer dapat bersifat universal (misalnya, prosesor teks dan grafis biasa) atau sangat terspesialisasi, ditujukan hanya untuk jenis pemodelan tertentu.

Sangat sering komputer digunakan untuk pemodelan matematika. Di sini peran mereka sangat berharga dalam melakukan operasi numerik, sedangkan analisis masalah biasanya berada di pundak seseorang.

Biasanya, dalam pemodelan komputer, berbagai jenis pemodelan saling melengkapi. Jadi, jika rumus matematikanya sangat kompleks, sehingga tidak memberikan gambaran yang jelas tentang proses yang dijelaskannya, maka model grafis dan simulasi dapat membantu. Visualisasi komputer bisa jauh lebih murah daripada membuat model alami.

Dengan munculnya komputer yang kuat, pemodelan grafis berdasarkan sistem rekayasa untuk membuat gambar, diagram, dan grafik telah menyebar.

Pemodelan komputer banyak digunakan di berbagai cabang ilmu pengetahuan dan teknologi, secara bertahap menggantikan eksperimen dan pengalaman nyata. Hal ini telah menjadi begitu kuat dalam kehidupan kita sehingga cukup sulit untuk membayangkan situasi di mana kita harus meninggalkan metode mempelajari dunia nyata ini. Fenomena ini dapat dijelaskan dengan cukup mudah: dengan bantuan proses ini, Anda dapat mencapai hasil yang signifikan dalam waktu sesingkat mungkin, memungkinkan Anda menembus area realitas yang tidak dapat dicapai manusia.

Ilmu komputer memungkinkan Anda membuat model pada komputer yang, dengan beberapa asumsi, memiliki sifat objek atau proses nyata, dan penelitian dilakukan secara tepat pada model yang dibuat tersebut. Untuk melakukan penelitian, Anda perlu memahami secara akurat mengapa penelitian itu dilakukan, apa tujuannya, sifat dan aspek apa dari objek yang diteliti yang menarik minat Anda. Hanya dalam kasus ini Anda dapat yakin akan hasil yang positif.

Seperti proses lainnya, pemodelan komputer dibangun berdasarkan prinsip-prinsip tertentu, di antaranya adalah sebagai berikut:

· prinsip kecukupan informasi. Jika informasi tentang proses atau objek sebenarnya tidak mencukupi, kemungkinan besar tidak mungkin melakukan penelitian dengan menggunakan metode ini;

· prinsip kelayakan. Model yang dibuat harus memungkinkan tercapainya tujuan yang ditetapkan bagi peneliti;

· prinsip multiplisitas model, yang didasarkan pada kenyataan bahwa untuk mempelajari semua sifat suatu benda nyata perlu dikembangkan beberapa model, karena tidak mungkin menggabungkan semua sifat nyata menjadi satu;

· prinsip agregasi. Dalam hal ini, suatu objek kompleks direpresentasikan sebagai blok-blok terpisah yang dapat disusun ulang dengan cara tertentu;

· prinsip paramerisasi, yang memungkinkan parameter subsistem tertentu diganti dengan nilai numerik, yang selain mengurangi volume dan durasi pemodelan, juga mengurangi kecukupan model yang dihasilkan. Oleh karena itu, penerapan prinsip ini harus dibenarkan sepenuhnya.

Pemodelan komputer harus dilakukan dalam urutan tertentu yang ditentukan secara ketat. Pada tahap pertama ditentukan tujuan, setelah itu dilakukan pengembangan. Kemudian model diformalkan, memungkinkan implementasi perangkat lunaknya. Setelah ini, Anda dapat mulai merencanakan eksperimen model dan mengimplementasikan eksperimen yang telah disusun sebelumnya. Setelah semua poin sebelumnya diselesaikan, Anda dapat menganalisis dan menginterpretasikan hasil yang diperoleh.

Baru-baru ini, pemodelan komputer dari proses fisik telah dilakukan dengan menggunakan berbagai macam pekerjaan. Anda dapat menemukan banyak pekerjaan yang dilakukan di Matlab. Studi semacam itu memungkinkan untuk mempelajari segala macam proses fisik yang tidak dapat diamati manusia dalam kenyataan.

Pemodelan komputer banyak digunakan di industri. Dengan bantuannya, produk baru dikembangkan, mesin baru dirancang, kondisi pengoperasiannya ditetapkan, dan pengujian virtual dilakukan. Jika model yang dikompilasi memiliki tingkat kecukupan yang memadai, dapat dikatakan bahwa hasil pengujian nyata akan serupa dengan pengujian virtual. Selain mempelajari properti sistem tertentu, Anda dapat menggunakan komputer untuk merancang tampilan produk jadi dan mengatur parameternya. Hal ini meminimalkan jumlah cacat yang mungkin timbul akibat perhitungan teknik yang tidak akurat.

Atau sekumpulan komputer yang berinteraksi (computing node), mengimplementasikan representasi suatu objek, sistem atau konsep dalam bentuk yang berbeda dari aslinya, tetapi dekat dengan deskripsi algoritmik, termasuk sekumpulan data yang mencirikan properti sistem dan sistem. dinamika perubahannya dari waktu ke waktu.

YouTube ensiklopedis

1 / 3

✪ Program pemodelan 3D untuk pemula. Bagian kedua

✪ Program pemodelan pakaian komputer InvenTexStudio 2010

✪ Program komputer dalam pekerjaan desain: apa itu dan mengapa dibutuhkan

Subtitle

Tentang pemodelan komputer

Model komputer telah menjadi alat umum untuk pemodelan matematika dan digunakan dalam fisika, astrofisika, mekanika, kimia, biologi, ekonomi, sosiologi, meteorologi, ilmu-ilmu lain dan masalah terapan di berbagai bidang elektronik radio, teknik mesin, industri otomotif, dll. Model komputer digunakan untuk memperoleh pengetahuan baru tentang suatu objek atau untuk memperkirakan perilaku sistem yang terlalu kompleks untuk dipelajari secara analitis.

Pemodelan komputer adalah salah satu metode efektif untuk mempelajari sistem yang kompleks. Model komputer lebih mudah dan nyaman untuk dipelajari karena kemampuannya untuk melakukan apa yang disebut. eksperimen komputasi, dalam kasus di mana eksperimen sebenarnya sulit dilakukan karena kendala finansial atau fisik atau mungkin memberikan hasil yang tidak dapat diprediksi. Logika dan formalisasi model komputer memungkinkan untuk menentukan faktor-faktor utama yang menentukan sifat-sifat objek asli yang diteliti (atau seluruh kelas objek), khususnya, untuk mempelajari respons sistem fisik yang disimulasikan terhadap perubahannya. parameter dan kondisi awal.

Konstruksi model komputer didasarkan pada abstraksi dari sifat spesifik fenomena atau objek asli yang diteliti dan terdiri dari dua tahap - pertama pembuatan model kualitatif dan kemudian model kuantitatif. Semakin banyak properti signifikan yang diidentifikasi dan ditransfer ke model komputer, semakin dekat model tersebut dengan model sebenarnya, semakin besar kemampuan yang dapat dimiliki sistem yang menggunakan model ini. Pemodelan komputer terdiri dari serangkaian percobaan komputasi pada komputer, yang tujuannya adalah untuk menganalisis, menafsirkan dan membandingkan hasil pemodelan dengan perilaku nyata dari objek yang diteliti dan, jika perlu, penyempurnaan model selanjutnya, dll.

Ada pemodelan analitis dan simulasi. Dalam pemodelan analitik, model matematis (abstrak) suatu objek nyata dipelajari dalam bentuk persamaan aljabar, diferensial, dan persamaan lainnya, serta melibatkan penerapan prosedur komputasi yang tidak ambigu yang mengarah pada solusi eksaknya. Dalam pemodelan simulasi, model matematika dipelajari dalam bentuk algoritma yang mereproduksi fungsi sistem yang diteliti dengan melakukan sejumlah besar operasi dasar secara berurutan.

Keuntungan pemodelan komputer

Pemodelan komputer memungkinkan untuk:

• memperluas jangkauan objek penelitian - menjadi mungkin untuk mempelajari fenomena yang tidak berulang, fenomena masa lalu dan masa depan, objek yang tidak direproduksi dalam kondisi nyata;
• memvisualisasikan objek apa pun, termasuk objek abstrak;
• mengeksplorasi fenomena dan proses dalam dinamika penyebarannya;
• waktu kontrol (mempercepat, memperlambat, dll.);
• melakukan pengujian berulang terhadap model, setiap kali mengembalikannya ke keadaan semula;
• memperoleh berbagai karakteristik suatu objek dalam bentuk numerik atau grafik;
• menemukan desain objek yang optimal tanpa membuat salinan percobaan;
• melakukan eksperimen tanpa risiko konsekuensi negatif bagi kesehatan manusia atau lingkungan.

Tahapan utama pemodelan komputer

Dalam proses melakukan percobaan, mungkin menjadi jelas bahwa Anda memerlukan:

• menyesuaikan rencana penelitian;
• pilih metode lain untuk memecahkan masalah;
• meningkatkan algoritma untuk memperoleh hasil;
• memperjelas model informasi;
• melakukan perubahan pada rumusan masalah.

Dalam hal ini, terjadi pengembalian ke tahap yang sesuai dan proses dimulai lagi.

Penerapan Praktis

Pemodelan komputer digunakan untuk berbagai tugas, seperti:

• analisis sebaran pencemar di atmosfer;
• merancang penghalang kebisingan untuk memerangi polusi suara;
• desain

Ilmu fisika telah terkait erat dengan pemodelan matematika sejak zaman Isaac Newton (abad XVII–XVIII). I. Newton menemukan hukum dasar mekanika, hukum gravitasi universal, dan menjelaskannya dalam bahasa matematika. I. Newton (bersama dengan G. Leibniz) mengembangkan kalkulus diferensial dan integral, yang menjadi dasar peralatan matematika fisika. Semua penemuan fisika berikutnya (dalam termodinamika, elektrodinamika, fisika atom, dll.) disajikan dalam bentuk hukum dan prinsip yang dijelaskan dalam bahasa matematika, yaitu. dalam bentuk model matematika.

Kita dapat mengatakan bahwa solusi untuk setiap masalah fisika secara teoritis adalah pemodelan matematika. Namun, kemungkinan solusi teoretis terhadap masalah tersebut dibatasi oleh tingkat kompleksitas model matematikanya. Semakin kompleks proses fisik yang dijelaskan dengan bantuannya, semakin kompleks model matematikanya, dan semakin sulit menggunakan model tersebut untuk perhitungan.

Dalam situasi yang paling sederhana, solusi masalah dapat diperoleh “secara manual” secara analitis. Dalam sebagian besar situasi praktis yang penting, tidak mungkin menemukan solusi analitis karena kompleksitas matematis model. Dalam hal ini, metode numerik digunakan untuk memecahkan masalah, yang implementasi efektifnya hanya mungkin dilakukan di komputer. Dengan kata lain, penelitian fisika berdasarkan model matematika kompleks dilakukan dengan menggunakan pemodelan matematika komputer. Dalam hal ini, pada abad kedua puluh, seiring dengan pembagian tradisional fisika menjadi teoretis dan eksperimental, muncul arah baru - "fisika komputasi".

Studi tentang proses fisik pada komputer disebut eksperimen komputasi. Dengan demikian, fisika komputasi membangun jembatan antara fisika teoretis, yang menjadi dasar pembuatan model matematika, dan fisika eksperimental, yang menerapkan eksperimen fisik virtual di komputer. Penggunaan grafik komputer saat memproses hasil perhitungan menjamin kejelasan hasil tersebut, yang merupakan kondisi terpenting bagi persepsi dan interpretasinya oleh peneliti.

Fisika, sebagai suatu disiplin akademis, menyediakan penerapan teknologi elektronik terluas sebagai alat pengajaran. Ini adalah pemodelan proses fisik (demonstrasi dan laboratorium), sistem pelatihan, kontrol komputer, simulator, generator tugas individu untuk memecahkan masalah. Ini juga dapat berupa sistem referensi dan informasi, sistem kendali eksperimen dan, terakhir, melakukan berbagai perhitungan (khususnya, saat memproses hasil bengkel laboratorium).

Komputer memungkinkan Anda membuat model dinamis karena bereaksi terhadap tindakan pengguna dengan cara yang mirip dengan reaksi objek nyata. Model komputer memberikan fleksibilitas yang lebih besar saat melakukan eksperimen sambil memecahkan masalah eksperimental; model tersebut memungkinkan Anda memperlambat atau mempercepat berlalunya waktu, memampatkan atau meregangkan ruang, melengkapi model dengan grafik, tabel, animasi, mengulangi atau mengubah situasi.

Komputer, sebagai alat pengendalian suatu objek teknis, yang menempati tempat khusus dalam peningkatan teknologi dan metodologi eksperimen fisik, dapat melakukan fungsi-fungsi berikut:

Alat ukur;

Kontrol atas proses fisik atau perilaku suatu objek;

Pengendalian percobaan fisik atau objek teknis;

Berbagai pengolahan hasil percobaan.

Efektivitas pelatihan komputer ditentukan oleh sejumlah faktor: kemampuan didaktik komputer, potensi pendidikan teknologi multimedia dan organisasi proses pendidikan di mana kemampuan teknologi informasi baru terungkap sepenuhnya.

Teknologi multimedia dapat digunakan sebagai bagian dari penerapan model kegiatan pendidikan seperti penemuan pengetahuan yang mandiri dan terkendali. Alat elektronik yang ada untuk mengembangkan aplikasi multimedia dapat digunakan dalam proses pendidikan untuk membuat alat peraga multimedia. Penggunaan alat didaktik seperti presentasi pendidikan multimedia dalam proses pendidikan memungkinkan untuk meningkatkan sejauh mana siswa mengasimilasi informasi pendidikan yang mereka terima.

Teknologi flash, yang penggunaannya saat ini relevan, dapat digunakan sebagai aplikasi multimedia.

Flash merupakan teknologi terpopuler yang memungkinkan Anda membuat berbagai aplikasi multimedia dan interaktif untuk berbagai bidang aktivitas. Flash adalah paket untuk membuat dan menyimpan format grafik komputer animasi dua dimensi.