«Применение ит в исследованиии статистической автомодельности» (стр. 6 из 6)

1. Коткин Г.Л., Черкасский В.С. Численное моделирование физических процессов. Новосибирск: НГУ, 1998. 123 с.

2. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА-М, 2003. – 544 с.

3. Булинский А.В., Ширяев А.Н. Теория случаных процессов. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 347 c.

4. Волков И.К., Зуев С.М., Цветкова Г.М. Случайные процессы. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. 243 c.

5. Сайт Высшей аттестационной комиссии Республики Беларусь. – Режим доступа: http://vac.org.by. – Дата доступа: 24.12.2008.

Приложение 1

В раздел "Приложения" включается вспомогательный материал. Он формируется в случае необходимости более полного раскрытия содержания и результатов исследований, оценки их научной и практической значимости. Число приложений определяется автором диссертации.

Пример. Выполнить моделирование процесса броуновского движения, используя пакет Mathematica.

Решение.

Подключаем пакет, включающий в себя функции по работе с нормальным распределением:

<< Statistics`NormalDistribution`

Задаем нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и дисперсией 0.1:

ndist = NormalDistribution[0, 0.1]

Строим график плотности данного распределения:

pdf = PDF[ndist, x]

Plot[pdf, {x, -3, 3}, {PlotRange -> {{-1, 1}, {0, 5}}}]

Строим график функции распределения данного случайного процесса:

cdf = CDF[ndist, x]

Plot[cdf, {x, -3, 3}, {PlotRange -> {{-1, 1}, {0, 1}}}]

Генерируем вектор случайных отклонений:

randPos = RandomArray[ndist, 50]

По случайному вектору высчитываем положения частицы в пространстве:

prevPosition = 0

positions = Table[{i*0.1, prevPosition = prevPosition + randPos[[i]]}, {i, 1, &bsol;

50}]

Строим траекторию движения частицы:

Траектория движения частицы при следующем запуске программы:

Траектории движения частицы на большем интервале времени:

Приложение 2. Презентация магистерской диссертации