|
ALT lardan matematik ta’minotning asosiy xususiyatlaridan biri ularning yuqori universallikka ega ekanligi hisoblanadi. Yuqori, universallikka ega bo’lishi esa bunday ALT lardan bir qancha loyihalash ob’ektlari uchun foydalanish imkonini beradi. Matematik ta’minotning komponentalarining muhum xususiyatlaridan biri bu ta’minotdan foydalanilganda olindigan natijaning to’g’ri bo’lishligi hisoblandi va shunday xoldagina bu ta’minot algoritmik puxta deyiladi. Algoritmik puxtalik asosan olingan natija qanchalik to’g’riligi ehtimolligiga qarabbaholanadi. Agar bu ehtimollik birga teng bo’lsa, ѐki unga yaqinlashib borsa, u holda bu ta’minotni yaratish uchun foydalanilgan metod algoritmik puxta metod deyiladi.
ALT larda algoritmik puxta metod bo’lmagan metodlardan foydalanish maqsadga muvofiq bo’lmaydi. Algoritmik puxtalik bilan, sharoitga moslashtirish uzviy bog’langandir. SHaroitga moslashtirilmagan hollarda, berilganlardagi ozgina xatoliklar, natijada katta xatoliklarni yuzaga keltirish mumkin.
Loyihalashning har bir bosqichida o’zining oraliq natijalari va har bir bosqichdagi xatolik kelib chiqish manbaalari mavjud. SHu sababli ѐmon sharoitga moslashtirish natijasida hatoliklar juda kattalashib ketishi mumkin. Ko’pgina matematik ta’minot komponentlari uchun aniqlik muhim hossalardan biri hisoblanadi. Aniqlik – bu olgan natija bilan haqiqiy olinishi kerak bo’lgan natijaning mos tushishiligi hisoblanadi. Algoritmik puxta metodlar har xil aniqlikdagi natijalarni berishi mumkin. Unisersal model va metodlarda hisoblash ishlari ko’p bo’lib, loyihalash masalasining hajmi kattalashib ketishi mumkin, shuning uchun ko’pgina ALT prtseduralarida T—mashina vaqtini, sarf qilish loyihalash harajatlarini va loyihalashga ketadigan vaqtni oshib ketishiga olib keladi. SHuning uchun T ni minimallash loyihalash jaraѐnidagi muhim talablardan biridir. Yuqori universallikka ega, aniq natijali va kammashina vaqt talab qiluvchi matematik ta’minotni yaratish doimo bir – biriga qarama – qarshi bo’lib, keladi. SHuning uchun matematik ta’minotning komponentlari ba’zi bir masalalarni hal qilish uchun sifatli bo’lsa, boshqa masal uchun kam sifatli bo’lishi mumkin. SHuning uchun ALT larda model va metodlarning har xillarini o’zida mujassamlatirilgan kutubxonalar tashkil qilish kerak. Mashina vaqtini tejash talabidan keyingi talab, xotira hajmini tejash talabidir. Bu talab matematik ta’minotning qanchalik iqtisodlashtirilganligii ko’rsatadi va tuzilgan dastur uzunligi bilan harakterlanadi.
Hozirgi davrdagi operativ xotira hajmini sezilarli darajada kata bo’lishligiga qaramy, uni tejash aktual masala bo’lib qolmoqda. EHM larning mulьtidasturli ishlash rejimida, katta xotira hajmini talab qiluvchi masalalar pastroq ustunlikka ega bo’lishi va natijada bu masalalarni qayta ishlash vaqti oishb ketishi kuzatiladi. Bunday murakkablikni yechish uchun tashqi xotiralardan foydalanish maqsadga muvofiq bo’ladi. Bu esa operativ va tashqi xotiralarning o’zaro ma’lumotlarni almashlashlari uchun, T- vaqtni oshib ketishiga olib keladi. ALT larni matematik ta’miontlarini rivojlanishiga, foydalanilaniladigan metod va modellarning iqtisodkorligini oshirishga intilish sezilarli ta’sir ko’rsatadi.
Matematika modellarni hosil qilish metodlari va loyihalash. Matematika modellarni hosil qilish metodlarini ikki guruhga ajratish mumkin. Birinchi guruh metodlariga, turli ierarxik darajalarda elementlar matematik modellarini va tizimlar makromodellarini hosil qilish metodlari kiradi. Bunday metodlarning xarakterli xususiyatlari bo’lib, ularda formal bo’lmagan (everistik) usul va protseduralardan foydalanish hisoblanadi.
Modelning matematik munosabatlari ko’rinishi tanlash protsedurasi formallashtirilmagan hisoblansa, keyingi bosqich model parametralri sonli qiymatlarini aniqlash formalashtirilgan bo’lishi mumkin. Birinchi guruh matematik modellarni hosil qilishda nazariy va eksperimental metodlar mavjud. Nazariy metodlar modelda tasvirlanadigan jaraѐnlarni fizik qonuniyatlardan foydalanib yaratishga asoslangan. Modelni hosil qilish, modellashtirilaѐtgan ob’ektni maxsus xususiyatlarini tas’virlovchi qator yengilliklar qabul qilish bilan olib boriladi. Hosil qilinaѐtgan modellar asosini, yechimi fazoviy o’zgaruvchilarning o’zaro bog’liqligi hisoblangan tenglamalar tizimi tashkil qiladi. Bu modellar algoritmik modellar hisoblanib, ular o’zgaruvchilarning nisbatan keng doapazonlaridan o’zgarishida ham to’g’ri hisoblanadi. Eksperimental metodlar ob’ekt modelini uning parametrlarining o’zaro bog’liqligi va ob’ektninig fazoviy o’zgaruvchilarini eksperementlar yo’li bilan hosil qilishga asoslangan. Eksperementlar yaratilgan ob’ektlarning o’zida ѐki ularning fizik modellarida (maketlar, stendlar) ѐki to’la matematik modellarida o’tkazilib makromodel hosil qilinadi. Eksperemental ma’lumotlarni matematik modelga o’zgartirish jaraѐnida, ularni modelga o’zgartirish uchun eksperementlarni rejalashtirish metodlaridan foydalaniladi. Eksperimental metodlar, inertsiyaga ega bo’lmagan, o’zgaruvchilari o’rtasida nisbatan tekis bog’liqlikka ega ob’ektlarni modellashtirishga qulay xisoblanadi.ko’pincha bu metodlarni foydalanish natijasi bo’lib, xususiy xarakterga ega bo’lgan faktorli modellar hisoblanadi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
