Kursarbeidsmodellering og analyse av informasjonssystemet til byggorganisasjonen LLC "M.T. VPIK"

Ved å klikke på "Last ned arkiv" -knappen, laster du ned filen du trenger helt gratis.
Før du laster ned denne filen, husk de gode essayene, kontrollen, kursene, avhandlingen, artiklene og andre dokumenter som ikke er oppløst i datamaskinen din. Dette er ditt arbeid, han bør delta i utviklingen av samfunnet og være til nytte for folk. Finn disse fungerer og send til kunnskapsbasen.
Vi og alle studenter, utdannet studenter, unge forskere som bruker kunnskapsbasen i sine studier og arbeid, vil være veldig takknemlige for deg.

For å laste ned arkivet med dokumentet, i boksen under, skriv inn det femsifrede nummeret og klikk på "Last ned arkiv" -knappen

Lignende dokumenter

Oppgaver, funksjoner og struktur av grenen av universitetet. Estimering av informasjonsstrømmer og UML-modellering. Analyse av strukturen i informasjonssystemet og navigasjonssystemet. Designer en database, fysisk implementering og testing av informasjonssystemet.

avhandling, lagt til 01/21/2012


Designer modellen til informasjonssystemet "Hotel" i IDEF0-standarden. Utvikling av datastrømsdiagrammer (dataflow diagrammering), designet for å beskrive dokumenthåndtering og informasjonsbehandling. Opprette et dekomponeringsdiagram i Idef3-notasjon.

kurs, Lagt til 12/14/2012


Analyse av virksomheten og styringen av bedriften. Funksjoner, aktiviteter, organisatoriske og informasjonsmodeller av bedriften, vurdering av automatiseringsnivå. Utsikter for utviklingen av automatiserte informasjonsbehandlingssystemer og ledelse i bedriften.

Øvelsesrapport, lagt til 10.09.2012


Opprette et automatisert ordre regnskapssystem og deres implementering i et byggefirma for reparasjon av leiligheter. Generelle krav til informasjonssystemet. Utforming av databasestrukturen. Bygge et ER-diagram. Implementering av informasjonssystemet.

kursarbeid, lagt til 24.03.2014


Utvikling av konseptuell modell av informasjonsbehandlingssystem for meldingsbryternode. Bygging av strukturelle og funksjonelle blokkdiagrammer av systemet. Programmeringsmodell i GPSS / PC. Analyse av den økonomiske effektiviteten av modelleringsresultater.

kurs, lagt til 04.03.2015


Utvikling av programvare for å skrive inn, lagre, redigere og skaffe informasjon om materialer, kunder, ordrer, regnskapsføring av kostnadene og inntektene til byggefirmaet. Studie av fagområdet; Bygging av datastrømsdiagrammer, basestruktur.

kursarbeid, Lagt til 09/21/2015


Beskrivelse av funksjonene i funksjonen til butikken. Systemdesign: Infologisk modellering og bygg data flytskjema. Modellering og programvare implementering av informasjonssystemet. Designe et brukergrensesnitt.

kursarbeid, Lagt til 02/18/2013

Denne typen analyse er basert på en rekke kvantitative indikatorer for den konstruerte modellen. Det må tas i betraktning at disse estimatene i stor grad er subjektive, siden estimering utføres direkte av grafiske modeller, og deres kompleksitet og detaljnivå bestemmes av mange faktorer.

Kompleksitet. Denne indikatoren beskriver hvordan hierarkisk kompleks prosessmodell. Den numeriske verdien bestemmes av kompleksitetskoeffisienten K SL.

k sl \u003d? Ur /? Ekz.

hvor? Ur - antall nedbrytningsnivåer,

EKZ er antall prosessinstanser.

Kompleksiteten i modellen som er under vurdering, er lik:

På k sl.<= 0,25 процесс считается сложным. При k sl => 0,66 er ikke vurdert. Prosessen i spørsmålet er 0,25, som ikke overskrider terskelen for kompleksiteten.

Prosessibilitet. Denne indikatoren karakteriserer om den konstruerte modellen for prosessen anses å være ansett som essensielle (beskriver strukturen i fagområdet i form av et sett av hovedobjektene, konseptene og tilkoblingene) eller prosessen (alle kopier av modellprosessene er assosiert med årsakssammenheng). Med andre ord reflekterer denne indikatoren hvor mye den konstruerte modellen av en situasjon i selskapet tilsvarer definisjonen av prosessen. Numerisk verdi bestemmes av prosessforholdet k. pr.

k PR \u003d? Raz /? Kep.

hvor? Raz - Antallet "pauser" (mangel på årsakssammenheng) mellom kopier av forretningsprosesser,

Bearbeidbarhet er likeverdig

Kontrolleren. Denne indikatoren karakteriserer hvor effektivt prosjektets eiere styres av prosesser. Numerisk verdi bestemmes av kontrollens koeffisient k. kon.

kon \u003d? s /? Kep.

Hvor? s - antall eiere

Kep - Antall kopier på samme diagram.

Kontrolleren er likeverdig

For Kon \u003d 1, anses prosessen som kontrollert.

Ressursintensitet. Denne indikatoren karakteriserer effektiviteten av å bruke ressurser for prosessen under vurdering. Numerisk verdi bestemmes av ressursintensitetskoeffisienten k. r.

k r \u003d? R /? Ute.

hvor? R er antall ressurser som er involvert i prosessen,

Ut - antall utganger.

Ressurs kapasitet er lik

Jo lavere koeffisientverdien, jo høyere verdien av effektiviteten av ressursbruk i forretningsprosessen.

På K R.< 1 ресурсоемкость считается низкой.

Justerbarhet. Denne indikatoren karakteriserer hvor mye prosessen er regulert. Numerisk verdi bestemmes av justerbarhetskoeffisienten k. reg.

hvor d er antall eksisterende regulatorisk dokumentasjon,

Kep - Antall kopier på ett diagram

Justerbarhet er likeverdig

På K Reg.< 1 регулируемость считается низкой.

Parametre og verdier av kvantitative indikatorer presenteres i tabell. 7.

Bord. 7. Kvantitative indikatorer

For den samlede vurderingen av den analyserte prosessen beregner mengden av beregnede indikatorer

K \u003d k SL + K PR + K KON + K R + K REG

Mengden indikatorer er like

K \u003d 0,1875 + 0, 25 + 0,9375 + 0,273 + 0,937 \u003d 2,585

Den beregnede verdien tilfredsstiller tilstanden til\u003e 1. Når K\u003e 2.86, anses prosessen åpenbart ineffektiv. På 1.< K < 2,86 процесс частично эффективен.

For å gjennomføre en kvantitativ analyse av modeller, vil vi bruke følgende indikatorer:

1. Antall blokker på diagrammet er n;

2. Nivået på dekomponeringsdiagram - L;

3. Balansert diagram - B;

4. Antall piler som er koblet til blokken - a.

Dette settet av indikatorer relaterer seg til hvert diagram i modellen, og videre ved bruk av koeffisientene (formel 1, 2), for hvilken du kan definere de kvantitative egenskapene til modellen som helhet. For å øke forståelsen av modellen, er det nødvendig å forsøke å sikre at antall blokker (n) på de lavere nivådiagrammer er mindre enn antall blokker på foreldre diagrammer, det vil si med en økning i nedbrytningsnivået (L), dekomponeringskoeffisienten D Redused: D \u003d N / L

Således sier reduksjonen på denne koeffisienten at når modellen dekomponerer dekomponeringer, bør funksjonen forenkles, derfor bør antall blokker reduseres.

Diagrammer må balanseres. Dette betegner at antall piler som inngår i blokken og utgående skal være like distribuert, det vil si antall piler ikke bør variere sterkt. Det skal bemerkes at denne anbefalingen kanskje ikke blir observert for prosessene som innebærer et ferdig produkt fra et stort antall komponenter (produksjon av maskinen, produksjonen av matproduktet og andre). Kartbalanseforholdet beregnes med følgende formel:

Det er ønskelig at balanseforholdet er minimalt for diagrammet, og i modellen var konstant

I tillegg til å vurdere kvaliteten på diagrammer i modellen og generelt kan modellen på balansert og nedbrytningskoeffisienter analyseres og optimalisere prosessene som er beskrevet. Den fysiske betydningen av det balansert forholdet bestemmes av antall piler som er koblet til enheten, og følgelig kan den tolkes som en estimert koeffisient med antall opplysninger som behandles og mottas. På diagrammer av avhengigheten av balanseforholdet fra nedbrytningsnivået viser de eksisterende toppene i forhold til gjennomsnittsverdien overbelastningen og undergloriteten til delsystemene i informasjonssystemet i bedriften, siden ulike nivåer av nedbrytning beskriver aktivitetene av ulike delsystemer. Følgelig, hvis det er topper på diagrammene, kan du gi en rekke anbefalinger for å optimalisere prosessene som beskrives automatisert av informasjonssystemet.

Analyse av det kontekstuelle diagrammet "A-0 Informasjonssystem for byggeplanen"

Antall blokker: 1

Diagram nedbrytningsnivå: 3

Balanseforhold: 3

Antall piler som forbinder med blokken: 11

Analyse detaljer av prosessen "A2 modul" leverandører "

Antall blokker: 4

Analyse som beskriver prosessen "A3-modul" Objekter "

Antall blokker: 3

Nedbrytningsnivå Figur: 2

Balanseforhold: 5,75

Analyse detaljer av prosessen "A1 modul" arbeidere "

Antall blokker: 3

Nedbrytningsnivå Figur: 2

Balanseforhold: 5,75

Analyse som beskriver prosessen "A 4.1-modul" Rapporter "

Antall blokker: 3

Nedbrytningsnivå Figur: 2

Balanseforhold: 5,75

Analyse som beskriver prosessen "A 5 modul" entreprenører "

Antall blokker: 3

Nedbrytningsnivå Figur: 2

Balanseforhold: 5,75

Balanseforhold ved datternivået av nedbrytning for barnenivåer av prosessen Informasjonssystemet i butikken indikerer at diagrammet er balansert. Fordi Balanseforholdet er ikke lik , så er det mulig å gjennomføre ytterligere dekomponering av enkelte nivåer, hvoretter det er mulig å analysere navnene på aktiviteten til denne modellen.

Når man utfører en kvantitativ analyse av modellen, ble en graf av dekomponeringskoeffisienten konstruert, der vi ser det med en økning i dekomponeringsnivået av dekomponeringskoeffisienten minker. Således, reduksjonen i denne koeffisienten, sier at når den som dekomponeringsdekomponeringene forenkles, reduseres antall blokker. Nedbrytningskoeffisientplanen er vist i figur 10.

Figur 10 - Dekomponeringskoeffisientplan

På grafen av avhengigheten av balanseforholdet fra nedbrytningsnivået viser de eksisterende toppene i forhold til gjennomsnittsverdien overbelastningen av delsystemene i informasjonssystemet på bedriften, balanseforholdet for maksimalt diagram. Grafen til det balansert forholdet er vist i figur 11.

Figur 11 - Balanseforholdsplan

Grunnleggende om kvantitativ analyse

Kvantitativ analyse (kvantitativ analyse) av finansmarkedet, denne prognoseprisene og lønnsomheten til finansielle eiendeler, vurdere risikoen for å investere i finansielle eiendeler ved hjelp av matematiske og statistiske metoder for analyse av tidsserier.

Ved første øyekast, ligner kvantitativ analyse en teknisk analyse, siden begge disse typer analyser bruker historiske data om de finansielle eiendelprisene og historiske data fra andre egenskaper til en finansiell eiendel. Men teknisk analyse og kvantitativ analyse har en betydelig forskjell.

Teknisk analyse er basert på empirisk funnet mønstre. Og disse mønstrene har ikke en streng vitenskapelig begrunnelse.

Mens metodene for kvantitativ analyse har en streng matematisk begrunnelse. Mange av metodene for kvantitativ analyse er vellykket brukt i fagene som fysikk, biologi, astronomi, etc.

Den viktigste ideologien til kvantitativ analyse

Den viktigste ideologien til kvantitativ analyse er svært lik den tilnærmingen som praktiseres i naturvitenskap.

I en kvantitativ analyse blir noen hypotese om funksjonen til det finansielle markedet først fremsatt. På grunnlag av denne hypotesen er en matematisk modell bygget. Denne modellen skal ta den viktigste ideen om hypotesen utvidet og kaste bort ubetydelige tilfeldige elementer.

Deretter, ved hjelp av matematiske metoder, utføres denne modellen. Det viktigste i denne studien er å forutsi prisene på finansielle eiendeler. En slik prognose kan gjøres for den nåværende tiden og for historiske øyeblikk av tid. Deretter er det en sammenligning av prognosen med den virkelige prisplanen.

Grunnleggende modell av kvantitativ analyse

Den viktigste modellen for kvantitativ analyse er modellen til et effektivt finansmarked, som dannes på grunnlag av en effektiv markedshypotese (effektiv markedshypotese).

Et effektivt marked i en kvantitativ analyse kalles en slik situasjon når all informasjon knyttet til finansmarkedet er tilgjengelig på hver gang. Det er forstått at alle markedsdeltakere ikke bare har all informasjon, men har også samme identiske informasjon. Det skjer ikke slik at noen fra markedsdeltakere hadde noen ekstra insiderinformasjon, noe som ville være utilgjengelig for andre markedsdeltakere.

Under slike forhold er alle priser på alle finansielle eiendeler alltid i deres likevektsverdier. Det vil si at prisen på enhver finansiell eiendel på det effektive markedet er alltid lik en slik pris som levering og forsyning er lik hverandre. I et effektivt marked er det ikke slike finansielle eiendeler å bli overskrevet eller undervurdert.

Det effektive markedet fører til at, så snart handelsmenn synes litt ny informasjon, endres prisene umiddelbart, og svarer på fremveksten av ny informasjon. Dermed er prisene alltid i en likevektstilstand, uansett hvordan de endres.

Derfor, fra kvantitativ analyse, er det umulig å tjene penger på det effektive markedet, som i det virkelige markedet, når investorer kjøper undervurderte eiendeler og selger overvurderte eiendeler. Også på et effektivt marked skjer aldri markedsbobler, når prisen beveger seg motsatt av dens likevektsverdi.

Kvantitativ analyse hevder at det effektive markedet den finansielle eiendelprisen endres tilfeldig, slik at den mest sannsynlige prisen på dagens pris vil være den nåværende prisen. Og prisene varierer fra dagens pris vil være mindre sannsynlig. Denne tilfeldige prosessen kalles martingal. (Du trenger ikke å forvirre Martingal og Martingale. Martingale, dette er en av hovedstyringsstrategiene. På fransk, begge disse ordene er homonymer, det vil si at de er skrevet i samme "Martingale", men har forskjellige betydninger.)

Dette innebærer at kortsiktig spekulasjon av finansielle eiendeler i det effektive markedet er umulig. Den eneste måten å tjene penger på markedet er å kjøpe verdipapirer for langsiktig eierskap. Dette er en strategi "kjøp og hold" ("kjøp og hold")

Brudd på grunnleggende modell av kvantitativ analyse

I strid med hypotesen til et effektivt marked vil prisene på finansielle eiendeler avvike fra deres likevektsverdier. Derfor, avhengig av en eller annen hypotese, er brudd på et effektivt marked i en kvantitativ analyse en mulighet til å bygge slike matematiske modeller som gir deg mulighet til å tjene på forskjellen mellom ekte og likevektspriser.

Spesifikke hypoteseavvik fra basismodellen, ofte, i kvantitativ analyse ikke har en streng vitenskapelig begrunnelse. Disse hypotesenavvikene fra grunnmodellen fører til ulike matematiske modeller i finansmarkedet. Og følgelig kan disse matematiske modellene føre til helt forskjellige prognoser for priser på finansielle eiendeler.

Derfor, avhengig av hvilken hypotesen om avvik fra grunnmodellen i en kvantitativ analyse tar deltakerne i det finansielle markedet, begynner de å overholde en bestemt modell av deres oppførsel i markedet. I denne forbindelse blir det en svært relevant oppgave å teste markedet for effektiviteten, så langt som markedet er forskjellig fra et effektivt marked.

Denne oppgaven i kvantitativ analyse løses ved hjelp av metodene for statistisk testing av hypoteser, som ligger til understreket det effektive markedet. Slike verifikasjon er mulig med en tilstrekkelig modell, som bestemmer utbyttet av finansielle eiendeler, med forbehold om likevekt av markedet.

Kvantitativ analyse og psykologi

Basert på det ovennevnte blir det klart at i finansmarkedene er det også en sammenheng mellom kvantitativ analyse og psykologi av handelsmenn og investorer, da det skjedde for teknisk analyse og grunnleggende analyse. Markedsprisene på den finansielle eiendelen kan variere i en eller annen retning, avhengig av hvilken hypotese av avvik fra basismodellen vedtar tilhengere av kvantitativ analyse, som eier det største antallet midler som er involvert i dette markedet.

Kvantitativ analyse av midlertidig serie

Kvantitativ analyse av midlertidig serie er forbundet med store matematiske vanskeligheter. Disse vanskelighetene er knyttet til den statistiske nonstationarity av prisen på prisene på mange aksjer.

I studiet av tidsserier antas det vanligvis at tidsserien av endringer i prisen på en finansiell eiendel er summen av en dynamisk komponent og tilfeldig komponent. Den dynamiske komponenten avhenger av de grunnleggende økonomiske lovene som prisen skal endres. Og tilfeldig begrepet er forbundet med noen ikke-økonomiske faktorer, for eksempel med handelsens følelsesmessige oppførsel, med utgangen av noen force majeure nyheter, etc.

Oppgaven med kvantitativ analyse inkluderer å identifisere denne dynamiske komponenten og filtrere den tilfeldige støyen. Den identifiserte dynamiske komponenten kan ekstrapoleres til fremtiden. Denne ekstrapolasjonen gir gjennomsnittsverdien av den forutsagte prisen. Og den filtrerte tilfeldige støyen lar deg anslå de statistiske øyeblikkene til en høyere ordre. Dette er først og fremst det statistiske øyeblikket i den andre rekkefølgen, det vil si dispersjonen, som er forbundet med volatilitet. Kunnskap om spredning og volatilitet lar deg vurdere risikoen.

En slik tidsanalyseanalyseordning brukes for eksempel når man søker etter signaler om utenomjordiske sivilisasjoner blant romradoshum. Dette er bare en oppgave når vi er helt ukjente et dynamisk signal vi leter etter.

Men den kvantitative analysen av den midlertidige serien av valutakursene, oppgaven er en størrelsesorden vanskeligere. Tross alt, utenomjordiske sivilisasjoner, å kjenne de statistiske og spektrale egenskapene til Space Radoshum, vil prøve å sende slike signaler til universet, som er statistisk og spektral som mulig for romstøy. De vil gjøre det spesielt for å lindre andre sivilisasjoner for å søke og gjenkjenne signalene sine.

Og det finansielle markedet er ikke så rimelig vesen. Derfor, for pristidserier, er det ingen en så klar separasjon av disse radene til de dynamiske og tilfeldige komponentene. Derfor virker mange matematiske metoder for filtrering av et signal i kvantitativ analyse ikke.

Faktisk er tidsserien av børsprisene summen av flere rader. Den første av disse rangene er rent dynamisk. Den siste raden i dette beløpet er en rent tilfeldig rad med en null autokorrelasjonsfunksjon. Og mellomliggende vilkår, disse er mellomliggende rader, hvor autokorrelasjonsfunksjonen er forbundet etter en stund. Og vi har et stort utvalg ganger med funksjonene til autokorrelasjon.

Konklusjon

I feltet av økonomi og økonomi kalles statistiske modeller og metoder økonometrisk. På den ene siden er en kvantitativ analyse av det finansielle markedet basert på økonometriske modeller og metoder utviklingen av tradisjonell grunnleggende analyse i markedets usikkerhet. Og på den annen side gjør en kvantitativ analyse et forsøk på en strengt begrunnelse for metodene for å studere historiske data. Dette kan senere føre til et nærmere svar på kvantitativ analyse og teknisk.

Abstraksjonsstadiet i studiet av visse fysiske fenomener eller tekniske gjenstander er å tildele sine viktigste egenskaper og tegn, som representerer disse egenskapene og tegnene i en slik forenklet form, som er nødvendig for etterfølgende teoretiske og eksperimentelle studier. En slik forenklet representasjon av en ekte gjenstand eller fenomen kalles modell.

Når du bruker modeller, vil du nekte noen av dataene og egenskapene som er iboende i det virkelige objektet for å enkelt få en løsning på problemet hvis disse forenklingene bare er ubetydelig reflektert på resultatene.

Avhengig av formålet med studien, kan ulike modeller brukes til samme tekniske enhet: fysisk, matematisk, imitasjon.

En modell av et komplekst system kan representeres som en blokkstruktur, det vil si i form av en kobling av lenker, som hver utfører en bestemt teknisk funksjon ( funksjonsdiagram ). Som et eksempel kan en generalisert modell av transmisjonssystemet vist i figur 1.2 vurderes.

Figur 1.2 - Generalisert modell av informasjonsoverføringssystem

Her betyr senderen en enhet som konverterer en kildemelding A til signaler S, de mest passende egenskapene til denne kanalen. Operasjoner utført av senderen kan omfatte dannelsen av det primære signalet, moduleringen, kodingen, datakompresjonen etc. Mottakeren utfører signalbehandling x (t) \u003d s (t) + x (t) på kanalutgangen (med tanke på effekten av additiv og multiplikativ interferens x) for å spille den beste avspillingen (gjenoppretting) av den overførte melding A på mottaksenden. Kanalen (i en smal forstand) er mediet som brukes til å overføre signaler fra senderen til mottakeren.

Et annet eksempel på den komplekse systemmodellen fungerer som et frekvensfasesystem (FAPR), som brukes til å stabilisere mellomfrekvensen (PC) i radiomottakere (Figur 1.3).

Figur 1.3 - Modell av Prel System

Systemet er designet for å stabilisere PCen f PC \u003d f c - f g Ved passende endring i hyppigheten av gjenoppbyggingsgeneratoren (heteroodin) f G. Når du endrer signalfrekvensen f S. . Frekvens f G. I sin tur vil den bli endret ved å bruke et kontrollert element i forhold til utgangsspenningen til fasediskriminatoren, avhengig av forskjellen i faser av utgangsfrekvensen f Bf.og hyppighet av referansegeneratoren f. 0 .

Disse modellene lar deg få en kvalitativ beskrivelse av prosessene, tildele funksjonene til funksjonen og ytelsen til systemet som helhet, formulere målene for studien. Men den tekniske spesialisten til disse dataene er vanligvis ikke nok. Det er nødvendig å finne ut (helst i antall og diagrammer) hvor godt systemet eller enheten fungerer, identifisere kvantitative ytelsesevalueringsindikatorer, sammenligne de foreslåtte tekniske løsningene med eksisterende analoger for å gjøre en rimelig løsning.

For teoretisk studie, oppnå ikke bare kvalitative, men også kvantitative indikatorer og egenskaper, er det nødvendig å utføre en matematisk beskrivelse av systemet, det vil si for å gjøre det til en matematisk modell.

Matematiske modeller kan representeres av forskjellige matematiske midler: Grafer, matriser, differensial eller differanse ligninger, girforhold, grafisk forbindelse av elementære dynamiske koblinger eller elementer, probabilistiske egenskaper etc.

Dermed er det første store problemet som oppstår under kvantitativ analyse og beregning av elektroniske enheter, fremstillingen av en matematisk modell med den nødvendige graden av tilnærming av en matematisk modell som beskriver endringen i tilstanden til systemet over tid.

Det grafiske bildet av systemet i form av en forbindelse av forskjellige koblinger, hvor hver lenke blir satt i samsvar med den matematiske operasjonen (differensialligning, girforhold, kompleks overføringskoeffisient), kalt Strukturell ordning . I dette tilfellet spilles hovedrollen ikke av den fysiske strukturen på linken, men naturen til forholdet mellom inngangs- og utgangsvariablene. Dermed kan ulike systemer dynamisk ekvivalente og etter å ha erstattet funksjonell skjema for de strukturelle, generelle metoder for analyse av systemer, uavhengig av applikasjonen, kan fysisk implementering og prinsipp for systemet under studie påføres.

Den matematiske modellen gjør motstridende krav: På den ene siden skal den kunne reflektere originalegenskapene til originalen så fullt som mulig, og på den annen side er det nødvendig å være enkel for ikke å komplisere studien. Strengt tale er hvert teknisk system (eller enhet) ikke-lineær og ikke-stasjonær, som konsentrerte og distribuerte parametere. Åpenbart er en nøyaktig matematisk beskrivelse av slike systemer store vanskeligheter og er ikke relatert til den praktiske nødvendighet. Suksessen med analysen av systemet avhenger av hvordan korrekt graden av idealisering eller forenkling er valgt når den velger sin matematiske modell.

For eksempel, enhver aktiv motstand ( R.) Det kan avhenge av temperatur, ha de reaktive egenskapene ved høye frekvenser. Ved høye strømmer og driftstemperaturer blir egenskapene i det vesentlige ikke-lineære. På samme tid, ved normal temperatur, ved lave frekvenser, i en liten signalmodus, kan disse egenskapene ikke tas i betraktning og telle motstanden mot det rammede lineære elementet.

I noen tilfeller, i noen tilfeller med et begrenset område av endringer i parametere, er det mulig å forenkle modellen betydelig, forsømmer nonlinariteten til egenskapene og nonstationarity av parameterverdiene til enheten som skal studeres, som for eksempel vil tillate, for eksempel , for å utføre analysen ved hjelp av et velutviklet matematisk apparat for lineære systemer med konstante parametere.

Som et eksempel viser i figur 1.4 det strukturelle diagrammet (grafisk bilde av den matematiske modellen) av PLG-systemet. Med en liten ustabilitet av frekvensen av inngangssignalet, kan du forsømt nonlinariteten til egenskapene til fasediskriminatoren og det kontrollerte elementet. I dette tilfellet kan de matematiske modellene av funksjonelle elementer som er angitt i figur 1.3, være representert som lineære koblinger beskrevet av de tilsvarende girforholdene.

Figur 1.4 - Strukturelt diagram (grafisk bilde av en matematisk modell) systemer av FAP

Designe elektroniske kretser Ved hjelp av en analyse- ogmer, som nevnt ovenfor, har en rekke fordeler over den tradisjonelle måten å designe "manuelt" med påfølgende justering på layoutet. For det første, ved hjelp av dataanalyseprogrammer, er det mye lettere å observere effekten av variasjon av skjemaparametere enn med eksperimentelle studier. For det andre er det mulig å analysere de kritiske driftsmodusene uten den fysiske ødeleggelsen av komponentene. For det tredje gjør analysprogrammene det mulig å vurdere driften av ordningen med den verste kombinasjonen av parametere, som er vanskelig og ikke alltid mulig å bli utført eksperimentelt. Fjerde, programmer gjør det mulig å utføre slike målinger på modellen til den elektroniske kretsen, som er vanskelig å utføre eksperimentelt i laboratoriet.

Anvendelsen av datamaskinen utelukker ikke eksperimentelle studier (og selv innebærer en etterfølgende sjekk på layoutet), men gir designer et kraftig verktøy som lar deg redusere kostnadene for designtid og redusere kostnadene for utviklingen betydelig. En spesielt signifikant effekt gir datamaskinen ved utforming av komplekse enheter (for eksempel integrerte kretser), når det er nødvendig å ta hensyn til et stort antall faktorer som påvirker driften av ordningen, og den eksperimentelle endringen er for dyrt og tidkrevende.

Til tross for de åpenbare fordelene har bruken av datamaskinen generert store vanskeligheter: utviklingen av matematiske modeller av elektroniske kretskomponenter og opprettelsen av et bibliotek i parametrene, forbedringen av matematiske metoder for å analysere diverse moduser av ulike enheter og systemer , utviklingen av beregningskomplekser med god ytelse, etc. er også mange oppgaver det viste seg for å være unødvendige og datamaskiner. For de fleste enheter avhenger deres struktur og skjematisk diagram betydelig av applikasjons- og kildedataene på design, noe som skaper store vanskeligheter i syntese av konseptordninger ved hjelp av datamaskiner. I dette tilfellet består den opprinnelige versjonen av ordningen av manuellingeniør etterfulgt av modellering og optimalisering på datamaskinen. De største prestasjonene i bygging av strukturelle synteseprogrammer og syntese av konseptordninger er tilgjengelige i designområdet for matchende kjeder, analoge og digitale filtre, enheter basert på programmerbare logiske matriser (PM).

Når du utvikler en matematisk modell, er et komplekst system delt inn i delsystemene, og for en rekke delsystemer kan matematiske modeller være forenet og fokusert i de respektive bibliotekene. Således, i studiet av elektroniske enheter ved hjelp av datasimuleringsprogrammer, er en grunnleggende eller strukturkrets et grafisk bilde av komponentene, som hver er satt i samsvar med den valgte matematiske modellen.

For å studere skjematiske diagrammer, modeller av typiske uavhengige kilder, transistorer, passive komponenter, integrerte kretser, blir logiske elementer brukt.

For å studere systemer som er spesifisert av strukturelle ordninger, er det viktig å spesifisere forholdet mellom inngangs- og utgangsvariablene. I dette tilfellet er utbyttet av en hvilken som helst strukturell komponent representert som en avhengig kilde. Som regel er dette forholdet satt eller en polynomfunksjon eller et fraksjonelt rasjonelt girforhold ved hjelp av Laplace-operatøren. Med tanke på de valgte funksjonskoeffisientene, er det mulig å skaffe modeller av slike strukturelle komponenter, som en adder, subtraktor, multiplikator, integrator, differensial, filter, forsterker og andre.

Moderne datasimuleringsprogrammer inneholder dusinvis av typer biblioteker av ulike modeller, og dusinvis og hundrevis av modeller av moderne transistorer og mikrocirkuter produsert av ledende produsenter samles i hvert bibliotek. Disse bibliotekene utgjør ofte det meste av programvaren. Samtidig, i ferd med modellering, er det mulighet for operativ korreksjon av parametrene til eksisterende modeller eller skaper nye.