Пермский государственный университет Актуальные проблемы механики, математики, информатики Сборник тезисов. Пермь, 12 15 октября 2010 г. Пермь 2010

Настройка программ ОТКРЫТОГО ОФИСА для использования в учебном процессе

А.О. Анисимов, М.А. Плаксин

Пермский государственный университет,
ГУ Высшая школа экономики (Пермский филиал)

В настоящее время, при выборе методики обучения основам информатики, учителю приходится выбирать какими программными средствами пользоваться: стандартными производственными или специальными учебными. Оба решения уязвимы. Производственные программы слишком сложны для новичков. Обучение на специальных учебных программах потребует в будущем усилий на переучивание для перехода на программы производственные.

В качестве решения проблемы возникла идея: для каждой офисной программы продумать ряд конфигураций, соответствующих темам, изучаемым в школьном курсе, и при изучении каждой темы предоставлять пользователю только те возможности, которые нужны для изучения этой темы. Это позволит сразу осваивать производственные программы, избежав их чрезмерной сложности.

Сейчас в школах активно используются два конкурирующих пакета: MS Office и . Данный доклад посвящен средствам настройки приложений Открытого офиса.

Стандартный механизм настройки для реализации описанного подхода недостаточен (слишком медленен и громоздок). Взамен него на мехмате ПГУ был разработан комплект из двух программ: настройщика и загрузчика. С помощью первой производится настройка . Задача второй — загрузить при запуске офисное приложение и настроить его на нужную конфигурацию, а по окончании работы все вернуть на свои места.

С помощью данных программ был разработан комплект конфигураций для курса информатики для III – IV классов. Данный комплект обеспечивает возможность использовать редактор  Writer при преподавании пропедевтического курса информатики в начальной школе. Конкретно этот комплект предназначен для поддержки «пермской версии» пропедевтического курса информатики, работа над которым ведется в настоящее время группой пермских авторов (М.А. Плаксин, Н.Г. Иванова, О.Л. Русакова). В настоящее время учебник 3-го класса получил гриф Министерства образования и с нового учебного года пойдет в школы.

Метод построения решений уравнений Сен-Венана для каскада водохранилищ

А.А. Антонов

Московский государственный институт
радиотехники, электроники и автоматики

Имитационная модель работы каскада водохранилищ при передвижении потока между нижним бьефом вышележащего и верхним бьефом нижележащего гидросооружений строится на основе решений уравнений Сен-Венана. Решение уравнений существенным образом зависит от краевых условий и при быстро меняющихся расходах как боковой приточности, так и попусков через гидросооружения. Точное решение невозможно, а приближенное решение строится на основе имитации путем подбора решений [1]. Выбор решения существенным образом зависит от метода построения расходов.

В докладе рассматривается метод построения начальных и краевых условий путем их моделирования на основе суперпозиции прямых и обратных волн, расходящихся из точек генерации расходов. Предлагается модифицировать метод построения обратных волн в точках объединения притоков путем имитации соединенного потока в виде двух независимых потоков.

В докладе также рассматривается быстрый поиск аналогичного решения в базе решений и построение решения путем интерполяции.

Описывается построение модели боковой приточности на основе прогнозных значений метеослужб и анализа имеющейся базы многолетних реальных приточностей путем подбора кусочных аналогов, описывающих динамику кривой и их трансформации до полученных интегральных значений приточности. Таким образом строится возможное и чрезвычайных ситуаций поведение каскада и дается возможность построения развития ситуаций на основе различных методов управления.

Список литературы

  1. Пряжинская В.Г., Ярошевский Д.М., Левит-Гуревич Л.К. Компьютерное моделирование в управлении водными ресурсами. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.

МОДЕЛИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ
С НЕЛИНЕЙНОЙ АДАПТАЦИЕЙ

Л.А. АРТАМОНОВА, Н.В. ХАЛЕПА

Новомосковский институт (филиал) ГОУ ВПО «Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева»

При решении проблем взаимодействия экономики и окружающей среды определились две основные точки зрения: экономическая (антропоцентрическая) и экономическая. В настоящее время наблюдается тенденция синтеза указанных подходов. Речь идёт о концепции устойчивого развития. Одним из возможных подходов для решения таких задач являются регрессионные модели, которые можно использовать для анализа состояния модели загрязнения атмосферного воздуха и её прогноза.

Объектами статистического наблюдения техногенного воздействия на атмосферный воздух являются выделения стационарными источниками вредных веществ, загрязняющих воздух. Так, например, для города Новомосковска можно выделить следующие группы предприятий, которые являются стационарными источниками загрязнения вредных веществ: предприятия химической, нефтехимической, пищевой промышленности, теплоэнергетические, по производству строительных материалов, автотранспорт. Нами проанализированы данные по валовому выбросу вредных веществ, а также данные по выбросам твёрдых, газообразных и жидких по предприятиям указанного профиля за три года. Для характеристики сложных и нестабильных процессов достаточно широко используются модели трендов с адаптивными свойствами. Учитывая сильно нелинейный характер статистических зависимостей, для их описания нами рекомендуется использовать показательные модели с нелинейной адаптацией. Для всех предприятий методами математической статистики найдены параметры уравнений. Полученные уравнения адекватно описывают имеющийся статистический материал и позволяют использовать эти зависимости для прогноза стабильной работы предприятий города при отсутствии разовых сбоев. Полученные модели были апробированы на данных 2009 года. Результаты показали, что построенные модели можно использовать для краткосрочного прогноза выбросов в атмосферу и дальнейшего использования для целей управления.

оЦЕНКА информационных систем
на основе функционально-стоимостного анализа

Л.А. АРТАМОНОВА, Е.Д. САЯПИНА

Новомосковский институт (филиал) ГОУ ВПО «Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева»

Для анализа эффективности необходимо сопоставить значения целевых показателей (которые должны быть как можно более высокими) и значения затрат (которые должны быть по возможности низкими). Следовательно, необходимо детализировать затраты по функциям подразделений. Такую детализацию можно выполнить, если использовать методику функционально-стоимостного анализа [1]. Использование функционально-стоимостного анализа позволяет: сформировать ранжированный перечень функций по стоимости; выбрать функции с высокой стоимостью, наиболее влияющие на целевые показатели деятельности; устранить ненужные функции и т.п.

Связанность методов IDEF0 и ФСА заключается в том, что оба метода рассматривают деятельность организации как множество последовательно выполняемых функций, а дуги входов, выходов, управления и механизмов функций IDEF0-модели соответствуют материальным, финансовым и информационным ресурсам организации. Технология построения и применения ФСА-моделей состоит из следующих основных этапов: описание деятельности организации в виде совокупности функций, например, с помощью модели IDEF0 в пакете BPwin; определение требуемых ресурсов (оборудование, материалы, персонал, денежные средства и др.); задание процедур распределения затрат от ресурсов на функции; указание стоимостных характеристик ресурсов и функций; выдача отчетов по ФСА-модели, анализ результатов и формирование вариантов решений. Подход к анализу затрат через функции объекта является принципиально новым, отличным от традиционных методов анализа и открывает широкие возможности для творческого поиска.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Липаев В.В. Системное пректирование сложных программных средств для информационных систем. Серия «Информация России на пороге ХХ1 века» М.: СИНТЕГ, 1999.

ИССЛЕДОВАНИЕ качества статистических оценок плотности распределения
вероятностей в модели Стьюдента

Е.В. БАБУШКИНА, С.А. КУЗНЕЦОВА

Пермский государственный университет

Статистические оценки для неизвестных плотностей распределений вероятностей имеют широкое применение при решении различных теоретических и прикладных задач. В связи с этим представляет интерес изучение качественных характеристик этих оценок. Наиболее важным вопросом является исследование точности аппроксимации оцениваемой функции, которую обеспечивает используемая статистическая оценка. Интегральной характеристикой качества оценки в этом смысле является ее квадратическая погрешность

(1)

где – оцениваемая параметрическая функция, а – статистическая оценка.

Ранее, в работе [1] были получены байесовская и несмещенная оценки для плотности распределения вероятностей в случае Т-распределения Стьюдента, доказана их состоятельность.

В настоящей работе приводятся результаты исследования качества этих статистических оценок: построены зависимости квадратических погрешностей оценок от различных объемов выборок при различных значениях параметров, проведено сравнение качества приближения к оцениваемой функции. Все результаты в работе получены методом статистического моделирования [2], поскольку полный вывод соотношения для определения точного значения характеристики (1) в данном случае представляет собой неразрешимую задачу.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Абусев Р.А. Статистическое байесовское оценивание в случае многомерного Т-распределения / Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвуз. сб. науч.тр. Пермь, 1998. С.4-17.

  2. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Курс статистического моделирования. М.: Наука, 1976. 320 с.

Рекурсивные алгоритмы в mathematica

Д.Ю. БАЙДИН, Г.В. ПАСТУХОВА

Пермский государственный педагогический университет

Важное место в решении многих математических задач занимает реализация рекурсивных алгоритмов.

Рекурсивно заданные последовательности и функции, определенные рекуррентными соотношениями, могут быть реализованы в виде рекурсивных алгоритмов [1, c. 51].

Например: дано рекуррентное соотношение

описывающее рекурсивно заданную последовательность или функцию. Напишем функцию в Mathematica, позволяющую получить значение необходимого нам члена последовательности или функции для заданного аргумента y.

Реализация в Mathematica: rec[x_,0]:=0; rec[x_,y_]:=x+rec[x,y-1];

Такая функция будет обращаться к самой себе для вычисления необходимых предыдущих значений.

Найдем значение функции при y=7:

Вводим: rec[x,7], на выходе – 7x.

Основная идея использования рекурсии состоит в том, что для неё не нужно определять никаких промежуточных переменных. Еще один пример реализации рекурсивного алгоритма (он является классическим) – вычисление факториала путем задания функции.

Вводим: f[0]:=1;f[1]:=1; f[n_]:=n*f[n-1]; f[4], на выходе – 24.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Головешкин В.А., Ульянов М.В. Теория рекурсий для программистов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 296 с.

СРАВНЕНИЕ СКМ (MATHEMATICA, MAXIMA)

Д.Ю. БАЙДИН, Г.В. ПАСТУХОВА

Пермский государственный педагогический университет

Для решения каких – либо проблем математики, которые требуют трудоемких вычислений и представления сложных графических объектов целесообразно использовать системы компьютерной математики (СКМ). Именно они помогут отделить вычисления от самой сути данной проблемы [1, c. 3]. Перед пользователем стоит вопрос: какую именно систему выбрать? Существует множество СКМ – как коммерческих, так и некоммерческих, их конечный выбор предоставляется пользователю.

Часто основными конкурентами пакета Mathematica называют Maple, MathCAD и MatLab. Гораздо более похожим продуктом является бесплатно распространяемый пакет Maxima. Отметим, что система Maxima — это некоммерческий проект с открытым кодом. В программе Maxima для математической работы используется язык, сходный с языком в пакете Mathematica, а графический интерфейс построен по тем же принципам [2, c. 5]. Однако удобный графический интерфейс, несомненно, является достоинством программы Mathematica, в то время как Maxima зачастую дает более корректные ответы. В работе проведен комплексный обзор данных пакетов и составлен сравнительный анализ по их использованию для решения задач алгебры и теории чисел.

В заключении, хотелось бы сказать, что СКМ это всего лишь очень мощные и удобные инструменты для математических исследований, использование СКМ облегчает проведение трудоемких расчетов, но ни в коем случае не заменяет изучение математики как науки.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Воробьев Е.М. Введение в систему «Математика». – М.: «Финансы и статистика», 1998 г. – 420 с.

  2. Чичкарёв Е.А. Компьютерная математика с Maxima: Руководство для школьников и студентов. – М.: ALT Linux, 2009 г. – 233 с.

ПРОБЛЕМЫ моделирования систем
экологИческого мониторинга
НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ

  1. Сборник статей конференции печатается при поддержке администрации Пермского края (1)

    Сборник статей
    Сборник содержит 256 тезисов докладов участников всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Актуальные проблемы механики, математики, информатики», посвященный 50-летнему юбилею механико-математического
  2. Сборник статей конференции печатается при поддержке администрации Пермского края (2)

    Сборник статей
    Сборник содержит 256 тезисов докладов участников всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Актуальные проблемы механики, математики, информатики», посвященный 50-летнему юбилею механико-математического
  3. Итоговый отчет государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пермский государственный университет» по результатам реализации инновационной образовательной программы

    Содержательный отчет
    2.6. Предварительная оценка эффективности реализации (в т.ч. информация о социально-экономических эффектах и рисках, а также условиях для сохранения достигнутых результатов после прекращения государственной поддержки)…
  4. Отчет о научно-исследовательской деятельности международного университета природы, общества и человека «дубна»

    Содержательный отчет
    Данные материалы содержат сведения о научно-исследовательской деятельности Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московской области «МЕЖДУНАРОДНОГО УНИВЕРСИТЕТА ПРИРОДЫ, ОБЩЕСТВА И ЧЕЛОВЕКА
  5. Документация об аукционе на право заключения государственного контракта

    Документация об аукционе
    Размещение заказов для государственных нужд – осуществляемые в установленном порядке действия заказчиков, органа исполнительной власти, уполномоченного на осуществление функций по размещению заказов для государственных нужд, в соответствии
  6. «Научный и инновационный потенциал Пермского края» (1)

    Документ
    В Пермском крае осуществляют свою деятельность 3 филиала и 4 института Уральского отделения Российской академии наук, 18 учреждений ВПО (из них 11 государственных, 5 негосударственных и 2 государственных учреждения дополнительного
  7. «Научный и инновационный потенциал Пермского края» (2)

    Документ
    В Пермском крае осуществляют свою деятельность 3 филиала и 4 института Уральского отделения Российской академии наук, 18 учреждений ВПО (из них 11 государственных, 5 негосударственных и 2 государственных учреждения дополнительного
  8. Отчет объекты: Российский государственный социальный университет (1)

    Содержательный отчет
    8"После заявления Лукашенко, Кудрин четко заявил, что мы не дадим кредит Белоруссии. Но надо сказать, что это решение предполагалось, и так бы не дали"6 Октября 2009Русская служба новостейМосква0,
  9. Мониторинг сми модернизация профессионального образования 12 18 марта 2012 года

    Краткое содержание
    Государственная Дума РФ на заседании 13 марта 2012 года рассматривала проект закона "О внесении изменений в ст.35 закона РФ "Об образовании" и ст.

Другие похожие документы..