SlideShare a Scribd company logo
1 of 30
Download to read offline
Математическое
   моделирование

Бобко Валерия
4 курс, 9 группа
ИСиТ
Multilingual
Математическое моделирование

Что такое математическая модель?

●   не реальность
●   “карта” реальности
●   достаточно проста, чтобы ее можно
    было рассчитать
●   достаточно сложна, чтобы отразить
    грани интересные для изучения грани
    реальности
Математическое моделирование

 ●    Зачем?




     "Mathematics seems to endow one with something like a new sense."
     Charles Darwin
Типы математических моделей


●   Линейная


    Способы нахождения
    значений:
●   График
●   Равенство
Типы математических моделей


●   Квадратичная


    Способы нахождения
    значений:
●   Точный график
●   Равенство
Типы математических моделей


●   Экспоненциальная


●   Представлена
    экспоненциальной
    функцией
●   Рост населения,
    физика,
    финансовый интерес
Экспоненциальная зависимость

    Примеры экспоненциального роста:
●   Рост численности населения
●   Рост количества бактерий в образце
●   Распрастранение вирусов
●   Рост вычислительной мощи компьютеров
●   Цепочки ядерных реакций


    Примеры экспоненциального спада
●   Радиоактивный распад
●   Охлаждение в атомсфере
●
    Электрический заряд в конденасаторе
●   Метаболизм лекарственных средств
Starbucks

●   Отчёт для Starbucks.
●   Стремительный подъем Starbucks с 1987 по 2007 по
    всем магазинам. Построить математическую модель
    роста компании за этот период, учитывая
    ограничения этой модели. С её помощью предсказать
    развитие Starbucks на 2009 и 2011 года.
Типы математических моделей


●   Статические
●   Динамические


●   Дискретные
●   Бесконечные


●   Детерминистические
●   Стохастические
Математическая модель
предсказывает успех фильмов

●   Группа японских
    ученых была
    поражена тем, что
    смогла
    предсказать
    удачу или провал
    блокбастеров,
    используя набор
    математических
    моделей
Computer Algorithms Quantify How Much
a Photo Has Been Retouched




●   Model Undone By Mathematical Models The real image
    is at left; the retouched one at center; and a vector field
    heat map showing the distortions in the retouched image
    is at right. Farid and Kee/PNAS
Predictions
Software Implementation
●   Universal Flight Simulator L-159




                            All mathematical models are developed and
                            approved in cooperation with the aircraft producer
                            and with full data support
Открытие природы «шума 1/f» позволит
улучшить полупроводниковые сенсоры

●   Исследователи из России, Норвегии и США совершили
    важный прорыв в понимании природы универсального
    явления «шума 1/f» (фликкер-шум или шум мерцания в
    электронике), где f означает частотный компонент
    спектра сигнала, – шума      Математическая модель шума
    с интенсивностью,
    обратно
    пропорциональной
    частоте.
Social

                                                Простая математическая модель,
                                                Разработанная психологами из
                                                Стэнфорда может привести к
                                                появлению компьютеров,
                                                которые лучше понимают то,
                                                как люди общаются друг с другом


●   A new trend has emerged in the past few years and has led to the
    development of technologies like Siri, iPhone's "personal assistant." It
    entails using mathematical tools, namely probability and statistics, to try
    and model how people use language to communicate in social situations.
    The work at Stanford builds directly on this branch of research.
Химия

●   A schematic of the natural gas value chain. Mathematical
    models for the design and operation of energy supply
    chains can significantly improve security of energy supply
    and help in managing their environmental impact (Barton
    Group).
Нейросетевое моделирование
когнитивных функций мозга

                     ●   Математические модели стали
                         неотъемлемой составляющей
                         теоретической нейронауки,
                         подкреплённой расширяющимися
                         возможностями экспериментальных
                         исследований, базирующихся на
                         высокотехнологичном
                         оборудовании
                         и точнейшей аппаратуре  .



                     ●   Бионженерный способ
                         восстановления функций мозга
                         Восстановление функций мозга - путем
                         тканевой пластики мозга, включающей
                         транспортировку в патологический
                         очаг фармакологических препаратов и
                         пластического материала, полученного
                         из нервной ткани. (математическое
                         моделирование хирургической операции)
Simple one



                          h (height),
                          w (width), and
                          l (length)




             Volume = h × w × l
Let's complicate it a bit


                       Inside Volume = (h-2t) × (w-2t) × (l-2t)

                  Example:
                  Your company uses 200x300x400 mm size boxes, and the
                  cardboard is 5mm thick.
                  Someone suggests using 4mm cardboard ...
                  how much better is that?

                  Let us compare the two volumes:

                    Current Volume = (200-2×5) × (300-2×5) × (400-2×5) =
                  = 21,489,000 mm3
                    New Volume = (200-2×4) × (300-2×4) × (400-2×4) =
                  = 21,977,088 mm3

                  That is a change of:

                  (21,977,088-21,489,000)/21,489,000 ≈ 2% more volume
… And a bit more

●   Your company is going to make its own boxes!
●   It has been decided the box should hold 0.02m3 (0.02 cubic meters which is
    equal to 20 liters) of nuts and bolts.
    The box should have a square base, and double thickness top and bottom.
●   Cardboard costs $0.30 per square meter.

    Ignoring thickness for this model:
           Volume = w × w × h = w2h
    And we are told that the volume should be 0.02m3:
           w2h = 0.02
    Areas:
    Area of the 4 Sides = 4 × w × h = 4wh
    Area of Double Tops and Bases = 4 × w × w = 4w2
    Total cardboard needed:
    Area of Cardboard = 4wh + 4w2
    Step Three: Make a Single Formula For Cost
    We want a single formula for cost:
    Cost = $0.30 × Area of Cardboard = $0.30 × (4wh + 4w2)

    And that is the cost when we know width and height.

    That could be hard to work with ... a function with two variables.
Simpler!
But we can make it simpler! Because width and height are already related by the volume:
   Volume = w2h = 0.02


... which can be rearranged to ...


   h = 0.02/w2


... and that can be put into the cost formula ...


   Cost= $0.30 × (4w×0.02/w2 + 4w2)


And now the cost is related directly to width only.
With a little simplification we get:                  when the width is about 0.22 m (x),
                                                      the minimum cost is about $0.17 per box (y).
Cost= $0.30 × (0.08/w+ 4w2)


Plot it and find minimum cost
So here is a plot of that cost formula for widths between 0.0 m and 0.55 m:
Recommendations
●   Using this mathematical model you can now recommend:
●     Width = 0.22 m
●     Height = 0.02/w2 = 0.02/0.222 = 0.413 m
●     Cost = $0.30 × (0.08/w+ 4w2) = $0.30 × (0.08/0.22+ 4×0.222) = $0.167




    Another example: An ice cream company keeps track of how many ice creams get
    sold on different days. By
    comparing this to the weather on each day they can
    make a mathematical model of sales versus weather.
●   They can then predict future sales based on
    the weather forecast, and decide how many
    ice creams they need to make ... ahead of time!
Ускорение свободного падения

                   ●   Существует легенда, будто Г.
                       Галилей проделал большой
                       демонстрационный опыт, бросая
                       легкие и тяжелые предметы с
                       вершины Пизанской падающей
                       башни
Вы – патологоанатом в случае
подозрительной смерти
Q?

Спасибо за внимание!

More Related Content

Viewers also liked

How to make a website who sell
How to make a website who sellHow to make a website who sell
How to make a website who sellJacques Bouchard
 
01 ข้อมูลและสารสนเทศ
01 ข้อมูลและสารสนเทศ01 ข้อมูลและสารสนเทศ
01 ข้อมูลและสารสนเทศNattipong Siangyen
 
Flameproof Low Range Pressure Switches FC series
Flameproof Low Range Pressure Switches FC seriesFlameproof Low Range Pressure Switches FC series
Flameproof Low Range Pressure Switches FC seriesNK Instruments Pvt. Ltd.
 
Marketing benchmarks-from-7000-businesses
Marketing benchmarks-from-7000-businessesMarketing benchmarks-from-7000-businesses
Marketing benchmarks-from-7000-businessesJacques Bouchard
 
The power of working and learning in circles
The power of working and learning in circlesThe power of working and learning in circles
The power of working and learning in circlesAlexandra Lederer
 
Needle roller bearings parameter from Chik bearing
Needle roller bearings parameter from Chik bearingNeedle roller bearings parameter from Chik bearing
Needle roller bearings parameter from Chik bearingCHIK BEARING
 

Viewers also liked (8)

Presentation1
Presentation1Presentation1
Presentation1
 
How to make a website who sell
How to make a website who sellHow to make a website who sell
How to make a website who sell
 
01 ข้อมูลและสารสนเทศ
01 ข้อมูลและสารสนเทศ01 ข้อมูลและสารสนเทศ
01 ข้อมูลและสารสนเทศ
 
Flanged end Pressure Switches MZ Series
Flanged end Pressure Switches MZ SeriesFlanged end Pressure Switches MZ Series
Flanged end Pressure Switches MZ Series
 
Flameproof Low Range Pressure Switches FC series
Flameproof Low Range Pressure Switches FC seriesFlameproof Low Range Pressure Switches FC series
Flameproof Low Range Pressure Switches FC series
 
Marketing benchmarks-from-7000-businesses
Marketing benchmarks-from-7000-businessesMarketing benchmarks-from-7000-businesses
Marketing benchmarks-from-7000-businesses
 
The power of working and learning in circles
The power of working and learning in circlesThe power of working and learning in circles
The power of working and learning in circles
 
Needle roller bearings parameter from Chik bearing
Needle roller bearings parameter from Chik bearingNeedle roller bearings parameter from Chik bearing
Needle roller bearings parameter from Chik bearing
 

Similar to Mathematical modelling Математическое моделирование valeriya bobko

Сверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сетиСверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сетиIvan Kavalerov
 
Урок информатики «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...
Урок информатики  «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...Урок информатики  «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...
Урок информатики «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...Kirrrr123
 
урок матем. 3 кл. камыышная о.м.
урок матем. 3 кл. камыышная о.м.урок матем. 3 кл. камыышная о.м.
урок матем. 3 кл. камыышная о.м.Vasiliiiii
 
математический анализ. интегральное исчисление учебное пособие
математический анализ. интегральное исчисление учебное пособиематематический анализ. интегральное исчисление учебное пособие
математический анализ. интегральное исчисление учебное пособиеИван Иванов
 
вуп1
вуп1вуп1
вуп1Dimon4
 
1848 1 математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128с
1848 1  математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128с1848 1  математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128с
1848 1 математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128сddfefa
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Dmitry Kornev
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Bitworks Software
 
10.урок информатики формулы и функции в excel
10.урок информатики формулы и функции в excel10.урок информатики формулы и функции в excel
10.урок информатики формулы и функции в excelKirrrr123
 
коз на уроках математики 2011 (1)
коз на уроках математики 2011 (1)коз на уроках математики 2011 (1)
коз на уроках математики 2011 (1)111Irina111
 
Проект «зримый мир» (+)
Проект «зримый мир»   (+)Проект «зримый мир»   (+)
Проект «зримый мир» (+)Олег Милёшин
 
практика 12
практика 12практика 12
практика 12student_kai
 
2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначные
2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначные2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначные
2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначныеavtatuzova
 
Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"
Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"
Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"ph.d. Dmitry Stepanov
 
Один из моих несбывшихся проектов
Один из моих несбывшихся проектовОдин из моих несбывшихся проектов
Один из моих несбывшихся проектовErnar Makishev
 
обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).
обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).
обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).Asem Sarsembayeva
 
Моделирование знаний
Моделирование знанийМоделирование знаний
Моделирование знанийОтшельник
 

Similar to Mathematical modelling Математическое моделирование valeriya bobko (20)

Сверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сетиСверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сети
 
Урок информатики «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...
Урок информатики  «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...Урок информатики  «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...
Урок информатики «Решение экономических задач в электронных таблицах. Оптима...
 
урок матем. 3 кл. камыышная о.м.
урок матем. 3 кл. камыышная о.м.урок матем. 3 кл. камыышная о.м.
урок матем. 3 кл. камыышная о.м.
 
математический анализ. интегральное исчисление учебное пособие
математический анализ. интегральное исчисление учебное пособиематематический анализ. интегральное исчисление учебное пособие
математический анализ. интегральное исчисление учебное пособие
 
вуп1
вуп1вуп1
вуп1
 
1848 1 математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128с
1848 1  математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128с1848 1  математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128с
1848 1 математика. 4кл. в 2ч. ч.1.-чекин а.л_2012 -128с
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
 
10.урок информатики формулы и функции в excel
10.урок информатики формулы и функции в excel10.урок информатики формулы и функции в excel
10.урок информатики формулы и функции в excel
 
коз на уроках математики 2011 (1)
коз на уроках математики 2011 (1)коз на уроках математики 2011 (1)
коз на уроках математики 2011 (1)
 
Проект «зримый мир» (+)
Проект «зримый мир»   (+)Проект «зримый мир»   (+)
Проект «зримый мир» (+)
 
Presentation
PresentationPresentation
Presentation
 
практика 12
практика 12практика 12
практика 12
 
Lsa fca spb
Lsa fca spbLsa fca spb
Lsa fca spb
 
2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначные
2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначные2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначные
2100. 4 класс Урок 2.48. Деление многозначных чисел на однозначные
 
Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"
Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"
Презентация "О распознавании образов в искусственном интеллекте"
 
Один из моих несбывшихся проектов
Один из моих несбывшихся проектовОдин из моих несбывшихся проектов
Один из моих несбывшихся проектов
 
Гудилин Что делать?
Гудилин Что делать?Гудилин Что делать?
Гудилин Что делать?
 
обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).
обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).
обработка графической информации (масштабирование, трансформация изображений).
 
Моделирование знаний
Моделирование знанийМоделирование знаний
Моделирование знаний
 

Mathematical modelling Математическое моделирование valeriya bobko

  • 1. Математическое моделирование Бобко Валерия 4 курс, 9 группа ИСиТ
  • 3. Математическое моделирование Что такое математическая модель? ● не реальность ● “карта” реальности ● достаточно проста, чтобы ее можно было рассчитать ● достаточно сложна, чтобы отразить грани интересные для изучения грани реальности
  • 4. Математическое моделирование ● Зачем? "Mathematics seems to endow one with something like a new sense." Charles Darwin
  • 5.
  • 6.
  • 7. Типы математических моделей ● Линейная Способы нахождения значений: ● График ● Равенство
  • 8. Типы математических моделей ● Квадратичная Способы нахождения значений: ● Точный график ● Равенство
  • 9. Типы математических моделей ● Экспоненциальная ● Представлена экспоненциальной функцией ● Рост населения, физика, финансовый интерес
  • 10. Экспоненциальная зависимость Примеры экспоненциального роста: ● Рост численности населения ● Рост количества бактерий в образце ● Распрастранение вирусов ● Рост вычислительной мощи компьютеров ● Цепочки ядерных реакций Примеры экспоненциального спада ● Радиоактивный распад ● Охлаждение в атомсфере ● Электрический заряд в конденасаторе ● Метаболизм лекарственных средств
  • 11. Starbucks ● Отчёт для Starbucks. ● Стремительный подъем Starbucks с 1987 по 2007 по всем магазинам. Построить математическую модель роста компании за этот период, учитывая ограничения этой модели. С её помощью предсказать развитие Starbucks на 2009 и 2011 года.
  • 12. Типы математических моделей ● Статические ● Динамические ● Дискретные ● Бесконечные ● Детерминистические ● Стохастические
  • 13. Математическая модель предсказывает успех фильмов ● Группа японских ученых была поражена тем, что смогла предсказать удачу или провал блокбастеров, используя набор математических моделей
  • 14. Computer Algorithms Quantify How Much a Photo Has Been Retouched ● Model Undone By Mathematical Models The real image is at left; the retouched one at center; and a vector field heat map showing the distortions in the retouched image is at right. Farid and Kee/PNAS
  • 16. Software Implementation ● Universal Flight Simulator L-159 All mathematical models are developed and approved in cooperation with the aircraft producer and with full data support
  • 17. Открытие природы «шума 1/f» позволит улучшить полупроводниковые сенсоры ● Исследователи из России, Норвегии и США совершили важный прорыв в понимании природы универсального явления «шума 1/f» (фликкер-шум или шум мерцания в электронике), где f означает частотный компонент спектра сигнала, – шума Математическая модель шума с интенсивностью, обратно пропорциональной частоте.
  • 18. Social Простая математическая модель, Разработанная психологами из Стэнфорда может привести к появлению компьютеров, которые лучше понимают то, как люди общаются друг с другом ● A new trend has emerged in the past few years and has led to the development of technologies like Siri, iPhone's "personal assistant." It entails using mathematical tools, namely probability and statistics, to try and model how people use language to communicate in social situations. The work at Stanford builds directly on this branch of research.
  • 19. Химия ● A schematic of the natural gas value chain. Mathematical models for the design and operation of energy supply chains can significantly improve security of energy supply and help in managing their environmental impact (Barton Group).
  • 20. Нейросетевое моделирование когнитивных функций мозга ● Математические модели стали неотъемлемой составляющей теоретической нейронауки, подкреплённой расширяющимися возможностями экспериментальных исследований, базирующихся на высокотехнологичном оборудовании и точнейшей аппаратуре . ● Бионженерный способ восстановления функций мозга Восстановление функций мозга - путем тканевой пластики мозга, включающей транспортировку в патологический очаг фармакологических препаратов и пластического материала, полученного из нервной ткани. (математическое моделирование хирургической операции)
  • 21. Simple one h (height), w (width), and l (length) Volume = h × w × l
  • 22. Let's complicate it a bit Inside Volume = (h-2t) × (w-2t) × (l-2t) Example: Your company uses 200x300x400 mm size boxes, and the cardboard is 5mm thick. Someone suggests using 4mm cardboard ... how much better is that? Let us compare the two volumes: Current Volume = (200-2×5) × (300-2×5) × (400-2×5) = = 21,489,000 mm3 New Volume = (200-2×4) × (300-2×4) × (400-2×4) = = 21,977,088 mm3 That is a change of: (21,977,088-21,489,000)/21,489,000 ≈ 2% more volume
  • 23. … And a bit more ● Your company is going to make its own boxes! ● It has been decided the box should hold 0.02m3 (0.02 cubic meters which is equal to 20 liters) of nuts and bolts. The box should have a square base, and double thickness top and bottom. ● Cardboard costs $0.30 per square meter. Ignoring thickness for this model: Volume = w × w × h = w2h And we are told that the volume should be 0.02m3: w2h = 0.02 Areas: Area of the 4 Sides = 4 × w × h = 4wh Area of Double Tops and Bases = 4 × w × w = 4w2 Total cardboard needed: Area of Cardboard = 4wh + 4w2 Step Three: Make a Single Formula For Cost We want a single formula for cost: Cost = $0.30 × Area of Cardboard = $0.30 × (4wh + 4w2) And that is the cost when we know width and height. That could be hard to work with ... a function with two variables.
  • 24. Simpler! But we can make it simpler! Because width and height are already related by the volume: Volume = w2h = 0.02 ... which can be rearranged to ... h = 0.02/w2 ... and that can be put into the cost formula ... Cost= $0.30 × (4w×0.02/w2 + 4w2) And now the cost is related directly to width only. With a little simplification we get: when the width is about 0.22 m (x), the minimum cost is about $0.17 per box (y). Cost= $0.30 × (0.08/w+ 4w2) Plot it and find minimum cost So here is a plot of that cost formula for widths between 0.0 m and 0.55 m:
  • 25. Recommendations ● Using this mathematical model you can now recommend: ● Width = 0.22 m ● Height = 0.02/w2 = 0.02/0.222 = 0.413 m ● Cost = $0.30 × (0.08/w+ 4w2) = $0.30 × (0.08/0.22+ 4×0.222) = $0.167 Another example: An ice cream company keeps track of how many ice creams get sold on different days. By comparing this to the weather on each day they can make a mathematical model of sales versus weather. ● They can then predict future sales based on the weather forecast, and decide how many ice creams they need to make ... ahead of time!
  • 26. Ускорение свободного падения ● Существует легенда, будто Г. Галилей проделал большой демонстрационный опыт, бросая легкие и тяжелые предметы с вершины Пизанской падающей башни
  • 27. Вы – патологоанатом в случае подозрительной смерти
  • 28.
  • 29.