Цель работы: практически освоить методы моделирования двухфазных и трехфазных систем массового обслуживания с нулевой вместимостью блоков ожидания в программных средах MATLAB и GPSS/PC с целью получения операционных характеристик.

Цель работы: практически освоить моделирование систем массового обслуживания в программных средах MATLAB и GPSS/PC при пуассоновском входном потоке требований, экспоненциальном обслуживании и возможном уходе из очереди также по экспоненциальному закону. Цель моделирования — получение операционных характеристик.

Цель работы: изучить и освоить методы моделирования случайных величин, распределенных по таким часто применяемым законам распределения в системах массового обслуживания, как равномерный, экспоненциальный, нормальный, распределение Эрланга, с целью программной реализации алгоритмов формирования случайных величин с заданным законом распределения. Моделирование осуществляется в программных средах MATLAB и GPSS/PC.

Цель работы: Изучить и практически освоить метод Монте-Карло на примерах расчета площадей плоских фигур, объемов пространственных тел, а также вычисления кратных интегралов. Среда программирования — MATLAB.

Цель работы: изучить и практически освоить оценки качества генераторов случайных чисел (ГСЧ) в различных системах программирования по заданным теоретическим показателям, с помощью критериев согласия и с помощью нормированной автокорреляционной функции на предмет независимости случайных чисел.

Цель работы: практически освоить методы построения интервальных оценок для параметров часто используемых вероятностных распределений. Среда программирования — MATLAB.

Цель работы: практически освоить метод максимального правдоподобия для точечной оценки неизвестных параметров заданного вероятностного распределения случайной величины. Среда программирования — MATLAB.

Цель работы: практически освоить применение метода дисперсионного анализа на примерах однофакторного и двухфакторного экспериментов. Среда программирования — MATLAB.

Цель работы: практически изучить применение линейных регрессионных моделей эксперимента с помощью компьютерного моделирования для случая, когда объект исследования по техническим, технологическим или экономическим соображениям не допускает преднамеренного варьирования входных переменных в необходимом диапазоне, и о виде математической модели и ее параметров делается заключение по результатам наблюдений входных и выходных переменных в режиме нормального функционирования исследуемого объекта или системы. Среда программирования — MATLAB.

Цель работы: изучить методику планирования активного эксперимента при поиске экстремума функции отклика как функции двух переменных — факторов. Среда программирования — MATLAB.

Цель работы: изучить способы оценки параметров линейной регрессионной модели в случае вырожденной информационной матрицы нормального уравнения. Среда программирования — MATLAB.

Цель работы: изучить способы оценки (идентификации) параметров (матриц) непрерывных систем управления на основе регрессионного подхода. Среда программирования — MATLAB.