Разное

Тренажер для 2 класса примеры: Онлайн тренажер по математике. Сложение, вычитание до 100, табличное умножение и деление ⏳

Содержание

Online Test Pad – Онлайн тесты, опросы, кроссворды. Онлайн конструктор тестов, опросов, кроссвордов. Виджеты для вашего сайта.

Много лет преподаю математику и техническую механику в техникуме.

Разумеется, преимущества тестирования не нуждаются в рекламе. Но мои неоднократные  попытки использовать этот инструмент в прежние года доставляли больше сложностей, чем удовлетворения. Так было до знакомства с этим сервисом.

Уже 3 года я активно использую OnlineTestPad и наконец ощущаю настоящее удовольствие использования отличного инструмента. Быстрое создание различных тестов с широким выбором заданий. Особенно ценны для меня: возможность введения формул и возможность введения приблизительного ответа с заранее ограниченной погрешностью. Широкий спектр статистической информации. Работа с группами пользователей. Возможность скачать отчет в формате ecxel… Да все функции, которые делают мою профессиональную жизнь приятнее не перечислить. Освоив функционал и сделав базовый набор тестов я получила сильный импульс к творчеству. Тесты перерабатываются, придумываются новые. И с ними меняется подход к уроку, к изложению материала. Поверьте, этот сервис снижает риск профессионального выгорания! Я вижу, с каким азартом студенты работают. Интересные тесты повышают их мотивацию, интерес к учебному предмету, быстрая обратная связь вызывает соревновательный задор. Я считаю OnlineTestPad лучшим инструментом для повышения качества освоения знаний и для учителей и для преподавателей.

Огромное спасибо создателям сервиса. Отдельное спасибо разработчикам за постоянное повышение качества сервиса. Оказывается, даже отличный инструмент можно сделать еще лучше и удобнее. Также хочется сказать спасибо сотрудникам техподдержки – даже в праздничные и выходные дни они быстро реагируют на обращения, обязательно помогают.

Рекомендую всем педагогам попробовать этот сервис – уверена, вам понравится!

Егорова Ольга Алексеевна
преподаватель высшей категории, ГБПОУ ЛО “Беседский сельскохозяйственный технкикум”

Темы исследовательских проектов по физике

Приведенные ниже темы исследовательских работ по физике являются примерными, их можно брать за основу, дополнять, расширять и изменять по собственному усмотрению, в зависимости от собственных интересных идей и увлечений. Занимательная тема исследования поможет ученику углубить свои знания по предмету и окунуться в мир физики.

Любые темы проектов по физике по фгос можно выбрать из списка перечисленных тем для любого класса общеобразовательной школы и раздела физики. В дальнейшем, руководитель проводит консультации для более точного определения темы проекта. Это поможет ученику сконцентрироваться на самых важных аспектах исследования.

На страничке можно перейти по ссылкам на интересные темы проектов по физике для 5 класса, 6 класса, 7 класса, 8 класса, 9 класса, 10 и 11 класса и темы для старших классов

на свет, оптику, световые явления и электричество, на темы проектов по ядерной физике и радиации.

Представленные темы исследовательских работ по физике для 5, 6, 7, 8, 9, 10 и 11 класса будут интересны школьникам, которые увлекаются биографией физиков, любят проводить эксперименты, паять, не равнодушны к механике, электронике и другим разделам физики. Приобретённые навыки станут не только основой для последующей исследовательской деятельности, но и пригодятся в быту. К данным разделам тем проектных работ по физике можно перейти по ссылкам ниже.

Темы исследовательских работ на свет, оптику, электричество, ядерную физику

Помимо вышеупомянутых разделов с темами проектных работ по физике рекомендуем школьникам просмотреть общие и довольно актуальные и интересные темы проектов по физике, перечисленные ниже на данной странице нашего сайта. Предложенные темы являются общими и могут быть использованы на разных образовательных уровнях.

Темы проектов по физике

Примерные темы проектов по физике для учащихся школы:


А.Д. Сахаров – выдающийся ученый и правозащитник современности.
Авиационные модели свободного полета.
Автожиры
Агрегатные состояния вещества.
Актуальные проблемы физики атмосферы.
Акустический шум и его воздействие на организм человека.
Алфёров Жорес Иванович.
Альберт Эйнштейн — парадоксальный гений и “вечный ребенок”.
Анализ отказов микросборки.
Андронный коллайдер: миф о происхождении Вселенной.
Анизотропия кристаллов
Анизотропия физических свойств монокристаллов.
Аномальные свойства воды
Античная механика
Аристотель — величайший ученый древности.
Артериальное давление
Архимед — величайший древнегреческий математик, физик и инженер.
Аспекты влияния музыки и звуков на организм человека.
Атмосферное давление — помощник человека.
Атмосферное давление в жизни человека.
Аэродинамика на службе человечества
Аэродинамика полосок бумаги, или «И все-таки она вертится!»
Аэродинамические трубы.
Баллистическое движение.
Батисфера
Биолюминесценция
Биомеханика кошки.
Биомеханика человека
Биомеханические принципы в технике.
Бионика. Технический взгляд на живую природу.
Биоскафандр для полета на другие планеты.
Биофизика человека
Биофизика. Колебания и звуки
Бумеранг
В небесах, на земле и на море. (Физика удивительных природных явлений).
В погоне за циклом Карно.
В чем секрет термоса.
В.Г. Шухов – великий русский инженер.
В.К. Рентген – открытия, жизненный путь.
Вакуум на службе у человека
Вакуум. Энергия физического вакуума.
Введение в физику черных дыр.
Вертикальный полет
Ветер как пример конвекции в природе.
Ветер на службе у человека
Взаимные превращения жидкостей и газов. Фазовые переходы.
Взаимосвязь полярных сияний и здоровья человека.
Взвешивание воздуха
Виды загрязнений воды и способы очищения, основанные на физических явлениях.
Виды топлива автомобилей.
Виды шумового загрязнения и их влияние на живые организмы.
Визуализация звуковых колебаний в трубе Рубенса.
Виртуальные лабораторные работы на уроках физики.
Вихревые образования.
Вклад Блеза Паскаля в создание методов изучения окружающего мира.
Вклад М.В. Ломоносова в развитие физической науки.
Влажность воздуха и влияние ее на жизнедеятельность человека.
Влажность воздуха и ее влияние на здоровье человека.
Влажность. Определение содержания кислорода в воздухе.
Влияние внешних звуковых раздражителей на структуру воды.
Влияние громкого звука и шума на организм человека.
Влияние звука на живые организмы
Влияние звука на песок. Фигуры Хладни.
Влияние звуков, шумов на организм человека.

Темы исследовательских работ по физике

Примерные темы исследовательских работ по физике для учащихся школы:



Влияние излучения, исходящего от сотового телефона, на организм человека.
Влияние изменения атмосферного давления на посещаемость занятий и успеваемость учащихся нашей школы.
Влияние невесомости на жизнедеятельность организмов.
Влияние качества воды на свойства мыльных пузырей.
Влияние лазерного излучения на всхожесть семян гороха.
Влияние магнитного и электростатического полей на скорость и степень прорастания семян культурных растений.
Влияние магнитного поля на прорастание семян зерновых культур.
Влияние магнитного поля на рост кристаллов.
Влияние магнитной активации на свойства воды.
Влияние магнитных бурь на здоровье человека
Влияние механической работы на организм школьника.
Влияние наушников на слух человека
Влияние обуви на опорно-двигательный аппарат.
Влияние погоды на организм человека
Влияние скоростных перегрузок на организм человека.
Влияние сотового телефона на здоровье человека.
Влияние температуры на жидкости, газы и твёрдые тела.
Влияние температуры окружающей среды на изменение снежных узоров на оконном стекле.
Влияние торсионных полей на деятельность человека.
Влияние шума на организм учащихся.
Вода — вещество привычное и необычное.
Вода в трех агрегатных состояниях.
Вода и лупа
Водная феерия: фонтаны
Водород — источник энергии.
Водяные часы
Воздух, который нас окружает. Опыты с воздухом.
Воздухоплавание
Волшебные снежинки
Волшебство мыльного пузыря.
Вращательное движение твердых тел.
Вредное и полезное трение
Время и его измерение
Всегда ли можно верить своим глазам, или что такое иллюзия.
Выращивание и изучение физических свойств кристаллов медного купороса.
Выращивание кристаллов CuSo4 и NaCl, исследование их физических свойств.
Выращивание кристаллов в домашних условиях.
Выращивание кристаллов из разных видов соли.
Выращивание кристаллов поваренной соли и сахара в домашних условиях методом охлаждения.
Высокоскоростной транспорт, движимый и управляемый силой электромагнитного поля.
Давление в жидкости и газах.
Давление твердых тел
Дары Прометея
Двигатель внутреннего сгорания.
Двигатель Стирлинга — технологии будущего.
Движение в поле силы тяжести.
Движение воздуха
Денис Габор
Джеймс Клерк Максвелл
Динамика космических полетов
Динамическая усталость полимеров.
Диффузия в домашних опытах
Диффузия в природе
Диффузия и ювелирные украшения
Доильный аппарат “Волга”
Единицы измерения физических величин.
Её величество пружина.
Железнодорожная цистерна повышенной ёмкости.
Женщины — лауреаты Нобелевской премии по физике.
Живые сейсмографы
Жидкие кристаллы
Жизнь и достижения Б. Паскаля
Жизнь и изобретения Джона Байрда
Жизнь и творческая деятельность М.В. Ломоносова.
Жизнь и творчество Льва Николаевича Термена.
Жизнь и труды А.Ф. Иоффе

Зависимость времени закипания воды от её качества.
Зависимость коэффициента поверхностного натяжения моторного масла от температуры.
Зависимость коэффициента поверхностного натяжения мыльного раствора от температуры.
Зависимость скорости испарения воды от площади поверхности и от ветра.
Зависимость сопротивления тела человека от состояния кожного покрова.
Загадки кипящей жидкости
Загадки неньютоновской жидкости.
Загадки озоновых дыр
Загадочная лента Мёбиуса.
Закон Архимеда. Плавание тел.
Закон Паскаля и его применение
Значение паровой машины в жизни человека.
Игорь Яковлевич Стечкин
Из истории летательных аппаратов
Изготовление действующей модели паровой турбины.
Измерение больших расстояний. Триангуляция.
Измерение влажности воздуха и устройства для ее корректировки.
Измерение вязкости жидкости
Измерение плотности твердых тел разными способами.
Измерение температуры на уроках физики
Измерение ускорения свободного падения
Изобретения Герона в области гидродинамики
Изобретения Леонардо да Винчи, воплощенные в жизнь.
Изучение звуковых колебаний на примере музыкальных инструментов.
Изучение свободных механических колебаний на примере математического и пружинного маятников.
Изучение свойств постоянных магнитов.
Изучение сил поверхностного натяжения с помощью мыльных пузырей и Антипузырей.
Изучение сил поверхностного натяжения с помощью мыльных пузырей.
Илья Усыскин — прерванный полет
Инерция – причина нарушения правил дорожного движения.
Исаак Ньютон
Испарение в природе и технике.
Испарение и влажность в жизни живых существ.
Испарение и конденсация в живой природе
Использование тепловой энергии свечи в бытовых условиях.
Исследование атмосферных явлений.
Исследование движения капель жидкости в вязкой среде.
Исследование движения по окружности
Исследование зависимости периода колебаний тела на пружине от массы тела.
Исследование поверхностного натяжения.
Исследование поверхностных свойств воды.
Исследование способов измерения ускорения свободного падения в лабораторных условиях.
Исследование теплопроводности жира.
Исследование физических свойств почвы пришкольного участка.
Как управлять равновесием.
Квантовые свойства света.
Колокольный звон с физической точки зрения.
Коррозия металлов
Космические скорости
Космический мусор
Красивые тайны: серебристые облака.
Криогенные жидкости
Лауреаты Нобелевской премии по физике.
Леонардо да Винчи — художник, изобретатель, ученый.
Люстра Чижевского
Магнитная жидкость
Магнитное поле Земли и его влияние на человека.
Магнитные явления в природе
Междисциплинарные аспекты нанотехнологий.
Метеорная опасность для технических устройств на околоземной орбите.
Механика сердечного пульса
Мир невесомости и перегрузок.
Мир, в котором мы живем, удивительно склонен к колебаниям.
Мифы звездного неба в культуре латиноамериканских народов.
Мобильный телефон. Вред или польза?!
Моделирование физических процессов
Модель электродвигателя постоянного тока.
Мой прибор по физике: ареометр.
Молниеотвод
Мыльные пузыри как объект исследования поверхностного натяжения.
Нанобиотехнологии в современном мире.
Нанодиагностика
Наноструктурированный мелкозернистый бетон.

Нанотехнологии в нашей жизни.
Невесомость
Об использовании энергии ветра.
Ода вращательному движению
Озон — применение для хранения овощей.
Опасность электромагнитного излучения и защита от него.
Определение высоты местности над уровнем моря с помощью атмосферного давления.
Определение коэффициента взаимной индукции.
Определение коэффициента вязкости жидкости.
Определение коэффициента поверхностого натяжения воды с различными примесями.
Определение плотности тела неправильной формы.
Определение условий нахождения тела в равновесии.
Определение центра тяжести математическими средствами.
Относительность движения
Очевидное и невероятное при взаимодействии стекла и воды.
П.Л. Капица. Облик ученого и человека.
Парадоксы учения Лукреция Кара.
Плавание тел
Плавление и отвердевание тел.
Плазма.
Плазма – четвертое состояние вещества.
Плотность и плавучесть тела
Поверхностное натяжение воды.
Поверхностное натяжение воды в космосе.
Приливы и отливы
Применение информационных технологий при изучении криволинейного движения.
Применение силы Архимеда в технике.
Применение ультразвука в медицине.
Принцип относительности Галилея.
Простые механизмы в сельском хозяйстве.
Пушка Гаусса
Радиоволны в нашей жизни
Радиоприемник с регулируемой громкостью.
Развитие ветроэнергетики
Рафинирование селена методом вакуумной дистилляции.
Реактивная тяга
Реактивное движение в современном мире.
Реактивные двигатели
Резонанс при механических колебаниях.
Роберт Гук и закон упругости
Роль рычагов в жизни человека и его спортивных достижениях.
Свойства соленой воды. Море у меня в стакане.
Сегнерово колесо
Сила притяжения
Сила трения.
Сила трения в природе.
Современные средства связи. Сотовая связь.
Создание индикаторов течения воды, плотностью равных плотности воды.
Способы определения массы тела без весов.
Способы очищения воды, основанные на физических принципах.
Суда на подводных крыльях — одно из изобретений К.Э. Циолковского.
Тайны наклонной башни Демидовых
Такой ли пустой космический вакуум?
Температура нити накала
Тепловой насос
Трение в природе и технике.
Ультразвук в медицине
Ультразвук в природе и технике.
Устройство оперативной памяти.
Ускорители элементарных части: взгляд в будущее.
Феномен гениальности на примере личности Альберта Энштейна.
Ферромагнитная жидкость
Физик Гастон Планте.
Физика землетрясений и регистрирующая их аппаратура.
Физика и акустика помещений
Физика смерча. Смерч на службе человека.
Химия и цвет
Цунами. Причины возникновения и физика процессов.
Чем дизельный двигатель лучше бензинового?
Чуть больше о смерче
Экологический паспорт кабинета физики.
Экспериментальные методы измерения ускорения свободного падения.
Эксперименты с неньютоновской жидкостью.
Энергетика: вчера, сегодня, завтра.
Энергетические возможности магнитогидродинамического эффекта.
Энергия будущего
Энергосберегающие лампы: “за” или “против”.
Янтарь в физике.
Перейти к разделам:
Исследовательские работы по физике
Этапы исследовательской работы

Если Вы решили разместить ссылку на эту страницу, установите у себя на сайте, блоге или форуме один из представленных ниже кодов:

Код ссылки на страницу “Темы исследовательских работ по физике для учеников“:
<a href=”http://obuchonok.ru/node/1125″ target=”_blank”>Темы исследовательских работ по физике</a>

Код ссылки на форум:
[URL=http://obuchonok.ru/node/1125]Темы исследовательских работ по физике[/URL]

Если страница Вам понравилась, поделитесь в социальных сетях:

Тренажер, 2 класс. Сложение и вычитание с переходом через десяток worksheet

Advanced search

Content:

Language: AfarAbkhazAvestanAfrikaansAkanAmharicAragoneseArabicAssameseAsturianuAvaricAymaraAzerbaijaniBashkirBelarusianBulgarianBihariBislamaBambaraBengali, BanglaTibetan Standard, Tibetan, CentralBretonBosnianCatalanChechenChamorroCorsicanCreeCzechOld Church Slavonic, Church Slavonic,Old BulgarianChuvashWelshDanishGermanDivehi, Dhivehi, MaldivianDzongkhaEweGreek (modern)EnglishEsperantoSpanishEstonianBasquePersian (Farsi)Fula, Fulah, Pulaar, PularFinnishFijianFaroeseFrenchWestern FrisianIrishScottish Gaelic, GaelicGalicianGuaraníGujaratiManxHausaHebrew (modern)HindiHiri MotuCroatianHaitian, Haitian CreoleHungarianArmenianHereroInterlinguaIndonesianInterlingueIgboNuosuInupiaqIdoIcelandicItalianInuktitutJapaneseJavaneseGeorgianKongoKikuyu, GikuyuKwanyama, KuanyamaKazakhKalaallisut, GreenlandicKhmerKannadaKoreanKanuriKashmiriKurdishKomiCornishKyrgyzLatinLuxembourgish, LetzeburgeschGandaLimburgish, Limburgan, LimburgerLingalaLaoLithuanianLuba-KatangaLatvianMalagasyMarshalleseMāoriMacedonianMalayalamMongolianMarathi (Marāṭhī)MalayMalteseBurmeseNauruanNorwegian BokmålNorthern NdebeleNepaliNdongaDutchNorwegian NynorskNorwegianSouthern NdebeleNavajo, NavahoChichewa, Chewa, NyanjaOccitanOjibwe, OjibwaOromoOriyaOssetian, OsseticEastern Punjabi, Eastern PanjabiPāliPolishPashto, PushtoPortugueseQuechuaRomanshKirundiRomanianRussianKinyarwandaSanskrit (Saṁskṛta)SardinianSindhiNorthern SamiSangoSinhalese, SinhalaSlovakSloveneSamoanShonaSomaliAlbanianSerbianSwatiSouthern SothoSundaneseSwedishSwahiliTamilTeluguTajikThaiTigrinyaTurkmenTagalogTswanaTonga (Tonga Islands)TurkishTsongaTatarTwiTahitianUyghurUkrainianUrduUzbekValencianVendaVietnameseVolapükWalloonWolofXhosaYiddishYorubaZhuang, ChuangChineseZulu    Subject:   

Grade/level:    Age: 3456789101112131415161718+

Search: All worksheetsOnly my followed usersOnly my favourite worksheetsOnly my own worksheets

Городская “знать” поставила тренажеры рядом с мусорной площадкой

Городская “знать” поставила тренажеры рядом с мусорной площадкой

29.03.2020 11:34

Большие деньги в благоустройстве территорий не  всегда помогают решить проблемы и даже наоборот усугубляют ситуацию. 

Вот яркий пример. Центр Махачкалы, сквер возле гостиницы «Ленинград» и одного из самых элитных домов Дагестана. Тут живут богатые люди и известные чиновники, в том числе глава администрации Махачкалы и руководитель Администрации Главы и Правительства РД. 

Скорее всего по большому блату им возле дома поставили комплекс для занятия спортом с современными тренажёрами. Но поставили этот объект менее чем в 100 метров от мусорной контейнерной площадки, на которой более 10 баков. 

И главное, что у авторов идеи были вариант поставить тренажёры на много дальше от мусорной площадки, но они этого не сделали. Теперь каждый желающий может позаниматься спортом о глотнуть свежего ветра возле мусорной площадки. 

В городе, где детские площадки и скверы для за бюджетный счет ставили возле четырехполосной пыльно дороги, удивляться нечему. Но ведь думали, что чиновникам безразлична судьба простых людей. А тут сама «элита» показывает своё отношение к мусорной площадке и спорту. 

С одной стороны должно радовать одинаковое отношение  городской знати к себе и населению. Но с другой стороны в период пандемии и требований строго карантина нужно чтобы уровень чистоты был на много выше чем обычно. 

И чиновники должны быть первыми в демонстрации чистоты. А когда мы видим, что работников администрации без масок и перчаток отправили по ресторанам предупреждать о ближайшем закрытии на неделю, то вызывает сомнение в необходимости карантина. Если чиновники не бояться коронавируса, то карантин этому городу бесполезен. 

 

 

В соответствии с решениями, выработанными на Штабе по недопущению распространения коронавирусной инфекции, и во исполнение Указа Президента РФ об объявлении нерабочими днями с 28.03.20 по 03.04.2020 члены рабочих групп, сформированных из структурных подразделений администрации Махачкалы, проводят комплекс агитационно-разъяснительных мероприятий с представителями коммерческих объектов, расположенных на территории города Махачкалы, о необходимости временного приостановления функционирования. Работа будет проводиться до полного приостановления работы всех объектов, кроме аптек, продовольственных магазинов и рынков. Хочу поблагодарить представителей бизнес-сообщества, которые осознают всю серьезность ситуации и идут навстречу – уже закрыты все кинотеатры, фитнес-центры, спортивные залы. #мкала2020 #мэрмахачкалы #стопкоронавирус05 #оставайтесьдома #сидимдома #stayhome

Публикация от Салман Дадаев (@salman_dadaev_)

 

Подготовлено в рамках проекта “Институт города”

Моделирование Значение и примеры | Что такое моделирование? – Видео и стенограмма урока

Детский манекен, используемый в симуляции для обучения сердечно-легочной реанимации

Как работает моделирование?

Моделирование работает путем разработки моделей или систем для воссоздания реальных сценариев. Модель относится к любой установке, устройству или представлению, используемым для описания или моделирования процесса, когда он не может быть испытан напрямую.Шаги, необходимые для проведения моделирования, следующие:

1. Определите, какой сценарий необходимо воссоздать, и оцените осуществимость.

2. Определите цель или цель моделирования и убедитесь, что запланированное моделирование обеспечит ее.

3. Собираются устройство, детали или модели, необходимые для моделирования. В некоторых случаях могут потребоваться запуски тестов в небольших группах для обеспечения функциональности и решения любых проблем, прежде чем моделирование будет выполнено в более крупном масштабе.

4. Распространите или выполните моделирование. Моделирование особенно важно для сценариев, которые в остальном опасны, и максимальная готовность имеет решающее значение для результата. Примером может служить учение о землетрясении, знание того, что делать до реального события, может быть разницей между выживанием или нет. Моделирование также важно для испытаний на безопасность. Различные продукты, оборудование, лекарства требуют тестирования для обеспечения безопасности, и часто для этого используются симуляции. Например, моделирование автокатастроф проводится для проверки безопасности автомобиля перед тем, как он будет выпущен для коммерческого использования.

Процессы, которые можно моделировать

Существует множество процессов, которые можно моделировать, в том числе:

  • Научные эксперименты или научное открытие
  • Учения по борьбе со стихийными бедствиями; примеры включают торнадо или пожарную тренировку.
  • Прогноз погоды
  • Полет на самолете
  • Медицинские процессы
  • Фильмы; например, сцена фильма с актерами в океане на самом деле может быть снята в бассейне и отредактирована так, чтобы она выглядела так, как будто она произошла в океане.
  • Испытания на безопасность

Обратите внимание, что химическая лаборатория средней школы может моделировать в меньшем масштабе эксперимент, проводимый более крупными лабораториями. Кроме того, выводы, сделанные на основе моделирования, могут быть не безошибочными.

Типы моделирования и примеры

Симуляции могут быть в реальном времени или виртуальными . Живое моделирование происходит, когда люди физически взаимодействуют с реальным оборудованием, моделью или устройством, чтобы воссоздать реальный сценарий.В виртуальном моделировании участвуют люди, управляющие смоделированными системами или компьютерными симуляторами для воссоздания опыта. Примером может служить пилот, который учится управлять самолетом в симуляторе самолета.

Типы моделирования Примеры
Медицинские симуляторы Симуляторы, используемые в здравоохранении, часто используются для обучения навыкам или подготовки к чрезвычайным ситуациям. Таким образом, они имеют решающее значение в обучении и обучении нескольких специалистов в области здравоохранения.Примеры включают обучение тому, как поместить дыхательную трубку в дыхательные пути пациента, процесс, известный как интубация, или обучение тому, как родить ребенка.
Моделирование стихийных бедствий Эти типы моделирования довольно распространены. Например, они включают в себя пожарные учения, землетрясения, ураганы или другие симуляции стихийных бедствий. Они также включают моделирование подготовки к терактам или авиакатастрофам. Эти типы моделирования важны, потому что они моделируют редкие и опасные события, требующие готовности.
Моделирование в индустрии развлечений В фильмах и видеоиграх CGI-графика, использующая системы частиц, может использоваться различными способами для моделирования различного опыта для зрителей или игроков.
Моделирование в производстве и бизнесе В производстве и бизнесе тесты на безопасность имеют решающее значение и являются большой областью, где используется моделирование. Моделирование безопасности используется для проверки безопасности продукта или оборудования на различных этапах производства и перед их выпуском для большой группы людей.Примером может служить моделирование автокатастрофы для проверки безопасности детского автокресла перед его продажей.

Манекен, имитирующий беременную пациентку, используемый для обучения родам

Преимущества моделирования

Проведение моделирования часто бывает дешевле, чем реальный сценарий. Кроме того, моделирование также предлагает несколько преимуществ, некоторые из которых включают

  • Обеспечение контролируемой среды и возможность внесения изменений по мере необходимости.
  • Позволяет воспроизводить опасные сценарии из реальной жизни, не подвергая опасности жизнь участников.
  • Позволяет воссоздать редкие сценарии.
  • Экономия времени. Это позволяет воссоздать события, которые в противном случае заняли бы дни, месяцы или годы.

Резюме урока

  • Simulation – это реалистичное воспроизведение реальных сценариев по разным причинам, включая развлечения, образование, подготовку к ожидаемому событию или устранение неполадок.Обычно они проводятся в контролируемой среде с возможностью вносить изменения и корректировать переменные по мере необходимости. Моделирование работает путем разработки моделей или систем для воссоздания реальных сценариев. Модель относится к любой установке, устройству или представлению, используемым для описания или моделирования процесса, когда он не может быть испытан напрямую. Симуляции могут быть живыми или виртуальными .
  • Моделирование состоит из нескольких этапов.Первый шаг – определить, какой сценарий необходимо воссоздать, и оценить его осуществимость. Второй – определить цель или цель симуляции и убедиться, что запланированная симуляция ее обеспечит. Третий – разработать модель или систему, которые будут использоваться при моделировании. Следующим шагом является тестирование симуляции и отработка любых перегибов до того, как последний шаг выполнит симуляцию.
  • Симуляции используются по-разному и в разных жизненных произведениях. Некоторые примеры включают пожарные учения, прогноз погоды, компьютерную графику в развлечениях и моделирование, используемое в здравоохранении для обучения навыкам или подготовки к чрезвычайным ситуациям.
  • Моделирование имеет несколько преимуществ, в том числе обеспечение контролируемой среды, при необходимости можно вносить изменения, позволяя воссоздавать опасные сценарии из реальной жизни, не подвергая опасности жизнь участников, и позволяя воссоздавать редкие сценарии.

симуляций | Шлюз для преподавателей UNSW

Что такое симуляция?

Симуляции – это учебные сценарии, в которых учащийся помещается в «мир», определенный учителем.Они представляют собой реальность, в которой учащиеся взаимодействуют. Учитель контролирует параметры этого «мира» и использует его для достижения желаемых учебных результатов. Студенты ощущают реальность сценария и извлекают из него смысл.

Симуляция – это форма экспериментального обучения. Это стратегия, которая хорошо согласуется с принципами ориентированного на студента и конструктивистского обучения и преподавания.

Моделирование принимает различные формы. Они могут содержать элементы:

  • игра
  • ролевая игра, или
  • действие, которое действует как метафора.

Симуляции характеризуются своей нелинейной природой и контролируемой неоднозначностью, в рамках которой учащиеся должны принимать решения. Изобретательность и целеустремленность участников обычно определяют успех симуляции.

Зачем нужны симуляции?

Симуляторы способствуют использованию критического и оценочного мышления. Поскольку они неоднозначны или открыты, они побуждают студентов обдумывать последствия сценария. Ситуация кажется реальной и, таким образом, способствует более увлекательному взаимодействию учащихся.

Моделирование способствует достижению концепции посредством практической практики. Они помогают студентам понять нюансы концепции. Студенты часто находят их более увлекательными, чем другие виды деятельности, поскольку они испытывают это действие на собственном опыте, а не слышат о нем или видят его.

Симуляторы помогают учащимся глубже понять управление окружающей средой, политикой, обществом и культурой. Например, участвуя в мероприятии по распределению ресурсов, учащиеся могут получить представление о неравенстве в обществе.Моделирование может косвенно укрепить другие навыки, такие как дискуссия, метод, связанный с некоторыми крупномасштабными моделированиями, и исследовательские навыки.

Общие проблемы при моделировании

Требуются ресурсы и время для качественного обучения с помощью симуляторов. Оценка обучения студентов с помощью моделирования часто бывает более сложной, чем при использовании других методов.

Моделирование опыта более реалистично, чем некоторые другие методы, и оно может быть настолько увлекательным и увлекательным, что учащиеся забывают образовательную цель упражнения.

Если в вашем симуляторе есть элемент соревнования, важно напомнить учащимся, что цель не в победе, а в получении знаний и понимания.

Как добиться эффективного обучения с помощью тематических исследований

В симуляции, руководствуясь набором параметров, учащиеся решают задачи, адаптируются к проблемам, возникающим из их сценария, и получают представление об уникальных обстоятельствах, существующих в рамках симуляции.

Для некоторых симуляций требуется один час, другие могут длиться несколько недель.Объем и содержание сильно различаются. Однако аналогичные принципы применимы ко всем симуляциям.

1) Подготовьте заранее как можно больше

  • Убедитесь, что студенты понимают процедуры перед началом. Когда существует слишком много неопределенностей, может возникнуть разочарование. Разработайте руководство для учащихся и изложите правила в письменной форме.
  • Постарайтесь предвидеть вопросы до того, как их зададут. Некоторые симуляции проходят быстро, и ощущение реальности лучше всего поддерживать с помощью готовых ответов.
  • Знайте, чего вы хотите достичь. Многие симуляции преследуют несколько учебных целей. Разработка критериев оценки и обеспечение того, чтобы учащиеся знали заранее о конкретных результатах, ожидаемых от них.

2) Внимательно следите за процессом

Учителя должны контролировать процесс симуляции, чтобы учащиеся понимали этот процесс и извлекали из него пользу. Спросите себя:

  • Предлагает ли эта симуляция достаточную степень реализма для моей группы студентов?
  • Хорошо ли определены желаемые результаты обучения?
  • Можно ли управлять уровнем неоднозначности для этой группы?
  • Демонстрирует ли учащийся понимание своей роли?
  • Имеются ли в наличии методы решения проблем?
  • Соответствует ли проводимое исследование природе проблемы?
  • Является ли сотрудничество между участниками доказательством?
  • Смог ли учащийся удовлетворительно решить проблему?
  • Дает ли учащийся содержательные ответы на наводящие вопросы?
  • Будут ли необходимы последующие действия?

3) Рассмотрим, что оценивать

Возможно, вам будет лучше использовать моделирование как часть процесса обучения, а не как его суммарное измерение.Используйте последующие действия, чтобы установить меру понимания и в качестве механизма дебрифинга, когда учащиеся вернутся к реальности (например, используйте размышления о процессе в качестве оцениваемого компонента деятельности, а не участие в самой симуляции).

Использование мультимедиа для моделирования

За помощью в использовании мультимедиа для создания симуляций обращайтесь в Creative Development и Educational Media Production.

Aviation Simulator Technology – объяснение уровней симулятора

Введение

Понимание различных категорий и разрешений для авиасимуляторов и тренажеров довольно сложно и может сбивать с толку.Клиенты часто просят нас объяснить различия. На этой странице мы пытаемся обобщить категории и уровни и предоставили несколько полезных ссылок.

Регулирующие органы и полезные ссылки

Существует четыре регулирующих органа, имеющих отношение к пользователям в Австралазии:

США – Федеральное авиационное управление (FAA) – www.faa.gov

Европа – Европейское агентство по авиационной безопасности (EASA) – www.easa.europa.eu

Австралия – Управление безопасности гражданской авиации – (CASA) – www.casa.gov.au

Новая Зеландия – Управление гражданской авиации (CAA) – www.caa.govt.nz

  • Новая Зеландия признает устройства, одобренные FAA

Определения

Полнопилотажные тренажеры (FFS)

FFS – это полноразмерная копия самолета определенного типа или марки, модели и серии, которая может представлять самолет в наземных и летных операциях. FFS имеет визуальную систему, обеспечивающую обзор из кабины экипажа, и систему движения с сигналом силы (по крайней мере, по 3 осям).Он соответствует минимальным стандартам квалификации FAA или EASA FFS. Авиакомпании являются преобладающими пользователями FFS.

  • Определение FAA – Копия самолета определенного типа, марки, модели или серии. Он включает в себя оборудование и компьютерные программы, необходимые для представления операций воздушного судна в наземных и летных условиях, визуальную систему, обеспечивающую вид из кабины экипажа, систему, которая предоставляет подсказки, по крайней мере, эквивалентные тем, которые используются при трехградусном полете. -freedom motion и обладает полным набором возможностей систем, установленных в устройстве, как описано в части 60 этой главы и QPS для определенного уровня квалификации FFS.
  • Определение EASA – Полнопилотажный тренажер (FFS) означает полноразмерную копию кабины пилота / кабины самолета определенного типа или марки, модели и серии, включая набор всего оборудования и компьютерных программ, необходимых для представления самолета на земле. и управление полетом, визуальная система, обеспечивающая обзор из кабины пилота, и система движения с указанием силы. Это соответствует минимальным стандартам квалификации FFS.
  • FAA и EASA классифицируют FFS на четыре уровня:
    • FAA / EASA Level A – движение по 3 осям / ночная визуализация
    • FAA / EASA Level B – 3-осевое движение / ночная визуализация / моделирование наземного обслуживания (самый низкий уровень вертолетной симуляции)
    • FAA / EASA Level C – движение по 6 осям / визуальные эффекты в темноте и ночи / динамическое управление нагрузкой / более высокая точность
    • FAA / EASA Level D – движение по 6 осям / визуализация ночью, в сумерках и днем ​​/ динамическое управление нагрузкой / высочайшая точность
Учебно-тренировочное устройство (FTD) / Тренажеры по процедурам полетов (FNPT)

И FAA, и EASA используют термин FTD для классификации определенных устройств для летной подготовки, отличных от FFS.EASA имеет дополнительную классификацию, называемую FNPT. Пример различия между FTD и FNPT в рамках EASA заключается в том, что FTD требует полностью закрытой кабины экипажа, а FNPT – нет. Обратите внимание: «Уровни» FTD FAA и EASA не совпадают.

  • FAA :
    • FTD Определение: Реплика бортовых приборов, оборудования, панелей и органов управления в открытой зоне кабины пилота или закрытая копия кабины пилота. Он включает в себя оборудование и компьютерные программы, необходимые для представления операций самолета (или группы самолетов) в наземных и летных условиях, с полным набором возможностей систем, установленных в устройстве, как описано в части 60 настоящей главы, и квалификационного стандарта характеристик ( QPS) для определенного квалификационного уровня FTD.
    • FAA группирует FTD на семь уровней (уровни 1, 2 и 3 больше не выдаются)
      • FTD Уровень 1 (не используется для новых устройств / различных устаревших устройств)
      • FTD Level 2 (не используется для новых устройств / различных устаревших устройств)
      • FTD Level 3 (не используется для новых устройств / различных устаревших устройств)
      • FTD Level 4 – базовый процедурный тренажер в кабине / часто процедурный тренажер с сенсорным экраном
      • FTD Уровень 5 – особый класс самолетов [S / E, M / E и т. Д.] / Соответствует определенным критериям проектирования FTD.
      • FTD Level 6 – высокая точность / специфичность для самолета / специфическое аэродинамическое моделирование
      • FTD Level 7 – только вертолеты / все органы управления и системы смоделированы / система вибрации / визуальная система
  • EASA :
    • FTD Определение: Учебно-тренировочное устройство (FTD) означает полноразмерную копию приборов, оборудования, панелей и органов управления конкретного типа самолета в открытой кабине / кабине экипажа или в закрытой кабине экипажа. кабина экипажа, включая набор оборудования и компьютерных программ, необходимых для представления летательного аппарата в наземных и летных условиях в пределах систем, установленных в устройстве.Это не требует движения или визуальной системы. Это соответствует минимальным стандартам для определенного уровня квалификации FTD.
    • EASA FTD Классификации:
      • FTD Уровень 1
      • FTD Уровень 2
      • FTD Level 3 – только вертолеты
    • FNPT Определение: Тренажер по процедурам полета и навигации (FNPT) означает тренажер, который представляет среду кабины пилота / кабины экипажа, включая набор оборудования и компьютерных программ, необходимых для представления воздушного судна или класса самолета в полете в той степени, в которой системы работают как в самолете.Это соответствует минимальным стандартам для определенного уровня квалификации FNPT.
    • EASA FNPT Clasifications:
      • EASA FNPT Level I
      • EASA FNPT Level II
      • EASA MCC (MCC – это устройство FNPT, которое можно использовать для обучения координации нескольких экипажей)
Advanced Aviation Training Devices (AATD) / Basic Aviation Training Devices (BATD) или BITD, как указано EASA.
ATD

могут называться устройствами начального уровня, отличными от FFS и FTD / FNPT. В США устройства BATD и AATD фактически заменили устройства FTD уровней 1, 2 и 3 (стандартные устройства). Поскольку классификации FTD уровней 1,2 и 3 больше не выдаются, этот тип устройства теперь классифицируется как BATD или AATD, если он соответствует соответствующему квалификационному стандарту.

  • FAA
    • FAA больше не выдает разрешения для GTD, PCATD или FTD уровня 1, 2 или 3.Существующие устройства сохраняют свое одобрение. Теперь FAA классифицирует авиационные учебные устройства (ATD) как базовые (BATD) или продвинутые (AATD). BATD и AATD должны иметь Руководство по утверждению квалификации (QAG) и соответствовать критериям проектирования FAA.
    • Определение ATD – Авиационные тренажеры (ATD) – это учебные устройства, отличные от полнопилотажного тренажера (FFS) или летных тренажеров (FTD), которые были оценены, квалифицированы и одобрены Администратором. Как правило, это включает в себя точные копии авиационных приборов, оборудования, панелей и органов управления в открытой кабине экипажа или в закрытой кабине самолета.Он включает в себя аппаратное и программное обеспечение, необходимое для представления категории и класса самолетов (или группы самолетов), выполняющих полеты в наземных и полетных условиях, с соответствующим диапазоном возможностей и систем, установленных в устройстве, как описано в этом рекомендательном циркуляре (AC) для определенный базовый или продвинутый квалификационный уровень.
    • AATD Part Definition – Обеспечивает адекватную платформу для обучения как процедурным, так и эксплуатационным задачам, специфичным для требований наземной и летной подготовки для сертификата частного пилота, приборного рейтинга, сертификата коммерческого пилота, сертификата транспортного пилота авиакомпании (ATP) и полета. Сертификат инструктора по частям 61 и 141 .
    • Определение
    • BATD – Обеспечивает адекватную платформу обучения и дизайн как для процедурных, так и для эксплуатационных задач, специфичных для требований наземной и летной подготовки для сертификата частного пилота и рейтинга приборов в соответствии с разделом 14 Свода федеральных правил (14 CFR), части 61 и 141.
  • EASA
    • EASA имеет только одну классификацию для этого типа устройств и называется Basic Instrument Training Device (BITD)
    • BITD Определение: Базовое устройство для обучения по приборам (BITD) ’означает наземное учебное устройство, которое представляет собой рабочее место пилота-курсанта класса самолетов.Он может использовать экранные приборные панели и подпружиненные органы управления полетом, обеспечивая тренировочную платформу, по крайней мере, для процедурных аспектов полета по приборам.
    • Примечание: вертолетные устройства не могут быть одобрены как BITD.

Лаборатория 3: Моделирование в

рэндов.

В этой лабораторной работе мы узнаем, как моделировать данные с помощью R, используя генераторы случайных чисел различных типов переменных смеси , которые мы контролируем.

ВАЖНО

В отличие от предыдущих лабораторных работ, где домашнее задание выполнялось с помощью OHMS, эта лабораторная работа потребует от вас представления кратких ответов, представленных графиков (как можно более эстетичных !!), а также некоторого кода. Все вопросы пронумерованы 1), 2),… ​​

.

Начало работы

Если вы хотите получить те же результаты с помощью генератора случайных чисел, важно установить отправную точку. Это важно, если вы хотите воспроизвести результаты моделирования или алгоритма, и очень важно при отладке.

Сравните, например, следующий вывод:

  вектор = rpois (100,5)
среднее (векпуассон)  
  ## [1] 5.15  

Если вы сделаете это много, вы получите много разных значений. Фактически, если вы сложите все значения вместе, вы получите то, что мы называем выборочным распределением среднего значения 100 случайных величин Пуассона.

Вопрос 1 Почему вы не получаете каждый раз один и тот же ответ?

Теперь попробуйте:

  комплект.семя (198911)
vecpoisson = rpois (100,5)
среднее (векпуассон)  
  ## [1] 4.8  
  набор. Семян (198911)
vecpoisson = rpois (100,5)
среднее (векпуассон)  
  ## [1] 4.8  

Использование функции Apply

Вспомните, исходя из вероятности, что сумма экспонент дает гамма-распределение. В этом разделе мы подтвердим это с помощью моделирования и рассмотрим некоторые полезные функции в R. В общем, мы хотим избежать циклов для в R, поскольку это медленнее, чем работа с такими функциями, как apply () .

Мы сгенерируем 5 отсчетов из экспоненты с параметром скорости 0,1 и просуммируем их. Это сум (rexp (n = nexps, rate = rate)) . Функция replicate () позволяет нам делать это много раз с очень небольшим кодом. Здесь мы делаем эту сумму 50 000 раз, чтобы получить представление о распределении.

  повторений <- 50000
nexps <- 5
ставка <- 0,1
set.seed (0)
Системное время(
  x1 <- реплицировать (повторения, сумма (rexp (n = nexps, rate = rate)))
  ) # реплика  
  ## пользовательская система истекла
## 0.228 0,008 0,236  
  головка (x1)  
  ## [1] 38.00576 42.63594 85.13355 58.20710 16.67390 81.43056  

Чтобы подтвердить, что это правильно, мы можем построить гистограмму или qq-график моделирования и сравнить его с тем, что, как мы знаем, является истиной.

  требуется (ggplot2)
ggplot (data.frame (x1), aes (x1)) +
  geom_histogram (aes (y = .. плотность ..)) +
  stat_function (fun = function (x) dgamma (x, shape = nexps, scale = 1 / rate),
                цвет = "красный", размер = 2)  

Есть разные способы сделать это.Посмотрите справку (реплицировать) , и вы увидите, что существуют различные функции sapply () , lapply () и vapply () . Они связаны с функциями apply () и tapply () .

Вот как вы можете сделать то же самое с sapply () . Вы можете построить это, используя те же команды, что и выше.

  набор. Семян (0)
system.time (x1 <- sapply (1: reps, function (i) {sum (rexp (n = nexps, rate = rate))})) # simple apply  
  ## пользовательская система истекла
## 0.278 0,001 0,278  
  головка (x1)  
  ## [1] 38.00576 42.63594 85.13355 58.20710 16.67390 81.43056  
  набор. Семян (0)
system.time (x1 <- lapply (1: reps, function (i) {sum (rexp (n = nexps, rate = rate))})) # list apply  
  ## пользовательская система истекла
## 0,229 0,000 0,230  
  головка (x1)  
  ## [[1]]
## [1] 38.00576
##
## [[2]]
## [1] 42.63594
##
## [[3]]
## [1] 85.13355
##
## [[4]]
## [1] 58.2071
##
## [[5]]
## [1] 16.6739
##
## [[6]]
## [1] 81.43056  

Когда мы применяем очень простую функцию (например, сумму), самый быстрый способ часто - просто создать матрицу всех имитаций, а затем соответствующим образом применить эту функцию к матрице. Функции rowSums () и colSums () особенно эффективны в этом отношении.

  набор. Семян (0)
system.time (x1 <- apply (matrix (rexp (n = nexps * reps, rate = rate), nrow = nexps), 2, sum)) # применить к матрице  
  ## пользовательская система истекла
## 0.100 0,000 0,101  
  головка (x1)  
  ## [1] 38.00576 42.63594 85.13355 58.20710 16.67390 81.43056  
  набор. Семян (0)
system.time (x1 <- colSums (matrix (rexp (n = nexps * reps, rate = rate), nrow = nexps))) # using colSums  
  ## пользовательская система истекла
## 0,016 0,000 0,016  
  головка (x1)  
  ## [1] 38.00576 42.63594 85.13355 58.20710 16.67390 81.43056  

Если у вас многоядерный процессор, иногда можно ускорить процесс, воспользовавшись преимуществом распараллеливания.В пакете parallel есть функция mclapply () , которая действует очень аналогично lapply () . По умолчанию используется только один процессор. Вы можете поменять mc.cores на , если у вас больше ядер.

  требуется (параллельно)  
  набор. Семян (0)
system.time (x1 <- mclapply (1: reps, function (i) {sum (rexp (n = nexps, rate = rate))})) # применение нескольких кластеров  
  ## пользовательская система истекла
## 0,018 0,004 0.209  
  головка (x1)  
  ## [[1]]
## [1] 32.43247
##
## [[2]]
## [1] 38.51088
##
## [[3]]
## [1] 50.32131
##
## [[4]]
## [1] 12.40205
##
## [[5]]
## [1] 32.38751
##
## [[6]]
## [1] 36.42894  

Вопросы к разделу

Не используйте цикл for ни для одного из этих вопросов. Вы должны показать свой код, чтобы получить кредит.

Вопрос 2

Пусть все \ (U_1, U_2, U_3 \) происходят из равномерного (0,1) распределения.Пусть \ (M = \ max (U_1, U_2, U_3) \). Оцените (до трех значащих цифр) вероятность \ (\ mathbb {P} (M> 0,75) \).

Вопрос 3

Пусть \ (Z _ {(n)} \) будет максимумом \ (n \) стандартных нормальных наблюдений. Оцените, каким должно быть \ (n \), чтобы \ (\ mathbb {P} (Z _ {(n)}> 4) = 0,25 \).

Вопрос 4

Пусть \ (X_1, \ dots, X_n \) - случайные величины Пуассона с параметром \ (\ lambda = 0.5 \), где \ (n = 21 \). Оцените вероятность того, что среднее значение выборки больше медианы выборки.

Вопрос 5

Пусть \ (U \) происходит из равномерного (0,1) распределения, а \ (Z \) происходит из стандартного нормального распределения. Пусть \ (X = pZ + (1-p) U \). Оцените \ (p \), когда \ (X \) имеет дисперсию 0,4.

Генерация нормальных случайных величин

Мы разогреемся, сгенерировав несколько случайных нормальных величин. Сгенерируйте 1000 выборок из распределения \ (N (0,1) \):

  образцов = rnorm (1000, 0, 1)  

Вопрос 6 Убедитесь, что они взяты из \ (N (0,1) \), используя график квантиль-квантиль (график Q-Q).Используйте функцию stat_qq () в пакете ggplot2.

Теперь загрузите данные, взятые из «загадочного» распределения.

  загрузка ("mystery_samples.RData")
голова (образцы)  
  ## [1] 27 29 31 26 30 18  

Вопрос 7 Как вы думаете, из какого дистрибутива взяты образцы? Подсказка: посмотрите на гистограмму, и вам может пригодиться функция displot () из пакета vcd. Вы также можете проверить среднее значение и отклонения.

Генерация случайных смесей нормальных данных

Возьмите выборку размером 1 000 000 из нормального со средним 0 и дисперсией 1 и выборку размером 1 500 000 из нормального со средним значением 3 и дисперсией 1.Затем постройте гистограмму с шириной окна 0,25:

.
  требуется (ggplot2)
sampa = rnorm (1000000,0,1)
sampb = rnorm (1500000,3,1)
комбинированный = с (сампа, сампб)
plt = ggplot (data.frame (комбинированный), aes (x = комбинированный)) + stat_bin (binwidth = 0,25, position = "identity")
plt  

Вопрос 8 - а) Сколько режимов есть? Это удивительно? - b) Теперь постройте плотность с помощью geom_de density (). - c) Как плотность связана с hist?

Попробуйте получить 3 000 000 точек из смеси двух нормальных групп со средними значениями, разделенными 1, и дисперсией второй группы, вдвое превышающей размер первой.Первая группа должна быть вдвое больше второй.

  pop1 = rnorm (2000000)
pop2 = rnorm (1000000; 1; 2)
комбинированный = c (pop1, pop2)
data2plot = data.frame (data = c (комбинированный, pop1, pop2),
                       label = rep (c ("комбинированный", "pop1", "pop2"), c (3e6, 2e6, 1e6)))
plt = ggplot (data2plot, aes (x = data)) +
  stat_bin (aes (fill = labels), position = "identity", binwidth = 0,25, alpha = 0,5) + theme_bw ()
plt  

Вопрос 9 - a) Что показывает эта гистограмма? - б) Постройте плотности pop1 и pop2 на одних и тех же осях.

Генерация случайных цепочек ДНК

Мы хотим сгенерировать случайную строку ДНК с независимым фоновым мультиномом \ ((p_A, p_C, p_G, p_T) = (0.2,0.3,0.2,0.3) \). Загрузите пакет Biostrings.

  требуется (биостринги)  

Вопрос 10 Покажите, как это сделать с помощью sample ().

Теперь мы хотим сгенерировать в соответствии с цепью Маркова со следующей матрицей перехода:

  trans = matrix (c (0.2, 0.2, 0,19, 0,1, 0,27, 0,34, 0,31, 0,34, 0,39,
0,24, 0,35, 0,36, 0,14, 0,22, 0,15, 0,20), nrow = 4)
dimnames (trans) = list (c («A», «C», «G», «T»), c («A», «C», «G», «T»))
транс  
  ## A C G T
## А 0,20 0,27 0,39 0,14
## C 0,20 0,34 0,24 0,22
## G 0,19 0,31 0,35 0,15
## Т 0,10 0,34 0,36 0,20  

Начните с создания нуклеотида из стационарного распределения \ ((p_A, p_C, p_G, p_T) = (0.18,0.325,0.325,0.18) \). Отсюда генерируйте последующие буквы в соответствии с матрицей переходов цепочки.

Вопрос 11 Сгенерируйте из этого строку размером 50. Поскольку мы будем индексировать матрицу перехода, будет удобно генерировать индексы вместо алфавитов.

Создание двух многомерных нормальных кластеров

Создайте два кластера по 100 000 точек в каждом:

  требуется (МАССА)
Сигма = матрица (c (5,3,3,2), 2,2)
ex1 = mvrnorm (100000, rep (0,2), Sigma)
Сигма = матрица (c (9, -5, -1,5), 2,2)
ex2 = mvrnorm (n = 100000, rep (3, 2), Sigma)  

Вопрос 12 Постройте оба кластера на одной оси вместе с двухмерными контурами их плотностей.Вы захотите использовать geom_point () и geom_de density2d ().

Моделирование Монте-Карло

Мы показываем, как вычислить вероятность простых событий с помощью моделирования.

Предположим, мы бросили два честных кубика. Какова вероятность, что их сумма не меньше 7? Мы подойдем к этому, моделируя множество бросков двух честных игральных костей, а затем вычисляя долю тех испытаний, сумма которых равна не менее 7. Будет удобно написать функцию, которая имитирует испытания и возвращает ИСТИНА, если сумма не менее 7. (мы называем это событием), в противном случае - ЛОЖЬ.

  isEvent = function (numDice, numSides, targetValue, numTrials) {
  применить (матрица (образец (1: numSides, numDice * numTrials, replace = TRUE),
               nrow = numDice), 2, sum)> = targetValue
}  

Теперь, когда у нас есть наша функция, мы готовы выполнять монте-карло. Рекомендуется установить случайное начальное число для воспроизводимости и отладки.

  набор. Семян (0)
# попробуйте 5 испытаний
исходы = isEvent (2, 6, 7, 5)
среднее (исходы)  
  ## [1] 1  

Это далеко от теоретического ответа \ (\ frac {21} {36} = 0.58333 \). Теперь попробуйте с 10 000 попыток:

  набор. Семян (0)
исходы = isEvent (2, 6, 7, 10000)
среднее (исходы)  
  ## [1] 0,5843  

А, намного лучше. Вычисления, необходимые для каждого испытания, были тривиальными, но в целом моделирование Монте-Карло может быть довольно дорогостоящим, поэтому мы покажем, как легко распараллелить вышеприведенное вычисление в R с помощью «параллельного» пакета.

  требуется (параллельно)  

В этом пакете есть немного; мы проиллюстрируем, как использовать pvec () на примере игральных костей.Мы изменим isEvent (), чтобы его можно было использовать с функцией pvec ().

  isEventPar = function (numDice, numSides, targetValue, trialIndices) {
  sapply (1: длина (trialIndices),
         function (x) sum (sample (1: numSides, numDice, replace = TRUE))> = targetValue)
}  

Мы вызываем pvec () с помощью:

  набор. Семян (0)
исходы = pvec (1: 10000, функция (x) isEventPar (2, 6, 7, x))
среднее (исходы)  
  ## [1] 0,5815  

Как и ожидалось, результат тот же, при условии, что мы установили такое же случайное начальное число.

Вопрос 13 Для монеты с вероятностью \ (p \) выпадения орлов ожидаемое количество бросков до того, как мы получим первую голову, равно \ (\ frac {1} {p} \). Проверьте это с помощью моделирования для \ (p = 0,5 \).

Гамма-смесь Пуассонов

Сгенерируйте средние значения распределения Пуассона путем выборки из гамма-распределения:

  лямбда = rgamma (100, форма = 2, масштаб = 3)
образцы = rep (0, 100)
для (я в 1: 100)
  образцы [i] = rpois (1, lambdas [i])  

Вопрос 14 Используя функции goodfit () и rootogram () в пакете vcd, какой дистрибутив, по вашему мнению, лучше всего подходит для гамма-пуассоновской смеси? (Подсказка: остерегайтесь теста Chisquare, когда некоторые числа меньше 5.)

Расчет мощности

Мощность статистического теста - это вероятность того, что тест отклонит нулевую гипотезу, если альтернатива верна. Редко бывает закрытая форма власти, поэтому мы прибегаем к моделированию. Важный вопрос во многих клинических испытаниях - сколько испытуемых (образцов) нам нужно для достижения определенного количества энергии?

Предположим, мы хотим выяснить, сколько выборок необходимо, чтобы различать средние значения двух нормальных распределений, \ (N (1, 0.2 / п) возврат (среднее (абс (статистика)> = qnorm (0,975))) }

Давайте попробуем 3 и 4 образца:

  набор. Семян (0)
compute_power (3, 0,5, 10000)  
  ## [1] 0,6818  
  compute_power (4, 0,5, 10000)  
  ## [1] 0.8091  

Так что, похоже, 4 образца подойдут.

Вопрос 15 Будет ли браться меньше или больше образцов, если стандартные отклонения равны 5 вместо 0,5? Проверьте это с помощью моделирования.

Изучите моделирование с помощью онлайн-курсов и уроков

Что такое моделирование?

Есть много вещей, которые мы не можем изучать напрямую. Если что-то опасно или потенциально вредно, мы часто используем моделирование, чтобы начать наши первые расследования. Моделирование также обходится дешевле, чем трата реальных материалов на гипотезу, поэтому огромная часть обучения, исследования и изучения выполняется с помощью компьютерного моделирования. В реальной жизни тренировки могут быть опасными, но без некоторого опыта невозможно помочь.Например, такие вещи, как моделирование полета, дают пилотам возможность испытать сценарии без опасности неудачи. Другие примеры включают использование информатики для исследования новых материалов или открытия лекарств. Есть много примеров моделирования в самых разных областях. Вы можете узнать все о моделировании, от новейших исследований в области виртуальной реальности до актуальных тематических исследований в практическом использовании. Использование моделирования для изучения реальных систем может дать ответы на постоянные вопросы, так что вы сможете начать изучение основ и отправиться в увлекательное путешествие.

Узнайте о моделировании

EdX.org предлагает курсы в различных областях моделирования, от информатики до сценариев моделирования в определенных областях. Вы можете проходить курсы из дома и в свободное время, но при этом учиться у некоторых из крупнейших мыслителей и организаций в этой области. Вы можете использовать свои навыки и знания, чтобы исследовать карьеру, используя симуляцию, делать открытия и проводить практические занятия. Благодаря вашему опыту мы сможем расширить наше понимание мира и помочь людям в большей безопасности.

Курсы моделирования и сертификаты

Университет Теннесси предлагает вводный курс моделирования для здравоохранения, разработанный, чтобы дать вам обзор того, как информатика может улучшить моделирование и моделирование в рамках сценария здравоохранения и медицины. Моделирование может предоставить реалистичные сценарии для обучающихся в сфере здравоохранения и предоставить более глубокую базу знаний и опыта по мере того, как они становятся поставщиками медицинских услуг. EPFL предлагает курс по симуляции нейробиологии, курс, призванный познакомить вас с новыми способами изучения мозга.Математические модели функций мозга могут помочь нам раскрыть секреты того, что происходит в одном из наших самых неправильно понятых органов. В дополнение к специальным курсам моделирования вы также можете пройти различные курсы программирования, призванные познакомить вас с основными компьютерными программами и математическим моделированием, лежащими в основе наших программ моделирования. Смоделированный мир существует благодаря этим программам.

Будущее компьютерного моделирования

Встраивание реальных сценариев в смоделированную среду может сильно повлиять на то, как мы подходим к потенциально опасным ситуациям и наши методы исследования.Крупномасштабное численное моделирование может помочь нам понять, как ведут себя рынки, в то время как более мелкие сценарии моделирования могут обучить следующее поколение пилотов. Каждый вариант использования - это исследование гениальности человечества. Благодаря своим знаниям и опыту вы можете оказаться в авангарде следующего большого открытия. Пусть возможности курса от edX.org помогут вам начать свой путь.

Физические симуляции в классе физики

Добро пожаловать в Physics Interactives! В этом разделе нашего веб-сайта представлена ​​коллекция интерактивных страниц HTML5, которые позволяют пользователю изучить концепцию физики.Некоторые интерактивы представляют собой симуляции, которые позволяют пользователю манипулировать средой и наблюдать влияние изменений переменных на симуляцию. Другие интерактивные упражнения - это упражнения по развитию навыков, в которых пользователь отрабатывает навык, который имеет решающее значение для изучения некоторых аспектов физики. И все же другие Interactives предоставляют игровую среду, которая требует от пользователя использования концепции физики для решения задачи. Интерактивные материалы предназначены для использования отдельным учеником или учащимся, который пытается глубже понять концепцию, или в классе под руководством учителя как часть урока или домашнего задания.Большинство интерактивных материалов сопровождаются списком действий, в котором предлагаются способы использования интерактивных материалов. Узнайте больше о Physics Interactives.

Интерактивные материалы организованы по темам. Щелкните тему ниже, чтобы просмотреть интерактивные материалы по этой теме.

Темы:

Одномерная кинематика

Сопоставьте анимированное движение со словесным или графическим описанием в интерактивных элементах «Назовите это движение» и «График этого движения». Постройте рампу, по которой будет катиться мяч, чтобы его движение соответствовало заданному графику с помощью Graph и Ramps Interactive.Заработайте значок "Ученый-ракетчик" в двухступенчатом симуляторе ракеты. Совместите Accelerometer Interactive с датчиками ускорения на мобильных устройствах, чтобы измерить ускорение вашего устройства. Узнайте, чем отличаются смещение и расстояние в Vector Walk Interactive.

Посетите 1-D Kinematics Interactives.

Законы движения Ньютона

Исследуйте взаимосвязи, относящиеся к приложенной силе, силе трения, массе и ускорению с Force Interactive.Практикуйте свои навыки построения диаграмм свободного тела с помощью интерактивного приложения «Диаграмма свободного тела». Узнайте о втором законе движения Ньютона с помощью Rocket Sled и Skydiving Interactives. Узнайте, почему вы чувствуете себя невесомым и тяжелым, с помощью Elevator Ride Interactive. Воспользуйтесь симулятором «Машина Этвуда», чтобы изучить роль висящих масс и шкивов при ускорении объектов.

Посетите интерактивные сайты законов Ньютона.

Векторы, снаряды и двумерное движение

Изучите важные правила добавления векторов с помощью Vector Addition Interactive.Практикуйтесь в добавлении векторов, добавляя их компоненты с помощью Name That Vectors Interactive. Будьте умны ... будьте быстры ... и бросьте вызов своим друзьям в игре "Угадай вектор". Используйте симулятор снаряда, чтобы раскрыть некоторые фундаментальные принципы, относящиеся к движению в двух измерениях. Практикуйте свои навыки решения проблем со снарядами, не позволяя Birdman испачкать школьное футбольное поле в наших играх со снарядами Turd the Target и Turd the Target 2. И изучайте извечный вопрос с помощью Monkey and Zookeeper Interactive.

Посетите Векторы, Снаряды и Интерактивные 2D движения.

Силы в двух измерениях

Мы только что открыли этот раздел раздела Physics Interactives в марте 2021 года. У нас большие планы на этот счет. Но пока что Balance It! Эта деятельность должна удовлетворить вашу страсть к объединению векторных компонентов с законами Ньютона.

Посетите Силы в двух измерениях Interactives.

Импульс и столкновения

Проведите исследование Egg Drop и узнайте о факторах, влияющих на силу столкновения.Исследуйте столкновения с интерактивной тележкой и кирпичом. Изучите сохранение импульса с помощью Fish Catch и Exploding Carts Interactives. Изучите принципы столкновения и взрыва, как никогда раньше, с помощью Colliding Carts Interactive.

Посетите Momentum and Collisions Interactives.

Работа и энергия

Исследуйте силу и работайте с интерактивным приложением It's All Uphill Interactive. Узнайте, как скорость влияет на тормозной путь, с помощью интерактивной системы «Тормозной путь». Постройте горки или используйте готовые горки, чтобы изучить физику американских горок с помощью модели американских горок.Практикуйте свое мастерство с гистограммами рабочего времени и энергии с помощью интерактивной диаграммы Chart That Motion. Изучите сохранение механической энергии с помощью нашего симулятора Vibrating Spring.

Посетите Work and Energy Interactives.

Круговое движение и гравитация

Изучите принципы равномерного кругового движения с помощью Circular Motion Interactive. Приложите силу к автомобилю, чтобы мчаться по овальной гоночной трассе; соревнуйтесь с друзьями, чтобы закончить гонку за наименьшее количество ходов с помощью Race Track Interactive.Исследуйте силы, действующие на автомобиль с американскими горками, с помощью интерактивной модели Roller Coaster Model Interactive. Узнайте о переменных, которые влияют на острые ощущения и безопасность езды на американских горках, с помощью интерактивного дизайна Roller Coaster Design. Узнайте о невесомости и тяжести с помощью Elevator Ride Interactive. Изучите законы Кеплера с помощью Orbital Motion Interactive. Запустите Gravitation Interactive и откройте для себя универсальный закон всемирного тяготения. Исследуйте всемирную гравитацию, силу гравитационного поля, значение g и свой вес на других планетах с нашими многими другими интерактивными играми , пришедшими не из этого мира.

Посетите интерактивные материалы по круговому и спутниковому движению.

Баланс и вращение

Установите пару ошибок на вращающейся платформе и вращайте их, пока вы узнаете о взаимосвязи между линейной скоростью и скоростью вращения с помощью нашего моделирования вращательного движения. Создайте объект заданной формы и повесьте его на канцелярской кнопке на пробковой доске в нашем Центре массового моделирования. Поиграйте с грузами, подвешенными на бревне, и откройте для себя правило баланса с помощью нашего симулятора балансира.

Посетите интерактивные статьи о вращении и балансе.

Статическое электричество

Увидеть то, что иначе невозможно, с помощью моделирования поляризации алюминиевой банки. Узнайте о законе, который управляет силой, действующей между заряженными объектами, с помощью интерактивного закона Кулона. Изучите методы зарядки с помощью моделирования зарядки или упражнения для повышения квалификации. Исследуйте сложный набор линий электрического поля, окружающих отдельный заряд или конфигурацию зарядов, с помощью Electric Field Interactive.Используйте взаимодействия зарядов и силы поля, чтобы направить заряженную шайбу к цели в интерактивном режиме «Положи заряд в цель». И исследуйте электрический потенциал вокруг заряженного объекта с помощью нашего интерактивного приложения «Электростатика».

Посетите Static Electricity Interactives.

Электрические схемы

Постройте схему. Добавьте резистор или лампочку и измеритель для измерения падения тока или напряжения. Коснитесь / щелкните аккумулятор или резистор, чтобы изменить его напряжение или сопротивление.Постройте схему с одним резистором и изучите соотношение напряжение-ток-сопротивление. Или постройте последовательную, параллельную или комбинированную схему и исследуйте, как они работают. Изучите практически все, что касается электрических цепей, с помощью DC Circuit Builder Interactive.

Посетите Electric Circuits Interactives.

Магнетизм

Наблюдайте за взаимодействием стержневого магнита и стрелки компаса с помощью нашего симулятора магнитного поля.

Посетите Magnetism Interactives.

Волны и звук

Изучите природу волны и взаимосвязь между волнами и звуком с помощью Simple Wave Simulator. Изучите движение волн на струне и влияние натяжения, плотности и демпфирования на их поведение с помощью Slinky Lab Interactive. Создавайте стоячие волны и исследуйте их закономерности с помощью интерактивного средства создания стоячих волн.

Посетите Waves and Sound Interactives

Свет и цвет

Изучите смешивание цветных источников света с помощью интерактивного средства добавления цветов RGB.Используйте «Рисование с помощью CMY Interactive», чтобы исследовать, как первичные пигменты объединяются для получения определенного цвета. Изучите сложение и вычитание цвета в нашем интерактивном режиме теней. Изучите вычитание цвета с помощью фильтров с помощью интерактивных цветных фильтров. Вы будете поражены результатами освещения сценического света на объектах на сцене с помощью нашей интерактивной программы Stage Lighting Interactive. Практикуйте свое мастерство в анализе интерференционных диаграмм двухточечных источников с помощью Young's Experiment Interactive.

Отражение и зеркала

Изучите зеркальные изображения самолета вместе с «Кто может видеть кого?». Интерактивный.Используйте Optics Bench Interactive для исследования изображений, образованных вогнутыми и выпуклыми зеркалами. Практикуйте свое мастерство

Преломление и линзы

Исследуйте преломление света на границе между двумя средами с помощью Refraction Interactive. Запустите интерактивный принцип наименьшего времени и откройте для себя фундаментальный закон, объясняющий, почему свет преломляется, как это происходит при перемещении между двумя точками на противоположной стороне границы. Используйте Optics Bench Interactive, чтобы исследовать изображения, сформированные сходящимися и расходящимися линзами.

Посетите Refraction and Lenses Interactives.

2 Основы симулятора


Далее: 4. Симулятор класса Up: The Manual (ранее Notes Предыдущая: 3.8 Class InstVar Содержание Индекс

Подразделы
  • 4.Симулятор класса
    • 4.1 Инициализация симулятора
    • 4.2 Планировщики и события
      • 4.2.1 Планировщик списков
      • 4.2.2 планировщик кучи
      • 4.2.3 Планировщик очереди календаря
      • 4.2.4 Планировщик реального времени
      • 4.2.5 Точность таймера планировщика, используемого в нс
    • 4.3 Другие методы

  • 5. Узлы и пересылка пакетов
    • 5.1 Основные сведения об узлах
    • 5.2 Узловые методы: настройка узла
    • 5.3 Интерфейс конфигурации узла
    • 5.4 Классификатор
      • 5.4.1 Классификаторы адресов
      • 5.4.2 Классификаторы многоадресной рассылки
      • 5.4.3 Многопутевый классификатор
      • 5.4.4 Хеш-классификатор
      • 5.4.5 Репликатор
    • 5.5 Модуль маршрутизации и организация классификатора
      • 5.5.1 Модуль маршрутизации
      • 5.5.2 Интерфейс узла
    • 5.6 Краткий обзор команд

  • 6. Ссылки: простые ссылки
    • 6.1 Процедуры экземпляра для ссылок и SimpleLinks
    • 6.2 Разъемы
    • 6.3 Иерархия объектов
    • 6.4 Краткий обзор команд

  • 7. Управление очередью и планирование пакетов
    • 7.1 Класс очереди C ++
      • 7.1.1 Блокировка очереди
      • 7.1.2 Класс PacketQueue
    • 7.2 Пример: Drop Tail
    • 7.3 Различные типы объектов очереди
    • 7.4 Краткий обзор команд
    • 7.5 Очередь / JoBS
      • 7.5.1 Алгоритм JoBS
        • 7.5.1.1 Цель
        • 7.5.1.2 Механизмы
      • 7.5.2 Конфигурация
        • 7.5.2.1 Первоначальная настройка
        • 7.5.2.2 Создание ссылок JoBS
        • 7.5.2.3 Маркировка трафика
      • 7.5.3 Отслеживание
      • 7.5.4 Переменные
        • 7.5.4.1 Объекты JoBS
        • 7.5.4.2 Объекты-маркеры
        • 7.5.4.3 Демаркерные объекты
      • 7.5.5 Краткий обзор команд
        • 7.5.5.1 Объекты JoBS
        • 7.5.5.2 Объекты-маркеры
        • 7.5.5.3 Объекты демаркера

  • 8. Задержки и ссылки
    • 8.1 Класс LinkDelay
    • 8.2 Краткий обзор команд

  • 9. Модуль дифференцированных услуг в нс
    • 9.1 Обзор
    • 9.2 Реализация
      • 9.2.1 КРАСНАЯ очередь в модуле DiffServ
      • 9.2.2 Пограничные и основные маршрутизаторы
      • 9.2.3 Политика
    • 9.3 Конфигурация
    • 9.4 Краткий обзор команд

  • 10. Агенты
    • 10.1 Состояние агента
    • 10.2 Методы агента
    • 10.3 Агенты протокола
    • 10.4 Связь OTcl
      • 10.4.1 Создание агентов и управление ими
      • 10.4.2 Значения по умолчанию
      • 10.4.3 Методы OTcl
    • 10.5 Примеры: Tcp, TCP Sink Agents
      • 10.5.1 Создание агента
      • 10.5.2 Запуск агента
      • 10.5.3 Обработка входных данных на приемнике
      • 10.5.4 Обработка ответов отправителем
      • 10.5.5 Реализация таймеров
    • 10.6 Создание нового агента
      • 10.6.1 Пример: запросчик ping (структура наследования)
      • 10.6.2 Методы recv () и timeout ()
      • 10.6.3 Связывание агента ping с OTcl
      • 10.6.4 Использование агента через OTcl
    • 10.7 Агент API
    • 10.8 Различные объекты агентов
    • 10.9 команд с первого взгляда

  • 11. Таймеры
    • 11.1 C ++ абстрактный базовый класс TimerHandler
      • 11.1.1 Определение нового таймера
      • 11.1.2 Пример: таймер повторной передачи TCP
    • 11.2 OTcl Класс таймера
    • 11.3 Краткий обзор команд

  • 12. Заголовки и форматы пакетов
    • 12.1 Заголовок пакета, зависящего от протокола
      • 12.1.1 Добавление нового типа заголовка пакета
      • 12.1.2 Выборочное включение заголовков пакетов в моделирование
    • 12.2 Классы пакетов
      • 12.2.1 Класс пакета
      • 12.2.2 Класс p_info
      • 12.2.3 Класс hdr_cmn
      • 12.2.4 Класс PacketHeaderManager
    • 12.3 Краткий обзор команд

  • 13. Модель ошибки
    • 13.1 Реализация
    • 13.2 Конфигурация
    • 13.3 Модель ошибок с несколькими состояниями
    • 13.4 команды с первого взгляда

  • 14. Локальные сети
    • 14.1 Конфигурация Tcl
    • 14.2 Компоненты локальной сети
    • 14,3 Класс канала
      • 14.3.1 Состояние канала
      • 14.3.2 Пример: канал и классификатор физического уровня
      • 14.3.3 Класс канала в C ++
    • 14,4 Класс MacClassifier
    • 14,5 Класс MAC
      • 14.5.1 Состояние Mac
      • 14.5.2 Методы Mac
      • 14.5.3 Класс Mac в C ++
      • 14.5.4 MAC на основе CSMA
    • 14,6 LL (канальный уровень) Класс
      • 14.6.1 Класс LL в C ++
      • 14.6.2 Пример: конфигурация канального уровня
    • 14,7 Класс LanRouter
    • 14,8 Прочие компоненты
    • 14.9 LAN и маршрутизация нс
    • 14.10 Краткий обзор команд

  • 15. (Пересмотренная) структура адресации в NS
    • 15.1 Формат адреса по умолчанию
    • 15.2 Иерархический формат адреса
      • 15.2.1 Иерархическая настройка по умолчанию
      • 15.2.2 Определенная иерархическая настройка
    • 15.3 Ошибки при настройке формата адреса
    • 15.4 Краткий обзор команд

  • 16. Мобильная сеть в нс
    • 16.1 Базовая беспроводная модель в нс
      • 16.1.1 Mobilenode: создание беспроводной топологии
      • 16.1.2 Создание перемещений узлов
      • 16.1.3 Сетевые компоненты в мобильном узле
      • 16.1.4 Различные протоколы уровня MAC для мобильных сетей
        • 16.1.4.1 802.11 MAC протокол
        • 16.1.4.2 Протокол TDMA на основе преамбулы
      • 16.1.5 Различные типы агентов маршрутизации в мобильных сетях
        • 16.1.5.1 DSDV
        • 16.1.5.2 DSR
        • 16.1.5.3 ТОРА
        • 16.1.5.4 AODV
        • 16.1.5.5 ПУМА
        • 16.1.5.6 M-DART
      • 16.1.6 Поддержка трассировки
      • 16.1.7 Измененный формат беспроводных трассировок
        • 16.1.7.1 Объяснение нового формата трассировки
      • 16.1.8 Генерация движения узла и соединения трафика для беспроводные сценарии
        • 16.1.8.1 Перемещение MobileNode
        • 16.1.8.2 Создание файлов шаблонов трафика
    • 16.2 Расширения беспроводной модели CMU
      • 16.2.1 Сценарии проводного-беспроводного подключения
      • 16.2.2 MobileIP
    • 16,3 802.11 MAC-протокол
    • 16.4 Списки изменений для слияния кода, разработанного в более ранней версии ns (2.1b5 или новее) в текущую версию (2.1b8)
    • 16.5 Краткий обзор команд

  • 17. Спутниковая сеть в нс
    • 17.1 Обзор спутниковых моделей
      • 17.1.1 Геостационарные спутники
      • 17.1.2 Спутники на низкой околоземной орбите
    • 17.2 Использование дополнительных спутниковых номеров
      • 17.2.1 Узлы и положения узлов
      • 17.2.2 Спутниковая связь
      • 17.2.3 Передача обслуживания
      • 17.2.4 Маршрутизация
      • 17.2.5 Поддержка трассировки
      • 17.2.6 Модели ошибок
      • 17.2.7 Другие варианты конфигурации
      • 17.2.8 поддержка NAM
      • 17.2.9 Интеграция с проводным и беспроводным кодом
      • 17.2.10 Примеры сценариев
    • 17.3 Реализация
      • 17.3.1 Использование связанных списков
      • 17.3.2 Структура узла
      • 17.3.3 Подробный обзор спутниковых каналов
    • 17.4 Краткий обзор команд

  • 18.Модели распространения радиоволн
    • 18.1 Модель свободного пространства
    • 18.2 Модель двухлучевого отражения от земли
    • 18.3 Модель затенения
      • 18.3.1 Задний фон
      • 18.3.2 Использование модели затенения
    • 18,4 Дальность связи
    • 18.5 Краткий обзор команд

  • 19. Энергетическая модель в нс
    • 19.1 Класс C ++ EnergyModel
    • 19.2 Интерфейс OTcl

  • 20. Направленная диффузия
    • 20.1 Что такое направленная диффузия?
    • 20.2 Модель диффузии в нс
    • 20.3 Некоторые проблемы Mac для распространения в нс
    • 20.4 API для использования фильтров в диффузии
    • 20.5 Ping: пример реализации приложения распространения
      • 20.5.1 Приложение Ping, реализованное на C ++
      • 20.5.2 Tcl API для приложения ping
    • 20.6 Изменения, необходимые для добавления приложения yr diffusion к ns
    • 20.7 Наборы тестов для распространения
    • 20.8 команд с первого взгляда

  • 21. XCP: протокол управления явной перегрузкой
    • 21.1 Что такое XCP?
    • 21.2 Реализация XCP в NS
      • 21.2.1 Конечные точки в XCP
      • 21.2.2 Маршрутизатор XCP
      • 21.2.3 Очередь XCP
    • 21.3 Пример сценария XCP
    • 21.4 Тестовые наборы для XCP
    • 21,5 Краткий обзор команд

  • 22. DelayBox: задержка и потеря потока
    • 22.1 Детали реализации
    • 22.2 Пример
    • 22.3 Краткий обзор команд

  • 23. Изменения, внесенные в реализацию IEEE 802.15.4 в NS-2.31
    • 23.1 Отключение радио
    • 23.2 Прочие изменения


Том Хендерсон 2011-11-05
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.