CC BY
122
ПРОФЕС1ЙНА ОСВ1ТА
УДК 519.876: 371.214
I. М. Ц1ДИЛО, Т. I. КОВАЛЬСЬКИЙ
1М1ТАЦ1ЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЗАСОБАМИ MATLAB У СТРУКТУР1 П1ДГОТОВКИ 1НЖЕНЕРА-ПЕДАГОГА
Висвтлено проблему iмiтацiйного моделювання. Наведено три тдходи iмiтацiйного моделювання: агентне, дискретно-подieве, системна динамжа. Розглянуто популярт системи жта^йного моделювання. Вiдзначено, що найбыьш ефективним при тдготовщ iнженерiв-педагогiв комп'ютерного профтю е використання пакета прикладних програм MATLAB з широким класом предметно орiентованих бiблiотек Toolbox та тструментом вiзуального моделювання Simulink.
Ключовi слова: iмiтацiйне моделювання, парадигма моделювання, пакет прикладних програм MATLAB, тженер-педагог.
И. Н. ЦИДЫЛО, Т. И. КОВАЛЬСКИЙ
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СРЕДСТВАМИ MATLAB В СТРУКТУРЕ ПОДГОТОВКИ ИНЖЕНЕРА-ПЕДАГОГА
Изложена проблема имитационного моделирования. Приведены три подхода имитационного моделирования: агентное, дискретно-событийное, системная динамика. Рассмотрены популярные системы имитационного моделирования. Отмечено, что наиболее эффективным при подготовке инженеров-педагогов компьютерного профиля является использование пакета прикладных программ MATLAB с широким классом предметно-ориентированных библиотек Toolbox и инструментом визуального моделирования Simulink.
Ключевые слова: имитационное моделирование, парадигма моделирования, пакет прикладных программ MATLAB, инженер-педагог.
I. М. TSIDYLO, T. I. KOVALSKY
IMITATION DESIGN BY FACILITIES OF MATLAB IN STRUCTURE PREPARATION OF ENGINEER-TEACHER
The problem of imitation design is expounded in the article. Three approaches of imitational design are brought: agent, discretely-eventful, system dynamics. It is analyzed the popular systems of imitation design. It is marked that the most effective ofpreparation of engineers-teachers of computer profile is the usage of MATLAB package with the wide class of subject-oriented libraries of Toolbox and the instrument of visual design named Simulink.
Keywords: imitation design, design paradigm, application of MATLAB package, engineer-teacher.
Розвиток сучасних KOMn^TepiB дозволяе дуже ефективно використовувати ïx у наукових до^дженнях, виробнищш, техшщ та шших прикладних сферах дiяльностi. За допомогою спещального програмного забезпечення, що симулюе рiзноманiтнi явища та процеси, користувач мае можливють будувати вiртуальнi складш експерименти, до^джуючи незвичайш та неможливi в дшсносп дп. Використання комп'ютерного iмiтацiйного моделювання дае змогу проводити необмежену кшьшсть експерименпв, що повшстю позбавляе ввд затрат на сировину та матерiали. Цим методом тзнання, аналiзу та проектування повиннi володии нинiшнi фаxiвцi котрi вiдповiдальнi за розробку i функцюнальну здатнiсть складних теxнологiчниx процесiв у виробництвi та шших сферах людськоï дiяльностi.
Профеия iнженера-педагога вiдноситься до складноï групи професш, як1 функцiонують одночасно в двох рiзнорiдниx системах: «людина - людина», «людина - техшка» i ïx модифiкацiяx. Ця квалiфiкацiя мае багато спещальностей в рiзниx галузях промислового
виробництва. З урахуванням цього майбутнш iнженер-педагог в галузi комп'ютерних технологш повинен володiти базовими знаннями у сферi сучасних технологiй, вмии передбачити результат технологiчних процесiв та аналiзувати i моделювати !х переби-, використовуючи комп'ютерне iмiтацiйне моделювання.
До^дження питань теори й практики моделювання обгрунтовано в працях вiтчизняних i зарубiжних учених, зокрема Б. А. Глинского, В. М. Глушкова, Б. М. Кедрова, I. Б. Новша, Дж. Форрестера, Дж. Шрайбера, В. А. Штоффа. Значний внесок у розвиток комп'ютерного iмiтацiйного моделювання технолопчних процесiв зробили вченi: В. П. Дьяконов, Р. Н. Кветний, М. О. Корчемний, О. П. Ротштейн, А. Б. Серпенко, I. В. Черних, С. Д. Штовба та iншi науковцi. Сутнiсть iмiтацiйного моделювання, як засобу тдвищення якостi навчання майбутнiх iнженерiв-педагогiв у процесi вивчення комп'ютерних дисциплiн розкрили К. М. Коржова та В. Г. Хоменко. Проте застосування пакету прикладних програм МЛТЬЛБ для iмiтацiйного моделювання у навчально-виховному процесi ВНЗ обгрунтовано недостатньо.
Метою статт е обгрунтування доцшьносп застосування пакету прикладних програм МЛТЬЛБ для iмiтацiйного моделювання у навчально-виховному процес вiтчизняних ВНЗ при тдготовщ iнженерiв-педагогiв комп'ютерного профiлю.
Враховуючи змют основних умiнь iнженера-педагога комп'ютерного профшю, що вказанi в Державному стандарт!, можна стверджувати, що формування умшь iмiтацiйного моделювання е невiд'емною складовою загально квалiфiкацiйноl пiдготовки майбутнього фахiвця. Вiн повинен: формалiзувати та математично описувати прикладш задачi; розробляти та аналiзувати математичнi моделi; використовувати математичш методи дослiдження, застосовувати математичний апарат в процеа розв'язування задач у галузi шформацшно-комп'ютерних технологiй; проектувати комп'ютернi технологи. Так, на основi знань вищо! математики, основ алгориттшзаци, основних конструкцiй мов програмування, правил запису арифметичних та логiчних операцш фахiвець мае вмiти створювати комп'ютерш програми вирiшення типових задач обробки даних, вiдлагоджувати цi програми з використанням iнструментальних засобiв програмування на персональному комп'ютерц на основi знань вищо! математики, основ алгориттшзаци, навичок програмування типових алгоритмiв розробляти алгоритми i програми розв'язання виробничих задач; на основi знань можливостей електронних таблиць i навичок роботи з ними - виконувати обробку та аналiз даних, що мають табличну форму, побудову дiаграм та графив для вирiшення виробничих та навчальних задач; за допомогою сучасних систем управлшня базами даних на пiдставi розроблено! моделi бази даних створювати бази даних з пошуком та обробкою даних [1, с. 28].
Завдяки розширенню та поглибленню науково-педагопчно! пiдготовки iнженера-педагога, залученню в дослвдницьку сферу нових питань, як обумовленi реальними потребами суспiльного розвитку, чiльне мiсце в структурi його тдготовки повиннi займати питання, що пов'язаш з використанням пакета прикладних програм MATLAB. У Державному стандарт! вказано наступний змют умiння: за допомогою пакета MATLAB дослiджувати динамшу систем, як1 описуються iррацiональними рiвняннями, а також динамiку систем, що описуються трансцендентними ршняннями; застосовувати критерш стiйкостi Найквiста для iррацiональних та трансцендентних систем i дослiджувати за допомогою пакета MATLAB як1сть перехвдних процесiв iррацiональних та трансцендентних систем. На нашу думку, цього явно недостатньо, зокрема стосовно використання MATLAB для iмiтацiйного моделювання. В зв'язку з цим розглянемо сутшсть, основш напрямки та перспективи iмiтацiйного моделювання засобами пакету прикладних програм MATLAB.
1миацшне моделювання - це метод дослвдження, при якому дослiджувана система замiнюеться моделлю, з достатньою точшстю описуе реальну систему i з нею проводяться експерименти щодо отримання шформаци про цю систему. Експериментування з моделлю називають iмiтацiею (1миащя - це дослiдження сутi явища, не вдаючись до експериментiв на реальному об'екп) [2].
До iмiтацiйного моделювання вдаються у випадку, коли:
• дорого або неможливо експериментувати на реальному об'ектi;
• неможливо побудувати аналiтичну модель: в системi е час, причиннi зв'язки, наслвдок, нелiнiйностi, стохастичнi (випадковi) змiннi;
• необхiдно зiмiтувати поведшку системи в часi.
Американський вчений Р. Шеннон називае iмiтацiйне моделювання експериментальною й прикладною методологiею, що мае на метi: описати поводження системи; побудувати теорп й гшотези, як1 можуть пояснити спостережуване поводження; використовувати щ теорп для пророкування майбутнього поводження й оцiнки (у рамках обмежень, що накладаються деяким критерiем або сукупнiстю критерпв) рiзних стратегiй, що забезпечують функцiонування дано! системи» [5, с. 245].
У вужчому розумшш iмiтацiйне моделювання - це ввдтворення на електронно-обчислювальнш машинi (ЕОМ) реально! виробничо! чи оргашзацшно! системи. За такого тлумачення термiн <амггащйне моделювання» мае той же сенс, що й «машинна iмiтацiя» або «машинне моделювання»; останш термiни вiдповiдають експериментальному методу вивчення об'екта за допомогою ЕОМ. Щоб застосувати такий метод для до^джень, створюють iмiтацiйну систему, яка мютить у собi iмiтацiйну модель, а також внутршне i зовнiшне математичне забезпечення. До ЕОМ вводяться потрiбнi вхiднi данi i спостерiгаються змши показник1в, котрi у процесi моделювання можуть аналiзуватися й пiддаватися статистичнш обробцi.
Iмiтацiйна модель - це комплексна математична й алгоритмiчна модель дослвджувано! системи. Метод, що базуеться на розробщ та дослiдженнi iмiтацiйних моделей, називаеться машинною iмiтацiею, або iмiтацiйним моделюванням [4, с. 335].
Визначають три тдходи iмiтацiйного моделювання [2]. Вони зображеш на шкалi абстракцiй (рис.1).
Вксйкий рИень «((трицЛ
| иенше деталей кдкрд ^¡иснл СтраТЙПЧНИВ Р1АЕ-Н Ь]
С«редм|й р1кнь •((трмцИ
[середин дета льн1ет ь
т^ишчншй р'есмь]
Ннзъкнн р1асчь ЛЫтрлнцм
[б1411ъшё
м 11Г РГ1 п1цси|,
оператнвиии р1вонь]
Агрегат, ГЛвЬЛЛыИ причинN1 икжИМ 11, ЛИИ.1Н1К.1 лоро гн1;< л'ии», .,,
Лгинтт Л Снспняа 1Ш«Н|[«
ЯФДПТЦЧИН1 . -Н.ШППИЧуГМШ
-АхТИВн] (агрсгпи]
дши0(гнп ОЙ'ЕТТК ■Потаем
ПОШНЧС [»дывьдуальШ -Правилл (нюретнк
нфдспк»|нна ■ЗлИник прошла п'рзен)
ПОВОДИЛИ
(ПЙСИ1Н1 -Пркнй 1 -
тгппнЛ «ечрчкл
П^тпнпп шмми |
аи1р1ни № ДИНЛШКЛ |
нары* ссродобнщи |
- ■ |
Окрек! ой'срп» иШИДКПС!, 'ГК гоч1ч рсзыри, вщстань.
И «ноянояу
В Инииюну нсперерпи!
Рис. 1. Шдходи iмтацшного моделювання на шкалi абстракцш Агентне моделювання е вщносно новим (1990-2000-i роки) напрям в iмiтацiйному моделюваннi, що використовуеться для до^дження децентралiзованих систем, динамша функцiонування яких визначаеться не глобальними правилами i законами (як в шших парадигмах моделювання), а, навпаки, коли цi глобальнi правила i закони е результатом шдив^ально! активностi членiв групи. Мета агентних моделей - отримати уявлення про щ глобальнi правила, загальну поведшку системи, виходячи з припущень про шдивщуальну, конкретну поведiнку И окремих активних об'ектiв i взаемодiю цих об'екпв у системi. Агентом е будь-яка сутшсть, що володiе актившстю, автономною поведiнкою, може приймати ршення вiдповiдно до деякого набору правил, взаемодiяти з оточенням, а також самостшно змiнюватися.
Дискретно-подieве моделювання - це такий тдхвд до моделювання, що пропонуе абстрагуватися вiд безперервно! природи подiй i розглядати тiльки основт поди модельовано! системи: «оч^вання», «обробка замовлення», «рух з вантажем», «розвантаження» та iн. Воно найбiльш розвинене i мае величезну сферу додатшв: вiд логiстики та систем масового обслуговування до транспортних i виробничих систем. Цей вид моделювання найбшьше тдходить для моделювання виробничих процеив. Заснований Дж. Гордоном в 1960-х роках.
Системна динамша - це парадигма моделювання, де для до^джувано! системи будуються графiчнi дiаграми причинних зв'язк1в i глобальних впливiв одних параме^в на iншi в час^ а потiм створена на основi цих дiаграм модель iмiтуеться на комп'ютерг По сутi, такий вид моделювання найкраще допомагае зрозумiти суть того, що ввдбуваеться, та виявляти причинно-наслiдковi зв'язки мiж об'ектами i явищами. За допомогою системно! динамши будують моделi бiзнес-процесiв, розвитку мюта, моделi виробництва, динамiки популяци, екологи та розвитку етдеми. Метод заснований Дж. Форрестером у 1950-х роках.
Сучасний процес моделювання важко реалiзувати без комп'ютерiв або вбудованих контролерiв. Для цього використовуються iнструментальнi програмш засоби та середовища (MathCad, MATLAB, Mathematica, Maple, Derive, VisSim, Genius й iн.), що суттево спрощують моделювання. Сучаснi математичнi пакети можна використовувати i як звичайний калькулятор, i як засоби для спрощення виразiв в процесi розв'язання будь-яких математичних задач, i як генератори графiки або навiть звуку [3, с. 86].
Популярними системами iмiтацiйного моделювання: MathWorks. MATLAB and Simulink for Technical Computing (http://www.mathworks.com); 1М1ТАК (http://imitak.ru); Triad.Net; AnyLogic (http://www.anylogic.com); Aimsun (http://www.aimsun.com), дистрибутор в Роси (http://www.ripas.ru); Arena (http://www.arenasimulation.com); Business Studio (http://www.businessstudio.ru); PTV Vision VISSIM (http://www.ptv-vision.ru); eM-Plant; Powersim (http://www.powersim.com); GPSS; NS-2 (http://isi.edu/nsnam/ns/); Transyt (http://mctrans.ce.ufl.edu/index.htm); Tecnomatix (Plant Simulation); SimuLab (http://www.simulab.ru); Simplex3 (http://www.simplex3.net); Simul8 (http://www.simul8.com/) [2]. Деяк з них передбачають iмiтацiйне моделювання лише конкретних ситуацш, що несе в собi вузьку спецiалiзацiю, тим самим не претендуючи на вивчення пiд час тдготовки iнженера-педагога комп'ютерного профiлю.
У процесi дослiдження систем автоматичного регулювання, обчислювальних математичних задач найбшьш ефективним е використання пакета прикладних програм MATLAB з широким класом предметно-орiентованих бiблiотек (Toolbox) та шструментом вiзуального моделювання Simulink [3, с. 92]. У системi MATLAB також юнують широкi можливосп для програмування. I! бiблiотека C Math (компшятор MATLAB) е об'ектною i мiстить понад 300 процедур обробки даних мовою C. Усередиш пакета можна використовувати як процедури MATLAB, так i стандартнi процедури мови C, що робить цей шструмент наймогутнiшою пiдмогою при розробщ додаткiв (використовуючи компiлятор C Math, можна вбудовувати будь-як процедури MATLAB у готовi додатки).
Серед представлених бiблiотек для вiзуалiзащl моделювання в системi MATLAB визначено: communications toolbox, control system toolbox, excel link, frequency domain system identification toolbox, financial toolbox, fuzzy logic toolbox, higher-order spectral analysis toolbox, image processing toolbox 2, lmi control toolbox, mapping toolbox, ц-analysis and synthesis toolbox, nag® foundation toolbox, neural network toolbox, optimization toolbox, partial differential equation toolbox, qft control design toolbox, robust control toolbox, signal processing toolbox 4, spline toolbox, statistics toolbox, symbolic math toolboxes 2, system identification toolbox, wavelet toolbox, simulink [6, с. 7].
Це ушкальна колекщя реалiзацiй сучасних чисельних методiв комп'ютерно! математики, створених за останш три десятилитя. Лише додану до пакета велику кшьшсть документаци можна розглядати як фундаментальний багатотомний електронний доввдник з математичного забезпечення. Розглянемо коротко призначення кожно! iз перерахованих вище бiблiотек.
Communications toolbox мютить повний набiр можливостей для розробки, аналiзу та тестування моделей цифрових та аналогових систем i пристро!в зв'язку та передання iнформацii. Пакет мiстить бiльше 100 функцш MATLAB i майже 150 блошв SIMULINK для розробки i моделювання таких систем: пристро! радюзв'язку, модеми та пристро! збереження
iнформацiï. Основш властивостi - це кодування та оцифровування; контроль помилок у процеа кодування; модулящя i демодуляцiя; фiльтрацiя при прийомi та передачi; синхронiзацiя, зокрема аналоговi та цифровi системи фазовоï автоприлаштування частоти; колективний доступ; обчислення полiв Галуа; генератори сигналiв; функцiï ан^зу та побудови графiкiв.
Control system toolbox - колекцiя алгоритмiв MATLAB для моделювання, аналiзу та проектування систем автоматичного управлiння. Функцiï пакета включають найбiльш традицiйнi методи передаточних функцш i сучаснi методи простору стану, можливють моделювання i аналiзу як неперервних, так i дискретних систем. Частотний i часовий ввдзив, дiаграми розташування нулiв/полюсiв можуть бути швидко обчисленi та виведенi на екран. Основнi властивостт: моделювання, аналiз та проектування. Моделювання: неперервнi та дискретш системи; формати моделей: передаточш функцiï, простiр стану, нулi/полюси; побудова лшйних моделей систем; перетворення моделей в рiзноманiтнi формати. Аналiз: повний набiр засобiв для аналiзу М1МО систем; часовi характеристики: передаточна i перехiдна функцiï, реакцiя на випадковий вплив; частотнi характеристики: дiаграми Боде, Ншолса, Найквiста та iн. Проектування: розробка зворотшх зв'язк1в; проектування LQR/LQE регуляторiв; характеристики моделей: керованiсть, спостережливють, зниження порядку моделей; пiдтримка систем i3 запiзнюванням.
Excel link поеднуе обчислювальнi та rрафiчнi можливосп MATLAB i3 можливостями електронно1' таблицi Microsoft Excel. Основт властивосп: «живий» зв'язок MATLAB - Excel; двостороннш обмш даними; перегляд, редагування та обробка даних MATLAB в Excel; аналiз даних Excel в MATLAB; виконання функцiй MATLAB прямо з Excel; тдготовка Excel-додаткiв.
Frequency domain system identification toolbox - це спецiалiзованi засоби для вдентифшаци лiнiйних динамiчних систем за 1'х часового та частотного ввдзиву. Частотнi методи направлен на iдентифiкацiю неперервних систем, що е додатком до бшьш традицшно1' дискретно1' методики. Методи пакета можуть бути застосоваш до таких задач, як моделювання електричних, механiчних та акустичних систем. Основнi властивостi: перюдичш збурення, тк-фактор, оптимальний спектр, псевдовипадковi та дискретнi двiйковi послщовносп; розрахунок iнтервалiв амплiтуди/фази та нулiв/полюсiв; iдентифiкацiя неперервних i дискретних систем з неввдомим запiзнюванням; дiаrностика модел^ включаючи моделювання та обчислення неув'язок; перетворення моделей в формат system identification toolbox i назад.
Financial toolbox е основою для виршення в MATLAB багатьох фшансових задач - ввд простих обчислень до повномасштабних розподшених додатшв. Може бути використаний для розрахунку ввдсоткових ставок i прибутку, аналiзу довiльних доходiв i депозитiв, оптимiзацiï портфелю швестицш. Основнi властивостi: обробка даних; дисперсний аналiз ефективностi портфелюя iнвестицiй; аналiз часових рядiв; розрахунок прибутковостi цшних паперiв i оцiнка курсiв; статистичний аналiз; аналiз чутливостi ринку; калькуляция щорiчноrо доходу та розрахунок грошових потокiв; методи нарахування зносу та амортизацшних витрат.
Fuzzy logic toolbox володiе простим i добре продуманим iнтерфейсом, що дозволяе легко проектувати та дiаrностувати нечiткi моделi. Вш забезпечуе пiдтримку сучасних методiв нечггко1" кластеризацiï та адаптивних нечiтких нейронних мереж. Графiчнi засоби пакета дозволяють штерактивно вiдслiдковувати особливостi поведiнки системи. Основш властивостi: визначення змiнних, неч^ких правил i функцiй належностi; штерактивний перегляд нечiткоrо лоriчноrо висновку; сучасш методи: адаптивний нечiткий висновок з використанням нейронних мереж, нечика кластеризация; iнтерактивне динамiчне моделювання в SIMULINK; генеращя переносимого С-коду за допомогою Real-Time Workshop.
Higher-order spectral analysis toolbox мютить спещальш алгоритми для аналiзу сиrналiв з використанням моменпв вищого порядку. Пакет надае можливосп для аналiзу негаусових сиrналiв, осшльки мiстить алгоритми, напевне, найбiльш передових методiв для аналiзу та обробки сиrналiв. Основнi властивостi: оцiнка спега^в високого порядку; традицiйний або параметричний пiдхiд; вiдновлення амплiтуди та фази; адаптивне лiнiйне прогнозування; вiдновлення гармонщ оцiнка запiзнювання; блокова обробка сигналiв.
Image processing toolbox 2 надае широкий спектр засобiв для цифрово1' обробки та аналiзу зображень, звшьняе вiд довготривалих операцiй кодування i налаштування алrоритмiв. Основнi властивостi: ввдновлення i визначення деталей зображень; робота з виокремленою дшянкою
зображення; аналiз зображення; лшшна фiльтрацiя; перетворення зображень; rеометричнi перетворення; збшьшення контрастностi важливих деталей; бшарш перетворення; обробка зображень i статистика; колiрнi перетворення; змiна палiтри; перетворення титв зображень.
LMI control toolbox забезпечуе iнтеrроване середовище для постановки та виршення задач лiнiйноrо програмування практично в будь-якш сферi дiяльностi, де такi задачi виникають. Призначений передуем для проектування систем управлшня. Основнi властивостi: вирiшення задач лшшного програмування: задачi сумiсностi обмежень, мiнiмiзацiя лiнiйних цiлей при наявностi лшйних обмежень, мiнiмiзацiя власних значень; дослвдження задач лiнiйноrо програмування; rрафiчний редактор задач лшшного програмування; задання обмежень в символьному виглядц баrатокритерiйне проектування регуляторiв; перевiрка стiйкостi: квадратична стшшсть лiнiйних систем, стiйкiсть за Ляпуновим, перевiрка критерiя Попова для нелшшних систем.
Mapping toolbox - це rрафiчний i командний iнтерфейс для аналiзу rеоrрафiчних даних, вiдображення карт i доступу до зовшшшх джерел даних з rеоrрафiï. Пакет придатний для роботи з багатьма широко ввдомими атласами. Основнi властивосп: вiзуалiзацiя, обробка та аналiз rрафiчних i наукових даних; бшьше 60 проекцш карт (прямi та iнверснi); проектування i вщображення векторних, матричних i складених карт; rрафiчний iнтерфейс для побудови та обробки карт i даних; глобальш та репональш Атласи даних i поеднання з державними даними високого розширення; функци геостатистики та нав^аци; трьохмiрне представления карт iз вбудованими засобами пiдсвiтки та затемнення; конвертери для популярних формапв rеоrрафiчних даних: DCW, TIGER, ETOPO5.
Model Predictive Control Toolbox е повним набором засобiв для реалiзацiï стратеги предиктивного управлiння - управлшня складними багатоканальними процесами за наявносп обмежень на змiннi стану та управлшня. Методи предиктивного управлшня використовуються в хiмiчнiй промисловосп. Основнi властивосп: моделювання, вдентиф^щя i дiаrностика; тдтримка MISO, MIMO, перехiдних характеристик, моделей простору стану; системний аналiз; конвертування моделей у рiзноманiтнi форми представлення (простiр стану, передаточнi функци).
ц-analysis and synthesis toolbox мiстить функци для проектування стшких систем управлшня. Пакет використовуе опташзацш в рiвномiрнiй нормi та сингулярний параметр ß . Основнi властивосп: проектування оптимальних у рiвномiрнiй та iнтеrральнiй нормах регуляторiв; оцiнка дiйсноrо та комплексного сингулярного параметра ß ; D-K ггерацд для наближеного ß -синтезу; графiчний iнтерфейс для аналiзу ввдзиву замкнутого контуру; засоби пониження порядку моделц безпосередне зв'язування окремих блоков великих систем.
NAG® foundation toolbox мютить бiльше 240 функцiй, що охоплюють багато галузей науки та техшки, включаючи оптимiзацiю i статистику. Функци представлен у виrлядi об'ектних код1в i вiдповiдних M-файлiв для ix виклику. Основнi властивостi: коренi баrаточленiв i модифiкований метод Лагерра; обчислення суми ряду: дискретне та ермиово дискретне перетворення Фур'е; ОДУ: методи Адамса та Рунге-Кутта; рiвняння в окремих пох1дних; iнтерполяцiя; обчислення власних значень i векторiв, сингулярних чисел, тдтримка комплексних i дшсних матриць; апроксимацiя кривих i поверхонь: полшоми, кубiчнi сплайни, полiноми Чебишева; мiнiмiзацiя i максимiзацiя функцiй: лшшне та квадратичне програмування, екстремуми функцш багатьох змшних; матрична факторизацiя; ршення систем лiнiйниx рiвнянь; лiнiйнi р1вняння (LAPACK); статистичнi розрахунки, включаючи дискриптивну статистику, розподiления iмовiрностей; кореляцiйний i регресшний аналiз: лiнiйнi, баrатомiрнi та узагальнеш лiнiйнi моделi; баrатомiрнi методи: головних компонент, ортогональш обертання; генеращя випадкових чисел: нормальний розподiл, розподш Пуассона, Вейбула, Кошi; непараметричнi статистики: Фрвдмана, Крускала-Уоллiса, Манна-Уiтнi; часовi ряди: одномiрнi та баrатомiрнi; апроксимацiя спещальних функцiй: iнтеrральна експонента, гамма-функщя, функцiя Бесселя i Ганкеля.
Neural network toolbox пакет забезпечуе всебiчну тдтримку проектування, навчання i моделювання багатьох ввдомих мережевих парадигм - ввд базових моделей персептрона до найбшьш сучасних асоцiативниx i самооргашзуючих мереж. Основнi властивостi: керованi мережевi парадигми: персептрон, лiнiйнi, зворотнього розповсюдження, Левенберга,
радiальний базис, Елмана, Хопфшда та самонавчаюче квантувания векторiв; некероваш мереж1: Хебб, Кохан, конкурентнi, карти ознак i самоорганiзучi карти; конкурентш, rраничнi, лiнiйнi та сиrмоïднi передаточш функци; необмежена кiлькiсть елементiв i взаемозв'язшв; динамiчне моделювання за допомогою SIMULINK; генеращя переносного С-коду за допомогою Workshop.
Optimization toolbox включае програми методiв мiнiмiзацiï та максимiзацiï лiнiйниx i нелiнiйниx функцiй. Щ програми можуть бути використанi для виршення складних задач оптимiзацiï вартосп, надiйностi та якостi для рiзноманiтниx додаткiв. Основнi властивостi: безумовна оптимiзацiя нелiнiйниx функцiй; метод найменших квадрапв i нелiнiйна iнтерполяцiя; рiшения нелшшних рiвнянь; лiнiйне програмування; квадратичне програмування; умовна мiнiмiзацiя нелiнiйниx функцiй; метод мшмакса; баrатокритерiальна оптимiзацiя.
Partial differential equation toolbox мютить засоби для дослщження i розв'язку нестацiонарниx диференщальних рiвиянь другого порядку в довшьних поxiдниx. Основнi властивостi: iнтерфейс для обробки PDE другого порядку, автоматичний i адаптивний вибiр сiтки; задання граничних умов: Дiрixле, Неймана та зтшат; гнучка постановка задачi з використанням синтаксису MATLAB; автоматичне иткове розбиття i вибiр величини кшцевих елементiв; нелiнiйнi та адаптивнi розраxунковi схеми; можливiсть вiзуалiзацiï полiв рiзниx параметрiв i функцiй, демонстрацiя i ашмацшш ефекти.
QFT control design toolbox мютить функци для створення робастних систем iз зворотнiм зв'язком. QFT (теорiя зворотнix зв'язк1в) - це iнженерний метод, що використовуе частотне представлення моделей для задоволення рiзноманiтниx потреб до якост за наявносп невизначених характеристик в об'екта. Основш властивосп: оцшка частотних меж невизначеносп, що властива зворотньому зв'язку; функцй' для визначення впливу введення рiзниx блошв у модель (мультиплексорiв, суматорiв, петель зворотнього зв'язку) за наявносп невизначеностi; пiдтримка моделювання аналогових i цифрових контурiв зворотнього зв'язку; ршення невизначеностi в параметрах об'екта з використанням параметричних i непараметричних моделей або комбiнацiï цих титв моделей.
Robust control toolbox включае засоби для проетування та аналiзу багатопараметричних систем управлiния, стiйкiсть яких мае важливе значення. Серед них можуть бути системи з модельними помилками, динамша яких ведома не повнютю або параметри яких можуть змшюватись в xодi моделювання. Основш властивосп: синтез RQG регуляторiв на основi мiнiмiзацiï рiвномiрноï i iнтеrральноï норми; багатопараметричний частотний вiдrук; побудова моделей простору стану; перетворення моделей на основi сингулярних чисел; пониження порядку моделц спектральна факторизацiя.
Signal processing toolbox 4 забезпечуе можливосп зi створення програм обробки сигналiв для сучасних наукових i техшчних додатшв. У пакетi використовуеться рiзноманiтна теxнiка фiльтрацiï i найновiшi алгоритми спектрального аналiзу. Основнi властивостi: моделювання сигналiв i лiнiйниx систем; проектування, аналiз i реалiзацiя цифрових i аналогових фiльтрiв; швидке перетворення Фур'е, дискретне косинусне та iншi перетворення; оцшка спектрш i статистична обробка сигналiв; параметрична обробка часових рядiв; rенерацiя сиrналiв рiзноï форми; вшонне вiдображения.
Spline toolbox е вдеальним середовищем для вивчення сплайнiв i роботи з ними. Сплайни - це глади кусково-полiномiальнi функцй, що використовуються для представлення функцш на великих штервалах, де апроксимащя единим полшомом неможлива. Використовуються для представлення довшьних функцш у задачах: опис масивiв експериментальних даних; апроксимащя функщями; ршення функцiональниx рiвиянь. Основнi властивосп: представлення у ß-формi та фрагментнш формi; iнтерполяцiя, апроксимацiя i перетворення сплайшв у ß-формi в фрагмента представлення; iнтерполяцiя кубiчними сплайнами та згладжування; операци над сплайнами: обчислення похвдно].', iнтеrралу та вiдображения; утилии: обробка вузлiв, ïx оптимальне розташування.
Statistics toolbox пропонуе широкий спектр шструменпв для статистичних обчислень. Основш властивосп: дескриптивна статистика; розподшення iмовiрностей; оцiнка параметрiв i апроксимацiя; перевiрка riпотез; множинна реrресiя; iнтерактивна покрокова регреия; моделювання Монте-Карло; апроксимацiя на штервалах; статистичне управлшня процесами;
планування експерименту; моделювання поверхш вiдзиву; апроксимацiя нелiнiйноï моделi; аналiз головних компонент; статистичнi графiки; графiчний iнтерфейс користувача.
Symbolic math toolboxes 2 дозволяе користуватись символьною математикою i обчисленнями з плаваючою точкою в MATLAB. Основш властивостi: обчислення; перетворення; лiнiйна алгебра.
System identification toolbox мютить iнструменти для створення математичних моделей динамiчних систем на основi спостережуваних вхiдних/вихiдних даних. Основш властивостг попередня обробка даних, включаючи попередню фiльтрацiю, видалення трендiв i змщень; вибiр дiапазону даних для аналiзу; методи авторегресiï; аналiз ввдзиву в часовiй i частотнiй сферах; ввдображення нулiв i полюсiв передаточноï функцiï системи; аналiз неув'язок при тестуванш моделi.
Wavelet toolbox - це повний набiр програм для до^дження багатомiрних нестацiонарних явищ. Корисний для таких додаткш, як обробка мови та аудiосигналiв, телекомунiкацiï, геофiзики, фiнансiв та медицини. Основнi властивостг перетворення багатомiрних неперервних сигналiв; дискретне перетворення сигналш; декомпозицiя та анатз сигналiв i зображень; вибiр базисних функцш, включаючи корекцiю граничних ефекпв; пакетна обробка сигналiв i зображень; оптимальне стиснення сигналiв; встановлення жорстких i нежорстких порогiв.
Simulink е штерактивним середовищем для моделювання та аналiзу широкого класу динамiчних систем. Можливють конструювання моделей iз стандартних блоков за допомогою технологiï «drag-and-drop». Основш засоби для моделювання та аналiзу: обширна бiблiотека блоков для створення лшшних i нелiнiйних, дискретних i неперервних, пбридних, SISO i MIMO моделей; iерархiчна структура моделей з необмеженою вкладешстю; скалярнi i векторш зв'язки; засiб для створення користувацьких блоков i бiблiотек; штерактивне моделювання iз «живим» вiдображенням на екранц сiм методiв iнтегрування з фшсованим i змiнним кроком; лшеаризащя; моделювання Монте-Карло; визначення точок рiвноваги; рiзноманiтнi способи виводу на екран i бiблiотека вхiдних сигналiв.
Сьогодш пакет прикладних програм MATLAB широко використовуеться в техшщ, науцi та освт, але все ж таки вiн бiльше пiдходить для аналiзу даних та органiзацiï обчислень, шж для суто математичних викладень. Завдяки йому е можливiсть розробки та комп'ютерно1' реалiзацiï математичних моделей i до^дження за 1'х допомогою натурних установок i технологiчних процесiв при рiзних режимах 1'х роботи.
Таким чином, iмiтацiйне моделювання за допомогою пакета прикладних програм MATLAB не замiнюе i не виключае методолопю математичного моделювання, а лише доповнюе ïï завдяки своему iнструментарiю, що ввдповвдно дозволяе вiзуалiзувати рiзноманiтнi складш процеси.
Виникае потреба оновлення галузевого стандарту включення до перелiку виробничих функцш, типових задач дiяльностi та умшь, якими повинен володiти iнженер-педагог комп'ютерного профiлю, вiдповiдних типовоï задачi дiяльностi та змiсту умiнь щодо застосування пакета прикладних програм MATLAB з метою iмiтацiйного моделювання установок, технолопчних процесiв i систем шдтримки прийняття рiшень в рiзних галузях. Фахiвець, що озброений пакетом прикладних програм MATLAB, здатний значно розширити сво! можливостi та пiдсилити здатшсть до збору, обробки, зберiгання, переробки, збереження, передачi та представлення шформацп.
Розробка навчально-методичних матерiалiв щодо використання MATLAB для практичноï реалiзацiï майбутшм iнженером-педагогом комп'ютерного профiлю iмiтацiйних моделей рiзноманiтних додаткiв становить перспективу наших подальших дослiджень.
Л1ТЕРАТУРА
1. Галузевий стандарт вищох освiти. Професiйне навчання. Комп'ютернi технологiï в управлiннi та навчант. Стандарти освiти. Освiтньо-квалiфiкацiйна характеристика бакалавра / Коваленко О. Е., Лобунець В. I., Тарасюк А. П., Ашеров А. Т., Гусев В. I., Рогозш I. В., Хоменко В. Г. - К., 2000. - 34 с.
2. 1мггацшне моделювання [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://znaimo.com.ua.
3. Кветний Р. Н. Комп'терне моделювання систем та процеЫв: методи обчислень. Ч.1: навч. поибник / Кветний Р. Н., Богач I. В., Бойко О. Р., Софина О. Ю., Шушура О. М. [Електронний ресурс]. -Режим доступу: posibnyky/171..htm.
4. Хоменко В. Г. Теоретичне обгрунтування пiдготовки майбутнiх iнженерiв-педагогiв до використання комп'ютерного iмiтацiйного моделювання як засобу навчання з програмування / Хоменко В. Г., Коржова К. М. // Збiрник наукових праць «Проблеми шженерно-педагопчного освiти». Х.: Укр. 1нж.-пед. академiя, 2007. - С. 333 - 339.
5. Шенон Р. Имитационное моделирование систем. искусство и наука / Р.Шенон. - М.: Мир, 1978. -420 с.
6. MATLAB: Simulink & Toolboxes / Корпорация Софт Лайн. М.: Softline, 1997. - 61 p. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://softline.ru.
УДК 371.8
I. Д. ЯРОЩУК
КОМУН1КАТИВНА КОМПЕТЕНТШСТЬ ЯК ВАЖЛИВИЙ КОМПОНЕНТ ПРОФЕС1ЙНО1 ПОДГОТОВКИ МАЙБУТНЬОГО ЕКОНОМ1СТА
Обгрунтовано Heo6xidHicmb формування комуткативноi KOMnemeHmHocmi як важливого компонента тдготовки майбутнього фахiвця економiчного профтю. Проаналiзовано сучасний стан тдготовки майбутнього економiста у ВНЗ. Визначено суть i складовi комунiкативноi комnетентностi. З'ясовано суть поняття «комуткативна компетенттсть майбутнього економiста».
Ключовi слова: тдготовка майбутнього економiста, комуткативна компетенттсть, комуткативна компетенттсть майбутнього економкта.
И. Д. ЯРОЩУК
КОММУНИКАТИВНАЯ КОМПЕТЕНТНОСТЬ КАК ВАЖНЫЙ КОМПОНЕНТ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ БУДУЩИХ ЭКОНОМИСТОВ
Обоснована необходимость формирования коммуникативной компетентности как важного компонента подготовки будущего специалиста экономического профиля. Проанализировано современное состояние подготовки будущего экономиста в вузе. Определена суть и составляющие коммуникативной компетентности. Выяснено суть понятия «коммуникативная компетентность будущего экономиста».
Ключевые слова: подготовка будущого экономиста, коммуникативная компетентность, коммуникативная компетентность будущего экономиста.
I. D. YAROSHCHUK
COMMUNICATIVE COMPETENCE AS AN IMPORTANT COMPONENT OF PREPARATION OF FUTURE ECONOMIST
The necessity of development of communicative competence as an important component of the training of future specialists in the sphere of economy is proved. The present state of preparation of the future economics in high school is shown. The essence and components of communicative competence are analysed. The essence of the concept of communicative competence of an economist is defined.
Keywords: training of future economist, communicative competence, communicative competence of an economist.
Мета реоргашзаци сучасно! системи економiчноl освии полягае у необхвдносп встановлення зв'язку ринку освишх послуг та ринку професш, оновленш пiдходiв до тдготовки фахiвця для його затребуваност та спроможносп ефективно виконувати завдання в нових економiчних умовах, посиленш уваги до оволодшня студентами практичними умшнями та навичками майбутньо! професшно! дiяльностi.
Сучасна тдготовка майбутшх економюпв е фахово-спрямованою. Така ситуащя зумовлена: станом ринково! економiки Украши та потребою держави у квалiфiкованих кадрах, як б володши знаниями та навичками рацюнального залучення i використання матерiальних, людських i фiнансових ресурсiв на нацiональному, репональному чи локальному рiвиях; пiдвищениям рiвня конкурентоспроможностi вiтчизияноi продукцii; створенням розвинутого, цивiлiзованого ринку, що включае сферу виробництва та товарообмiну; визначенням цшьових орiентирiв, як1 стануть вирiшальними для устшного подолання кризових ситуацiй.
