📄Работа №191064

Тема: ПРИМЕНЕНИЕ КЛЕТОЧНО-АВТОМАТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИФФУЗИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

📝
Тип работы Дипломные работы, ВКР
📚
Предмет физика
📄
Объем: 37 листов
📅
Год: 2020
👁️
Просмотров: 46
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание

Реферат
ВВЕДЕНИЕ 3
Основные определения и обозначения 5
Анализ методов моделирования физических процессов 7
Аналитический метод 7
Численные методы 11
Моделирование физических процессов с помощью КА 13
Игра «Жизнь» 16
Краткое описание Игры «Жизнь» 16
Программная реализация игры «Жизнь» 17
Экспериментальные результаты 18
КА модели диффузии 20
Наивная диффузия 20
КА-диффузии с окрестностью Марголуса 21
Экспериментальное исследование процесса диффузии при помощи клеточных автоматов 24
Расчет концентрации 25
Отруктура программы расчета концентрации 25
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 29

📖 Введение

Математическое моделирование является универсальным инструментом для исследования сложных технических систем. Основной его целью является получение, обработка, представление и использование информации об объектах, которые взаимодействуют между собой и внешней средой. Моделирование широко используется в различных сферах человеческой деятельности, особенно в сферах проектирования и управления, где особенными являются процессы принятия эффективных решений на основе получаемой информации
При математическом моделировании физических процессов или явлений иногда возникает такая ситуация, когда рассматриваемую задачу нельзя решить аналитически, а расчет ее при помощи некоторых численных методов приводит к возникновению разного вида неустойчивостей. Таким образом, возникают два варианта решения сложившейся ситуации: совершенствование существующих методов или создание новых.
В процессе моделирования физических явлений при помощи совокупности дифференциальных уравнений происходит замена физической реальности, часто носящей дискретный характер (молекулы в газодинамике, элементарные заряды в электричестве и т.д.) непрерывной моделью. При переходе к численным методам пространство и время в этой непрерывной модели делаются вновь дискретными, а после реализации их в компьютере все величины рассматриваются с ограниченной скоростью.
Отсюда напрашивается вывод о том, что целесообразно сразу строить дискретные модели. Одним из классов таких моделей являются клеточные автоматы (КА).
О роли клеточных автоматов в процессе математического моделирования физических процессов известно давно. Особенно они с успехом применяются в области моделирования пространственно-распределенных процессов, таких как диффузия, теплоперенос, потоки жидкостей и т.д. .
Классический способ моделирования диффузии - с помощью дифференциального уравнения параболического типа. Поэтому можно сказать, что клеточно-автоматной модели диффузии соответствует определённое параболическое дифференциальное уравнение. Коэффициент диффузии, присутствующий в этом уравнении, принято называть инвариантом соответствующего клеточного автомата. При некоторых условиях уравнения Максвелла тоже поражадают уравнения параболического типа отностельно вектор - потенциала или вектора напряжённости электрического поля. А именно, когда токами смещения можно пренебречь. Возникает идея применить клеточные автоматы для решения подобной задачи.
Таким образом, целью работы является исследование возможности применения клеточно-автоматных моделей диффузии для решения радиофизических задач.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
обзор клеточно-автоматных моделей диффузии;
выбор инструмента моделирования процесса диффузии;
проведение компьютерных экспериментов при помощи выбранного инструмента;
установление связи между параметрами КА и коэффициентами дифференциального уравнения.
Выпускная квалификационная работа состоит из следующих разделов. Во введении рассматриваются некоторые виды математического моделирования и соответственно их преимущества и недостатки в решении дифференциальных уравнений, с помощью которых моделируются физические процессы. В первой главе введены основные определения и обозначения КА, используемые в работе. Во второй главе рассматриваются методы решения дифференциальных уравнений, такие как аналитический и численный методы. Также производится анализ клеточного автомата, как инструмента моделирования реальных физических процессов. В третьей главе описывается принцип работы двумерного клеточного автомата, на примере игры «Жизнь». В четвертой главе приводится обзор существующих КА-моделей диффузии. В пятой главе проведены эксперименты над реализацией клеточно-автоматной модели диффузии с окрестностью Марголуса.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании

✅ Заключение

В результате выполнения работы решены следующие задачи
проведен обзор клеточно-автоматных моделей диффузии;
выбран инструмент моделирования КА процесса диффузии;
проведен эксперимент с выбранным инструментом.
Экспериментальная часть работы не завершена, поскольку не установлена возможность или невозможность примерения клеточно-автоматной модели диффузии с окрестностью Марголуса для решения радиофизических задач.
В перспективе планируем довыполнить поставленную цель бакалаврской работы, тем самым начать проводить исследования не только для процесса диффузии, но и для радиофизических задач, к примеру, о стационарных электрических полях.

Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ

📕 Список литературы

Лекция Математическое моделирование. Форма и принципы представления
математических моделей [Электронный ресурс]. Режим доступа:
https://www.intuit.ru/studies/courses/2260/156/lecture/27233, свободный (дата обращения 2.02.2019)
Малинецкий Г.Г., Степанцов М.Е., Клеточные автоматы для расчета некоторых газодинамических процессов // Ж вычисл. матем. и матем. физ., 36:5 (1996), 137-145; Comput. Math. Math. Phys., 36:5 (1996), 669-675
Shalyapina N.A., Gromov M.L. «Life» in Tensor Implementing Cellular Automata on Graphics Adapters. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 31, issue 3, 2019. pp. 217-228. DOI: 10.15514/ISPRAS-2019-31(3)-17
Мамзин Е.А., Высокопроизводительные клеточные автоматы с реконфигурируемым шаблоном и их применение для моделирования неоднородных динамических систем//Диссертация, 2019. - 153 р.
Демидович Б.П. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения / Б.П. Демидович, И.А. Марон, Э.З. Шувалова. - М.: Наука, 1967. -С 151-156
Численные методы интегрирования и решения дифференциальных уравнений
[Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://genius.pstu.ru/file.php/1/pupils_works/Novoposelenskikh.pdf, свободный (дата обращения 2.02.2019)
von Neumann J. Theory of Self-reproducing Automata // University of Illinois Press, 1966. - 403 pp
Gardner M. The fantastic combinations of John Conway's new solitaire game "life" // Scientific American, 1970. - vol. 223. - no 4. - pp. 120-123.
Б.С.Бокшейн. Атомы блуждают по кристаллу. С. 9-11
Toffolli T., Margolus N. Cellular Automata Machines // USA: MIT Press, 1987.- 279 p.
Medvedev Yu Multi-particle Cellular-Automata Models for Diffusion Simulation, 2019
Малинецкий Г.Г., Степанцов М.Е., Моделирование диффузионных процессов с помощью клеточных автоматов с окрестностью Марголуса // Ж вычисл. матем. и матем. физ., 1998. - Т. 38. - No 6. - С. 1017-1020.
Программа и текст о моделировании процесса диффузии с окрестностью Марголуса
[Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.kubsu.ru/public-portfolio/17181
программа, свободный (дата обращения:27.02.2020).
Бандман, О.Л. Клеточно-автоматные модели пространственной динамики / О.Л. Бандман // Системная информатика, 2006. С. 59 - 113.
Сабельфельд К.К., Киреева А.Е. Параллельная реализация стохастической клеточноавтоматной модели рекомбинации электронов и дырок в 2D и 3D неоднородных полупроводниках // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2017. Т. 6, № 1. С. 87-103. DOI: 10.14529/cmse170106
Диффузия [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://dkhramov.dp.Ua/Sci.Diffusion#.XvCtl2gza00, свободный (дата обращения 22.05.2020)
Приседский В.В., Лебедев К.А. Компьютерное моделирование процесса диффузии
[Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://masters.donntu.org/2005/feht/lebedev/library/art_Model_diffusion_Donetsk.pdf, свободный (дата обращения 22.05.2020)

🖼 Скриншоты

🛒 Оформить заказ

Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ