ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ ДЛЯ ДОСЛІДЖЕННЯ ДИНАМІКИ  ПРОЦЕСІВ

О.Й. Вейцбліт; М.С. Коротаєв

doi:10.14308/ite000713

Автор(и)

О.Й. Вейцбліт Херсонський державний університет, м. Херсон
М.С. Коротаєв Херсонський державний університет, м. Херсон

DOI:

https://doi.org/10.14308/ite000713

Ключові слова:

дослідження, процес, модель, динамічна система, біфуркація, діаграма, C# десктоп, Zedgraph

Анотація

З часів Ньютона дослідження динаміки процесів полягає у створенні відповідної математичної моделі та її ретельному вивченні. Проте дослідити більш менш реальну систему неможливо без застосування комп’ютера та інформаційних технологій. Комп'ютерне моделювання складається з двох етапів: (i) моделювання, тобто пошуку опису моделі реальної системи та (ii) розв'язання отриманих модельних рівнянь за допомогою обчислювальних методів. У природничих науках часто не так складно знайти відповідну модель. З іншого боку, найбільш поширеною сферою застосування чисельного моделювання на сьогодні є економіка, завдяки комп’ютерному моделюванню економіка вступила у стадію глибокої трансформації своїх основ. Однак в економіці отримані рівняння легше вирішити, але їх важче знайти. Тому тут доцільно і зручно використовувати комп’ютер на етапі самого моделювання, тобто на етапі пошуку моделі. Настільний С# додаток Model спеціально призначений для підтримки саме процесу моделювання за допомогою комп'ютера. Доцільним і зручним є використання спеціалізованого програмного засобу для чисельних експериментів, що дозволяє отримати модель на предметній мові, без кодів; негайно за тим всі необхідні інструменти дослідження, вже налаштовані під цю модель; легко модифікувати модель в залежності від результатів експериментів. Model був розроблений і постійно вдосконалювався одночасно і в тісному взаємозв'язку з побудовою теорії загальної ринкової моделі відповідно до нової динамічної парадигми економіки, обчислювальні експерименти через Model відіграли велику роль у побудові цієї теорії. В результаті цього реального і жорсткого тестування остання версія моделі вже набула остаточної форми і представлена в цій роботі. Особливо доцільним є використання такого засобу в освітньому процесі, щоб зосередити уважність на дуже непростому предметі – процесі дослідження

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Показники метрики:

##plugins.generic.paperbuzz.loading##

Посилання

1. Арнольд, В.И. (1978). Дополнительные глaвы теории обыкновенныx дифферениaльныx урaвнений, Москва: Наука
2. Биркгоф, Дж. (1999). Динaмичеcкие cиcтемы. Ижевск: Удмуртcкий универcитет
3. Бенькович, Е.С., Колеcов, Ю. Б., & Cениченков, Ю.Б. (2002). Прaктичеcкое моделировaние динaмичеcкиx систем. Петербург: БХВ.
4. Чарльз, Г.Э., & Дэвид, Э. П. (2007). Дифференциальные уравнения и проблема собственных значений: моделирование и вычисление с помощью Mathematica, Maple и MATLAB. (3-е изд.). Москва: Вильямс
5. Дьяконов, В.П. (2009). Mathematica 5/6/7. Полное руководство. Москва: ДМК Пресс.
6. GianItalo, B., & Lorenzo, C.B. (2015). A dynamic marketing model with best reply and inertia. Chaos, Solitons and Fractals, 79, 145-156
7. Нэш, Т.С. (2008). Ускоренный курс для профессионалов. Москва: Диалектика-Вильямс.
8. Schulz, A.W. (2013). Beyond the Hype: The Value of Evolutionary Theorizing in Economics. Philosophy of the social sciences, 43(1), 46-72.
9. Rosser, J. B., Rosser, M. V., A. Matsumoto (Ed.), F. Szidarovszky (Ed.), & T. Asada Smith (Ed.) (2016). Simonian Bounded Rationality and Complex Behavioral Economics. In , Essays in Economic Dynamics (pp. 3–22). Singapore: Springer
10. Puu, T., & Panchuk, A. (2011). Nonlinear economic dynamics. New York: Nova Science Publishers.
11. Federici, D., Gandolfo, G. (2014). Chaos in Economics. Journal of Economics and Development Studies, 1(2), 51-79.
12. Bischi, G.I., & Lamantia, F. (2012). A dynamic model of oligopoly with R&D externalities along networks. Part I. Mathematics and Computers in Simulation, 84, 51-65.

REFERENCES (TRASLATED AND TRANSLITERATED)
1. Arnold, V. (1978). Ordinary differential equations. Moscow: Nauka.
2. Byrkhof, D. (1999). Dynamic systems. Izhevsk: Udmurt university.
3. Benkovych, E.S., Kolesov, Yu.B., & Senychenkov, Yu.B. (2002). Practical modeling of dynamic systems. Petersburg: BHV.
4. Edwards, Ch.H.,& David, E.P. (2007). Differential Equations and Boundary Value Problems: Computing and Modeling. (3rd ed.). Moscow: Vyliams
5. Edwards, Ch.H.,& David, E.P. (2007). Differential Equations and Boundary Value Problems: Computing and Modeling. (3rd ed.). Moscow: Vyliams
6. GianItalo, B., & Lorenzo, C.B. (2015). A dynamic marketing model with best reply and inertia. Chaos, Solitons and Fractals, 79, 145-156
7. Nesh, T.S. (2008). Crash Course for Professionals. Moscow: Dialetkika-Vyliams.
8. Schulz, A.W. (2013). Beyond the Hype: The Value of Evolutionary Theorizing in Economics. Philosophy of the social sciences, 43(1), 46-72.
9. Rosser, J. B., Rosser, M. V., A. Matsumoto (Ed.), F. Szidarovszky (Ed.), & T. Asada Smith (Ed.) (2016). Simonian Bounded Rationality and Complex Behavioral Economics. In , Essays in Economic Dynamics (pp. 3–22). Singapore: Springer
10. Puu, T., & Panchuk, A. (2011). Nonlinear economic dynamics. New York: Nova Science Publishers.
11. Federici, D., Gandolfo, G. (2014). Chaos in Economics. Journal of Economics and Development Studies, 1(2), 51-79.
12. Bischi, G.I., & Lamantia, F. (2012). A dynamic model of oligopoly with R&D externalities along networks. Part I. Mathematics and Computers in Simulation, 84, 51-65.