Программный комплекс стохастического моделирования одношаговых процессов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Нашим коллективом разработана методика согласованного (зависящего от структуры системы) введения стохастики в детерминистические модели. На данном этапе методикаограничена классом одношаговых процессов. Для оптимизации работы по созданию моделей следует автоматизировать как можно больше рутинных операций. В данном случае процесс составления уравнений модели можно алгоритмизировать и реализовать в системе компьютерной алгебры. Кроме того, на базе этих результатов можно получить и набор программ для проведения численного эксперимента. Для реализации аналитических расчётов используется система компьютерной алгебры Axiom. Для проведения численного эксперимента используются языка FORTRAN и Julia. В качестве численного метода используется метод Рунге-Кутты для стохастических дифференциальных уравнений. Разработан программный комплекс для создания стохастических моделей одношаговых процессов. Проиллюстрировано его применение на примере системы популяционной динамики типа «хищник-жертва». Детерминистические модели для таких процессов достаточно хорошо исследованы, что позволяет сравнить полученные результаты с уже известными. Системы компьютерной алгебры очень удобны для целей быстрого прототипирования при создании и исследовании математических моделей.

Об авторах

Екатерина Геннадьевна Еферина

Российский университет дружбы народов

Email: eg.eferina@gmail.com
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Анна Владиславовна Королькова

Российский университет дружбы народов

Email: akorolkova@sci.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Мигран Нельсонович Геворкян

Российский университет дружбы народов

Email: mngevorkyan@sci.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Дмитрий Сергеевич Кулябов

Российский университет дружбы народов

Email: dharma@mx.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Леонид Антонович Севастьянов

Российский университет дружбы народов

Email: sevast@sci.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Список литературы

  1. Кулябов Д. С., Демидова А. В. Введение согласованного стохастического члена в уравнение модели роста популяций // Вестник РУДН. Серия «Математика. Информатика. Физика». - 2012. - № 3. - С. 69-78.
  2. Demidova A. V., Sevastianov L. A., Kulyabov D. S. Application of Stochastic Differencial Equations to Model Population Systems // Труды Третьей Международной конференции «Математическое моделирование социальной и экономической динамики (MMSED-2010)» / Российский госсударственный социальный университет. - 2010. - С. 92-94.
  3. Debrabant K., R¨obler A. Classification of Stochastic Runge-Kutta Methods for the Weak Approximation of Stochastic Differential Equations // Mathematics and Computers in Simulation. - 2008. - Vol. 77, No 4. - Pp. 408-420. - ISSN 03784754.
  4. Tocino A., Ardanuy R. Runge-Kutta Methods for Numerical Solution of Stochastic Differential Equations // Journal of Computational and Applied Mathematics. - 2002. - Vol. 138, No 2. - Pp. 219-241. - ISSN 0377-0427. - http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377042701003806.
  5. Volterra V. Mathematical Theory of the Struggle for Existence. - Nauka, 1976.
  6. Базыкин А. Д. Нелиненая динамика взаимодействующих популяций. - Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.
  7. Братусь А. С., Новожилов А. С., Платонов А. П. Динамические системы и модели биологии. - М.: Физматлит, 2010.
  8. Пенроуз Р., Риндлер В. Спиноры и пространство-время. Два-спинорное исчисление и релятивистские поля. - М.: Мир, 1987. - Т. 1, 528 с.
  9. Влияние стохастизации на одношаговые модели / Анастасия Вячеславовна Демидова, Мигран Нельсонович Геворкян, Александр Дмитриевич Егоров и др. // Вестник РУДН. Серия «Математика. Информатика. Физика». - 2014. - № 1. - С. 71-85.
  10. The Method of Stochastization of One-Step Processes / A. V. Demidova, A. V. Korolkova, D. S. Kulyabov, L. A. Sevastianov // Mathematical Modeling and Computational Physics. - JINR, 2013. - P. 67.
  11. Гардинер К. В. Стохастические методы в естественных науках. - Мир, 1986.
  12. Øksendal B. K. Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications. - Berlin: Springer, 2003.
  13. Lotka A. J. Elements of Physical Biology. - BiblioBazaar, 2011. - ISBN 9781178508116, 492 p. - http://books.google.ru/books?id=tFN9pwAACAAJ.
  14. Демидова А. В. Уравнения динамики популяций в форме стохастических дифференциальных уравнений // Вестник РУДН. Серия «Математика. Информатика. Физика». - 2013. - № 1. - С. 67-76.
  15. Демидова А. В. Метод стохастизации математических моделей на примере системы «хищник-жертва» // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2013. - 2013. - С. 127.
  16. Королькова А. В., Кулябов Д. С. Методы стохастизации математических моделей на примере пиринговых сетей // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2013.Аннотации докладов. В 3 томах. - Москва: МИФИ, 2013. - С. 131.
  17. Демидова А. В., Кулябов Д. С., Севастьянов Л. А. Согласованный стохастический член в популяционных моделях // XI Белорусская математическая конференция. - Минск: Институт математики НАН Беларуси, 2012. - С. 39.

© Еферина Е.Г., Королькова А.В., Геворкян М.Н., Кулябов Д.С., Севастьянов Л.А., 2014

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах