Программный комплекс стохастического моделирования одношаговых процессов

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.

One-Step Stochastic Processes Simulation Software Package

It is assumed that the introduction of stochastic in mathematical model makes it more adequate. But there is virtually no methods of coordinated (depended on structure of the system) stochastic introduction into deterministic models. Authors have improved the method of stochastic models construction for the class of one-step processes and illustrated by models of population dynamics. Population dynamics was chosen for study because its deterministic models were sufficiently well explored that allows to compare the results with already known ones. To optimize the models creation as much as possible some routine operations should be automated. In this case, the process of drawing up the model equations can be algorithmized and implemented in the computer algebra system. Furthermore, on the basis of these results a set of programs for numerical experiment can be obtained. The computer algebra system Axiom is used for analytical calculations implementation. To perform the numerical experiment FORTRAN and Julia languages are used. The Runge- Kutta method for stochastic differential equations is used as numerical method. The program complex for creating stochastic one-step processes models is constructed. Its application is illustrated by the predator-prey population dynamic system. Computer algebra systems are very convenient for the purposes of rapid prototyping in mathematical models design and analysis.

Издательство
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН)
Номер выпуска
3
Язык
Английский
Страницы
46-59
Статус
Опубликовано
Год
2014
Организации
  • 1 Росcийский университет дружбы народов
Ключевые слова
stochastic differential equations; “predator-prey” model; master equation; Fokker–Planck equation; computer algebra software.; Axiom system; стохастические дифференциальные уравнения; модель «хищник–жертва»; основное кинетическое уравнения; уравнение Фоккера–Планка; системы компьютерной алгебры; система Axiom
Дата создания
22.10.2018
Дата изменения
01.03.2021
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/16876/
Поделиться

Другие записи

Еднерал В.Ф., Тимофеевская О.Д.
Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика, информатика, физика. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). 2014. С. 28-45
Наумов В.А., Самуйлов К.Е.
Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика, информатика, физика. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). 2014. С. 60-64