books data preparation
If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.
إعداد البيانات (Info)
متطلبات البيانات الخارجية من عمليات المحاكاة ونماذج تختلف على نطاق واسع. بالنسبة للبعض، قد يكون الإدخال فقط عدد قليل من أرقام (على سبيل المثال، محاكاة لالموجي من AC الكهرباء على الأسلاك)، في حين أن آخرين قد تتطلب تيرابايت من المعلومات (مثل نماذج الطقس والمناخ).
أيضا تختلف مصادر المدخلات على نطاق واسع:
- أجهزة الاستشعار والأجهزة المادية الأخرى المتصلة النموذج.
- أسطح التحكم المستخدمة لتوجيه التقدم للمحاكاة في بعض الطريق.
- البيانات الحالية أو التاريخية دخلت باليد.
- القيم المستخرجة باعتبارها من قبل المنتج من العمليات الأخرى.
- قيم الإنتاج لهذا الغرض المحاكاة الأخرى، ونماذج، أو العمليات.
وأخيرا، فإن الوقت الذي بيانات متاح يختلف:
- غالبا ما يتم بناء "ثابتة" البيانات في مدونة نموذجية، إما لأن القيمة هي ثابتة حقا (على سبيل المثال، فإن قيمة π) أو لأن المصممين النظر في قيمة أن تكون ثابتة لجميع الحالات في المصالح؛
- يمكن إدخال البيانات في محاكاة عندما يبدأ العمل، على سبيل المثال من خلال قراءة واحدة أو أكثر من الملفات، أو من خلال قراءة البيانات من قبل المعالج .
- يمكن توفير البيانات أثناء تشغيل المحاكاة، على سبيل المثال عن طريق شبكة أجهزة الاستشعار.
بسبب هذا التنوع، ولأن أنظمة المحاكاة متنوعة لها العديد من العناصر المشتركة، وهناك عدد كبير من لغات المحاكاة المتخصصة. أشهرها قد يكون سيمولا (التي تسمى أحيانا سيمولا-67، وبعد عام 1967، عندما اقترح عليه). وهناك الآن العديد من الآخرين .
يجب أن النظم التي تقبل البيانات من مصادر خارجية نكون حذرين جدا في معرفة ما يتلقون. في حين أنه من السهل على أجهزة الكمبيوتر لقراءة في القيم من النص أو الملفات الثنائية، ما هو أصعب من ذلك بكثير هو معرفة ما الدقة (مقارنة قرار القياس والدقة ) من القيم. غالبا ما يتم التعبير على أنها "أشرطة الخطأ"، وهو الحد الأدنى والحد الأقصى للانحراف عن مجموعة قيمة من خلاله (من المتوقع أن) كذبة القيمة الحقيقية. لأن الرياضيات الكمبيوتر الرقمية ليست مثالية، والتقريب أخطاء اقتطاع تتكاثر هذا الخطأ، لذلك فإنه من المفيد إجراء "تحليل خطأ" . للتأكد من أن القيم الإنتاج بمقدار محاكاة سيظل دقيقة مفيد.
حتى الأخطاء الصغيرة في البيانات الأصلية يمكن أن تتراكم في الخطأ الكبير في وقت لاحق المحاكاة. في حين أن كل تحليل الكمبيوتر يخضع ل"GIGO" (القمامة في، القمامة خارج) التقييد، وهذا هو ينطبق بشكل خاص على المحاكاة الرقمية. في الواقع، كانت مراقبة هذه الأصيل، خطأ التراكمي في الأنظمة الرقمية المحفز الرئيسي لتطوير نظرية الفوضى .
