Таблица 1 - Описание хода занятия
реклама
Государственное образовательное учреждение среднего профессионального образования «Краснокаменский медицинский колледж» Специальность 060101 «Лечебное дело», углубленная подготовка очная форма обучения ЦИКЛОВАЯ МЕТОДИЧЕСКАЯ КОМИССИЯ Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины Дисциплина ЕН. 01. ИНФОРМАТИКА 2 курс 4 семестр МЕТОДИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА практического занятия № 20 тема «Изучение примеров математического моделирования» для студентов Составил: Заярная Т. В. 2014 Рассмотрена на заседании Составлена в соответствии с ЦМК «ОГ и СЭД» требованиями ФГОС Протокол № ______ от «_____»_______2014 г. УТВЕРЖДАЮ Председатель ЦМК Заместитель директора Савченко Л. Г.. по учебной работе _______________________ (подпись) ____________ Н.А. Тянжина «___»_____________2014 г. 1 Тема занятия: Изучение примеров математического моделирования. 2 Форма организации учебного занятия: практическое. 3 Тип учебного занятия: совершенствование знаний, умений и навыков. 4 Продолжительность занятия: 180 мин. 5 Перечень формируемых компетенций: - общие: ОК 2- организовывать собственную деятельность, выбирать типовые методы и способы выполнения профессиональных задач, оценивать их эффективность и качество. ОК 4 - осуществлять поиск и использование информации, необходимой для эффективного выполнения возложенных на него профессиональных задач, а также для своего профессионального и личностного развития. ОК 5 - использовать информационно-коммуникационные технологии в профессиональной деятельности. Цели занятия: 6 - учебные: формирование моделирования и умения характеризовать формализации; строить сущность простейшие информационные модели; знание о существовании множества моделей для одного и того же объекта; знание этапов информационной технологии решения задач с использованием компьютера. - воспитательные: формирование интереса к избранной профессии, чувство ответственности, исполнительности, аккуратности, стремления к ЗОЖ; - развивающие: действенного, развитие всех наглядно-образного, видов мышления (наглядно- абстрактно-логического) и одновременно стимуляцию процесса перерастания их из одного вида в другой, формирование и совершенствование мыслительных операций, умения правильно обобщить данные и сделать вывод, развитие познавательного интереса, коммуникативных навыков. 7 Методы и формы обучения: - методы контроля за эффективностью учебно-познавательной деятельности: устный опрос, наблюдение, тестирование, взаимоконтроль, выборочная проверка дневников, заслушивание отчётов; - методы организации учебно-познавательной деятельности: репродуктивный, частично-поисковый, словесный, практический; - методы стимулирования учебно-познавательной и учебновоспитательной деятельности: решение ситуационных задач, дискуссия. - формы организации учебной деятельности: индивидуальная, фронтальная. 8 Оборудование (оснащение) занятия: информационное (методическая разработка занятия для преподавателя, рабочая тетрадь для студентов, тесты, дидактические карточки, наглядное (компьютерная презентация «Математическое моделирование»), техническое (компьютеры, мультимедиа проектор). 9 Межпредметные связи: ЕН.01. Математика. 10 Внутрипредметные связи: раздел 2. Организация профессиональной деятельности с помощью средств Microsoft Office 11 Список основной и дополнительной литературы для преподавателя и студента по тематике занятия: 1 Омельченко В. П. Математика: Компьютерные технологии в медицине. Учебник для сред. проф. образования / В. П Омельченко., А. А. Демидова– Ростов н/Д: Феникс, 2008, -588 с.; 2 Симонович С.В. Информатика. Базовый курс: Учебное пособие. / С.В. Симонович, Г.А.Евсеев, В.И. Мураховский – СПб: Питер, 2009. – 640с. 3 Криксунов Е.А., Королев Ю.Б., Пасечник В.В., “Экология 9 класс”, рабочая тетрадь — М., Дрофа, 1996. 4 Островская Е.М. Моделирование на компьютере// Информатика и образование. 1998 №7, 8; 2006, №1. 12 Описание хода занятия. Таблица 1 - Описание хода занятия № Этапы занятия. Ориенти Содержание этапа. п\ Коды формируемых ровочно Методическое обоснование п компетенций е время 1 Организационный момент Цель: организация занятия, студентов 3 мин. начала наличие формы, готовность настраивание на студентов к занятию, учебную оснащение рабочего места деятельность 2 Мотивация учебной Проверка присутствующих, студента 5 мин. Сообщение темы, целей и деятельности. Целевая задач (плана) занятия. установка Формирование позитивной Формирование ОК 2 мотивации и активизации Цель: активизировать интереса к учебной познавательную деятельность деятельности (Приложение 1) студентов, показать значимость темы для будущей профессии специалиста 3 Контроль исходного уровня знаний 15 мин. - фронтальный опрос с целью определения ориентации в Формирование ОК 4 основных вопросах по теме Цель: выявить уровень «Создание комплексных теоретических знаний, медицинских документов». оценить степень подготовки к - индивидуальная проверка занятию выполнения домашней практической работы (на компьютере) с целью контроля. 4 Изложение нового материала 25 мин Преподаватель излагает новый материал, используя мультимедиа проектор, демонстрируя презентацию «Математическое моделирование». (Приложение 2) Методические указания по 5 мин. Преподаватель поясняет этапы проведению самостоятельной самостоятельной практической практической работы работы, определяет регламент. Формирование ОК 4 Цель: организовать студентов для самостоятельной практической работы Самостоятельная 101 мин. Преподаватель организует и практическая работа контролирует выполнение студентов студентами практической Формирование ОК 2; работы на компьютере. Цель: формирование, 1. Методическая разработка закрепление практических практического занятия для умений, развитие студентов «Изучение способностей применять примеров математического теоретические знания в моделирования» практической деятельности Алгоритм действий: - Постановка задачи - Разработка модели - Компьютерный эксперимент - Анализ результатов (Приложение 3) 2. Отчёт о работе (проверка преподавателем практической работы на компьютере) Физкультпауза 3 мин. Выполнение студентами Формирование ОК 13 комплекса физических Цель: снятие напряжения с упражнений. мышц шеи, верхних конечностей Осмысление и 10 мин. Закрепление материала систематизация полученных методом тестового контроля знаний и умений, реализация (Приложение 4) Формирование ОК 2, ОК 4; ПК 3.6 Цель: систематизация и закрепление полученных знаний и умений, повышение уровня осмысления изученного материала, глубины его понимания студентами Задачи: -ориентироваться на индивидуальные особенности студента; -владеть методами работы со слабоуспевающими студентами Подведение итогов 5 мин. Преподаватель совместно со Цель: подвести итоги студентами обсуждают итоги практической работы работы на занятии, обращаясь студентов и работы группы в к поставленным целям целом, соотнести полученные занятия, делают выводы об их результаты с целями, оценить достижении; преподаватель деятельность студентов на даёт оценку деятельности занятии студентов, выставляет отметки с учётом всех этапов занятия, комментируя их. Задание на дом 3 мин. Цель: объяснить объём и способы выполнения домашнего задания, разъяснить критерии успешного выполнения заданий Домашнее задание 1. Подготовка тематического обзора «Использование метода математического моделирования в медицине» по периодике и Интернет ресурсам. 2. Подготовка сообщения по теме «Моделирование как метод познания». Приложение 1 Формирование позитивной мотивации и активизации интереса к учебной деятельности Человек издавна использует моделирование для исследования объектов, процессов, явлений в различных областях. Результаты этих исследований служат для определения и улучшения характеристик реальных объектов и процессов; для понимания сути явлений и выработки умения приспосабливаться или управлять конструирования новых объектов или Моделирование помогает человеку принимать ими; модернизации для старых. обоснованные и продуманные решения, предвидеть последствия своей деятельности. Компьютерное моделирование учебных и реальных объектов, ситуаций и процессов в математике, физике, химии, биологии, медицины экологии ставит студента в активную позицию исследователя, позволяет самостоятельно открывать законы и явления. Развитие навыков построения моделей способствует решению задачи, имеющей общеобразовательную ценность, а именно развитию системного и логического мышления. Ведь процесс построения моделей требует помимо специальных знаний еще и особым образом развитого мышления. Решение задач по моделированию процессов и явлений развивает мыслительную деятельность студентов. Умение выделять необходимую информацию и организовывать ее в структуру — важнейшее качество человеческого интеллекта. Использование компьютера как инструмента учебной деятельности дает возможность переосмыслить традиционные подходы к изучению многих вопросов естественнонаучных дисциплин, усилить экспериментальную деятельность студентов, приблизить процесс обучения к реальному процессу познания, основанному на технологии моделирования. Решение задач из различных областей деятельности человека на компьютере базируются не только на знаниях студентов технологии моделирования, но, естественно, и на знаниях данной предметной области. В связи с этим, предложенные уроки по моделированию целесообразнее проводить после изучения учащимися материала на общеобразовательном предмете, учителю информатики необходимо сотрудничать преподавателями разных образовательных областей. Приложение 2 Изложение нового материала Основные понятия моделирования 1. Понятие модели Модель — это некоторое упрощенное подобие реального объекта, явления или процесса. Модель — это такой материальный или мысленно представляемый объект, который замещает объект-оригинал с целью его исследования, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные черты и свойства оригинала. Хорошо построенная модель, как правило, доступнее для исследования, чем реальный объект (например, такой, как экономика страны, Солнечная система и т.п.). Другое, не менее важное назначение модели состоит в том, что с ее помощью выявляются наиболее существенные факторы, формирующие те или иные свойства объекта. Модель также позволяет учиться управлять объектом, что важно в тех случаях, когда экспериментировать с объектом бывает неудобно, трудно или невозможно (например, когда эксперимент имеет большую продолжительность или когда существует риск привести объект в нежелательное или необратимое состояние). Таким образом, можно сделать вывод, что модель необходима для того, чтобы: понять, как устроен конкретный объект — каковы его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром; научиться управлять объектом или процессом и определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях (оптимизация); прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект, процесс. Структура — это определенный способ объединения элементов, составляющих единый сложный объект. Система — это сложный объект, представляющий собой совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных в некоторую структуру. Классификация по области использования Модели Учебны Опытны Научно- Игровы е е технически е Имитационные е Учебные: наглядные пособия, различные тренажеры, обучающие программы. Опытные: уменьшенные или увеличенные копии исследуемого объекта для дальнейшего его изучения (модели корабля, автомобиля, самолета, гидростанции). Научно-технические модели создают для исследования процессов и явлений (стенд для проверки телевизоров; синхротрон — ускоритель электронов и др.). Игровые: военные, экономические, спортивные, деловые игры. Имитационные: отражают реальность с той или иной степенью точности (испытание нового лекарственного средства в ряде опытах на мышах; эксперименты по внедрению в производство новой технологии). 3. Классификация с учетом фактора времени Модели Статические Динамические Статическая модель — модель объекта в данный момент времени. Динамическая модель позволяет увидеть изменения объекта во времени. 4. Классификация по способу представления Модели Материальны Информационные е Знаковые Компьютерные Вербальные Некомпьютерные Материальная модель — это физическое подобие объекта. Они воспроизводят геометрические и физические свойства оригинала (чучела птиц, муляжи животных, внутренних органов человеческого организма, географические и исторические карты, схема солнечной системы). Информационная модель — это совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром. Любая информационная модель содержит лишь существенные сведения об объекте с учетом той цели, для которой она создается. Информационные модели одного и того же объекта, предназначенные для разных целей, могут быть совершенно разными. Вербальная модель — информационная модель в мысленной или разговорной форме. Знаковая модель — информационная модель, выраженная специальными знаками, т.е. средствами любого формального языка. Знаковые модели — это рисунки, тексты, графики, схемы, таблицы ... Компьютерная модель — модель, реализованная средствами программной среды. Прежде чем построить модель объекта (явления, процесса), необходимо выделить составляющие его элементы и связи между ними (провести системный анализ) и “перевести” полученную структуру в какую-либо заранее определенную форму — формализовать информацию. Формализация — это процесс выделения и перевода внутренней структуры предмета, явления или процесса в определенную информационную структуру — форму. Процесс построения модели называется моделированием. Основные этапы моделирования Моделирование — творческий процесс. Заключить его в формальные рамки очень трудно. В наиболее общем виде его можно представить поэтапно в следующем виде. I этап. Постановка задачи Описание задачи Цель моделирования Анализ объекта II этап. Разработка модели Информационная модель Знаковая модель Компьютерная модель III этап. Компьютерный эксперимент IV этап. Анализ результатов моделирования Результаты Результаты не соответствуют соответствуют цели цели Каждый раз при решении конкретной задачи такая схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок может быть убран или усовершенствован. Все этапы определяются поставленной задачей и целями моделирования. I этап. Постановка задачи Под задачей в самом общем смысле понимается некая проблема, которую надо решить. Главное — определить объект моделирования и понять, что собой должен представлять результат. По характеру постановки все задачи можно разделить на две основные группы. К первой группе можно отнести задачи, в которых требуется исследовать, как изменяется характеристика объекта при некотором воздействии на него. Такую постановку задачи принято называть “что будет, если...”. Вторая группа задач имеет такую обобщенную формулировку: какое надо произвести воздействие на объект, чтобы его параметры удовлетворяли некоторому заданному условию? Такая постановка задачи часто называется “как сделать, чтобы...”. Цели моделирования определяются расчетными параметрами модели. Чаще всего это поиск ответа на вопрос, поставленный в формулировке задачи. Далее переходят к описанию объекта или процесса. На этой стадии выявляются факторы, от которых зависит поведение модели. При моделировании в электронных таблицах учитывать можно только те параметры, которые имеют количественные характеристики. Иногда задача может быть уже сформулирована в упрощенном виде, и в ней четко поставлены цели и определены параметры модели, которые надо учесть. При анализе объекта необходимо ответить на следующий вопрос: можно ли исследуемый объект или процесс рассматривать как единое целое или же это система, состоящая из более простых объектов? Если это единое целое, то можно перейти к построению информационной модели. Если система — надо перейти к анализу объектов, ее составляющих, определить связи между ними. II этап. Разработка модели По результатам анализа объекта составляется информационная модель. В ней детально описываются все свойства объекта, их параметры, действия и взаимосвязи. Далее информационная модель должна быть выражена в одной из знаковых форм. Учитывая, что мы будем работать в среде электронных таблиц, то информационную модель необходимо преобразовать в математическую. На основе информационной и математической моделей составляется компьютерная модель в форме таблиц, в которой выделяются три области данных: исходные данные, промежуточные расчеты, результаты. Исходные данные вводятся “вручную”. Расчеты, как промежуточные, так и окончательные, проводятся по формулам, записанным по правилам электронных таблиц. III этап. Компьютерный эксперимент Чтобы дать жизнь новым конструкторским разработкам, внедрить новые технические решения в производство или проверить новые идеи, нужен эксперимент. В недалеком прошлом такой эксперимент можно было провести либо в лабораторных условиях на специально создаваемых для него установках, либо на натуре, т.е. на настоящем образце изделия, подвергая его всяческим испытаниям. Это требует больших материальных затрат и времени. В помощь пришли компьютерные исследования моделей. При проведении компьютерного эксперимента проверяют правильность построения моделей. Изучают поведение модели при различных параметрах объекта. Каждый эксперимент результаты сопровождается компьютерного осмыслением эксперимента результатов. противоречат Если смыслу решаемой задачи, то ошибку надо искать в неправильно выбранной модели или в алгоритме и методе ее решения. После выявления и устранения ошибок компьютерный эксперимент повторяется. IV этап. Анализ результатов моделирования Заключительный этап моделирования — анализ модели. По полученным расчетным данным проверяется, насколько расчеты отвечают нашему представлению и целям моделирования. На этом этапе определяются рекомендации по совершенствованию принятой модели и, если возможно, объекта или процесса. Метод математических моделей Под математической моделью понимают систему математических соотношений — формул, уравнений неравенств и т.д., отражающих существенные свойства объекта или процесса. При построении математических моделей далеко не всегда удается найти формулы, явно выражающие искомые величины через исходные данные. В таких случаях используются математические модели, позволяющие дать ответы той или иной степени точности. Изучение явлений с помощью математических моделей называется математическим моделированием. Схематически процесс математического моделирования представлен в следующей таблице: Явление Его приближенное Решение Выводы, внешнег описание. Запись математическ новые о мира основных свойств и их задач, свойства соотношений между исследование изучаемого ними на решений явления, математическом прогнозы, языке, сравнение с формулировка известными основных результатами математических задач Уточнение модели Хорошо построенная математическая модель обладает удивительным свойством: ее изучение дает новые, неизвестные ранее знания об изученном объекте или явлении. Развитие математического современных компьютеров аппарата и позволили внедрение мощных математическому моделированию, успешно зарекомендовавшему себя в технике, физике, астрономии и космологии, проникнуть сегодня практически во все области человеческой деятельности — в экономику и биологию, экологию и лингвистику, социологию и т.д. медицину и психологию, историю, Приложение 3 Изучение примеров математического моделирования Задача 1 Представьте себе, что на Земле останется только один источник пресной воды — озеро Байкал. На сколько лет Байкал обеспечит население всего мира водой? Постановка задачи Цель моделирования — определить количество лет, в течение которых Байкал обеспечит население всего мира водой, исследовать построенную модель. Объектом моделирования является система, состоящая из двух компонентов: озеро Байкал и население Земли. Зная количество воды в Байкале, численность населения Земли и потребляемость воды на 1 человека, можно найти на сколько лет ее хватит. При составлении этой модели мы не учитываем возможные изменения климатических условий. Мы также считаем постоянными численность населения Земли и потребляемость воды на 1 чел. в день. (Человечество потребляет на свои нужды огромное количество пресной воды. Основными ее потребителями являются промышленность, сельское и коммунально-бытовое хозяйство. Объем потребляемой воды зависит от уровня жизни, составляя от 3 до 700 л на одного человека.) Разработка модели Для построения математической модели определим исходные данные. Обозначим: V - объем озера Байкал 23000 км3; N - население Земли 6 млрд. чел.; p - потребление воды в день на 1 человека (в среднем) 300 л. Так как 1л. = 1 дм3 воды, необходимо выполнить перевод V воды озера из км3 в дм3. V (км3) = V * 109 (м3) = V * 1012 (дм3) Результат — количество лет, за которое население Земли использует воды Байкала, обозначим g. Итак, g=(V*1000000000000)/(N*p*365) Так выглядит электронная таблица в режиме отображения формул: A. 1. B. Задача об использовании вод Байкала 2. Исходные данные 3. V(км3) 4. N (чел) 5. p (л) 6. g (год) =(B3*1000000000000)/(B4*B5*36 5) Компьютерный эксперимент 1. Введите в компьютерную модель исходные данные. A. 1. B. Задача об использовании вод Байкала 2. Исходные данные 3. V(км3) 23000 4. N (чел) 6000000000 5. p (л) 300 6. g (год) 35 2. Сколько лет можно будет пользоваться водами Байкала, если потребляемость воды увеличится до 400 литров на человека? 3. Сколько лет можно будет пользоваться водами Байкала, если население Земли уменьшится до 5,7 млрд. чел.? Анализ результатов Построенная модель позволяет прогнозировать время использования вод Байкала с учетом потребляемости воды на 1 человека, изменения численности населения всего мира. Данную модель можно уточнить, учитывая изменения климатических условий. Задача 2 Известны ежегодные показатели рождаемости и смертности некоторой популяции. Рассчитайте, до какого возраста могут дожить особи одного поколения. Постановка задачи Цель моделирования — исследовать изменение численности поколения популяции в зависимости от времени, определить возраст до которого могут дожить особи одного поколения популяции. Объектом моделирования является процесс ежегодного изменения количества одного поколения популяции, который зависит от рождаемости популяции и ее смертности. Разработка модели Так как ежегодная рождаемость популяции соответствует количеству особей одного поколения в популяции, то исходными данными являются: x - количество особей в 1 год; p - ежегодная смертность (%). Численность популяции в каждом следующем году рассчитывается по формуле: xi+1=xi - xi*p/100. Расчет производим до тех пор, пока значение xi не станет <1. Так выглядит электронная таблица в режиме отображения формул: A. 1. B. Задача о прогнозировании численности популяции 2. Исходные данные 3. смертность (%) 4. рождаемость 5. 1 год B4 6. 2 год =B5-B5*$B$3/100 7. 3 год =B6-B6*$B$3/100 Формулу копируем. Компьютерный эксперимент 1. Введите в компьютерную модель исходные данные p, x (например p=30, x=1000) и проиллюстрируйте зависимость популяции от времени на графике. Результаты вычислений выглядят следующим образом: 1 2 A B Задача о прогнозировании численности популяции 3 % смертности 30 4 1 год 1000 5 2 год 700 6 3 год 490 7 4 год 343 8 5 год 240,1 9 6 год 168,1 10 7 год 117,6 11 8 год 82,4 12 9 год 57,6 13 10 год 40,4 14 11 год 28,2 15 12 год 19,8 численности 16 13 год 13,8 17 14 год 9,7 18 15 год 6,8 19 16 год 4,7 20 17 год 3,3 21 18 год 2,3 22 19 год 1,6 23 20 год 1,1 24 21 год 0,8 25 22 год 0,6 Изменение численности популяции 1000 900 800 700 особи 600 500 400 300 200 100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 год Анализ результатов Результаты эксперимента показывают, что особи одного поколения данной популяции могут дожить до 20 лет. Продолжите компьютерный эксперимент 1. Какова должна быть рождаемость популяции, чтобы особи одного поколения доживали до 25 лет при той же смертности. (Результат: x=5000) 2. Каков должен быть показатель смертности, чтобы при той же рождаемости (x=1000) особи одного поколения доживали до 35 лет. (Результат: p=18) Анализ результатов Модель показывает, что количество особей одного поколения всегда уменьшается и стремится к нулю, т.е. приводит к гибели данного поколения популяции. Задача 3 Для производства вакцины на заводе планируется выращивать культуру бактерий. Известно, что если масса бактерий - x г., то через день она увеличится на (a-bx)x г., где коэффициенты a и b зависят от вида бактерий. Завод ежедневно будет забирать для нужд производства вакцины m г. бактерий. Для составления плана важно знать, как изменяется масса бактерий через 1, 2, 3, ..., 30 дней..[5] Постановка задачи Цель моделирования — исследовать изменения массы бактерий, в зависимости от ее начального значения. Объектом моделирования является процесс ежедневного изменения количества вакцины с учетом выращивания и использования бактерий для производства вакцины. Разработка модели Исходные данные: a и b - коэффициенты; x0 - начальная масса бактерий; m - масса бактерий, забираемых для нужд производства; Количество бактерий каждого следующего дня зависит от количества бактерий предыдущего дня и вычисляется по формуле: xi+1= xi+(a-b*xi)*xi-m - масса бактерий в следующий день. Результатами являются значения массы бактерий через 1, 2, 3, 4 ... 30 дней. Так выглядит электронная таблица в режиме отображения формул: A. 1. B. Задача о производстве вакцины 2. Исходные данные 3. a 4. b 5. m (г.) 6. 1 день (г.) 7. 2 день (г.) =B6+(B$3-B$4*B6)*B6-B$5 8. 3 день (г.) =B7+(B$3-B$4*B7)*B7-B$5 9. 4 день (г.) =B8+(B$3-B$4*B8)*B8-B$5 .... 35. 30 день (г.) =B34+(B$3-B$4*B34)*B34B$5 Компьютерный эксперимент 1. Введите в компьютерную модель исходные данные (например, a=1, b=0.0001, m=2000, x0=12000) и постройте график зависимости массы бактерий от количества дней. Результаты вычислений выглядят следующим образом: A. 1. 2. B. Задача о производстве вакцины Исходные данные 3. a 1 4. b 0,0001 5. m (г.) 2000 6. 1 день (г.) 12000 7. 2 день (г.) 7600 8. 3 день (г.) 7424 9. 4 день (г.) 7336,422 10. 5 день (г.) 7290,535 11. 6 день (г.) 7265,88 12. 7 день (г.) 7252,459 13. 8 день (г.) 7245,102 14. 9 день (г.) 7241,054 15. 10 день (г.) 7238,821 30 день (г.) 7236,068 ... 35. 12000 масса бактерий (г.) 10000 8000 6000 4000 2000 0 1 2 3 4 5 6 дни Анализ результатов 7 8 9 10 Видно, что масса бактерий достаточно быстро убывает и становится близкой к 7236 граммам. Компьютерный эксперимент. 1. Что произойдет к концу месяца, если увеличить начальную массу бактерий. Проведите эксперимент, взяв начальную массу 13000 г., 14000 г., 17000 г., 18000 г. Постройте соответствующие графики зависимости массы бактерий от количества дней. Анализ результатов В результате этих экспериментов можно увидеть, что к концу месяца масса бактерий каждый раз упорно стремится к 7236 г. А при начальной массе в 18000 г. уже через 2 дня бактерии погибнут. Вычислительный эксперимент показывает, что существует такой интервал значений начальной массы (от 2764 г. до 17236 г.), при котором в течение некоторого времени масса бактерий стабилизируется на уровне 7236 г. Если же взять начальную массу за пределами этого интервала, то бактерии погибнут. Задача 4 Составить модель биоритмов для конкретного человека от указанной текущей даты (дня отсчета) на месяц вперед с целью дальнейшего анализа модели. На основе анализа индивидуальных биоритмов прогнозировать неблагоприятные дни, выбирать благоприятные дни для разного рода деятельности. Постановка задачи Цель моделирования — составить модель биоритмов для конкретного человека от указанной текущей даты на месяц вперед с целью ее дальнейшего анализа. Объектом моделирования является любой человек, для которого известна дата его рождения. В жизни человека бывают творческие и бесплодные, счастливые и несчастливые дни, дни, когда он бывает в приподнятом или в подавленном настроении. Существует теория, что жизнь человека подчиняется циклическим процессам, называемым биоритмами. Эти циклы описывают три стороны самочувствия человека: физическую, эмоциональную и интеллектуальную. Биоритмы характеризуют подъемы и спады нашего состояния. Многие полагают, что “взлетам” графика, представляющего собой синусоидальную зависимость, соответствуют более благоприятные дни. Дни, в которые график переходит через ось абсцисс, являются критическими, т.е. неблагоприятными. Если у каких-либо двух (или у всех трех) биологических ритмов совпадают критические дни, то такой день называется дважды (трижды) критическим. За точку отсчета трех биоритмов берется день рождения человека. Физический биоритм характеризует жизненные силы человека, т.е. его физическое состояние. Периодичность ритма 23 дня. Эмоциональный биоритм характеризует внутренний настрой человека, его возбудимость, способность эмоционального восприятия окружающего. Продолжительность периода эмоционального цикла равна 28 дням. Третий биоритм характеризует мыслительные способности, интеллектуальное состояние человека. Цикличность его — 33 дня. Разработка модели Исходные данные: дата рождения человека; дата отсчета; период физического цикла = 23 дня; период эмоционального цикла =28 дней; период интеллектуального цикла =33 дня. Указанные циклы описываются следующими формулами: физический цикл Rф(x)= sin( 2x ) 23 эмоциональный цикл Rэ(x)= sin( 2x ) 28 интеллектуальный цикл где Rи(x)= sin( переменная x 2x ), 33 соответствует возрасту человека в днях. Для нахождения x необходимо из текущей даты вычесть дату рождения человека. Результатом является диаграммы биоритмов человека: физического, эмоционального и интеллектуального, построенные в одной системе координат. Компьютерный эксперимент 1. Введите значения исходных данных в таблицу в ячейки C3:C7. A. B. C. D. E. Моделирование биоритмов человека 1. 2. Исходные данные: 3. Период 23 физического цикла 4. Период 28 эмоционального цикла 5. Период 33 интеллектуального цикла 6. Дата рождения 08.05.1985 7. Дата отсчета 01.03.2000 8. Результаты: 9. Порядковый день Физическое Эмоциональное Интеллектуальное 10. 01.Мар 1. SIN((2*ПИ()*(A10- SIN((2*ПИ()*(A10-$C$6)/ SIN((2*ПИ()*(A10-$C$6)/ $C$4)) $C$5)) SIN((2*ПИ()*(A11-$C$6)/ SIN((2*ПИ()*(A11-$C$6)/ $C$4)) $C$5)) SIN((2*ПИ()*(A12-$C$6)/ SIN((2*ПИ()*(A12-$C$6)/ $C$4)) $C$5)) SIN((2*ПИ()*(A40-$C$6)/ SIN((2*ПИ()*(A40-$C$6)/ $C$3)) $C$4)) $C$5)) Физическое Эмоциональное Интеллектуальное $C$6)/$C$3)) 11. 02.Мар 2. SIN((2*ПИ()*(A11-$C$6)/ $C$3)) 12. 03.Мар 3. SIN((2*ПИ()*(A12-$C$6)/ $C$3)) ... 40. 31.Мар 31 SIN((2*ПИ()*(A40-$C$6)/ Результаты вычислений: 8. Результаты: 9. Порядковый день 10. 01.Мар 1. 0,998 1,000 -0,189 11. 02.Мар 2. 0,942 0,975 0,000 12. 03.Мар 3. 0,817 0,901 0,189 -0,398 0,901 -0,690 ... 40. 31.Мар 31 2. По результатам расчетов, выделив диапазон ячеек B10:E40, постройте общую диаграмму для трех биоритмов. Моделирование биоритмов человека 1,000 0,800 0,600 0,400 31 29 27 25 23 21 19 17 15 13 -0,200 11 9 7 5 Эмоциональное 3 Физическое 0,000 1 0,200 Интеллектуальное -0,400 -0,600 -0,800 -1,000 день Анализ результатов 1. Проанализировав диаграмму, выберите неблагоприятные дни для участия в спортивных соревнованиях. 2. Выберете дни, когда учебная деятельность будет наиболее (наименее) успешной. 3. Выберете день для посещения театра. 4. Определите, есть ли у вас дважды (трижды) критические дни в этом месяце? 5. Как вы думаете, что будет показывать график, если сложить все три биоритма? Можно ли по нему что-либо определить? 6. Сторонники селенобиологической гипотезы (селенобиология исследует влияние Луны на земные организмы) утверждают, что периоды многодневных ритмов, зависящие от Луны, не должны были бы представлять собой точно определенные отрезки времени. По их мнению, Луна диктует некоторый ритм, который не является таким уж регулярным. В связи с этой гипотезой продолжительность периода такова: физический период — 23,688437 суток, эмоциональный период — 28,426124 суток и интеллектуальный — 33,163812 суток. [8] Измените модель биоритмов человека в соответствии с данной теорией. Приложение 4 1. Модель – это … A. визуальный объект; B. свойство процесса или явления; C. упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении; D. материальный объект. 2. Моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие его увеличенная или уменьшенная копия,называется… A. идеальным; B. формальным; C. материальным; D. математическим. 3. Моделирование, при котором исследование объекта осуществляется посредством модели, сформированной на языке математики, называется … A. арифметическим; B. аналоговым; C. математическим; D. знаковым. 4. Моделирование, основанное на мысленной аналогии, называется… A. мысленным; B. идеальным; C. знаковым; D. физическим. E. вербальным 5. Какая из моделей не является знаковой: A. схема; B. музыкальная тема; C. график; D. рисунок. 6.Детская игрушка – это… A. знаковая модель; B. вербальная модель; C. материальная модель; D. компьютерная модель. 7.Информационная модель – это… A. одномоментный срез объекта; B. изменение объекта во времени; C. интегральная схема; D. идея, возникшая у изобретателя. 8.Компьютернаямодель – это… A. информационная модель, выраженная специальными знаками; B. комбинация нулей и единиц; C. модель, реализованная средствами программной среды; D. физическая модель. 9.Вербальная модель – это… A. компьютерная модель; B. информационная модель в мысленной или разговорной форме; C. информационная модель, выраженная специальными знаками; D. материальная модель. 10. Что является моделью объекта яблоко: A. муляж; B. фрукт; C. варенье; D. компот. 11. Моделирование — это: B. процесс замены реального объекта (процесса, явления) моделью, отражающей его существенные признаки с точки зрения достижения конкретной цели; C. процесс демонстрации моделей одежды в салоне мод; D. процесс неформальной постановки конкретной задачи; E. процесс замены реального объекта (процесса, явления) другим материальным или идеальным объектом; F. процесс выявления существенных признаков рассматриваемого объекта. G. Процесс построения модели. Ответы к тесту: 1.4 2.2 3.3 4.5 5.2 6.3 7.4 8.3 9.2 10.1 11.6