Ипотека учитывается следующим образом.
1) Случайным образом определяются покупатели, которые могут обращаться за кредитом (ипотекой).
Для этих покупателей случайным образом определяется денежная величина кредита (ипотеки).
1)покупатель пробует продать ресурс с учетом имеющейся на руках денежной суммы, которая дана в виде двух составляющих. Максимальная цена, которую покупатель согласен платить за определенный ресурс.
2) Если по заданной исходной цене требуемый ресурс купить нельзя формируется новая допустимая цена, которая вычисляется как частное от деления суммы исходной денежной суммы и суммы ипотеки на величину требуемого ресурса.
3) В соответствии с вновь вычисленной максимально допустимой ценой производится покупки – продажа.


Вывод: Ипотека в данной модели даёт рост продаж и цен. Цены более, чем продажи. Чем меньше предложение, тем более рост цен по сравнению с объёмом продаж.

Скачать программу

https://disk.yandex.ru/d/c6a6GgXfLUPYPg

Программа cluchi

1) Переменные

m = 20;// число строк массива вода

n = 20; //число столбцов массива ввода

k = 50; //пороговое значение при заполнении исходной матрицы

h =15; // число итераций по смене матрицы d , цикл № 2

m 1 =21; // пороговая сумма элементов матрицы d в окрестностях

// элемента d [ i , j ] для смены величины 1 на 0

m 2 =21; // пороговая сумма элементов матрицы d в окрестностях

// элемента d [ i , j ] для смены величины 0 на 1

mm =500; // Цикл № 1

u =2; //расстояние от выбранного элемента по горизонтали и

// вертикали при определении области влияния

// на данный элемент

var

i, j, i1, j1, w, q, e, z, t, tt, v ,x,

p1,p2,p3,p4,p5,p6, p7,p8, q1, q2,

q3, q4: integer;//

rr 0, rr 1, rr 2, rr 3, rr 4, rr 5: integer ;//номера первых пяти итераций в цикле № 1,

// в которых все элементы матрицы d равны 0

dd 0, dd 1, dd 2, dd 3, dd 4, dd 5: integer ;// вспомогательные величины

k 1: integer ;// число решений, в которых все элементы матрицы d равны 0

k 2: integer ;// число решений, в которых все элементы матрицы d равны 1

k 1=1

k 3: integer ;// общее число итераций в циклах № 1 и 2

Tick, p9: Cardinal;

a : array [1..m,1..n] of integer;// исходная матрица

b : array [1..m,1..n,1..m,1..n]of integer;

//величины элементов матрицы соответствуют величинам связей (влиянию)

// между элементами матриц матрицы d

d : array [1.. m ,1.. n ] of integer ;// результат преобразования матрицы a в цикле № 2

2) Алгоритм

На каждой итерации цикла № 1 проводятся следующие итерации.

А) Случайным образом определяются величины элементов матрицы a: 1 или 0.

Б) Случайным образом определяется величина связей между элементами матрицы d , формируется матрица b .

В) На каждой итерации цикла 2 проводятся следующие действия.

Г) На первой итерации элементы матрицы d приравниваются элементам матрицы a

Затем последовательно преобразуются элементы матрицы d.

Д) Элементы м матрицы d преобразуются следующим образом.

Если элемент матрицы d равен 1, то подсчитывается число нулей в окружении радиусом u .

Если число нулей превышает m 1, то величина ткущего элемента матрицы d заменяется с 1 на 0.

Если элемент матрицы d равен 0, то подсчитывается число единиц в окружен d заменяется с 0 на 1.

Е) После заполнения матрицы d нулями k 1 увеличивается на 1.

После заполнения матрицы d единицами k 2 увеличивается на 1.

По модели слухов носитель слуха меняет свое мнение при скепсисе окружающих.

3) Вывод

Цель расчётов получить величины k 1 и k 2. равных соответственно

числу итераций цикла № 1, после выполнения которых все элементы

матрицы d равны соответственно 0 и 1

Кроме того, для уяснения программы выводятся:

Таблицы StrigGrid

Таблица № 1 – матрица a для последней итерации цикла № 1;

Таблица № 2 – матрица b[7,5,i,j] для последней итерации цикла № 1;

Таблица № 3 - матрица а для последней итерации цикла №1,

после выполнении которой все элементы мартцы d равны 0

Таблица № 4 – матрица d Таблица № 1 – матрица a для последней итерации цикла № 1;

-t – число совпадений элементов матрицы a и конечной матрицы d

-v – число 1 в матрице d

-x – число 0 в матрице d

- q1 – число 1 в матрице a

- q2 – – число 0 в матрице a

-rr1, rr 2, rr 3, rr 4, rr 5 – номера первых пяти итераций цикла №1, после выполнения

Которых все элементы матрицы d равны нулям.

- p 9- общее число итерации цикл №1 х цикл № 2

Результаты расчётов

Путем подбора исходных данных можно получить на цикле №1 следующие результаты:

А) Матрицы d, все элементы которых равны 1

Б) Матрицы d, все элементы которых равны 0

В) Матрицы d, все элементы которых равны с разной вероятностью равны 1, 0 или чередующимися 0 и 1

Матрицы d, если все элементы равны 0 или 1 при итерациях цикла № 2 не изменяются.

Для приведенных выше величин исходных данных примерно один из 200 итераций на цикле №1 циклов приводит к матрице только с элементами равными 0 или 1.

То есть к единичной или нулевой матрице.

То есть можно интерпретировать тотальный успех или не успех запущенных слухов.

Скачатьпрограмму

https://disk.yandex.ru/d/KHDccs8LBvtZQw

//////////////////////////////////////////

Что нельзя засирать одну тему, нужно несколько?

Откройте себе где-то блог и пишите что хотите. Зачем мучать народ никому не нужной фигней?

у алеши растёт конкурент

Что нельзя засирать одну тему, нужно несколько?

Откройте себе где-то блог и пишите что хотите. Зачем мучать народ никому не нужной фигней?

======

В Ереване турист жалуется полицейскому:

"Меня извращенец преследует".

Полицейский гладит его по попке и изрекает:

"А ты мимо нашего садика не ходи".

Спартакиада

Программа "Спартакиада" (HHHHH)

1. Цели программы

В разных коллективах, пока в основном в учебных, для повышения интереса к спорту проводятся спартакиады.

Под личной спартакиадой понимаются обычно следующие спортивные соревнования.

Каждый спортсмен принимает участие в нескольких видах соревнований.

В зависимости от результатов спортсмены занимает определенные места. За каждое место присваиваются определенные баллы. Сумма баллов по всем видам соревнований определяет место каждого спортсмена в общих соревнованиях.

Для спартакиад возможны разные соглашения для следующих случаев:

• Два или более участников показали одинаковые результаты.

• Число баллов, в соответствии с занимаемым местом;

• Определение победителей при равенстве чисел суммарных баллов.

Принятые в программе соглашения будут объяснены позже.

Пример правил Спартакиады в http://www.gov.karelia.ru/gov/Power/Committee/Sport/pol_spart.html

2 . Общее описание программы

Программа решает три задачи:

• Таблица 1

Вводится список спортсменов (участников), пол, год рождения.

По признакам «мальчики» - «девочки», «год рождения» участники делятся на 12 групп.

• Таблица 2

Вводятся спортивные результаты. Три первых соревнования, чем выше результат, тем выше место. Например, прыжки в длину

Два последних соревнования, чем ниже результат, тем выше место. Например, бег.

Для каждого вида соревнований вычисляются порядковые места.

Если результаты равные более высокое место присваивается участнику, занимающему более высокое место в исходном списке. Например, по дате регистрации. Каждому участнику присваивается в каждом виде соревнований число баллов. Например, число баллов может равняться порядковому номеру в упорядоченном списке спортсменов. Например, спортсмены Петров, Иванов, Сидоров, Квашин показали в подтягивании результаты 7, 12, 21, 5. То есть спортсмены занимают места №1 – Сидоров, №2 –Иванов, №3 – Петров, №4 – Квашин и число баллов соответственно Петров – 3, Иванов - 2, Сидоров – 1, Квашин -4.

Для каждого участника складываются занятые места, и определяется победитель. То есть результаты упорядочиваются по мере возрастания результатов.

Допустим, четыре участника набрали баллов и заняли места, соответственно после знаков = и «:

1, 4, 2, 1, 3 = 11 «1

2, 3, 3, 2, 4 = 14 «3

4, 2, 1, 3, 1 =11 «2

3, 1, 4, 4, 2…=14 «4

Если при сложении результатов несколько спортсменов набрали одинаковое количество баллов, то их фамилии идут подряд в списке с присвоением высшего номера в соответствии с последовательностью фамилий в исходном списке.

• Таблица 3

Вводятся спортивные результаты в табл.2. Победители по отдельным видам соревнований определяются по тому же принципу, что и в табл. 2. Если спортсмены показали одинаковые результаты, то им присваивается среднеарифметическое от занятых мест. Допустим четыре спортсмена А, Б, В и Г показали в подтягивании результаты соответственно 5, 9, 9, 6. Им присваиваются баллы:

А: 5 «4

Б: 9 «1,5

В: 9 «1,5

Г: 6 «3

В таблице 3 баллы умножены на 1000.

Далее определяется число баллов для каждого участника, и участники упорядочиваются по возрастанию баллов. При одинаковом числе баллов высшее место – участник первый по исходному списку.

Если результаты равные более высокое место присваивается участнику, занимающему более высокое место в исходном списке.

Или вручную спортсменам присваивается несколько мест. Например, в примере выше места 1, 2 поделили спортсмены Б и В.

3 . Пользование программой

Дан листинг программы с комментариями. То есть можно вносить необходимые изменения. Это проще, чем писать заново программу.

Ниже дается описание пользования программы после трансляции. Язык Дельфи-7 ( DELPHI ).

• Открытие Программы: кликнуть на E XE

• В Окне (на форме) три таблицы №1 зеленоватая, №2 – желтая, №3 голубая

• Нажатие на форме кнопки «ВВОД»

Появляется:

Нумерация строк и столбцов, а также заголовки столбцов таблиц №1, №2, №3

4) Таблица №1

Название столбцов. Названия соответствуют номеру группы (деление по возрасту и полу)

В окошко «Номер группы» вводится номер группы, для которой на данном этапе будут проводиться расчёты. Всего групп 12. Годы рождения: 2000, 1999, 1998, 1997, 1996, 1995, всего 6. Мальчики, девочки - итого 12 групп.

• Таблица 1.

В столбец 1 вводятся фамилии участников, до 30 символов. Символы любые. Фамилий до 1000.

В столбец 2 вводятся сведения: «м» ли «д». Мальчики, девочки. Русские строчные буквы.

В столбец 3 вводятся сведения: год рождения. 4 цифры.

• Нажатие на форме кнопки «Итог 1» В таблице №1 появляется разбивка на группы. В столбце 17 число участников по каждой группе.

• Нажатие на кнопку «Итог 2». В таблице №2 – столбец 1, появляется список фамилий в группе, для которой проводятся расчёты.

• Таблица №2. Ввод данных по видам спорта. Столбцы 2, 4. 6, 8, 10.

Пр. Расстояния в см, время в сек, а также показатели в разах, например подтягивание.

• Нажатие на кнопку «Итог 3»

• Таблица №. 2. В столбцах 3, 5, 7, 9, 11 места, занимаемые участниками.

Пр. Если результаты одинаковые, то места в порядке исходного списка фамилий!

В столбце 12 сумма мест (баллов) участников

В столбце 13 повторно список участников (как в столбце 1).

В столбце 14 места, занятые участниками. Если результаты одинаковы, в порядке исходного списка. По принятой системе баллов победители имеют меньшее число баллов.

Столбец 15, список участников, упорядоченный по занятым местам.

• Нажатие кнопки «Итог – 0»

• Таблица №3

В столбцах 3, 5, 7, 9, 11 места (баллы), занимаемые участниками.

Столбец 12 -16 как табл.№2.

Столбец 13 – список участников, дубль столбца 1.

Список участников по порядку занятых мест. Столбец 16, число баллов к списку столбца 14.

• расчёт для следующей группы.

Вводится номер группы. Далее Итог 1, Итог2 , Итог3, Итог0.

Кнопка Итог4 –резерв.

Скачать программу

https://disk.yandex.ru/d/Da1PH7-LQPhUWQ

Программа Ипотека правильно предсказала рост цен на жильё.

Результат.

Срок ипотеки в РФ приближается к 30 годам.

7.Наступление (Фронт)

НАСТУПЛЕНИЕ

Программа «Наступление» моделирует следующую ситуацию.

Два противника: «жёлтые» и «лиловые». Каждый противник имеет фиксированное число воинских подразделений: условно «дивизии». Желтые - b дивизий, лиловые - c . Данные вводятся. Участки боевых действий, условно «фронты». Для определенности число фронтов: a =10. На каждом фронте: число дивизий для желтых – d 1[ i 1][1] ( i 1-номер фронта) , для лиловых - e [ i 1][1]. Лиловые распределяют дивизии по фронтам случайно. Берут дивизию и крутят рулетку: на какой фронт её послать. Для желтых два варианта: случайный и неравномерный. При неравномерном находятся случайным образом 1,2.3 …. «усиленных» фронта. Блок – «метки усиленных фронтов».

При случайном выборе усиленного фронта на него направляются не одна дивизия, а p 1. Предусмотрен ввод p 1.

Каждый из военоначальников (жёлтый и лиловый) отправляет в атаку три фронта с наибольшим числом дивизий.

Ситуации две. Или проходит атака на обороняющий фронт, или же противоположный фронт тоже сам идёт в атаку.

То есть в одном случае наступление и оборона, в другом случае встречный бой.

В реальном бою результат оценивается по следующим показателям:

а) потери сторон;

б) территории.

В программе «Фронт» использован только показатель – захват территории.

Результат боя зависит от:

а) вида боя: наступление (для противоположной стороны оборона) или встречный бой.

б) соотношения сил сторон.

Как оценить результаты наступательного боя. Я нашел в литературе только одну цифру. Наступление имеет успех, если силы наступающего превосходят силы обороняющего в 3 раза.
Отсюда я использовал формулу для оценки успеха наступающего, показатель f 4. Для упрощения программирования все вероятности и соотношения сил сторон умножаются на 1000 и округляются до целых чисел.

Вероятность захвата территории наступающим при соотношении сил наступающего и обороняющего меньше и равно 3 определялось по формуле:

f 4 = 0,9 х f 6 х f 6 : 9000.

Примеры:

При соотношении сил наступающего и обороняющего равного 3, находится

f 4 = 0,9 х 3000 х 3000 : 9000 = 900, то есть с вероятностью 0,9 наступающие захватывают территорию.

При соотношении 2:

f 4 = 0,9 х 2000 х 2000 : 9000 = 400, то есть с вероятностью 0,4 наступающие захватывают территорию.

При соотношении от более 3 до 4 вероятность захвата территории 0,95 и выше – 0,99.[/ i ]

Обороняющиеся с вероятностью 1- f 4 захватывают территорию наступающего.

Такая ситуация характерна для 41-го, когда при незначительном превышении сил Красная Армия атаковала вермахт.

Во встречном бою вероятность захвата территории принята прямо пропорциональной соотношению сил наступающих и обороняющих.

Конечно, принятые здесь результаты боев условны (умозрительны) и необходимы соответствующие исследования.

Неплохо промоделировать характерные особенности наступательного и встречного боя.

На всех фронтах определяется математическое ожидание захвата территорий желтыми и лиловыми, переменные G и L . Смотри описание переменных.

Для набора статистики проводится цикл p 6. На каждом шаге определяется, кто захватил больше территории.

Суммарные числа p 7 (победы желтых) и p 8 (победы лиловых), p 9 – ничья.

Очевидно, что при c > b вырастает вероятность побед желтых.

Ниже даны результаты счёта при следующих исходных данных:

a =10 (количество фронтов), b =1000 (число дивизий у желтых), с=1150 (число дивизий у лиловых), p 6=10000 (число циклов).

Ниже приводятся через дефис величины p 1 (ввод), p 7 (число побед жёлтых), p 8 (число побед лиловых), p 8 (число ничьих)

0-0-10000-0

1-0-10000-0

2-359-9637-4

3-2970-7015-15

4-5128-4864-8

5-5012-4979-9

6-3288-6707-5

7-1520-8477-3

8-524-9475-1

9-169-9831 - 0

10-42-9958-0

То есть правильная расстановка сил, конечно для принятых допущений, равносильна 15 % превышения «физических» сил.

В каком направлении можно развивать программу:

1) Учесть не только территории, но потери войск.

2) Математически строго, или даже приблизительно, обосновать вероятность исхода сражений для наступательного (оборонительного) и встречного боев.

3) Вводить данные разведки.

4) Оценивать не только захват территории, но и показатели захваченных территорий. Например, с учётом окружения вражеских войск.

Скачать ограмммы

https://disk.yandex.ru/d/mRdLE8pr7vWsVA

Рынок

Исходные данные

Задано m пунктов (вершин).

В каждом пункте покупатель и продавец.

Заданы:

Количество товара у продавца;

Количество денег у покупателя

Потребность в товаре у покупателя

Минимальная цена продажи продавца;

Максимальная цена покупки покупателя;

• Порядок расчётов:

А) Случайным образом выбираются пары продавец – покупатель.

Б) Определяются условия продажи:

Покупатель нуждается в товаре

Продавец имеет товар

Минимальная цена покупателя, больше максимальной цены продавца.

В) Вычисляется реальная цена покупки.

Случайная величина из разницы Максимальной цены покупки покупателя и Минимальной цены продажи продавца;

Г) Вычисляются параметры продажи, исходя из условий:

Количество товара у покупателя не превышает спроса.

Количество проданного товара не превышает наличия товара у продавца.

Количество уплаченных денег не превышает наличия денег у покупателя.

Д) Цель расчетов: определить, при каких исходных данных потребности покупателей будут удовлетворены?

Е) Возможное развитие программы.

Представлен вариант программы с одним товаром и без стоимости транспортировки товара. Для возможного развития программы желающими введены массивы для товаров 2 и 3, а также стоимости транспортировки.

В расчетах не участвуют.

Ж) Ввод исходных данных непосредственно по тексту программы.

https://disk.yandex.ru/d/WZbGV4WUnCgqXQ

3/2025/0418/c31520-20304236....

Рынок

Исходные данные

Задано m пунктов (вершин).

В каждом пункте покупатель и продавец.

Заданы:

Количество товара у продавца;

Количество денег у покупателя

Потребность в товаре у покупателя

Минимальная цена продажи продавца;

Максимальная цена покупки покупателя;

• Порядок расчётов:

А) Случайным образом выбираются пары продавец – покупатель.

Б) Определяются условия продажи:

Покупатель нуждается в товаре

Продавец имеет товар

Минимальная цена покупателя, больше максимальной цены продавца.

В) Вычисляется реальная цена покупки.

Случайная величина из разницы Максимальной цены покупки покупателя и Минимальной цены продажи продавца;

Г) Вычисляются параметры продажи, исходя из условий:

Количество товара у покупателя не превышает спроса.

Количество проданного товара не превышает наличия товара у продавца.

Количество уплаченных денег не превышает наличия денег у покупателя.

Д) Цель расчетов: определить, при каких исходных данных потребности покупателей будут удовлетворены?

Е) Возможное развитие программы.

Представлен вариант программы с одним товаром и без стоимости транспортировки товара. Для возможного развития программы желающими введены массивы для товаров 2 и 3, а также стоимости транспортировки.

В расчетах не участвуют.

Ж) Ввод исходных данных непосредственно по тексту программы.

https://disk.yandex.ru/d/WZbGV4WUnCgqXQ

Программа Альтруизм

Исследование дрейфа гена альтруизма

ПРОГРАММА GEN-A (Альтруизм, otbborll)

1. Определение

АЛЬТРУИЗМ(фр. altruisme от лат. alter – другой) – нравственный принцип, предписывающий сострадание и милосердие к другим людям, бескорыстное служение им и готовность к самоотречению во имя их блага

http://www.krugosvet.ru/articles/102/1010262/1010262a1.htm

2. Обзор работ.

Проблема альтруизма актуальна для всего живого: от микроорганизмов до человека.

Для человека имеются трудности в изучении генетики: нельзя по этическим соображениям ставить многие эксперименты. Даже животные для многих экспериментов нежелательны. Генетики свободны только в экспериментах над микроорганизмами.

Кроме того, для человека трудно разделить в проблеме альтруизма биологическое и социальное.

Генетический код раскрыли на вирусах, а только потом приступили к расшифровке и пониманию генома человека.

Две статьи на общую тему социального отбора:

А) http://www.svobodanews.ru/Article/2007/09/14/20070914190046053.html

Половое размножение сделало эволюцию устойчивым процессом

………

Б) http://www.svobodanews.ru/Transcript/2007/09/21/20070921114434410.html

Так уж непохожи социальные и биологические законы развития

……….

Примеры исследований проблемы альтруизма у микроорганизмов:

А) http://www.lenta.ru/news/2008/03/14/moulds/

14.03.2008, 14:03:20

Альтруизм оказался чужд части слизевиков

…….

Б) http://www.svobodanews.ru/news/science/2008/02/15.html?id=434982 Социальное поведение амеб определяется геномом

Выпуск новостей: RealAudio WinMedia MP3

15.02.2008 10:42 …..Ученые выявили более 100 генов, ответственных за социальное поведение амеб. …….

Проводятся исследования альтруизма и у человека, Правда, на генный уровень они вышли приблизительно.

Примеры:

http://elementy.ru/news/430688

Доверчивость и благодарность — наследственные признаки

http://www.utro.ru/articles/2008/02/07/714796.shtml

Гены определяют политические убеждения

07 февраля, 14:33 | Инна СЕМИНА

http://www.utro.ru/articles/2008/04/08/729407.shtml

Ученые обнаружили ген жестокости

http://lenta.ru/news/2008/04/08/spies/ ......

Граждане США, которые в последнее время попадались на шпионаже в пользу иностранных государств, в большинстве своем оказывались альтруистами,

Американцы шпионят бесплатно

3. Моделирование миграции генов альтруизма.

3.1. Исходные установки

Пока гены альтруизма у человека не открыты. Много неясного для микроорганизмов и животных. Я исследую следующую проблему. Допустим, в результате мутаций у некоторых организмов или виртуальных элементов возникли гены альтруизма. При каких условиях они получат распространение?

3.2. Исходные постулаты

1. Ген альтруизма доминантный. В одном локусе могут быть следующие комбинации генов: 00, 10, 01, 11, где 1 – присутствие гена альтруизма, 0 – отсутствие. Воздействие комбинаций 10, 01, 11 на фенотип одинаково .

2. Популяция представлена в виде линейной последовательности элементов (организмов), с 1 до величины r 6, определяемой в ходе расчётов, но не более v 2.

3. В ходе расчетов моделируется рождение элементов и их смерть.

Наличие гена альтруизма в определенной зоне от выбранного элемента увеличивает вероятность рождения, как у элемента с генами альтруизма, так и без них.

Вероятность рождения потомков не зависит от наличия генов альтруизма.

При акте смерти наличие гена альтруизма увеличивает вероятность смерти.

То есть имитируется ситуация, когда одни существа жертвуют частично своими правами на размножение ради увеличения права других.

3. Исходная популяция r 1.

Наличие гена альтруизма в каждой позиции локуса определяется с вероятностью y 1.

4. Размножение элементов происходит следующим образом:

а) Случайно выбирается родитель 1 из множества элементов s 6.

б). Из оставшегося множества элементов выбирается родитель 2. Случайно определяется, у кого из элементов может быть потомок. Вероятность выбора родителя из двух партнеров по 0,5.

Пр. Принятый способ размножения предполагает равновероятное участие партнеров в рождении потомков. Такой способ размножения природа определила для улиток, которые являются гермафродитами.

в) Акт рождения определяется следующим образом. Если на расстоянии s ( s – заданное число элементов) есть элемент с геном (генами) альтруизма, то вероятность появления потомка y 4, иначе y 5. y 4> y 5. Потомок имеет на 1 номер больше, чем родитель. Вся последующая последовательность сдвигается на 1.

5. Акт смерти определяется следующим образом. Из последовательности элементов с случайно выбирается элемент h 11.

Вероятность акта смерти элемента при наличии гена (генов) альтруизма y 7, иначе y 8. y 7 > 8.

6. Гены потомка определяются следующим образом

В одном локусе два гена. Допустим, спариваются два элемента с наборами генов a - b и c - d .

У потомка возможны комбинации: a - c , a - d , b - c , b - d . В генетике принято, локусы a - c , a - d , b - c , b - d и c - a , d - a , c - b ,

d - b имеют одинаковое влияние на фенотип.

По программе гены имеют фиксированное место в локусе. «Верхнее место» - a [2][ j ], «нижнее» - a [3][ j ]

Поэтому определение генотипа потомка производится случайным образом по одному из 8 вышеперечисленных вариантов. Допущение чисто формальное, так как в программе действие генов ( a [2][ j ] =1, a [3][ j ] =0), ( a [2][ j ] =0, a [3][ j ] =1), ( a [2][ j ] =1, a [3][ j ] =1) одинаковы.

4. Описание программы GEN - A

• Программа состоит из двух процедур:

а) Исходные данные, рождение и смерть (Пуск)

б) Закрытие

2. Каждая процедура включается соответствующей кнопкой.

3. Выбран режим, когда происходит процесс размножения, а затем вымирания (смерти).

Ситуация. Микроорганизм безудержно размножается, затем вымирает до небольшого числа особей. Находится соотношение числа элементов с генами альтруизма в начале процесса размножения, в конце процесса размножения и в конце процесса вымирания (смерти).

Это позволило изучить процесс рождения. Режим со сменой рождений и смертей здесь не приведен

Процессы рождения и вымирания носят вероятностный характер. Поэтому предусмотрен цикл от 1 до r 4.

Для каждой текущей переменой k выводятся по окончанию расчёта в процентах доли элементов с определенным набором генов:

00, 10, 01 и 11. Блоки расчёта: исходные данные, размножение и вымирание.

4.1. Общие результаты

• Процесс «Смерть» особого интереса не представляет. Вероятно, имеет простое аналитическое решение, так как большое сходство с классической задачей по выбору шаров из урны.

• Задача рождения вряд ли допускает простое аналитическое решение. Ниже обсуждается только решение по процессу «Рождение».

• В результате расчётов выяснялось, при каких условиях возрастает почти всегда концентрация генов альтруизма. Переменная f 6.

• Оказалось, что ощутимый рост числа генов, переменная f 6, происходит при следующих условиях:

а) Значительный рост вероятности рождения при нахождении в зоне действия гена альтруизма, то есть y 4 существенно больше y 5.

б) Существенно: величины действия гена альтруизма. Оптимальная величина s =1 или 2.

г) Число исходных элементов не менее 25.

5) В таблице выводятся последовательно:

а) Таблица элементов с указанием генов после вычисления исходных данных.

б) Таблица элементов с указанием генов после процесса «Размножение».

в) Таблица элементов с указанием генов после процесса «Смерть».

в) Суммарные данные по числу элементов с разными наборами генов после вышеупомянутых процессов и общее число элементов после вышеперечисленных процессов.

г) Данные для контроля вычислений.

4.2. Результаты счета

1) Ниже приводятся результаты счёта при следующих условиях:

а) y 1 = 0,2 исходная вероятность гена альтруизма в «верхнем» и «нижнем» местах локуса.

б) r 1 = 25 исходная популяция

б) Число циклов в цикле «рождение» – 2000. y 4 = 0,6 , y 5 = 0,2 y 7 = 0,3 , y 5 = 0,2 r 3=15 r 4=15;

Счет проводился при s = 3.

Ниже приводятся результаты счёта величин:

p 6 - доля в процентах элементов с генами альтруизма в исходной популяции

f 6 - в процентах элементов с генами альтруизма в популяции после размножения

w 6 - доля в процентах элементов с генами альтруизма в конечной популяции

r 6 – конечное число элементов после цикла размножение

s = 1

№ k p 6 f 6 w 6 r 6

1 20 49 26 893

2 12 37 14 789

3 26 51 13 955

4 26 43 13 927

5 33 62 33 1060

6 26 51 6 940

7 20 29 20 739

8 53 73 40 1109

9 26 52 26 953

10 26 56 13 942

11 53 71 33 1078

12 53 54 13 1007

13 46 64 28 1070

14 53 50 13 943

15 33 59 6 1034

Скачать программу

https://disk.yandex.ru/d/Q-jeqwMPm4Bc0g

////////////////////////////////////

Введение
Как известно, многие многочлены в определенном диапазоне x дают последовательность простых чисел.
Об этом, например,
http://vlad-utenkov.narod.ru/personal2/ … /pr/pr.htm
Наиболее известный многочлен такого вида открытый самим Эйлером:
x*x + x + 41
1. Общее описание
Программа позволяет исследовать любые многочлены.
Четыре положительные целочисленные переменные могут изменяться в заданных пределах. Остальные параметры фиксированные. Например, квадратные многочлены:

a*x*x + b*x + c, a*x*x - b*x + c, -a*x*x + b*x + c, a*x*x + b*x – c, a*x*x - b*x - c

Переменные a, b, c, x.
В результате расчетов находятся следующие величины:
А) Максимальная длина последовательности простых чисел – u при изменении переменной x с интервалом в 1.
Б) Максимальное число простых чисел - s, получаемое при некотором значении c и при изменении других переменных в заданных пределах.
Количество максимумов не фиксируется.

2. Описание программы
Программа на языке Дельфи 7. Дан исходник.
Все изменения в программе проводятся непосредственно в тексте программы.
Так что для использования программы надо иметь Дельфи 7 или выше.
В ходе выполнения программы в 4 циклах в разных сочетаниях изменяются значения переменных a, b, c, x.
Предусмотрено вычисление двух многочленов. № 1 и № 2.
Для каждой величины x определяется значение многочлена и дается информация: простое или составное число.
Многочлен №1 вычисляется при значениях a, b, c для максимальной цепи простых чисел.
Числа a, b, c находятся в ходе предшествующих вычислений.

3. Вывод результатов.
3.1. В окнах r1, r2, r3, r4 выводятся соответственно заданные максимальные величины переменных a, b, c, x.
3.2. В окне «Число простых чисел» выводится число значений многочлена, равное простому числу, при всех изменениях a, b, c, x.
3.3. В окне «max цепь» выводится длина самой длинной цепи из простых чисел при изменении переменной x при фиксированных a, b, c.
3.4. В окне a= b= c= x даны величины a, b, c, x, для которых цепь из простых чисел максимальна. Для x дается последнее значение при вычислении максимальной цепи простых чисел.
3.5. Столбцы таблицы:
Первый столбец. Значения длины максимальной цепи простых чисел. В фиксированном столбце содержится величина c. В нулевом столбце: c – простое или составное.
Второй столбец – пробелы.
Третий столбец. Суммарное число значений многочлена как простого числа, при заданном c при изменениях a, b, x во всем диапазоне.
В фиксированном столбце содержится величина c.
Четвертый столбец. Пробелы.
Пятый столбец.
Значения многочлена №1.
Около каждого значения – метка: простое или составное.
Шестой столбец. Разности межу значениями строк столбца пять.
Седьмой столбец.
Значения многочлена № 2.

4. Результаты расчетов
А) Многочлен
а*x*x +b*x + c
Максимально длинная цепь - 39, при a=1, b=1, c=41.
Разумеется, это не доказательство, что 39 максимальная длина цепи простых чисел для этого многочлена.
Б) Многочлен
а*x*x - b*x + c
При
r1 = 2
r2 = 100
r3 = 100
r4 =100
получено:
a = 1
b = 15
c = 97
x = 47
максимальная длина цепи -47
Наибольшее число простых чисел – 3558 при c = 97
Впрочем, фактически это сводится к многочлену:
x*x + x + 41

В) Многочлен
x*x*x –a*x*x - b*x - c
При
r1 = 25
r2 = 50
r3 = 150
r4 = 500
получено:
a1 = 22
b1 = 41
c1 = 149
x1 = 42
максимальная длина цепи - 19
Наибольшее число простых чисел – 9342 при c = 67
Максимальную длину могут иметь несколько цепей простых чисел

Скачатьпрограмму

https://disk.yandex.ru/d/pi-4e4dqf81LeQ

///////////////////////////////////////////////////////

• Эджворт

При проектировании сетей ГТС необходимы данные об удельных нагрузках различных категорий абонентов.

Механические АТС позволяли измерять только суммарную исходящую нагрузку. Для нахождения данных об удельных нагрузках абонентов необходимо использовать определенный математический аппарат.

Данная проблема была рассмотрена в статье «Вычисление удельных нагрузок на основе принципа Эджворта». Копия текста статьи приведена.

В настоящее время удельные нагрузки на электонных АТС можно измерить непосредствеено, взяв под контоль определныых абонентов. Однако математическая проблема осталась.

Вот гипотетический пример

Найти

Min y1 +y2 +y3 +y4 +y5 + y6 +y7+ y8 +y9 +y10 +y11 +y12

При условиях:

10*x1 + 20*x2 + 30*x3 + 60*x4 +y1 – y2 = 460

30*x1 + 20*x2 + 10*x3 + 30*x4 +y3 – y4 = 260

50*x1 + 15*x2 + 20*x3 + 20*x4 +y5 – y6 = 275

70*x1 + 10*x2 + 10*x3 + 10*x4 +y7 – y8 = 190

30*x1 + 30*x2 + 30*x3 + 10*x4 +y9 – y10 = 310

40*x1 + 40*x2 + 40*x3 + 40*x4 +y11 – y12 = 520

Здесь x 1 – x 4 неизвестные.

y1 –y12 неувязки из-за ошибок измерений.

Есть два способа оценки суммарной невязки: сумма квадратов или простая сумма.

В данном случае исследована простая сумма. В литературе это называется принципом Эджворта.

В статье приведены результаты предварительных расчётов Сделан преждевременный вывод, что большие ошибки в одной серии измерений не скаываются на результате.

Спустя много лет я решил проверить выводы. Была разработана программа «Эджворт» для решения задачи линейного программирования.

Результаты оказались не совсем такими.

Для приводимого выше примера при величинах x1=1 x2 = 3 x 3=5 x 4=4

Для имитации ошибок измерения поочередно меняем правю часть уывеличивая её в 10 раз. Результаты счёта:

460 на 4600: x1=0 x2 = 0 x 3=8,8375 x 4=5,875

260 на 2600: x1=0,897 x2 = 7,7975 x 3=0 x 4=4,918

275 на 2750: x1=1 x2 = 3 x 3=5 x 4=4

190 на 1900: x1=2,5 x2 = 0 x 3=0 x 4=4

310 на 3100: x1=1 x2 = 3 x 3=5 x 4=4

520 на 5200: x1=1 x2 = 3 x 3=5 x 4=4

Описание программы

• Величины:

m = число строк

n = число столбцов в исходной матрице

w = число вводимых элементов марицы А

вводятся в тексте программы.

• на форме вводятся

•

«Столбец»

Вектор столбец правой части

По числу n

«Строка С»

Целевая функция m

1…m – нули

m +1 …3 m – единицы

3m+1 …4 m – заведомо большое число, например 99999999999

Матрица

Ввод элементов матрицы А

Номер столбца – a –номер строки – b – величина элемента матрицы А

Вывод результатов

Пуск – обрамление таблиц

Заполнение – введенные величины

Расчёт – первая итерация

Результат – преполедняя и последняя итерации

Результаты счета наверху таблицы №4

Скачать программу

https://disk.yandex.ru/d/f5sh3D48I8WxLw

[size=20][color=maroon]Программаuuuu

[/color][/size]

[size=20][color=purple]Программа uuuu

DELPHI 7[/color][/size]

[size=20][color=green]Скачать[/color][/size]

https://yadi.sk/d/P91561Ui3Lk5mX

[size=20][color=navy]1. Постановка задачи

[/color][/size]

[size=18]Есть множество женихов.

Всегоn.

Каждому жениху - вершина во множестве A.

Есть множество невест.

Всегоn.

Каждой невесте- вершина во множестве B.

Каждый юноша согласен на брак с m невестами.

Выбор невест случаен.

Каждая невестасогласна на брак с m женихами.

Выбор жениховслучаен.

От каждой вершины множества A – m голубых ребер к m вершинам

множества B.

От каждой вершины множества B– m розовыхребер к m вершинам

множества A .

Если между двумя вершинами множеств A и B и голубое ребро,и розовое ребро,

то вершины соединяются красным ребром.

При заключении брака две вершины множеств A и B соединяются пурпурным ребром.

Множество пурпурных ребер подмножество красных ребер.

Каждой вершине инцидентноодно пурпурное ребро.

Или не одного.

Находится максимальное число пурпурных ребер (число браков).[/size]

[size=20][color=navy]2. Исходные данные[/color][/size]

[size=18]g- число циклов для сбора статистики

S – число женихов (невест)

n1, m1 – число женихов (невест) и число предпочтений женихов (невест),

комбинация для вывода промежуточногорасчёта

[/size]

[size=20][color=navy]3.Массивы[/color][/size]

[size=18]c1 – голубые ребра для n1, m1

c2 – вспомогательный массив

c3 – розовые ребра для n1, m1

z - Пурпурные и красные ребра для n, m

Пурпурные: совпадение предпочтений женихов и невест

Пурпурные отмечены цифрой 1.

Красные – браки.

Отмечены цифрой 2.[/size]

[size=20][color=navy]4. Алгоритм

[/color][/size]

[size=18]4.1.Находятся предпочтения женихов

4.2. Находятся предпочтения невест.

4.3. Находятся совпадения предпочтений женихов и невест.

4.4. Находятся браки по предпочтениям женихов и невест.

То есть некоторое допустимое паросочетание.

Есть стандартные алгоритмы отыскания максимального паросочетания

http://studopedia.ru/2_106771_parosochetaniya-v-dvudolnih-...

http://www.studfiles.ru/preview/1619036/

А как в реальной жизни?

Брачные конторы или свахи имеют цель заключить наибольшее число браков.

Просматривают комбинации для увеличения числа сочетающихся.

Индивидуальные пары естественно сочетаются без оглядок на общее число сочетающихся.

Условно назовем такой выбор:

«Увидел, взял».

Такой алгоритм в данной программе.

[/size]

[size=20][color=navy]5.Статистика[/color][/size]

[size=18]Единичные расчёты дают результаты с большим разбросом.

Поэтому введен цикл статистика.

Расчёты повторяются g раз.

Полученные результаты усредняются.[/size]

[size=20][color=navy]5. Конечные результаты в двух таблицах.[/color][/size]

[size=18]Для сочетаний

nи m: число женихов (невест) и число предпочтений одногожениха (невесты).

nи m:n>=m, nи m от 1 до s

[/size]

[size=18]Таблица 4. Частное от деления числа удвоенного числа допустимых браков на(сумма женихов и невест *n * g).

Массив f2.

Таблица 5

Массив x2

Частное от деления числа браков на (число женихов (невест) * n * g).

Для сочетанийn и m.

[/size]

/////////////////////////////////////////////

||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||

[size=20][color=navy]Программа vvvvvv

[/color][/size]

[size=20][color=maroon]1.Распознавание[/color][/size]

[size=18][color=blue]Математическая модель – паросочетание соответствует задаче распознавание.

Соответствие.

Множество женихов – эталонная модель образа.

Множество невест – образ объекта на распознавание.

Ребра (дуги) от женихов к невестамзадают множество признаков эталонного образа.

Ребра (дуги) от невест к женихам задаютмножество признаков распознаваемого объекта.

Соответствие противоположно направленных дуг (ребер женихов, невест) соответствует совпадению признака эталонного и реального объектов.

По каким критериям определять соответствие эталонного и реального объекта, зависит от конкретной ситуации.

Определяется статистикой верных и неверных решений при опознавании образов.

[/color][/size]

[size=20][color=maroon]2.Программа uuuu.[/color][/size]

[size=18][color=blue]Выше описана программа uuuu.

По этой программе.

От каждого жениха отходит mдуг.

Это соответствует числу сравнений некоторого признака с признаками реального объекта.

От каждого невестыотходит mдуг.

Это соответствует числу сравнений некоторого признака реального объекта с эталонным.

При полном совпадении противоположно направленных дуг реальный объект 100% соответствует эталонному.

По жизни реальный образ маскируют помехи.

То естьнесовпадение противоположно направленных дуг.

В задаче uuuu дуги от невест выбираются случайным образом.

Изучается:какая вероятность ошибочного опознавания случайного объекта как эталонного.

Сравнение проводится по двум критериям.

А) d(n,m) – браки.

Число случаев совпадения противоположно направленных дуг.

По одному совпадению для каждого признака.

Б) f1(n,m) – отношение удвоенного числа совпадения дуг к общему числу дуг.

[/color][/size]

[size=20][color=maroon]3.Программа vvvvvv

[/color][/size]

[size=18][color=blue]В программе vvvvvv число дуг по каждому признаку (жених, невеста) определяется случайно.

По случайным направлениям.

Равновероятно в диапазоне 1 … m.

Математическое ожидание ряда натуральных чисел 1 … mравно (m+1) : 2.

Следовательно число дуг впрограммах uuuu и vvvvvv будет равно при выполнении

условия АА:

uuuum=k

vvvvv m= (k+1) :2[/color][/size]

[size=20][color=maroon]4.Результат[/color][/size]

[size=18][color=blue]Для условия АА

d(n,m) почти совпадают.

f1(n,m)для uuuu f1(n,m)для vvvvvv[/color][/size]

[size=18][color=blue]Пример

q = 30

s = 20

n1= 17

m1 = 6[/color][/size]

[size=18][color=blue]uuuu

d(17,6)= 0,0200

f1(17,6) = 0,7451[/color][/size]

[size=18][color=blue]vvvvvv

d(17,6)= 0,0205

f1(17,6) = 0,6647[/color][/size]

[size=18][color=blue]uuuu

скачать

https://yadi.sk/d/P91561Ui3Lk5mX[/color][/size]

[size=18][color=blue]vvvvvv

скачать

https://yadi.sk/d/Gd0YJKE-3Mq8aV

[/color][/size]

////////////////////////////////////////////////////////////////////

|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||

[size=20][color=red]Программа 1-tttt

[/color][/size]

[size=18][color=maroon]Дальнейшее исследование разных способов задания паросочетаний.

Программа работает в нескольких режимах:[/color][/size]

[size=18][color=purple]Режим 1.

Переключатели

k1 =0 (для женихов)

k2 =0 (для невест)

Каждый жених (невеста): заданное число предпочтений.

[/color][/size]

[size=18][color=lime]Режим2 Переключатели

k1 = 2 (для женихов)

k2 = 2 (для невест)

Каждый жених (невеста): случайное число предпочтений.

[/color][/size]

[size=18][color=olive]Режим 3

k1 =0

k2 = 2

Женихи – фиксированное число предпочтений, невесты - случайное.[/color][/size]

[size=18][color=teal]Режим 4

k1 =2

k2 = 0

Женихи – случайное предпочтение, невесты - фиксированное.

[/color][/size]

[size=18][color=navy]Режим 5 в дополнении к режимам 1-4

(каприз невесты)

Если выполняется соотношение

V>(random (w)+ 1)

Предпочтение аннулируется.

v и w задаются

[/color][/size]

[size=18][color=blue]Введена величина k – сумма браков по всему циклу статистика.

[/color][/size]

[size=20][color=green]Скачать программу 1-tttt[/color][/size]

https://yadi.sk/d/ByJKa-nU3NymEZ

||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||

|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||