Процедура создания компонентной табличной модели | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №38 (328) сентябрь 2020 г.

Дата публикации: 21.09.2020

Статья просмотрена: 19 раз

Библиографическое описание:

Еськов, Е. А. Процедура создания компонентной табличной модели / Е. А. Еськов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 38 (328). — С. 6-9. — URL: https://moluch.ru/archive/328/73714/ (дата обращения: 16.12.2024).



В статье описана процедура создания новой компонентной технологии математического моделирования в электронных таблицах.

Ключевые слова: компонентная модель, формальная логика, макрос.

Технология компонентного табличного моделирования основана на алгоритме решения исходной задачи и включает ряд процедур [1]:

− анализ предметной области, включающий операции структуризации словесного описания проблемы, постановки задачи, формулировки целей моделирования;

− процедура формализации задачи моделирования, содержит операции задания входов, выходов и показателей эффективности; построения причинно-следственных диаграмм; объявление переменных модели; разработки алгоритма решения задачи;

− процедура создания компонентной табличной модели, включает операции выбора из библиотеки компонентов, необходимых для решения задачи; задания информационных связей между компонентами, настройку параметров компонентов;

− процедура интерпретации результатов моделирования, содержащая операции планирования модельного эксперимента, анализа модели и интерпретации полученных результатов.

Для создания компонентных табличных моделей, прежде всего, необходимо открыть рабочую книгу Microsoft Excel на основе шаблона, содержащего библиотеку компонентов формальной логики. Затем нужно открыть библиотеку компонентов и, выделив область необходимого компонента, скопировать его в буфер обмена (Ctrl+C) (рис. 1).

Копирование блока библиотеки в буфер обмена

Рис. 1. Копирование блока библиотеки в буфер обмена

На лист рабочей книги Excel вставляем скопированный блок (Ctrl+V). Аналогичным образом добавляются остальные блоки создаваемой модели. Затем позиционируем компоненты на рабочем поле и устанавливаем связи между блоками согласно реализуемой комбинационной схеме (модели).

Так, например, для установки связи между компонентами логической схемы «Вход» и «НЕ», в входной ячейке блока «НЕ» вводим знак равенства «=» и выделяем выходную ячейку блока «Вход» (рис. 2), затем нажимаем клавишу Enter.

Установление связей между ячейками

Рис. 2. Установление связей между ячейками

Теперь входная ячейка блока инверсии будет равна значению выбранного входного значения схемы.

По завершению установления связей, в последнем блоке отображается окончательный результат. Теперь, при смене входных значений, можно наблюдать изменение выходной ячейки.

Для компонентов формальной логики технология создания модели аналогична: блоки библиотеки копируются, добавляются на лист рабочей книги, позиционируются и устанавливаются связи между блоками (рис. 3).

Пример создания модели формальной логики

Рис. 3. Пример создания модели формальной логики

Далее в блоках формальной логики при необходимости изменяются имена терминов суждений и значения субъекта и предиката, а также распределенности терминов при помощи ниспадающих списков блоков.

Для визуализации связей между ячейками создадим макрос, отображающий эти связи при помощи графических стрелок. Для этого при помощи графических инструментов создаем три кнопки, выполняющие отображение зависимостей между зависимыми ячейками, а также кнопку по удалению стрелок, отображающих данные зависимости (рис. 4).

Кнопки визуализации связей между ячейками

Рис. 4. Кнопки визуализации связей между ячейками

Для каждой кнопки создаем макрос. Для этого в редактор Visual Basic для кнопки «Влияющие ячейки» задаем код:

Sub Precendents()

Dim i As Integer

Dim n As Integer

n = 10

For i = 1 To n

Selection.ShowPrecedents

Next

End Sub

Для кнопки «Зависимые ячейки» используем код:

Sub Dependents()

Dim i As Integer

Dim n As Integer

n = 10

For i = 1 To n

Selection.ShowDependents

Next

End Sub

Для кнопки удаление стрелок связей присваиваем код:

Sub ArrowsDelete()

ActiveSheet.ClearArrows

End Sub

Теперь, когда выделяется любая ячейка на листе Excel, при нажатии кнопки «Влияющие ячейки» и «Зависимые ячейки» (рис. 5), отобразятся стрелки связи, а при нажатии кнопки «Убрать стрелки» стрелки соответственно удалятся.

Использование кнопки «Влияющие ячейки»

Рис. 5. Использование кнопки «Влияющие ячейки»

Таким образом, в настоящей публикации представлена разработанная технология компонентного табличного моделирования.

Литература:

1. Игошин В. И. Математическая логика и теория алгоритмов [Текст]: учеб. пособие для студентов высш. учеб. заведений. — М.: Академия, 2008. — 448 с.

Основные термины (генерируются автоматически): формальная логика, библиотека компонентов, рабочая книга, ячейка, буфер обмена, кнопка, компонентное табличное моделирование, нажатие кнопки, процедура создания.


Ключевые слова

макрос, компонентная модель, формальная логика

Похожие статьи

Языки проектирования программируемых интегральных логических схем и их особенности, упрощающие процесс обучения

В данной работе рассматриваются языки проектирования ПЛИС и их особенности.

Применение нечеткой логики и методов визуализации графических решений при анализе показателей финансового рынка

В данной статье проведен анализ мультипликаторов финансового рынка, на основании чего была представлена система вывода, которая базируется на нечеткой логике. Также были реализованы методы визуализации импликаций.

Разработка математической модели многомерного нестационарного объекта управления

В статье рассматривается разработка математической модели многомерного объекта управления в условиях нестационарности. Предложена компактная векторно-матричная форма записи модели, позволяющая автоматизировать этап дискретного динамического описания ...

Метод извлечения SAO-структур из текстовых источников

В данной работе предлагается метод для извлечения SAO структур из текстовых данных на основе семантических правил. Предложен алгоритм, который адаптирован для русского языка.

Нейросетевой подход в задаче обработки данных

В работе рассмотрен подход, основанный на использовании многослойного перцептрона в задаче классификации.

Использование искусственных нейронных сетей для параметрической идентификации объектов

В статье рассматриваются методы и общая математическая модель параметрической идентификации объектов, а также описывается теоретическая возможность использования искусственных нейронных сетей в рамках решения данной задачи.

Автоматизация решения задач математической логики

В статье описан процесс разработки и создания собственного логического калькулятора, позволяющего решать типовые задачи математической логики.

Разработка математической модели нейронной сети

В статье рассмотрены вопросы разработки математической модели нейронной сети.

Кодирование категориальных данных для использования в машинном обучении

В статье описаны основные алгоритмы кодирования категориальных данных для использования в моделях машинного обучения и продемонстрированы ситуации в которых их стоит применять.

Создание моделей многогранников для уроков математики и геометрии

Статья посвящена описанию создания геометрических моделей средствами программы для трёхмерного моделирования Blender.

Похожие статьи

Языки проектирования программируемых интегральных логических схем и их особенности, упрощающие процесс обучения

В данной работе рассматриваются языки проектирования ПЛИС и их особенности.

Применение нечеткой логики и методов визуализации графических решений при анализе показателей финансового рынка

В данной статье проведен анализ мультипликаторов финансового рынка, на основании чего была представлена система вывода, которая базируется на нечеткой логике. Также были реализованы методы визуализации импликаций.

Разработка математической модели многомерного нестационарного объекта управления

В статье рассматривается разработка математической модели многомерного объекта управления в условиях нестационарности. Предложена компактная векторно-матричная форма записи модели, позволяющая автоматизировать этап дискретного динамического описания ...

Метод извлечения SAO-структур из текстовых источников

В данной работе предлагается метод для извлечения SAO структур из текстовых данных на основе семантических правил. Предложен алгоритм, который адаптирован для русского языка.

Нейросетевой подход в задаче обработки данных

В работе рассмотрен подход, основанный на использовании многослойного перцептрона в задаче классификации.

Использование искусственных нейронных сетей для параметрической идентификации объектов

В статье рассматриваются методы и общая математическая модель параметрической идентификации объектов, а также описывается теоретическая возможность использования искусственных нейронных сетей в рамках решения данной задачи.

Автоматизация решения задач математической логики

В статье описан процесс разработки и создания собственного логического калькулятора, позволяющего решать типовые задачи математической логики.

Разработка математической модели нейронной сети

В статье рассмотрены вопросы разработки математической модели нейронной сети.

Кодирование категориальных данных для использования в машинном обучении

В статье описаны основные алгоритмы кодирования категориальных данных для использования в моделях машинного обучения и продемонстрированы ситуации в которых их стоит применять.

Создание моделей многогранников для уроков математики и геометрии

Статья посвящена описанию создания геометрических моделей средствами программы для трёхмерного моделирования Blender.

Задать вопрос