КОМП'ЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ МОДЕЛЮВАННЯ, ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ В МЕДИКО- БІОЛОГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ

біологічні, фізичні, кібернетичні, математичні;

 аналогові, предметні, фізичні, біологічні;

 дослідницькі, математичні, імітаційні, фізичні

3D, 4D, статистичні, симуляційні

кібернетичні, математичні, статистичні, симуляційні

предметні

 фізичні

 аналогові

 кібернетичні

 математичні

 фізичні моделі

 кібернетичні моделі

 аналогові моделі

біологічні моделі

 математичні моделі

кібернетичні моделі

фізичні моделі

 аналогові моделі

 біологічні моделі

 математичні моделі

 моделі, представлені системою. З математичної точки зору проблема рішення

відповідної задачі не представляє принципових труднощів, однак, у випадку великої

кількості рівнянь і невідомих вимагає використання досить потужного комп'ютера

 моделі оптимізаційного типу. Основну частину такої моделі складає також система

рівнянь або нерівностей щодо невідомих величин. При цьому необхідно знайти таке

рішення цієї системи, що давало б оптимальне значення деякого показника. З

математичної точки зору побудова оптимізаційних моделей представляє досить

важку проблему

 функціональні моделі, що виражають, як правило, прямі залежності між відомими і

невідомими величинами. Необхідні для побудови моделі параметри визначаються, в

основному, статистичними методами

 так звані імітаційні моделі, що використовуються для аналізу складних систем.

Імітаційні моделі характеризуються, насамперед, досить точним відображенням

біологічного процесу або явища. У зв'язку з цим вони виявляються досить складними

у них присутні нелінійні і стохастичні залежності і змінні. Основний спосіб рішення

подібних задач потребує використання спеціальних розрахунків на комп'ютері

 більш складні системи і комплекси взаємозалежних моделей перерахованих вище

типів. Розвиток таких систем моделей дозволяє точніше відбити всілякі аспекти

функціонування біологічних об'єктів, зокрема знаходити оптимальні рішення, що

забезпечують раціональну взаємодію елементів у системі і управління. Вирішення

цієї проблеми потребує застосування спеціальних біоматематичних методів і

потужного програмного забезпечення

функціональні моделі, що виражають, як правило, прямі залежності між відомими і

невідомими величинами. Необхідні для побудови моделі параметри визначаються, в

основному, статистичними методами

моделі, представлені системою. З математичної точки зору проблема рішення

відповідної задачі не представляє принципових труднощів, однак, у випадку великої

кількості рівнянь і невідомих вимагає використання досить потужного комп'ютера

моделі оптимізаційного типу. Основну частину такої моделі складає також система

рівнянь або нерівностей щодо невідомих величин. При цьому необхідно знайти таке

рішення цієї системи, що давало б оптимальне значення деякого показника. З

математичної точки зору побудова оптимізаційних моделей представляє досить

важку проблему

так звані імітаційні моделі, що використовуються для аналізу складних систем.

Імітаційні моделі характеризуються, насамперед, досить точ- ним відображенням

біологічного процесу або явища. У зв'язку з цим вони виявляються досить складними

у них присутні нелінійні і стохастичні залежності і змінні. Основний спосіб рішення

подібних задач потребує використання спеціальних розрахунків на комп'ютері

більш складні системи і комплекси взаємозалежних моделей перерахованих вище

типів. Розвиток таких систем моделей дозволяє точніше відбити всілякі аспекти

функціонування біологічних об'єктів, зокрема знаходити оптимальні рішення, що

забезпечують раціональну взаємодію елементів у системі і управління. Вирішення

цієї проблеми потребує застосування спеціальних біоматематичних методів і

потужного програмного забезпечення

функціональні моделі, що виражають, як правило, прямі залежності між відомими і

невідомими величинами. Необхідні для побудови моделі параметри визначаються, в

основному, статистичними методами

моделі, представлені системою. З математичної точки зору проблема рішення

відповідної задачі не представляє принципових труднощів, однак, у випадку великої

кількості рівнянь і невідомих вимагає використання досить потужного комп'ютера

моделі оптимізаційного типу. Основну частину такої моделі складає також система

рівнянь або нерівностей щодо невідомих величин. При цьому необхідно знайти таке

рішення цієї системи, що давало б оптимальне значення деякого показника. З

математичної точки зору побудова оптимізаційних моделей представляє досить

важку проблему

так звані імітаційні моделі, що використовуються для аналізу складних систем.

Імітаційні моделі характеризуються, насамперед, досить точ ним відображенням

біологічного процесу або явища. У зв'язку з цим вони виявляються досить складними

– у них присутні нелінійні і стохастичні залежності і змінні. Основний спосіб рішення

подібних задач потребує використання спеціальних розрахунків на комп'ютері

 більш складні системи і комплекси взаємозалежних моделей перерахованих вище

типів. Розвиток таких систем моделей дозволяє точніше відбити всілякі аспекти

функціонування біологічних об'єктів, зокрема знаходити оптимальні рішення, що

забезпечують раціональну взаємодію елементів у системі і управління. Вирішення

цієї проблеми потребує застосування спеціальних біоматематичних методів і

потужного програмного забезпечення

функціональні моделі, що виражають, як правило, прямі залежності між відомими і

невідомими величинами. Необхідні для побудови моделі параметри визначаються, в

основному, статистичними методами

 моделі, представлені системою. З математичної точки зору проблема рішення

відповідної задачі не представляє принципових труднощів, однак, у випадку великої

кількості рівнянь і невідомих вимагає використання досить потужного комп'ютера

 моделі оптимізаційного типу. Основну частину такої моделі складає також система

рівнянь або нерівностей щодо невідомих величин. При цьому необхідно знайти таке

рішення цієї системи, що давало б оптимальне значення деякого показника. З

математичної точки зору побудова оптимізаційних моделей представляє досить

важку проблему

так звані імітаційні моделі, що використовуються для аналізу складних систем.

Імітаційні моделі характеризуються, насамперед, досить точ- ним відображенням

біологічного процесу або явища. У зв'язку з цим вони виявляються досить складними

у них присутні нелінійні і стохастичні залежності і змінні. Основний спосіб рішення

подібних задач потребує використання спеціальних розрахунків на комп'ютері

 більш складні системи і комплекси взаємозалежних моделей перерахованих вище

типів. Розвиток таких систем моделей дозволяє точніше відбити всілякі аспекти

функціонування біологічних об'єктів, зокрема знаходити оптимальні рішення, що

забезпечують раціональну взаємодію елементів у системі і управління. Вирішення

цієї проблеми потребує застосування спеціальних біоматематичних методів і

потужного програмного забезпечення

функціональні моделі, що виражають, як правило, прямі залежності між відомими і

невідомими величинами. Необхідні для побудови моделі параметри визначаються, в

основному, статистичними методами

 моделі, представлені системою. З математичної точки зору проблема рішення

відповідної задачі не представляє принципових труднощів, однак, у випадку великої

кількості рівнянь і невідомих вимагає використання досить потужного комп'ютера

 моделі оптимізаційного типу. Основну частину такої моделі складає також система

рівнянь або нерівностей щодо невідомих величин. При цьому необхідно знайти таке

рішення цієї системи, що давало б оптимальне значення деякого показника. З

математичної точки зору побудова оптимізаційних моделей представляє досить

важку проблему

так звані імітаційні моделі, що використовуються для аналізу складних систем.

Імітаційні моделі характеризуються, насамперед, досить точним відображенням

біологічного процесу або явища. У зв'язку з цим вони виявляються досить складними

у них присутні нелінійні і стохастичні залежності і змінні. Основний спосіб рішення

подібних задач потребує використання спеціальних розрахунків на комп'ютері

більш складні системи і комплекси взаємозалежних моделей перерахованих вище

типів. Розвиток таких систем моделей дозволяє точніше відбити всілякі аспекти

функціонування біологічних об'єктів, зокрема знаходити оптимальні рішення, що

забезпечують раціональну взаємодію елементів у системі і управління. Вирішення

цієї проблеми потребує застосування спеціальних біоматематичних методів і

потужного програмного забезпечення

 моделювання

 імітація

 симуляція

еволюція

 процес мислення людини

 алгоритмізація

моделювання

формалізація

 систематизація

прогнозування

упорядкований скінченний набір чітко визначених правил для розв'язування задач

за скінченну кількість кроків

гнучка варіація набору правил, в результаті виконання яких приходять до шуканого

результату

специфічний перелік операцій, що можуть бути виконаними над даними

 абстрактна структура даних, що він може перебувати в різних станах в різний час

задача, що має відповідь «так» чи «ні» для кожного об'єкта з деякої множини

вхідних даних.

масовість

визначеність

комунікативність

дискретність

адитивність

лінійний

циклічний

графічний

розгалужений

словесний

графічний

символічний

формальний

 вербальний

 письмовий

паралелограм

коло

ромб

овал

прямокутник

 постановка мети, розробка алгоритму рішення, презентація алгоритму рішення

постановка мети, презентація алгоритму рішення, розробка алгоритму рішення

 презентація алгоритму рішення, постановка мети, розробка алгоритму рішення

 постановка мети, формалізація моделі, презентація алгоритму рішення

формалізація моделі, постановка мети, презентація алгоритму рішення

розгалужений алгоритм

 циклічний алгоритм

лінійний алгоритм

 безумовний алгоритм

формальний алгоритм

лінійний алгоритм

 циклічний алгоритм

розгалужений алгоритм

безумовний алгоритм

 формальний алгоритм

розгалужений алгоритм

лінійний алгоритм

циклічний алгоритм

безумовний алгоритм

 формальний алгоритм

 умова

 цикл

твердження

 розгалуження

 вказівка

дискретність

визначеність

комунікативність

 масовість

 адитивність

форма організація дії, при якій залежно від виконання або не виконання деякої

умови здійснюється або та, або інша послідовність дій

форма організація дії, при якій та сама послідовність дій виконується кілька разів

доти, поки виконується деяка умова

це будь-яке твердження або запитання, що допускає лише дві можливі відповіді

«так» або «ні»

 це будь-яке твердження або запитання, що не допускає наявність можливих

відповідей

форма організація дії, що дозволяє знайти мінімальний шлях в графі з ребрами

одиничної довжини

 визначеність

 ефективність

 скінченність

 результативність

 масовість

 процес, що визначається алгоритмом, можна розділити на окремі елементарні

етапи

алгоритм має одне або декілька вихідних даних, що мають досить визначений

зв'язок із вхідними даними

дії, які необхідно здійснити, є чітко та недвозначно визначені для кожного

можливого випадку

у процесі розробки алгоритму можуть використовуватись різні способи його опису

всі його оператори досить прості для того, аби їх можна було точно виконати за

скінченний проміжок часу

 цикл-до

цикл-поки

 неповна форма розгалуження

повна форма розгалуження

лінійний

 цикл-до

 цикл-поки

 неповна форма розгалуження

 повна форма розгалуження

 лінійний

формалізація

 моделювання

 систематизація

прогнозування

алгоритмізація

 умовний спосіб

словесний спосіб

 символічний спосіб

графічний спосіб

схематичний спосіб

будь-який алгоритм повинен мати початок і кінець; усі блоки мають тільки один

вихід; усі блоки алгоритму мають не більш ніж один вхід; лінії алгоритму не можуть

розгалужуватися

будь-який алгоритм повинен мати початок і кінець; усі блоки, крім перевірки умови,

мають тільки один вихід; усі блоки алгоритму мають не більш ніж один вхід; лінії

алгоритму не можуть розгалужуватися

будь-який алгоритм повинен мати початок і кінець; усі блоки, крім перевірки умови,

мають тільки один вихід; усі блоки алгоритму мають більш ніж один вхід; лінії

алгоритму не можуть розгалужуватися

алгоритм може не мати початок і кінець; усі блоки, крім перевірки умови, мають

тільки один вихід; усі блоки алгоритму мають не більш ніж один вхід; лінії алгоритму

не можуть розгалужуватися

 алгоритм може не мати початок і кінець; усі блоки, крім перевірки умови, мають

тільки один вихід; усі блоки алгоритму мають не більш ніж один вхід; лінії алгоритму

можуть розгалужуватися

 циклічний

 лінійний

парациклічний

розгалужений

 евристичний

 and a6o or

 так або ні

 true aбo false

менше або більше

Х або Ү

 A /\ (B → C);

 (A /\ B) →C

 A \/ B →C

 A /\ B → C

(A \/ B) → - C

 not A

 A and B

C /\ D

A \/ B

Y or Z

 not A

 A and B

C /\ D

 A \/ B

Y or Z

Джордж Уолд

Джордж Черч

Джордж Буль

Джордж Сорос

Стів Джобс

0

1

2,9994

2,9995

 3,1416

 кон'юнкція

диз'юнкція

імплікація

 логічна еквівалентність

 заперечення або інверсія

кон'юнкція

 диз'юнкція

 імплікація

логічна еквівалентність

 заперечення або інверсія

кон'юнкція

диз'юнкція

 імплікація

 логічна еквівалентність

заперечення або інверсія

 кон'юнкція

 диз'юнкція

 імплікація

логічна еквівалентність

 заперечення або інверсія

кон'юнкція

 диз'юнкція

 імплікація

 логічна еквівалентність

заперечення або інверсія

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

процес

 початок (кінець)

умову

 ввід/вивід

цикл

процес

 початок (кінець)

 умову

ввід/вивід

 цикл

процес

початок (кінець)

умову

 ввід/вивід

цикл

 процес

умову

початок (кінець)

ввід/вивід

цикл

лінійний

 розгалужений

 циклічний

прямий

повторення

розгалужений

циклічний

лінійний

прямий

повторення

розгалужений

 циклічний

лінійний

прямий

 обчислювальний

цикл-до

цикл-поки

розгалужений

лінійний

нескінченний цикл

цикл-поки

 лінійний

цикл-до

нескінченний цикл;

 розгалужений

неповний

повний

нескінченний

лінійний

прямий

Неповний

Повний

нескінченний

 лінійний

прямий

умовою входу

дією

тілом циклу

наказом

передумовою

 одноразове виконання тіла циклу

об'єкт програми, що має ім'я та значення

 умова виходу із циклу

 перевірка умови

тип умовного циклу

 розгалужений

лінійний

парациклічний

 циклічний

евристичний

 OR

 IF

AND

NOT

FALSE

стохастичний

детермінований

евристичний

 циклічний

розгалужений

 стохастичний

евристичний

детермінований

 циклічний

 розгалужений

рекурсією

вибором

 ітерацією

переходом;

 обчислюванням

така форма організації дій, при якій та сама послідовність дій виконується кілька

разів доти, поки виконується деяка умова

перевірка виконання певного твердження з метою прийняття рішення про напрям

ходу подальшого розв'язання задачі

 будь-яке твердження або запитання, що допускає лише одну можливу відповідь

така форма організації дій, при якій залежно від невиконання здійснюється або та,

або інша послідовність дій

абір чітко визначених правил для визначення змісту поставленої задачі

елемент у якому операції, що виконуються всередині циклу, розміщуються між

двох частин

 елемент, що відображає вихід в частину схеми

 елемент який використовується для детальнішої інформації про кроки

елемент у якому через крапку з комою вказуються ім'я змінної з початковим

значенням, граничне значення та крок зміни

елемент відображає виконання процесу, що складається з однієї або кількох

операцій

 кон'юнкція

диз'юнкція

імплікація

логічна еквівалентність

 заперечення або інверсія

кон'юнкція

диз'юнкція

 імплікація

логічна еквівалентність

заперечення або інверсія

а, б, в

б, а, в

 в, а, 6

 б, в, а

а, в, б

 true

 false

 not

 and

 or

 true

 false

not

and

 or

 true

 false

not

and

or

a

b

c

всі вище наведені

жодне з вище наведених

a

b

c

всі вище наведені

жодне з вище наведених.

a

b

c

всі вище наведені

жодне з вище наведених.

a

b

c

 всі вище наведені

жодне з вище наведених.

a

b

C

 всі вище наведені

жодне з вище наведених

IF (OR (F4=»B»; F4=»AB»); IF(E4=»наявна»;»ПР1»;»ПРЗ»);

IF(E4=»наявна»;»ПР2»;»ПР4»));

 IF(F4=»B»;F4=»AB»;IF(E4=»наявна»;»ПРІ»;»ПР3»);

IF(E4=»наявна»;»ПР2»;»ПР4»))

IF(OR(F4=»B»;F4=»AB»);IF(E4=»наявна»;»ПРЗ»;»ПР1»);

IF(E4=»наявна»;»ПР2»;»ПР4»))

IF(OR(F4=»B»;F4=»А»);IF(E4=»наявна»;» ПРІ»;»ПРЗ»);

IF(E4=»наявна»;»ПР2»;»ПР4»))

IF(IF(F4=»B»;F4=»А»);IF(E4=»наявна»;»ПРІ»;»ПРЗ»); IF(E4=»наявна»;»

ПР2»;»ПР4»))

271

906

0

 $AM16

1

(C3^2-D3/5)/(3*SQRT($G$2+10)

(C2*C3-D3/5)/(3*SQRT($G$2+10)

(C3^2-D3/5)/(3*SQRT(G3+10)

(C3^2-D3/5)/(3*SQRT($G$3+10)

 (C3^2-D3/5)/(3*SQRT($G$3)

 IF(E8<1000;0;IF(E8<=5000;»5%»;»10%»))

IF(E8<1000;0;IF(E8>=5000;»5%»;»10%»))

IF(E8<1000;»5%»;IF(E8=5000;»5%»;»10%»))

IF(E8<100;0;IF(E8<=5000;»5%»;»10%»))

 IF(E8<100;1;IF(E8<=5000;»5%»;»10%»))

 (EXP($F$2^2-D2^2))/25*SQRT(E2*EXP($F$2)+D2)

 (EXP($F$2^2)+D2^2)/25*SQRT(E2*EXP($F$2)+D2)

 (EXP($F$2^2)+D2^2)/25*SQRT(E2*$F$2+D2);

d)

(EXP($F$2^2)+D2^2)/25*SQRT(E2*EXP($F$2))

(EXP($F$2^2)+D2^2)/25*SQRT(E2*EXP(F2))

система при системному аналізі та аспекти буття

 метод який є ефективним для вирішення задач

засіб розумової діяльності людей (засіб мислення), який використовується у

процесі пізнання і відтворення об'єкта, який досліджується

 метод, який базується на виконанні логічних операцій в чітко зазначе- ній

послідовності

 метод істинних та хибних тверджень

 всі числа ірраціональні

всі числа раціональні

існують раціональні числа

всі числа нераціональні

 немає ірраціональних чисел

 IF

 AND

OR

 EXP

 FALSE

MODE (число)

 ABS (число)

LN (число)

 NOT (логічне значення)

 CORREL (масив1, масив2)

POWER (число, ступінь)

 MMULT (масив1, масив2)

 CORREL (масив1, масив2)

 CONFIDENCE (ДОВІРІТ)

 ЕХР (число)

МАХ (число1, число2)

 MINVERSE (масив)

MEDIAN (число1, число2)

CORREL (масив1, масив2)

 AVERAGE (число1, число2)

SUM (число1, число2)

AVERAGE (число1, число2)

MINVERSE (масив)

ABS (число)

MMULT (масив1, масив2)

STDEVP

 MINVERSE

STDEV

CORREL

MODE

FORECAST

 STDEV

AVERAGE

IF

 CONFIDENCE

знаходить середнє арифметичне значення чисел у вибраному діапазоні

використовується для обчислення суми чисел у вказаному діапазоні комірок

 визначає кількість непорожніх клітинок у вибраному діапазоні

обчислює максимальне значення у вибраному діапазоні чисел

 виводить середнє квадратичне відхилення у вибраному діапазоні чисел

POWER

AVERAGE

ABS

MODE

CORREL

STDEVP

MINVERSE

MDETERM

CORREL

MODE

Якщо вказаний масив містить тільки від'ємні числа

 Якщо вказаний масив містить тільки нульові значення

Якщо кількість рядків у масиві дорівнює кількості стовбців

Якщо вказаний діапазон містить значення з плаваючою точкою

 Якщо кількість рядків у масиві не дорівнює кількості стовбців