1. Постановка завдання 3
2. Оптимальний алгоритм 5
3. Наближений алгоритм 7
4. Програмна реалізація 8
5. Висновки 10
Список використаної літератури 12
Додаток (Лістинг програми на мові програмування С#) 13-20
Комментарий: В контрольні роботі засобами мови програмування C# реалізовано пошук максимального покриваючого дерева і його реалізації оптимальним і наближеним алгоритмами. До роботи додається: - робоча програма; - програмний код на мові С#; - пояснювальна записка. Ключові слова: контрольна; пошук максимального покриваючого дерева; пошук максимального покриваючого дерева C#; жадібний алгоритм; оптимальний алгоритм;
2. Оптимальний алгоритм 5
3. Наближений алгоритм 7
4. Програмна реалізація 8
5. Висновки 10
Список використаної літератури 12
Додаток (Лістинг програми на мові програмування С#) 13-20
Комментарий: В контрольні роботі засобами мови програмування C# реалізовано пошук максимального покриваючого дерева і його реалізації оптимальним і наближеним алгоритмами. До роботи додається: - робоча програма; - програмний код на мові С#; - пояснювальна записка. Ключові слова: контрольна; пошук максимального покриваючого дерева; пошук максимального покриваючого дерева C#; жадібний алгоритм; оптимальний алгоритм;
Задание
Расчет материальных и тепловых потоков в сложных ХТС
Определение ВПРС по списку смежности
Математическое описание и расчет разомкнутой ХТС
Расчёт замкнутой ХТС
Матричный (безытерационный) метод расчета ХТС
Декомпозиционный метод расчета сложных ХТС
Выделение контуров
Расчёт ХТС с процедурой оптимизации
Расчет ХТС с помощью моделирующей программы (М92)
Индивидуальное задание
Расчет материальных и тепловых потоков в сложных ХТС
Определение ВПРС по списку смежности
Математическое описание и расчет разомкнутой ХТС
Расчёт замкнутой ХТС
Матричный (безытерационный) метод расчета ХТС
Декомпозиционный метод расчета сложных ХТС
Выделение контуров
Расчёт ХТС с процедурой оптимизации
Расчет ХТС с помощью моделирующей программы (М92)
Индивидуальное задание
1. КОРЕЛЯЦІЙНИЙ АНАЛІЗ
1.1. Встановлення наявності лінійного зв'язку між експериментальними даними 1
1.2. Встановлення наявності лінійного зв'язку між експериментальними даними 2
2. ЛІНІЙНИЙ РЕГРЕСІЙНИЙ АНАЛІЗ
2.1. Знаходження коефіцієнтів регресії та аналіз рівняння регресії
3. ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИХ ДАНИХ ФОРМУЛАМИ БЕЗ ВИКОРИСТАННЯ МНК
3.1. Вибір емпіричної формули. Метод вирівнювання
4. ВИЗНАЧЕННЯ ПАРАМЕТРІВ ЕМПІРИЧНОЇ ФОРМУЛИ
4.1. Визначення коефіцієнтів емпірічної залежності методом обраних точок
4.2. Визначення коефіцієнтів емпірічної залежності методом середніх
5. ІНТЕРПОЛЯЦІЯ ФУНКЦІЙ
5.1. Постановка задачі інтерполяції
5.2. Параболічна інтерполяція
5.3. Метод Лагранжа
5.4. Зворотня інтерполяція
ВИСНОВОК
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1.1. Встановлення наявності лінійного зв'язку між експериментальними даними 1
1.2. Встановлення наявності лінійного зв'язку між експериментальними даними 2
2. ЛІНІЙНИЙ РЕГРЕСІЙНИЙ АНАЛІЗ
2.1. Знаходження коефіцієнтів регресії та аналіз рівняння регресії
3. ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИХ ДАНИХ ФОРМУЛАМИ БЕЗ ВИКОРИСТАННЯ МНК
3.1. Вибір емпіричної формули. Метод вирівнювання
4. ВИЗНАЧЕННЯ ПАРАМЕТРІВ ЕМПІРИЧНОЇ ФОРМУЛИ
4.1. Визначення коефіцієнтів емпірічної залежності методом обраних точок
4.2. Визначення коефіцієнтів емпірічної залежності методом середніх
5. ІНТЕРПОЛЯЦІЯ ФУНКЦІЙ
5.1. Постановка задачі інтерполяції
5.2. Параболічна інтерполяція
5.3. Метод Лагранжа
5.4. Зворотня інтерполяція
ВИСНОВОК
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ