Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра

Accuracy of dynamic object modeling results depends on the errors of different types: source data errors, calculation errors and model error. Errors of the primary data influence the accuracy of the result through the use and numerical implementation of the mathematical model. There are various form...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2019
Автор: Фуртат, Юрій Олегович
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2019
Онлайн доступ:http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184517
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences

Репозитарії

Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
id mcmtechkpnueduua-article-184517
record_format ojs
institution Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
baseUrl_str
datestamp_date 2019-11-22T08:56:28Z
collection OJS
language Ukrainian
format Article
author Фуртат, Юрій Олегович
spellingShingle Фуртат, Юрій Олегович
Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра
author_facet Фуртат, Юрій Олегович
author_sort Фуртат, Юрій Олегович
title Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра
title_short Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра
title_full Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра
title_fullStr Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра
title_full_unstemmed Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра
title_sort властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу вольтерра
title_alt Properties of Integral Dynamic Models in the Form of Operators and Equations of the Volterra Type
description Accuracy of dynamic object modeling results depends on the errors of different types: source data errors, calculation errors and model error. Errors of the primary data influence the accuracy of the result through the use and numerical implementation of the mathematical model. There are various forms of dynamic models, including ordinary differential equations, integral equations and operators, transfer functions, partial differential equations. The most common dynamic models for describing measurement processes are ordinary differential equations. But mathematical models in the form of integral equations have the advantage over them because, unlike differential equations, include the complete formulation of the problem together with the initial (boundary) conditions, they allow a one-size-fits-all approach to numerical solutions.An integral operator is an integral part of any integral equation that defines its basic properties. Many dynamical systems analysis problems result in mathe­matical models containing a linear integral Volterra operator, nonlinear Vol­terra-Hammerstein operators and Volterra-Urison operators. Volterra II-ty­pe integral equations, both linear and nonlinear, describe the problems of analy­zing a dynamic system with a pronounced unidirectional change in an indepen­dent variable, such as time. A typical example of such tasks is feedback systems.The analysis of the peculiarities of the integral method of mathematical modeling of dynamic objects shows that certain advantages of dynamic models in the form of integral equations and operators provide positive possibilities for constructing effective methods and means of creation, research, design and operation of measurement systems with integrated means of dynamic correction.
publisher Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
publishDate 2019
url http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184517
work_keys_str_mv AT furtatûríjolegovič propertiesofintegraldynamicmodelsintheformofoperatorsandequationsofthevolterratype
AT furtatûríjolegovič vlastivostííntegralʹnihdinamíčnihmodelejuviglâdíoperatorívírívnânʹtipuvolʹterra
first_indexed 2025-07-17T10:14:10Z
last_indexed 2025-07-17T10:14:10Z
_version_ 1850409857878851584
spelling mcmtechkpnueduua-article-1845172019-11-22T08:56:28Z Properties of Integral Dynamic Models in the Form of Operators and Equations of the Volterra Type Властивості інтегральних динамічних моделей у вигляді операторів і рівнянь типу Вольтерра Фуртат, Юрій Олегович Accuracy of dynamic object modeling results depends on the errors of different types: source data errors, calculation errors and model error. Errors of the primary data influence the accuracy of the result through the use and numerical implementation of the mathematical model. There are various forms of dynamic models, including ordinary differential equations, integral equations and operators, transfer functions, partial differential equations. The most common dynamic models for describing measurement processes are ordinary differential equations. But mathematical models in the form of integral equations have the advantage over them because, unlike differential equations, include the complete formulation of the problem together with the initial (boundary) conditions, they allow a one-size-fits-all approach to numerical solutions.An integral operator is an integral part of any integral equation that defines its basic properties. Many dynamical systems analysis problems result in mathe­matical models containing a linear integral Volterra operator, nonlinear Vol­terra-Hammerstein operators and Volterra-Urison operators. Volterra II-ty­pe integral equations, both linear and nonlinear, describe the problems of analy­zing a dynamic system with a pronounced unidirectional change in an indepen­dent variable, such as time. A typical example of such tasks is feedback systems.The analysis of the peculiarities of the integral method of mathematical modeling of dynamic objects shows that certain advantages of dynamic models in the form of integral equations and operators provide positive possibilities for constructing effective methods and means of creation, research, design and operation of measurement systems with integrated means of dynamic correction. Точність результатів моделювання динамічних об’єктів залежить від похибок різних типів: похибки вихідних даних, похибки обчислень та похибки моделі, що описує об’єкт. Вплив похибок первинних даних на точність результату здійснюється шляхом використання та чисельної реалізації математичної моделі. Існують різні форми динамічних моделей, в тому числі звичайні диференціальні рівняння, інтегральні рівняння та оператори, передатні функції, рівняння в частинних похідних. Найбільш розповсюдженими динамічними моделями для опису процесів вимірювання є звичайні диференціальні рівняння. Але математичні моделі у вигляді інтегральних рівнянь мають перевагу за рахунок то­го, що, на відміну від диференціальних рівнянь, включають в се­бе повну постановку задачі разом з початковими (граничними) умовами, допускають однотипний підхід при числовому розв'язку.Складовою частиною будь-якого інтегрального рівняння, що визначає його основні властивості, є інтегральний оператор. Множина задач аналізу динамічних систем призводить до математичних моделей, що містять лінійний інтегральний оператор Вольтерра, нелінійні оператори Вольтерра-Гаммерштейна та оператори Вольтерра-Урисона. Інтегральними рівняннями Вольтерра ІІ роду, як лінійними так i нелінійними, описуються задачі аналізу динамічної системи з явно вираженою однонапрямленою зміною незалежної змінної, наприклад часу. Характерним прикладом таких задач є системи зі зворотнім зв'язком.Аналіз особливостей інтегрального методу математичного моделювання динамічних об’єктів свідчить про те, що певні переваги динамічних моделей у вигляді інтегральних рівнянь та операторів забезпечують позитивні можливості побудови ефективних методів та засобів створення, дослідження, проектування та функціонування вимірювальних систем з вбудованими засобами динамічної корекції точності. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2019-08-09 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184517 10.32626/2308-5916.2019-20.114-120 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2019: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 20; 114-120 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2019: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 20; 114-120 2308-5916 10.32626/2308-5916.2019-20 uk http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184517/184235 Авторське право (c) 2021 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки