В учебнике представлена информация об основных методах и средствах автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке данных; о способах представления и модели порождения экспериментальных данных; о моделях данных и классификации задач обработки; об организации пользовательского интерфейса в автоматизированных системах обработки экспериментальных данных. Содержит структурированные главы, посвященные особенностям проведения экспериментальных исследований. Четко и логично описаны особенности применения программного обеспечения для обработки экспериментальных данных. Представлен теоретический материал и основные алгоритмы обработки экспериментальных данных, применяемые в промышленной статистике. Приведены примеры обработки экспериментальных данных в области металлургии и управления в сфере высшего образования. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов и аспирантов высших учебных заведений. 2-е издание, исправленное и дополненное.

Пособие содержит изложение группы вычислительных алгоритмов, известных в литературе как методы "частиц-в-ячейках". В последние годы эти методы широко используются в различных разделах механики и физики и в ряде случаев имеют существенные преимущества перед другими численными схемами. В частности, они допускают глубокое распараллеливание и удачно отражаются на архитектуру многопроцессорных ЭВМ.Изложен универсальный подход к построению таких алгоритмов, в основу которого положено расщепление исходной задачи с выделением гиперболического оператора и последующая специальная дискретизация. Рассматриваются методы "частиц-в-ячейках" для задач газовой динамики, течений завихренной жидкости, физики бесстолкновительной плазмы и динамики разреженного газа.Пособие адресовано студентам, магистрантам и аспирантам механико-математического и физического факультетов, а также может использоваться в учебном процессе на других специальностях, где необходимо знакомство с современными методами математического моделирования.

Метод Монте-Карло представляет собой статистический метод, применимый к решению проблем, включающих набор случайных событий. Этот метод в настоящее время - один из самых употребительных для решения задач переноса излучения при наличии сложной геометрии, анизотропности процессов рассеяния и энергетической зависимости сечений. Разработанные в последние десятилетия способы увеличения статистической эффективности метода позволили решить ряд важных задач в теории переноса излучений.В книге рассмотрены методические вопросы применения метода Монте-Карло к решению задач переноса излучения, а также приведены конкретные численные результаты по отдельным вопросам, представляющим интерес для широкого круга лиц, занятых в ядерной технике.