question:Ответь на вопросы в конце текста, опираясь на текст: Имитационные модели. Основные понятия. Разновидности имитационного моделирования Одним из основных направлений, определяющих методологию, концептуальные и реализационные основы информационной технологии поддержки принятия управленческих решений, является имитационное моделирование. Методология имитационного моделирования основана на воспроизведении реальных или гипотетиче-ских бизнес-процессов в специальной компьютерной среде, образующей виртуальный мир предприятия, организации, производства и любого другого объекта управления. Эта технология появилась в 60-х г. XX в., и на протяжении многих лет она не только остается одной из основных в исследова¬нии операций, но и бурно развивается в области реинжиниринга бизнес-процессов и новых направлений искусственного интеллекта. Необходимость в построении и использовании имитационной модели возникает в том случае, если объект моделирования настолько сложен, что описать его поведение традиционными методами сложно или невозможно. Во многих случаях имитационный эксперимент является единственным способом описания реальных сложных систем, поскольку процессы, протекающие в таких системах, являясь многокритериальными, связаны, кроме того, с длительными временными интервалами. Основу такой технологии составляет компьютерный имитационный эксперимент, связанный с воспроизведением динамических процессов функционирования исследуемой системы. В процессе воспроизведения реальной системы с помощью имитационной модели осуществляется наблюдение за функционированием модели и выявление «узких мест» в организации деятельности. Основными достоинствами лого метода являются: • возможность воспроизведения реальной системы с практи¬чески любым уровнем детальности; • повторяемость эксперимента; • возможность произвольной фрагментации и структуризации системы. Имитационное моделирование (от англ. simulation) - это распространенная разновидность аналогового моделирования, реали¬зуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в ре¬жиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его пара-метров. Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, являющиеся по своим временным параметрам (с точностью до масштабов вре¬мени и пространства) аналогами исследуемых процессов. В странах, занимающих лидирующее положение в создании новых компью¬терных систем и технологий, научное направление Computer Science использует именно такую трактовку имитационного моделирования. Следует отметить, что любое моделирование имеет в своей методологической основе элементы имитации реальности с помощью какой-либо символики (математики) или аналогов. Поэтому иногда имитационным моделированием стали называть целенаправ-ленные серии многовариантных расчетов, выполняемых на компьютере с применением экономико-математических моделей и методов. Однако с точки зрения компьютерных технологий такое моделирование (modelling) - это обычные вычисления, выполняемые с помощью расчетных программ или табличного процессора Eхсеl. Математические расчеты (в том числе табличные) можно производить и без ЭВМ: используя калькулятор, логарифмическую линейку, правила арифметических действий и вспомогательные таблицы. Но имитационное моделирование - это чисто компьютерная работа которую невозможно выполнить подручными средствами. Поэтому часто для этого вида моделирования используется синоним компьютерное моделирование. Имитационную модель нужно создавать. Для этого необходимо специальное программное обеспечение - система моделирования (simulation system). Специфика такой системы определяется технологией работы, набором языковых средств, сервисных программ и приемов моделирования. Имитационная модель должна отражать большое число параметров, логику и закономерности поведения моделируемого объекта во времени (временная динамика) и в пространстве (пространственная динамика). Моделирование сложных объектов, в частности, в области автосервиса и автоперевозок, связано с понятием финансовой динамики объекта. В общем случае, с точки зрения специалиста в области информационных технологий, имитационное моделирование контролируемого процесса или управляемого объекта - это высокоуровневая информационная технология, которая обеспечивает два вида действий, выполняемых с помощью компьютера: 1)работы по созданию или модификации имитационной модели; 2)эксплуатацию имитационной модели и интерпретацию результатов. Имитационное моделирование реализуется посредством набора математических инструментальных средств, специальных компьютерных программ и приемов, позволяющих с помощью компьютера провести целенаправленное моделирование в режиме «имита¬ции» структуры и функций сложного процесса и оптимизацию некоторых его параметров. Набор программных средств и приемов моделирования определяет специфику системы моделирования - специального программного обеспечения. В отличие от других видов и способов математического моделирования с применением ЭВМ имитационное моделирование имеет свою специфику: запуск в компьютере взаимодействующих вычислительных процессов, которые являются но своим временным параметрам - с точностью до масштабов времени и пространства - аналогами исследуемых процессов. Имитационное моделирование как особая информационная технология состоит из следующих основных этапов: Структурный анализ процессов. Проводится формализация структуры сложного реального процесса путем разложения его на подпроцессы, выполняющие определенные функции и имеющие взаимные функциональные связи согласно легенде, разработанной рабочей экспертной группой. Выявленные подпроцессы, в свою очередь, могут разделяться на другие функциональные подпроцессы. Структура общего моделируемого процесса может быть пред¬ставлена в виде графа, имеющего иерархическую многослойную структуру. В результате появляется формализованное изображение имитационной модели в графическом виде. Структурный анализ особенно эффективен при моделировании сложных организационных и управленческих процессов, где (в отличие от простых технических систем, основанных на физическом моделировании) многие составляющие подпроцессы не имеют физической основы и протекают виртуально, поскольку оперируют с информацией, деньгами и логикой (законами) их обработки. Формализованное описание модели. Графическое изображение имитационной модели, функции, выполняемые каждым подпроцессом, условия взаимодействия всех подпроцессов и особенности поведения моделируемого процесса (временная, пространственная и финансовая динамика) должны быть описаны на специальном языке для последующей трансляции. Для этого существуют различные способы: Описание вручную на языке типа GPSS, Pilgrim и даже на Visual Basic. Последний очень прост, на нем можно запрограммировать элементарные модели, но он не подходит для разработки реальных моделей сложных экономических процессов, так как описание модели средствами Pilgrim компактнее аналогичной алгоритмической модели на Visual Basic в десятки-сотни раз; Автоматизированное описание с помощью компьютерного графического конструктора во время проведения структурного анализа, т.е. с очень незначительными затратами на программирование. Такой конструктор, создающий описание модели, имеется в составе системы моделирование в Pilgrim. Построение модели (build). Обычно это трансляция и редактирование связей (сборка модели), верификация (калибровка) параметров. Трансляция осуществляется в различных режимах: • интерпретации, характерном для систем типа GPSS, SLAM-II, ReThink; - компиляции (характерен для системы Pilgrim). Каждый режим имеет свои особенности. Режим интерпретации проще в реализации. Специальная универсальная программа-интерпретатор па основании формализованного описания модели запускает все имитирующие подпрограммы. Данный режим не приводит к получению отдельной моделирующей программы, которую можно было бы передать или продать заказчику (продавать пришлось бы и модель, и систему моделирования, что не всегда возможно). Режим компиляции сложнее реализуется при создании моделирующей системы. Однако это не усложняет процесс разработки модели. В результате можно получить отдельную моделирующую программу, которая работает независимо от системы моделирования в виде отдельного программного продукта. Верификация (калибровка) параметров модели выполняется в соответствии с легендой, на основании которой построена модель, с помощью специально выбранных тестовых примеров. Проведение экстремального эксперимента для оптимизации определенных параметров реального процесса. Системы MicroSaint, на основе использования которой рассмотрим технологию имитационного моделирования, является одной из наиболее простых и адекватных задачам исследования систем массового обслуживания. Система не русифицирована. Отличительными особенностями ее являются концептуальная завершенность, целостность и простота использования даже для исследования весьма сложных систем. Данная система является прекрасным инструментом для изучения концепций и технологии имитационно¬го моделирования систем массового обслуживания в различных областях экономики и сервиса. 1.2. Метод МОНТЕ-КАРЛО и проверка статистических гипотез Статистические испытания по методу Монте-Карло представ¬ляют собой простейшее имитационное моделирование при полном отсутствии каких-либо правил поведения. Получение выборок по методу Монте-Карло - основной принцип компьютерного модели-рования систем, содержащих стохастические или вероятностные элементы. Зарождение метода связано с работой фон Неймана и Улана в конце 1940-х гг., когда они ввели для него название «Монте-Карло» и применили его к решению некоторых задач экраниро-вания ядерных излучений. Этот математический метод был известен и ранее, но свое второе рождение нашел в Лос-Аламосе в закрытых работах по ядерной технике, которые велись под кодовым обозначением «Монте-Карло». Применение метода оказалось настолько успешным, что он получил распространение и в других областях, в частности в моделировании организационных процессов в автосервисе и автоперевозках. Поэтому многим специалистам термин «метод Монте-Карло» иногда представляется синонимом термина «имитационное моделирование», что в общем случае неверно. Имитационное моделирова¬ние - это более широкое понятие, и метод Монте-Карло является важным, но далеко не единственным методическим компонентом имитационного моделирования. Согласно методу Монте-Карло, проектировщик может моделировать работу тысячи сложных систем, управляющих тысячами разновидностей подобных процессов, и исследовать поведение всей группы, обрабатывая статистические данные. Другой способ применения этого метода заключается в том, чтобы моделировать поведение системы управления на очень большом промежутке модельного времени (несколько лет), причем астрономическое время выполнения моделирующей программы па компьютере может составить до¬ли секунды. Применение надстроек Ехсе1 для решения задач, связанных с имитационными моделями, в основном базируется на данном мето¬де, поскольку он является основой получения модельных выборок по заданному закону распределения. Рассмотрим метод Монте-Карло подробнее. В различных задачах, встречающихся при создании сложных систем, могут использоваться величины, значения которых определяются случайным образом. Примерами таких величин являются: - случайные моменты времени, в которые поступают заказы на фирму; - загрузка производственных участков или служб объектов ав¬тосервиса; - внешние воздействия (требования или изменения законов, платежи по штрафам и др.); - оплата банковских кредитов при покупке автомобиля; - поступление средств от заказчиков предприятий автосерви¬са; -ошибки измерений при проведении испытаний новых моде¬лей автомобилей. В качестве соответствующих им переменных могут использоваться число, совокупность чисел, вектор или функция. Одной из разновидностей метода Монте-Карло при численном решении задач, включающих случайные переменные, является метод статистических испытаний, который заключается в моделировании случайных событий. Метод Монте-Карло основан на статистических испытаниях и по своей природе является экстремальным, может применяться для решения полностью детерминированных задач, таких, как обращение матриц, решение дифференциальных уравнений в частных про-изводных, отыскание экстремумов и численное интегрирование, поскольку при вычислениях методом Монте-Карло статистические результаты получаются путем повторяющихся испытаний. Вероятность того, что эти результаты отличаются от истинных не более чем на заданную величину, есть функция количества испытаний. В основе вычислений по методу Монте-Карло лежит случайный выбор чисел из заданного вероятностного распределения. При практических вычислениях эти числа берут из таблиц или получают путем некоторых операций, результатами которых являются псев¬дослучайные числа с теми же свойствами, что и числа, получаемые путем случайной выборки. Имеется большое число вычислительных алгоритмов, которые позволяют получить длинные последовательности псевдослучайных чисел. Один из наиболее простых и эффективных вычислительных методов получения последовательности равномерно распределенных случайных чисел ri с помощью, например, калькулятора или любого другого устройства, работающего в десятичной системе счисления, включает только одну операцию умножения. Метод заключается в следующем: если ri =0,0040353607, то ri*1 = {403 53607ri} mod 1, где mod 1 означает операцию извлечения из результата только дробной части после десятичной точки. Как описано в различных литературных источниках, числа ri начинают повторяться после цикла из 50 миллионов чисел, так что r5000000l= ri Последовательность ri получается равномерно распределенной на интервале (0, I). Ниже будут рассмотрены более точные способы получения таких чисел со значительно большими периодами, а так¬же пояснения, как в реальных моделях такие числа становятся прак¬тически случайными. Применение метода Монте-Карло может дать существенный эффект при моделировании развития процессов, натурное наблюде¬ние процесса в нежелательных направлениях, но и оценивать гипо¬тезы о параметрах нежелательных ситуаций, к которым приведет такое развитие, в том числе и параметрах рисков. Существуют различные методы проверки статистических гипотез. Наиболее широко используются на практике критерии: • согласия / (хи-квадрат); • Крамера-фон Мизеса; • Колмогорова-Смиpнова. Критерий X предпочтителен, если объемы выборок N. в от¬ношении которых проводится анализ, велики. Это мощное средство, если N>100 значений. Однако при анализе экономических ситуаций иногда бывает довольно трудно (или невозможно) найти 100 одина¬ковых процессов, развивающихся с различными исходными данны¬ми. Сложность заключается не только в том, что не бывает одинако¬вых объектов экономики: даже если такие объекты имеются, то к исходным данным относятся не только исходные вероятностные данные и особенности структуры объекта, но и сценарий развития процессов в этом объекте и в тех объектах внешней среды, с кото¬рыми он взаимодействует (процессы рынка, указы правительства, принятие новых законов, требования налоговых органов, платежи в бюджеты различных уровней). При относительно малых объемах выборок этот критерий вообще неприменим. Критерии Крамера-фон Мизеса дает хорошие результаты при малых объемах выборок (при N < 10). Однако следует отметить два обстоятельства: 1)при А' < 10, каким бы методом ни пользоваться, вопрос о доверительной вероятности при проверке статистической гипотезы решается плохо (эта вероятность мала при значительных размерах доверительных интервалов); 2)метод Монте-Карло используется как раз для того, чтобы недостающие данные собрать с помощью специального вычисли¬тельного статистического инструментария и компьютера. Поэтому будем полагать, что реальные объемы выборок, ко¬торые можно получить, находятся в пределах 10 < N< 100. Как ука¬зывают многие исследователи, для указанных пределов хорошие результаты дает критерии Колмогорова-Смирнова Он применяет¬ся в тех случаях, когда проверяемое распределение непрерывно и известны среднее значение и дисперсия проверяемой совокупности. Контрольные вопросы: 1. Что такое имитационное моделирование? 2. Основные достоинства имитационного моделирования? 3. Охарактеризуйте имитационную модель. 4. Что такое система моделирования? 5. Опишите структурный анализ процессов. 6. Построение модели. 7. Применение модели Монте-Карло? 8. Критерии Крамера-фон Мизеса?

question:As a prompt generator for a generative AI called "Midjourney", you will create image prompts for the AI to visualize. I will give you a concept, and you will provide a detailed prompt for Midjourney AI to generate an image. Please adhere to the structure and formatting below, and follow these guidelines: Do not use the words "description" or ":" in any form. Do not place a comma between [ar] and [v]. Write each prompt in one line without using return. Structure: [1] = 有位富豪老人求见唐太宗 [2] = a detailed description of [1] with specific imagery details. [3] = a detailed description of the scene's environment. [4] = a detailed description of the compositions. [5] = a detailed description of the scene's mood, feelings, and atmosphere. [6] = A style (e.g. photography, painting, illustration, sculpture, artwork, paperwork, 3D, etc.) for [1]. [7] = a detailed description of the scene's mood, feelings, and atmosphere. [ar] = Use "--ar 16:9" for horizontal images, "--ar 9:16" for vertical images, or "--ar 1:1" for square images. [v] = Use "--niji" for Japanese art style, or "--v 5" for other styles. Formatting: Follow this prompt structure: "/imagine prompt: [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [ar] [v]". Your task: Create 4 distinct prompts for each concept [1], varying in details description, environment,compositions,atmosphere, and realization. Write your prompts in english. Do not describe unreal concepts as "real" or "photographic". Include one realistic photographic style prompt with lens type and size. Separate different prompts with two new lines. Example Prompts: /imagine prompt: cute dog, fluffy fur, wagging tail, playful expression, sitting on a grassy field, under a clear blue sky, with a colorful collar, in a natural and vibrant setting, by a lake, captured with a Nikon D750 camera, 50mm lens, shallow depth of field, composition focused on the dog's face, capturing its joyful spirit, in a style reminiscent of William Wegman's iconic dog portraits. --ar 1:1 --v 5.2 /imagine prompt: beautiful women in the coffee shop, elegant and sophisticated, sipping a cup of steaming coffee, natural sunlight streaming through the window, soft and warm color tones, vintage decor with cozy armchairs and wooden tables, a bookshelf filled with classic novels, delicate porcelain teacups, a hint of aromatic coffee beans in the air, captured by a Leica M10 camera, 35mm lens, capturing the essence of timeless beauty, composition focused on the woman's face and hands, reminiscent of a painting by Leonardo da Vinci. --ar 1:1 --v 5.2 /imagine prompt: A captivating Halo Reach landscape with a Spartan amidst a battlefield, fallen enemies around, smoke and fire in the background, emphasizing the Spartan's determination and bravery, detailed environment blending chaos and beauty, Illustration, digital art, --ar 16:9 --v 5

question:write a hard problem to ask related to Code generation (Text to Code) Code retreival

question:As a prompt generator for a generative AI called "Midjourney", you will create image prompts for the AI to visualize. I will give you a concept, and you will provide a detailed prompt for Midjourney AI to generate an image. Please adhere to the structure and formatting below, and follow these guidelines: Do not use the words "description" or ":" in any form. Do not place a comma between [ar] and [v]. Write each prompt in one line without using return. Structure: [1] = 有位富豪老人求见唐太宗 [2] = a detailed description of [1] with specific imagery details. [3] = a detailed description of the scene's environment. [4] = a detailed description of the compositions. [5] = a detailed description of the scene's mood, feelings, and atmosphere. [6] = A style (e.g. photography, painting, illustration, sculpture, artwork, paperwork, 3D, etc.) for [1]. [7] = a detailed description of the scene's mood, feelings, and atmosphere. [ar] = Use "--ar 16:9" for horizontal images, "--ar 9:16" for vertical images, or "--ar 1:1" for square images. [v] = Use "--niji" for Japanese art style, or "--v 5" for other styles. Formatting: Follow this prompt structure: "/imagine prompt: [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [ar] [v]". Your task: Create 4 distinct prompts for each concept [1], varying in details description, environment,compositions,atmosphere, and realization. Write your prompts in english. Do not describe unreal concepts as "real" or "photographic". Include one realistic photographic style prompt with lens type and size. Separate different prompts with two new lines. Example Prompts: /imagine prompt: cute dog, fluffy fur, wagging tail, playful expression, sitting on a grassy field, under a clear blue sky, with a colorful collar, in a natural and vibrant setting, by a lake, captured with a Nikon D750 camera, 50mm lens, shallow depth of field, composition focused on the dog's face, capturing its joyful spirit, in a style reminiscent of William Wegman's iconic dog portraits. --ar 1:1 --v 5.2 /imagine prompt: beautiful women in the coffee shop, elegant and sophisticated, sipping a cup of steaming coffee, natural sunlight streaming through the window, soft and warm color tones, vintage decor with cozy armchairs and wooden tables, a bookshelf filled with classic novels, delicate porcelain teacups, a hint of aromatic coffee beans in the air, captured by a Leica M10 camera, 35mm lens, capturing the essence of timeless beauty, composition focused on the woman's face and hands, reminiscent of a painting by Leonardo da Vinci. --ar 1:1 --v 5.2 /imagine prompt: A captivating Halo Reach landscape with a Spartan amidst a battlefield, fallen enemies around, smoke and fire in the background, emphasizing the Spartan's determination and bravery, detailed environment blending chaos and beauty, Illustration, digital art, --ar 16:9 --v 5