CC BY
25
ИНТЕГРАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
И м е н н о та ко й ха ра кте р те м п е рату р н о й зависимости энтропии дает теория твердого тела в гармоническом высокотемпера-т\рном приближении.
Формула (12), имея достаточно простой вид, приводит к физически правильным результатам в грех предельных случаях: газ, кристалл при низких темпера-т\рах, кристалл при высоких температурах.
Чтобы проверить применимость формулы (12) к кристаллам в области промежуточных температур, мы провели расчеты параметра л по уравнению (2) с использованием известных температурных зависимостей энтропии. При отсутствии таких данных энтропию рассчитывали по теплоемкости численным интегрированием, используя формулу
Б
Тс
{—с1Т
о
т
(18)
а
2
т
о
2
т
ехр(8 / Я) — 1
ехр^о/Ю-І
3/2
,(19)
где а(): - значение параметра беспорядка при некоторой температуре Т0 и соответствующем значении энтропии Ьн. В расчетах было принято Т, = 300 К.
Расчеты были проведены для ряда металлов с кубическими кристаллическими решетками и некоторых ионных кристаллов.Сравнение результатов наших расчетов с экспериментальными данными, а также с расчетными данными, полученными на основе различных теоретических моделей, говорит о том, что температурная зависимость параметра беспорядка и температурная зависимость согласуются достаточно хорошо.
Таким образом «сконструированная» нами формула (11), имея достаточно простой вид, приводит к физически правильным результатам и может быть использована для описания как газового, так и кон-
Чтобы исключить подгоночный пара- денсированного состояний.
метр /о. рассчитывалась величина
ПРИМЕМЕНИЕ СОВРЕМЕННЫX ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯ Й СТВЕН НОГО
ПРОИЗВОДСТВА
Т.А.Певцова, доцент кафедры ИВТ МГУ им. Н.П. Огарева
Появление персонального компьютера в 80-90 гг. стало грандиозным достижением научно-технического прогресса, который вызвал к жизни новые науки и новые информационные технологии. В настоящее время во всех развитых странах современные информационные технологии (СИТ) прочно внедряются в различные сферы человеческой деятельности: промышленность, сельское хозяйство, производство, экономику, торговлю, культуру, науку, образование, учебный процесс и т.д. Современные информационные технологии в основ-
ном применяются для выполнения трудоемких математических расчетов, для обработки, хранения и передачи больших объемов информации по каналам телефонной. кабельной и спутниковой связи, для работы в информационной сети Интернет и глобальной информационной сети \VWW-Переход экономики к рыночным отношениям и проводимые в стране и регионах реформы актуализировали многие экономические проблемы как в промышленности, так и в сельском хозяйстве. Важнейшими проблемами в сельском хозяйстве являют-
№ 4, 2000
ся. с одной стороны, проблема оптимального сочетания основных отраслей сельского хозяйства - растениеводства и живот-
W =
100K + 30L + I0M
Р + 5 S
новодства. а с другой - проблема опти- Где К - количество крупного рогатого ско-мальной внутриотраслевой структуры как та, ь - количество лошадей, М - количе-
растениеводства. так и животноводства. Растениеводство включает в себя следу-
ство овец и коз, Р - население данной страны или региона, Б - количество свиней, Я -ющие сельскохозяйственные отрасли: про- количество кур. Практика показывает, что
изводство зерна, картофелеводство, ово- показатели V и \\/ являются объективной
щеводство, кормоводство, садоводство, характеристикой оптимального сочетания
виноградарство, свекловодство, льновод- основных отраслей животноводства. На-
пример, при снижении показателя XV наблюдается ухудшение эффективности жи-новодство, овцеводство, звероводство, пти- вотноводства, которое, как правило, выз-
цеводство, пчеловодство и т.д. вано нежелательным превалированием сви-
Большая часть экономических проблем новодства и птицеводства. При низких по-
сельскохозяйственного производства сво- казателяхэффективности Уи\У дляулуч-
дится к экономико-математическим моде- шения отраслевой структуры животновод-
лям линейного или нелинейного програм- ства рекомендуется планомерное увели-
мирования. Например, проблемы оптими- чение поголовья крупного рогатого скота,
ство и т.д., а животноводство: мясное и молочное скотоводство, коневодство, сви-
зации структуры посевных площадей, лошадей, овец и коз.
структуры и оборота поголовья сельско-
В настоящее время имеется немало
ких моделей в сельском хозяйстве с использованием ЭВМ. Абсолютное большин-
хозяиственных животных, производства и специальных прикладных программ для реиспользования кормов, состава и исполь- шения различных экономико-математичес-
зования машинно-тракторного парка эффективно реализуются как экономико-математические модели линейного програм- ство из них можно легко и быстро реали-
мирования и решаются с применением со- зовать, применяя современные универсаль-
ответствующих методов: симплекс-мето- ные компьютерные системы типа Quattro
да, дифференциальных рент, метода потен- Pro под DOS или Windows, Microsoft Excel
циалов и т.д. Не менее важный класс сель- из Microsoft Office. Microsoft Excel - это
скохозяйственных проблем описывается табличный процессор для обработки таб-
корреляционными и регрессионными моделями сельскохозяйственного производства. Эти экономико-математические мо-
личных данных; с его помощью можно создавать электронные таблицы практически неограниченного объема, редактировать их, обрабатывать; с помощью мощного применением средств вычислительной тех- мастера диаграмм можно построить более
ники и ЭВМ, так как их решение сопряже- 100 диаграмм и графиков различного вида
эффективнее
но с большим объемом вычислений.
для наглядного представления информации;
Имеется немало экономических пока- используя мастер функций, можно делать
зателей оптимальности отраслевой струк- сложные математические, экономические,
туры сельского хозяйства. Важными эко- статистические, финансовые и другие рас-
номическими показателями регулирования четы, составлять разнообразную отчет-
эффективного соотношения основных от- ность, моделировать и прогнозировать, вы-
раслей животноводства являются так на-зываемые показатели эффективности V и
\У:
водить данные на печатать.
Используя Microsoft Excel-95 или 97, проведем экономический анализ оптималь-
500K + 150L + 50M 5P + 25S+ R
ности внутриотраслевой структуры животноводства в Республике Мордовия и Российской Федерации. Для этого воспользуемся данными о численности населения
ИНТЕГРАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
(табл. I) и количестве крупного рогатого диаграмма качественного состава отрас-
скота, свиней, овец и коз, птицы и лошадей лей животноводства в РМ. Далее прове-
в РМ (табл. 2). С помощью мастера диаг- ден сравнительный анализ показателей V
рамм проследим динамику городского и сельского населения Республики Мордовия с 1926 по 1999 г. (рис. I). На рис. 2 дана
и XV оптимальности внутриотраслевой структуры животноводства в РМ и РФ.
Диаграммы показателей эффективности V
Таблица 1. Дииалтка численности городского и сельского
населения Республики Мордовия в 1926-1999 гг.
ГОДЫ ВСЕ НАСЕЛЕНИЕ т ы с. чел. В ТОМ ЧИСЛЕ В ТОМ ЧИСЛЕ в % |
городское сельское городское сельское I
1926 1259,0 48,0 1211,0 3,81 96,19
1939 1187,0 82,0 1105,0 6,91 93,09
1959 1002,0 183,6 818,4 18,32 81,68
1969 1002,0 184,0 818,0 18,36 81,64
1970 1029,0 373,0 656,0 36,25 63,75
1979 991,0 455,0 536,0 45,91 54,09
1989 964,0 545,0 419,0 56,54 43,46
1990 964,2 551,3 412,9 57,18 42,82
1991 964,0 556,0 408,0 57,68 42,32
1992 963,0 560,0 403,0 58,15 41,85
1993 962,7 561,3 401,4 58,30 41,70
1994 961,3 561,9 399,4 58,45 41,55
1995 959,6 561,9 397,7 58,56 41,44
1996 955,0 562,4 392,6 58,89 41,11
1997 950,7 561,9 388,8 59,10 40,90
1998 944,2 560,5 383,7 59,36 40,64
1999 937,7 559,3 378,4 59,65 4 0,3 51
Рис. 1. Диаграмма численности
городского и сельского населения РМ
Рис. 2. Отраслевая структура
животноводства РМ
т
№ 4, 2000
Таблица 2. Динамика поголовья скота в РМ в 1916-1999 гг.
(на 1 января в хозяйствах всех категорий), тыс. гол.
Годы КРС Свиньи Овцы и козы Годы КРС Свиньи Овцы и козы
1916 239 79 577 1975 595,3 335,7 552,7
1928 293 62 738 1976 617,7 280,2 505,2
1941 175,6 87,3 533 1977 618,9 264,8 490,7
1951 238 104,4 410 1978 625,3 297,1 486
1954 277,5 179,8 551,6 1979 633,8 302,7 477,9
1955 291,5 178,5 618,6 1980 631,3 313,6 458
1956 265,4 156,2 636,7 1981 632,8 318,2 429,1
1957 270,4 167,2 614,5 1982 629,5 300,4 395,7
1958 297,1 172,2 659,2 1983 640,5 328,6 411,4
1959 330,1 192,1 722,3 1984 658,9 347,4 420,9
1960 332,6 217,9 652,8 1985 677,3 346,2 413,7
1961 324,7 215,3 574,2 1986 676,6 332,9 421,7
1962 360 257,1 593 1987 679 330,4 417,7
1963 401,9 310,1 654,1 1988 674,9 334,8 428,6
1964 401,7 155 550,9 1989 670,4 343,1 420,1
1965 402,1 224,5 485,1 1990 669,6 353,2 405,3
1966 452,1 267 538,3 1991 656,8 325 349,4
1967 454,2 238,9 484,6 1992 629,2 292,9 310,9
1968 456,7 224,7 505,1 1993 602,3 252,9 274,8
1969 476,3 225,8 537 1994 572,8 239,9 234,9
1970 490,9 256,5 542,3 1995 500,3 215,2 174,5
1971 526,6 297 589,6 1996 462,8 195,9 137
1972 527,7 283,9 522,9 1997 393,3 170,8 109,9
1973 518,2 256,3 494,3 1998 382,5 173,8 93,7
1974 546,9 298,2 520,9 1999 364 181,6 76,1
3. Показатели эффективное ти отраслевой структуры животноводства РМ
9
Рис. 4. Показатели эффективности отраслевой структуры животноводства в РФ
ИНТЕГРАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
и № на рис. 3-4 указывают на оптималь- в указанный период отраслевая структу-ность внутриотраслевой структуры животноводства как в РМ, так и РФ, а диаграм-
ра животноводства в Мордовии является более оптимальной, чем в целом по
мы на рис. 5-6 свидетельствуют о том, что России.
Рис. 5. Сравнительный анализ показателя V эффективности отраслевой структуры животноводства
Рис. 6. Сравнительный анализ показателя эффективности IV отраслевой структуры животноводства
*
НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К РАЗРАБОТКЕ УЧЕБНОМЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ
ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ
А.Г.Абросимов, зав. кафедрой экономической информатики Самарской
государственной экономической академии, профессор,
Е.В.Погорелова, зав. научно-методической лабораторией кафедры экономической информатики Самарской государственной
экономической академии, доцент
Дистанционное обучение в отечествен- представлении учебного материала; воз-ном образовании рассматривается как наи- можность
более прогрессивная форма заочного обу- тельность и порядок изучения курсов
чения, отличающаяся от традиционной ис- каждого студента исходя из его уровня зна-
пользованием современных технических ний, типа личности и мотиваций; возмож-средств связи, передачи информации, но- ность сравнения усвоенности знаний по
вых методик обучения. К основным прин- каждому отдельному модулю обучения с
ципам дистанционного обучения относят- эталонными знаниями; обучение под руко-ся адаптируемость целей обучения к рын- водством индивидуального преподавателя-ку образовательных услуг; модульность в тьютора.
индивидуально варьировать дли-
ля
