Сходство между моделью и действительностью

(предел истинности):

Ценность моделирования, т.е. отношение моделей с отображаемой ими реальностью, определяется тем, в каком смысле и до какой степени можно отождествлять мо­дель с оригиналом. Поскольку различия между моделью и реальностью принципиально неизбежны и неустра­нимы, существует предел истинности знаний, сконцентрированных в моделях. Об истинности или ложности модели самой по себе говорить бессмысленно: ее можно оценить только на практике. При этом изменение условий, в которых ведется сравнение, весьма существенно влияет на его результат: именно из-за этого возмож­но существование нескольких противоречивых, но "одинаково" истинных мо­делей одного объекта. Поэтому применение модели требует проверки выполнения условий для которых она создавалась. Яркий пример этого - волновая и корпускуляр­ная модели света или электрона; эти модели различны, противоположны и истинны, каждая в своих условиях.

В инже­нерной практике такая ситуация встречается чаще, чем принято думать. Например, для определения пропускной способности различ­ных каналов связи нередко используют фор­мулу Шэннона—Таллера, хотя она верна только для конкретных (гауссовых) каналов. Для обработки экспериментальных данных часто употребляют статистические процедуры, не проверяя условий их применимости (скажем, нормальности или независимости). Иногда это делается вынужденно (не всякое условие бывает возможным проверить), но тогда и к полученным результатам должно быть осторожное, условное отношение, что, к сожа­лению, не всегда имеет место.

Ошибки в предположениях имеют разные последствия для прагматических и познавательных целей. Если ошибки в предположениях вредны и даже губительны при использовании прагма­тических моделей, то при создании познава­тельных моделей поисковые предположения, истинность которых еще предстоит прове­рить, - единственный способ оторваться от фактов. Практически научная работа состоит в выдвиже­нии и проверке гипотез.

В результате приведенных рассуждений можно сформулировать более конкретное определение модели: Модель есть сложное и многоуровневое отображение: целевое; абстрактное или реальное; статическое или динамическое; ингерентное; конечное, упрощенное, приближенное; имеющее наряду с безусловно-истинным условно-истинное и ложное содержание; проявляющееся и развивающееся в процессе создания и практического использования. При этом уточнив, что:

При этом, причисление модели к перечисленным типам является условным, например, Розенблюм и Винер, приводя пример ММ подчеркивают, что модель может быть разнородной структурой элементов, часть из которых изучена детально, т.е. конкретно и структурно, а другая часть – только исходя из общих соображений ее общей работоспособности, т.е. обобщенно и функционально. А полученные в ходе моделирования знания о действительности также является моделью (действительности).

Сложность алгоритмизации моделирования. Стремление к совершенству требует алгоритмизации, и для многих исследователей исходным стремлением было найти наиболее эффектив­ную последовательность этапов в работе с моделями. Однако здесь обна­ружилось, что в практике моделирования чаще всего не удается строго выдержать рекомендуемую последовательность действий. Более того, стало очевидным, что вообще не существует какого-то единого, пригод­ного для всех случаев алгоритма работы с моделями. Даже в чистой математике разработка моделей невозможна без эвристического, творческого, неформального начала – это основная сложность формализации моделирования. Кроме того, к причинам, обуславливающим сложность алгоритмизации относятся следующие:

1. Модель функционирует в культурной среде, и конкретное окружение каждой модели может настолько отличаться, что опыт работы с одной моделью не может без изменений переноситься на другую.
2. Требования, предъявляемые к модели, противоречивы: полнота модели противоречит ее простоте, точность модели - ее размер­ности, эффективность — затратам на реализацию. Многое в истории дан­ной модели зависит от того, какой именно компромисс выбран между этими противоречащими критериями.
3. С самого начала невозможно предусмотреть все детали того, что произойдет в будущем с любой моделью. Моделирование призвано устранить неопределенность, но существует неопределенность и в том, что именно надо устранять. Начальные цели впоследствии мо­гут оказываться неполными. Например, по результатам испытаний опыт­ного образца часто приходится вносить изменения в техническое зада­ние и снова возвращаться к этапам проектирования образца.

Практика.

Когда речь идет об определении модели, то рассматриваются по возможности все факторы, влияющие на модель. Одна из главных ценностей системного анализа и заключается в том, что системное представление проблематики позволяет максимально расширить сферу возможных вариантов с учетом современного представления о мире. Однако выбор наиболее эффективного решения, а часто и даже вообще возможность найти хоть приблизительное решение – наиболее сложная и плохо формализуемая деятельность. Тем не менее, когда речь идет о моделировании, то важно модель сформировать – т.е. действие. Как ни парадоксально, ограниченность в ресурсах в этом случае играет положительную роль – ведь сделать то, что неизвестно или невозможно на данный момент времени мы все равно не в состоянии.

Применительно к задаче моделирования, это означает следующее. В принципе, каждый из перечисленных факторов, которые учитываются при формировании модели, так или иначе влияет на остальные, т.е. «перебрать» все возможные варианты моделей объекта практически маловероятно. Проанализируем рассмотренные факторы с точки зрения скорейшего достижения цели. Тогда в первую очередь будем исходить из тех возможностей, которыми мы располагаем. В основе формализации – состояние объекта, которое различимо в рамках выбранного способа восприятия мира (языка). На первом этапе будем интерпретировать факторы посредством естественного языка и отображать результаты анализа посредством наиболее исчерпывающего для человека способа восприятия – графическое представление.

Фактор «цел ь» остается без изменений. А также допустим, что мы определились с тем объектом, который отображается. Далее, когда мы отвечаем на вопрос– что отображает модель, то фактически речь идет о том с какой частотой (дискретностью по времени) формируются состояния объекта. Когда говорим как долго, то с одной стороны, подразумевается – конечно ли множество состояний объекта, с другой – неизменно ли это множество (если модель развивается, то оно изменяется). В результате оба последних фактора можно объединить одним множеством отображений объекта. Т.к. речь идет о том, что модель должна быть с наилучшими характеристиками, то это подразумевает, что среда в которой она будет функционировать будет соответствовать средствам для ее отображения. Соответственно, факторы средств и среды можно объединить. Оставим пока вопрос о выборе средств открытым, заметим только, что несколько средств выбраны. Тогда мы можем сформировать множество состояний модели. Сравнивая множества состояний модели и объекта можно ответить на вопросы качества модели: о том насколько адекватной получилась модель и какая из моделей, соответствующих выбранным средствам, эффективнее.

Итак, средства отображения модели являются ключевыми в приведенном рассуждении, поэтому рассмотрим этот фактор подробнее. Сходством абстрактных и материальных средств будет то, что они будут отображать те же состояния, только разными образами. Принципиальным различием будет то, как эти состояния будут взаимодействовать в модели. Речь идет о директивном и ОО способах мышления, которые в настоящее время явно сформировались, чему способствовали бурное развитие вычислительных систем и повышения роли вычислительного эксперимента в современных научных исследованиях.

Часто различие между директивным и ОО программированием сводят к формальным признакам – классы, методы, наследование, полиморфизм и т.п. Однако их отличие глубже – в мышлении и принципе проектирования моделей. Применительно к рассматриваемому вопросу, оно выражается в том, каким образом осуществляется последовательность сопоставления объекта с состоянием в модели. Согласно директивному программированию все состояния объединены в единое целое и существует одна последовательность, которая их активизирует. Согласно ОО программированию, каждое состояние самостоятельно и будет активизироваться только если ему поступит заранее оговоренное сообщение. Можно привести такую аналогию. Допустим, что группа людей обсуждает некоторую тему в рамках «круглого стола». Если это обсуждение организовано по директивному признаку, то это может быть, например, поочередное высказывание участников. Если же по ОО признаку, то это может быть например, такой. Первый участник высказался, далее будет высказываться только тот, кто знает ответ на поставленный этим участником вопрос. Если таких несколько, то они высказываются по очереди, которая сформировалась случайным образом – в соответствии с последовательностью их запроса на высказывание.

Таким образом, модели можно формировать в соответствии с классификацией средств отображения (рис.). В этом случае в первую очередь учитываются принципиальные различия в моделях.

Дата добавления: 2014-01-13