Моделирование, этапы моделирования

Понятие моделей и их классификация.

Моделирование — метод научного исследования объектов, устройств или систем (обобщенно – объектов исследований), основанный на построении и изучении моделей с целью получения новых знаний, совершенствования характеристик объектов исследований или управления ими. Модель — объект или образ, которые упрощенно отображают самые существенные свойства объекта исследования.

В качестве модели могут быть гипотеза, идея, абстракция, изображение, описание, схема, формула, чертеж, план, карта, блок-схема алгоритма, ноты и т.п.

Признаки классификации моделей I. В зависимости от средств построения различают 3 класса моделей:

1) словесные или описательные (текстовые). Например, протокол с места происшествия, модель Солнечной системы; 2) натурные. Например, макет Солнечной системы, игрушечный кораблик и т.п.; 3) абстрактные, или знаковые. Математические и компьютерные модели.

II. Классификация по способу представления Материальные модели - иначе можно назвать предметными. Они воспринимают геометрические и физические свойства оригинала и всегда имеют реальное воплощение. Информационные модели - нельзя потрогать или увидеть. Они строятся только на информации. Информационная модель совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром. Вербальная модель - информационная модель в мысленной или разговорной форме. Знаковая модель - информационная модель выраженная знаками, т.е. средствами любого формального языка. Компьютерная модель - модель, реализованная средствами программной среды.

III. Классификация по области использования (цели моделирования)

Оптимизационные – служат для поиска наилучших решений при соблюдении определенных условий и ограничений. Условия могут быть противоречивыми. Например, задача как вкуснее, калорийнее и дешевле накормить семью. Игровые – экономические, спортивные, деловые игры, компьютерные игры.

Обучающие – тренажеры. Имитационные – модели, в которых сделана попытка полного и достоверного воспроизведения некоторого реального процесса. Учебные - наглядные пособия, тренажеры, обучающие программы. Опытные модели - уменьшенные копии (автомобиль в аэродинамической трубе).

Научно-технические - синхрофазотрон, стенд для проверки электронной аппаратуры. Имитационные - не просто отражают реальность, но имитируют ее (на мышах испытывается лекарство, в школах проводятся эксперименты и т.п.

IV. Классификация с учетом фактора времени Статические - это как бы одномоментный срез информации по объекту (результат одного обследования). Динамические - позволяют увидеть изменения объекта во времени (карточка в поликлинике). Детерминированные (если каждому набору входных параметров всегда соответствует единственный набор выходных параметров). Вероятностные (недетерминированные, стохастические у которых смена состояний определяется случайными величинами);

V. По предметной области можно классифицировать модели как физические, биологические, исторические, социологические, экономические.

VI. По применяемому математическому аппарату подразделяются на: модели, основанные на применении дифференциальных уравнений; модели в частных производных; вероятностные модели;

VI. В зависимости от назначения и характера использования различают модели: Познавательные – средство соединения новых и старых знаний (теоретические модели); Прагматические – средство организации практических действий для управления системой (прикладные модели); Инструментальные – средство построения, исследования и использования прагматических и познавательных моделей.

Моделирование — метод научного исследования объектов, устройств или систем (обобщенно – объектов исследований), основанный на построении и изучении моделей с целью получения новых знаний, совершенствования характеристик объектов исследований или управления ими.

1 этап. Постановка задачи (изучение объекта исследования, уточнение задачи) и построение формальной модели явления, которая содержит: набор констант, набор переменных, формулы и алгоритмы моделируемого объекта.

2 этап. Формальная модель реализуется на компьютере: строится алгоритм решения проблемы, пишется программа, реализующая этот алгоритм, программа отлаживается и тестируется на тестовых моделях.

3 этап. Работая с компьютерной моделью, осуществляется вычислительный эксперимент: - исследуют, как поведет себя модель при тех или иных наборах параметров, - пытаются прогнозировать или оптимизировать что-либо в зависимости от поставленной задачи, -результатом эксперимента является информационная модель в виде графиков, диаграмм, таблиц.

4 этап. Оценка результатов – установление адекватности модели и объекта исследования; или определение степени близости, сходства их результатов. При этом существенно степень сходства с объектом исследования.

5 этап. Обработка результатов моделирования с применением средств вычислительной техники: - Оценка вероятности P – частоты эксперимента. Гистограммы – закон плотности распределения случайной величины,

-Оценка математического ожидания получается как среднее арифметическое значение случайной величины y:

6 этап. Анализ результатов моделирования.

Конечная цель моделирования – принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа результата моделирования. Полученные выводы способствуют проведению дополнительных серий экспериментов, а иногда и изменению задачи.

Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, на предыдущих этапах были допущены ошибки. После выявления ошибок, требуется корректировка модели, т.е. возврат к предыдущим этапам. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования.

Дата добавления: 2015-04-24