Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Модели и моделирование




Лекция № 3.1

Менеджер. Требования, предъявляемые к современному менеджеру. Самоменеджмент

 

Современный менеджер должен обладать следующими качествами:

умение управлять – постоянное взаимодействие опыта, знаний и воображения;

приверженность к фактам – неустанный поиск истины;

открытость мышления – стремление к беспристрастному анализу;

смелость – готовность идти на риск, рассчитав его цену;

справедливость – уважение прав других людей и организаций;

принципиальность – стремление отстаивать свою точку зрения;

лояльность – готовность пожертвовать личным в интересах дела;

движение вперед – создание условий для лучшего выбора.

 

 

 

Любая модель строится и исследуется при определенных допущениях, гипотезах.

Модель — результат отображения одной структуры на другую. Отобразив физическую систему (объект) на математическую систему (например, математический аппарат уравнений), получим физико-математическую модель системы, или математическую модель физической системы.

Пример

Рассматривая физическую систему: тело массой m, скатывающееся по наклонной плоскости с ускорением a под воздействием силы F, Ньютон получил соотношение F = mа. Это физико-математическая модель системы, или математическая модель физической системы. При описании этой системы (построении этой модели) приняты следующие гипотезы:

1. поверхность идеальна (т. е. коэффициент трения равен нулю);

2. тело находится в вакууме (т. е. сопротивление воздуха равно нулю);

3. масса тела неизменна;

4. тело движется с одинаковым постоянным ускорением в любой точке.

Пример

Физиологическая система — система кровообращения человека — подчиняется некоторым законам термодинамики. Описав эту систему на физическом (термодинамическом) языке балансовых законов, получим физическую, термодинамическую модель физиологической системы. Если записать эти законы на математическом языке, например выписать соответствующие термодинамические уравнения, то получим математическую модель системы кровообращения. Эту модель можно назвать физиолого-физико-математической моделью или физико-математической моделью.

Информация — это абстракция.
Модель
— это тот объект, та система, которая позволяет облечь эту информацию в конкретное, например компьютерное, представление, содержание.
Моделирование — тот процесс, метод, который позволяет осуществлять перенос информации от реальной системы к модели и наоборот.

Модели по их назначению бывают познавательными, прагматическими и инструментальными.

· Познавательная модель — форма организации и представления знаний, средство соединения новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью.

· Прагматическая модель — средство организации практических действий, рабочего представления целей системы для ее управления. Реальность подгоняется под некоторую прагматическую модель. Это, как правило, прикладная модель.

· Инструментальная модель — средство построения, исследования и/или использования прагматических и/или познавательных моделей. Познавательные модели отражают существующие, а прагматические — хоть и не существующие, но желаемые и, возможно, исполнимые отношения и связи.

По уровню моделирования модели бывают эмпирическими, теоретическими и смешанными.

· Эмпирическая — на основе эмпирических фактов, зависимостей;

· Теоретическая — на основе математических описаний;

· Смешанная или полуэмпирическая — использующая эмпирические зависимости и математические описания.

Проблема моделирования состоит из трех задач:

1. построения модели (эта задача менее формализуема и конструктивна, в том смысле, что нет алгоритма для построения моделей);

2. исследования модели (эта задача более формализуема, имеются методы исследования различных классов моделей);

3. использования модели (конструктивная и конкретизируемая задача).

Моделирование — это универсальный метод получения, описания и использования знаний. Оно используется в любой профессиональной деятельности.
В современной науке и технологии математическое моделирование усиливается, актуализируется проблемами, успехами других наук. Математическое моделирование реальных и нелинейных систем живой и неживой природы позволяет перекидывать мостики между нашими знаниями и реальными системами, процессами, в том числе и мыслительными.

Моделирование - процесс построения, изучения и применения моделей.

Т.е. можно сказать, что моделировaние - это изучение объектa путем построения и исследования его модели, осуществляемое с определенной целью и состоит в зaмене экспериментa с оригинaлом экспериментом нa модели.

Приведем наиболее важные типы моделей (моделирования) с краткими определениями, примерами.

- Модель называется статической, если среди параметров, участвующих в описании модели, нет временного параметра. Статическая модель в каждый момент времени дает лишь «фотографию» системы, ее срез.

- Модель дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени.

- Модель непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка.

- Модель имитационная, если она предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров модели.

- Модель детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).

- Модель теоретико-множественная, если представима с помощью некоторых множеств и отношений принадлежности им и между ними.

- Модель логическая, если она представима предикатами, логическими функциями.

- Модель игровая, если она описывает, реализует некоторую игровую ситуацию Между участниками игры (лицами, коалициями).

- Модель алгоритмическая, если она описана некоторым алгоритмом или комплексом алгоритмов, определяющим ее функционирование, развитие. Введение такого на первый взгляд непривычного типа моделей кажется нам вполне обоснованным, так как не все модели могут быть исследованы или реализованы алгоритмически.

- Модель языковая, лингвистическая, если она представлена некоторым лингвистическим объектом, формализованной языковой системой или структурой. Иногда такие модели называют вербальными, синтаксическими и т. п.

- Модель визуальная, если она позволяет визуализировать отношения и связи моделируемой системы, особенно в динамике.

- Модель натурная, если она есть материальная копия объекта моделирования. Глобус — натурная географическая модель земного шара.

- Модель геометрическая, графическая, если она представима геометрическими образами и объектами.

В экономике существуют объекты, предметы, информацию о которых необходимо хранить, и эти объекты связаны между собой самыми разными способами. Чтобы область хранения данных рассматривалась в качестве базы данных, в ней должны содержаться не только данные, но и сведения о взаимоотношениях между этими данными.

Различают логический и физический уровни организации данных. Физический уровень отражает организацию хранения БД на машинных носителях, а логический уровень ¾ внешнее представление данных пользователю.

Логическая организация данных па машинном носителе зависит от используемых программных средств организации и ведения данных. Метод логической организации данных определяется используемыми типом структур данных и видом модели., которая поддерживается программным средством.

Модель данных — это совокупность взаимосвязанных структур данных и операций над этими структурами. Вид модели и используемые в ней типы структур данных отражают концепцию организации и обработки данных, используемую в СУБД, поддерживающей модель, или в языке системы программирования, на котором создается прикладная программа обработки данных.

Важно отметить, что для размещения одной и той же информации во внутримашинной сфере могут быть использованы различные структуры и модели данных. Их вы6op возлагается на пользователя, создающего информационную базу, и зависит от многих факторов, в том числе от имеющегося технического и программного обеспечения, определяется сложностью автоматизируемых задач и объемом информации.

По способу организации БД разделяют на базы с плоскими файлами, иерархические, сетевые, реляционные, объектно-реляционные и объектно-ориентированные базы данных.

Файловая модель. На ранней стадии использования информационных систем в экономике применялась файловая модель данных. В файловых системах реализуется модель типа плоский файл.

Плоский файл ¾ это файл, состоящий из записей одного типа и не содержащий указателей на другие записи, двумерный массив элементов данных. Файлы, которые создаются в прикладных программах пользователя, написанных на алгоритмическом языке, также относятся к этому виду организации данных. Описание логической структуры файлов и параметры размещения на машинных носителях содержатся в каждой прикладной программе обработки файлов. В этих же программах предусмотрено их создание и корректировка. При файловой организации массивов трудно обеспечить актуальное состояние данных, их достоверность и непротиворечивость.

Сетевые и иерархические модели. Более сложными моделями данных по сравнению с файловой являются сетевые и иерархические модели, которые поддерживаются в системе управления базами данных соответствующего типа. Тип модели данных, поддерживаемой СУБД на машинном носителе, является одним из важнейших признаков классификации СУБД.

Сетевая или иерархическая модель данных представляет соответствующий метод логической организации базы данных в СУБД.

Иерархическая модель представляет собой древовидную структуру с корневыми сегментами, имеющими физический указатель на другие сегменты. Одно из неудобств этой модели заключается в том, что реальный мир не может быть представлен в виде древовидной структуры с единственным корневым сегментом. Иерархические БД обеспечивали указатели между различными деревьями баз данных, но обработка данных с использованием таких связей была не всегда удобной.

В иерархических моделях непосредственный доступ, как правило, воз­можен только к объекту самого высокого уровня, который не подчинен другим объектам. К другим объектам доступ осуществляется по связям от объекта на вершине модели. В сетевых моделях непосредственный доступ может обеспечиваться к любому объекту независимо от уровня, на котором oн находится в модели. Возможен также доступ по связям от любой точки доступа.

В отличие от иерархической БД в сетевой БД нет необходимости в корневой записи. Однако, как и в иерархических БД, связи поддерживаются с помощью физических указателей.

Сетевые модели данных по сравнению с иерархическими являются более универсальным средством отображения структуры информа­ции для разных предметных областей. Взаимосвязи данных большинства пред­метных областей имеют сетевой характер, что ограничивает использование СУБД с иерархической моделью данных. Сетевые модели позволяют отображать также иерархические взаимосвязи данных. Достоинством сетевых моделей является отсутствие дублирования данных в различных элементах модели. Кроме того, технология работы с сетевыми моделями является удобной для пользователя, так как доступ к данным практически не имеет ограничений и возможен непосредственно к объекту любого уровня. Допустимы всевозможные запросы.

Реляционная модель данных. Концепция реляционной модели баз данных была предложена Э.Ф. Коддом в 1970 г. Как отмечал доктор Кодд, реляционная модель данных обеспечивает ряд возможностей, которые делают управление и использование базы данных относительно легким, предсказуемым и устойчивым по отношению к ошибкам. Наиболее важные характеристики реляционной модели заключены в следующем:

· Модель описывает данные с их естественной структурой, не добавляя каких-либо дополнительных структур, необходимых для машинного представления или для целей реализации.

· Модель обеспечивает математическую основу для интерпретации выводимости, избыточности и непротиворечивости отношений.

· Модель обеспечивает независимость данных от их физического представления, от связей между данными и от соображений реализации, связанных с эффективностью и подобными проблемами.

Реляционные модели данных отличаются от рассмотренных выше сетевых и иерархических простотой структур данных, удобным для пользователя табличным представлением и доступом к данным. Реляционная модель данных является сово­купностью простейших двумерных таблиц - отношений (объектов модели). Связи между двумя логически связанными таблицами в реляционной модели устанавливаются по равенству значений одинаковых атрибутов таблиц-отношений.

Таблица-отношение является универсальным объектом реляционных моделей. Это обеспечивает возможность унификации обработки данных в различных СУБД, поддерживающих реляционную модель. Операции обработки реляцион­ных моделей основаны на использовании универсального аппарата алгебры отно­шений и реляционного исчисления.

Структуры данных реляционной модели. Таблица является основным типом структуры данных (объектом) реляционной модели. Структура таблицы определяется совокупностью столбцов. Данные в пределах одного столбца однородны. В таблице не может быть двух одинаковых строк. Общее число строк не ограничено.

Столбец соответствует некоторому элементу данных — атрибуту, который является простейшей структурой данных. В таблице не могут быть определены множественные элементы, группа или повторяющаяся группа, как в рассмотрен­ных выше сетевых и иерархических моделях. Каждый столбец таблицы должен иметь имя соответствующего элемента данных (атрибута). Один или несколько атрибутов, значения которых однозначно идентифицируют строку таблицы, являются ключом таблицы.

В реляционном подходе к построению баз данных используется терминология теории отношений. Простейшая двумерная таблица определяется как отношение. Столбец таблицы со значениями соответствующего атрибута называется доменом, а строки со значениями разных атрибутов — кортежем.

Совокупность нормализованных отношений (реляционных таблиц), логически взаимосвязанных и отражающих некоторую предметную область, образует реляционною базу данных (РБД). В ходе разработки БД должен быть определен состав логически взаимосвязанных реляционных таблиц и определен состав aтрибутов каждого отношения. Состав атрибутов должен отвечать требованиям нормализации.

Реляционная модель данных зарекомендовала себя как модель, на основе которой могут разрабатываться реальные жизнеспособные приложения. В настоящее время эта модель данных является наиболее популярной.

Объектно-ориентированная модель данных. Реляционная модель данных оказалась эффективной не для всех приложений. Главными среди типов приложений, для которых трудно использовать реляционные базы данных, являются автоматизированное проектирование (Computer Aided design, CAD) и автоматизированная разработка программного обеспечения (Computer Aided Software Engineering, CASE). Разработчики коммерческих продуктов в таких областях, в которых для управления хранением данных используется реляционная СУБД, должны пойти на некоторые изменения данных для того, чтобы подогнать их к структуре строк и столбцов. Как показывает практика, в таких областях, как CAD и CASE более подходит объектно-ориентированная модель данных. В объектно-ориентированных базах данных (ООБД) важнейшее место отводится объектам, на основе которых могут определяться другие объекты благодаря использованию концепции, называемой наследованием. При этом некоторые или все атрибуты (либо свойства) определяющего объекта наследуются каким-то другим объектом, одни атрибуты и свойства добавляются, а другие могут удаляться.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 526; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.039 сек.