Koncept modela i simulacije. Koncepti "model", "modeliranje", različiti pristupi klasifikaciji modela. Koraci modeliranja

Koncepti "model", "modeliranje", različiti pristupi klasifikaciji modela. Koraci modeliranja

model (modelijum)- o latinskoj mjeri, slici, metodi itd.

Model- radi se o novom objektu, različitom od originalnog, koji ima svojstva bitna za potrebe modeliranja i u okviru ovih ciljeva zamjenjuje originalni objekt (objekat je original)

Ili možete reći drugim riječima: model je pojednostavljena reprezentacija stvarnog objekta, procesa ili fenomena.

Zaključak. Model je potreban za:

Razumjeti kako je određeni objekt uređen - kakva je njegova struktura, osnovna svojstva, zakoni razvoja i interakcije sa vanjskim svijetom;

Naučite upravljati objektom ili procesom i odrediti najbolji načini upravljanje sa zadatim ciljevima i kriterijumima (optimizacija);

Predvidjeti direktne i indirektne posljedice primjene navedenih metoda i oblika uticaja na objekat;

Klasifikacija modela.

Karakteristike po kojima su modeli klasifikovani:

1. Obim upotrebe.

2. Obračun vremenskog faktora i područja upotrebe.

3. Putem prezentacije.

4. Grana znanja (biološka, ​​istorijska, sociološka, ​​itd.).

5. Obim upotrebe

obrazovne: vizualna pomagala, programi obuke, razni simulatori;

Iskusni: model broda se ispituje u bazenu kako bi se utvrdila stabilnost broda pri kotrljanju;

Naučno-tehnički: akcelerator elektrona, uređaj koji simulira pražnjenje groma, stalak za testiranje TV-a;

Gaming: vojne, ekonomske, sportske, poslovne igre;

simulacija: eksperiment se ili ponavlja više puta kako bi se proučile i procijenile posljedice bilo koje radnje na stvarnu situaciju, ili se izvodi istovremeno s mnogim drugim sličnim objektima, ali postavljenim u različitim uvjetima).

2. Računanje faktora vremena i područja upotrebe

Statički model - to je kao jednokratni komad na objektu.

Primjer: Došli ste u stomatološku ambulantu na oralni pregled. Doktor je pregledao i zabilježio sve podatke u kartonu. Kartice koje daju sliku stanja usnoj šupljini na ovog trenutka vrijeme (broj mliječnih, trajnih, popunjenih, izvađenih zuba) i biće statistički model.

Dynamic Model omogućava vam da vidite promjene u objektu tokom vremena.

Primjer je ista studentska karta, koja odražava promjene koje se dešavaju sa njegovim zubima u određenom trenutku.

3. Klasifikacija prema načinu prezentacije

Prva dva velike grupe: materijal i informacije. Nazivi ovih grupa, takoreći, pokazuju od čega su napravljeni modeli.

materijal modeli se inače mogu nazvati predmetnim, fizičkim. Oni reproduciraju geometrijska i fizička svojstva originala i uvijek imaju pravo oličenje.

Dječije igračke. Od njih dijete dobija prvi utisak o svijetu oko sebe. Dvogodišnje dijete se igra sa plišanim medvjedom. Kada, godinama kasnije, dijete u zoološkom vrtu ugleda pravog medvjeda, lako će ga prepoznati.

Školski dodaci, fizički i hemijski eksperimenti. Oni modeliraju procese, kao što je reakcija između vodika i kisika. Takvo iskustvo prati zaglušujući prasak. Model potvrđuje posljedice pojave "eksplozivne mješavine" bezopasnih i rasprostranjenih supstanci u prirodi.

Mape za proučavanje istorije ili geografije, dijagrami Sunčevog sistema i zvjezdanog neba na časovima astronomije i još mnogo toga.

Zaključak. Materijalni modeli implementiraju materijalni (dodir, miris, vidjeti, čuje) pristup proučavanju predmeta, fenomena ili procesa.

Informacijski modeli se ne mogu dodirnuti niti vidjeti vlastitim očima, nemaju materijalno oličenje, jer su izgrađeni samo na informacijama. Ova metoda modeliranja zasniva se na informatičkom pristupu proučavanju okolne stvarnosti.

Informativno modeli - skup informacija koji karakterišu svojstva i stanja objekta, procesa, pojave, kao i odnos sa spoljnim svetom.

Informacije koje karakterišu objekat ili proces mogu imati različit obim i oblik prezentacije, biti izražene raznim sredstvima. Ova raznolikost je neograničena koliko su mogućnosti svake osobe i njegove mašte. Informacijski modeli uključuju znakovni i verbalni.

Ikona model - izražen informacijski model specijalni znakovi, tj. bilo kojim formalnim jezikom.

Ikonični modeli su svuda oko nas. To su crteži, tekstovi, grafikoni i dijagrami.

Po načinu implementacije znakovni modeli se mogu podijeliti na kompjuterske i neračunarske.

Kompjuter model - model implementiran pomoću softverskog okruženja.

Verbalno (od latinskog "verbalis" - usmeni) model - informacioni model u mentalnom ili razgovornom obliku.

To su modeli dobijeni kao rezultat promišljanja, zaključaka. One mogu ostati mentalne ili biti izražene verbalno. Primjer takvog modela može biti naše ponašanje pri prelasku ulice.

Proces izgradnje modela naziva se modeliranje, drugim riječima modeliranje je proces proučavanja strukture i svojstava originala uz pomoć modela.

Planetariji" href="/text/category/planetarii/" rel="bookmark">planetariji , u arhitekturi - makete zgrada, u konstrukciji aviona - modeli aviona itd.

Idealno modeliranje se suštinski razlikuje od predmetnog (materijalnog) modeliranja.

Idealno modeliranje - ne zasniva se na materijalnoj analogiji objekta i modela, već na analogiji idealnog, zamislivog.

iconic modeliranje je modeliranje koje koristi transformacije znakova bilo koje vrste kao modele: dijagrame, grafikone, crteže, formule, skupove simbola.

Matematički modeliranje je modeliranje u kojem se proučavanje objekta vrši pomoću modela formulisanog na jeziku matematike: opis i proučavanje zakona Njutnove mehanike pomoću matematičkih formula.

Proces modeliranja sastoji se od sljedećih koraka:

Glavni zadatak procesa modeliranja je odabrati model koji je najadekvatniji originalu i prenijeti rezultate studije u original. Ima ih dovoljno uobičajene metode i metode modeliranja.

Prije izgradnje modela objekta (pojave, procesa), potrebno je izdvojiti njegove sastavne elemente i odnose između njih (provesti analizu sistema) i „prevesti“ (prikazati) rezultirajuću strukturu u neki unaprijed određeni oblik – formalizovati informacije.

Formalizacija je proces isticanja i prevođenja unutrašnja struktura predmet, pojava ili proces u određenu informacijsku strukturu – formu.

Formalizacija je svođenje bitnih svojstava i karakteristika objekta modeliranja u odabranom obliku (na odabrani formalni jezik).

Koraci modeliranja

Prije poduzimanja bilo kakvog posla, morate jasno zamisliti početnu tačku i svaku tačku aktivnosti, kao i njene približne faze. Isto se može reći i za modeling. Polazna tačka je prototip. To može biti postojeći ili projektovani objekt ili proces. Završna faza modeliranja je donošenje odluke na osnovu znanja o objektu.

Lanac izgleda ovako.

https://pandia.ru/text/78/457/images/image007_30.jpg" width="474" height="430 src=">

I STAGE. IZJAVA ZADACI.

Zadatak je problem koji treba riješiti. U fazi postavljanja problema potrebno je odraziti tri glavne tačke: opis problema, definiciju ciljeva modeliranja i analizu objekta ili procesa.

Opis zadatka

Zadatak je formulisan uobičajenim jezikom, a opis treba da bude razumljiv. Ovdje je glavna stvar definirati objekt modeliranja i razumjeti kakav bi rezultat trebao biti.

Svrha simulacije

1) poznavanje sveta oko sebe

2) kreiranje objekata sa navedenim svojstvima (određuje se postavljanjem zadatka "kako to učiniti da...".

3) utvrđivanje posledica uticaja na objekat i prihvatanje ispravna odluka. Svrha modeliranja problema poput “šta se događa ako...”, (što se događa ako povećate cijenu u prijevozu, ili što se događa ako zakopate nuklearni otpad na tom i tom području?)

Analiza objekata

U ovoj fazi jasno se identificiraju modelirani objekt i njegova glavna svojstva, od čega se sastoji, kakve veze postoje između njih.

Jednostavan primjer odnosa podređenih objekata je raščlanjivanje rečenica. Prvo se razlikuju glavni članovi (subjekat, predikat), zatim sporedni članovi koji se odnose na glavne, zatim riječi koje se odnose na sporedne itd.

II FAZA. RAZVOJ MODELA

1. Informacijski model

U ovoj fazi razjašnjavaju se svojstva, stanja, radnje i druge karakteristike elementarnih objekata u bilo kojem obliku: usmeno, u obliku dijagrama, tabela. Formira se ideja o elementarnim objektima koji čine originalni objekt, odnosno informacioni model.

Modeli treba da odražavaju najznačajnije karakteristike, svojstva, stanja i odnose objekata objektivnog svijeta. Oni su ti koji daju pune informacije o objektu.

2. Ikonični model

Prije početka procesa modeliranja, osoba pravi preliminarne skice crteža ili dijagrama na papiru, izvodi proračunske formule, odnosno sastavlja informacioni model u jednom ili drugom simboličkom obliku, koji može biti kompjuterski ili neračunarski.

3. Model računara

Računarski model je model implementiran pomoću softverskog okruženja.

Postoji mnogo softverskih paketa koji vam omogućavaju proučavanje (modeliranje) informacionih modela. Svako softversko okruženje ima svoje alate i omogućava vam da radite sa njima određene vrste informacionih objekata.

Osoba već zna kakav će model biti i koristi kompjuter da mu da ikonski oblik. Na primjer, za izgradnju geometrijskih modela koriste se dijagrami, grafička okruženja, za verbalne ili tabelarne opise - okruženje za uređivanje teksta.

FAZA III. KOMPJUTERSKI EKSPERIMENT

Razvojem kompjuterske tehnologije pojavila se nova jedinstvena metoda istraživanja - kompjuterski eksperiment. kompjuterski eksperiment uključuje slijed rada sa modelom, skup svrsishodnih radnji korisnika na kompjuterskom modelu.

IV FAZA ANALIZA REZULTATA SIMULACIJE

Krajnji cilj modeliranja je donošenje odluke, koju treba razviti na osnovu sveobuhvatne analize dobijenih rezultata. Ova faza je odlučujuća - ili nastavite sa učenjem, ili završite. Možda znate očekivani rezultat, onda trebate uporediti primljene i očekivane rezultate. U slučaju poklapanja, možete donijeti odluku.

Prema ovoj osobini, modeli se dijele u dvije široke klase:

• apstraktni (mentalni) modeli;
• materijalni modeli.

Rice. 1.1.

Često u praksi modeliranja postoje mješoviti, apstraktno-materijalni modeli.

apstraktni uzorci su određene konstrukcije opšteprihvaćenih znakova na papiru ili drugom materijalni nosač ili u formi kompjuterski program.

Apstraktni modeli, ne ulazeći previše u detalje, mogu se podijeliti na:

• simbolički;
• matematički.

Simbolički model- ovo je logički objekt koji zamjenjuje stvarni proces i izražava glavna svojstva njegovih odnosa pomoću određenog sistema znakova ili simbola. Ili su to riječi prirodni jezik, ili riječi odgovarajućeg tezaurusa, grafikone, dijagrame itd.

Simbolični model može imati nezavisno značenje, ali je, po pravilu, njegova konstrukcija početna faza bilo koje druge simulacije.

Matematičko modeliranje- ovo je proces uspostavljanja korespondencije sa modeliranim objektom neke matematičke konstrukcije, koji se naziva matematički model, i proučavanje ovog modela, koji omogućava dobijanje karakteristika modeliranog objekta.

matematičko modeliranje - glavni cilj i glavni sadržaj izučavane discipline.

Matematički modeli mogu biti:

• analitički;
• imitacija;
• mješoviti (analitički i simulacijski).

Analitički modeli- to su funkcionalni odnosi: sistemi algebarskih, diferencijalnih, integro-diferencijalnih jednačina, logičkih uslova. Maxwellove jednadžbe - analitički model elektromagnetnog polja. Ohmov zakon je model električnog kola.

Transformacija matematičkih modela prema poznatim zakonima i pravilima može se smatrati eksperimentima. Rješenje zasnovano na analitičkim modelima može se dobiti kao rezultat jednog proračuna, bez obzira na specifične vrijednosti karakteristika ("općenito"). Ovo je vizualno i pogodno za identifikaciju obrazaca. Međutim, za složene sisteme nije uvijek moguće izgraditi analitički model koji u potpunosti odražava stvarni proces. Ipak, postoje procesi, na primjer, markovski, čija je relevantnost modeliranja analitičkim modelima dokazana praksom.

Simulacija. Stvaranje kompjutera dovelo je do razvoja nove podklase matematičkih modela - simulacija.

Simulacijsko modeliranje podrazumijeva predstavljanje modela u obliku nekog algoritma – kompjuterskog programa – čije izvođenje imitira redoslijed promjena stanja u sistemu i na taj način predstavlja ponašanje simuliranog sistema.

Proces kreiranja i testiranja takvih modela naziva se simulacijsko modeliranje, a sam algoritam se naziva simulacijski model.

Koja je razlika između simulacionog i analitičkog modela?

U slučaju analitičkog modeliranja, kompjuter je moćan kalkulator, mašina za sabiranje. Analitički model riješeno na kompjuteru.

U slučaju simulacijskog modeliranja, simulacijski model - program - implementirano na kompjuteru.

Simulacijski modeli jednostavno uzimaju u obzir utjecaj slučajnih faktora. Za analitičke modele ovo je ozbiljan problem. U prisustvu slučajnih faktora, potrebne karakteristike simuliranih procesa dobijaju se višestrukim izvođenjem (realizacijama) simulacionog modela i daljom statističkom obradom akumuliranih informacija. Stoga je često simulacijsko modeliranje procesa sa slučajni faktori pozvao statističko modeliranje.

Ako je proučavanje objekta teško koristeći samo analitičko ili simulacijsko modeliranje, tada se koristi mješovito (kombinirano), analitičko i simulacijsko modeliranje. Prilikom konstruisanja ovakvih modela, procesi funkcionisanja objekta se dekomponuju na konstitutivne podprocese, za koje se, možda, koriste analitički modeli, a za preostale podprocese grade se simulacioni modeli.

modeliranje materijala baziran na korištenju modela koji predstavljaju stvarne tehničke strukture. To može biti sam objekt ili njegovi elementi (prirodno modeliranje). Ovo može biti poseban uređaj - model koji ima fizičku ili geometrijsku sličnost s originalom. Možda se radi o drugom uređaju. fizičke prirode nego original, već procesi u kojima su opisani sličnim matematičkim odnosima. Ovo je takozvana analogna simulacija. Takva analogija se uočava, na primjer, između oscilacija satelitske komunikacijske antene pod opterećenjem vjetra i oscilacije električna struja u posebno odabranom električnom kolu.

Često kreirana materijalni apstraktni modeli. Taj dio operacije koji se ne može matematički opisati modelira se materijalno, ostalo je apstraktno. Takve su, na primjer, komandno-štabne vježbe, kada je rad štaba eksperiment punog opsega, a djelovanje trupa odražava se u dokumentima.

Klasifikacija prema razmatranom kriterijumu – načinu implementacije modela – prikazana je na sl. 1.2.

1.3. Koraci modeliranja

Matematičko modeliranje kao i svaka druga, smatra se umetnošću i naukom. Poznati specijalista u oblasti simulacionog modeliranja Robert Shannon nazvao je svoju knjigu nadaleko poznatom u naučnom i inženjerskom svijetu: " Simulacija- umjetnost i nauka". Stoga u inženjerskoj praksi ne postoji formalizirana instrukcija o tome kako se kreiraju modeli. I, ipak, analiza tehnika koje koriste programeri modela omogućava nam da vidimo prilično transparentnu fazu modeliranja.

Prva faza: pojašnjenje ciljeva modeliranja. Zapravo, ovo je glavna faza svake aktivnosti. Cilj suštinski određuje sadržaj preostalih faza modeliranja. Imajte na umu da je razlika između jednostavnog i složenog sistema generisana ne toliko njihovom suštinom, već i ciljevima koje postavlja istraživač.

Tipično, ciljevi modeliranja su:

• predviđanje ponašanja objekta u novim modusima, kombinacijama faktora itd.;
• izbor kombinacije i vrijednosti faktora koji osiguravaju optimalnu vrijednost pokazatelja efikasnosti procesa;
• analiza osjetljivosti sistema na promjene pojedinih faktora;
• provjera različitih vrsta hipoteza o karakteristikama slučajnih parametara procesa koji se proučava;
• utvrđivanje funkcionalnih odnosa između ponašanja ("reakcije") sistema i faktora uticaja, koji mogu doprineti predviđanju ponašanja ili analizi osetljivosti;
• pojašnjenje suštine, bolje razumijevanje predmeta proučavanja, kao i formiranje prvih vještina za rukovanje simuliranim ili operativnim sistemom.

Druga faza: izrada konceptualnog modela. konceptualni model(od lat. koncepcija) - model na nivou definišne ideje, koji se formira prilikom proučavanja modeliranog objekta. U ovoj fazi se predmet istražuje, uspostavljaju potrebna pojednostavljenja i aproksimacije. Značajni aspekti su identifikovani, sekundarni su isključeni. Postavljaju se mjerne jedinice i rasponi varijabli modela. Ako je moguće, onda konceptualni model predstavljen je u obliku poznatih i dobro razvijenih sistema: čekanje, kontrola, autoregulacija, različite vrste automati itd. konceptualni model u potpunosti sažima proučavanje projektne dokumentacije ili eksperimentalno ispitivanje objekta koji se modelira.

Rezultat druge faze je generalizirana shema modela, u potpunosti pripremljena za matematički opis – konstrukciju matematičkog modela.

Treća faza: izbor jezika za programiranje ili modeliranje, izrada algoritma i model programa. Model može biti analitički ili simulacijski, ili kombinacija oboje. U slučaju analitičkog modela, istraživač mora ovladati metodama rješenja.

U istoriji matematike (a ovo je, inače, istorija matematičkog modeliranja) ima mnogo primera kada je potreba za modeliranjem raznih vrsta procesa dovela do novih otkrića. Na primjer, potreba za simulacijom kretanja dovela je do otkrića i razvoja diferencijalni račun(Leibniz i Newton) i odgovarajuće metode rješenja. Problemi analitičkog modeliranja stabilnosti broda naveli su akademika A. N. Krilova da stvori teoriju približnih proračuna i analognog kompjutera.

Rezultat treće faze modeliranja je program sastavljen na jeziku koji je najpogodniji za modeliranje i istraživanje - univerzalni ili specijalni.

Četvrta faza: planiranje eksperimenta. Matematički model je predmet eksperimenta. Eksperiment treba da bude što je moguće informativan, da zadovolji ograničenja, da obezbedi podatke sa potrebnom tačnošću i pouzdanošću. Postoji teorija planiranja eksperimenata, mi ćemo proučavati elemente te teorije koji su nam potrebni na odgovarajućem mjestu u disciplini. GPSS World, AnyLogic, itd.) i može se primijeniti automatski. Moguće je da se u toku analize dobijenih rezultata model može doraditi, dopuniti ili čak potpuno revidirati.

Nakon analize rezultata simulacije, oni se interpretiraju, odnosno prevodi se u termine predmetna oblast. Ovo je neophodno jer obično specijalista za predmet(onaj kome su potrebni rezultati istraživanja) ne poseduje terminologiju matematike i modeliranja i može da obavlja svoje zadatke, operišući samo sa pojmovima koji su mu dobro poznati.

Ovim je završeno razmatranje sekvence modeliranja, donoseći vrlo važan zaključak o potrebi dokumentovanja rezultata svake faze. Ovo je neophodno iz sljedećih razloga.

Prvo, modeliranje je iterativni proces, odnosno iz svake faze može se izvršiti povratak na bilo koju od prethodnih faza kako bi se razjasnile informacije potrebne u ovoj fazi, a dokumentacija može sačuvati rezultate dobijene u prethodnoj iteraciji.

Drugo, u slučaju proučavanja složenog sistema, u njemu učestvuju veliki timovi programera, a različite faze izvode različiti timovi. Stoga bi rezultati dobijeni u svakoj fazi trebali biti prenosivi u naredne faze, odnosno trebaju imati jedinstven oblik prezentacije i sadržaj razumljiv drugim zainteresiranim stručnjacima.

Treće, rezultat svake od faza treba da bude vrijedan proizvod sam po sebi. Na primjer, konceptualni model ne može se koristiti za dalju transformaciju u matematički model, već biti opis koji pohranjuje informacije o sistemu, koji se mogu koristiti kao arhiva, kao alat za učenje itd.

Ponekad su modeli napisani u programskim jezicima, ali to je dug i skup proces. Matematički paketi se mogu koristiti za modeliranje, ali iskustvo pokazuje da im obično nedostaju mnogi inženjerski alati. Optimalno je koristiti okruženje za modeliranje.

Na našem kursu,. Laboratorijski radovi a demonstracije sa kojima ćete se susresti tokom kursa treba da se pokrenu kao projekti okruženja Stratum-2000.

Model, napravljen uzimajući u obzir mogućnost njegove modernizacije, naravno, ima nedostatke, npr. mala brzina izvršavanje koda. Ali postoje i neosporne prednosti. Struktura modela, veze, elementi, podsistemi su vidljivi i sačuvani. Uvijek se možete vratiti i nešto ponoviti. Trag u istoriji dizajna modela je sačuvan (ali kada je model debagovan, ima smisla ukloniti servisne informacije iz projekta). Na kraju, model koji se predaje kupcu može se dizajnirati kao specijalizovana automatizovana radna stanica (AWP), već napisana programskim jezikom, u kojoj se pažnja već uglavnom poklanja interfejsu, parametrima brzine i drugim potrošačkim svojstvima koja važni su za kupca. Radna stanica je svakako skupa stvar, pa se pušta tek kada je kupac u potpunosti testirao projekat u simulacionom okruženju, dao sve komentare i obavezao se da više neće menjati svoje zahteve.

Modeliranje je inženjerska nauka, tehnologija za rješavanje problema. Ova primedba je veoma važna. Pošto je tehnologija način da se postigne rezultat sa unapred poznatim kvalitetom i garantovanim troškovima i rokovima, onda je modelarstvo, kao disciplina:

• proučava načine rješavanja problema, odnosno to je inženjerska nauka;
• je univerzalni alat koji garantuje rješenje bilo kojeg problema, bez obzira na predmetnu oblast.

Predmeti vezani za modeliranje su: programiranje, matematika, istraživanje operacija.

Programiranje- jer se model često implementira na vještačkom mediju (plastelin, voda, cigle, matematički izrazi...), a kompjuter je jedan od najsvestranijih nosilaca informacija i, štoviše, aktivan (simulira plastelin, vodu, cigle, broji matematičke izraze itd.). Programiranje je način predstavljanja algoritma u obliku jezika. Algoritam je jedan od načina predstavljanja (reflektiranja) misli, procesa, fenomena u vještačkom računarskom okruženju, a to je računar (von Neumann arhitektura). Specifičnost algoritma je da odražava slijed radnji. Simulacija može koristiti programiranje ako je objekt koji se modelira lako opisati u smislu njegovog ponašanja. Ako je lakše opisati svojstva objekta, onda je teško koristiti programiranje. Ako okruženje za simulaciju nije izgrađeno na bazi von Neumannove arhitekture, programiranje je praktično beskorisno.

Koja je razlika između algoritma i modela?

Algoritam je proces rješavanja problema implementacijom niza koraka, dok je model skup potencijalnih svojstava objekta. Ako postavite pitanje modelu i dodajte dodatni uslovi u obliku početnih podataka (odnos sa drugim objektima, početni uslovi, ograničenja), onda ga istraživač može riješiti u odnosu na nepoznate. Proces rješavanja problema može se predstaviti algoritmom (ali su poznate i druge metode rješavanja). Općenito, primjeri algoritama u prirodi su nepoznati, oni su proizvod ljudskog mozga, uma sposobnog da uspostavi plan. Sam algoritam je plan koji se odvija u nizu akcija. Potrebno je razlikovati ponašanje objekata koji su povezani sa prirodnim uzrocima, i zanat uma, koji kontroliše tok kretanja, predviđa rezultat na osnovu znanja i bira odgovarajuće ponašanje.

model + pitanje + dodatni uslovi = zadatak.

Matematika je nauka koja pruža mogućnost izračunavanja modela koji se mogu svesti na standardni (kanonski) oblik. Nauka o pronalaženju rješenja za analitičke modele (analiza) putem formalnih transformacija.

Operativno istraživanje- disciplina koja implementira metode za proučavanje modela u smislu pronalaženja najboljih upravljačkih radnji na modelima (sinteza). Uglavnom se bavi analitičkim modelima. Pomaže u donošenju odluka koristeći izgrađene modele.

Dizajn je proces stvaranja objekta i njegovog modela; modeliranje je način za procjenu rezultata dizajna; nema modeliranja bez dizajna.

Srodne discipline za modeliranje mogu se prepoznati kao elektrotehnika, ekonomija, biologija, geografija i druge u smislu da koriste metode modeliranja za proučavanje vlastitog primijenjenog objekta (na primjer, model pejzaža, model električnog kola, model novčanog toka itd.).

Kao primjer, da vidimo kako možete otkriti, a zatim opisati obrazac.

Recimo da treba da riješimo "Problem rezanja", odnosno da predvidimo koliko će rezova u obliku pravih linija biti potrebno da se figura (slika 1.16) podijeli na dati broj komada (npr. , dovoljno je da je figura konveksna).

Pokušajmo ručno riješiti ovaj problem.

Od sl. 1.16 se vidi da se sa 0 rezova formira 1 komad, sa 1 rezom formiraju se 2 komada, sa dva - 4, sa tri - 7, sa četiri - 11. Možete li sada unapred reći koliko će rezova biti potrebno za formiranje, na primjer, 821 komada ? Mislim da nije! Zašto ti je teško? - Ne znaš pravilo K = f(P) , gdje K- broj komada P- broj rezova. Kako otkriti obrazac?

Napravimo tabelu koja povezuje poznate brojeve komada i rezova.

Dok obrazac nije jasan. Stoga, razmotrimo razlike između pojedinačnih eksperimenata, da vidimo kako se rezultat jednog eksperimenta razlikuje od drugog. Shvativši razliku, naći ćemo način da pređemo sa jednog rezultata na drugi, odnosno zakon povezivanja K i P .

Već se pojavila neka pravilnost, zar ne?

Izračunajmo druge razlike.

Sada je sve jednostavno. Funkcija f pozvao generirajuća funkcija. Ako je linearan, tada su prve razlike jednake jedna drugoj. Ako je kvadratna, onda su druge razlike jednake jedna drugoj. itd.

Funkcija f Postoji poseban slučaj Newtonove formule:

Odds a , b , c , d , e za naš kvadratni funkcije f nalaze se u prvim ćelijama redova eksperimentalne tabele 1.5.

Dakle, postoji obrazac, a on je sljedeći:

K = a + b · str + c · str · ( str– 1)/2 = 1 + str + str · ( str– 1)/2 = 0,5 str 2 + 0,5 str + 1 .

Sada kada je uzorak određen, možemo riješiti inverzni problem i odgovoriti na pitanje: koliko rezova trebate napraviti da dobijete 821 komad? K = 821 , K= 0,5 str 2 + 0,5 str + 1 , str = ?

Rješavamo kvadratnu jednačinu 821 = 0,5 str 2 + 0,5 str + 1 , pronađite korijene: str = 40 .

Hajde da rezimiramo (obratite pažnju na ovo!).

Nismo mogli odmah pronaći rješenje. Eksperiment se pokazao teškim. Morao sam da napravim model, odnosno da pronađem obrazac između varijabli. Model je ispao u obliku jednadžbe. Dodavanjem pitanja jednačini i jednačine koja odražava poznati uslov, formirali su problem. Kako se pokazalo da je problem tipičnog tipa (kanonski), bilo je moguće riješiti ga jednom od poznatih metoda. Dakle, problem je riješen.

Takođe je veoma važno napomenuti da model odražava uzročne veze. Zaista postoji jaka veza između varijabli konstruisanog modela. Promjena jedne varijable povlači promjenu u drugoj. Ranije smo rekli da "model igra sistemo-formirajuću i značenju ulogu u naučnom znanju, omogućava nam da razumemo fenomen, strukturu predmeta koji se proučava, da uspostavimo međusobnu vezu uzroka i posledice." To znači da vam model omogućava da odredite uzroke pojava, prirodu interakcije njegovih komponenti. Model povezuje uzroke i efekte putem zakona, to jest, varijable su povezane jedna s drugom kroz jednačine ili izraze.

Ali!!! Sama matematika ne omogućava izvođenje bilo kakvih zakona ili modela iz rezultata eksperimenata., kako se može činiti nakon upravo razmatranog primjera. Matematika je samo način proučavanja predmeta, fenomena i, štaviše, jedan od nekoliko mogućih načina razmišljanja. Postoji i, na primjer, religiozni metod ili metoda koju koriste umjetnici, emocionalno-intuitivna, uz pomoć ovih metoda i oni uče svijet, prirodu, ljude, sebe.

Dakle, hipoteza o odnosu između varijabli A i B mora se uvesti i samom istraživaču, štaviše, izvana. Kako to osoba radi? Lako je savjetovati da se uvede hipoteza, ali kako to naučiti, objasniti ovu radnju, što znači, opet, kako je formalizirati? To ćemo detaljno pokazati u budućem kursu “Modeliranje sistema umjetne inteligencije”.

Ali zašto se to mora raditi izvana, posebno, dodatno i mimo toga, sada ćemo objasniti. Ovo rezonovanje nosi ime Gödela, koji je dokazao teoremu nepotpunosti – nemoguće je dokazati ispravnost određene teorije (modela) u okviru iste teorije (modela). Pogledajte ponovo sl. 1.12. Model više visoki nivo transformiše ekvivalentno model nižeg nivoa od jednog pogleda do drugog. Ili generira model više nizak nivo prema njegovom ekvivalentnom opisu. Ali ona ne može da se transformiše. Model gradi model. A ova piramida modela (teorija) je beskrajna.

U medjuvremenu, da se "ne naduvate na gluposti", treba biti na oprezu i sve provjeriti zdrav razum. Navedimo primjer, staru dobro poznatu šalu iz folklora fizičara.

U ovom radu predlažemo da se detaljno analizira tematika modeliranja u računarstvu. Ova sekcija je od velikog značaja za obuku budućih stručnjaka iz oblasti informacionih tehnologija.

Za rješavanje bilo kojeg problema (industrijskog ili naučnog), informatika koristi sljedeći lanac:

Vrijedi obratiti posebnu pažnju na koncept "modela". Bez prisustva ove veze, rješenje problema neće biti moguće. Zašto se koristi model i šta se podrazumijeva pod ovim pojmom? O tome ćemo govoriti u sljedećem odjeljku.

Model

Modeliranje u informatici je kompilacija slike stvarnog predmeta koji odražava sve bitne karakteristike i svojstva. Model za rješavanje problema je neophodan, jer se on, zapravo, koristi u procesu rješavanja.

AT školski kurs Informatika, tema modeliranja počinje se izučavati već u šestom razredu. Na samom početku djecu je potrebno upoznati sa konceptom modela. Šta je to?

• Pojednostavljena sličnost objekta;
• Smanjena kopija stvarnog objekta;
• Shema pojave ili procesa;
• Slika fenomena ili procesa;
• Opis fenomena ili procesa;
• Fizički analog objekta;
• analogne informacije;
• Objekat čuvara mjesta koji odražava svojstva stvarnog objekta i tako dalje.

Model je vrlo širok koncept, kao što je već postalo jasno iz gore navedenog. Važno je napomenuti da su svi modeli obično podijeljeni u grupe:

• materijal;
• idealan.

Materijalni model se shvata kao objekat zasnovan na objektu iz stvarnog života. To može biti bilo koje tijelo ili proces. Ova grupa se dalje deli na dve vrste:

• fizički;
• analogni.

Takva klasifikacija je uslovna, jer je vrlo teško povući jasnu granicu između ove dvije podvrste.

Idealan model je još teže okarakterisati. Ona je povezana sa:

• razmišljanje;
• mašta;
• percepcija.

Uključuje umjetnička djela (pozorište, slikarstvo, književnost i tako dalje).

Ciljevi modeliranja

Modeliranje u računarstvu je veoma važna faza, jer ima mnogo ciljeva. Sada vas pozivamo da ih upoznate.

Prije svega, modeliranje pomaže razumijevanju svijeta oko nas. Od pamtivijeka ljudi su stečeno znanje gomilali i prenosili potomcima. Tako se pojavio model naše planete (globusa).

U prošlim stoljećima modelirali su se nepostojeći objekti, koji su danas čvrsto ukorijenjeni u našim životima (kišobran, mlin i tako dalje). Trenutno je modeliranje usmjereno na:

• identifikaciju posljedica bilo kojeg procesa (povećanje troškova putovanja ili odlaganje hemijskog otpada pod zemljom);
• osiguravanje djelotvornosti donesenih odluka.

Simulacijski zadaci

informacioni model

Hajde sada da razgovaramo o drugoj vrsti modela koji se izučavaju u školskom kursu informatike. Računarsko modeliranje, kojim svaki budući informatičar treba da savlada, uključuje proces implementacije informacionog modela pomoću kompjuterskih alata. Ali šta je to, informacioni model?

To je lista informacija o bilo kojem objektu. Šta ovaj model opisuje i šta korisne informacije nosi:

• svojstva objekta koji se modelira;
• njegovo stanje;
• veze sa spoljnim svetom;
• odnose sa eksternim entitetima.

Šta može poslužiti kao informacioni model:

• verbalni opis;
• tekst;
• slika;
• stol;
• shema;
• crtež;
• formula i tako dalje.

Karakteristična karakteristika informacionog modela je da se ne može dodirnuti, okusiti i tako dalje. Ona ne nosi materijalno oličenje, jer je predstavljena u formi informacija.

Sistematski pristup kreiranju modela

U kom se razredu školskog programa uči modelarstvo? Informatika 9. razred upoznaje učenike sa ovom temom detaljnije. Na ovom času dijete uči o sistematskom pristupu modeliranju. Razgovarajmo o ovome malo detaljnije.

Počnimo s konceptom "sistema". To je grupa međusobno povezanih elemenata koji rade zajedno kako bi izvršili zadatak. Često se koristi za izradu modela sistematski pristup, budući da se objekat posmatra kao sistem koji funkcioniše u nekom okruženju. Ako se modelira bilo koji složeni objekat, onda se sistem obično dijeli na manje dijelove - podsisteme.

Svrha upotrebe

Sada ćemo razmotriti ciljeve modeliranja (informatika 11. razred). Ranije je rečeno da su svi modeli podijeljeni u određene tipove i klase, ali granice između njih su uvjetne. Postoji nekoliko znakova po kojima je uobičajeno klasificirati modele: svrha, područje znanja, vremenski faktor, način prezentacije.

Što se tiče ciljeva, uobičajeno je razlikovati sljedeće vrste:

• obrazovni;
• iskusan;
• imitacija;
• igranje igara;
• naučni i tehnički.

Prvi tip uključuje edukativni materijali. Drugom, smanjene ili uvećane kopije stvarnih objekata (modela konstrukcije, krila aviona i tako dalje). omogućava vam da predvidite ishod događaja. Simulacijsko modeliranje se često koristi u medicini i socijalnoj sferi. Na primjer, pomaže li model da se shvati kako će ljudi reagirati na ovu ili onu reformu? Prije nego to uradite velika operacija transplantacije ljudskih organa, provedeno je mnogo eksperimenata. Drugim riječima, simulacijski model vam omogućava da riješite problem pokušajima i greškama. Model igre je vrsta ekonomskog, poslovnog ili ratna igra. Uz pomoć ovog modela moguće je predvidjeti ponašanje objekta u njemu različite situacije. Naučno-tehnički model se koristi za proučavanje procesa ili fenomena (uređaj koji simulira pražnjenje groma, model planetarnog kretanja Solarni sistem itd).

Oblast znanja

U kom razredu se učenici bolje upoznaju sa modelingom? Informatički razred 9 se fokusira na pripremu učenika za ispite za prijem u visokoškolske ustanove. Budući da postoje pitanja o modeliranju u USE i GIA ulaznicama, sada je potrebno razmotriti ovu temu što je detaljnije moguće. I kako je onda klasifikacija po oblasti znanja? Na osnovu toga razlikuju se sljedeće vrste:

• biološki (na primjer, umjetno izazvane bolesti kod životinja, genetski poremećaji, maligne neoplazme);
• ponašanje firme, model formiranja tržišnih cijena i tako dalje);
• istorijski (porodično stablo, modeli istorijskih događaja, model rimske vojske i sl.);
• sociološki (model ličnog interesa, ponašanje bankara pri prilagođavanju na novo ekonomskim uslovima) itd.

Faktor vremena

Prema ovoj karakteristici razlikuju se dvije vrste modela:

• dinamičan;
• statički.

Već, sudeći po samom nazivu, nije teško pretpostaviti da prvi tip odražava funkcioniranje, razvoj i promjenu objekta u vremenu. Statičnost je, naprotiv, u stanju da opiše objekat u određenom trenutku. Ovaj pogled se ponekad naziva strukturalnim, budući da model odražava strukturu i parametre objekta, odnosno daje dio informacija o njemu.

Primjeri su:

• skup formula koje odražavaju kretanje planeta Sunčevog sistema;
• grafikon promjene temperature zraka;
• video snimak erupcije vulkana i tako dalje.

Primjeri statističkog modela su:

• spisak planeta u Sunčevom sistemu;
• mapa područja i tako dalje.

Način prezentacije

Za početak, jako je važno reći da svi modeli imaju oblik i formu, uvijek su od nečega napravljeni, nekako predstavljeni ili opisani. Na osnovu toga, prihvaćeno je kako slijedi:

• materijal;
• nematerijalna.

Prvi tip uključuje materijalne kopije postojećih objekata. Mogu se dodirivati, pomirisati i tako dalje. Oni odražavaju vanjska ili unutrašnja svojstva, radnje objekta. Čemu služe materijalni modeli? Koriste se za eksperimentalnu metodu spoznaje (eksperimentalnu metodu).

Ranije smo se bavili i nematerijalnim modelima. Koriste teorijsku metodu znanja. Takvi modeli se nazivaju idealni ili apstraktni. Ova kategorija je podijeljena u nekoliko podvrsta: imaginarne modele i informativne.

Lista informacionih modela razne informacije o objektu. Tabele, slike, verbalni opisi, dijagrami i tako dalje mogu djelovati kao informacioni model. Zašto se ovaj model naziva nematerijalnim? Stvar je u tome što se ne može dirati, jer nema materijalno oličenje. Među informacionim modelima postoje znakovni i vizuelni.

Imaginarni model je jedan od kreativnih procesa koji se odvija u mašti osobe, a koji prethodi stvaranju materijalnog objekta.

Koraci modeliranja

Tema informatike 9. razreda "Modeliranje i formalizacija" ima velika težina. Potrebno je proučiti. U 9-11 razredu nastavnik je dužan da učenike upozna sa fazama izrade modela. Ovo ćemo sada uraditi. Dakle, razlikuju se sljedeće faze modeliranja:

• smislena izjava o problemu;
• matematička formulacija problema;
• razvoj uz korištenje računala;
• rad modela;
• dobijanje rezultata.

Važno je napomenuti da se prilikom proučavanja svega što nas okružuje koriste procesi modeliranja i formalizacije. Računarstvo je predmet posvećen savremenim metodama proučavanje i rešavanje problema. Stoga je naglasak na modelima koji se mogu implementirati pomoću računara. Posebna pažnja u ovoj temi treba dati tačku razvoja algoritma rješenja pomoću elektronskih računara.

Veze između objekata

Hajdemo sada malo o odnosima između objekata. Ukupno postoje tri vrste:

• jedan prema jedan (takva je veza označena jednosmjernom strelicom u jednom ili drugom smjeru);
• jedan prema više (više relacija je označeno dvostrukom strelicom);
• mnogo-prema-više (takav odnos je označen dvostrukom strelicom).

Važno je napomenuti da veze mogu biti uslovne i bezuslovne. Bezuslovni odnos uključuje upotrebu svake instance objekta. A u kondicionalu su uključeni samo pojedinačni elementi.

Da biste razumjeli suštinu matematičkog modeliranja, razmotrite osnovne definicije, karakteristike procesa.

Suština pojma

Modeliranje je proces kreiranja i primjene modela. Smatra se svakim apstraktnim ili materijalnim objektom koji u procesu proučavanja zamjenjuje stvarni objekt modeliranja. Važna tačka je očuvanje svojstava neophodnih za potpunu analizu subjekta.

Računarsko modeliranje je varijanta znanja zasnovana na matematičkom modelu. Podrazumijeva sistem nejednakosti, jednačina, logičkih znakovnih izraza koji u potpunosti odražavaju sve karakteristike neke pojave ili predmeta.

Matematičko modeliranje uključuje specifične proračune, korištenje kompjuterske tehnologije. Potrebno je više istraživanja da bi se objasnio proces. Ovaj zadatak se uspješno rješava kompjuterskom simulacijom.

Specifičnost kompjuterske simulacije

Ovaj način proučavanja složenih sistema smatra se efikasnim i efikasnim. Pogodnije je i lakše analizirati kompjuterske modele, jer se mogu izvoditi različite računske radnje. Ovo je posebno istinito u slučajevima kada, iz fizičkih ili materijalnih razloga, pravi eksperimenti ne dozvoljavaju postizanje željenog rezultata. Logika ovakvih modela omogućava određivanje glavnih faktora koji određuju parametre proučavanog originala.

Ova primjena matematičkog modeliranja omogućava identifikaciju ponašanja objekta raznim uslovima da identifikuje uticaj različitih faktora na njegovo ponašanje.

Osnove kompjuterskog modeliranja

Šta je osnova za ovo modeliranje? Šta Naučno istraživanje zasnovano na IKT? Počnimo s činjenicom da se svaka kompjuterska simulacija temelji na određenim principima:

• matematičko modeliranje za opisivanje procesa koji se proučava;
• primjena inovativnih matematičkih modela za detaljno razmatranje procesa koji se proučavaju.

Vrste modeliranja

Trenutno postoje različite metode matematičkog modeliranja: simulacija i analitička.

Analitička opcija je povezana sa proučavanjem apstraktnih modela stvarnog objekta u obliku diferencijala, algebarske jednačine, koji omogućavaju implementaciju jasne kompjuterske tehnologije koja može dati tačno rješenje.

Simulaciono modeliranje podrazumeva proučavanje matematičkog modela u obliku specifičnog algoritma koji reprodukuje funkcionisanje analiziranog sistema kroz sekvencijalno izvršavanje sistema jednostavnih proračuna i operacija.

Osobine izgradnje kompjuterskog modela

Pogledajmo bliže kako ova simulacija funkcionira. Šta su faze kompjutersko istraživanje? Počnimo s činjenicom da se proces zasniva na udaljavanju od jasnog objekta ili fenomena koji se analizira.

Takvo modeliranje se sastoji od dvije glavne faze: kreiranja kvalitativnog i kvantitativnog modela. Kompjuterska studija se sastoji u izvođenju sistema računskih radnji na personalnom računaru sa ciljem analize, sistematizacije, upoređivanja rezultata studije sa stvarnim ponašanjem analiziranog objekta. Ako je potrebno, vrši se dodatno usavršavanje modela.

Koraci modeliranja

Kako se izvodi modeliranje? Koje su faze kompjuterskog istraživanja? Dakle, razlikuje se sljedeći algoritam radnji u vezi sa konstrukcijom kompjuterskog modela:

Faza 1. Postavljanje cilja i zadataka rada, identifikacija objekta modeliranja. Trebalo bi da prikupi podatke, formuliše pitanje, identifikuje ciljeve i oblike istraživanja i opiše dobijene rezultate.

Faza 2. Analiza i proučavanje sistema. Opis objekta, izrada informacionog modela, izbor softvera i tehnička sredstva, odabrani su primjeri matematičkog modeliranja.

Faza 3. Prelazak na matematički model, razvoj metode projektovanja, izbor algoritma akcija.

Faza 4. Izbor programskog jezika ili okruženja za modeliranje, diskusija o opcijama analize, pisanje algoritma na određenom programskom jeziku.

Faza 5 Sastoji se od izvođenja kompleksa računskih eksperimenata, proračuna za otklanjanje grešaka i obrade dobijenih rezultata. Ako je potrebno, modeliranje se koriguje u ovoj fazi.

Faza 6 Interpretacija rezultata.

Kako se analizira simulacija? Šta su istraživački softverski proizvodi? Prije svega, to podrazumijeva korištenje teksta, grafičkih uređivača, tabela, matematičkih paketa koji vam omogućavaju da dobijete maksimalan rezultat istraživanja.

Provođenje računskog eksperimenta

Sve metode matematičkog modeliranja zasnovane su na eksperimentima. Pod njima je uobičajeno razumjeti eksperimente provedene s modelom ili objektom. Oni su u implementaciji određene radnje, omogućavajući određivanje ponašanja eksperimentalnog uzorka kao odgovor na predložene radnje.

Računski eksperiment se ne može zamisliti bez izvođenja proračuna koji su povezani s upotrebom formaliziranog modela.

Osnove matematičkog modeliranja uključuju istraživanje sa stvarnim objektom, ali se s njim provode računske radnje. tacna kopija(model). Prilikom izbora određenog skupa početnih indikatora modela, nakon završetka računskih radnji, moguće je dobiti optimalne uslove za potpuno funkcionisanje realnog objekta.

Na primjer, imajući matematičku jednačinu koja opisuje tok analiziranog procesa, pri promjeni koeficijenata, početnih i međuuslova možemo pretpostaviti ponašanje objekta. Osim toga, moguće je napraviti pouzdanu prognozu ponašanja ovog objekta ili prirodnog fenomena pod određenim uvjetima. U slučaju novog skupa početnih podataka, važno je provesti nove računske eksperimente.

Poređenje primljenih podataka

Da bi se izvršila adekvatna verifikacija stvarnog objekta ili kreiranog matematičkog modela, kao i da bi se rezultati istraživanja kompjuterske tehnologije procenili sa rezultatima eksperimenta sprovedenog u punoj meri prototip, vrši se poređenje rezultata istraživanja.

Odluka o izgradnji zavisi od neslaganja između informacija dobijenih tokom istraživanja. gotov uzorak ili o prilagođavanju matematičkog modela.

Takav eksperiment omogućava zamjenu prirodnih skupih istraživanja proračunima na kompjuterskoj tehnologiji, za minimalno vremenski okviri analiziraju mogućnosti korišćenja objekta, identifikuju uslove za njegovo stvarno delovanje.

Modeliranje u okruženju

Na primjer, u programskom okruženju koriste se tri faze matematičkog modeliranja. U fazi izrade algoritma i informacijskog modela određuju se vrijednosti koje će biti ulazni parametri, rezultati istraživanja i otkriva se njihov tip.

Po potrebi se sastavljaju posebni matematički algoritmi u obliku blok dijagrama, napisanih na određenom programskom jeziku.

Kompjuterski eksperiment uključuje analizu rezultata dobijenih u proračunima, njihovu korekciju. Među prekretnice Takvu studiju, bilježimo testiranje algoritma, analizu performansi programa.

Njegovo otklanjanje grešaka uključuje pronalaženje i otklanjanje grešaka koje dovode do neželjenog rezultata, pojave grešaka u proračunima.

Testiranje uključuje provjeru ispravnosti programa, kao i procjenu pouzdanosti njegovih pojedinačnih komponenti. Proces se sastoji u provjeravanju operativnosti programa, njegove podobnosti za proučavanje određene pojave ili objekta.

Tabele

Modeliranje pomoću tabela omogućava vam da pokrijete veliki broj zadataka u različitim predmetnim oblastima. Smatraju se univerzalnim alatom koji vam omogućava da riješite naporan zadatak izračunavanja kvantitativnih parametara objekta.

U slučaju takve opcije simulacije, uočava se određena transformacija algoritma za rješavanje problema, nema potrebe za razvojem računskog interfejsa. Istovremeno, postoji faza otklanjanja grešaka, koja uključuje uklanjanje grešaka u podacima, traženje veze između ćelija i identifikaciju računskih formula.

Kako posao napreduje, pojavljuju se dodatni zadaci, na primjer, ispisivanje rezultata na papir, racionalno predstavljanje informacija na monitoru kompjutera.

Sekvenciranje

Modeliranje se vrši u tabelama prema određenom algoritmu. Prvo se utvrđuju ciljevi studije, identifikuju glavni parametri i odnosi, a na osnovu dobijenih informacija sastavlja se konkretan matematički model.

Za kvalitativno razmatranje modela koriste se početne, srednje, kao i konačne karakteristike, dopunjene crtežima, dijagramima. Uz pomoć grafikona i grafikona dobijaju vizuelni prikaz rezultata rada.

Modeliranje u DBMS okruženju

Omogućava vam da riješite sljedeće zadatke:

• čuvati informacije, vršiti njihovo pravovremeno uređivanje;
• organizirati dostupne podatke prema specifičnim karakteristikama;
• kreirati različite kriterijume za odabir podataka;
• prezentirati informacije na prikladan način.

Kako se model razvija na osnovu početnih podataka, stvaraju se optimalni uslovi za opisivanje karakteristika objekta pomoću posebnih tabela.

Istovremeno se sortiraju informacije, pretražuju i filtriraju podaci i kreiraju algoritmi za proračune. Koristeći informacioni panel računara, možete kreirati različite ekranske forme, kao i opcije za dobijanje štampanih izveštaja na papiru o napretku eksperimenta.

Ako se dobijeni rezultati ne poklapaju s planiranim opcijama, parametri se mijenjaju, provode se dodatne studije.

Primjena kompjuterskog modela

Računalni eksperiment i kompjuterska simulacija su nove metode naučnog istraživanja. Oni omogućavaju modernizaciju računarskog aparata koji se koristi za izgradnju matematičkog modela, da se konkretizuju, preciziraju i komplikuju eksperimenti.

Među najperspektivnijim za praktičnu upotrebu, provođenje punopravnog računskog eksperimenta, izdvaja se dizajn reaktora za moćne nuklearne elektrane. Osim toga, ovo uključuje stvaranje magnetohidrodinamičkih pretvarača električna energija, kao i uravnotežen perspektivni plan za državu, regiju, industriju.

Uz pomoć kompjuterskog i matematičkog modeliranja moguće je izvršiti projektovanje uređaja neophodnih za proučavanje termonuklearnih reakcija i hemijskih procesa.

Kompjutersko modeliranje i računski eksperimenti omogućavaju da se daleko "nematematički" objekti svedu na formulaciju i rješenje matematičkog problema.

Ovo otvara velike mogućnosti za korišćenje matematičkog aparata u sistemu sa savremenom kompjuterskom tehnologijom za rešavanje pitanja vezanih za razvoj vanjski prostor, "osvajanje" atomskih procesa.

Upravo je modeliranje postalo jedna od najvažnijih opcija za razumijevanje različitih okolnih procesa i procesa prirodne pojave. Ovo znanje je složen i dugotrajan proces, uključuje korištenje sistema razne vrste modeliranje, počevši od razvoja redukovanih modela stvarnih objekata, završavajući odabirom posebnih algoritama za složene matematičke proračune.

Ovisno o tome koji procesi ili pojave će se analizirati, odabiru se određeni algoritmi djelovanja, matematičke formule za računarstvo. Računarsko modeliranje vam omogućava da dobijete željeni rezultat uz minimalne troškove, važna informacija o svojstvima i parametrima objekta ili pojave.