Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Ответы по компьютерному моделированию - файл 1.doc


Ответы по компьютерному моделированию
скачать (320 kb.)

Доступные файлы (1):

1.doc320kb.24.11.2011 09:39скачать

содержание
Загрузка...

1.doc

  1   2   3
Реклама MarketGid:
Загрузка...
1. Назначение модели. Роль моделирования в процессе познания.

Модель – это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе изучения замещает объект оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные его свойства. Под объектом в данном случае понимается любой материальный предмет, процесс, явление.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента:

1) субъект (исследователь) ,

2) объект исследования,

3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.
^

Назначение и функции модели


Назначение и функции модели чрезвычайно широки. Модель, воспроизводящая объект, может строиться для следующих целей:

 достижения чисто практических результатов, например, установления функциональных связей между входом и выходом объекта для решения конкретных задач управления, создания протезов (искусственные сердце, кисти руки и т. д.);

 обучения, демонстрации и облегчения усвоения уже готовых знаний;

 исследования воспроизводимого объекта, что представляет наибольший интерес.

В этом случае модель может использоваться для:

  1. совершенствования или построения теории процесса, являясь некоторой предтеорией;

  2. предсказания поведения объекта, являясь его заместителем;

  3. замены сложной системы, например, дифференциальных уравнений более простой системой с допустимой для определенных условий точностью;

  4. экономии времени и средств;

  5. интерпретации экспериментальных и теоретических результатов путем замены эксперимента на объекте экспериментом на модели с использованием АВМ или ЦВМ.

Сюда же примыкает критериальная функция моделей, заключающаяся в том, что с её помощью можно проверять истинность знаний об оригинале, поскольку модель дает возможность представить накопленные знания в компактном и взаимосвязанном(системном) виде и сравнить их с оригиналом.
2. Понятие моделирования. Основные принципы моделирования.
Моделирование — воспроизведение характеристик некоторого объекта на другом материальном или мысленном объекте, специально созданном для их изучения [1].
В этом определении моделирования по существу содержится также одно из общих определений модели.

Прежде всего необходимо подчеркнуть, что в этом процессе обязательно участвуют и взаимодействуют друг с другом субъект, объект исследования и модель.

Процесс моделирования есть процесс перехода из реальной области в виртуальную (модельную) посредством формализации, далее происходит изучение модели (собственно моделирование) и, наконец, интерпретация результатов как обратный переход из виртуальной области в реальную. Этот путь заменяет прямое исследование объекта в реальной области, то есть лобовое или интуитивное решение задачи. Итак, в самом простом случае технология моделирования подразумевает 3 этапа:

  • формализация;

  • моделирование;

  • интерпретация.


Польза от моделирования может быть достигнута только при соблюдении следующих достаточно очевидных условий:

- модель адекватно отображает свойства оригинала, существенных с точки зрения цели исследования;

-модель позволяет устранять проблемы, присущие прове6дению измерений на реальных объектах.

При экспериментировании с моделью сложной системы можно получить больше информации о внутренних взаимодействующих факторах системы, чем при манипулировании с реальной системой благодаря изменяемости структурных элементов, легкости изменения параметров модели и т.д.
^ ПРИНЦИПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ


  1. Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии информации об исследуемом объекте построить его модель невозможно. Если информация полная, то моделирование лишено смысла. Должен существовать некоторый критический уровень априорных сведений об объекте (уровень информационной достаточности), при достижении которого может быть построена его адекватная модель.

  2. Принцип осуществимости. Модель должна обеспечивать достижения поставленной цели с вероятностью отличной от нуля и за конечное время. Обычно задают некоторое пороговое значение вероятности P0 и приемлемую границу времени t0 достижения цели. Модель осуществима, если

P(t) ≥ P0 и t ≤ t0 .

  1. Принцип множественности моделей. Создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства моделируемой системы или процесса, которые влияют на выбранный показатель эффективности. Соответственно, с помощью конкретной модели можно изучить лишь некоторые стороны реальности. Для более полного ее исследования необходим ряд моделей, позволяющих более разносторонне и с разной степенью детальности отражать рассматриваемый объект или процесс.

  2. Принцип агрегирования. Сложную систему обычно можно представить состоящей из подсистем (агрегатов), для математического описания которых используются стандартные математические схемы. Кроме того, этот принцип позволяет гибко перестраивать модель в зависимости от целей исследования.

  3. Принцип параметризации. В ряде случаев моделируемая система может иметь относительно изолированные подсистемы, которые характеризуются определенным параметром (в том числе векторным). Такие подсистемы можно заметить в модели соответствующими числами, а не описывать процесс их функционирования. При необходимости зависимость этих величин от ситуации может быть задана в виде таблицы, графика или аналитического выражения (формулы). Это позволяет сократить объем и продолжительность моделирования. Однако надо помнить, что параметризация снижает адекватность модели.


3. Цели и задачи компьютерного моделирования.

Главной задачей компьютерного моделирования выступает построение информационной модели объекта, явления.

^ ЦЕЛИ МОДЕЛИРОВАНИЯ

1) Познание окружающего мира.
Зачем человек создает модели? Несколько миллионов лет назад первобытные люди изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять природным стихиям, пользоваться природными благами, просто выживать. Накопленные знания передавались из поколения в поколение устно, позже письменно, наконец, с помощью предметных моделей. Так родилась, к примеру, модель земного шара — глобус, — позволяющая получить наглядное представление о форме нашей планеты, ее вращении вокруг собственной оси и расположении материков. Такие модели позволяют понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свойства, установить законы его развития и взаимодействия с окружающим миром моделей.

2) ^ Создание объектов с заданными свойствами (задача типа «Как сделать, чтобы...»).
Накопив достаточно знаний, человек задал себе вопрос: «Нельзя ли создать объект с заданными свойствами и возможностями, чтобы противодействовать стихиям или ставить себе на службу природные явления?» Человек стал строить модели еще не существующих объектов. Так родились идеи создания ветряных мельниц, различных механизмов, даже обыкновенного зонтика. Многие из этих моделей стали в настоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.

3) ^ Определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения (задача типа «Что будет, если...»: что будет, если увеличить плату за проезд в транспорте, или что произойдет, если закопать ядерные отходы в такой-то местности?)
Например, для спасения Петербурга от постоянных наводнений, приносящих огромный ущерб, решено было возвести дамбу. При ее проектировании было построено множество моделей, в том числе и натурных, именно для того, чтобы предсказать последствия вмешательства в природу.

4) ^ Эффективность управления объектом (или процессом).
Поскольку критерии управления бывают весьма противоречивыми, то эффективным оно окажется только при условии, если будут «и волки сыты, и овцы целы». Например, нужно наладить питание в школьной столовой. С одной стороны, оно должно отвечать возрастным требованиям (калорийное, содержащее витамины и минеральные соли), с другой — нравиться большинству ребят и к тому же быть «по карману» родителям, а с третьей — технология приготовления должна соответствовать возможностям школьных столовых. Как совместить несовместимое? Построение модели поможет найти приемлемое решение.


4. Основные этапы компьютерного моделирования.

Основные этапы моделирования

Для моделирования необходимо создать модель и провести ее исследование. Некоторые математические модели могут быть исследованы без применения средств ВТ. В настоящее время это практически исключено.

Моделирование на ЭВМ предполагает выполнение следующих этапов:

  1. формулирование цели моделирования;

  2. разработка концептуальной модели;

  3. подготовка исходных данных;

  4. разработка математической модели;

  5. выбор метода моделирования;

  6. выбор средств моделирования;

  7. разработка программной модели;

  8. проверка адекватности и корректировка модели;

  9. планирование экспериментов;

  10. моделирование на ЭВМ, анализ результатов моделирования.


5. Понятие модели и их классификация.

Модели могут принимать различную форму, в зависимости от способа мышления исследователя, его взгляда на мир, используемой алгебры. Использование различных математических аппаратов впоследствии приводит к различным возможностям в решении задач.

Модели могут быть:

  • феноменологические и абстрактные;

  • активные и пассивные;

  • статические и динамические;

  • дискретные и непрерывные;

  • детерминированные и стохастические;

  • функциональные и объектные.

Феноменологические модели сильно привязаны к конкретному явлению. Изменение ситуации часто приводит к тому, что моделью воспользоваться в новых условиях достаточно сложно. Это происходит оттого, что при составлении модели её не удалось построить с точки зрения подобия внутреннему строению моделируемой системы. Феноменологическая модель передаёт внешнее подобие.

Абстрактная модель воспроизводит систему с точки зрения её внутреннего устройства, копирует её более точно. У неё больше возможностей, шире класс решаемых задач.

Активные модели взаимодействуют с пользователем; могут не только, как пассивные, выдавать ответы на вопросы пользователя, когда тот об этом попросит, но и сами активируют диалог, меняют его линию, имеют собственные цели. Все это происходит за счёт того, что активные модели могут самоизменяться.

Статические модели описывают явления без развития. Динамические модели прослеживают поведение систем, поэтому используют в своей записи, например, дифференциальные уравнения, производные от времени.

Дискретные и непрерывные модели. Дискретные модели изменяют состояние переменных скачком, потому что не имеют детального описания связи причин и следствий, часть процесса скрыта от исследователя. Непрерывные модели более точны, содержат в себе информацию о деталях перехода.

Детерминированные и стохастические модели. Если следствие точно определено причиной, то модель представляет процесс детерминировано. Если из-за неизученности деталей не удаётся описать точно связь причин и следствий, а возможно только описание в целом, статистически (что часто и бывает для сложных систем), то модель строится с использованием понятия вероятности.

Распределённые, структурные, сосредоточенные модели. Если параметр, описывающий свойство объекта, в любых его точках имеет одинаковое значение (хотя может меняться во времени!), то это система с сосредоточенными параметрами. Если параметр принимает разные значения в разных точках объекта, то говорят, что он распределён, а модель, описывающая объект, — распределённая. Иногда модель копирует структуру объекта, но параметры объекта сосредоточенны, тогда модель — структурная.

Функциональные и объектные модели. Если описание идёт с точки зрения поведения, то модель построена по функциональному признаку. Если описание каждого объекта отделено от описания другого объекта, если описываются свойства объекта, из которых вытекает его поведение, то модель является объектно-ориентированной.

Каждый подход имеет свои достоинства и недостатки. Разные математические аппараты имеют разные возможности (мощность) для решения задач, разные потребности в вычислительных ресурсах. Один и тот же объект может быть описан различными способами. Инженер должен грамотно применять то или иное представление, исходя из текущих условий и стоящей перед ним проблемы.

Приведённая выше классификация является идеальной. Модели сложных систем обычно имеют комплексный вид, используют в своём составе сразу несколько представлений. Если удаётся свести модель к одному типу, для которого уже сформулирована алгебра, то исследование модели, решение задач на ней существенно упрощается, становится типовым. Для этого модель должна быть различными способами (упрощением, переобозначением и другими) приведена к каноническому виду, то есть к виду, для которого уже сформулирована алгебра, её методы. В зависимости от используемого типа модели (алгебраические, дифференциальные, графы и т. д.) на разных этапах её исследования используются различные математические аппараты.
6. Адекватность модели объекту.

Поскольку модель является выражением конечного ряда и только важнейших для конкретного исследования аспектов сущности, то она не может быть абсолютно идентичной моделируемому объекту. Кроме этого, реальный объект бесконечен для познания. Поэтому нет смысла стремиться к бесконечной точности при построении модели. Для выяснения необходимой степени адекватности обычно строят ряд моделей, начиная с грубых, простых моделей и двигаясь ко все более сложным и точным. Как только затраты на построение очередной модели начинают превышать планируемую отдачу от модели, то уточнение модели прекращают. Первоначальные шаги производятся в каком-либо существующем универсальном моделирующем пакете. После одобрения модели под неё пишется специализированный пакет. Необходимость в этом возникает в случае, если функционирование модели в универсальной среде моделирования не удовлетворяет требованиям быстродействия (или каким-то другим).

В задачи данного курса входит изучение приёмов и способов, необходимых для формализации, изучения и интерпретации систем.

Модель строится, в частности, для того, чтобы получить дополнительную информацию об объекте моделирования. При этом подразумевается, что информация, полученная при исследовании модели, может быть с той или иной степенью достоверности перенесена на объект. Необходимое условие для перехода от исследования объекта к исследованию модели и дальнейшего перенесения результатов на объект исследования — адекватность модели объекту.

Адекватность предполагает воспроизведение моделью с необходимой полнотой всех характеристик объекта, существенных для цели моделирования.

Так как всякая модель имеет характер проекции, нельзя говорить об абсолютной адекватности, при которой модель по всем параметрам соответствует оригиналу, тем более когда строятся модели природных или социальных явлений и процессов (неконструктивных объектов). В этом случае оценка степени сходства может опираться в основном на оценку отличия от оригинала. При этом оценивание отличия наталкивается естественным образом на большие трудности, так как обычно невозможно использовать для сравнения объект во всей его действительной целостности. Поэтому говорить об адекватности в позитивном смысле слова можно только по отношению к конструктивным объектам.

Адекватность достаточно просто установить в случае конструктивных (в частности, информационных) объектов. Для этого необходимо сформулировать цель моделирования и уточнить, какой из аспектов изучаемого объекта (внешний вид, структура или поведение) представляет в данном случае интерес.

Пример.

Рассмотрим маятник, состоящий из тяжелого груза, подвешенного на конце нити. Известно, что моделью колебаний этого маятника может служить уравнение х = A sin(wt),

где х — отклонение от положения равновесия. Адекватна ли эта модель поведению маятника?

Если посмотреть на колебания реального маятника, то можно заметить, что со временем размах колебаний становится все меньше и в конце концов маятник останавливается. Уравнение х = A sin(wt) не предсказывает такого поведения.

Тем не менее, если ввести следующие ограничения:

• отклонение х от положения равновесия мало (малые колебания);

• время t наблюдения за маятником мало,

то приведённое уравнение достаточно хорошо будет описывать поведение маятника, в чём можно убедиться с помощью непосредственного эксперимента.

Можно сказать, что при соблюдении вышеназванных условий уравнение х = A sin(wt) адекватно описывает движение реального маятника.

Модель, удовлетворяющая вышеперечисленным требованиям по составу характеристик и параметров и точности воспроизведения характеристик по всей области определения, называется адекватной системе.

Существенное влияние на адекватность оказывает область определения модели. Практически любая модель обеспечивает высокую точность воспроизведения характеристик в пределах малой окрестности точки . Чем шире область определения модели, тем меньше шансов, что некоторая модель окажется адекватной системе.
^

Проверка адекватности


Адекватность модели нарушается по многим причинам: из-за идеализации внешних условий и режимов функционирования; исключения тех или иных параметров; пренебрежения некоторыми случайными факторами. Отсутствие точных сведений о внешних воздействиях, определенных нюансах структуры системы, принятые аппроксимации, интерполяции, предположения и гипотезы также ведут к уменьшению соответствия между моделью и системой. Это приводит к тому, что результаты моделирования будут существенно отличаться от реальных.

7. Основной тезис формализации. Понятие знака, языка. Классификация

языков.

В общем виде формализация понимается как сведение некоторого содержания (содержания текста, смысла научной теории, воспринимаемых сигналов и пр.) к выбранной форме.

Суть объекта не меняется от того, как мы его назовём. Это значит, что мы можем назвать его как угодно, придать его имени любую форму, которая, по нашему мнению, лучше соответствует данному объекту.

^ Из основного тезиса формализации следует сама идея моделирования. Поскольку объект нужно как-то обозначать, то необходимо ввести некоторый набор знаков для обозначения. Знак — это элемент конечного множества отличных друг от друга элементов. Так как обозначение мы можем выбрать достаточно произвольно, то возможные наборы знаков могут быть самыми разнообразными.

Пример.

А, Б, В, Г — знаки для обозначения звуков русского языка;

+, -, *, : — знаки для обозначения арифметических операций;

←, ↑, →, ↓— знаки для обозначения направления движения.

Понятие знака является одним из базисных понятий науки (также как и понятия «информация», «подобие», «множество», «объект»), а потому дать его точное определение не представляется возможным.

Но можно указать некоторые основные черты знака:

  1. способность знака выступать заместителем обозначаемого. В семиотике — науке о знаках — обозначаемое называют денотатом (когда есть пара «денотат — знак»);

  2. нетождественность знака и денотата — знак никогда не может полностью заменить обозначаемое;

  3. многозначность соответствия «знак — денотат».

Первые две особенности вполне понятны, последнюю поясним на следующем примере.

Пример.

Зрительному образу рис.4 может быть придан смысл: буквы «эр» русского языка, буквы «pi» английского языка, химического элемента фосфор, знака стоянки в правилах дорожного движения. То есть один и тот же знак можно использовать для обозначения разных объектов.

Рис. 4 Пример зрительного образа



^ Язык — это знаковая система, используемая для целей коммуникации и познания.

Все языки можно разделить на естественные и искусственные. Естественными называются «обычные», «разговорные» языки, которые складываются стихийно и в течение долгого времени. История каждого такого языка неотделима от истории народа, владеющего им. Искусственные языки создаются людьми для специальных целей или для определённых групп людей. Примеры искусственных языков: язык математики, морской семафор, язык программирования. Характерной особенностью искусственных языков является однозначная определённость их словаря, правил образования выражений и правил придания им значений.

Строго говоря, любой язык — естественный и искусственный — обладает набором определённых правил. Они могут быть явно и строго сформулированными (формализованными), и могут допускать различные варианты их использования.

Итак, язык характеризуется:

  • набором используемых знаков;

  • правилами образования из этих знаков таких языковых конструкций, как слова, фразы и тексты (в широком толковании этих понятий);

  • набором синтаксических, семантических и прагматических правил использования этих языковых конструкций. Упорядоченный набор знаков, используемый в языке, называется алфавитом.

Многие проблемы представления и передачи знаний связаны с проблемами их формализации. Знания - это воспринятая, осознанная и ставшая личностно значимой информация. В процессе познания в результате непосредственных наблюдений, проведения экспериментов мы получаем информацию. Формализация полученной информации есть один из компонентов процесса её осознания.

Языковая система, в рамках которой производится формализация, имеет свои выразительные возможности и тем самым накладывает ограничения на выбор формы.Так, словесное описание можно успешно применять при моделировании внешнего вида, менее эффективно оно при моделировании структуры. Моделирование же поведения посредством словесного описания хоть и привычно для нас, но менее наглядно по сравнению, скажем, с видеофильмом.
8. Формализация текстовой информации.

Наиболее привычный для нас вид информационного моделирования — словесное описание, то есть описание на естественном (разговорном) языке. Чаще всего такое описание называют текстом (в узком смысле слова).

Текст книги, текст выступления, пояснительный текст, текст задачи — это некоторые языковые конструкции, состоящие из элементарных знаков языка (к элементарным знакам языка относятся его алфавит и словарь). Но не всякий набор знаков можно назвать текстом. В семиотике и лингвистике существуют строгие определения понятия текста. Для нас важно, что текст передаёт некоторое содержание (осмыслен) и имеет определённую структуру.

Чаще всего мы встречаемся с неформализованными текстами, структура которых не является жёстко заданной.

Когда вы пишете личное письмо, вы соблюдаете минимальные требования формализации — правила орфографии и синтаксиса. В деловом письме вы уже позаботитесь о принятой форме обращения, соблюдении стиля, выделении красных строк и так далее.

В делопроизводстве приняты достаточно строгие правила оформления документов, хотя содержание документов может быть самым разным. Есть и ещё более формализованные тексты, в которых определённые требования предъявляются и к содержанию.

Большинство документов, встречающихся в сфере делопроизводства, имеют стандартную форму. Эта форма называется шаблоном документа. Обязательные данные, которые необходимо отразить в документе (в соответствии с требованиями делопроизводства) называются реквизитами. Отсутствие в документе установленных законодательством реквизитов лишает его так называемой «юридической силы», то есть возможности использовать документ для той цели, для которой он предназначен.

Формализация текстовой информации:

* облегчает и ускоряет процесс её обработки;

* позволяет получить количественные оценки;

* обеспечивает однозначность понимания текста;

* способствует лучшему восприятию сведений, содержащихся в тексте;

* помогает сравнить по формальным критериям ситуацию, описанную в тексте, с реальной и принять правильное решение.

9. Представление данных в табличной форме.

Расписание движения поездов, сведения о сотрудниках предприятия, статистические данные о демографической ситуации в стране — данные подобного рода чаще всего представляются в табличной форме. Процесс обучения в школе тоже часто отображается в табличных моделях. Это и расписание уроков, и классный журнал, и аттестат о среднем образовании.

Таблицы, в которых отражается одно свойство, характеризующее два или более объектов, называются таблицами типа «объект - объект». Причём объекты принадлежат, как правило, к разным классам (множествам).

В примере таким свойством является успеваемость, объектами — конкретные ученики (принадлежат множеству учеников), учебный предмет (принадлежат множеству школьных дисциплин), даты (множество дат).

Есть таблицы другого вида, в которых отражаются несколько свойств объекта, а все объекты принадлежат к одному множеству. Такие таблицы называются таблицами вида «объект - свойство».

Комбинирование нескольких таблиц вида «объект - объект» и «объект - свойство» в одной таблице позволяет построить таблицы более сложного вида.

Существуют определенные правила оформления таблиц, в соответствии с которыми каждая таблица характеризуется:

• названием (а если таблиц несколько, то ещё и номером),

• количеством столбцов и их названиями (заголовками столбцов),

• количеством строк и их названиями (заголовками строк),

• содержимым ячеек, находящихся на пересечении строк и столбцов.

В соответствии с этим основными элементами таблицы являются:

записи — строки таблицы, которые могут содержать данные разного типа, но относящиеся чаще всего к одному объекту;

поля — столбцы таблицы, содержащие, как правило, данные одного типа;

реквизиты — конкретные значения, находящиеся в ячейках таблицы на пересечении строк и столбцов. Иногда заголовки строк и столбцов могут оказаться многоуровневыми. В этом случае уровни заголовков столбцов называются ярусами, уровни заголовков строк — ступенями.

Таблицы — удобная для анализа и обработки, наглядная и привычная форма представления информации. Поэтому большинство автоматизированных баз данных имеет табличный или реляционный (от англ. relation — отношение) тип.

Этапы приведения к табличному виду:

1. анализ информации и выделение объектов, о которых идет речь;

2. выделение свойств объектов и/или отношений между ними;

3. определение того, можно ли объекты объединить в некоторые подмножества, и в зависимости от этого определение количества уровней и ступеней в заголовках;

4. определение общего количества столбцов и порядка их расположения;

5. определение наименований столбцов и типа данных, которые там будут располагаться;

6. выбор порядка размещения строк и определение названия каждой строки таблицы;

7. занесение в ячейки таблицы реквизитов-данных (построчно или по столбцам).

10. Представление информации в форме графа (как частный случай дерева).

Граф — совокупность точек, соединённых между собой линиями. Точки называют вершинами графа. Они могут изображаться точками, кружочками, прямоугольниками и пр. Линии, соединяющие вершины, называются дугами (если задано направление от одной вершины к другой) или рёбрами (если направленность двусторонняя, то есть направления равноправны).

Две вершины, соединенные ребром (дугой) называются смежными. Вершины и рёбра графа могут характеризоваться некоторыми числовыми величинами. Например, может быть известна длина ребра или «стоимость прохождения» по нему. Такие характеристики называют весом, а граф называется взвешенным.

Граф однозначно задан, если заданы множество его вершин, множество рёбер (дуг) и указано, какие вершины какими рёбрами (дугами) соединены и, возможно, указаны веса вершин и рёбер (дуг). Определение всех этих элементов и составляет суть формализации в этом случае.

Информационную модель в форме графа можно использовать для наглядного представления взаимосвязей, существующих между элементами объекта моделирования. Таким образом, граф — наиболее удобная форма для моделирования структуры объекта, хотя в такой форме можно моделировать и внешний вид, и поведение объекта.

В форме графа удобно отображать взаимосвязи понятий, относящихся к одной области деятельности или познания.

Особым видом графа является дерево. Данная форма модели применяется тогда, когда элементы моделируемого объекта находятся в состоянии какого-либо подчинения и соподчинения, когда есть отношение иерархичности.

Пример.

Модель управления предприятием (школой, театральным коллективом и т. д.) очень удобно представлять в виде дерева.

Пример.

Вам хорошо известно понятие «родословное дерево» и вы можете изобразить в такой форме ваши родственные отношения.

Пример.

Каталог файлов на диске, также как и библиотечный каталог — примеры информационных моделей в форме дерева.

Дерево — это граф, предназначенный для отображения таких связей между объектами, как вложенность, подчиненность, наследование и т. п.

Строится он следующим образом.

Сначала рисуем «главную» вершину, которая не зависит ни от одной другой вершины. Эта вершина называется корнем дерева и является единственной вершиной 1-го уровня. Далее добавляем вершины 2-го уровня. Их может быть сколько угодно, и все они обязательно связаны с корнем — вершиной 1-го уровня, но не связаны между собой. На следующем шаге добавим вершины 3-го уровня. Каждая из них будет связана ровно с одной вершиной 2-го уровня (больше ни с одной другой вершиной). К любой вершине 2-го уровня может быть подсоединено сколько угодно вершин 3-го уровня (в том числе, ни одной). Следующий шаг — добавка вершин 4-го уровня, каждая из которых будет связана ровно с одной вершиной 3-го уровня (и не связана больше ни с чем). И так далее. На каждом шаге добавляем вершины очередного уровня, каждая из которых будет связана ровно с одной вершиной предыдущего уровня и не будет иметь никаких иных связей.

Полученный граф напоминает ветвящийся куст, который «растет сверху вниз»: верхние уровни имеют меньшие номера, нижние — большие.

Вообще говоря, дерево может быть и неориентированным графом, но чаще дерево ориентировано, причем дуги направлены от верхних вершин к нижним. Верхняя вершина называется предком для связанных с ней нижних вершин, а нижние вершины — потомками соответствующей верхней вершины. На любом дереве существует единственная вершина, не имеющая предка, — корень — и может быть сколько угодно вершин, не имеющих потомков, — листьев. Все остальные вершины имеют ровно одного предка и сколько угодно потомков.

Если не принимать во внимание направленность связей, то в дереве из любой вершины можно по линиям дойти до любой другой вершины, причем по одному единственному пути.

В виде дерева удобно изображать системы, в которых нижние вершины в каком-то смысле «подчинены» верхним. Верхняя вершина может изображать начальника, нижние — подчиненных; верхняя — систему, нижние — ее компоненты; верхняя — множество объектов, нижние — входящие в него подмножества; верхняя вершина — предка, нижние — потом­ков и т. д.

Формализация в случае построения дерева (иерархического графа) сводится к выявлению основного (главного, центрального) элемента рассматриваемого объекта (вершина нулевого уровня, которую часто называют корнем), элементов, которые находятся в непосредственном подчинении от основного (вершины 1-го уровня). Затем определяются вершины, находящиеся в непосредственном «подчинении» от вершин 1-го уровня (вершины 2-го уровня) и так далее.

Изображать построенное дерево отношений можно в любом направлении — это уже дело эстетического вкуса разработчика модели.

В научной и учебной деятельности с помощью деревьев часто представляют классификацию изучаемых объектов.
11.Информационная модель (определение). Постулаты, лежащие в основе информационного моделирования.

Информационная модель — модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путём подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта. Информационные модели нельзя потрогать или увидеть, они не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации. Информационная модель — совокупность информации, характеризующая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.

^ Информационные модели делятся на описательные и формальные.

Описательные информационные модели - это модели, созданные на естественном языке (т.е. на любом языке общения между людьми: английском, русском, китайском, мальтийском и т.п.) в устной или письменной форме.

^ Формальные информационные модели - это модели, созданные на формальном языке (т.е. научном, профессиональном или специализированном). Примеры формальных моделей: все виды формул, таблицы, графы, карты, схемы и т.д

В основе информационного моделирования лежат три основных постулата:

  1. Все состоит из элементов;

  2. Элементы имеют свойства;

  3. Элементы связаны между собой отношениями.

Объект, к которому применимы эти постулаты, может быть представлен информационной моделью.
12.Различные подходы к классификации информационных моделей.

Классификация информационных моделей может основываться на разных принципах. Если классифицировать их по доминирующей в процессе моделирования технологии, то можно выделить математические модели, графические модели, имитационные модели, табличные модели, статистические модели и пр. Если же положить в основу классификации предметную область, то можно выделить модели физических систем и процессов, модели экологических (биологических) систем и процессов, модели процессов оптимального экономического планирования, модели учебной деятельности, модели знаний и др. Вопросы классификации важны для науки, т.к. они позволяют сформировать системный взгляд на проблему, но преувеличивать их значение не следует. Разные подходы к классификации моделей могут быть в равной мере полезны. Кроме того, конкретную модель отнюдь не всегда можно отнести к одному классу, даже если ограничиться приведенным выше списком.
^

Классификация информационных моделей


По способу описания:

  • с помощью формальных языков (язык математики, таблицы, языки программирования, расширение естественного языка человека и т. д.),

  • графическое (блок-схемы, диаграммы, графики и т. д.);

по цели создания:

  • классификационные (древовидные, генеалогическое дерево, развитие природы по Дарвину, дерево каталогов в компьютере),

  • динамические (как правило, строятся на основе решения дифференциальных уравнений и служат для решения задач управления и прогнозирования);

по природе моделируемого объекта:

  • детерминированные (определенные), при которых известны законы, по которым изменяется или развивается объект,

  • вероятностные (обработка статистической неопределенности и некоторых видов нечеткой информации).

^ Примеры информационных моделей: паспорт личности; личное дело работника; описание спортивной дисциплины или игры; структура государства и власти; экономическая модель развития общества; структурное построение языка и т. д.
.

13.Классификационные модели.

Классификационные модели являются основополагающими, исходными формами знаний. В науке познание начинается с соотнесения познаваемого объекта с другими, выявления сходствами различия между ними. Поэтому протокол наблюдений на классификационном уровне эксперимента содержит результаты измерения ряда признаков. Признак характеризует конкретное свойство объекта.

Модели, с помощью которых осуществляется прогнозирование класса объекта, будем называть классификационными.

Примеры классификационных моделей - модели на основе деревьев решений, а также байесовский метод. При помощи классификационной модели решаются следующие задачи:

- принадлежит ли новый клиент к одному из набора существующих классов;

- подходит ли пациенту определенный курс лечения;

- выявление групп ненадежных клиентов;

- определение групп клиентов, которым следует рассылать каталог с новой продукцией.

Деревья решений и простые байесовы модели — два самых популярных типа классификационных моделей.
14. Динамические модели. Модель динамики популяции.
^

Динамические модели


В отличие от статических, независимых от времени, моделей динамические модели описывают экономические или управленческие процессы или системы в движении, то есть, в зависимости от временных периодов, что были или будут. Динамические модели позволяют прогнозировать развития процесса на будущие, чтобы  уже сейчас иметь представление о его результатах и соответствующим образом реагировать на определенные следствие этого развития.

^ Динамическое моделирование – многошаговый процесс, каждый шаг соответствует поведению экономической системы у определенный временный период. Каждый поточный шаг получает результаты предыдущего шага, за определенными правилами определяет текущий результат и формирует данные для следующего шага.

Таким образом, динамическая модель в ускоренном режиме позволяет исследовать развития сложной экономической системы, скажем, предприятия, на протяжении определенного периода планирования в условиях изменения ресурсного обеспечения (сырья, кадров, финансов, техники), и получение результаты представить у соответствующему плане развития предприятия на заданный период.

Динамические системы, в отличие от статических, помнят свое прошлое состояние, то есть обладают памятью. Поэтому в записи модели динамических систем присутствует производная, связывающая прошлое состояние системы с настоящим. Чем большей памятью обладает система, тем больше состояний из прошлого влияют на настоящее, тем большая степень старшей производной используется в записи модели.

Задача 1. На входе и выходе черного ящика (рис. 2.1) имеются зависимости параметров X и Y от времени t. Задача состоит в том, чтобы адекватно определить черный ящик.

frame1

Рис. 2.1. Черный ящик, содержащий динамическую
систему. Условное обозначение

Графики зависимостей X(t) и Y(t) могут быть самыми разными, например, такими, как показано на рис. 2.2.

frame2

Рис. 2.2. Временные зависимости —
входной и выходной сигналы

Поскольку моделирование систем подразумевает численные расчеты на компьютере, то аналоговый сигнал переводят в дискретный вид.

Любая динамическая система характеризуется рядом параметров. Обычно (чаще всего) параметрами называют коэффициенты при производных (первой, второй и т. д.) в записи модели. Чем большая степень старшей производной присутствует в записи модели, тем больший порядок динамической системы, тем глубже ее память, и тем больше коэффициентов (параметров) надо определить, чтобы идентифицировать систему.

Как определить параметры динамической системы? Сначала нужно оценить порядок динамической системы: он совпадает со степенью наибольшей из производных Y по отношению к t.
Модель динамики популяции.

Будем считать, что учет численности популяии производится в дискретные моменты времени(один раз в год для зайцев или один раз в день для бактерий – непринципиально). Пусть Nn – численность популяции в n-й момент времени, n =1,2 …

Для построения модели требуется учесть основные факторы, влияющие на изменение численности. Таковыми являются рождаемость и смертность. Предполагается, что за время, прошедшее между соседними моментами наблюдений n и n + 1, появилось на свет Nn и умерло Nn осыбей. Данное предположение кажется достаточно естественным: количество родившихся, как и количество умерших осыбей должно быть пропорционально общему числу Nn осыбей в популяуии. Соответствующие пропорции задаются параметрами - коэффициент рождаемости, – коэффициент смертности. Отметим, что 0<=, <=1.

В результате учета этих факторов получаем уровнение:

Nn+1= Nn + Nn + Nn= Nn (1),

То есть линейную модель динамики популяции. Эта модель в действительности зависит только от одного параметра - коэффициент естественного прироста, >=0.
15.Математические модели и их классификация.

Математическая модель - это совокупность математических объектов и соотношений между ними, адекватно отображающая свойства и поведение исследуемого объекта.

Математика в самом общем смысле слова имеет дело с определением и использованием символических моделей. Математическая модель охватывает класс неопределяемых (абстрактных, символических) математических объектов таких, как числа или векторы, и отношения между этими объектами.

Математическая модель будет воспроизводить подходящим образом выбранные стороны физической ситуации, если можно установить правило соответствия, связывающее специфические физические объекты и отношения с определенными математическими объектами и отношениями. Поучительным и/или интересным может также быть и построение математических моделей, для которых в физическом мире аналогов не существует. Наиболее общеизвестными математическими моделями являются системы целых и действительных чисел и евклидова геометрия; определяющие свойства этих моделей представляют собой более или менее непосредственные абстракции физических процессов (счет, упорядочение, сравнение, измерение).

Объекты и операции более общих математических моделей часто ассоциируются с множествами действительных чисел, которые могут быть соотнесены с результатами физических измерений.

Математическое моделирование - метод качественного и (или) количественного описания процесса с помощью, так называемой математической модели, при построении которой реальный процесс или явление описывается с помощью того или иного адекватного математического аппарата. Математическое моделирование является неотъемлемой частью современного исследования.
  1   2   3



Скачать файл (320 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации