Моделирование

Заказать работу

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ – в узком значении специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации научного предвидения в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. Выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов.

 Существует множество определений модели, в зависимости от той сферы, в которой она строится. Вот лишь некоторые примеры,

1)  Устройство, воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-либо другого («моделируемого») устройства в научных, производственных (при испытаниях) или спортивных целях.

2)  В широком смысле любой образ, аналог (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), используемый в качестве его «заместителя», «представителя».

3)  В математике и логике моделью какой-либо системы аксиом называют любую совокупность (абстрактных) объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют данным аксиомам, служащим тем самым совместным (неявным) определением такой совокупности.

4)  Модель в языкознании, абстрактное понятие эталона или образца какой-либо системы (фонологической, грамматической и т.п.), представление самых общих характеристик какого-либо языкового явления; общая схема описания системы языка или какой-либо его подсистемы.

 Но, несмотря на такое разнообразие формулировок, все же попытаемся дать моделированию надлежащее определение.

 Итак, моделирование – это исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов. Моделирование одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования как теоретической (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

 Построение моделей как одна из сторон диалектической пары противоположностей анализ-синтез имеет много аспектов, из которых некоторый выдвигается на первый план.

 Особенно существенным при построении моделей является аспект отражения, понимаемого в смысле теории познания.

 Каждая модель хранит знания в надлежащей форме; при этом запоминание знаний, как правило, связано с уменьшением избыточности. Поэтому каждая модель имеет также языковую функцию. Содержание знаний является семантической стороной; способы, с помощью которых знания вводятся в модель, кодируются в ней, являются синтаксической стороной. Последний языковой компонент имеет большое значение при активизации модели при каждом приведении ее в действие.

 Но в то же время модель в своей функции как структура для хранения знаний является связующим звеном между теоретическим и эмпирическим познанием. Фразу «нет ничего проще хорошей теории» следует воспринимать дословно. Формализованная теория позволяет описать большое число частных фактов с помощью наибольшего числа основных результатов. Следовательно, главное назначение теории – в уменьшении избыточности, обусловленной изобилием частных фактов, и связанных с этим более глубоким познанием закономерных связей.

 В основе каждой модели лежит более или менее развитая теория отображаемого объекта; эта теория укладывается в синтаксически установленные рамки, в концепцию системы, положенную в основу конкретного построения модели.

 Системная концепция фиксирует общие рамки модели, иначе говоря, определяет структуру памяти модели. Конкретная форма модели, в которой она может действовать в качестве замены только одного конкретного объекта, получается благодаря тому, что экспериментальные, то есть эмпирические, данные приводятся в соответствии с этими рамками, то есть для параметров модели, ее степеней свободы шаг за шагом устанавливаются все более достоверные значения. В этом смысле каждая разработанная модель выражает компромисс между теорией и практикой, между теоретическими познаниями и эмпирическими данными.

 Следует отметить некоторые вещи и процессы, используемые в процессе моделирования.

 Например, гибридная вычислительная система – комплекс из нескольких ЭВМ или вычислительных устройств (аналоговых и цифровых), объединенных единой системой управления. Ее применяют при моделировании сложных систем, для оптимизации систем автоматического управления, решения нелинейных уравнений в частных производных и т.д.

 Следует также упомянуть идеализацию – процесс идеализации, мыслительное конструирование понятий об объектах, процессах и явлениях, не существующих в действительности, но таких, для которых имеются прообразы в реальном мире (например, «точка», «абсолютно твердое тело», «идеальный газ»). Идеализация позволяет формулировать законы, строить абстрактные схемы реальных процессов.

 Наконец, вероятностный автомат – устройство (система), автоматически изменяющее свое состояние в зависимости от последовательности предыдущих состояний и случайных входных сигналов. Вероятностный автомат используют при моделировании сложных процессов, например систем автоматического управления движением транспорта на перекрестке двух улиц.

 Языки программирования также тесно связаны с моделированием. Это формальные языки для описания данных (информации) и алгоритма (программы) их обработки на ЭВМ. Основу языков программирования составляют алгоритмические языки. Первыми языками программирования были машинные языки, представляющие собой системы команд для конкретных ЭВМ. С развитием вычислительной техники появились более сложные языки программирования, ориентированные на решение различных задач: обработка экономической информации (КОБОЛ), инженерные и научные расчеты (Фортран), обучение программированию (алгол-60, Паскаль), моделирование (сленг, стимула) и другие.

 Важный аспект построения моделей заключается в том, что модель должна быть в приблизительном смысле заменителем реального положения вещей, реальной системы. Следовательно, речь идет не только об уменьшении избыточности запоминания информации, но и о такой семантике и о таком синтаксисе модели, при котором ее поведение оказывается сравнимым с поведением реального объекта. Так представляется роль модели как замены объекта, по крайней мере, при моделировании реальных типов поведения. При постановке других целей моделирования роль модели, заключающаяся в том, чтобы быть в какой-то степени адекватной исходному объекту, должна пониматься аналогично.

 Оптимизация описывает аспект управления или аспект синтеза. Поскольку речь идет о том, чтобы «не объяснить мир, но изменить его», то едва ли можно, теоретико-познавательную сторону моделирования отделить от функции управления, присущей модели, поэтому в духе компромисса на практике иногда приходится отказываться от возможного выигрыша в знаниях в пользу большей целенаправленности модели. Модель, построенная на основе системного анализа, должна быть существенным вспомогательным средством для отыскания решений.

 При практических применениях мы, как правило, ограничены в средствах, которые можно затратить на моделирование и оптимизацию; следовательно, автоматически сталкиваемся с требованиями построения моделей при минимальных затратах.

 Для теории характерно, что ее положения получаются в результате обобщения частных фактов, а достоверность проверяется путем применения теории к случаям, которые хотя и охватываются теорией, однако не принадлежат области источников ее начальных положений. Факты, которые по области своей значимости не связаны с этими источниками, являются чисто эмпирическими и не могут рассматриваться как относящиеся к теории.

 Издревле люди занимались моделированием. Возьмем к примеру, Леонардо да Винчи. Как ученый и инженер Леонардо да Винчи обогатил проницательными наблюдениями и догадками почти все области знания того времени, рассматривая свои заметки и рисунки как наброски к гигантской натурфилософской энциклопедии. Он был ярким представителем нового, основанного на эксперименте естествознания. Особое внимание Леонардо уделял механике, называя ее «раем математических наук» и видя в ней ключ к тайнам мироздания; он попытался определить коэффициенты трения скольжения, изучал сопротивление материалов, увлеченно занимался гидравликой. Страсть к моделированию приводила Леонардо к поразительным техническим предвидениям, намного опережавших эпоху: таковы наброски проектов металлургических печей и прокатных станов, ткацких станков, печатных, деревообрабатывающих и прочих машин, подводной лодки и танка, а также разработанные после тщательного изучения полета птиц конструкции летальных аппаратов и парашюта.

 Следующим примером моделирования может служить разработка модели Земли.В первой половине 20 века норвежские, бельгийские, французские и русские путешественники обследовали приполярные области, составили их описания и карты. В 1909 А. Мохорович выделил планетарную грницу раздела, являющуюся подошвой земной коры. В 1916 сейсмолог Б.Б. Голицын зафиксировал границу верхней мантии, а в 1926 Б. Гутенберг установил в ней наличие сейсмического волновода. Этот же ученый определил положение и глубину границы между мантией Земли и ядром. В 1935 Ч. Рихтер ввел понятие магнитуды землетрясения, разработал совместно с Гутенбергом в 1941-45 шкалу Рихтера. Позднее на основе этих сейсмологических и гравиметрических данных была разработана модель внутреннего строения Земли, которая остается практически неизменной до наших дней. С 1980-90-х гг. развивается геофизическая томография, с помощью которой построены сейсмические разрезы нижней и верхней мантии, что в совокупности с геотермическими и другими геофизическими данными позволило осуществить качественное и количественное моделирование мантийной конвекции циркуляционного перемещения вещества мантии.

 Запуски межпланетных космических аппаратов к Меркурию, Марсу, Венере, а также к более отдаленным планетам позволили также углубить знания о стоении и эволюции Земли на основе сравнительного изучения планет. Полученные данные вместе со сведениями о структуре земной коры и глубинных недр планеты послужили основой для разработки моделей развития Земли, начиная с момента ее образования из протопланетного облака.

 После второй мировой войны интенсивное развитие получила техническая кибернетика. Одним из важнейших ее направлений стало построение моделей, что в особенности проявилось благодаря разносторонней научной деятельности ИФАК. Вследствие этого возникло ширко распространенное убеждение, будто построение моделей по существу равнозначно индентификации параметров в характеристиках определенных типов. Это представление неверно.

 Развитие кибернетики в последние годы, давшее, в частности, системный подход к так называемым большим системам, который сильнее всего проявился в многообразных попытках глобального моделирования, привело к существенно более широкому пониманию моделирования.

 При этом дело дошло до переосмысления источников модельных конструкций, которые собственно существовали еще задолго до периода бурного развития науки и техники. Оказалось, что с давних пор наиболее значительными науками, занимающимися построением моделей, была физика, в частности механика. Уже из традиционных подходов к описанию физических объектов можно получить существенные представления о построении моделей. Конечно, методология такого построения развилась далеко за пределы известного и обычного для физики.

В общем и целом, построение моделей и их оптимизация – главные направления междисциплинарных работ, дающие возможность надежного описания систем и процессов. Они являются предпосылками для целенаправленного использования их свойств в интересах общества.

Модели способствуют плодотворному производству во всех сферах жизни так как:

-      сокращают издержки;

-      показывают несостоятельность некоторых идей;

-      экономят время ( модели доводятся до совершенства и лишь затем на их основе начинается производство, строительство и т.д.)

Моделирование – одна из основных категорий научного познания, на идее моделирования базируется любой, в частности теоретический или практический, метод научного познания.

 

Список использованной литературы: Вернадский В.И. Избранные трактаты по истории науки. М., 1981 Энциклопедии «Кирилл и Мефодий» 1998-2000:

-      Универсальная

-      Энциклопедия персонального компьютера

3. Заворотов В.А. От идеи до модели. М., 1990

Другие материалы

  • Математическое моделирование естествознания
  • ... нейронов и, соответственно, влияет на тысячи нейронов. Всего же по современным оценкам в мозге порядка миллиарда нейронов. Огромное значение имеет математическое моделирование, как метод косвенного исследования. Оно помогает понять, какие процессы могут происходить в нейронных популяциях. Затем уже ...

  • Моделирование системных элементов
  • ... системы , в конкретную математическую модель (ММ) конкретного объекта моделирования. Глава Концептуальное метамоделирование функционирования системного элемента 2.1. Системный элемент как объект моделирования Понятие "элемент" является одним из фундаментальных в общей теории систем (ОТС) - ...

  • Математическое моделирование как философская проблема
  • ... . Следует выбирать некоторый уровень сложности модели, соответствующей данной конкретной задаче. Понятие математического моделирования как методологии научных исследований Под математическим моделированием, в узком смысле слова, понимают описание в виде уравнений и неравенств реальных физических, ...

  • Математическое моделирование в экономике
  • ... важную роль этот метод играет в современной экономической науке. Изучение и прогнозирование какого-либо экономического явления методом математического моделирования позволяет проектировать новые технические средства, прогнозировать воздействие на данное явление тех или иных факторов, планировать эти ...

  • Методы и алгоритмы построения элементов систем статистического моделирования
  • ... S при реализации моделирующего алгоритма на ЭВМ, колеблется в достаточно широких пределах в зависимости от класса объекта моделирования, вида оцениваемых характеристик, необходимой точности и достоверности результатов моделирования. Для метода статистического моделирования на ЭВМ характерно, что ...

  • Имитационное моделирование компьютерных сетей
  • ... могут быть выполнены различными средствами, в том числе и с помощью анализаторов протоколов. Помимо получения исходных данных для имитационного моделирования пилотная сеть может использоваться для решения самостоятельных важных задач. Она может дать ответы на вопросы, касающиеся принципиальной ...

  • Роль моделирования в познавательной и практической деятельности
  • ... они имеются или потенциально могут быть получены) допускают их преобразование к тождественному виду. 2. Роль моделирования в познавательной и практической деятельности. Феноменологический метод познания. 2.1. Моделирование как способ и средство описания мира Понятие “модель” возникло в ...

  • Использование цепей Маркова в моделировании социально-экономических процессов
  • ... систем массового обслуживания (СМО), а также в моделировании и выборе стратегии управления социально-экономическими процессами, происходящими в обществе. В качестве примера рассмотрим управляемые цепи Маркова. §4. Управляемые цепи Маркова. Выбор стратегии. Завод по изготовлению телевизоров, ...

  • Стандарты и методологии моделирования бизнес-процессов. Управление основной деятельности риэлторской фирмы
  • ... в таблице. Для наглядности параллельно приведена история развития подходов к управлению качеством.  Рисунок 2 - История развития методологий моделирования бизнес-процессов 1.3 Современные методологии описания бизнес-процессов Классические стандарты DFD и WFD содержат набор символов или обозначений, ...

  • О компьютерном моделировании случайных величин
  • ...  имеет нормальный закон распределения, если ее функция распределения имеет вид: , где  и  — параметры. Для компьютерного моделирования случайной величины с нормальным законом распределения можно использовать как метод обратных функций, так и метод, специально разработанный для нормального закона. ...

  • Матемитические основы моделирование 3d объектов
  • ... упростить материал вряд ли целесообразно. Глава 3. Методические рекомендации курса «Математические основы моделирования 3D объектов» базового курса «компьютерное моделирование» для студентов педагогических ВУЗов специальности преподаватель информатики §1. Принципы построения ...

Каталог учебных материалов

Свежие работы в разделе

Наша кнопка

Разместить ссылку на наш сайт можно воспользовавшись следующим кодом:

Контакты

Если у вас возникли какие либо вопросы, обращайтесь на email администратора: admin@kazreferat.info