Какие программные средства обычно используются для создания компьютерных моделей
Моделирование – это метод научного исследования явлений, процессов, объектов, устройств или систем, основанный на построении, изучении и использовании моделей с целью получения новых знаний, совершенствования характеристик объектов исследования или управления ими.
Моделирование необходимо для изучения сущности изучаемого объекта, определения способ управления им, прогнозирования возможных последствий тех или иных событий, решения задач прикладного характера – все это делает моделирование необходимым изобретением для многих сфер жизни общества. Одним из видов моделирования является компьютерноемоделирование.
Компьютерное моделирование – это метод решения задачи, анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.
Компьютерная модель бывает двух видов:
1. Структурно-функциональная модель – условный образ объекта, описанный с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, диаграмм, рисунков и т.д.
2. Имитационная модель– отдельная программа, позволяющая воспроизводить процессы функционирования объекта при воздействии на него различных факторов.
Компьютерное моделирование, как деятельность, предполагает поэтапность :
- Анализ требований и проектирование (постановка цели и задачи моделирования, сбор информации об объекте, построение концептуальной и проверка её достоверности)
- Разработка модели ( выбор среды моделирования, составление логической модели, назначение модели и модельного времени, проверка истинности и адекватности модели)
- Проведение эксперимента ( запуск, прогноз и отладка модели, анализ результатов моделирования и подведение итогов)
Нас интересует второй этап, а именно среда моделирования.
Несмотря на наличие множества специализированных пакетов компьютерного моделирования, табличный процессор Microsoft Excel является наиболее доступным, поэтому именно его применяют для решения большинства прикладных задач. В связи с этим рассмотрим именно его в качестве примера.
Microsoft Excel позволяет решать оптимизационные задачи, что является актуальным для коммерсанта. Среди них выделяют следующие :
- Задача сетевого планирования и управления.
- Задачи массового обслуживания.
- Задачи управления запасами
- Задачи распределения ресурсов
- Задачи ремонта и замены оборудования
- Задачи составления расписания.
- Задачи планировки и размещения
- Задачи выбора маршрута или сетевые задачи.
Оптимизационная задача– это экономико-математическая задача, цель которой состоит в нахождении наилучшего варианта использования имеющихся ресурсов.
Давайте рассмотрим некоторые аспекты работы с Microsoft Excel, позволяющие решать оптимизационные задачи.
Элементы экрана : открываяMicrosoft Excelмы видим таблицу, которая называется рабочим листом. Таблица состоит из строк и столбцов, образуя ячейки в которые вводятся данные. Сверху таблицы находиться строка заголовка, строка меню и строка формулы с отображением активной ячейки. Все это можно увидеть на рисунке.
Формулы служат для проведения разнообразных расчетов. С помощью Excel можно быстро вводить формулу. Формула состоит из трех основных частей :
- Знак равенства
- Совокупность значений или ссылки на ячейки, с которыми выполняются расчеты
- Операторы
Если знак равенства не введен, то вводимые значения воспринимаются как просто данные.
Так же функцию можно ввести нажав на специальную кнопку вызова функции.
Надстройка – поиск решения : Надстройка «поиск решения» позволяет решать оптимизационные задачи.
В строке меню выбираем поиск решения и у нас открывается диалоговое окно «параметры поиска решения», в которых указаны три основных поля:
1. Оптимизировать целевую функцию
2. Изменяя ячейки переменных
3. В соответствии с ограничениями.
Оптимизировать целевую ячейку означает выбрать ту ячейку, которая будет связана с другими ячейками формулой и которая будет отображать результат задачи. Можно выбирать поиск max и min значения ячейки, в зависимости от условия.
Изменяя ячейки переменных означает, что нужно указать переменные ячейки, которые не должны содержать формул и в которых изменение их значения должно повлиять на результат целевой ячейки.
В соответствии с ограничениям означает, что надо указать ячейки, которые будут отображать ограничения данной задачи. Все это можно увидеть на рисунке.
В целом решение оптимизационной задачи в Microsoft Excel состоит из следующих этапов:
- Ввести исходные данные
- Ввести зависимость для целевой функции
- Ввести зависимость для ограничений
- Запустить команду Поиск решения
- Оптимизировать целевую функцию
- Изменить ячейки переменных
- Ввести ограничения
- Найти решение и создать отчеты.
В данной работе мы в краткой форме рассмотрели сущность компьютерного моделирования, как вид моделирования и один из видов программного обеспечения, а именно Microsoft Excel, предназначенного для моделирования на ЭВМ. А в Excel был продемонстрирован один способов решения прикладных задач, связанных с компьютерным моделированием, тем самым была обоснована актуальность данной темы.
Обращаем Ваше внимание, что в соответствии с Федеральным законом N 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» в организациях, осуществляющих образовательную деятельность, организовывается обучение и воспитание обучающихся с ОВЗ как совместно с другими обучающимися, так и в отдельных классах или группах.
Рабочие листы и материалы для учителей и воспитателей
Более 2 500 дидактических материалов для школьного и домашнего обучения
Столичный центр образовательных технологий г. Москва
Получите квалификацию учитель математики за 2 месяца
от 3 170 руб. 1900 руб.
Количество часов 300 ч. / 600 ч.
Успеть записаться со скидкой
Форма обучения дистанционная
- Онлайн
формат - Диплом
гособразца - Помощь в трудоустройстве
311 лекций для учителей,
воспитателей и психологов
Получите свидетельство
о просмотре прямо сейчас!
Министерство общего и профессионального образования Свердловской области
Государственное бюджетное образовательное учреждение
среднего профессионального образования Свердловской области
«Слободотуринский аграрно – экономический техникум»
Компьютерные модели
Выполнили: студенты гр.113ПК
с. Туринская Слобода
Важнейшим условием информатизации общества, подготовки человека к полноценной жизни в условиях современного общества является информатизация образования. Без прочного фундамента, заложенного в сфере образования, никакие, даже самые выдающиеся научные открытия, не сделают наше общество действительно информационным.
Мировой и отечественный опыт показывает, что использование компьютера в изучении других предметов дает большой положительный эффект. В настоящее время стираются границы между отдельными дисциплинами, все шире внедряется в обучение. Современное состояние дел в этом направлении - активный поиск и разработка методов и технических средств обучения, позволяющих в кратчайшие сроки решить поставленные перед образованием задачи.
В нашем образовательном учреждении успешно применяются информационные технологии, как на уроках общеобразовательных дисциплин, так и на уроках специальных дисциплин. С помощью компьютера преподаватели демонстрируют информацию используя разное программное обеспечение.
странички интернет ресурсов;
Создавать текстовые документы, электронные таблицы, презентации, рисунки, фотографии и видео ролики мы можем.
А как создаются компьютерные модели? Это видео или рисунки, анимация или презентация. Сможем ли мы создать компьютерную модель не применяя специальных программ анимации, дизайна, 3 D моделирования. Используя только инструментальную программу Паскаль.
Гипотеза. Если мы изучим основные аспекты построения компьютерной модели, то скорее всего мы сможем реализовать не сложный алгоритм в инструментальной программе Паскаль, то есть построить компьютерную модель.
Цель проекта построить компьютерную модель физического явления с помощью инструментальной программы Паскаль.
Для достижения цели нам необходима решить следующие задачи:
изучить принцип анимационных моделей;
построить экспериментальную модель;
построить модель физического явления.
Экспериментальная модель
Прежде чем приступить к построению компьютерной модели нам необходимо изучить технологию движения объектов в инструментальной программе Паскаль.
Паскаль ( англ. Pascal) — язык программирования общего назначения. Один из наиболее известных языков программирования, используется для обучения программированию в старших классах и на первых курсах вузов, является базой для ряда других языков
Нарисуем объект (рис.1). Для этого в программе Паскаль напишем текст программы:
uses GraphABC;
Рисунок Объект
Основа движения- это повторяющееся объекты, поэтому изменим программу, чтобы объекты повторялись (рис.2).
For i:=1 to 699 do
floodfill(x, 200,clblue);
Рисунок Объект повторения
Круги появляются постепенно, если закрашивать предыдущие, то появляется эффект движения (рис.3).
Дополним текст программы:
Рисунок Объект движения
В компьютерной модели предполагается движение по окружности, для этого мы изучили построение основных математических функций синус, косинус и др. И наложили движение объекта на график математической функции (рис.4). В этом случае программа существенно усложнилась.
(полный текст программы представлен в приложении 1.)
for x_ekr:=0 to 799 do
LockDrawing;
for x1:=0 to 799 do
y1:=round(300+50*cos(x1/50));
SetPenColor(ClBlue);
Circle(x1,y1,10);
Рисунок Функция синус
Изучив и применив полученные теоретические знания в экспериментальной модели построение объекта, движение объекта, движение объекта по графику математической функции мы можем приступить к построению компьютерной модели.
Компьютерная модель атома
Приступим к созданию модели атома. Рассмотрим существующие модели: ядро атома, обычно располагается в центре модели; электрон как правило движущийся объект, двигается по стационарной орбите вокруг ядра.
Такую не сложную модель атома возможно реализовать с помощью инструментальной программы Паскаль.
Сначала создадим изображение атома. Напишем алгоритм программы на языке программирования Паскаль (рис.5).
(полный текст программы представлен в приложении 2.)
Program Atom1;
uses graphABC,crt;
var cx, cy :integer;
Рисунок Ядро
Чтобы будущая модель имела более эффектный вид, из окружности сделаем эллипс, то получится эффект объемной модели. Дополним программу коэффициентом сжатия окружности (рис.6).
Заменим строчку circle ( cx +100, cy , Re ); на строчку Ellipse ( cx -100, cy -40, cx +100, cy +40); (полный текст программы представлен в приложении 3.)
Рисунок Атом в объёме
Придадим движение электрону по намеченной орбите, для этого дополним программу циклом повторения изображения электрона с точкой, точка обозначает орбиту вместо линии (рис.7).);
(полный текст программы представлен в приложении 4).
while not keypressed do
setpencolor(clred);
setpencolor ( clWhite );
Рисунок Компьютерная модель атома
Данная модель может считаться простейшей компьютерной моделью атома.
Дополним модель электронами с разными орбитами и разной степенью сжатия орбиты (рис.8)).
(полный текст программы представлен в приложении 5).
Рисунок Компьютерная модель атома Гелий
Компьютерное моделирование физических процессов является не только интересным направлением программирования, но и имеет большое практическое значение не только в учебном процессе, но и в других сферах производственной и экономической деятельности человека. И наверное будет актуальным еще долгое-долгое время.
В результате выполнения практического проекта мы полностью достигли заявленной цели: построили компьютерную модель физического явления с помощью инструментальной программы Паскаль. – мы построили компьютерную модель атома. Данную модель атома можно демонстрировать на уроках физики, химии, как в нашем образовательном учреждении, так и в школе.
К сожалению программа Паскаль ограничена набором визуальных эффектов, не предоставляет возможности в полной мере передать красоту нашего мира, ограничена палитра красок (всего 16 цветов), отсутствует 3 D представление но и другие эффекты.
В дальнейшем мы планируем продолжить изучение данного направления, но с использованием специального программного обеспечения.
В.В. Александрова, И.В. Симонова, О.А. Тарасова «Компьютерное моделирование пространственных форм», BHV-СПб , 2011;
Л.Н. Бахвалов «Компьютерное моделирование», М., «МЦНМО», 2009;
А.В. Немухин «Компьютерное моделирование в нашей жизни», М, 2005;
Текст программы движения объекта
по графику математической функции y = sin x
В качестве программного средства моделирования может быть использована любая из существующих программных сред, однако принято использовать специфические программы, специально предназначенные для компьютерного моделирования.
Наиболее известные и применяемые программы численного моделирования.
MATLAB (сокращение от англ. «Matrix Laboratory») — пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений, а также к используемый в этом пакете язык программирования. Работает на Windows, Linux и Mac OS. Язык MATLAB является высокоуровневым интерпретируемым языком программирования, включающим основанные на матрицах структуры данных, широкий спектр функций, интегрированную среду разработки, объектно-ориентированные возможности и интерфейсы к программам, написанным на других языках программирования.
Имеет прекрасный аппарат представления результатов (графики самых разных типов, средства подготовки печатных документов и Web-страниц).
Simulink- интерактивный инструмент для моделирования, имитации и анализа динамических систем. Он дает возможность строить графические блок-диаграммы, имитировать динамические системы, исследовать работоспособность систем и совершенствовать проекты. Simulink полностью интегрирован с MATLAB, обеспечивая немедленным доступом к широкому спектру инструментов анализа и проектирования. Simulink также интегрируется с Stateflow для моделирования поведения, вызванного событиями. Эти преимущества делают Simulink наиболее популярным инструментом для проектирования систем управления и коммуникации, цифровой обработки и других приложений моделирования. В состав Simulink входят наборы Toolbox иBlockset содержащие готовые модели и специальные инструменты для моделирования, интегрирования и имитации различных систем.
MATHCAD – математический редактор, позволяющим проводить разнообразные научные и инженерные расчеты, начиная от элементарной арифметики и заканчивая сложными реализациями численных методов. Основным его достоинством является простота применения, наглядность математических действий, обширная библиотека встроенных функций и численных методов, возможность символьных вычислений, а также аппарат представления результатов (графики самых разных типов, средства подготовки печатных документов и Web-страниц),
Mathcad, в отличие от большинства других современных математических приложений, построен в соответствии с принципом WYSIWYG ("What You See Is What You Get" — "что Вы видите, то и получите"). Поэтому он очень прост в использовании, в частности, из-за отсутствия необходимости сначала писать программу, реализующую те или иные математические расчеты, а потом запускать ее на исполнение. Вместо этого достаточно просто вводить математические выражения с помощью встроенного редактора формул, причем в виде, максимально приближенном к общепринятому, и тут же получать результат.
VisSim — это универсальная система блочного имитационного визуально-ориентированного математического моделирования и одновременно – это визуальный язык программирования, предназначенный для моделирования динамических систем, а также проектирования, базирующегося на моделях, для встроенных микропроцессоров. Язык разработан американской компанией Visual Solutions. В настоящее время полностью интегрирован с MATHCAD.
SCILAB — пакет прикладных математических программ, предоставляющий открытое окружение для инженерных (технических) и научных расчётов. Был спроектирован как открытая система, и пользователи могут добавлять в него свои типы данных и операции. Scilab имеет схожий с MATLAB язык программирования. В состав пакета входит утилита, позволяющая конвертировать документы Matlab в Scilab. Программа доступна для Linux и Windows.
В состав пакета также входит инструмент для редактирования блочных диаграмм и симуляции Scicos (Scilab Connected Object Simulator) что обеспечивает возможность визуального моделирования динамических систем. Scicos является аналогом Simulink в пакете MATLAB.
Существует возможность совместной работы Scilab с программой LabVIEW.
LabView –программа моделирования систем и анализа данных National Instruments будет рассмотрена детально в последующих лекциях.
Контрольные вопросы к разделу 3
1. Методы моделирования систем, их достоинства и недостатки.
2. Какой метод исследования систем является наиболее точным?
3. Какой метод исследования систем является наиболее универсальным?
4. Какой метод позволяет выполнять исследование систем на моделях любой степени детализации?
5. Какие методы моделирования относятся к компьютерному моделированию?
6. Объясните термин «компьютерная модель».
7. В чем состоит разница между математической и структурно-функциональной моделью?
8. Какие модели называются имитационными?
9. В чем разница между количественными и качественными результатами моделирования?
По мере усложнения исследуемых систем моделирование все чаще проводится с помощью современных компьютерных технологий.
Компьютерная модель – представление информации о моделируемом объекте, системе, процессе или явлении средствами компьютера. Компьютерная модель описывает функционирование отдельных частей системы и правила взаимодействия между ними.
Компьютерное моделирование (КМ) – процесс создания и исследования компьютерной модели. Компьютерное моделирование целесообразно проводить когда отсутствуют или неприемлемы аналитические методы решения задачи, при необходимости проведения большого количества вычислений, при визуализации и т.п.
Компьютерное моделирование, возникшее как одно из направлений математического моделирования с развитием информационных компьютерных технологий стало самостоятельной и важной областью применения компьютеров. В настоящее время компьютерное моделирование в научных и практических исследованиях является одним из основных методов познания. Без компьютерного моделирования сейчас невозможно решение крупных научных и экономических задач. Выработана технология исследования сложных проблем, основанная на построении и анализе с помощью вычислительной техники математической модели изучаемого объекта. Такой метод исследования называется вычислительным экспериментом. Вычислительный эксперимент применяется практически во всех отраслях науки - в физике, химии, астрономии, биологии, экологии, даже в таких сугубо гуманитарных науках как психология, лингвистика и филология, кроме научных областей вычислительные эксперименты широко применяются в экономике, в социологии, в промышленности, в управлении.
Проведение вычислительного эксперимента имеет ряд преимуществ перед так называемым натурным экспериментом:
- для вычислительного эксперимента не требуется сложного лабораторного оборудования;
- существенное сокращение временных затрат на эксперимент;
- возможность свободного управления параметрами, произвольного их изменения, вплоть до придания им значений, выходящих за рамки эксперимента;
- возможность проведения вычислительного эксперимента там, где натурный эксперимент невозможен из-за удаленности исследуемого явления в пространстве (астрономия) либо из-за его значительной растянутости во времени (биология, экономика, планирование), либо из-за возможности внесения необратимых изменений в изучаемый процесс (экология);
- богатые возможности визуального представления явлений и процессов.
В технологии КМ можно выделить несколько этапов:
- подготовительный этап (постановка и системный анализ задачи, определение целей моделирования, построение информационной модели);
- формализация (в частности – разработка математической модели);
- выбор программного обеспечения, построение компьютерной модели, ее тестирование и отладка;
- исследование модели и анализ результатов.
I этап – моделирование начинается с анализа и изучения объекта исследования. Формируются законы, управляющие исследованием, происходит отделение информации от реального объекта, формируется существенная информация, отбрасывается несущественная, происходит первый шаг абстракции. Преобразование информации определяется решаемой задачей. Информация, существенная для одной задачи, может оказаться несущественной для другой. Потеря существенной информации приводит к неверному решению или не позволяет вообще получить решение. Учет несущественной информации вызывает излишние сложности, а иногда создает непреодолимые препятствия на пути к решению. Переход от реального объекта к информации о нем осмыслен только тогда, когда поставлена задача. В тоже время постановка задачи уточняется по мере изучения объекта. Т.о. на 1 этапе параллельно идут процессы целенаправленного изучения объекта и уточнения задачи.
Определяются цели моделирования:
- Понимание. Модель нужна для того, чтобы понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром.
- Управление. Модель нужна для того, чтобы научиться управлять объектом (или процессом); определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях; выработать концепцию управления объектом.
- Прогнозирование. Модель нужна для того, чтобы прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект. Прогнозирование последствий тех или иных воздействий на объект может быть как относительно простым делом в несложных физических системах, так и чрезвычайно сложным – на грани выполнимости – в системах биолого-экономических, социальных. Если относительно легко ответить на вопрос об изменении режима распространения тепла в тонком стержне при изменениях в составляющем его сплаве, то несравненно труднее проследить (предсказать) экологические и климатические последствия строительства крупной ГЭС или социальные последствия изменений налогового законодательства. Возможно, и здесь методы математического моделирования будут оказывать в будущем более значительною помощь.
II этап –строится так называемая формальная (в частности, математическая) модель явления, которая содержит:
- набор постоянных величин, констант, которые характеризуют моделируемый объект в целом и его составные части (постоянные параметры модели);
- набор переменных величин, меняя значение которых можно управлять поведением модели (динамические или управляющие параметры);
- формулы и алгоритмы, связывающие величины в каждом из состояний моделируемого объекта;
- формулы и алгоритмы, описывающие процесс смены состояний моделируемого объекта.
Многие решаемые прикладные задачи стандартизованы и формализация производится в расчете на известную математическую модель и алгоритм ее решения.
III этап –выбираются подходящие программные средства для реализации формальной модели на компьютере, выполняется построение компьютерной модели (в частности, разработка алгоритма и программы), которая затем тестируется на специально подготовленных тестовых моделях.
Тестирование - это процесс исполнения компьютерной модели с целью выявления ошибок. Подбор тестовой модели - это своего рода искусство, хотя для этого разработаны и успешно применяются некоторые основные принципы тестирования.
Тестирование - это процесс деструктивный, поэтому считается, что тест удачный, если обнаружена ошибка. Проверить компьютерную модель на соответствие оригиналу, проверить насколько хорошо или плохо отражает модель основные свойства объекта, часто удается с помощью простых модельных примеров, когда результат моделирования известен заранее.
IV этап – осуществляется вычислительный эксперимент с моделью. Например, определяется поведение модель при тех или иных наборах динамических параметров, выполняется прогнозирование или оптимизация в зависимости от поставленной задачи.
Результатом компьютерного эксперимента будет являться информационная модель явления, представленная в виде графиков, зависимостей одних параметров от других, диаграмм, таблиц, демонстрации явления в реальном или виртуальном времени и т.п.
V этап.Выполняется исследование модели в зависимости от поставленной задачи. Например, оптимизационные модели можно исследовать на чувствительность. Анализ модели на чувствительность – это процесс, реализуемый после получения оптимального решения. В рамках такого анализа выявляется чувствительность оптимального решения к изменениям исходной модели. Результаты компьютерного моделирования можно представить в виде графиков, диаграмм, таблиц, демонстрации явления в реальном или виртуальном времени и т.п. В заключении экспериментов с моделью можно выработать рекомендации по повышению эффективности существующей или проектируемой системы.
Т.о., решение любой прикладной задачи на компьютере описывается следующей технологической цепочкой: «реальный объект – модель – программная реализация – результаты – реальный объект». Из этой цепочки видно, что моделирование выступает как метод решения прикладных задач.
Рисунок 2 -Общая схема процесса компьютерного математического моделирования
На протяжении своей истории человечество использовало различные способы и инструменты для создания информационных моделей. В настоящее же время информационные модели обычно строятся и исследуются с использованием современных компьютерных технологий.
Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Часто компьютерные модели проще и удобнее исследовать, они позволяют проводить вычислительные эксперименты, реальная постановка которых затруднена или может дать непредсказуемый результат.
Использование компьютера для исследования информационных моделей различных объектов и систем позволяет изучить их изменения в зависимости от значения тех или иных параметров.
Процесс разработки моделей и их исследования на компьютере можно разделить на несколько основных этапов:
1. Постановка задачи. Построение описательной информационной модели (выделение существенных параметров).
2. Создание формализованной модели (запись формул).
3. Построение компьютерной модели.
4. Компьютерный (вычислительный) эксперимент.
5. Анализ полученных результатов и корректировка исследуемой модели.
На первом этапе исследования объекта или процесса обычно строится описательная информационная модель. Важным моментом на этом этапе является определение цели моделирования. От выбранной цели зависит, какие характеристики исследуемого объекта считать существенными, а какие отбросить. В соответствии с поставленной целью может быть подобран инструментарий, определены методы решения задачи, формы отображения результатов.
На втором этапе создается формализованная модель, то есть описательная информационная модель записывается с помощью какого-либо формального языка. В такой модели с помощью формул, уравнений, неравенств и пр. фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств. Кроме того, в соответствии с поставленной целью необходимо выделить параметры, которые известны (исходные данные) и которые следует найти (результаты).
На третьем этапе необходимо формализованную информационную модель преобразовать в компьютерную на понятном для компьютера языке.
Существуют два принципиально различных пути построения компьютерной модели:
• создание алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков программирования;
• формирование компьютерной модели с использованием одного из приложений (электронных таблиц, СУБД и т. д.).
В процессе создания компьютерной модели полезно разработать удобный графический интерфейс, который позволит визуализировать формальную модель, а также реализовать интерактивный диалог человека с компьютером на этапе исследования модели.
Четвертый этап исследования информационной модели состоит в проведении компьютерного эксперимента.
Эксперимент - это опыт, который производится с объектом или моделью. Он заключается в выполнении некоторых действий и определении, как реагирует экспериментальный образец на эти действия.
Этап проведения компьютерного эксперимента включает две стадии:
- составление плана эксперимента;
План эксперимента должен четко отражать последовательность работы с моделью. Первым пунктом такого плана всегда является тестирование модели. Тестирование - процесс проверки правильности построения модели. Для проверки правильности построения модели используется набор исходных данных, для которых конечный результат заранее известен. После тестирования, когда появляется уверенность в правильности построенной модели, можно переходить непосредственно к проведению исследования.
В плане должен быть предусмотрен эксперимент или серия экспериментов, удовлетворяющих целям моделирования. Каждый эксперимент должен сопровождаться осмыслением итогов, что служит основой анализа результатов моделирования и принятия решений.
Пятый этап состоит в анализе полученных результатов и корректировке исследуемой модели. Если результаты тестирования и экспериментов не соответствуют целям поставленной задачи, значит, на предыдущих этапах были допущены ошибки. Это может быть либо неправильная постановка задачи, либо слишком упрощенное построение информационной модели, либо неудачный выбор метода или среды моделирования, либо нарушение технологических приемов при построении модели. Если такие ошибки выявлены, то требуется корректировка модели, то есть возврат к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования. Конечная цель моделирования - принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа результатов моделирования.
Моделирование и его виды
Моделирование является одним из способов познания мира.
Понятие моделирования достаточно сложное, оно включает в себя огромное разнообразие способов моделирования: от создания натуральных моделей (уменьшенных и или увеличенных копий реальных объектов) до вывода математических формул.
Для различных явлений и процессов бывают уместными разные способы моделирования с целью исследования и познания.
Объект, который получается в результате моделирования, называется моделью. Должно быть понятно, что это совсем не обязательно реальный объект. Это может быть математическая формула, графическое представление и т.п. Однако он вполне может заменить оригинал при его изучении и описании поведения.
Хотя модель и может быть точной копией оригинала, но чаще всего в моделях воссоздаются какие-нибудь важные для данного исследования элементы, а остальными пренебрегают. Это упрощает модель. Но с другой стороны, создать модель – точную копию оригинала – бывает абсолютно нереальной задачей. Например, если моделируется поведение объекта в условиях космоса. Можно сказать, что модель – это определенный способ описания реального мира.
Моделирование проходит три этапа:
Применение результатов исследования на практике и/или формулирование теоретических выводов.
Видов моделирования огромное количество. Вот некоторые примеры типов моделей:
Математические модели. Это знаковые модели, описывающие определенные числовые соотношения.
Графические модели. Визуальное представление объектов, которые настолько сложны, что их описание иными способами не дает человеку ясного понимания. Здесь наглядность модели выходит на первый план.
Имитационные модели. Позволяют наблюдать изменение поведения элементов системы-модели, проводить эксперименты, изменяя некоторые параметры модели.
Над созданием модели могут работать специалисты из разных областей, т.к. в моделировании достаточно велика роль межпредметных связей.
Особенности компьютерного моделирования
Совершенствование вычислительной техники и широкое распространение персональных компьютеров открыло перед моделированием огромные перспективы для исследования процессов и явлений окружающего мира, включая сюда и человеческое общество.
Компьютерное моделирование – это в определенной степени, то же самое, описанное выше моделирование, но реализуемое с помощью компьютерной техники.
Для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.
При этом программное обеспечение, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может быть как достаточно универсальным (например, обычные текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированными, предназначенными лишь для определенного вида моделирования.
Очень часто компьютеры используются для математического моделирования. Здесь их роль неоценима в выполнении численных операций, в то время как анализ задачи обычно ложится на плечи человека.
Обычно в компьютерном моделировании различные виды моделирования дополняют друг друга. Так, если математическая формула очень сложна, что не дает явного представления об описываемых ею процессах, то на помощь приходят графические и имитационные модели. Компьютерная визуализация может быть намного дешевле реального создания натуральных моделей.
С появлением мощных компьютеров распространилось графическое моделирование на основе инженерных систем для создания чертежей, схем, графиков.
Если система сложна, а требуется проследить за каждым ее элементом, то на помощь могут придти компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести последовательность временных событий, а потом обработать большой объем информации.
Однако следует четко понимать, что компьютер является хорошим инструментом для создания и исследования моделей, но он их не придумывает. Абстрактный анализ окружающего мира с целью воссоздания его в модели выполняет человек.
Читайте также: