Wissenschaftliche Forschung ist die am weitesten entwickelte Form rationaler Tätigkeit, die nicht nach festen Regeln durchgeführt werden kann. Die Suche beinhaltet Kreativität verbunden mit Abstraktion und Idealisierung, basierend auf Vorstellungskraft und Intuition. Deshalb bringen uns solche logischen Formen wie Induktion, Analogie, statistische und andere Argumentationsmethoden der Wahrheit näher, garantieren aber nicht automatisch, dass sie erreicht wird. Objektives Wissen über die Realität wird mit Hilfe eines Systems von Prinzipien und Techniken erreicht, die durch ein Konzept wie die "wissenschaftliche Methode" vereint werden.
Die wissenschaftliche Methode ist ein Werkzeug zur Lösung der Hauptaufgabe der Wissenschaft - der Entdeckung objektiver Gesetze der Realität. Konkret jeder Methode ist eine Reihe von logischen Überlegungen, bestimmten Transformationen und ähnlichen Methoden oder Operationen, mit deren Hilfe die Kenntnis der Realität um uns herum durchgeführt wird.
Versuche, die wissenschaftliche Methode zu definieren, waren wirklich zahlreich: beginnend mit F. Bacon und R. Descartes, D. Locke, I. Kant und endend mit den Arbeiten von D. Dewey, J. Poincare, E. Mach. Gegenwärtig sind die Methoden der Wissenschaft streng etabliert und ziemlich objektiv und werden als ein System von Vorschriften, Empfehlungen, Warnungen, Modellen usw. verstanden, die angeben, wie etwas zu tun ist.
Die Methode umfasst zunächst die Mittel, die zur Erreichung eines bestimmten Ziels erforderlich sind, sie regelt einen bestimmten Tätigkeitsbereich und ist eine Reihe von Vorschriften. Gleichzeitig verallgemeinert und systematisiert die Methode die Erfahrung von Handlungen in diesem Bereich. Als Ergebnis und Schlussfolgerung aus der vorherigen Praxis beschreibt es diese Praxis auf besondere Weise. Gleichzeitig kann das System der wissenschaftlichen Forschungsmethoden dargestellt werden als eine Reihe von a) allgemeinen philosophischen Methoden; b) allgemeine wissenschaftliche Spezialmethoden und c) spezielle Methoden der Spezialwissenschaften.
In Abschnitt 1.8 haben wir bereits allgemeine philosophische Methoden der Erkenntnis der Wirklichkeit erklärt (dialektische Wissenschaftstheorie als Erkenntnismethode, Methode zur Analyse von Wissenssystemen). In diesem Teil der Arbeit werden wir sie irgendwie konkretisieren und weitermachen.
Die universelle philosophische Methode ist also eine Sammlung der grundlegendsten Prinzipien und Techniken, die jede kognitive und praktische Aktivität regulieren. Die dialektische Methode (dialektisch-materialistisch) wird universell für alle Wissenschaften ohne Ausnahme verwendet. Im Gegensatz zu speziellen Methoden ist es keine Technik oder Operation prozeduraler Natur und beinhaltet die Gesetze, Kategorien und Prinzipien der materialistischen Dialektik. Die allgemeine Methode der materialistischen Dialektik bildet die methodische Grundlage des Systems der visuellen Forschungsmethoden insgesamt und jeder allgemeinen wissenschaftlichen und speziellen Methode für sich. Die philosophische Methode bedarf aufgrund ihrer Universalität der Konkretisierung und Ergänzung durch andere, spezielle Methoden. Methoden sind darauf ausgelegt, individuelle allgemeine kognitive oder spezifische Aufgaben für jede Wissenschaft zu lösen.
Die Methoden fast aller Wissenschaften werden zu Recht als allgemeinwissenschaftlich bezeichnet. Die Breite des Anwendungsbereichs nähert sie den allgemeinen philosophischen Methoden an, aber jede dieser Methoden erfüllt ihre Funktion, bietet eine Lösung für eine bestimmte kognitive Aufgabe. Das verleiht ihnen einen besonderen Charakter, bringt sie den speziellen Methoden der Privatwissenschaften näher.
Zu den allgemeinen wissenschaftlichen Forschungsmethoden gehören:
a) Beobachtung; e) Analyse und Synthese;
b) Vergleich; g) Induktion und Abzug;
c) Messung; h) Analogie und Modellierung;
d) Versuch; i) Idealisierung;
e) Abstraktion; j) Formalisierung usw.
Die besonderen Methoden einer bestimmten Wissenschaft werden durch die Besonderheiten ihres Gegenstands und ihrer Studienfächer bestimmt. Jede dieser Methoden stellt eine Reihe von Prinzipien und den daraus hervorgehenden Techniken und Operationen dar, durch die spezifische Aufgaben in einem bestimmten Forschungsgebiet gelöst werden.
Besondere Methoden der Privatwissenschaften können Methoden umfassen:
a) mathematische Statistik;
b) Optimierung;
c) technische und wirtschaftliche Analyse;
d) mathematisch usw.
Es sollte beachtet werden, dass die Entwicklung der Wissenschaft in der gegenwärtigen Phase durch ihre Alldurchdringung gekennzeichnet ist, die über die Grenzen des Wissensgebiets hinausgeht, was zu der einen oder anderen spezifischen Methode geführt hat.
Grundlage für eine andere Klassifizierung von Methoden können auch die Funktionen sein, die sie erfüllen, je nach Ausprägung der Ziele, Gegenstände und Bedingungen der Untersuchung.
Funktionen unterscheiden zwischen Methoden, die sowohl in empirischen als auch in theoretischen Studien verwendet werden. Für empirisch Die Ebene ist gekennzeichnet durch den Prozess der Feststellung und Akkumulation neuer Fakten, ihrer Analyse, Synthese und Verallgemeinerung, um für praktische Zwecke geeignete Muster zu erhalten. Auf der theoretisch Ebene wird eine Wissenssynthese durchgeführt, allgemeine Muster für ein bestimmtes Fachgebiet aufgestellt und formuliert, die es ermöglichen, zuvor entdeckte Fakten und empirische Muster zu erklären sowie zukünftige Ereignisse und Fakten vorherzusagen und vorherzusehen.
Beide Ansätze werden in der wissenschaftlichen Forschung erfolgreich eingesetzt, ergänzen und bereichern sich gegenseitig. Die Ergebnisse der empirischen Forschung dienen als Ausgangsmaterial für die Erstellung einer Theorie, deren Wahrheitsprüfung und der anschließenden Weiterentwicklung und Verbesserung. Die Theorie ermöglicht es, signifikante Zusammenhänge zu identifizieren, die Ergebnisse zu erklären und zu verallgemeinern und die vielversprechendsten Bereiche für weitere Forschung vorherzusagen.
Für empirisch Die Forschung zeichnet sich durch folgende Methoden aus:
a) Beobachtung;
b) Vergleich;
c) Messung;
d) Experiment.
Zu den angewandten Methoden auf empirisch und theoretisch Ebenen umfassen:
a) Analyse und Synthese;
b) Induktion und Abzug;
c) Abstraktion und Konkretisierung;
d) Analogie;
e) Modellierung.
Basis theoretisch Studien sind:
a) Idealisierungsmethode;
b) Methoden der Konstruktivierung und Formalisierung;
c) axiomatische und hypothetische Methoden;
d) die Methode des Aufstiegs vom Abstrakten zum Konkreten.
In Zukunft werden wir sicherlich, wenn nicht alle, dann die meisten der deklarierten Methoden mit Inhalten füllen, vorerst aber die bereits angekündigten Forschungsansätze konkretisieren.
So gibt es neben einzelnen Methoden der wissenschaftlichen Forschung Ansätze der Grundlagenforschung, innerhalb derer jede allgemeine wissenschaftliche oder spezielle Methode der Privatwissenschaft zusätzliche Spezifika erwirbt, ihre Hauptfunktion in besonderer Weise erfüllt. Diese Ansätze sind auch eine Art von Methoden, die die Richtung und den allgemeinen Charakter der Forschung bestimmen. Zu den etabliertesten und anerkanntesten Ansätzen in der Wissenschaft gehören:
a) historisch und logisch;
b) qualitativ und quantitativ;
c) natürlich und vorbildlich;
d) ein integrierter Ansatz;
e) systemisch (Varietäten davon sind strukturelle und funktionale Ansätze).
Die auf der Grundlage dieser Ansätze angewandten einzelnen Methoden der wissenschaftlichen Forschung erhalten eine charakteristische Ausrichtung und ergänzen sich gegenseitig. Die Art der verwendeten Methoden, ihre Zusammensetzung und ihre Verbindungen werden durch die Besonderheiten der wissenschaftlichen Forschung, die Merkmale ihrer Gegenstände, Bedingungen und Aufgaben sowie die logische Abfolge der wissenschaftlichen Forschung, ihre Hauptphasen und -formen bestimmt. Allgemeine wissenschaftliche und spezielle Forschungsmethoden haben ihre Vorteile und Grenzen in der Anwendung. Jeder von ihnen drückt eine Seite aus, ein Merkmal des Erkenntnisprozesses, daher kann er in seiner reinen Form abstrakt dargestellt werden. Im realen Prozess der wissenschaftlichen Forschung sind alle Methoden miteinander verbunden, interagieren und ergänzen sich gegenseitig.
Nun ist es an der Zeit, konkrete Methoden wissenschaftlicher Forschung mit Inhalt zu füllen.
Modellieren(lat. Modul- Messen, Abtasten) - das Studium beliebiger Phänomene, Prozesse oder Systeme von Objekten durch Konstruktion und Untersuchung ihrer Modelle, Verwendung von Modellen zur Bestimmung und Verfeinerung der Eigenschaften und Rationalisierung der Konstruktion neu konstruierter Objekte. In der wissenschaftlichen Forschung wurde die Modellierung bereits in der Antike eingesetzt und eroberte nach und nach alle neuen Bereiche wissenschaftlicher Erkenntnisse: technisches Design, Konstruktion und Architektur, Physik, Chemie, Biologie, Ökologie und Sozialwissenschaften. Die Modellierungsmethodik wurde lange von den einzelnen Wissenschaften unabhängig voneinander entwickelt. Es gab kein einheitliches System von Begriffen und Terminologie. Erst in jüngster Zeit wird die Rolle der Modellierung als universelle Methode wissenschaftlicher Erkenntnis allmählich erkannt.
Die Modellierungsmethode ist eine universelle Methode. Es wird in fast allen Wissenschaften in der wissenschaftlichen Forschung eingesetzt. Modellierungsmethode in der Geoökologie - eine Methode, um die Struktur, Funktionsweise, Dynamik und Entwicklung von Geokomponenten und Geoökosystemen, Prozesse und Beziehungen in ihnen und zwischen ihnen modellhaft zu untersuchen. Unter Modell das Abbild (Kopie) von real existierenden Objekten, Prozessen und Phänomenen verstanden wird. Es entsteht immer auf Basis der Ähnlichkeit mit einem analogen Objekt. Ein Modell ist eine Art neues Objekt, das die Hauptmerkmale und wesentlichen Merkmale des untersuchten Objekts, Phänomens oder Prozesses widerspiegelt. Wir können sagen, dass ein Modell eine vereinfachte Darstellung eines realen Objekts, Prozesses oder Phänomens ist. Kein Modell kann den Untersuchungsgegenstand selbst ersetzen.
Das Modell fungiert als eine Art kognitives Werkzeug, das der Forscher zwischen sich und das Objekt stellt und mit dessen Hilfe er das ihn interessierende Objekt studiert. Die Notwendigkeit, die Modellierungsmethode anzuwenden, ergibt sich aus der Tatsache, dass viele Objekte (oder Probleme im Zusammenhang mit diesen Objekten) nicht direkt untersucht werden können oder es völlig unmöglich ist, oder diese Forschung viel Zeit und Geld erfordert.
Auf diese Weise, Modell benötigt wird:
1. Verstehen, wie ein bestimmtes Objekt angeordnet ist – was sind seine Struktur, grundlegende Eigenschaften, Entwicklungsgesetze und Wechselwirkungen mit der Außenwelt;
2. Lernen, ein Objekt oder einen Prozess zu verwalten und die besten Managementmethoden für vorgegebene Ziele und Kriterien zu bestimmen (Optimierung);
3. Prognostizieren Sie die direkten und indirekten Folgen der Implementierung der angegebenen Methoden und Wirkungsformen auf das Objekt;
4. Kein Modell kann das Phänomen selbst ersetzen, aber bei der Lösung eines Problems, wenn wir an einer bestimmten Eigenschaft des zu untersuchenden Prozesses oder Phänomens interessiert sind, erweist sich das Modell als nützlich und manchmal als einziges Werkzeug für die Forschung, das Wissen.
Der Prozess der Erstellung eines Modells wird als Modellierung bezeichnet. Die Hauptaufgaben der Modellierung: a) den Lernprozess erleichtern; b) Wissen weniger mühsam machen; c) das Wissensobjekt sichtbarer und zugänglicher machen.
Die Modellierungstechnologie erfordert, dass der Forscher in der Lage ist, Probleme und Aufgaben zu stellen, Forschungsergebnisse vorherzusagen, vernünftige Schätzungen vorzunehmen, die Haupt- und Nebenfaktoren für die Erstellung von Modellen hervorzuheben, Analogien und mathematische Formulierungen auszuwählen, Probleme mit Computersystemen zu lösen und Computerexperimente zu analysieren.
Modellierungsfähigkeiten sind für eine Person im Leben sehr wichtig. Sie helfen Ihnen, Ihren Alltag intelligent zu planen, zu lernen, zu pfeifen, die besten Optionen auszuwählen, wenn Sie die Wahl haben, und Lebenssituationen erfolgreich zu meistern.
Es gibt verschiedene Arten der Modellierung:
– materielle (physikalische) Modellierung - Modellierung, bei der ein reales Objekt seiner vergrößerten oder verkleinerten Kopie gegenübergestellt wird, was eine Forschung (in der Regel unter Laborbedingungen) ermöglicht, indem die Eigenschaften der untersuchten Prozesse und Phänomene auf der Grundlage der Ähnlichkeitstheorie vom Modell auf das Objekt übertragen werden;
– perfekte Modellierung - basiert nicht auf der materiellen Analogie des Objekts und des Modells, sondern auf der Analogie des idealen, mentalen;
– ikonische Modellierung - Modellieren unter Verwendung von Zeichentransformationen jeglicher Art als Modelle: Diagramme, Graphen, Zeichnungen, Formeln, Symbolsätze;
– mathematische Modellierung - Modellierung, bei der die Untersuchung des Objekts mittels eines in der Sprache der Mathematik formulierten Modells durchgeführt wird.
Der Modellierungsprozess besteht aus drei Elementen:
1. Subjekt (Forscher);
2. Studiengegenstand;
3. Ein Modell, das die Beziehung des erkennenden Subjekts und des erkannten Objekts vermittelt.
Modellierungsschritte
Der Modellierungsprozess besteht aus mehreren Phasen:
Untersuchungsgegenstand - Modell - Untersuchung des Modells - Wissen über das Objekt.
Die Modellbauphase setzt einige Kenntnisse über das Originalobjekt voraus. Die kognitiven Fähigkeiten des Modells sind darauf zurückzuführen, dass das Modell alle wesentlichen Merkmale des ursprünglichen Objekts widerspiegelt. Die Frage nach der Notwendigkeit und dem hinreichenden Ähnlichkeitsgrad zwischen Original und Vorbild bedarf einer besonderen Analyse. Offensichtlich verliert das Modell seine Bedeutung sowohl bei Identität mit dem Original (dann hört es auf, Modell zu sein), als auch bei übermäßiger Abweichung vom Original in allen wesentlichen Punkten. Somit wird die Untersuchung einiger Aspekte des modellierten Objekts auf Kosten der Weigerung durchgeführt, andere Aspekte zu reflektieren. Daher ersetzt jedes Modell das Original nur in streng begrenztem Sinne. Daraus folgt, dass für ein Objekt mehrere „spezialisierte“ Modelle gebaut werden können, die die Aufmerksamkeit auf bestimmte Aspekte des Untersuchungsobjekts lenken oder das Objekt mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad charakterisieren.
In der zweiten Stufe des Modellierungsprozesses fungiert das Modell als eigenständiges Untersuchungsobjekt. Eine der Formen einer solchen Studie ist die Durchführung von "Modell" -Experimenten, bei denen die Bedingungen für das Funktionieren des Modells bewusst geändert und Daten über sein "Verhalten" systematisiert werden. Das Endergebnis dieser Phase ist eine Fülle von Kenntnissen über das Modell.
Die dritte Stufe ist der Wissenstransfer vom Modell zum Original. Dieser Prozess der Wissensvermittlung erfolgt nach bestimmten Regeln. Das Wissen über das Modell sollte unter Berücksichtigung der Eigenschaften des ursprünglichen Objekts korrigiert werden, die sich nicht widerspiegelten oder während der Konstruktion des Modells geändert wurden. Wir können mit gutem Grund jedes Ergebnis vom Modell auf das Original übertragen, wenn dieses Ergebnis notwendigerweise mit Ähnlichkeitsmerkmalen zwischen Original und Modell verbunden ist. Wenn ein bestimmtes Ergebnis einer Modellstudie mit einem Unterschied zwischen Modell und Original verbunden ist, dann ist dieses Ergebnis nicht übertragbar.
Die vierte Stufe ist die Verifizierung des mit Hilfe von Modellen gewonnenen Wissens und deren Verwendung zum Aufbau einer allgemeinen Theorie des Objekts, seiner Transformation oder Kontrolle.
Die Modellierung ist ein zyklischer Prozess. Das bedeutet, dass auf den ersten vierstufigen Zyklus ein zweiter, dritter usw. folgen kann. Gleichzeitig wird das Wissen über das verfolgte Objekt erweitert oder verfeinert und das ursprüngliche Modell schrittweise verbessert. Die nach dem ersten Modellierungszyklus festgestellten Mängel aufgrund geringer Kenntnisse des Objekts und Fehlern bei der Konstruktion des Modells können in nachfolgenden Zyklen korrigiert werden.
Modellieren ist eine Erkenntnismethode, die in der Erstellung und Untersuchung von Modellen besteht
Jedes Objekt hat eine Vielzahl unterschiedlicher Eigenschaften. Beim Erstellen eines Modells werden die wichtigsten und wichtigsten Eigenschaften unterschieden. So muss ein Flugzeugmodell eine geometrische Ähnlichkeit mit dem Original aufweisen, ein Atommodell muss physikalische Wechselwirkungen korrekt wiedergeben, ein Architekturmodell einer Stadt muss eine Landschaft sein und so weiter. Ein Modell ist ein neues Objekt, das die wesentlichen Merkmale des untersuchten Objekts, Phänomens oder Prozesses widerspiegelt.
Ziele der Modellierung.
1. das Wesen des untersuchten Objekts verstehen,
2. lernen, das Objekt zu verwalten und die besten Möglichkeiten zu bestimmen, es zu verwalten,
3. direkte oder indirekte Folgen vorhersagen,
4. angewandte Probleme lösen.
Verschiedene Wissenschaften untersuchen Objekte und Prozesse aus verschiedenen Blickwinkeln und bauen verschiedene Arten von Modellen auf. In der Physik werden die Prozesse der Wechselwirkung und Bewegung von Objekten untersucht, in der Chemie - ihre innere Struktur, in der Biologie - das Verhalten lebender Organismen usw.
Nehmen wir als Beispiel einen Menschen, der in verschiedenen Wissenschaften im Rahmen verschiedener Modelle untersucht wird. Im Rahmen der Mechanik kann es als materieller Punkt betrachtet werden, in der Chemie - als ein aus verschiedenen chemischen Substanzen bestehender Gegenstand, in der Biologie - als ein nach Selbsterhaltung strebendes System usw.
Andererseits können verschiedene Objekte durch dasselbe Modell beschrieben werden.
In der Mechanik können also verschiedene materielle Körper (vom Planeten bis zum Sandkorn) als materielle Punkte betrachtet werden.
Ein und dasselbe Objekt kann viele Modelle haben, und verschiedene Objekte können durch ein Modell beschrieben werden.
Die Betrachtung von Materialmodellen als Instrumenten experimenteller Tätigkeit wirft die Notwendigkeit auf, herauszufinden, wie sich Experimente, in denen Modelle verwendet werden, von denen unterscheiden, in denen sie nicht verwendet werden. Die Verwandlung des Experiments in eine der Hauptpraxisformen, die parallel zur Entwicklung der Wissenschaft stattfand, ist eine Tatsache geworden, seit der breite Einsatz der Naturwissenschaft in der Produktion möglich wurde, was wiederum das Ergebnis der ersten industriellen war Revolution, die das Zeitalter der maschinellen Produktion eröffnete. Die Besonderheit des Experiments als Form praktischer Tätigkeit besteht darin, dass das Experiment die aktive Einstellung einer Person zur Realität zum Ausdruck bringt.
Aus diesem Grund wird in der marxistischen Erkenntnistheorie klar zwischen Experiment und wissenschaftlicher Erkenntnis unterschieden. Obwohl jedes Experiment auch die Beobachtung als notwendige Phase der Forschung beinhaltet. Das Experiment enthält aber neben der Beobachtung auch ein so wesentliches Zeichen für die revolutionäre Praxis wie das aktive Eingreifen in den Verlauf des untersuchten Prozesses. „Unter dem Experiment versteht man die Art der Tätigkeit, die zum Zweck der wissenschaftlichen Erkenntnis, der Entdeckung objektiver Muster durchgeführt wird und in der Einwirkung auf das zu untersuchende Objekt (Verfahren) mittels spezieller Werkzeuge und Geräte besteht.“
Es gibt eine besondere Form des Experiments, die sich durch die Verwendung vorhandener Materialmodelle als besonderes Mittel der experimentellen Forschung auszeichnet. Diese Form wird Modellversuch genannt. Im Gegensatz zu einem konventionellen Experiment, wo die Experimentiermittel auf die eine oder andere Weise mit dem Untersuchungsobjekt interagieren, gibt es hier keine Interaktion, da sie nicht mit dem Objekt selbst experimentieren, sondern mit seinem Ersatz. Gleichzeitig werden Ersatzobjekt und Versuchsaufbau im Betriebsmodell zu einem Ganzen verschmolzen. Damit wird die doppelte Rolle deutlich, die das Modell im Experiment spielt: Es ist sowohl Untersuchungsobjekt als auch experimentelles Werkzeug. Für ein Modellexperiment sind laut einer Reihe von Autoren Batoroev und Shtoff die folgenden Hauptoperationen charakteristisch:
1. Übergang vom natürlichen Objekt zum Modell - Modellbau (Modellierung im eigentlichen Sinne);
2. experimentelle Untersuchung des Modells;
3. der Übergang vom Modell zum natürlichen Objekt, der darin besteht, die in der Studie gewonnenen Ergebnisse auf dieses Objekt zu übertragen.
Das Modell tritt in das Experiment ein und ersetzt nicht nur das Untersuchungsobjekt, es kann auch die Bedingungen ersetzen, unter denen irgendein Objekt eines konventionellen Experiments untersucht wird. Ein gewöhnliches Experiment setzt das Vorhandensein eines theoretischen Moments nur im Anfangsmoment der Studie voraus - Aufstellung einer Hypothese, Bewertung derselben usw. sowie in der Endphase - Diskussion und Interpretation der erhaltenen Daten und Verallgemeinerung. In einem Modellversuch ist es außerdem notwendig, die Ähnlichkeitsbeziehung zwischen dem Modell und dem natürlichen Objekt zu belegen und die Möglichkeit, die gewonnenen Daten auf dieses Objekt zu extrapolieren. IIItoff sagt, dass die theoretische Grundlage des Modellversuchs, hauptsächlich im Bereich der physikalischen Modellierung, die Ähnlichkeitstheorie ist.
Es gibt Modellierungsregeln für Fälle an, in denen das Modell und die Natur die gleiche (oder fast die gleiche) physikalische Natur haben. Gegenwärtig geht die Praxis der Modellierung jedoch über den relativ begrenzten Bereich mechanischer Phänomene hinaus. Die aufkommenden mathematischen Modelle, die sich in ihrer physikalischen Natur von dem zu modellierenden Objekt unterscheiden, ermöglichten es, die begrenzten Möglichkeiten der physikalischen Modellierung zu überwinden. In der mathematischen Modellierung ist die Grundlage des Beziehungsmodells - Natur eine solche Verallgemeinerung der Ähnlichkeitstheorie, die die qualitative Heterogenität des Modells und des Objekts, ihre Zugehörigkeit zu verschiedenen Bewegungsformen der Materie berücksichtigt. Eine solche Verallgemeinerung nimmt die Form einer abstrakteren Theorie der Systemisomorphie an.
Eine interessante Frage ist, welche Rolle das Modellieren selbst im Prozess des Wahrheitsbeweises und der Suche nach wahrem Wissen spielt. Was versteht man unter der Wahrheit eines Modells? Wenn Wahrheit im Allgemeinen „das Verhältnis unseres Wissens zur objektiven Realität“ ist, dann bedeutet die Wahrheit eines Modells die Übereinstimmung des Modells mit dem Objekt, und die Falschheit des Modells bedeutet das Fehlen einer solchen Übereinstimmung. Eine solche Definition ist notwendig, aber nicht ausreichend. Weitere Klärungen sind erforderlich, basierend auf der Berücksichtigung der Bedingungen, auf deren Grundlage ein Modell der einen oder anderen Art das untersuchte Phänomen reproduziert. Zum Beispiel die Bedingungen für die Ähnlichkeit eines Modells und eines Objekts in der mathematischen Modellierung auf der Grundlage physikalischer Analogien, die bei unterschiedlichen physikalischen Prozessen in Modell und Objekt die Identität der mathematischen Form voraussetzen, in der ihre allgemeinen Muster ausgedrückt sind, sind allgemeiner, abstrakter. So wird beim Bau bestimmter Modelle immer bewusst von einigen Aspekten, Eigenschaften und sogar Zusammenhängen abstrahiert, wodurch die Ähnlichkeit zwischen Modell und Original offensichtlich in einigen Parametern nicht erhalten bleibt. So stellte sich Rutherfords Planetenmodell des Atoms im Rahmen der Untersuchung der elektronischen Struktur des Atoms als wahr heraus, und Thompsons Modell erwies sich als falsch, da seine Struktur nicht mit der elektronischen Struktur übereinstimmte. Wahrheit ist eine Eigenschaft des Wissens, und die Objekte der materiellen Welt sind nicht wahr, nicht falsch, sie existieren einfach. Das Modell implementiert zwei Arten von Wissen:
1. Kenntnis des Modells selbst (seine Struktur, Prozesse, Funktionen) als ein System, das geschaffen wurde, um ein Objekt zu reproduzieren;
2. Theoretisches Wissen, anhand dessen das Modell gebaut wurde.
Wenn man sich genau die theoretischen Überlegungen und Methoden vor Augen hält, die der Konstruktion des Modells zugrunde liegen, kann die Frage aufgeworfen werden, wie genau dieses Modell das Objekt widerspiegelt und wie vollständig es es widerspiegelt. In diesem Fall entsteht die Idee der Vergleichbarkeit jedes vom Menschen geschaffenen Objekts mit ähnlichen natürlichen Objekten und der Wahrheit dieses Objekts. Dies ist aber nur dann sinnvoll, wenn solche Objekte mit dem speziellen Zweck geschaffen werden, bestimmte Merkmale eines natürlichen Objekts abzubilden, zu kopieren, zu reproduzieren. Wir können also sagen, dass die Wahrheit materiellen Modellen innewohnt:
1. wegen ihres Zusammenhangs mit bestimmten Kenntnissen;
2. aufgrund des Vorhandenseins (oder Fehlens) des Isomorphismus seiner Struktur mit der Struktur des zu modellierenden Prozesses oder Phänomens;
3. aufgrund der Beziehung des Modells zum zu modellierenden Objekt, die es zu einem Teil des kognitiven Prozesses macht und die Lösung bestimmter kognitiver Aufgaben ermöglicht.
Und in dieser Hinsicht ist das materielle Modell erkenntnistheoretisch sekundär, fungiert als Element der erkenntnistheoretischen Reflexion.
Das Modell kann nicht nur als Werkzeug zur Überprüfung betrachtet werden, ob solche Verbindungen, Beziehungen, Strukturen, Muster wirklich existieren, die in dieser Theorie formuliert und im Modell ausgeführt werden. Der erfolgreiche Betrieb des Modells ist ein praktischer Beweis für die Wahrheit der Theorie, das heißt, er ist Teil des experimentellen Beweises für die Wahrheit dieser Theorie.
Nachdem nun die wichtigsten theoretischen Aspekte von Modellen und Modellierung betrachtet wurden, können wir mit der Betrachtung spezifischer Beispiele für die weit verbreitete Verwendung von Modellierung als Erkenntnismittel in verschiedenen Bereichen menschlicher Aktivität fortfahren.
Jede wissenschaftliche Forschung wird mit bestimmten Methoden und Methoden nach bestimmten Regeln durchgeführt. Die Lehre vom System dieser Techniken, Methoden und Regeln nennt man Methodik. Allerdings wird der Begriff „Methodik“ in der Literatur in zwei Bedeutungen verwendet:
- 1) eine Reihe von Methoden, die in jedem Tätigkeitsbereich (Wissenschaft, Politik usw.) verwendet werden;
- 2) die Lehre von der wissenschaftlichen Erkenntnismethode.
Betrachten Sie moderne allgemeine Definitionen der Methodik (Tabelle 1).
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Quelle |
Definition |
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"Methodik (von "Methode" und "Logik") - die Lehre von der Struktur, logischen Organisation, Methoden und Mitteln der Tätigkeit" |
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"Methodik ist ein System von Prinzipien und Methoden zur Organisation und Konstruktion theoretischer und praktischer Aktivitäten sowie der Lehre dieses Systems" |
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"Die Lehre von den Methoden der Tätigkeit (Methode und "Logos" - Lehre)" |
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"Methodik - 1) eine Reihe von Forschungsmethoden, die in jeder Wissenschaft verwendet werden; 2) die Lehre von der Methode der Erkenntnis und Transformation der Welt" |
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„Der Begriff „Methodik“ hat zwei Hauptbedeutungen: ein System bestimmter Methoden und Techniken, die in einem bestimmten Tätigkeitsbereich (in Wissenschaft, Politik, Kunst usw.) Theorie in Aktion“ |
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„Das Hauptziel der Wissenschaftsmethodik ist das Studium jener Methoden, Mittel und Techniken, mit denen neue Erkenntnisse in der Wissenschaft erworben und begründet werden. Neben dieser Hauptaufgabe untersucht die Methodik aber auch die Struktur wissenschaftlicher Erkenntnis im Allgemeinen, der Platz und die Rolle verschiedener Wissensformen darin und Methoden Analyse und Konstruktion verschiedener Systeme wissenschaftlicher Erkenntnis" |
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„Methodik ist eine Disziplin über die allgemeinen Prinzipien und Organisationsformen des Denkens und Handelns“ |
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Allgemeiner Ansatz zur Lösung von Problemen einer bestimmten Klasse |
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VV Kraevsky) |
Methodik als Kommunikationsweg zwischen Wissenschaft und Praxis |
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AUF DER. Masyukov begannen sich Gruppen von Spezialisten zu bilden, die sich "Methodologen" nannten, und ihre wissenschaftliche Leitung der Methodik der "systemischen Aktivität". Diese Gruppen von Methodikern (O. S. Anisimov, Yu. V. Gromyko, P. G. Shchedrovitsky und andere) begannen, mit Arbeiterteams "Spiele mit organisatorischen Aktivitäten" zu spielen, zuerst im Bildungsbereich, dann in der Landwirtschaft, mit Politikwissenschaftlern usw. . d., die darauf abzielen, innovative Aktivitäten zu verstehen, was ihnen eine ziemlich große Popularität einbrachte. Parallel dazu begannen Veröffentlichungen von Wissenschaftlern in der Presse zu erscheinen, die sich der Analyse und wissenschaftlichen Begründung innovativer Aktivitäten widmeten - in der Bildung, im Ingenieurwesen, in der Wirtschaftswissenschaft usw. . In den letzten Jahren hat sich der Begriff „Methodik“ in einem völlig neuen „Sound“ unter Programmierern verbreitet. Durch Methodik begannen Programmierer, die eine oder andere Art von Strategie zu verstehen, dh die eine oder andere allgemeine Methode zum Erstellen von Computerprogrammen. So begann sich neben der Methodik der Forschungstätigkeit eine neue Richtung zu bilden - die Methodik der praktischen Tätigkeit. Methodologie ist die Doktrin der Organisation von Aktivitäten. Eine solche Definition bestimmt eindeutig das Thema der Methodik - die Organisation von Aktivitäten. Es ist notwendig, den Inhalt des Begriffs "Organisation" zu berücksichtigen. Gemäß der Definition in Organisation - 1) innere Ordnung, Kohärenz im Zusammenwirken mehr oder weniger differenzierter und autonomer Teile des Ganzen aufgrund seiner Struktur; 2) eine Reihe von Prozessen oder Aktionen, die zur Bildung und Verbesserung von Beziehungen zwischen Teilen des Ganzen führen; 3) eine Vereinigung von Menschen, die gemeinsam ein bestimmtes Programm oder Ziel umsetzen und auf der Grundlage bestimmter Verfahren und Regeln handeln. Beachten Sie, dass nicht jede Aktivität Organisation und die Anwendung von Methoden erfordert. Wie Sie wissen, kann die menschliche Aktivität in reproduktive und produktive Aktivitäten unterteilt werden (siehe zum Beispiel). Fortpflanzungsaktivität ist ein Abguss, eine Kopie der Aktivität einer anderen Person oder eine Kopie der eigenen Aktivität, die in früheren Erfahrungen gemeistert wurde. Produktive Tätigkeit, die darauf abzielt, ein objektiv neues oder subjektiv neues Ergebnis zu erzielen. Im Fall der produktiven Tätigkeit wird es notwendig, sie zu organisieren, dh es wird notwendig, die Methodik anzuwenden. Ausgehend von der Einteilung der Aktivitäten nach der Zielorientierung: Spiel-Lernen-Arbeit, kann man von folgenden Schwerpunkten der Methodik sprechen:
Somit berücksichtigt die Methodik die Organisation der Aktivität (Aktivität ist eine zielgerichtete Aktivität einer Person). Eine Aktivität zu organisieren bedeutet, sie zu einem integralen System mit klar definierten Merkmalen, einer logischen Struktur und dem Prozess ihrer Umsetzung zu rationalisieren - einer zeitlichen Struktur (die Autoren gehen von einem Paar dialektischer Kategorien "historisch (zeitlich) und logisch" aus). Die logische Struktur umfasst die folgenden Komponenten: Subjekt, Objekt, Objekt, Formen, Mittel, Tätigkeitsmethoden, ihr Ergebnis. Äußerlich in Bezug auf diese Struktur sind die folgenden Merkmale der Aktivität: Merkmale, Prinzipien, Bedingungen, Normen. Ein solches Verständnis und eine solche Konstruktion der Methodik ermöglicht es, die verschiedenen in der Literatur verfügbaren Ansätze und Interpretationen des Begriffs "Methodik" und seine Verwendung in einer Vielzahl von Aktivitäten aus einer einheitlichen Position und in einer einzigen Logik zu verallgemeinern. Jede Wissenschaft hat ihre eigene Methodik. Letztlich verstehen sowohl Juristen als auch Philosophen unter der Methodik der wissenschaftlichen Forschung die Lehre von den Methoden (Methode) der Erkenntnis, d.h. über das System von Prinzipien, Regeln, Methoden und Techniken zur erfolgreichen Lösung kognitiver Aufgaben. Dementsprechend kann die Methodologie der Rechtswissenschaft als die Lehre von den Methoden der Erforschung staatsrechtlicher Phänomene definiert werden. Es gibt die folgenden Methodenebenen (Tabelle 2.). Tabelle 2 – Methoden der Grundstufe Senden Sie Ihre gute Arbeit in die Wissensdatenbank ist einfach. Verwenden Sie das untenstehende FormularStudenten, Doktoranden, junge Wissenschaftler, die die Wissensbasis in ihrem Studium und ihrer Arbeit nutzen, werden Ihnen sehr dankbar sein. Veröffentlicht am http://www.allbest.ru/ VORLESUNG 1. Grundlagen der Modellierungania 1.1 Das Wesen der Modellierung und ihre Bedeutung Das Wort „Modell“ kommt vom lateinischen Wort „modulus“ und bedeutet „Maß“, „Probe“. Seine ursprüngliche Bedeutung wurde mit der Baukunst in Verbindung gebracht, und in fast allen europäischen Sprachen wurde es verwendet, um ein Bild oder einen Prototyp oder eine Sache zu bezeichnen, die einer anderen Sache in gewisser Weise ähnlich ist. Die Modellierung in der wissenschaftlichen Forschung begann in der Antike und eroberte nach und nach alle neuen Bereiche der wissenschaftlichen Erkenntnis: technisches Design, Konstruktion und Architektur, Astronomie, Physik, Chemie, Biologie und schließlich die Sozialwissenschaften. Das 20. Jahrhundert brachte der Modellierungsmethode großen Erfolg und Anerkennung in fast allen Zweigen der modernen Wissenschaft. Die Modellierungsmethodik wurde jedoch lange Zeit von einzelnen Wissenschaften unabhängig voneinander entwickelt. Es gab kein einheitliches Begriffssystem, keine einheitliche Terminologie. Erst allmählich wurde die Rolle der Modellierung als universelle Methode der wissenschaftlichen Erkenntnis erkannt. Historisch gesehen waren die ersten Arbeiten zur Computermodellierung oder, wie sie früher sagten, Computermodellierung, mit der Physik verbunden, wo eine Reihe von Problemen in den Bereichen Hydraulik, Filtration, Wärmeübertragung und Wärmeübertragung, Festkörpermechanik usw. wurden mit Hilfe der Modellierung gelöst. Modellierung war im Grunde eine Lösung komplexer nichtlinearer Probleme der mathematischen Physik mit Hilfe iterativer Schemata, mit Ausnahme derjenigen Probleme, bei denen die Monte-Carlo-Methode verwendet wurde, und im Wesentlichen war es natürlich mathematische Modellierung. Der Erfolg der mathematischen Modellierung in der Physik trug zu ihrer Verbreitung auf die Probleme der Chemie, der Elektroenergietechnik, der Biologie und einiger anderer Disziplinen bei, und die Modellierungsschemata unterschieden sich nicht allzu sehr voneinander. Die Komplexität von Problemen, die auf der Grundlage von Modellierung gelöst werden, war schon immer nur durch die Leistungsfähigkeit verfügbarer Computer begrenzt. Modellieren, einschließlich Computermodellieren, ist als kognitive Technik untrennbar mit der Entwicklung von Wissen verbunden. In fast allen Naturwissenschaften ist die Konstruktion und Verwendung von Modellen ein mächtiges Werkzeug der Erkenntnis. Reale Objekte und Prozesse sind so vielfältig und komplex, dass der beste Weg, sie zu untersuchen, oft darin besteht, ein Modell zu bauen. Die Computermodellierung hat inzwischen einen allgemeinen wissenschaftlichen Charakter angenommen und wird in Studien der belebten und unbelebten Natur, in den Wissenschaften von Mensch und Gesellschaft verwendet. 1. 2 Das Konzept von Modell und Simulation Der Begriff "Modell" wird in verschiedenen Bereichen menschlicher Aktivität weit verbreitet und hat viele semantische Bedeutungen. In diesem Abschnitt werden wir nur solche Modelle betrachten, die Werkzeuge zur Gewinnung von Wissen sind. Modell - dies ist ein solches materielles oder mental repräsentiertes Objekt, das im Prozess der Forschung das ursprüngliche Objekt ersetzt, so dass sein direktes Studium neue Erkenntnisse über das ursprüngliche Objekt liefert. Unter Modellieren der Prozess des Bauens, Studierens und Anwendens von Modellen wird verstanden. Sie ist eng verwandt mit Kategorien wie Abstraktion, Analogie, Hypothese usw. Der Modellierungsprozess umfasst notwendigerweise die Konstruktion von Abstraktionen und Analogieschlüssen sowie die Konstruktion wissenschaftlicher Hypothesen. Der Modellierungsprozess umfasst drei Elemente: Subjekt (Forscher), Studienobjekt, ein Modell, das die Beziehung des erkennenden Subjekts und des erkannten Objekts vermittelt. Das Hauptmerkmal der Modellierung ist, dass es sich um eine Erkenntnismethode mit Hilfe von Proxy-Objekten handelt. Das Modell fungiert als eine Art Erkenntniswerkzeug, das der Forscher zwischen sich und den Gegenstand stellt und mit dessen Hilfe er den ihn interessierenden Gegenstand studiert. Die Notwendigkeit, die Modellierungsmethode zu verwenden, wird durch die Tatsache bestimmt, dass viele Objekte (oder Probleme im Zusammenhang mit diesen Objekten) entweder überhaupt nicht untersucht werden können oder diese Untersuchung viel Zeit und Geld erfordert. Das Wesen des Modellierungsprozesses lässt sich wie folgt schematisch darstellen: Veröffentlicht am http://www.allbest.ru/ Es gibt zwei verschiedene Ansätze zur Modellierung. Das Modell kann eine Kopie des Objekts sein, aus einem anderen Material, in einem anderen Maßstab, wobei einige Details fehlen. Dies ist beispielsweise ein Spielzeugboot, ein Haus aus Würfeln, ein lebensgroßes Holzmodell eines Flugzeugs, das im Flugzeugbau verwendet wird, usw. Modelle dieser Art werden genannt natürlich . Das Modell kann die Realität auch auf abstraktere Weise darstellen – mit einer freien verbalen Beschreibung, einer nach einigen Regeln formalisierten Beschreibung, mathematischen Beziehungen usw. Wir werden solche Modelle nennen abstrakt t Nym . Klassifizierung abstrakter Modelle: 1. Verbale (Text-)Modelle. Diese Modelle verwenden Satzfolgen in formalisierten Dialekten der natürlichen Sprache, um einen bestimmten Bereich der Realität zu beschreiben (Beispiele für solche Modelle sind Polizeiprotokoll, Verkehrsregeln). 2. Mathematische Modelle- eine sehr breite Klasse von Zeichenmodellen (basierend auf formalen Sprachen über endlichen Alphabeten), die bestimmte mathematische Methoden verwenden. Beispielsweise ist ein mathematisches Modell eines Sterns ein komplexes Gleichungssystem, das die im Inneren eines Sterns ablaufenden physikalischen Prozesse beschreibt. Ein weiteres mathematisches Modell sind beispielsweise mathematische Kennzahlen, mit denen Sie den optimalen (wirtschaftlich gesehen besten) Arbeitsplan für ein Unternehmen berechnen können. 3. Informationsmodelle- eine Klasse symbolischer Modelle, die Informationsprozesse (Empfangen, Übertragen, Verarbeiten, Speichern und Verwenden von Informationen) in Systemen sehr unterschiedlicher Art beschreiben. Beispiele für solche Modelle sind OSI – ein Sieben-Ebenen-Modell für die Interaktion offener Systeme in Computernetzwerken oder eine Turing-Maschine – ein universelles algorithmisches Modell. Der größte Teil dieses Kurses bezieht sich auf angewandte mathematische Modelle, bei deren Implementierung Computer verwendet werden. Dies liegt daran, dass innerhalb der Informatik Computermathematik und Computerinformationsmodellierung als ihre Bestandteile betrachtet werden können. Computermathematische Modellierung ist technologisch mit der Informatik verwandt; Die Verwendung von Computern und relevanten Inforist zu einem integralen und notwendigen Bestandteil der Arbeit eines Physikers, Ingenieurs, Ökonomen, Ökologen, Computerdesigners usw. geworden. Nicht-formalisierte verbale Modelle haben keine so klar zum Ausdruck gebrachte Bindung an die Informatik – weder im Prinzip noch in technologischen Aspekten. 2. Mathematische Modellierung Ein mathematisches Modell drückt die wesentlichen Merkmale eines Objekts oder Prozesses in der Sprache von Gleichungen und anderen mathematischen Mitteln aus. Ein enormer Impuls für die Entwicklung der mathematischen Modellierung wurde durch das Aufkommen von Computern gegeben, obwohl die Methode selbst vor Tausenden von Jahren gleichzeitig mit der Mathematik geboren wurde. Modellierung nichtlinearer Probleme mathematisch Mathematische Modellierung erfordert nicht immer Computerunterstützung. Jeder Spezialist, der sich professionell mit mathematischer Modellierung beschäftigt, tut alles, was er kann, um das Modell analytisch zu studieren. Analytische Lösungen (d. h. dargestellt durch Formeln, die die Ergebnisse der Studie durch die Anfangsdaten ausdrücken) sind normalerweise bequemer und informativer als numerische. Allerdings sind die Möglichkeiten analytischer Verfahren zur Lösung komplexer mathematischer Probleme sehr begrenzt und in der Regel wesentlich komplizierter als numerische Verfahren. 2 .1 Stufen der mathematischen Modellierung Mit dem Aufkommen von Computern hat die Methode der mathematischen Modellierung einen führenden Platz unter anderen Forschungsmethoden eingenommen. Diese Methode spielt in der modernen Wirtschaftswissenschaft eine besonders wichtige Rolle. Die Untersuchung und Vorhersage jedes wirtschaftlichen Phänomens durch mathematische Modellierung ermöglicht es Ihnen, neue technische Mittel zu entwerfen, die Auswirkungen bestimmter Faktoren auf dieses Phänomen vorherzusagen und diese Phänomene auch bei Vorhandensein einer instabilen wirtschaftlichen Situation zu planen. Der Aufbau eines mathematischen Modells ist ein zentraler Schritt beim Studium oder Entwurf eines Systems. Die gesamte spätere Analyse des Objekts hängt von der Qualität des Modells ab. Das Erstellen eines Modells ist kein formales Verfahren. Es kommt stark auf den Forscher an, dessen Erfahrung und Geschmack, immer auf bestimmtes Versuchsmaterial angewiesen ist. Das Modell sollte genau genug, angemessen und bequem zu verwenden sein. Hauptphasen der Modellierung 1. Problemstellung. Bestimmen des Zwecks der Analyse und der Wege, ihn zu erreichen, und Entwickeln eines gemeinsamen Ansatzes für das untersuchte Problem. In dieser Phase ist ein tiefes Verständnis des Wesens der Aufgabe erforderlich. Manchmal ist es nicht weniger schwierig, eine Aufgabe richtig zu stellen, als sie zu lösen. Staging ist kein formaler Prozess, es gibt keine allgemeinen Regeln. 2. Das Studium der theoretischen Grundlagen und das Sammeln von Informationen über den Gegenstand des Originals. In dieser Phase wird eine geeignete Theorie ausgewählt oder entwickelt. Wenn es nicht vorhanden ist, werden kausale Beziehungen zwischen den das Objekt beschreibenden Variablen hergestellt. Eingangs- und Ausgangsdaten werden ermittelt, vereinfachende Annahmen getroffen. Um ein numerisches Modell korrekt zu erstellen, um eine akzeptable optimale Lösung zu erhalten, muss der Aufbereitung der Ausgangsinformationen und ihrer Verarbeitung zu den technischen und wirtschaftlichen Eigenschaften des Untersuchungsobjekts besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden. Informationen als eine Menge von Informationen über den Prozess und das Objekt, die für die Modellierung erforderlich sind, sollten repräsentativ, aussagekräftig, ausreichend, zugänglich, relevant, zeitnah, genau, zuverlässig und stabil sein. Die Abbildung zeigt die Informationen, die für die wirtschaftliche und mathematische Modellierung verwendet werden. Es ist unterteilt in Eingabe, Ausgabe, primär, sekundär, definitiv, stochastisch, unbestimmt und andere. Veröffentlicht am http://www.allbest.ru/ Eingabeinformationen gemäß der Methode ihrer Verwendung werden in zwei Hauptgruppen unterteilt - bedingt konstant (Referenz) und variabel. Bedingt dauerhafte Informationen fassen eine große Gruppe feststehender Informationen zusammen, die wiederholt verwendet werden. Die Informationen dieser Gruppe werden in Modellen in Form von normativen Koeffizienten, beispielsweise Kostensätzen, verwendet ich-te Art von Produktionsmitteln gem j - m Aktivitäten, Ausstiegsraten ich- Produktart gem j - m Arten von Aktivitäten. Variable Informationen liefern die Entwicklung und Lösung eines bestimmten mathematischen Problems. Zu den variablen Informationen gehören viele Koeffizienten, die für ein bestimmtes numerisches Modell unter Berücksichtigung spezifischer Bedingungen formuliert wurden; Aufgaben für garantierte Produktionsmengen (); hauptsächlich Informationen zu technischen und wirtschaftlichen Planungen, Betriebsplänen für Produktionsabläufe, Mittelverwendung, Finanzpläne usw. Variable Informationen werden in der Regel einmal in der Modellierung verwendet und verlieren dann ihre Eigenschaften und werden für die weitere Arbeit ungeeignet. Je nach Verarbeitungsstufe können Primär- und Sekundärinformationen unterschieden werden. Der erste von ihnen entsteht direkt im Prozess der Objekttätigkeit und wird in der Anfangsphase aufgezeichnet, und der zweite ist das Ergebnis der Verarbeitung von Primärinformationen und kann als Eingabedaten für nachfolgende Berechnungen oder für Managemententscheidungen verwendet werden. In Bezug auf die Dauer werden die in der Modellierung verwendeten Daten in Bezug auf einen Monat, ein Jahr oder eine Anzahl von Jahren analysiert. Informationen können nach dem Grad der Verallgemeinerung gruppiert werden: Daten zu Branchen, Betrieben, Betriebsgemeinschaften, Gemeinden und der Region. Je nach Gewissheitsgrad werden Produktions- und Wirtschaftsinformationen in Form von sicheren, stochastischen und unsicheren Werten unterschieden. Bestimmte (deterministische) Indikatoren von Produktionsprozessen sind in der Regel konstant und vorhersagbar. Diese Indikatoren umfassen Landressourcen, landwirtschaftliche Flächen, landwirtschaftliche Maschinen und andere. Stochastische (Zufalls-)Größen umfassen solche Eigenschaften, die durch Wahrsbeschrieben werden können. In vielen Fällen unterliegen die Reihen der Ernteerträge in einzelnen Betrieben einer Gamma- und einer logarithmischen Normalverteilung. Bei Betrieben mit nicht nachhaltiger landwirtschaftlicher Produktion kann die Gruppe der Zufallsvariablen Kosten, Gewinne und Arbeitsressourcen umfassen. Unsicherheit ist als das Fehlen, die Unvollständigkeit, die Unzulänglichkeit von Informationen über ein Objekt, einen Prozess, ein Phänomen oder die Ungewissheit über die Verlässlichkeit von Informationen zu verstehen. In einigen Fällen können Informationen über unsichere Eigenschaften durch Experteneinschätzung erlangt werden. Informationsquellen für die Entwicklung eines Optimierungsmodells sind Jahresberichte, Produktions-, Finanz- und langfristige Planungen, Daten aus der Primärbuchhaltung landwirtschaftlicher Betriebe, technologische Karten für den Anbau und die Ernte von Feldfrüchten und die Tierhaltung sowie verschiedene aufsichtsrechtliche Nachschlagewerke. 3. Formalisierung. Es besteht darin, ein System von Symbolen auszuwählen und damit die Beziehung zwischen den Komponenten des Objekts in Form mathematischer Ausdrücke aufzuschreiben. Es wird eine Klasse von Aufgaben festgelegt, denen das resultierende mathematische Modell des Objekts zugeordnet werden kann. Die Werte einiger Parameter können zu diesem Zeitpunkt noch nicht angegeben werden. 4. Wahl des Lösungsverfahrens. In dieser Phase werden die endgültigen Parameter der Modelle unter Berücksichtigung der Bedingungen für den Betrieb des Objekts festgelegt. Für das erhaltene mathematische Problem wird ein Lösungsverfahren ausgewählt oder ein spezielles Verfahren entwickelt. Bei der Auswahl einer Methode werden das Wissen des Benutzers, seine Vorlieben sowie die Vorlieben des Entwicklers berücksichtigt. 5. Implementierung des Modells. Nachdem ein Algorithmus entwickelt wurde, wird ein Programm geschrieben, das debuggt, getestet und eine Lösung für das gewünschte Problem erhalten wird. 6. Analyse der erhaltenen Informationen. Die erhaltene und die erwartete Lösung werden verglichen, der Modellierungsfehler kontrolliert. 7. Überprüfung der Angemessenheit eines realen Objekts. Die vom Modell erhaltenen Ergebnisse werden entweder mit den verfügbaren Informationen über das Objekt verglichen oder es wird ein Experiment durchgeführt und dessen Ergebnisse mit den berechneten verglichen. Der Modellierungsprozess ist iterativ. Bei unbefriedigenden Ergebnissen der Etappen 6. oder 7. eine Rückkehr zu einem der frühen Stadien, die zur Entwicklung eines erfolglosen Modells führen könnte, erfolgt. Diese Stufe und alle nachfolgenden Stufen werden verfeinert, und eine solche Verfeinerung des Modells findet statt, bis akzeptable Ergebnisse erhalten werden. 2.2 Mathematische KlassifizierungeSki-Modelle 1. Je nach Kenntnisstand werden Modelle unterteilt in: Theoretische (Gesetze, Grundsätze, Bestimmungen zum Studiengegenstand); Empirisch, basierend auf Erfahrung und unter Verwendung quantitativer Kennzahlen. 2. Nach Aggregation gibt es: Makromodelle; Mikromodelle. 3. Modelle sind je nach Zeitaufwand: Dynamisch (Bewegung in der Zeit); Statisch (fest). 4. Durch das Vorhandensein von Unsicherheit gibt es: Deterministisch (sicher); Statistisch (stochastisch). 5. Durch konkreten Antrag oder Bestimmungsort gelten: Gleichgewicht; modisch; Optimierung (Probleme der mathematischen Programmierung, Erreichen des Maximums und Minimums von Funktionen); Simulation (Modelle basierend auf der Methode statistischer Tests). 6. Je nach Verwendung von Informationen werden Modelle unterschieden: A priori (theoretische Informationen); A posteriori (experimentelle, beobachtende Informationen); Regulierung; Beschreibend. 2.3 Mathematische Methodenum optimale Probleme zu lösen Bei der Lösung eines konkreten Optimierungsproblems muss der Forscher zunächst ein mathematisches Verfahren wählen, das mit dem geringsten Rechenaufwand zu endgültigen Ergebnissen führt oder es ermöglicht, die größtmögliche Menge an Informationen über die gewünschte Lösung zu erhalten. Die Wahl des einen oder anderen Verfahrens wird maßgeblich durch die Formulierung des optimalen Problems sowie das mathematische Modell des verwendeten Optimierungsobjekts bestimmt. Zur Lösung optimaler Probleme werden derzeit hauptsächlich folgende Methoden eingesetzt: 1. Methoden der ökonomischen Kybernetik enthalten Systemanalyse; ökonomische Informationstheorie; Steuerungstheorie. 2. Methoden der mathematischen Statistik eine Korrelation enthalten; Rückschritt; Dispersion; Fourieranalyse usw. 3. Methoden der mathematischen Ökonomie beyogen auf Ökonometrie; Analyse von Nachfrage und Verbrauch; Theorien des Wirtschaftswachstums; Die Theorie der Produktionsfunktionen. 4. Methode zur Bedarfs- und Verbrauchsanalyse beinhaltet die Theorie des Wirtschaftswachstums; Theorie der Produktionsfunktionen. 5. Methoden zum Treffen optimaler Entscheidungen beinhalten mathematische Programmierung (linear, nichtlinear, dynamisch, Transportproblem). Gehostet auf Allbest.ru Ähnliche DokumenteDas Studium der ökonomischen Anwendungen mathematischer Disziplinen zur Lösung ökonomischer Probleme: die Verwendung mathematischer Modelle in Ökonomie und Management. Beispiele für lineare und dynamische Programmiermodelle als Werkzeug für die ökonomische Modellierung. Seminararbeit, hinzugefügt am 21.12.2010 Klassifikation ökonomischer und mathematischer Modelle. 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