Ang mga konsepto ng "modelo", "pagmomodelo", iba't ibang diskarte sa pag-uuri ng mga modelo. Mga hakbang sa pagmomodelo

modelo (modelium)- tungkol sa Latin na sukat, imahe, pamamaraan, atbp.

modelo- ito ay isang bagong bagay, naiiba mula sa orihinal, na may mga katangian na mahalaga para sa mga layunin ng pagmomodelo at, sa loob ng balangkas ng mga layuning ito, palitan ang orihinal na bagay (ang bagay ay ang orihinal)

O maaari mong sabihin sa ibang salita: ang isang modelo ay isang pinasimpleng representasyon ng isang tunay na bagay, proseso o phenomenon.

Konklusyon. Ang modelo ay kinakailangan upang:

Unawain kung paano inayos ang isang partikular na bagay - ano ang istraktura nito, mga pangunahing katangian, mga batas ng pag-unlad at pakikipag-ugnayan sa labas ng mundo;

Matutong pamahalaan ang isang bagay o proseso at tukuyin ang pinakamahusay na paraan ng pamamahala para sa mga ibinigay na layunin at pamantayan (optimization);

Hulaan ang direkta at hindi direktang mga kahihinatnan ng pagpapatupad ibinigay na mga paraan at mga anyo ng epekto sa bagay;

Pag-uuri ng mga modelo.

Mga tampok kung saan inuri ang mga modelo:

1. Saklaw ng paggamit.

2. Accounting para sa kadahilanan ng oras at lugar ng paggamit.

3. Sa paraan ng pagtatanghal.

4. Sangay ng kaalaman (biyolohikal, historikal, sosyolohikal, atbp.).

5. Saklaw ng paggamit

Pang-edukasyon: visual aid, mga programa sa pagsasanay, iba't ibang mga simulator;

Naranasan: ang modelo ng barko ay nasubok sa pool upang matukoy ang katatagan ng barko kapag gumulong;

Siyentipiko at teknikal: isang electron accelerator, isang aparato na gayahin ang isang paglabas ng kidlat, isang stand para sa pagsubok ng isang TV;

Paglalaro: militar, pang-ekonomiya, palakasan, mga laro sa negosyo;

kunwa: ang eksperimento ay maaaring paulit-ulit nang maraming beses upang pag-aralan at suriin ang mga kahihinatnan ng anumang mga aksyon sa totoong sitwasyon, o isinasagawa nang sabay-sabay sa maraming iba pang katulad na mga bagay, ngunit nakatakda sa iba't ibang mga kondisyon).

2. Accounting para sa kadahilanan ng oras at lugar ng paggamit

Static na modelo - ito ay tulad ng isang beses na hiwa sa bagay.

Halimbawa: Pumunta ka sa dental clinic para sa oral examination. Sinuri at itinala ng doktor ang lahat ng impormasyon sa card. Mga card entry na nagbibigay ng larawan ng estado oral cavity sa sa sandaling ito oras (ang bilang ng gatas, permanente, napuno, nabunot na ngipin) at magiging isang istatistikal na modelo.

Dynamic na Modelo nagbibigay-daan sa iyo na makakita ng mga pagbabago sa isang bagay sa paglipas ng panahon.

Isang halimbawa, ang parehong card ng isang schoolboy, na sumasalamin sa mga pagbabago na nangyayari sa kanyang mga ngipin para sa tiyak na sandali oras.

3. Pag-uuri sa pamamagitan ng paraan ng presentasyon

Unang dalawa malalaking grupo: materyal at impormasyon. Ang mga pangalan ng mga pangkat na ito, kumbaga, ay nagpapakita kung saan ginawa ang mga modelo.

materyal Ang mga modelo ay maaaring tawaging paksa, pisikal. Ang mga ito ay nagpaparami ng geometriko at pisikal na mga katangian ng orihinal at palaging may tunay na sagisag.

Mga laruan ng bata. Mula sa kanila, natatanggap ng bata ang unang impresyon ng mundo sa paligid niya. Isang dalawang taong gulang na bata ang naglalaro ng teddy bear. Kapag, pagkaraan ng mga taon, ang bata ay nakakita ng isang tunay na oso sa zoo, madali niya itong makikilala.

Mga allowance sa paaralan, pisikal at mga eksperimento sa kemikal. Nagmomodelo sila ng mga proseso, tulad ng reaksyon sa pagitan ng hydrogen at oxygen. Ang ganitong karanasan ay sinamahan ng isang nakakabinging putok. Kinukumpirma ng modelo ang mga kahihinatnan ng paglitaw ng " paputok na halo mula sa hindi nakakapinsala at malawak na ipinamamahagi na mga sangkap sa kalikasan.

Mga mapa kapag nag-aaral ng kasaysayan o heograpiya, mga diagram ng solar system at ang mabituing kalangitan sa mga aralin sa astronomiya, at marami pang iba.

Konklusyon. Ang mga modelo ng materyal ay nagpapatupad ng isang materyal (hawakan, amoy, nakikita, naririnig) na diskarte sa pag-aaral ng isang bagay, kababalaghan o proseso.

Ang mga modelo ng impormasyon ay hindi maaaring hawakan o makita ng sariling mga mata, wala silang materyal na sagisag, dahil ang mga ito ay binuo lamang sa impormasyon. Ang pamamaraang ito ng pagmomodelo ay batay sa isang diskarte sa impormasyon sa pag-aaral ng nakapaligid na katotohanan.

Pang-impormasyon mga modelo - isang hanay ng impormasyon na nagpapakilala sa mga katangian at estado ng isang bagay, proseso, kababalaghan, pati na rin ang kaugnayan sa labas ng mundo.

Ang impormasyong nagpapakilala sa isang bagay o proseso ay maaaring magkaroon ng ibang dami at anyo ng representasyon, na ipinahayag sa pamamagitan ng iba't ibang paraan. Ang pagkakaiba-iba na ito ay walang limitasyon gaya ng mga posibilidad ng bawat tao at ng kanyang imahinasyon. Kasama sa mga modelo ng impormasyon ang sign at verbal.

iconic modelo - modelo ng impormasyon na ipinahayag mga espesyal na karakter, ibig sabihin, sa pamamagitan ng anumang pormal na wika.

Ang mga iconic na modelo ay nasa paligid natin. Ito ay mga guhit, teksto, graph at diagram.

Sa pamamagitan ng paraan ng pagpapatupad, ang mga modelo ng pag-sign ay maaaring nahahati sa computer at non-computer.

Computer modelo - isang modelo na ipinatupad sa pamamagitan ng kapaligiran ng software.

Berbal (mula sa Latin na "verbalis" - oral) modelo - isang modelo ng impormasyon sa isang mental o pakikipag-usap na anyo.

Ang mga ito ay mga modelo na nakuha bilang isang resulta ng pagmuni-muni, mga konklusyon. Maaari silang manatiling kaisipan o ipahayag nang pasalita. Ang isang halimbawa ng gayong modelo ay maaaring ang ating pag-uugali kapag tumatawid sa kalye.

Ang proseso ng pagbuo ng isang modelo ay tinatawag na pagmomodelo, sa madaling salita, ang pagmomodelo ay ang proseso ng pag-aaral ng istraktura at mga katangian ng orihinal sa tulong ng isang modelo.

Mga Planetarium" href="/text/category/planetarii/" rel="bookmark">planetarii , sa arkitektura - mga modelo ng mga gusali, sa paggawa ng sasakyang panghimpapawid - mga modelo sasakyang panghimpapawid atbp.

Ang ideal na pagmomodelo ay pangunahing naiiba sa paksa (materyal) na pagmomodelo.

Tamang-tama pagmomodelo - ay hindi batay sa materyal na pagkakatulad ng bagay at modelo, ngunit sa pagkakatulad ng perpekto, naiisip.

iconic Ang pagmomodelo ay pagmomodelo na gumagamit ng mga pagbabago sa tanda ng anumang uri bilang mga modelo: mga diagram, mga graph, mga guhit, mga formula, mga hanay ng simbolo.

Matematika Ang pagmomodelo ay pagmomodelo kung saan ang pag-aaral ng isang bagay ay isinasagawa sa pamamagitan ng isang modelong nabalangkas sa wika ng matematika: isang paglalarawan at pag-aaral ng mga batas ng Newtonian mechanics sa pamamagitan ng mga mathematical formula.

Ang proseso ng pagmomolde ay binubuo ng mga sumusunod na hakbang:

Ang pangunahing gawain ng proseso ng pagmomodelo ay ang piliin ang modelo na pinaka-sapat sa orihinal at ilipat ang mga resulta ng pag-aaral sa orihinal. Mayroong medyo pangkalahatang mga pamamaraan at pamamaraan ng pagmomolde.

Bago bumuo ng isang modelo ng isang bagay (kababalaghan, proseso), kinakailangan upang matukoy ang mga elemento ng bumubuo nito at ang mga ugnayan sa pagitan ng mga ito (upang gumuhit pag-aanalisa ng systema) at "isalin" (ipakita) ang nagresultang istraktura sa ilang dati tiyak na anyo- gawing pormal ang impormasyon.

Ang pormalisasyon ay ang proseso ng pag-highlight at pagsasalin panloob na istraktura bagay, kababalaghan o proseso sa isang tiyak na istraktura ng impormasyon - anyo.

Ang pormalisasyon ay ang pagbabawas ng mahahalagang katangian at tampok ng object ng pagmomodelo sa piniling anyo (sa piniling pormal na wika).

Mga hakbang sa pagmomodelo

Bago magsagawa ng anumang gawain, kailangan mong malinaw na isipin ang panimulang punto at bawat punto ng aktibidad, pati na rin ang mga tinatayang yugto nito. Ang parehong ay maaaring sinabi tungkol sa pagmomolde. Ang panimulang punto dito ay ang prototype. Maaari itong maging isang umiiral o inaasahang bagay o proseso. Ang huling yugto ng pagmomodelo ay ang paggawa ng desisyon batay sa kaalaman tungkol sa bagay.

Ang kadena ay ganito ang hitsura.

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

STAGE KO. PAHAYAG MGA GAWAIN.

Ang gawain ay isang problema na kailangang lutasin. Sa yugto ng pagtatakda ng problema, kinakailangang ipakita ang tatlong pangunahing punto: ang paglalarawan ng problema, ang kahulugan ng mga layunin sa pagmomolde, at ang pagsusuri ng bagay o proseso.

Paglalarawan ng gawain

Ang gawain ay nabuo sa ordinaryong wika at ang paglalarawan ay dapat na malinaw. Ang pangunahing bagay dito ay upang tukuyin ang bagay ng pagmomolde at maunawaan kung ano ang dapat na resulta.

Ang layunin ng simulation

1) kaalaman sa mundo sa paligid

2) paglikha ng mga bagay na may tinukoy na mga katangian (tinutukoy sa pamamagitan ng pagtatakda ng gawain "kung paano gawin ito ...".

3) pagpapasiya ng mga kahihinatnan ng epekto sa bagay at pagtanggap tamang desisyon. Ang layunin ng pagmomodelo ng mga problema tulad ng "ano ang mangyayari kung ...", (ano ang mangyayari kung tataasan mo ang pamasahe sa transportasyon, o ano ang mangyayari kung ibinaon mo ang nuclear waste sa ganoon at ganoong lugar?)

Pagsusuri ng Bagay

Sa yugtong ito, malinaw na natukoy ang modelong bagay at ang mga pangunahing katangian nito, kung ano ang binubuo nito, kung anong mga koneksyon ang umiiral sa pagitan nila.

Ang isang simpleng halimbawa ng subordinate object relationships ay ang pag-parse ng pangungusap. Una, ang mga pangunahing miyembro ay nakikilala (paksa, panaguri), pagkatapos menor de edad na miyembro nauugnay sa mga pangunahing, pagkatapos ay ang mga salitang nauugnay sa pangalawa, atbp.

II YUGTO. PAGBUBUO NG MODELO

1. Modelo ng impormasyon

Sa yugtong ito, nilinaw ang mga katangian, estado, aksyon at iba pang katangian. elementarya na mga bagay sa anumang anyo: pasalita, sa anyo ng mga diagram, mga talahanayan. Ang isang ideya ay nabuo tungkol sa mga elementarya na bagay na bumubuo sa orihinal na bagay, ibig sabihin, ang modelo ng impormasyon.

Ang mga modelo ay dapat na sumasalamin sa karamihan mahahalagang katangian, mga katangian, estado at relasyon ng mga bagay ng layunin ng mundo. Sila ang nagbibigay buong impormasyon tungkol sa bagay.

2. Iconic na modelo

Bago simulan ang proseso ng pagmomolde, ang isang tao ay gumagawa ng mga paunang sketch ng mga guhit o mga diagram sa papel, nakakakuha ng mga formula ng pagkalkula, ibig sabihin, ay bumubuo ng isang modelo ng impormasyon sa isa o ibang simbolikong anyo, na maaaring alinman sa computer o hindi computer.

3. Modelo ng kompyuter

Ang isang modelo ng computer ay isang modelo na ipinatupad sa pamamagitan ng isang kapaligiran ng software.

marami naman mga sistema ng software, na nagpapahintulot sa pagsasaliksik (pagmomodelo) ng mga modelo ng impormasyon. Ang bawat kapaligiran ng software ay may sariling mga tool at nagbibigay-daan sa iyong magtrabaho kasama ang ilang uri ng mga bagay na impormasyon.

Alam na ng tao kung ano ang magiging modelo at ginagamit niya ang computer para bigyan ito ng iconic na hugis. Halimbawa, upang makabuo ng mga geometric na modelo, ginagamit ang mga diagram, mga graphical na kapaligiran, para sa mga verbal o tabular na paglalarawan - isang kapaligiran ng text editor.

YUGTO III. KOMPUTER EXPERIMENT

Sa pag-unlad ng teknolohiya ng computer, lumitaw ang isang bagong natatanging paraan ng pananaliksik - isang eksperimento sa computer. Kasama sa isang eksperimento sa computer ang isang pagkakasunud-sunod ng trabaho sa isang modelo, isang hanay ng mga may layuning pagkilos ng user sa isang modelo ng computer.

IV STAGE ANALYSIS NG SIMULATION RESULTS

Ang pangwakas na layunin ng pagmomodelo ay ang paggawa ng isang desisyon, na dapat na binuo batay sa isang komprehensibong pagsusuri ng mga resulta na nakuha. Ang yugtong ito ay mapagpasyahan - ipagpatuloy mo man ang pag-aaral, o tapusin. Marahil alam mo ang inaasahang resulta, pagkatapos ay kailangan mong ihambing ang natanggap at inaasahang resulta. Sa kaso ng isang laban, maaari kang gumawa ng desisyon.

Ang pagmomodelo ng matematika ay maaaring nahahati sa analytical, numerical at simulation.

Sa kasaysayan, ang mga pamamaraan ng analytical modeling ang unang binuo, at nabuo ang isang analytical na diskarte sa pag-aaral ng mga system.

Analytical modelling method (AM). Gamit ang AM, isang analytical na modelo ng object ay nilikha sa anyo ng algebraic, differential, finite-difference equation. Ang analytical na modelo ay sinisiyasat alinman sa pamamagitan ng analytical na pamamaraan o sa pamamagitan ng numerical na pamamaraan. Ginagawang posible ng mga analytical na pamamaraan na makuha ang mga katangian ng system bilang ilang mga function ng mga parameter ng paggana nito. Paggamit Analytical pamamaraan nagbibigay ng isang medyo tumpak na pagtatantya, na kadalasang tumutugma sa katotohanan. Ang pagbabago sa mga estado ng isang tunay na sistema ay nangyayari sa ilalim ng impluwensya ng iba't ibang panlabas at panloob na mga kadahilanan, ang karamihan sa mga ito ay may likas na stochastic. Bilang resulta nito, at ang malaking pagiging kumplikado ng maraming tunay na mga sistema, ang pangunahing kawalan ng mga pamamaraan ng analitikal ay ang ilang mga pagpapalagay ay dapat gawin kapag kinukuha ang mga formula kung saan sila ay batay at kung saan ay ginagamit upang kalkulahin ang mga parameter ng interes. Gayunpaman, madalas na lumalabas na ang mga pagpapalagay na ito ay lubos na makatwiran.

Pamamaraan ng numerical modeling. Pagbabago ng modelo sa mga equation, ang solusyon kung saan ay posible sa pamamagitan ng mga pamamaraan ng computational mathematics. Gayunpaman, ang klase ng mga problema ay mas malawak numerical na pamamaraan huwag magbigay ng eksaktong mga solusyon, ngunit pinapayagan kang tukuyin ang katumpakan ng solusyon.

Mga pamamaraan ng simulation ng pagmomodelo (IM). Sa pag-unlad ng teknolohiya ng computer, ang mga pamamaraan ng simulation ay malawakang ginagamit upang pag-aralan ang mga sistema kung saan nangingibabaw ang mga impluwensyang stochastic.

Ang kakanyahan ng IM ay upang gayahin ang proseso ng paggana ng system sa oras, na obserbahan ang parehong mga ratio ng tagal ng mga operasyon tulad ng sa orihinal na sistema. Kasabay nito, ang mga elementarya na phenomena na bumubuo sa proseso ay ginagaya: ang kanilang lohikal na istraktura, ang pagkakasunud-sunod ng daloy sa oras ay napanatili. Ang resulta ng IM ay upang makakuha ng mga pagtatantya ng mga katangian ng system.

Ang kilalang Amerikanong siyentipiko na si Robert Shannon ay nagbibigay ng sumusunod na kahulugan: "Ang simulation ay ang proseso ng pagbuo ng isang modelo ng isang tunay na sistema at pag-set up ng mga eksperimento sa modelong ito upang maunawaan ang pag-uugali ng system o suriin (sa loob ng mga limitasyon na ipinataw sa pamamagitan ng ilang pamantayan o hanay ng mga pamantayan) iba't ibang mga estratehiya na nagsisiguro sa paggana ng sistemang ito." Ginagamit ng lahat ng modelo ng simulation ang prinsipyo ng black box. Nangangahulugan ito na gumagawa sila ng output signal ng system kapag ang ilang input signal ay pumasok dito. Samakatuwid, sa kaibahan sa mga analytical na modelo, upang makuha ang kinakailangang impormasyon o mga resulta, kinakailangan na "patakbuhin" ang mga modelo ng simulation, ibig sabihin, magbigay ng isang tiyak na pagkakasunud-sunod ng mga signal, bagay, o data sa input ng modelo at ayusin ang impormasyon sa output, at hindi "malutas" ang mga ito. Mayroong isang uri ng "pagpili" ng mga estado ng object ng pagmomolde (ang mga estado ay ang mga katangian ng system sa mga tiyak na punto sa oras) mula sa espasyo (set) ng mga estado (ang hanay ng lahat ng posibleng mga halaga ng mga estado) . Ang lawak ng pagiging kinatawan ng sample na ito ay ang lawak kung saan ang mga resulta ng simulation ay tumutugma sa katotohanan. Ang pagtuklas na ito ay nagpapakita ng kahalagahan paraang istatistikal pagsusuri ng mga resulta ng simulation. Kaya, ang mga modelo ng simulation ay hindi bumubuo ng kanilang sariling solusyon sa anyo kung saan ito nagaganap sa mga analytical na modelo, ngunit maaari lamang magsilbi bilang isang paraan para sa pagsusuri ng pag-uugali ng system sa ilalim ng mga kondisyon na tinutukoy ng eksperimento.

Ang paggamit ng simulation modeling ay ipinapayong sa ilalim ng ilang partikular na kundisyon. Ang mga kundisyong ito ay tinukoy ni R. Shannon:

Walang kumpletong mathematical formulation ng problemang ito, o ang analytical na pamamaraan para sa paglutas ng formulated mathematical model ay hindi pa nabubuo. Maraming mga nakapila na modelo ang nabibilang sa kategoryang ito.

Available ang mga analytical na pamamaraan, ngunit ang mga mathematical procedure ay napakakumplikado at nakakaubos ng oras kaya ang simulation ay nagbibigay ng mas madaling paraan upang malutas ang problema.

Bilang karagdagan sa pagsusuri ng ilang mga parameter, ito ay kanais-nais na subaybayan ang pag-usad ng proseso sa isang modelo ng simulation para sa kinakailangang yugto ng panahon.

Ang isang karagdagang bentahe ng simulation modeling ay maaaring ituring na pinakamalawak na posibilidad ng aplikasyon nito sa larangan ng edukasyon at bokasyonal na pagsasanay. Ang pagbuo at paggamit ng modelo ng simulation ay nagbibigay-daan sa eksperimento na makita at "maglaro" ng mga totoong proseso at sitwasyon sa modelo.

Ito ay kinakailangan upang matukoy ang isang bilang ng mga problema na lumitaw sa proseso ng mga sistema ng pagmomolde. Dapat pagtuunan ng pansin ng mananaliksik ang mga ito at subukang lutasin ang mga ito upang maiwasan ang pagkuha ng hindi mapagkakatiwalaang impormasyon tungkol sa sistemang pinag-aaralan.

Ang unang problema, na nalalapat din sa mga pamamaraan ng analytical modeling, ay upang mahanap ang "golden mean" sa pagitan ng pagpapasimple at pagiging kumplikado ng system. Ayon kay Shannon, ang sining ng pagmomodelo ay pangunahing binubuo sa kakayahang hanapin at itapon ang mga salik na hindi o bahagyang nakakaapekto sa mga katangian ng sistemang pinag-aaralan. Ang paghahanap ng "kompromiso" na ito ay higit na nakasalalay sa karanasan, kwalipikasyon at intuwisyon ng mananaliksik. Kung ang modelo ay masyadong pinasimple at ang ilang makabuluhang mga kadahilanan ay hindi isinasaalang-alang, kung gayon mayroong mataas na posibilidad na makakuha ng maling data mula sa modelong ito, sa kabilang banda, kung ang modelo ay kumplikado at kabilang dito ang mga salik na may maliit na epekto sa sistema sa ilalim ng pag-aaral, pagkatapos ay ang mga gastos sa paglikha ng naturang modelo at ang panganib ng mga pagkakamali sa lohikal na istraktura ng modelo ay tumataas. Samakatuwid, bago lumikha ng isang modelo, kinakailangan na gumawa ng maraming trabaho sa pagsusuri sa istraktura ng system at ang mga ugnayan sa pagitan ng mga elemento nito, pag-aaral sa kabuuan ng mga aksyon sa pag-input, at maingat na pagproseso ng magagamit na data ng istatistika tungkol sa system na pinag-aaralan.

Ang pangalawang problema ay ang artipisyal na pagpaparami ng mga random na impluwensya sa kapaligiran. Ang tanong na ito ay napakahalaga, dahil karamihan sa mga dynamic mga sistema ng produksyon ay stochastic, at ang kanilang pagmomodelo ay nangangailangan ng mataas na kalidad na walang pinapanigan na pagpaparami ng randomness, kung hindi, ang mga resulta na nakuha sa modelo ay maaaring maging bias at hindi tumutugma sa katotohanan.

Mayroong dalawang pangunahing paraan upang malutas ang problemang ito: hardware at software (pseudo-random) na henerasyon ng mga random na pagkakasunud-sunod. Sa paraan ng hardware henerasyon Ang mga random na numero ay nabuo ng isang espesyal na aparato. Bilang pisikal na epekto, na pinagbabatayan ng naturang mga generator ng numero, ang ingay ay kadalasang ginagamit sa electronic at mga aparatong semiconductor, mga phenomena ng pagkabulok ng mga radioactive na elemento, atbp. Ang mga disadvantages ng paraan ng hardware para sa pagkuha random na mga numero ay ang kawalan ng kakayahang suriin (at samakatuwid ay ginagarantiyahan) ang kalidad ng pagkakasunud-sunod sa panahon ng simulation, pati na rin ang imposibilidad ng pagkuha ng magkaparehong pagkakasunud-sunod ng mga random na numero. Programmatic na paraan batay sa pagbuo ng mga random na numero gamit ang mga espesyal na algorithm. Ang pamamaraang ito ay ang pinaka-karaniwan, dahil hindi ito nangangailangan ng mga espesyal na aparato at ginagawang posible na paulit-ulit na magparami ng parehong mga pagkakasunud-sunod. Ang mga disadvantage nito ay ang error sa pagmomodelo ng mga distribusyon ng mga random na numero, na ipinakilala dahil sa ang katunayan na ang computer ay nagpapatakbo ng mga n-bit na numero (ibig sabihin, discrete), at ang periodicity ng mga sequence na lumitaw dahil sa kanilang algorithmic na pagkuha. Kaya, ito ay kinakailangan upang bumuo ng mga pamamaraan para sa pagpapabuti at pamantayan para sa pagsuri sa kalidad ng pseudo-random sequence generators.

Pangatlo, karamihan mahirap na problema ay ang pagtatasa ng kalidad ng modelo at ang mga resulta na nakuha sa tulong nito (ang problemang ito ay may kaugnayan din para sa mga pamamaraan ng analitikal). Ang kasapatan ng mga modelo ay maaaring masuri ng pamamaraan mga pagtatasa ng eksperto, paghahambing sa iba pang mga modelo (nakumpirma na ang kanilang pagiging maaasahan) ayon sa mga resultang nakuha. Sa turn, upang i-verify ang mga resulta na nakuha, ang ilan sa mga ito ay inihambing sa mga magagamit na data.

Ang modelo ay isang paraan ng pagpapalit ng isang tunay na bagay na ginamit upang pag-aralan ito. Pipino natin ang kahulugang ito sa ibang pagkakataon.

Ang modelo sa halip na ang orihinal na bagay ay ginagamit sa mga kaso kung saan ang eksperimento ay mapanganib, mahal, nagaganap sa isang hindi maginhawang sukat ng espasyo at oras (pangmatagalan, masyadong panandalian, pinalawig ...), imposible, natatangi, hindi nakikita , atbp. Ilarawan natin ito:

• "mapanganib ang eksperimento" - kapag tumatakbo sa isang agresibong kapaligiran, mas mahusay na gamitin ang layout nito sa halip na isang tao; isang halimbawa ay ang lunar rover;
• "mahal" - ​​bago gamitin ang ideya sa totoong ekonomiya ng bansa, mas mahusay na subukan ito sa isang modelo ng matematika o simulation ng ekonomiya, na nakalkula ang lahat ng "kalamangan" at "kahinaan" dito at makakuha ng isang ideya ng posibleng kahihinatnan;
• "pangmatagalang" - upang pag-aralan ang kaagnasan - isang proseso na nagaganap sa loob ng mga dekada - ay mas kumikita at mas mabilis sa modelo;
• "panandaliang" - mas mahusay na pag-aralan ang mga detalye ng proseso ng pagproseso ng metal sa pamamagitan ng pagsabog sa isang modelo, dahil ang ganitong proseso ay lumilipas sa oras;
• "pinalawak sa espasyo" - ang mga modelo ng matematika ay maginhawa para sa pag-aaral ng mga proseso ng cosmogonic, dahil ang mga tunay na paglipad sa mga bituin ay (pa) imposible;
• "microscopic" - upang pag-aralan ang pakikipag-ugnayan ng mga atomo, maginhawang gamitin ang kanilang modelo;
• "imposible" - kadalasan ang isang tao ay nakikitungo sa isang sitwasyon kung saan ang bagay ay hindi umiiral, ito ay idinisenyo pa rin. Kapag nagdidisenyo, mahalagang hindi lamang isipin ang hinaharap na bagay, kundi pati na rin subukan ang virtual na katapat nito bago lumitaw ang mga depekto sa disenyo sa orihinal. Mahalaga: ang pagmomodelo ay malapit na nauugnay sa disenyo. Karaniwan, ang sistema ay unang idinisenyo, pagkatapos ito ay nasubok, pagkatapos ay ang disenyo ay itatama muli at sinubukan muli, at iba pa hanggang ang disenyo ay matugunan ang mga kinakailangan para dito. Ang proseso ng pagmomolde ng disenyo ay paikot. Kasabay nito, ang cycle ay mukhang isang spiral - sa bawat pag-uulit, ang proyekto ay nagiging mas mahusay, habang ang modelo ay nagiging mas detalyado, at ang antas ng paglalarawan ay mas tumpak;
• "natatangi" ay sapat na bihirang kaso kapag hindi na mauulit ang eksperimento; sa ganoong sitwasyon, ang modelo ang tanging paraan pag-aaral ng mga ganitong phenomena. Halimbawa - makasaysayang mga proseso- pagkatapos ng lahat, imposibleng ibalik ang kasaysayan;
• "minamahal" - pinapayagan ka ng modelo na tingnan ang mga detalye ng proseso, sa mga intermediate na yugto nito; kapag gumagawa ng isang modelo, ang mananaliksik ay napipilitang ilarawan ang sanhi-at-bunga na mga relasyon na ginagawang posible upang maunawaan ang lahat sa pagkakaisa, sa isang sistema. Pagbuo ng modelong nagdidisiplina ng pag-iisip. Mahalaga: gumaganap ang modelo ng papel na bumubuo ng sistema at nagbibigay-kahulugan siyentipikong kaalaman, nagpapahintulot maintindihan phenomenon, ang istruktura ng bagay na pinag-aaralan. Kung walang pagtatayo ng isang modelo, malamang na hindi mauunawaan ang lohika ng system. Nangangahulugan ito na pinapayagan ka ng modelo na i-decompose ang system sa mga elemento, koneksyon, mekanismo, ay nangangailangan sa iyo na ipaliwanag ang pagpapatakbo ng system, matukoy ang mga sanhi ng phenomena, ang likas na katangian ng pakikipag-ugnayan ng mga bahagi.

Ang proseso ng pagmomodelo ay ang proseso ng paglipat mula sa tunay na lugar patungo sa virtual (modelo) ng isa sa pamamagitan ng pormalisasyon, pagkatapos ay pinag-aaralan ang modelo (pagmomodelo mismo) at, sa wakas, ang mga resulta ay binibigyang kahulugan bilang isang reverse transition mula sa virtual na lugar patungo sa ang totoo. Pinapalitan ng landas na ito ang direktang pag-aaral ng bagay sa totoong lugar, iyon ay, ang frontal o intuitive na solusyon ng problema. Kaya, sa pinakasimpleng kaso, ang teknolohiya ng pagmomodelo ay nagsasangkot ng 3 yugto: pormalisasyon, aktwal na pagmomodelo, interpretasyon (Larawan 1.1).

kanin. 1.1. Proseso ng simulation ( pangunahing bersyon)

Kung kinakailangan ang paglilinaw, ang mga hakbang na ito ay paulit-ulit: pormalisasyon(disenyo), pagmomodelo, interpretasyon. Spiral! Pataas sa isang bilog.

Ang buong ikot ng pag-unlad ay ipinapakita nang mas detalyado sa Fig. 1.14, na sumasalamin sa mga pamamaraan, pamamaraan, pamamaraan kung saan ipinapatupad ang bawat yugto.

Dahil ang pagmomodelo ay isang paraan ng pagpapalit ng isang tunay na bagay sa analog nito, ang tanong ay lumitaw: hanggang saan dapat ang analog ay tumutugma sa orihinal na bagay?

Opsyon 1: pagsunod - 100%. Malinaw, ang katumpakan ng solusyon sa kasong ito ay maximum, at ang pinsala mula sa aplikasyon ng modelo ay minimal. Ngunit ang halaga ng pagtatayo ng gayong modelo ay walang katapusang mataas, dahil ang bagay ay paulit-ulit sa lahat ng mga detalye nito; sa katunayan, ang eksaktong parehong bagay ay nilikha sa pamamagitan ng pagkopya nito sa mga atomo (na sa kanyang sarili ay walang kahulugan).

Opsyon 2: pagsunod - 0%. Ang modelo ay hindi mukhang isang tunay na bagay. Malinaw na ang katumpakan ng solusyon ay minimal, at ang pinsala mula sa aplikasyon ng modelo ay maximum, walang hanggan. Ngunit ang halaga ng pagtatayo ng gayong modelo ay zero.

Siyempre, ang mga opsyon 1 at 2 ay sukdulan. Sa katunayan, ang modelo ay nilikha mula sa mga pagsasaalang-alang ng isang kompromiso sa pagitan ng mga gastos sa pagtatayo nito at ang pinsala mula sa hindi kawastuhan ng aplikasyon nito. Ito ang punto sa pagitan ng dalawang infinity. Iyon ay, kapag nagmomodelo, dapat itong isipin na ang mananaliksik (simulator) ay dapat magsikap para sa pinakamabuting kalagayan ng kabuuang mga gastos, kabilang ang pinsala mula sa aplikasyon at ang halaga ng pagmamanupaktura ng modelo (tingnan ang Fig. 1.2).

kanin. 1.2. Ang ratio ng kabuuang gastos at katumpakan
para sa iba't ibang mga pagpipilian mga detalye ng modelo ng aplikasyon

Idagdag ang dalawang cost curve para makakuha ng isang kabuuang cost curve. Hanapin ang pinakamabuting kalagayan sa sum curve: ito ay nasa pagitan ng mga matinding opsyon na ito. Makikita na ang mga hindi tumpak na modelo ay hindi kailangan, ngunit ang ganap na katumpakan ay hindi rin kailangan, at talagang imposible. Ang isang karaniwan at karaniwang maling kuru-kuro sa pagbuo ng modelo ay ang paghiling ng "bilang tumpak hangga't maaari."

"Ang modelo ay ang paghahanap para sa may hangganan sa walang hanggan" - ang ideyang ito ay kabilang sa D. I. Mendeleev. Ano ang itinatapon upang gawing may hangganan ang walang hanggan? Ang mga mahahalagang aspeto lamang na kumakatawan sa bagay ang kasama sa modelo at itinapon. iba pa(walang katapusang karamihan). Natutukoy ang esensyal o di-mahahalagang aspeto ng paglalarawan ayon sa layunin ng pag-aaral. Iyon ay, ang bawat modelo ay pinagsama-sama para sa isang layunin. Kapag nagsisimula ng simulation, dapat tukuyin ng mananaliksik ang target, na pinaghihiwalay ito sa lahat ng posibleng iba pang mga target, na tila walang katapusan sa bilang.

Sa kasamaang palad, ipinapakita sa Fig. 1.2, ang kurba ay haka-haka at hindi mabuo sa realidad bago magsimula ang simulation. Samakatuwid, sa pagsasagawa, kumikilos sila sa ganitong paraan: gumagalaw sila kasama ang sukat ng katumpakan mula kaliwa hanggang kanan, iyon ay, mula sa mga simpleng modelo ("Modelo 1", "Modelo 2" ...) hanggang sa mas at mas kumplikado ("Modelo 3", "Modelo 4" ...). At ang proseso ng pagmomodelo ay may likas na cyclic spiral: kung ang itinayong modelo ay hindi nakakatugon sa mga kinakailangan sa katumpakan, pagkatapos ito ay detalyado at tinatapos sa susunod na cycle (tingnan ang Fig. 1.3).

kanin. 1.3. Spiral na katangian ng proseso
disenyo at pagpipino ng mga inilapat na modelo

Pagpapabuti ng modelo, siguraduhin na ang epekto ng komplikasyon ng modelo ay lumampas sa mga nauugnay na gastos. Sa sandaling mapansin ng mananaliksik na ang halaga ng pagpino sa modelo ay lumampas sa epekto ng katumpakan sa paglalapat ng modelo, dapat siyang huminto, dahil naabot na ang pinakamabuting punto. Palaging ginagarantiyahan ng diskarteng ito ang return on investment.

Mula sa lahat ng nasabi, sumusunod na maaaring mayroong ilang mga modelo: tinatayang, mas tumpak, mas tumpak, at iba pa. Ang mga modelo ay tila bumubuo ng isang serye. Ang paglipat mula sa variant patungo sa variant, pinapabuti ng mananaliksik ang modelo. Upang bumuo at pagbutihin ang mga modelo, kailangan nila ng pagpapatuloy, mga tool sa pagsubaybay sa bersyon, at iba pa, iyon ay, ang pagmomodelo ay nangangailangan ng isang tool at umaasa sa teknolohiya.

Ang isang tool ay isang tipikal na tool na nagbibigay-daan sa iyo upang makamit ang isang orihinal na resulta at binabawasan ang gastos ng pagsasagawa ng mga intermediate na operasyon (mga imahe, karaniwang mga aklatan, masters, ruler, rubber bands ...).

Teknolohiya - set karaniwang mga paraan, mga diskarte, pamamaraan, na nagbibigay-daan upang makamit ang resulta ng garantisadong kalidad sa tulong ng mga tool na ito nang maaga kilalang oras sa ibinigay na halaga, ngunit napapailalim sa ipinahayag na mga kinakailangan at pamamaraan ng user.

Kapaligiran - isang hanay ng workspace at mga tool dito, na sumusuporta sa imbakan at pagbabago, pagpapatuloy ng mga proyekto at pagbibigay-kahulugan sa mga katangian ng mga bagay at system mula sa kanila.

Minsan ang mga modelo ay nakasulat sa mga programming language, ngunit ito ay isang mahaba at mahal na proseso. Maaaring gamitin ang mga pakete ng matematika para sa pagmomodelo, ngunit ipinapakita ng karanasan na kadalasang kulang ang mga ito ng maraming tool sa engineering. Pinakamainam na gamitin ang kapaligiran ng pagmomolde.

Ang pagmomodelo ay isang engineering science, isang teknolohiya para sa paglutas ng mga problema. Napakahalaga ng pangungusap na ito. Dahil ang teknolohiya ay isang paraan upang makamit ang isang resulta na may alam na kalidad nang maaga at garantisadong mga gastos at mga deadline, pagkatapos ay pagmomodelo, bilang isang disiplina:

• pag-aaral ng mga paraan ng paglutas ng mga problema, iyon ay, ito ay isang agham ng inhinyero;
• ay isang unibersal na kasangkapan, na ginagarantiyahan ang solusyon sa anumang mga problema, anuman ang paksa.

Ang mga paksang nauugnay sa pagmomodelo ay: programming, matematika, pananaliksik sa pagpapatakbo.

Programming - dahil madalas ang modelo ay ipinatupad sa isang artipisyal na daluyan (plasticine, tubig, brick, matematikal na mga expression ...), at ang computer ay isa sa mga pinaka-unibersal na carrier ng impormasyon at, bukod dito, aktibo (simulates plasticine, tubig, brick. , kinakalkula ang mga mathematical expression, atbp. ). Ang programming ay isang paraan ng pagpapakita ng algorithm sa isang anyo ng wika. Ang isang algorithm ay isa sa mga paraan ng pagre-representa (pagpapakita) ng isang pag-iisip, isang proseso, isang phenomenon sa isang artipisyal na kapaligiran ng computing, na isang computer (von Neumann architecture). Ang pagtitiyak ng algorithm ay upang ipakita ang pagkakasunud-sunod ng mga aksyon. Ang simulation ay maaaring gumamit ng programming kung ang object na ginagaya ay madaling ilarawan sa mga tuntunin ng pag-uugali nito. Kung mas madaling ilarawan ang mga katangian ng isang bagay, mahirap gamitin ang programming. Kung ang simulation environment ay hindi binuo batay sa von Neumann architecture, ang programming ay halos walang silbi.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng isang algorithm at isang modelo?

Ang isang algorithm ay isang proseso ng paglutas ng isang problema sa pamamagitan ng pagpapatupad ng isang pagkakasunud-sunod ng mga hakbang, habang ang isang modelo ay isang hanay ng mga potensyal na katangian ng isang bagay. Kung maglalagay ka ng tanong sa modelo at magdagdag karagdagang mga tuntunin sa anyo ng paunang data (relasyon sa iba pang mga bagay, mga paunang kondisyon, mga paghihigpit), pagkatapos ay maaari itong malutas ng mananaliksik na may paggalang sa mga hindi alam. Ang proseso ng paglutas ng problema ay maaaring kinakatawan ng isang algorithm (ngunit ang iba pang mga paraan ng paglutas ay kilala rin). Sa pangkalahatan, ang mga halimbawa ng mga algorithm sa kalikasan ay hindi alam, ang mga ito ay produkto ng utak ng tao, isang isip na may kakayahang magtatag ng isang plano. Ang algorithm mismo ay ang plano na nabuksan sa isang pagkakasunud-sunod ng mga aksyon. Ito ay kinakailangan upang makilala sa pagitan ng pag-uugali ng mga bagay na nauugnay sa natural na sanhi, at ang likha ng isip, na kumokontrol sa takbo ng paggalaw, ay hinuhulaan ang resulta batay sa kaalaman at pinipili ang naaangkop na pag-uugali.

Kaya:

modelo + tanong + karagdagang kundisyon = gawain.

Ang matematika ay isang agham na nagbibigay ng kakayahang kalkulahin ang mga modelo na maaaring bawasan sa isang karaniwang (canonical) na anyo. Ang agham ng paghahanap ng mga solusyon sa analytical na mga modelo (pagsusuri) sa pamamagitan ng pormal na pagbabago.

Ang pagsasaliksik sa operasyon ay isang disiplina na nagpapatupad ng mga pamamaraan para sa pag-aaral ng mga modelo sa mga tuntunin ng paghahanap ng pinakamahusay na mga aksyong kontrol sa mga modelo (synthesis). Kadalasan ay tumatalakay sa mga analytical na modelo. Tumutulong na gumawa ng mga pagpapasya gamit ang mga binuo na modelo.

Disenyo - ang proseso ng paglikha ng isang bagay at modelo nito; pagmomodelo - isang paraan upang suriin ang resulta ng disenyo; walang pagmomodelo kung walang disenyo.

Mga kaugnay na disiplina para sa pagmomodelo, electrical engineering, economics, biology, heograpiya at iba pa ay maaaring makilala sa kahulugan na gumagamit sila ng mga pamamaraan ng pagmomodelo upang pag-aralan ang kanilang sarili object ng aplikasyon(hal. modelo ng landscape, modelo de-koryenteng circuit, modelo ng cash flow, atbp.).

Susunod ay ang mga disiplina Computer graphics” at “Mga modelo at pamamaraan ng artificial intelligence” (tingnan ang Fig. 1.4).

kanin. 1.4. Ang mga pangunahing subsystem sa disenyo ng mga kumplikadong modelo

Ang mga computer graphics ay tumutulong upang ayusin ang isang maginhawang natural na interface para sa pagkontrol sa modelo, para sa pagsubaybay sa mga reaksyon nito. Mahalagang maunawaan na ang gumagamit ay nakikipag-ugnayan sa modelo hindi direkta, ngunit sa pamamagitan ng interface: sa isang banda, ipinapadala niya ang kanyang paunang (input) data (halimbawa, gamit ang mga window ng input, mga pindutan, mga slider, command line atbp.), sa kabilang banda, tinitingnan nito ang resulta ng modelo, iyon ay, nakikita nito ang output data sa pamamagitan ng interface.

Ang artificial intelligence ay nagpapahiwatig ng pagtatayo ng mas matataas na mga modelo (halimbawa, mga adaptive na maaaring mag-adjust sa sarili, maaaring lumikha ng isa't isa, atbp.). Ipinapalagay na ang modelo ng katalinuhan ay nakakagawa ng mga modelo ng mga inilapat na bagay at sistema nang mag-isa; isang paliwanag kung paano ito ginagawa ay ibinibigay sa kursong Mga Modelo at Paraan ng Artipisyal na Katalinuhan. Kasabay nito, napansin namin na ang isang bilang ng mga mananaliksik, na nagsasalita ng artificial intelligence, ay nangangahulugang ang paggamit ng mga modelo (pag-aaral, pagpaparami, wika, atbp.) upang pag-aralan at gayahin ang isa sa mga pinaka kumplikadong mga sistema sa sansinukob - tao.

pansinin mo yan artificial intelligence- isang medyo malaking modelo na naglalaman ng malawak na impormasyon tungkol sa mundo at mga meta-modelo na maaaring kumpletuhin ito. Ang mga meta-modelo ay may matinding pagkakahawig sa taong ginagaya nila.

Depende sa medium, ang mga modelo ay nakikilala: full-scale, mental, mathematical, simulation, graphic, photographic, at iba pa. Ang bawat isa sa mga modelo ay may iba't ibang kakayahan upang mahulaan ang mga katangian ng isang bagay. Halimbawa, mula sa isang larawan ng isang tao sa buong mukha, halos hindi posible na isipin nang tama kung ano ang hitsura ng likod ng kanyang ulo. Ang pagtatantya sa anyo ng isang three-dimensional na modelo ay mas mahusay, ngunit maaari ba itong gamitin upang matukoy kung kailan, halimbawa, virtual na tao Lalago ba ang buhok ng 50 cm ang haba? Ang modelo ng simulation ay mas nagbibigay-kaalaman. Ngunit ang mga modelo na pinakamahalaga ay ang mga angkop para sa paglutas ng mga problema, iyon ay, ang mga may predictive na katangian na makakasagot sa mga tanong. Dalawang konsepto ang dapat makilala - "modelo" at "gawain". Iniuugnay ng modelo ang mga variable sa bawat isa ayon sa mga batas. Nalalapat ang mga batas na ito anuman ang gawaing nasa harapan natin ngayon. Ang modelo ay layunin, ito ay katulad ng mundo na nakapaligid sa atin, at naglalaman ng impormasyon tungkol dito. Ang istraktura ng mundo (sa pangkalahatang kahulugan) ay hindi nagbabago, pangunahing, at gayundin ang modelo. At ang tao, bilang isang subjective na nilalang, ay may sariling layunin, madalas na nagbabago ng mga pagnanasa, nagtatakda, depende sa kanyang mga pangangailangan, sa bawat oras na mga bagong gawain, ay nangangailangan ng paglutas ng mga problema na lumitaw para sa kanya. Siya ay nagtataas ng mga tanong sa nakapaligid na mundo, ang mga batas na hindi maaaring balewalain. Maginhawang magtanong tungkol sa isang modelong naglalaman kinakailangang impormasyon tungkol sa mundo. Samakatuwid, ang isang gawain ay isang kumbinasyon ng isang tanong at isang modelo. Posible na magtanong ng higit pa at higit pang mga bagong katanungan sa modelo at sa parehong oras ay hindi baguhin ang modelo, ngunit baguhin ang gawain.

Ibig sabihin, ang modelo ay isang paraan ng paghahanap ng mga sagot sa mga tanong. Upang masagot ang tanong, ang modelo ay dapat na ibahin ang anyo ayon sa mga patakaran na nagtitiyak ng pagkakapareho nito, sa form na naaayon sa sagot sa tanong. Nangangahulugan ito na ang modelo ay dapat mabuo ayon sa mga tuntunin ng isang tiyak na algebra (ang algebra ay ang mga patakaran ng pagbabago). At ang pamamaraan na tumutulong upang mailapat ang mga naturang patakaran sa modelo ay tinatawag na isang pamamaraan.

Isaalang-alang ang isang halimbawa.

Ang modelo ng body fall sa isang anggulo sa abot-tanaw ay naglalaman ng impormasyon tungkol sa mga coordinate ng trajectory na tinukoy sa mga axes ( x, y): y = –x 2 + 4 x– 3 (mga coordinate ng katawan sa paglipad) - tingnan ang fig. 1.5.

kanin. 1.5. landas ng katawan,
itinapon sa isang anggulo sa abot-tanaw

Ang modelo ay nag-uugnay ng dalawang variable y at x batas f(y, x) = 0. Maaaring palawigin ang modelo gamit ang ilang paunang data, halimbawa, tulad nito: y = –x 2 + 4 x – 3, y= 0 (hindi lahat ng posibleng halaga ay interesado y, ngunit mga punto lamang sa ibabaw ng Earth).

y Ang = 0 ay isa ring batas, ngunit sa mas maliit na sukat. Ang ganitong mga equation ay maaaring lumitaw at mawala depende sa problemang pinag-aaralan. Ang mga ito ay karaniwang tinatawag na hypotheses.

Tanong: x = ?

Ngayon ang modelo at ang tanong na magkasama ay bumubuo ng isang problema:

y = –x 2 + 4 x – 3,
y = 0,
x = ?

Ang ilang mga modelo ay maaaring hindi natukoy - nangangahulugan ito na maraming mga sagot (dalawa, tatlo, isang daan o walang katapusang set). Kung kailangan ang isang sagot, dapat na muling tukuyin ang problema, dagdagan ng mga kundisyon. Ang ibig sabihin ng "underdetermined" ay maaari mong arbitraryo, bilang karagdagan sa mga hypotheses, batas, sagot, na dagdagan ang pag-atas ng katuparan ng ilang iba pang kundisyon. Marahil, kapag nagtatayo ng modelo, may isang bagay na hindi isinasaalang-alang, ang ilang mga batas ay nawawala. Ang recipe ay malinaw: ang modelo ay dapat makumpleto. Ngunit maaaring iba ito. Mayroong maraming mga solusyon at mayroong, tila, mas mahusay na mga solusyon, at may mas masahol pa. Pagkatapos ay upang mahanap pinakamahusay na solusyon dapat paliitin ng isa ang domain ng mga solusyon sa pamamagitan ng pagpapataw ng ilang mga paghihigpit upang matanggal ang iba. Ang ganitong mga gawain ay madalas na tinutukoy bilang mga gawaing pangkontrol.

Sa papel na ito, iminumungkahi naming pag-aralan nang detalyado ang paksa ng pagmomodelo sa agham ng computer. Ang seksyong ito ay may pinakamahalaga para sa pagsasanay ng mga hinaharap na espesyalista sa larangan ng teknolohiya ng impormasyon.

Upang malutas ang anumang problema (pang-industriya o siyentipiko), ginagamit ng agham ng kompyuter ang sumusunod na kadena:

Ito ay nagkakahalaga ng pagbibigay ng espesyal na pansin sa konsepto ng "modelo". Kung walang pagkakaroon ng link na ito, hindi magiging posible ang solusyon sa problema. Bakit ginamit ang modelo at ano ang ibig sabihin ng terminong ito? Pag-uusapan natin ito sa susunod na seksyon.

modelo

Ang pagmomodelo sa computer science ay ang compilation ng isang imahe ng isang real-life object na sumasalamin sa lahat ng mahahalagang feature at property. Ang isang modelo para sa paglutas ng isang problema ay kinakailangan, dahil ito, sa katunayan, ay ginagamit sa proseso ng paglutas.

Sa kursong computer science sa paaralan, ang paksa ng pagmomolde ay nagsisimulang pag-aralan nang maaga sa ikaanim na baitang. Sa simula pa lang, kailangang ipakilala sa mga bata ang konsepto ng isang modelo. Ano ito?

• Pinasimple na pagkakatulad ng bagay;
• Pinababang kopya ng isang tunay na bagay;
• Scheme ng isang phenomenon o proseso;
• Larawan ng isang phenomenon o proseso;
• Paglalarawan ng phenomenon o proseso;
• Pisikal na analogue ng bagay;
• Analogue ng impormasyon;
• Isang placeholder na bagay na sumasalamin sa mga katangian ng tunay na bagay, at iba pa.

Ang modelo ay isang napakalawak na konsepto, dahil naging malinaw na ito mula sa itaas. Mahalagang tandaan na ang lahat ng mga modelo ay karaniwang nahahati sa mga grupo:

• materyal;
• perpekto.

Ang isang materyal na modelo ay nauunawaan bilang isang bagay batay sa isang tunay umiiral na pasilidad. Maaari itong maging anumang katawan o proseso. Grupong ito higit pang nahahati sa dalawang uri:

• pisikal;
• analog.

Ang ganitong pag-uuri ay may kondisyon, dahil napakahirap gumuhit ng malinaw na hangganan sa pagitan ng dalawang subspecies na ito.

Ang perpektong modelo ay mas mahirap ilarawan. Siya ay nauugnay sa:

• pag-iisip;
• imahinasyon;
• pang-unawa.

Kabilang dito ang mga gawa ng sining (teatro, pagpipinta, panitikan, at iba pa).

Mga Layunin sa Pagmomodelo

Ang pagmomodelo sa computer science ay isang napakahalagang yugto, dahil marami itong layunin. Ngayon, iniimbitahan ka naming kilalanin sila.

Una sa lahat, nakakatulong ang pagmomodelo upang maunawaan ang mundo sa paligid natin. Mula pa noong una, naipon ng mga tao ang mga nakuhang kaalaman at ipinasa ito sa kanilang mga inapo. Kaya, lumitaw ang isang modelo ng ating planeta (globo).

Sa nakalipas na mga siglo, ang mga bagay na hindi umiiral ay ginawang modelo, na ngayon ay matatag na nakabaon sa ating buhay (payong, gilingan, at iba pa). Sa kasalukuyan, ang pagmomodelo ay naglalayong:

• pagkilala sa mga kahihinatnan ng anumang proseso (pagtaas sa gastos sa paglalakbay o pagtatapon ng mga kemikal na basura sa ilalim ng lupa);
• tinitiyak ang pagiging epektibo ng mga desisyong ginawa.

Mga gawain sa simulation

modelo ng impormasyon

Ngayon ay pag-usapan natin ang isa pang uri ng mga modelong pinag-aralan sa kursong computer science ng paaralan. Pagmomodelo ng kompyuter, na kailangang makabisado ng bawat espesyalista sa IT sa hinaharap, ang proseso ng pagpapatupad ng modelo ng impormasyon gamit ang mga tool sa computer. Ngunit ano ito, isang modelo ng impormasyon?

Ito ay isang listahan ng impormasyon tungkol sa anumang bagay. Ano ang inilalarawan ng modelong ito, at ano kapaki-pakinabang na impormasyon nagdadala:

• mga katangian ng bagay na ginagaya;
• kanyang kalagayan;
• koneksyon sa labas ng mundo;
• relasyon sa mga panlabas na entity.

Ano ang maaaring magsilbing modelo ng impormasyon:

• pandiwang paglalarawan;
• teksto;
• larawan;
• mesa;
• pamamaraan;
• pagguhit;
• pormula at iba pa.

Ang isang natatanging tampok ng modelo ng impormasyon ay hindi ito maaaring hawakan, matikman, at iba pa. Hindi ito nagdadala ng materyal na sagisag, dahil ipinakita ito sa anyo ng impormasyon.

Isang sistematikong diskarte sa paglikha ng isang modelo

Sa anong klase kurikulum ng paaralan nag-aaral ng modelling? Ang Informatics grade 9 ay nagpapakilala sa mga mag-aaral sa paksang ito nang mas detalyado. Sa klase na ito natututo ang bata tungkol sa sistematikong diskarte sa pagmomolde. Pag-usapan natin ito nang mas detalyado.

Magsimula tayo sa konsepto ng "sistema". Ito ay isang pangkat ng magkakaugnay na mga elemento na nagtutulungan upang makumpleto ang isang gawain. Upang bumuo ng isang modelo, ang isang sistematikong diskarte ay madalas na ginagamit, dahil ang isang bagay ay itinuturing bilang isang sistema na gumagana sa isang tiyak na kapaligiran. Kung ang anumang kumplikadong bagay ay na-modelo, kung gayon ang sistema ay karaniwang nahahati sa mas maliliit na bahagi - mga subsystem.

Layunin ng paggamit

Ngayon ay isasaalang-alang natin ang mga layunin ng pagmomolde (computer science grade 11). Nauna nang sinabi na ang lahat ng mga modelo ay nahahati sa ilang mga uri at klase, ngunit ang mga hangganan sa pagitan ng mga ito ay may kondisyon. Mayroong ilang mga tampok kung saan kaugalian na pag-uri-uriin ang mga modelo: layunin, lugar ng kadalubhasaan, kadahilanan ng oras, paraan ng pagtatanghal.

Tulad ng para sa mga layunin, kaugalian na makilala ang mga sumusunod na uri:

• pang-edukasyon;
• karanasan;
• panggagaya;
• paglalaro;
• siyentipiko at teknikal.

Ang unang uri ay mga materyales sa pagtuturo. Sa pangalawa, binawasan o pinalaki ang mga kopya ng mga tunay na bagay (isang modelo ng isang istraktura, isang pakpak ng eroplano, at iba pa). nagbibigay-daan sa iyo na mahulaan ang kalalabasan ng isang kaganapan. Ang simulation modeling ay kadalasang ginagamit sa medisina at panlipunang globo. Halimbawa, nakakatulong ba ang modelo na maunawaan kung ano ang magiging reaksyon ng mga tao dito o sa repormang iyon? Bago gumawa ng isang seryosong operasyon sa isang tao upang maglipat ng isang organ, maraming mga eksperimento ang isinagawa. Sa madaling salita, pinapayagan ka ng modelo ng simulation na lutasin ang problema sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali. Ang modelo ng laro ay isang uri ng larong pang-ekonomiya, negosyo o militar. Gamit ang modelong ito, maaari mong hulaan ang pag-uugali ng isang bagay sa iba't ibang sitwasyon. Ang isang pang-agham at teknikal na modelo ay ginagamit upang pag-aralan ang isang proseso o phenomenon (isang aparato na ginagaya paglabas ng kidlat, modelo ng paggalaw ng planeta solar system atbp).

Larangan ng kaalaman

Saang klase mas nagiging pamilyar ang mga mag-aaral sa pagmomodelo? Nakatuon ang grade 9 computer science sa paghahanda ng mga mag-aaral nito para sa mga pagsusulit para makapasok sa mas mataas mga institusyong pang-edukasyon. Since in GAMITIN ang mga tiket at GIA ay nakakatugon sa mga tanong sa pagmomodelo, ngayon ay kinakailangan na isaalang-alang ang paksang ito sa mas maraming detalye hangga't maaari. At kaya, paano ang pag-uuri ayon sa lugar ng kaalaman? Sa pamamagitan ng ibinigay na tampok makilala ang mga sumusunod na uri:

• biyolohikal (halimbawa, mga sakit na dulot ng artipisyal na dulot ng mga hayop, mga genetic disorder, malignant neoplasms);
• matatag na pag-uugali, modelo ng pagbuo ng presyo sa merkado, at iba pa);
• makasaysayang ( genealogical tree, mga modelo ng mga makasaysayang kaganapan, ang modelo ng hukbong Romano, atbp.);
• sosyolohikal (modelo ng pansariling interes, pag-uugali ng mga bangkero sa pag-angkop sa mga bagong kondisyon sa ekonomiya), at iba pa.

Salik ng oras

Ayon sa katangiang ito, ang dalawang uri ng mga modelo ay nakikilala:

• dynamic;
• static.

Na, sa paghusga sa pamamagitan ng pangalan lamang, hindi mahirap hulaan na ang unang uri ay sumasalamin sa paggana, pag-unlad at pagbabago ng isang bagay sa oras. Ang static, sa kabaligtaran, ay kayang ilarawan ang isang bagay sa isang partikular na sandali sa oras. Ang view na ito ay tinatawag na istruktura, dahil ang modelo ay sumasalamin sa istraktura at mga parameter ng bagay, iyon ay, nagbibigay ito ng isang slice ng impormasyon tungkol dito.

Ang mga halimbawa ay:

• isang hanay ng mga formula na sumasalamin sa paggalaw ng mga planeta ng solar system;
• graph ng pagbabago ng temperatura ng hangin;
• video recording ng pagsabog ng bulkan at iba pa.

Ang mga halimbawa ng istatistikal na modelo ay:

• listahan ng mga planeta sa solar system;
• mapa ng lugar at iba pa.

Paraan ng pagtatanghal

Upang magsimula, napakahalaga na sabihin na ang lahat ng mga modelo ay may hugis at anyo, palagi silang gawa sa isang bagay, kahit papaano ay ipinakita o inilarawan. Sa batayan na ito, tinatanggap ito bilang mga sumusunod:

• materyal;
• hindi mahahawakan.

Kasama sa unang uri ang mga materyal na kopya ng mga umiiral na bagay. Maaari silang hawakan, maamoy at iba pa. Sinasalamin nila ang panlabas o panloob na mga katangian, mga aksyon ng isang bagay. Para saan ang mga materyal na modelo? Ginagamit ang mga ito para sa eksperimental na paraan kaalaman (pang-eksperimentong paraan).

Tinalakay din namin ang mga hindi materyal na modelo kanina. Ginagamit nila teoretikal na pamamaraan kaalaman. Ang ganitong mga modelo ay tinatawag na perpekto o abstract. Ang kategoryang ito ay nahahati sa ilang mga subspecies: mga haka-haka na modelo at impormasyon.

Ang mga modelo ng impormasyon ay nagbibigay ng isang listahan ng iba't ibang impormasyon tungkol sa bagay. Ang modelo ng impormasyon ay maaaring mga talahanayan, figure, pandiwang paglalarawan, mga diagram at iba pa. Bakit modelong ito tinatawag na intangible? Ang bagay ay hindi ito maaaring hawakan, dahil wala itong materyal na sagisag. Sa mga modelo ng impormasyon, mayroong mga sign at visual na modelo.

Ang haka-haka na modelo ay isa sa malikhaing proseso, pagpasa sa imahinasyon ng isang tao, na nauuna sa paglikha ng isang materyal na bagay.

Mga hakbang sa pagmomodelo

Ang paksa ng 9th grade computer science na "Modeling and Formalization" ay mayroong malaking timbang. Ito ay kinakailangan upang pag-aralan. Sa mga baitang 9-11, obligado ang guro na ipakilala sa mga mag-aaral ang mga yugto ng paglikha ng mga modelo. Ito ang gagawin natin ngayon. Kaya, ang mga sumusunod na yugto ng pagmomolde ay nakikilala:

• makabuluhang pahayag ng problema;
• mathematical formulation ng problema;
• mga pag-unlad sa paggamit ng mga kompyuter;
• pagpapatakbo ng modelo;
• pagkuha ng resulta.

Mahalagang tandaan na kapag pinag-aaralan ang lahat ng bagay na nakapaligid sa atin, ginagamit ang mga proseso ng pagmomolde at pormalisasyon. Ang Informatics ay isang paksa na nakatuon sa mga modernong pamamaraan ng pag-aaral at paglutas ng anumang mga problema. Samakatuwid, ang diin ay sa mga modelo na maaaring ipatupad gamit ang isang computer. Espesyal na atensyon sa paksang ito ay dapat ibigay sa punto ng pagbuo ng isang algorithm ng solusyon gamit ang mga elektronikong computer.

Mga link sa pagitan ng mga bagay

Ngayon ay pag-usapan natin nang kaunti ang tungkol sa mga ugnayan sa pagitan ng mga bagay. Mayroong tatlong uri sa kabuuan:

• isa sa isa (ang ganitong koneksyon ay ipinahiwatig ng isang one-way na arrow sa isa o sa iba pang direksyon);
• isa-sa-marami (maraming relasyon ay ipinahiwatig ng isang dobleng arrow);
• many-to-many (ang ganitong relasyon ay ipinahiwatig ng dobleng arrow).

Mahalagang tandaan na ang mga relasyon ay maaaring may kondisyon at walang kondisyon. Ang isang unconditional na relasyon ay nagsasangkot ng paggamit ng bawat pagkakataon ng isang bagay. At sa kondisyon, ang mga indibidwal na elemento lamang ang kasangkot.

Upang maunawaan ang kakanyahan pagmomodelo ng matematika, isaalang-alang ang mga pangunahing kahulugan, mga tampok ng proseso.

Ang kakanyahan ng termino

Ang pagmomodelo ay ang proseso ng paglikha at paglalapat ng isang modelo. Ito ay itinuturing na anumang abstract o materyal na bagay, na pumapalit sa tunay na bagay ng simulation sa proseso ng pag-aaral. Isang mahalagang punto ay ang pangangalaga ng mga ari-arian na kailangan para sa isang ganap na pagsusuri ng paksa.

Ang computer modeling ay isang variant ng kaalaman batay sa matematikal na modelo. Ito ay nagpapahiwatig ng isang sistema ng mga hindi pagkakapantay-pantay, mga equation, mga logical sign expression na ganap na sumasalamin sa lahat ng mga katangian ng isang phenomenon o bagay.

Ang pagmomodelo ng matematika ay nagsasangkot ng mga tiyak na kalkulasyon, ang paggamit ng teknolohiya ng computer. Higit pang pananaliksik ang kailangan upang ipaliwanag ang proseso. Ang gawaing ito ay matagumpay na nalutas sa pamamagitan ng computer simulation.

Pagtitiyak ng computer simulation

Ang ganitong paraan ng pag-aaral ng mga kumplikadong sistema ay itinuturing na epektibo at mahusay. Ito ay mas maginhawa at mas madaling pag-aralan ang mga modelo ng computer, dahil ang iba't ibang mga pagkilos sa pagkalkula ay maaaring maisagawa. Ito ay totoo lalo na sa mga kaso kung saan pisikal o materyal na dahilan tunay na mga eksperimento huwag mong hayaang makuha ang ninanais na resulta. Ang lohika ng naturang mga modelo ay ginagawang posible upang matukoy ang mga pangunahing kadahilanan na tumutukoy sa mga parameter ng pinag-aralan na orihinal.

Ang application na ito ng mathematical modeling ay ginagawang posible upang matukoy ang pag-uugali ng isang bagay sa iba't ibang kondisyon upang matukoy ang impluwensya ng iba't ibang mga kadahilanan sa kanyang pag-uugali.

Mga pangunahing kaalaman sa pagmomodelo ng computer

Ano ang batayan para sa pagmomolde na ito? Ano Siyentipikong pananaliksik batay sa ICT? Magsimula tayo sa katotohanan na ang anumang computer simulation ay batay sa ilang mga prinsipyo:

• mathematical modelling upang ilarawan ang prosesong pinag-aaralan;
• aplikasyon ng mga makabagong modelo ng matematika para sa detalyadong pagsasaalang-alang sa mga prosesong pinag-aaralan.

Mga uri ng pagmomolde

Kasalukuyang inilalaan iba't ibang pamamaraan mathematical modelling: simulation at analytical.

Ang analytical na opsyon ay nauugnay sa pag-aaral ng mga abstract na modelo ng isang tunay na bagay sa anyo ng kaugalian, algebraic equation, na nagbibigay para sa pagpapatupad ng isang malinaw na teknolohiya ng computer na maaaring magbigay ng tumpak na solusyon.

Ang simulation modeling ay nagsasangkot ng pag-aaral ng isang mathematical model sa anyo ng isang partikular na algorithm na nagre-reproduce sa paggana ng nasuri na sistema sa pamamagitan ng sunud-sunod na pagpapatupad ng isang sistema ng mga simpleng kalkulasyon at operasyon.

Mga tampok ng pagbuo ng isang modelo ng computer

Tingnan natin kung paano gumagana ang simulation na ito. Ano ang mga yugto ng pananaliksik sa kompyuter? Magsimula tayo sa katotohanan na ang proseso ay batay sa paglayo sa isang malinaw na bagay o phenomenon na sinusuri.

Ang nasabing pagmomolde ay binubuo ng dalawang pangunahing yugto: ang paglikha ng isang husay at dami ng modelo. pag-aaral ng kompyuter ay binubuo sa pagsasagawa ng isang sistema ng computational actions sa Personal na computer naglalayong pag-aralan, pag-systematize, paghahambing ng mga resulta ng pag-aaral sa tunay na pag-uugali ng nasuri na bagay. Kung kinakailangan, ang karagdagang pagpipino ng modelo ay isinasagawa.

Mga hakbang sa pagmomodelo

Paano isinasagawa ang pagmomolde? Ano ang mga yugto ng pananaliksik sa kompyuter? Kaya, nakikilala namin ang sumusunod na algorithm ng mga aksyon tungkol sa pagtatayo modelo ng kompyuter:

Stage 1. Pagtatakda ng layunin at layunin ng gawain, pagkilala sa bagay ng pagmomolde. Ito ay dapat na mangolekta ng data, bumalangkas ng isang katanungan, tukuyin ang mga layunin at anyo ng pananaliksik, at ilarawan ang mga resultang nakuha.

Stage 2. Pagsusuri at pag-aaral ng sistema. Ang paglalarawan ng bagay ay isinasagawa, ang paglikha ng isang modelo ng impormasyon, ang pagpili ng software at hardware, ang mga halimbawa ng pagmomolde ng matematika ay napili.

Stage 3. Ang paglipat sa isang modelo ng matematika, pagbuo ng isang paraan ng disenyo, pagpili ng isang algorithm ng mga aksyon.

Stage 4. Pagpili ng isang programming language o kapaligiran para sa pagmomodelo, pagtalakay sa mga opsyon sa pagsusuri, pagtatala ng algorithm sa tiyak na wika programming.

Stage 5 Binubuo ito sa pagsasagawa ng isang kumplikadong mga eksperimento sa computational, mga kalkulasyon sa pag-debug, at pagproseso ng mga resultang nakuha. Kung kinakailangan, sa yugtong ito ang pagmomodelo ay naitama.

Stage 6 Interpretasyon ng mga resulta.

Paano sinusuri ang simulation? Ano ang mga produkto ng software ng pananaliksik? Una sa lahat, ipinahihiwatig nito ang paggamit ng teksto, mga graphic editor, mga spreadsheet, mga pakete ng matematika na nagbibigay-daan sa iyong makuha ang pinakamataas na resulta mula sa pananaliksik.

Pagsasagawa ng computational experiment

Ang lahat ng mga pamamaraan ng pagmomodelo ng matematika ay batay sa mga eksperimento. Sa ilalim ng mga ito, kaugalian na maunawaan ang mga eksperimento na isinasagawa gamit ang isang modelo o bagay. Binubuo ang mga ito sa pagpapatupad ng ilang partikular na pagkilos na nagbibigay-daan sa iyong matukoy ang gawi ng pang-eksperimentong sample bilang tugon sa mga iminungkahing aksyon.

Ang isang eksperimento sa computational ay hindi maaaring isipin nang hindi nagsasagawa ng mga kalkulasyon na nauugnay sa paggamit ng isang pormal na modelo.

Ang mga pangunahing kaalaman sa pagmomodelo ng matematika ay nagsasangkot ng pananaliksik gamit ang isang tunay na bagay, ngunit ang mga aksyon sa pagkalkula ay isinasagawa kasama nito isang eksaktong kopya(modelo). Kapag pumipili ng isang tiyak na hanay ng mga paunang tagapagpahiwatig ng modelo, pagkatapos makumpleto ang mga hakbang sa pagkalkula, maaari kang makakuha pinakamainam na kondisyon para sa buong paggana ng tunay na bagay.

Halimbawa, ang pagkakaroon Equation ng matematika, na naglalarawan sa daloy ng nasuri na proseso, kapag binabago ang mga coefficient, paunang at intermediate na mga kondisyon, maaari nating ipagpalagay ang pag-uugali ng bagay. Bilang karagdagan, posible na lumikha ng isang maaasahang pagtataya ng pag-uugali ng bagay na ito o natural na kababalaghan sa ilalim ng ilang mga kundisyon. Sa kaso ng isang bagong set ng paunang data, mahalagang magsagawa ng bago mga eksperimento sa computational.

Paghahambing ng natanggap na data

Upang maisagawa ang isang sapat na pag-verify ng isang tunay na bagay o isang nilikha na modelo ng matematika, pati na rin upang suriin ang mga resulta ng pananaliksik sa computer science sa mga resulta ng isang eksperimento na isinagawa sa isang buong sukat na prototype, isang paghahambing ng mga resulta ng pananaliksik ay isinasagawa.

Ang desisyon na bumuo ng tapos na sample o upang itama ang mathematical model ay depende sa pagkakaiba sa pagitan ng impormasyong nakuha sa panahon ng pananaliksik.

Ang ganitong eksperimento ay ginagawang posible na palitan ang natural na mamahaling pananaliksik na may mga kalkulasyon sa teknolohiya ng computer, upang pag-aralan ang mga posibilidad ng paggamit ng isang bagay sa pinakamaikling posibleng panahon, upang matukoy ang mga kondisyon para sa aktwal na operasyon nito.

Pagmomodelo sa mga kapaligiran

Halimbawa, sa isang kapaligiran ng programming, tatlong yugto ng pagmomodelo ng matematika ang ginagamit. Sa yugto ng paglikha ng isang algorithm at isang modelo ng impormasyon, ang mga dami na magiging mga parameter ng pag-input, ang mga resulta ng pag-aaral ay tinutukoy, at ang kanilang uri ay ipinahayag.

Kung kinakailangan, gumuhit ng espesyal mga algorithm ng matematika sa anyo ng mga flowchart na nakasulat sa isang partikular na programming language.

Ang isang eksperimento sa computer ay nagsasangkot ng pagsusuri ng mga resulta na nakuha sa mga kalkulasyon, ang kanilang pagwawasto. Among milestones tulad ng isang pag-aaral, tandaan namin ang pagsubok ng algorithm, ang pagsusuri ng pagganap ng programa.

Ang pag-debug nito ay nagsasangkot ng paghahanap at pag-aalis ng mga error na humahantong sa isang hindi kanais-nais na resulta, ang paglitaw ng mga error sa mga kalkulasyon.

Kasama sa pagsubok ang pagsuri sa tamang paggana ng programa, gayundin ang pagtatasa ng pagiging maaasahan ng mga indibidwal na bahagi nito. Ang proseso ay binubuo sa pagsuri sa operability ng programa, ang pagiging angkop nito para sa pag-aaral ng isang partikular na kababalaghan o bagay.

Mga spreadsheet

Ang pagmomodelo gamit ang mga spreadsheet ay nagbibigay-daan sa iyo upang masakop ang isang malaking halaga ng mga gawain sa iba't ibang mga paksa. Ang mga ito ay itinuturing na isang unibersal na tool na nagbibigay-daan sa iyo upang malutas ang matrabahong gawain ng pagkalkula ng dami ng mga parameter ng isang bagay.

Sa kaso ng gayong opsyon sa simulation, ang ilang pagbabago ng algorithm para sa paglutas ng problema ay sinusunod; hindi na kailangang bumuo ng isang computational interface. Kasabay nito, mayroong isang yugto ng pag-debug, na kinabibilangan ng pag-alis ng mga error sa data, ang paghahanap ng koneksyon sa pagitan ng mga cell, at ang pagkilala sa mga formula ng computational.

Habang umuusad ang gawain, karagdagang mga gawain, halimbawa, ang output ng mga resulta sa papel, makatwirang representasyon impormasyon sa isang computer monitor.

Pagsusunod-sunod

Isinasagawa ang pagmomodelo sa mga spreadsheet ayon sa isang tiyak na algorithm. Una, ang mga layunin ng pag-aaral ay tinutukoy, ang mga pangunahing parameter at relasyon ay natukoy, at isang tiyak na modelo ng matematika ay pinagsama-sama batay sa impormasyong natanggap.

Para sa husay na pagsasaalang-alang ng modelo, ang paunang, intermediate, pati na rin ang mga pangwakas na katangian ay ginagamit, na pupunan ng mga guhit, mga diagram. Sa tulong ng mga graph at chart, nakakakuha sila ng visual na representasyon ng mga resulta ng trabaho.

Pagmomodelo sa isang kapaligiran ng DBMS

Pinapayagan ka nitong lutasin ang mga sumusunod na gawain:

• mag-imbak ng impormasyon, isagawa ang napapanahong pag-edit nito;
• ayusin ang magagamit na data ayon sa mga tiyak na katangian;
• lumikha ng iba't ibang pamantayan para sa pagpili ng data;
• ipakita ang impormasyon sa isang maginhawang paraan.

Habang ang modelo ay binuo batay sa paunang data, ang mga pinakamainam na kondisyon ay nilikha para sa paglalarawan ng mga katangian ng bagay gamit ang mga espesyal na talahanayan.

Kasabay nito, ang impormasyon ay pinagsunod-sunod, ang data ay hinahanap at sinasala, at ang mga algorithm para sa mga kalkulasyon ay nilikha. Gamit ang panel ng impormasyon sa computer, maaari kang lumikha ng iba't ibang mga form ng screen, pati na rin ang mga opsyon para sa pagkuha ng mga naka-print na ulat ng papel sa pag-usad ng eksperimento.

Kung ang mga resulta na nakuha ay hindi nag-tutugma sa mga nakaplanong opsyon, ang mga parameter ay binago, ang mga karagdagang pag-aaral ay isinasagawa.

Application ng isang modelo ng computer

Ang computational experiment at computer simulation ay mga bagong pamamaraan ng siyentipikong pananaliksik. Ginagawa nilang posible na i-modernize ang computing apparatus na ginagamit upang bumuo ng isang mathematical model, para i-concretize, pinuhin, at gawing kumplikado ang mga eksperimento.

Kabilang sa mga pinaka-promising praktikal na gamit, ang pagsasagawa ng isang ganap na eksperimento sa computational ay i-highlight ang disenyo ng mga reactor para sa makapangyarihan nuclear power plants. Bilang karagdagan, kabilang dito ang paglikha ng mga magnetohydrodynamic transducers enerhiyang elektrikal, pati na rin ang isang balanseng plano ng pananaw para sa bansa, rehiyon, industriya.

Ito ay sa tulong ng computer at matematikal na pagmomodelo na posible na isakatuparan ang disenyo ng mga aparato na kinakailangan para sa pag-aaral ng mga thermonuclear na reaksyon at mga proseso ng kemikal.

Ginagawang posible ng pagmomodelo ng computer at mga eksperimento sa computational na bawasan ang malayong mga bagay na "di-matematika" sa pagsasama-sama at solusyon ng isang problema sa matematika.

Nagbubukas ito ng magagandang pagkakataon para sa paggamit ng mathematical apparatus sa isang sistemang may modernong teknolohiya ng kompyuter upang malutas ang mga isyu na may kaugnayan sa paggalugad ng kalawakan, ang "pananakop" ng mga prosesong atomiko.

Ito ay ang pagmomodelo na naging isa sa pinakamahalagang opsyon para sa pag-unawa sa iba't ibang nakapalibot na proseso at natural na phenomena. Ang kaalamang ito ay isang masalimuot at matagal na proseso, na kinabibilangan ng paggamit ng isang sistema iba't ibang uri pagmomodelo, simula sa pagbuo ng mga pinababang modelo ng mga tunay na bagay, na nagtatapos sa pagpili ng mga espesyal na algorithm para sa mga kumplikadong kalkulasyon ng matematika.

Depende sa kung anong mga proseso o phenomena ang susuriin, pinipili ang ilang mga algorithm ng mga aksyon, mga pormula sa matematika para sa pag-compute. Pinapayagan ng computer simulation minimal na gastos makuha ang ninanais na resulta mahalagang impormasyon tungkol sa mga katangian at parameter ng isang bagay o phenomenon.