Modelin gelişimi kavramına dahil edilenler. Modellerin sınıflandırılması türleri. Bilgi Modelleri Türleri

Herkes modern adam Günlük "nesne" ve "model" kavramlarına karşı karşılar. Nesnelerin örnekleri, dokunmatik (kitap, arazi, tablo, tutamak, kurşun kalem) ve erişilemez (yıldızlar, gökyüzü, meteoritler), sanatsal yaratıcılık ve zihinsel eşyalar (yazma, şiir, sorunu, resim, müzik ve diğerlerini çözme) ). Ayrıca, her nesne sadece bir bütün olarak algılanır.

Bir obje. Görüntüleme. Özellik

Yukarıdakilere dayanarak, nesnenin bir bütün olarak algılanabilecek dış dünyanın bir parçası olduğu sonucuna varılabilir. Her algının her biri, başkalarından ayıran kendi özelliklerine sahiptir (form, kullanım alanı, renk, koku, boyut, vb.). Nesnenin en önemli özelliği adıdır, ancak aynı adın nitel açıklaması için yeterli değildir. Daha fazla tam olarak ve nesne ayrıntılı olarak açıklanırsa, onu tanıma işlemidir.

Modeller. Tanım. Sınıflandırma

Faaliyetlerinde (eğitim, bilimsel, sanatsal, teknolojik), bir kişi zaten var olanı kullanır ve dış dünyanın yeni modellerini oluşturur. Doğrudan algıya (çok küçük veya çok büyük, çok yavaş veya çok hızlı, çok uzak, çok büyük, çok yavaş, çok uzak ve benzeri) için uygun olmayan işlemler ve nesnelerin izlenimini oluşturmanıza izin verir.

Böylece, model, incelenen fenomenin, nesnenin veya işlemin en önemli özelliklerini yansıtan bir nesnedir. Aynı nesnenin modellerinin çeşitli varyasyonları olabilir ve ayrıca birkaç nesne tek bir model tarafından tanımlanabilir. Örneğin, malzeme kabuğuna sahip çeşitli organlar eksprese edilebilir, yani, aynı model (erkek, araba, tren, uçak) olan çeşitli organlar eksprese edildiğinde de benzer bir durum meydana gelir.

Hiçbir modelin, yalnızca bazı özelliklerini gösterdiği gibi, tasvir edilen nesneyi tam olarak değiştirebileceğini hatırlamak önemlidir. Ancak bazen çeşitli bilimsel ve endüstriyel akışların belirli görevlerini çözerken, modelin görünümünün bir açıklaması sadece yararlı olmayabilir, ancak nesne özelliklerinin özelliklerini sunma ve keşfetme imkanı.

Modelleme ürünlerinin uygulamasının kapsamı

Modeller, insan hayatının çeşitli alanlarında önemli bir rol oynamaktadır: bilim, eğitim, ticaret, tasarım ve diğerleri. Örneğin, kullanımları olmadan, teknik cihazlar, mekanizmalar, elektrik zincirleri, arabalar, binalar ve benzeri bir şekilde tasarlamak ve monte etmek imkansızdır, çünkü ön hesaplamalar olmadan ve çizim yaratmadan, en basit parçanın bile serbest bırakılması imkansızdır.

Eğitim amaçlı sık kullanılan modeller. Görsel isimler giyerler. Örneğin, coğrafyadan bir gezegen adam olarak dünyanın bir fikridir, dünyayı inceleyin. Ayrıca ilgili görsel modeller hem diğer bilimlerde (kimya, fizik, matematik, biyoloji ve diğerleri).

Buna karşılık, doğal ve (biyoloji, kimya, fizik, geometri) okurken teorik modeller talep edilir. Maruz kalan nesnelerin özelliklerini, davranışlarını ve yapısını yansıtırlar.

İşlem olarak simülasyon

Modelleme, mevcut ve yeni modeller oluşturma çalışmasını içeren bir biliş yöntemidir. Bu bilimin bilgisi konusu modeldir. Çeşitli özelliklere bağlı olarak sıralayın. Bildiğiniz gibi, herhangi bir nesnenin çok fazla özelliği vardır. Belirli bir model oluştururken, yalnızca en önemli görevler tahsis edilir.

Model oluşturma süreci, tüm çeşitliliğinde sanatsal yaratıcılıktır. Bu bağlamda, aslında, her sanatsal veya edebi çalışma gerçek bir nesnenin modeli olarak kabul edilebilir. Örneğin, resimler gerçek manzaralar, hala canlılar, insanlar, edebi eserlerin modelleridir - insan yaşamının modelleri vb. Örneğin, aerodinamik niteliklerini incelemek için bir uçağın modeli oluştururken, orijinalin geometrik özelliklerini yansıtmak önemlidir, ancak rengi kesinlikle kayıtsızdır.

Aynı nesneler, farklı bakış açılarından farklı bilimler tarafından incelenmiştir ve buna göre, öğrenme için model çeşitleri de farklı olacaktır. Örneğin, fizik, nesnelerin, kimyanın - kimyasal bileşim, biyoloji - organizmaların davranışı ve yapısı etkileşiminin süreçlerini ve sonuçlarını inceler.

Geçici faktöre göre model

Zamanla ilgili olarak, modeller iki türe ayrılır: statik ve dinamik. İlk türün bir örneği, klinikteki bir kişinin birleşmesidir. Sağlık durumunun bir resmini şu anda görüntülerken, tıbbi kartı, belirli bir süre boyunca vücutta meydana gelen dinamik yansıtıcı bir değişimin modeli olacaktır.

Model. Forma göre model türleri

Açıkça olduğu gibi, modeller farklı özelliklerde farklılık gösterebilir. Böylece, şimdi tüm bilinen veri modelleri türleri iki ana sınıfa ayrılabilir: malzeme (konu) ve bilgi.

Birinci tip, nesnelerin fiziksel, geometrik ve diğer özelliklerini malzeme formundaki (anatomik iç çamaşırı, dünya, binanın düzeni vb.) İletir.

Görünümler uygulama biçiminde farklıdır: işareti ve şekillendirin. Moda modeller (fotoğraflar, çizimler ve diğer) belirli bir taşıyıcıya (fotoğraf, film, kağıt veya dijital) kaydedilen nesnelerin görsel uygulamalarıdır.

Çeşitli bilimlerde (botanik, biyoloji, paleontoloji ve diğerleri) eğitim sürecinde (afişler) yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Sinyal modelleri, birinin semboller şeklinde nesneleri uygular. ünlü dillersistemler. Formül, metin, tablolar, şemalar vb. Olarak temsil edilebilirler. Bir işaret modeli oluşturma vakaları vardır (model türleri nesnenin belirli özelliklerini incelemek için gereken belirli bir içeriği iletir), iyi bilinen birkaç dil kullanılıyor. Bu durumda bir örnek, grafik sembollerinin ve dil sistemlerinden birinin sembollerinin kullanıldığı çeşitli grafikler, çizelgeler, haritalar ve benzerleridir.

Bilgileri çeşitli yaşam alanlarından yansıtmak için, üç ana bilgi modeli türü kullanılır: ağ, hiyerarşik ve tabular. Bunlardan ikincisi, ikincisi, çeşitli nesnelerin çeşitli durumlarını ve bu verilerin karakteristiklerini düzeltmek için kullanılan.

Modelin masa uygulaması

Bu tür bilgi modeli yukarıda belirtildiği gibi en ünlüdür. Aşağıdaki gibi görünüyor: Bu, grafiklerin, dünyanın bilinen ikonik dillerinden birinin sembolleriyle doldurulmuş bir dikdörtgen şeklin satır ve sütun tablosundan oluşan her zamankidir. Tablo modelleri, aynı özelliklere sahip nesneleri karakterize etmek için kullanılır.

Yardımlarıyla, hem dinamik hem de statik modeller çeşitli bilimsel kürelerde yaratılabilir. Örneğin, matematiksel işlevler, çeşitli istatistiksel veriler, tren programları vb. İçeren tablolar.

Matematiksel model. Model türleri

Ayrı bir bilgi modeli türü matematikseldir. Tüm türler genellikle cebirde yazılmış denklemlerden oluşur. Görev veri çözümü, genellikle formülde değişken bir değerin ekspresyonuna katkıda bulunan eşdeğer dönüşümler aranma işlemine dayanır. Bazı denklemler ve doğru çözümler için de vardır (kare, doğrusal, trigonometrik vb.). Sonuç olarak, bunları çözmek için, yaklaşık belirtilen hassasiyetle, başka bir deyişle, bu tür matematiksel verilerde sayısal (yarım bölünme yöntemi), grafik (grafik yapı) ve diğerleri gibi çözümler uygulamak gerekir. Yarım bölünme yöntemi, yalnızca belirli değerlerdeki fonksiyonun polar değerleri aldığı durumlarda, yalnızca segmentin bilinmesi koşuluyla kullanılması tavsiye edilir.

Ve grafiği inşa etme yöntemi birleştirilir. Hem yukarıda tarif edilen durumda hem de çözeltinin sadece yaklaşık olarak yaklaşık olarak yaklaşık olabileceği ve doğru olmayan bir durumda, "kaba" denklemlerin çözümü durumunda kullanılabilecek şekilde kullanılabilir.

Modelleme yöntemini kullanırken, nesnenin özellikleri ve davranışı, Yardımcı sistem uygulayarak çalışılır - çalışma altındaki nesneye uygun bir nesneye uygun bir model.

Çalışma Nesnesi uyarınca, nihai hedefe ulaşma sürecinde unsurları bir veya daha fazla işlem veya bir veya birkaç sistemin unsurları tarafından uygulanan bazı süreçler tarafından uygulanan bir sistemin de anlaşılacağı anlaşılmaktadır. Bu bağlamda, katı metinde, "Nesne Modeli", "Model Model", "Proses Modeli" terimleri eşdeğer olarak alınmalıdır.

Nesnelerin belirli özelliklerinin temsilleri, ilişkileri, araştırmacı tarafından, bu nesneleri olağan dilde, çizimler, grafikler, formüller şeklinde veya düzenler ve diğer cihazlar olarak uygulanan biçimlerde oluşturulur. Bu tarif edilen yöntemler tek bir konseptte özetlenmiştir - model ve modellerin yapımı ve incelemesi denir modelleme .

Aşağıdaki tanım tercihleri \u200b\u200bhak ediyor: model - Araştırmacı tarafından orijinal nesne hakkında yeni bilgi edinmek ve yalnızca gerekli (geliştiricinin bakış açısından) orijinalin özelliklerini yansıtmak için araştırmacı tarafından oluşturulan herhangi bir doğanın amacı.

Model göz önünde bulundurulur yeterli orijinal nesne, araştırmacı tarafından simüle edilen süreci anlama düzeyinde yeterli bir yaklaşım derecesi ise, işleyiş sürecinin yasalarını yansıtır. gerçek sistem Dış ortamda.

Modeller, sistemin basitleştirilmiş bir görünümünü yapmayı mümkün kılar ve gerçek bir nesneyi incelemekten çok daha kolaydır. Ayrıca, nesnenin hipotetik olarak modeli, nesne oluşturulmadan önce incelenebilir ve incelenebilir.

Uygulamada, üretim ve ekonomik nesnelerin incelenmesi, model, çeşitli sınıfların kullanımına neden olan çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Karmaşık bir üretim sistemi için tek bir matematiksel modelin yapımı, yardımcı modellerin gelişimi olmadan pratik olarak mümkün değildir. Bu nedenle, bir kural olarak, çalışılan nesnenin nihai bir matematiksel modeli oluştururken, özel yardımcı modeller inşa edilmiştir, bunu veya bu bir model oluşturmanın bu aşamasında geliştiricisi olan nesne hakkındaki bilgileri yansıtır.

Modelleme Yalanlarının Temelleri benzerlik teorisi Bu, mutlak benzerliğin yalnızca bir nesneyi tamamen birbirine değiştirirken gerçekleşebileceğini iddia eder. Modelleme yaparken, mutlak semblance bir yere sahip değildir ve modelin çalışılan tarafının çalışılan tarafını iyi yansıtmasını sağlama eğilimindedir.

Sınıflandırma İşaretleri.Modelleme tiplerinin ilk sınıflandırılmasının ilk belirtilerinden biri olarak, modelin eksiksizliğini seçebilir ve modelleri bu özelliğe göre tamamlayın, eksik ve yaklaşık olarak bölebilirsiniz. Tam modellemenin temeli, hem zaman içinde hem de uzayda kendini gösteren eksiksiz bir benzerliktir. Eksik modelleme için, modelin eksik bir benzerliği göz önünde bulundurulur. Yaklaşık modellemenin kalbinde, bazı tarafların gerçek nesneyi çalışmaya çalıştığı yaklaşık bir benzerlik yatmaktadır. Sistem modelleme sistemlerinin sınıflandırılması S. Şekil 1.1'de gösterilmiştir.

Sistemde çalışma sırasında süreçlerin niteliğine bağlı olarak S. her türlü modelleme, deterministik ve stokastik, statik ve dinamik, ayrık, sürekli ve ayrık sürekli olarak ayrılabilir. Deterministik modelleme deterministik işlemleri görüntüler, yani Kazara etkilerin yokluğunun kabul edildiği süreçler varsayılır; stokastik modelleme olasılıksal süreçleri ve olayları görüntüler. Bu durumda, bir dizi rastgele işlem uygulamaları analiz edilir ve ortalama özellikler tahmin edilir, yani. Bir dizi homojen uygulama. Statik modelleme nesnenin davranışını zaman içinde herhangi bir noktada tanımlamaya hizmet eder ve dinamik modelleme nesnenin davranışını zamanında yansıtır. Ayrık modelleme sırasıyla ayrık olması beklenen süreçleri tanımlamaya hizmet eder, sürekli simülasyon sistemdeki sürekli işlemleri yansıtmanıza olanak sağlar ve ayrık sürekli modelleme hem ayrık hem de sürekli süreçleri tahsis etmek istediklerinde bu durumlar için kullanılır.

Nesnenin form temsiline bağlı olarak (sistem S. ) Zihinsel ve gerçek modelleme tahsis edebilirsiniz.

Mental Modelleme genellikle belirli bir zaman aralığında gerçekleştirilen veya fiziksel oluşturulmaları için mümkün olan koşulların dışında bulunan nesneleri modellemenin tek yoludur. Örneğin, zihinsel modelleme temelinde, fiziksel olarak deney olamayacak birçok mikrodalgeli durum analiz edilebilir. Zihin modellemesi, görsel, sembolik ve matematik şeklinde uygulanabilir.

İncir. 1.1. Sistem modelleme sistemlerinin sınıflandırılması

İçin görsel modelleme bir kişinin gerçek nesnelerle ilgili temsillerine dayanarak, çeşitli görsel modeller oluşturulur, nesnede oluşan fenomenler ve işlemler gösterilir. Temel varsayımsal modelleme araştırmacı, araştırmacının nesneyle ilgili bilgi düzeyini yansıtan gerçek bir tesiste işlem akışının kalıpları hakkında bazı hipotezler yerleştirilir ve çalışılan nesnenin giriş ve çıktısı arasındaki nedensel ilişkilere dayanır. Hipotetik modelleme, nesneyle ilgili bilgi, resmi modeller oluşturmak için yeterli olmadığında kullanılır.

Analog modelleme Çeşitli seviyelerin analojilerinin kullanımına dayanarak. En yüksek seviye, yalnızca yeterince basit nesneler için gerçekleşen eksiksiz bir analojidir. Nesnenin komplikasyonu, analog modelin, nesnenin işleyişinin birkaç veya yalnızca bir tarafını gösterdiğinde sonraki seviyelerin analojilerini kullanır.

Zihinsel görsel modelleme ile temel bir yer alır maketing . Gerçek bir nesnede akan işlemlerin fiziksel olarak modellenemeyeceği durumlarda zihinsel bir düzen uygulanabilir veya diğer modelleme türlerinden önce gelebilir. Zihinsel düzenlerin yapımının temeli ayrıca bir analoji içerir, ancak genellikle nesnedeki fenomenler ile işlemler arasındaki nedensel ilişkilere dayanır. Bireysel kavramların şartlı bir şekilde tanımını tanıtıyorsak, yani. İşaretlerin yanı sıra bu işaretler arasındaki belirli işlemler uygulanabilir sinyal modelleme ve bir kavram kümesini görüntülemek için işaretlerin yardımı ile - kelimelerden ve önerilerden ayrı zincirler yapmak. Kombinasyon işlemlerini, kesişme işlemini ve kümelerin eklentilerini kullanarak, ayrı karakterlerde gerçek bir nesnenin bir tanımını verebilirsiniz.

Dayalı dil Modellemesi biraz eş anlamlılar. İkincisi, gelen kavramların setlerinden oluşur ve bu set sabitlenmelidir. Thesaurus ile normal sözlük arasında temel farklılıklar var olduğu belirtilmelidir. Thesaurus, belirsizlikten, yani, yani bir sözlüktir. İçinde, sadece tek kavram her kelimeye karşılık gelebilir, ancak birkaç kavram her zamanki sözlükte bir kelimeye karşılık gelebilir.

Sembolik modelleme mantıksal bir nesneyi oluşturmak için yapay bir işlemdir, bu da gerçek değiştiren ve ilişkisinin temel özelliklerini belirli bir işaret ve sembol sistemi kullanarak ifade eder.

Matematik modellemesi. Herhangi bir sistemin işleme sürecinin özelliklerini incelemek S. makine dahil matematiksel yöntemler, bu işlemin resmileştirilmesi gerekir, yani. İnşa edilmiş matematiksel model.

Matematiksel modelleme altında, matematiksel model adı verilen matematiksel bir nesnenin bu gerçek nesnesine ve bu modelin incelenmesi olan bu modelin incelenmesine olanak sağlayan bu modelin incelenmesi sürecini anlayacağız. Matematiksel modelin türleri, hem gerçek nesnenin doğasına hem de nesnenin çalışmasının amacı ve bu görevi çözmenin istenen doğruluk ve doğruluğuna bağlıdır. Herhangi bir matematiksel model, yanı sıra, gerçek bir nesneyi yalnızca gerçekliğe bir dereceye kadar olan gerçek bir nesneyi açıklar. Matematiksel modelleme, sistemlerin çalışma sürecinin özelliklerini incelemek için analitik, simülasyona ve birleştirilebilir.

İçin analitik simülasyon, sistem elemanlarının işleyişinin bazı fonksiyonel ilişkiler (cebirsel, integrodifferansiyel, sonlu fark vb.) Veya mantıksal koşullar şeklinde yazıldığı karakteristiktir. Analitik Model aşağıdaki yöntemlerle incelenebilir: a) İstenilen özellikler için genel olarak açık bağımlılıklar elde etmek istediklerinde analitik; b) Denklemlerin genel biçimde nasıl çözüleceğini bilmeden sayısal olarak, belirli ilk verilerle sayısal sonuçlar elde etmeye çalışırlar; c) Nitel, net bir formu çözmeden, çözeltinin bazı özelliklerini bulabilirsiniz (örneğin, çözümün sürdürülebilirliğini değerlendirmek için).

Sistemin çalışma sürecinin en eksiksiz çalışması, istenen özellikleri, sistemin başlangıç \u200b\u200bkoşulları, parametreleri ve değişkenleri ile bağlayan bariz bağımlılıklar varsa gerçekleştirilebilir. S. . Bununla birlikte, bu tür bağımlılıklar sadece nispeten basit sistemler için mümkündür. Sistemlerin komplikasyonu durumunda, analitik yöntemleriyle yapılan çalışma, genellikle dayanılmaz olan önemli zorluklara dayanmaktadır. Bu nedenle, analitik yöntemi kullanmak istiyor, bu durumda, sistemin en azından genel özelliklerini inceleyebilmek için ilk modelin önemli bir şekilde basitleştirilmesine gidin. Analitik yöntemle basitleştirilmiş bir model üzerinde böyle bir çalışma, diğer yöntemlerle daha doğru tahminleri belirlemek için yaklaşık sonuç elde etmelerine yardımcı olur. Sayısal yöntem, daha geniş bir sistem sınıfının analitik yöntemiyle karşılaştırıldığında araştırmaya izin verir, ancak elde edilen çözümler özeldir. Bilgisayarları kullanırken sayısal yöntem özellikle etkilidir.

Bazı durumlarda, sistemin incelemesi matematiksel modelin analiz edilmesi için nitel bir yöntem kullanılarak yapılabilecek bu sonuçları yerine getirebilir. Bu tür yüksek kaliteli yöntemler, örneğin, kontrol sistemleri için çeşitli seçeneklerin etkinliğini değerlendirmek için otomatik kontrol teorisinde yaygın olarak kullanılır.

Halen, büyük sistemlerin işleyişinin özellikleri ile yapılan çalışmada makine uygulamaları, şu anda dağıtılmaktadır. Bir bilgisayara matematiksel bir model uygulamak için uygun bir modelleme algoritması oluşturmak gerekir.

İçin simülasyon Modellemesi algoritma, modelin işleyiş işlemini çoğaltır. S. zaman içinde ve bunları korumakla sürecini oluşturan temel fenomen taklit edilir mantıksal yapı ve zamandaki zaman sırası, kaynak verilerinin zaman içinde belirli noktalarda belirli noktalarda belirli noktalarda bilgi edinmesine izin veren, sistemin özelliklerini tahmin etme fırsatı vermek S. .

Analitik ile karşılaştırıldığında taklit modellemenin temel avantajı, daha karmaşık işleri çözme olasılığıdır. Taklit Modeller, ayrık ve sürekli elemanların varlığı, sistem elemanlarının doğrusal olmayan özellikleri, genellikle analitik çalışmalarda zorluklar yaratan sayısız rastgele efekt vb. Gibi faktörleri dikkate almayı kolaylaştırır. Halen, imitasyon modellemesi, büyük sistemleri incelemenin en etkili yöntemi ve çoğu zaman sistemin davranışları hakkında, özellikle tasarımın aşamalarında, sistemin davranışı hakkında bilgi edinmek için en etkili yöntemdir.

Sistem sisteminin bir simülasyon modelinde oynatılırken elde edilen sonuçlar S. , Onlar rastgele değişkenlerin ve fonksiyonların uygulanmasıdır, daha sonra işlemin özelliklerini bulmak için, birden fazla oynatılmasını gerektirir, daha sonra bilginin istatistiksel olarak işlenmesi ve istatistiksel modelleme yöntemini kullanmak için simülasyon modelinin bir makine uygulaması yöntemi olarak tavsiye edilir. İstatistiksel testlerin yöntemi, başlangıçta rastgele değişkenleri ve fonksiyonları simüle etmek için kullanılan sayısal bir yöntem olan, analitik görevlerin çözeltileri ile çakışan olasılıklar (böyle bir prosedür olarak adlandırılmıştır). Daha sonra, bu teknik, makine simülasyonu için yanlışlıkla etkilere tabi olan sistemlerin işleyişinin özelliklerini incelemek için başvurmaya başladı, yani. İstatistiksel modelleme yöntemi ortaya çıktı. Böylece, İstatistiksel modelleme yöntemi simülasyon modelinin makine yöntemini daha da arayalım ve İstatistiksel Testlerin Yöntemi (Monte Carlo) - Analitik bir görevi çözmek için sayısal yöntem.

Simülasyon yöntemi, büyük sistemleri analiz etme problemini çözmenizi sağlar. S. , değerlendirmenin görevleri dahil: sistemin yapısı için seçenekler, çeşitli kontrol algoritmalarının etkinliği, değişimin etkisi farklı parametreler Sistemler. İmitasyon modellemesi, büyük sistemlerin yapısal, algoritmik ve parametrik bir sentezine dayanarak, bazı kriterlere göre, etkili değerlendirme için bazı kriterlere göre en uygun olan belirli kısıtlamalara sahip bir sistem oluşturulması gerektiğinde de olabilir.

Taklit modellerine dayanan sistemlerin makine sentezi görevlerini çözerken, sabit bir sistemi analiz etmek için modelleme algoritmalarının geliştirilmesine ek olarak, sistem varyantını aramak için bir algoritma geliştirmek de gereklidir. Makine modelleme metodolojilerinde Balya, iki ana bölüm arasında ayrım yapacak: statik ve dinamikler - ana içeriği, algoritmaları modelleme sistemlerinin analizine ve sentezine göre.

Kombine (analitik taklit) modelleme sistemleri analiz ederken ve sentezleyerek, analitik ve simülasyonun avantajlarını birleştirmenizi sağlar. Kombine modeller oluştururken, alt işlemlerin bileşenlerine işlev gören nesnenin ön ayrışması yapılır ve bunlar için mümkünse analitik modeller kullanılır. Böyle bir kombine yaklaşım, ayrı ayrı tek analitik ve simülasyon simülasyonu kullanılarak çalışılamayan niteliksel olarak yeni sistem sınıflarını kaplamanızı sağlar.

Diğer modelleme türleri. İçin gerçek modelleme Çeşitli özellikleri veya gerçek nesneyi inceleme yeteneği tamamen veya onun tarafında. Bu tür çalışmalar, hem normal modlarda hem de özel modlarda çalışan nesnelerde ve özel modların organizasyonunda (diğer zaman ölçeğinde, diğer değişkenlerin ve parametrelerin diğer değerleri ile) değerlendirmek için özel modların organizasyonunda yapılabilir. .). Gerçek modelleme en yeterli, ancak olasılıkları, gerçek nesnelerin özelliklerini dikkate alarak sınırlıdır. Örneğin, ACU'nun işletme tarafından gerçek modellenmesinin uygulanması, öncelikle, böyle bir ACS oluşturarak ve ikinci olarak, yönetilen bir nesneyle deneyler gerçekleştirir, yani. Çoğu durumda imkansız olan bir işletme.

Gerçek modelleme ana çeşitleri şunları içerir:

Yıkama modelleme Gerçek tesiste böyle bir çalışma, deney sonuçlarının, benzerlik teorisi temelinde bir sonraki işlemi ile anlaşılmaktadır. Nesne hedefe göre çalıştığında, gerçek işlemin akışının kalıplarını belirlemek mümkündür. Buluşa ait denemenin bu tür çeşitlerinin bir üretim deneyi ve karmaşık testler olarak yüksek bir doğruluk derecesine sahip olduğu belirtilmelidir.

Fiziksel modelleme görevlilerin, çalışmanın fenomenlerin doğasını koruyan ve fiziksel bir benzerliğe sahip olan kurulumlarda yapılması gerektiği gerçeğinden farklıdır.

Nesnenin matematiksel tanımının açısından ve doğasına bağlı olarak, model analog (sürekli), dijital (ayrık) ve analog-dijital (kombine) modellerine ayrılabilir. Altında analog model sürekli değerleri bağlayan denklemlerle tarif edilen bir model anlaşılır. Altında dijital dijital formda sunulan ayrık değerleri bağlayan denklemler tarafından açıklanan bir model olarak anlaşılmaktadır. Altında analog dijital sürekli ve ayrık değerleri bağlayan denklemlerle tanımlanabilen bir model olarak anlaşılmaktadır.

Modellemede özel bir yer alır sibernetik modelleme Modellerde meydana gelen fiziksel süreçlerin doğrudan benzerliği yoktur, gerçek süreçler. Bu durumda, yalnızca bazı işlevleri görüntülemeye çalışırlar ve bir dizi giriş ve çıkışa sahip olan bir "kara kutu" olarak gerçek bir nesneyi göz önünde bulundururlar ve çıktılar ve girişler arasındaki bazı bağlantıları simüle ederler. Çoğu zaman, sibernetik modeller kullanırken, nesnenin davranış tarafını dış ortamın çeşitli etkiler altında analiz eder. Böylece, sibernetik modellerin temeli, bazı bilgi işlemlerinin yansımasıdır, bu da gerçek nesnenin davranışını tahmin etmeyi mümkün kılandır. Bir simülasyon modeli oluşturmak için, bu durumda, gerçek nesnenin işleyiş fonksiyonunu seçmek için gereklidir, bu işlevi giriş ve çıkış arasında bazı telekom operatörleri olarak resmileştirmeyi deneyin ve bu işlevi simülasyon modelinde ve bunlara dayanarak yeniden oluşturun. Tamamen farklı matematiksel ilişkiler ve elbette, sürecin diğer fiziksel uygulamaları.

Hedef modeli.Modelin amaçlanan amacı, yapı, çalışma ve değer (kaynak tüketimi modelleri) modellerine ayrılmıştır.

Model modeli nesne bileşenleri ve harici bir ortam arasındaki bağlantıları görüntüler ve ayrılmıştır:

canonic modelBir nesnenin bir çevrenin etkileşimini giriş ve çıkışlar aracılığıyla karakterize etmek;

İç yapı modelinesnenin bileşenlerinin bileşimini ve aralarındaki ilişkinin tanımlanması;

nesnenin (tamsayı) alt seviyenin unsurları üzerine parçalandığı hiyerarşik yapının (sistem ağacı) modeli, eylemlerin tüm çıkarlarına tabidir.

Yapının yapısı genellikle bir akış şeması, daha az sıklıkta grafikler ve tahvillerin matrisleri şeklinde sunulur.

İşlevsel modeller Örneğin, çok çeşitli sembolik modeller ekleyin:

yaşam Döngüsü Model Sistemi,bir sistemin varlığının süreçlerini, oluşturulmasının tasarımının kökeniden operasyonun sona ermesiyle tanımlamak ;

operasyon Modelinesnelerin gerçekleştirilmesi ve nesnenin belirli işlevlerini uygularken, nesnenin bireysel elemanlarının işleyişinin işleyişinin işleyişi kümesinin açıklamasını gösterir. Böylece, operasyon modelleri, sistem elemanlarının akışını operasyonel faktörlerin etkisi altında akışını içeren güvenilirlik modellerini ve sistem elemanlarının çıktılığını karakterize eden faktörlerin genişletilebilirliğini içeren güvenilirlik modellerini içerebilir. dış ortam;

bilgi Modelleri,bilgi kaynaklarını ve tüketicilerinin, bilgi türlerini, dönüşümünün niteliği, ayrıca zaman ve nicel veri özellikleri;

prosedürel modellerİşleme malzemeleri, personel aktiviteleri gibi çeşitli işlemler yaparken, nesnenin elemanlarının etkileşimi için prosedürü tanımlamak

geçici modellernesnenin işleyişi için prosedürün ve "zaman" kaynağının nesnenin bireysel bileşenleri üzerine tahsis edilmesi.

Maliyet Modelleri, bir kural olarak, nesnenin işleyişinin eşlik eden modelleri olarak ve bunlarla ilişkili olarak ikincildir, "onlardan" besleme "ve bunlarla ortaklaşa, nesnenin kapsamlı bir fizibilite değerlendirmesi veya ekonomik kriterlerin optimizasyonu yapmalarını sağlar.

Üretim ve ekonomik nesneleri analiz edip optimize ederken, tek bir ekonomik ve matematiksel modelde matematiksel değer modellerine sahip matematiksel fonksiyonel modeller yapılır.

Genel olarak kabul görmüş ekonomik sistem modellerinin edebi kaynakları ile henüz değerlendirilebilir. Bununla birlikte, T. NeoLore "Ekonomik Sistemler Modelleri ile Makine Taklit Deneyleri" kitabında verilen Matematiksel Sistemlerin Matematiksel Modellerinin Sınıflandırılması oldukça faydalı görünüyor (1971) (Şekil 1.2).

Şekil.1.2. Ekonomik modellerin sınıflandırılması

Ekonomi ve Matematiksel Model (UM) bir dizi birbirine bağlı matematiksel bağımlılıktan oluşan bir ifade (formüller, denklemler, eşitsizlikler, değerlerin mantıksal koşulları, hepsi veya bazıları ise ekonomik bir anlamı vardır. Rolleri için, bu faktörler parametrelere bölmek için tavsiye edilir. ve özellikleri (Şekil 1.3).

İncir. 1.3. Bilgisayardaki rolleri için faktörlerin sınıflandırılması

Burada parametreler nesnenin nesnenin özelliklerini veya elemanlarının bileşenlerini karakterize eden faktörler denir. Nesneyi inceleme sürecinde, bir dizi parametre değişebilir, bu yüzden denir değişkenler bu da durum değişkenlerine ayrılır ve değişkenleri kontrol eder. Kural olarak, nesne durumu değişkenleri, kontrol değişkenlerinin ve dış ortama maruz kalmanın işlevidir. Özellik (Çıktı özellikleri), nesnenin işleyişinin (doğal olarak, çıktı özellikleri değişken durumlardır) doğrudan sayısal nihai sonuçlarıyla ilgilenen araştırmacılar denir. Buna göre, dış ortamın özellikleri, nesnenin işleyişinin işlemini ve sonucunu etkileyen dış ortamın özelliklerini tanımlar. Nesnenin veya dış ortamın ilk durumunu tanımlayan bir dizi faktörün değerleri denir başlangıç \u200b\u200bkoşulları.

UM göz önüne alındığında, aşağıdaki kavramlarla çalışır: optimallik kriteri, hedef fonksiyon, kısıtlama sistemi, iletişim denklemleri, model çözümü.

Optimallik Kriteri belirli bir gösterge, belirli bir yönetim hedefinin bir formalasyonu olarak hizmet veren ve modelin faktörleri ile hedef fonksiyonun yardımıyla ifade edilen ekonomik bir içeriğe sahiptir. Optizasyon kriteri, hedef fonksiyonun anlamsal içeriğini belirler. Bazı durumlarda, nesnenin çıktı özelliklerinden biri, optimitasyon kriteri olarak hareket edebilir.

Hedef özelliği model faktörleri matematiksel olarak kendi aralarında bağlar, değeri bu değerlerin değerleri ile belirlenir. Hedef fonksiyonun anlamlı anlamı, sadece optimize özgeçmiş kriterleri verir.

Optimallik kriterlerini ve hedef işlevini karıştırmayın. Örneğin, kar kriteri ve üretilen ürünlerin maliyeti aynı hedef fonksiyonla tanımlanabilir:

, (1.1)

nerede
- Üretilen ürünlerin isimlendirilmesi; - serbest bırakma hacmi bEN.isimlendirme; - Birimlerin serbest bırakılmasından elde edilen kar bEN.İsimlendirme veya birim değer bEN.- Optimallik kriterinin anlamına bağlı olarak isimlendirme.

Kâr kriteri hesaplanabilir ve doğrusal olmayan bir hedef fonksiyonda:

, (1.2)

Birimlerin serbest bırakılmasından elde edilen kar varsa bEN.İsimlendirme, serbest bırakma fonksiyonudur .

Birkaç optimal kriter varsa, her biri özel hedef işleviyle resmileştirilecektir. nerede
- Optimallik kriterlerinin sayısı. Optimum çözeltinin kesin seçimi için, araştırmacı yeni bir hedef işlevi formüle edebilir.

Bununla birlikte, hedef işlevi artık ekonomik anlam taşımayabilir, bu durumda, optimitasyon kriteri bunun için eksik.

Kısıtlama sistemi uygulanabilir, kabul edilebilir veya izin verilen çözümler alanını daraltın ve nesnenin ana dış ve iç özelliklerini sabitleyen sınırları belirler. Kısıtlamalar, işlem işleminin işlemini, nesnenin parametrelerini ve özelliklerini değiştirmek için sınırları tanımlar.

İletişim denklemleri kısıtlamalar sisteminin matematiksel formalizasyonu. "Kısıtlamaların Sistemi" ve "İletişim Denklemi" kavramları arasında, "optimitasyon kriter" ve "hedef fonksiyon" kavramları arasında olduğu gibi aynı analoji vardır: anlamın içindeki çeşitli sınırlamalar aynı iletişim tarafından tanımlanabilir. Denklemler ve farklı modellerde aynı sınırlama farklı iletişim denklemleri kaydedilir.

Böylece, her şeyden önce bir gelecekteki matematiksel model oluşturma kavramını tanımlayan optimallik kriteri ve bir kısıtlama sistemidir. Kavramsal model ve formalizasyonları, yani. Hedef işlevi ve iletişim denklemi matematiksel bir modeldir.

Kararla matematiksel model, iletişim denklemlerini yerine getiren bir set (ayarlanmış) değişken olarak adlandırılır. Ekonomik anlamı olan çözümler yapısal olarak kabul edilebilir. Birçok çözeltiye sahip modeller, bir çözeltiye sahip olmayacak şekilde cesurca varyantı denir. Varyant modelinin yapısal olarak izin verilen çözeltileri arasında, bir kural olarak, modelin anlamına bağlı olarak, hedef fonksiyonun en büyük veya en küçük değere sahip olduğu bir çözüm vardır. Böyle bir çözüm, ayrıca hedef fonksiyonun karşılık gelen değeri, denir en uygun (özellikle, en küçük veya en büyük).

UM, özellikle optimal kullanarak, yalnızca görev setine karşılık gelen bir modelin yapımını değil, aynı zamanda uygun bir yöntemin yardımıyla da çözümünü ima eder. Bu bağlamda, bazen modelleme (dar bir anlamda), modelin bir çözüm bulma aşaması olarak anlaşılmaktadır. Çalışılan özelliklerin değerlerinin hesaplanması ve yapımı ve çalışmasının en iyi uygulamasını seçmek için çalışılan nesne için çeşitli seçeneklerin optimalliğinin belirlenmesi. Bu aşama Belli bir bilgi işlem setinde bir UM uygulaması ve incelenmesidir. Optimizasyonu çözme yönteminin seçimi, Modelin faktörlerini, belirli işaretlerin varlığını (dinamiklerin dikkate alınması, stokasticilik, vb. Gibi) bağlayan matematiksel forma bağlıdır. Modeli çözme yönteminin doğru seçimi açısından, en önemli özellikler araştırma hedefinin doğasıdır, parametreler ve özellikler arasındaki bağlantıların formalizasyonları, nesnenin olasılıksal doğasının muhasebesidir. zaman faktörü olarak.

Çalışmanın amacının niteliğine göre, UM bölünmüştür. optimizasyon(Düzenleyici) ve tanımlayıcı(Açıklayıcı veya EMM doğrudan hesap).

Optimizasyon modellerinin karakteristik bir özelliği, bir veya daha fazla hedef fonksiyonun varlığıdır. Aynı zamanda, ilk durumda, Optimizasyon UM denir monokrive ikincisinde - Çok kriterler. Genel olarak, monocrying UM aşağıdaki ilişkiler sistemi ile temsil edilebilir:

nerede E.- Nesnenin optimalliğinin kriteri; - Yönetilen değişkenler,
;- yönetilmeyen model faktörleri;
;- Kısıtlamalar sisteminin resmileştirilmesini temsil eden iletişim denklemleri,
;- Hedef fonksiyonu - optimize özgeçmiş kriterinin resmileştirilmiş ifadesi.

İfade
bu, sınırlamalarda, şekil parantezinde verilen mantıksal koşullardan biri olabileceği anlamına gelir.

İlişkiler (1.4) ve (1.5) tarafından verilen modelin çözeltisi, bir dizi değişken değer bulmaktır.

,

B'yi tedavi etmek maksimum(veya min.) Hedef özelliği E.belirtilen iletişim denklemleri için .

Özel üretim yönetimi görevlerinin özellikleri, optimizasyon türlerinin çeşitliliğini belirledi. Bu, açıklamalarının "standart" ekonomik ve matematiksel yöntemlerini geliştirmek, örneğin, çeşitli sınıfların dağıtım görevleri, envanter yönetimi görevleri, tamir ve değiştirme ekipmanları, ağlar ve rotaların seçimi, vb.

Tanımlayıcı modellerin temel bir işareti, optimal kriterlerin olmamasıdır. Doğrudan hesaba verilen çözüm, nesnenin çıktı özelliklerinin ayarlanmasını, nesnenin başlangıç \u200b\u200bkoşulları ve giriş özellikleri için bir veya daha fazla seçenek için bir veya daha fazla seçenek için hesaplanmasını veya yapısal olarak izin verilen bir alanda herhangi bir değer kombinasyonunu bulmak içindir. çözümler. Makine yapımı üretiminin kontrol edilmesinin tipik problemlerinin örnekleri, tanımlayıcı modeller kullanılarak çözülmüş, tabloda gösterilmektedir. 1.1.

Tablo 1.1. Tanımlayıcı modellerin örnekleri

Bağlantıların formalizasyon derecesine bağlı olarak f. ve g. bEN. ifadelerdeki modellerin faktörleri arasında (1.4) ve (1.5) ayırt eder analitikve algoritmikmodeller.

Analitik kayıtın kaydı, modelin herhangi bir değişken durumunun, hedef işlevinin ve denklemlerinin değerlerini belirlerken, cebirsel denklemler veya bilgi işlem sürecinin dallarına sahip olmayan eşitsizlikler şeklinde bir matematiksel modelin kaydı denir. iletişim. Matematiksel modellerde, tek hedef işlevi varsa f. ve kısıtlamalar g. j. analitik olarak, bu tür modeller matematiksel programlama modellerinin sınıfına aittir. Fonksiyonlarda ifade edilen fonksiyonel bağımlandırmaların niteliği f. ve g. j. doğrusal ve doğrusal olmayan olabilir. Buna göre, um bölünmüştür. doğrusalve doğrusal olmayanve ikincisi arasında ayrılan özel sınıflarda kesirli-doğrusal,parçalı doğrusal,ikinci derecedeve dışbükeymodeller.

Karmaşık bir sistemle uğraşırsak, modelini, genellikle formda belirtilen işleyişinde, sistemin elemanları arasındaki ilişkiyi gösteren bir algoritma biçiminde yapmayı çok daha kolaydır. mantıksal koşullar - işlem akışının işlemi. Bununla birlikte, unsurlar için matematiksel bir açıklama çok basit olabilir, ancak çok sayıda elemanın matematiksel tanımına kadar basitleştirilmesi ve bu sistem kompleksini oluşturur. Algoritmik olarak, bu tür nesneleri, karmaşıklıkları veya Kuyrukları sayesinde prensip olarak analitik bir açıklamaya izin vermeyecek şekilde tarif edilebilir. Bununla bağlantılı olarak algoritmik modeller, kriterlerin ve (veya) kısıtlamaların, bilgisayar işleminin dallanmasına yol açan mantık koşulları da dahil olmak üzere matematiksel yapılarla tarif edilenleri içerir. Algoritmik modeller, sözde taklit modelleri - çalışılan nesnenin elemanlarının davranışını taklit eden modelleme algoritmaları ve işleme işleminde bunlar arasındaki etkileşimi içerir.

EMM'nin rastgele faktörler içerip içermediğine bağlı olarak, sınıfa atfedilebilir stokastikveya belirlenen.

İÇİNDE belirlenen modeller ne de hedef işlevi f. ne de iletişim denklemi g. j. Rastgele faktörler içermeyin. Sonuç olarak, çıktı modelinin bu giriş değerleri kümesi için, yalnızca tek tek bir sonuç elde edilebilir. İçin stokastik Um faktörlerin özelliğidir muhtemel bir doğaya sahip olan ve herhangi bir dağıtım yasası ile karakterize edilen ilişkiler (1.4) ve (1.5) ile tarif edilen modeller ve fonksiyonlar arasında f. ve g. j. rastgele fonksiyonlar olabilir. Bu tür modellerde çıktı özelliklerinin değerleri sadece olasılıksal bir anlamda tahmin edilebilir. Çoğu durumda stokastik UM'nin uygulanması, taklit istatistiksel modellemenin bilgisayar yöntemlerinde gerçekleştirilir.

UM'yi ayırt edebilecek olan aşağıdaki özellik, zaman faktörü ile ilişkidir. Giriş faktörlerinin ve bu nedenle simülasyon sonuçlarının açıkça zamana bağlı olduğu modeller dinamik ve zaman bağımlılığının hangi modellerinde t.ya hiç yok ya da kötü ya da dolaylı olarak adlandırılıyor statik . Bu bağlamda ilginç olan, taklit modelleri ilginçtir: işleyiş mekanizması üzerinde dinamiktir (model belirli bir süre boyunca nesnenin çalışmalarının taklit edilmesidir) ve simülasyon sonuçlarına göre - statik (örneğin, ortalama) simüle bir süre için nesnenin performansı).

Statik modeller, zaman içinde faaliyet gösteren gerçek nesnelere ve sistemlere belirli bir yaklaşım derecesidir. Çoğu durumda, bu tür bir yaklaşımın derecesi, değişimin değişmezliği veya çeşitli ortalama faktörler hakkındaki varsayımlarda (dolaylı olarak veya yaklaşık olarak değişiminin belirli sınırlarındaki zaman faktörünü dikkate alarak), statik pratik uygulaması için yeterlidir. modeller.

Bu konuyu inceleyen, öğreneceksiniz:

Sınıflandırma modelleri için temel teşkil edebilecek;
- Sınıf modelleri nasıl sınıflandırılır;
- Modellerin sunum yöntemine göre nasıl sınıflandırıldığı;
- Raporlama bilgi modellerinin şekli nedir;
- Bilgisayar modeli nedir?

Modellerin sınıflandırılması türleri

Konuda "Sınıflandırmanın temelleri (nesneler)" Sınıflandırmanın temel ilkeleri hakkında bilgi sahibi oldunuz. Modeller için, seçilen tabana bağlı olarak çeşitli sınıflandırma türlerini oluşturabilirsiniz. Bu tür bazlar, bazı model grupları için ortak bir veya daha fazla işaret sunar. Aşağıdaki özelliklerle tanımlanan en yaygın sınıflandırma türlerinin birkaçını düşünün:
♦ Kullanım alanı;
♦ Geçici faktör modelinde muhasebe (hoparlörler);
♦ Bilgi Şubesi;
♦ Modelleri sunma yöntemi.

Modelleri "ne için" konumundan "," ne amaçla "kullanıldığını düşünüyorsanız, Şekil 10.1'de gösterilen sınıflandırmayı uygulayabilirsiniz.

Eğitim modelleri eğitimde kullanılır. . Bunlar görsel yardımlar, çeşitli simülatörler, eğitim programları olabilir.

Tecrübeli modeller, tasarlanmış nesnenin azaltılmış veya genişletilmiş kopyalarıdır. . Nesneyi incelemek ve gelecekteki özelliklerini tahmin etmek için kullanılırlar.

Örneğin, geminin modeli, havuzda, haddelemeyi, otomobilin modeli, aerodinamik tüpün vücut açılımını incelemek için, yapının yapısı, yapısının yapısı kullanılır. Binayı belirli bir bölgeye bağlayın, hidrolik yapı (rezervuarlar, hidrostasyon) modeli, gelişmelerinin aşamasında çeşitli teknik, çevresel ve diğer sorunları çözer.

İncir. 10.1. Kullanım modellerinin sınıflandırılması

Bilimsel ve teknik modeller, süreçleri ve fenomenlerini incelemek için yaratılmıştır. . Bu tür modeller, örneğin, Thunder elektriksel deşarjı veya TV'yi kontrol etmek için bir stand üretmek için bir cihaz bağlanabilir.

Oyun modelleri askeri, ekonomik, spor, iş oyunlarıdır . Bu modeller olduğu gibi, nesnenin davranışını çeşitli durumlarda prova edin, bir rakipten, bir müttefik veya düşmandan olası bir reaksiyonla kaybeder. Oyun modellerini kullanarak, hastalara psikolojik yardıma sahip olabilir, çatışma durumlarını çözebilir.

Taklit modeller sadece bir doğruluk derecesi ile gerçeği yansıtmaz, ancak taklit etmeyin . Modelle ilgili deneyler, farklı kaynak veriler altında gerçekleştirilir. Çalışmanın sonuçlarına göre, sonuçlar alınır. Doğru çözümü seçme yöntemi, numune ve hatalar yöntemi olarak adlandırıldı. Örneğin, ilaçların yan etkilerini tanımlamak için, bir dizi hayvan deneyiminde yaşıyorlar.

İmitasyon modellemesinin bir başka örneği, okullarda deneysel faaliyetler olarak hizmet edebilir. Diyelim ki, "Sürüşün En İyisi" nin yeni bir konusunu tanıtmak istediklerini varsayalım. Deney için, bir dizi okul seçilir. Bir yerde LED okul kamyonuna, bir yerde - öğrencilerin binek otomobili tarafından toplanan ve bazı okullarda her şey trafik kuralları çalışmasına (çeşitli girdi verilerine sahip modelleme) ortaya çıktı. Daha sonra, çeşitli okullarda yeni bir konunun tanıtım sonuçlarının sonuçlarının doğrulanması ve analizi, ülkenin tüm okullarında bu disiplini öğrenmenin fizibilitesinin bulunmasına yardımcı olur.

Belirtildiği gibi, sınıflandırmalardan biri zaman faktörü ile ilgilidir. Modeller, meydana gelen işlemlerin dinamiklerinin bunlara nasıl yansıtıldığında statik ve dinamiğe ayrılabilir (Şekil 10.2).

İncir. 10.2. Zaman faktöründe modellerin sınıflandırılması

Statik model, bu nesne hakkında bir kerelik bilgi kesimidir. . Örneğin, dental poliklinikteki öğrencilerin incelenmesi, zaman zamanındaki dişlerinin durumunu verir: süt ve sabit oranı, mühürlerin varlığı, kusurları vb.

Dinamik model, zamandaki değişimin bir resmini temsil eder. . Bir poliklinik olan bir örnekte, bir öğrencinin tıbbi rekoru, uzun yıllar boyunca dişlerinin durumundaki değişimi yansıtan, dinamik bir model olarak kabul edilebilir.

Evin yapımı sırasında, kuruluşun gücü, duvarları, kirişlerinin ve sabit yüke dayanıklılık artışı hesaplanır. Bu statik bir bina modelidir. Ancak, rüzgarlara muhalefetin, yeraltı suyunun hareketini, sismik salınımların ve zaman içinde değişen diğer faktörlerin hareketini sağlamak için de gereklidir. Bu sorular dinamik modeller kullanılarak çözülebilir.

Örneklerden görülebileceği gibi, aynı nesne açıklanabilir ve statik ve dinamik model.

Modelleri sınıflandırmak ve "hangi endüstrinin" bilgisinin veya insan faaliyetlerinin (biyolojik, sosyolojik, ekonomik, tarihi vb.) Ve diğer birçok faktör tarafından sınıflandırılması mümkündür.

Sunum yöntemine göre modellerin sınıflandırılması

Sunum yöntemine göre tüm modellerin tüm sınıflandırılmasını düşünelim. Böyle bir sınıflandırmanın şeması Şekil 10.3'te gösterilmiştir.

İncir. 10.3. Sunum yöntemine göre modellerin sınıflandırılması

Buna göre, modeller iki büyük gruba ayrılır: malzeme ve soyut (maddi olmayan). Bu iki grup "modellerden yapılmış" bir şeyle karakterize edilir. Ve malzeme ve soyut modeller kaynak nesnesi hakkında bilgi içerir. Sadece bir malzeme modeli durumunda, bu bilgi gerçek bir düzenleme - renk, şekli, oranı, vb. Vardır. Duygu organları kullanılarak elde edilebilir. Maddi olmayan modelde, aynı bilgiler soyut formda sunulur (düşünce, formül, çizim, diyagram).

Malzeme ve soyut modeller Aynı prototipi yansıtabilir ve birbirlerini karşılıklı olarak tamamlayabilir. Bazılarınız, sırf duvarda yüksek hızda hareket eden bir motosikletçi ile muhteşem bir oda gördünüz. Kültür ve rekreasyon parkındaki sürpriz çekimde, insanlarla olan kabinler dikey düzlemde yüksek hızda döndürülür. Motosikletçinin tutulması ve insanların kabinlerden düşmemesinin nedeni, dönme sırasında her nesneye etki eden santrifüj kuvvetleri nedeniyle. Çizimde tasvir edilebilir ve formülleri tanımlanabilirler. Bunlar, bilgi sunumunun çeşitli soyut formlarıdır. Herkes anlaşılır değil. Ancak, bu işlem en basit deneyim örneğinde gösterilebilir. Su ile bir kova alın ve gevşeyin. Aynı kuvvetin etkisinden dolayı su dökülmez. Bu deneyim, aslında, dönerken bazı kuvvetler olduğuna açıkça ikna eder. Cazibede kendin üzerinde hissetme şansına sahip. Böylece malzeme modeli, karmaşık fiziksel sürecin özünü anlamaya yardımcı olur.

Başka bir örnek veriyoruz. Sarkaç modeli, iplikte asılı olan bir çakıl taşıyan modelinde, salınımlar sırasında hareket düzleminin değişmediğini açıkça göstermektedir. Bu malzeme modelidir. Öte yandan, uçağın değişmezliği, sarkaç üzerinde hareket eden kuvvetleri göz önünde bulundurarak, Newton'un 2. Kanunu'na dayanarak kanıtlanabilir. Bu soyut bir modeldir. Ve bunun içinde ve başka bir düzenlemede, çalışmanın amacı sarkaçtır. İlk durumda, "sarkaç" nesnesi simüle edilir ve eylemi salınımdır ve ikincisinde - soyut model yalnızca eylemleri açıklar.

Bu arada, aynı malzeme modelinin yardımıyla, bir işlem daha gösterilebilir - dünyanın dönmesi. St. Isaac'ın Leningrad Katedrali'ndeki son geçmişte, Foucault Pendulum asıldı, zeminde bir tür kadran yapıldı. Sarkaçın hareketinin düzlemi değişmedi ve kadran toprakla birlikte döndü. Bir süre sonra, kadranın sarkaçla ilişkilendirilmesini fark etmek mümkündü.

Malzeme modelleri

Malzeme modellerine konu, fiziksel olarak adlandırılabilir. Her zaman gerçek bir düzenlemeye sahipler. Bu tür modeller yansıtabilir:

Kaynak nesnelerin dış özellikleri;
- Kaynak nesnelerin iç cihazı;
- Özgünlük nesneleriyle meydana gelen süreçlerin ve fenomenlerin özü.

Malzeme modellerinin en basit örnekleri çocuk oyuncaklarıdır. Onlara göre, çocuk, çevredeki nesnelerin dış özelliklerini öğrenir. Oyun sırasında bazı oyuncakları görüntüleme (örneğin, bir daktilo), orijinal nesnenin cihazının ilk fikrini ve hatta çalışmalarının ilkeleri hakkında.

Gerçek nesnenin malzeme modelinde rol oynadığı işlemler, diğer fiziksel niteliklerin işlemleri ile değiştirilebilir. Örneğin, aynı çocukların daktilo içinde, hareket süreci, içten yanmalı motoru, ancak bükülmüş bir yay veya atalet mekanizması tarafından sağlanmaz. Ancak aynı zamanda, tekerleklerin dönme hareketini otomobilin translasyon hareketine dönüştürme ilkesi gözlenir.

Malzeme modelleri prototipleri gibi olmayabilir. Örneğin, insanları şiddetli ve zararlı üretimdeki yerini alan bir robot kesinlikle bir insan gibi değildir. Bu mekanik bir cihaz, manipülatördür. Sadece çocuk kitaplarında ve bir robotun karikatürlerinde mekanik bir insan olarak temsil eder.

Malzeme modelleri, gerçek nesnelerin özelliklerini öğrenmeye ve karmaşık olayların "mekanizmalarını" anlamaya yardımcı olduğundan, genellikle öğrenme sürecinde kullanılırlar. Malzeme modelleri, insanın iskeletidir ve biyoloji ofisinde kuşlar, güneş sisteminin birim modeli ve astronomi ofisinde çok kademeli roketin düzenini, fizik ofisinde topları olan eğimli düzlem, vb.

Malzeme modelleri sadece okul faydalarını değil, aynı zamanda çeşitli fiziksel ve kimyasal deneyleri içerir. Deneylerde, eylemler, örneğin, hidrojen ve oksijen (maddeler, araştırma nesneleri) arasındaki reaksiyon (eylem) nesnelerde simüle edilir. Bu reaksiyon, az miktarda başlangıç \u200b\u200bmalzemelerinde bile sağır edici pamukla gerçekleşir. Model, zararsız ve yaygın maddelerin "çıldırmış karışımının" sonuçları hakkında bir uyarıdır.

Malzeme modellerinin oluşturulması ve kullanımı, çevredeki dünyanın deneysel bilgi yöntemine aittir.

Soyut (maddi olmayan) modeller

Soyut modeller dokunamaz, gerçek bir enkarnasyon yoktur. Bu tür modellerin temeli bilgidir ve bu tür modelleme, çevre gerçekliğin teorik bilgi yöntemini uygulamaktadır.

Soyut modellerin daha fazla sınıflandırılmasına olan temeli, bir bilgisayar kullanarak uygulama ve araştırma olasılığını seçecektir. Bu temelde, aşağıdaki alt sınıflar tahsis edilir:

Zihinsel ve sözlü;
- Bilgi.

Gizemli ve sözlü modeller

Gizemli modeller, bir kişinin hayal gücünde, bazen bazı görüntü şeklinde düşünceli, sonuçların bir sonucu olarak oluşturulur. Zihinsel modelin bir örneği, yol boyunca hareket ederken bir davranış modelidir. Bir kişi yoldaki durumu analiz eder (hangi sinyal trafik ışığı verir, arabalar ne kadar uzakta, hangi hızda hareket ettikleri, vb.) Ve bir davranış modeli üretir. Durum doğru şekilde modellenirse, geçiş güvenli olacaktır, değilse, trafik kazası meydana gelebilir.

Bu tür modeller, herhangi bir bilinçli insan faaliyetine eşlik eder. Alışveriş yaparken, bir adam zihinsel olarak, mevcut olanların ne kadarını ve ne kadar satın alınabileceğini temsil eder. Tatil için planlar, zihinsel olarak çeşitli tatil seçeneklerini ve olası maliyetleri kaybeder. Otobüs durağında taşımayı bekliyorum, doğru yere nasıl ulaşılacağını önler.

Mucitten kaynaklanan fikir, bu tür modellere ve bestecilden gelen düşüncelerindeki müzikal temayı ve şairin kafasında doğan müzikal temayı atfedilebilir. Modelin tüm örneklerinden, modelin bir nesnenin oluşturulmasından önce (yeni cihaz, müzikal iş, şiir), yaratıcı sürecin aşamalarından biriydi. Bu tür modeller, bir izleyiciden, bir dinleyiciye, zaten mevcut nesnelere (müzik, boyama, şiir) reaksiyonu olarak okuyucundan ortaya çıkabilir.

Bir zihinsel model, konuşma biçiminde ifade edilebilir. Bu durumda, genellikle sözlü olarak adlandırılır (Lat. Ver- Balis - Sözlü). Bir kişinin sözlü modeli, düşüncelerini başkalarına iletmek için kullanır.

Bilgi modelleri

Farklı kişilerden aynı nesnelere ve fenomenlere bir tepki olarak ortaya çıkan görüntüler büyük ölçüde değişebilir. Bu nedenle, şekilli model çok bireyseldir ve yeterli derecede güvenilirlik derecesine sahip bir prototip görüntülemez. Müzik işinden bir izlenim bırakmak, müzik değil, onun hakkında bir hikaye.

Bilgisayarda bir bilgisayarda işlenmesi için kullanılması için, işaret sistemini kullanarak, bu, resmileştirilmesi gerekir. Formalizasyon kuralları, model oluşturacak ve kullanacak olanlar için bilinmeli ve anlaşılabilir olmalıdır.

Bu nedenle, sözlü ve zihinsel modellerle birlikte, daha katı - bilgi modelleri kullanılır.

Çeşitli semboller, semboller, farklı faaliyet alanlarıyla ilgili anlaşmalar vardır ve modelleri tanımlamak için uygundur. Benzer bir sistem ve elemanlarını kullanmak için kurallar dil denir. Dil konuşma, algoritmik, matematiksel, kodlama dili vb. Olabilir.

Bir nesneyi veya işlemi karakterize eden bilgiler, çeşitli yollarla ifade edilecek farklı bir temsil şekli olabilir. Formalizasyon derecesine göre, açıklamanın standartlığı, bu çeşitlilik figüratif ve ikonik modellere ayrılabilir.

Figüratif modelin parlak bir örneği coğrafi bir haritadır. Kıtaların rengi ve şekli, okyanuslar, haritada gösterilen dağlar hemen figüratif düşünceyi birbirine bağlar. Haritadaki renge hemen kabartmayı hemen takdir edebilirsiniz. Örneğin, su mavi renkte mavi ile ilişkilidir, yeşil çiçek açan çayır, sade. Harita sembollerle doludur. Bu dili bilmek, bir kişi alabilir güvenilir bilgi İlgilendiğiniz nesne hakkında. Bu durumda bilgi modeli, geleneksel görüntüler şeklinde kodlanmış duyular ve bilgiler kullanılarak elde edilen bilgileri anlama sonucu olacaktır.

Aynısı resim hakkında söylenebilir. Deneyimsiz görüntüleyici, ruhun resmini, figüratif bir model biçiminde algılayacaktır. Ancak çeşitli pitoresk türlere ve okullara karşılık gelen bazı sanatsal diller var: renklerin bir kombinasyonu, smearin karakteri, hava iletim yöntemleri, hacim, vb. Bu sözleşmeleri bilen adam, sanatçının ne anlama geldiğini çözmek daha kolaydır. , özellikle de iş pealyizm için geçerli değilse. Aynı zamanda, resmin genel algısı (bilgi modeli) hem mecazi hem de işaretlerdeki bilgileri anlama sonucu olacaktır.

Böyle bir modelin bir başka örneği bir fotoğraftır. Kamera, orijinalin bir görüntüsünü almanızı sağlar. Genellikle fotoğraf bize bir kişinin görünümünün oldukça doğru bir resmini verir. Bazı işaretler (alnın yüksekliği, gözlerin inişi, çenenin şekli), için uzmanların bir kişinin karakterini, bir veya başka bir eylemle eğilimi belirleyebileceği. Bu özel dil, fizyognomi alanında biriken bilgilerden oluşur ve kendi deneyimi. Doktorları bilmek, yabancı bir kişinin fotoğrafına bakarak, bazı hastalıkların belirtilerini görecektir. Farklı hedefler tarafından yanlışlar, biri ve aynı fotoğrafın farklı bilgi modellerini alabilirsiniz. Özel bir profesyonel dil bilgisine dayanarak fotoğraflara ve bilgilere bakarak elde edilen görüntü oluşturulan bilgilerin işlenmesinin sonucu olacaktır.

Şekil 10.4, kentin dairesel bir grafik biçiminde harcamaların bir görüntüleme işareti modeli sunar.

İncir. 10.4. ŞEHİR GİDERLERİNİN FİYRE işareti modeli

Figüratif modellerin temsili biçiminde, aşağıdaki gruplar arasında ayırt edilebilir:

Geometrik modeller görüntüleme görünüm orijinal (çizim, piktogram, çizim, plan, kart, hacimsel görüntü);
- Nesnelerin yapısını ve parametrelerinin iletişimini gösteren yapısal modeller (tablo, grafik, devre, diyagram);
- Sözel modeller doğal dil vasıtasıyla sabitlenir (açıklanmıştır);
- eylemlerin sırasını açıklayan algoritmik modeller.

Sinyal modelleri aşağıdaki gruplara ayrılabilir:

Nesnenin, sistem veya işlemin çeşitli parametrelerinin bağlantısını gösteren matematiksel formüllerle temsil edilen matematiksel modeller;
- Özel dillerde sunulan özel modeller (notlar, kimyasal formüller vb.);
- Özel bir dilde yazılmış bir program biçiminde bir işlemi temsil eden algoritmik modeller.

Simülasyon araçları

Model çeşitliliği, bu modellerin uygulanması ve tanımlanması için çok çeşitli araçların kullanılmasını içerir.

Modelin bir maddi doğası varsa, gerçek bir düzenlemede sunulursa, geleneksel aletler oluşturulması için uygundur: bir heykeltıraş kesici, bir tornalama veya frezeleme makinesi, pres, testere ve balta nihayetinde.

Modelin soyut bir formu varsa, bu tür modelleri tanımlamanıza izin veren bazı ikonik sistemlerden bahsediyoruz. Bunlar özel diller, çizimler, şemalar, grafikler, tablolar, algoritmalar, matematiksel ifadeler, vb. Burada araç setinin iki seçenekleri kullanılabilir: geleneksel mühendis veya tasarımcı (kalem, çizgi, tutamak) veya en mükemmel kümesi şu anda araç - bir bilgisayar. Böylece, bilgi modellerini sınıflandırma olasılığına yaklaştık: uygulama yöntemine göre, bilgisayarlara ve bilgisayarlara ayrılırlar.

Bir araç bilgisayarı söz konusu olduğunda, bilgi ile çalıştığı anlaşılmalıdır. Bu nedenle, hangi bilgilerden ve hangi formda bir bilgisayarı algılayabileceği ve işleyebileceğinizden devam etmeniz gerekir. Modern bir bilgisayar, metin, grafikler, şemalar, masa, ses, video vb. İle çalışabilir, ancak tüm bu bilgi ile çalışmak için hem teknik (donanım) hem de yazılım desteği gereklidir. Bu iki bileşen bilgisayar simülasyon araçlarıdır.

Uygulamalı yazılım ortamları, bir kişi tarafından kendi tasarımlarını uygulamak için etkili bir erişilebilirlik olarak kullanılır. Başka bir deyişle, bir kişi modelin ne olacağını zaten biliyor ve bilgisayarı bir işaret formunu vermek için kullanır. Örneğin, grafik ortamları geometrik modeller oluşturmak için kullanılır. Metin işlemciler, ikonik modellerin tasarımının geniş özelliklerine sahiptir. Bunlar yerleşik iş grafikleri ve otofigur kitleri ve formül, tabloları, elektronik devreleri, diyagramları vb. Dahil etmenizi sağlayan yazılım uygulamalarıdır.

Diğer yazılım ortamları Adam, kaynak bilgisinin işlenmesi ve sonuçları analiz etme aracı olarak kullanır. Burada bilgisayar akıllı bir asistan olarak görev yapar.

Bu bilgisayar işleme örneği olarak, ses işleme verilebilir. Bu konuda uzmanlaşmış yazılım, özellikle bir müzik editörü. Sadece yeni bir metin almayı ve yazdırmayı değil, aynı zamanda düzenlemeyi gerçekleştirmek ve işi dinlemek için de izin verir. Diğer programlar, şarkıcının sesinin dijital kaydını bağlamanızı sağlar ses modeli Melodilerin yanı sıra, farklı yüksekliklerin ve timbre (tenor, drama bas vb.) İnsan sesini sentezlemek (model). Bilgisayarın tanıtılan anlaşmalara uygun olarak kendi başlarına kompozisyonlar yaratabileceği programlar vardır: ritim, tempo, müzikal tarzı vb.

Veritabanı ortamında büyük miktarda bilginin işlenmesi yapılabilir. Matematiksel bir modeli keşfetecekseniz, çevreye grafik veya müzik editörleri veya veritabanı ne de olmayacaksınız. metin işlemcisi. Güçlü araç Bu tür modellerin çalışmaları bir masa işlemcisi ortamıdır. Bu ortamda, orijinal bilgi işareti modeli, bu ortamdaki bağlantı kurulu kurallarına göre temel nesneleri bağlayan tabaka formunda sunulacaktır.

Matematiksel modellerin incelenmesinin yanı sıra geometrik modellerin yapımının bir başka etkili yolu programlama ortamıdır. Bilgisayar modeli Bir program şeklinde sunulacaktır.

Soruları ve görevleri kontrol edin

1. Hangi özellikleri sınıflandırabilir?

2. Okul sınıfı modellerinde kullanılan örnekler verin.

3. Stratejiklemesi mümkün mü bilgisayar oyunu. Oyun modelini adlandırın? Bu oyunlar ne öğretiyor?

4. Modelin hangi işaretine göre statik ve dinamiğe ayrılır?

5. Malzeme modelleri nelerdir? Örnekler ver.

6. EPICS'i ne tür modeller alardınız? Modelleri ne yapıyorlar?

7. Hangi figüratif modeller sizden ne zaman ortaya çıkıyor, eve girdiğinde, bir kokuyu hissediyor musunuz?

8. Bilgi modelleri nedir? Ne yaptılar?

9. Okul Tarihi ders kitapları askeri savaş şemaları içerir. Onlara modelleri arayabilir miyim? Ne tür modeller atfedilebilirler?

10. Matematiksel bir model nedir? Örnekler ver.

11. Açıklayıcı çizimini model görevine aramak mümkün müdür? Cevabı açıklar.

12. Bilgisayar modelinde ne anlıyorsunuz?

lat'tan. Modulus - Ölçü, Örnekleme, Norm) - Mevcut olan diğer herhangi biriyle ilgili varolan varoluş, kompozisyondaki (içerik), harici form, miktardaki farklılıklardan bağımsız olarak, ortak bir yapıya sahip ve bununla işlev görür (örneğin, boyut).

Mükemmel tanım

Eksik Tanım ↓

Model

Franz. MOD? LAT'dan. Modus-formasyonu) - Koşullu görüntü (görüntü, şema, açıklama, vb.) K.-L. nesne (veya nesne sistemleri). İnsan arasındaki ilişkiyi ifade etmeye yarar. Nesnelerin ve bu nesnelerin bilgisi; M. kavramı, semantik, mantık, matematik, fizik, kimya, sibernetik, dilbilim, vb. Bilimlerde ve bunları (CH. OH teknik.) Uygulamalarında, yakından ilgili, anlamlar da olsa. Bu çeşitli anlayışlar diğerinden çıkarılabilir. Genel tanımı. İki nesne sistemi A ve Naz. M. Birbirimize (veya bir başkasını modellemek), sistemin böyle bir homomorfik ekranını kurabilirseniz ve bazı sistemlerde ah? ve belirli bir sisteme homomorfik eşleme?, ne ve? Yves? Kendi aralarında izomorfiktir (bkz. İzomorfizma; Bu makale kararlılığındaki veriler, yalnızca unsurlar arasında değil, aynı zamanda sistemlerin altkülleri arasında ihtiyaç duyulması durumunda da genelleştirilmelidir). Tanımlanmış "M) oranı. Refleks, simetrik ve geçişli bir ilişki var, yani. eşdeğerlik türü (eşitlik, kimlik); Özellikle (A \u003d AH? Ve in \u003d c) olduğunda, her sistem için herhangi bir izomorfikleştirin. M. Bilim Kavramı genellikle sözde kullanımı ile ilişkilidir. Modelleme yöntemi (bkz. Modelleme). K.L arasındaki M. simetri ilişkisi sayesinde. Nesne (sistem) ve M. İkili izomorfik sistemlerden herhangi biri, M. diğerini eşit temelli olarak arayabiliriz. Örneğin, Resim ve Heykel M. Naz. tasvir edilen nesne; Aynısını birbirinize göre karşılaştırır. Konu ve onun fotoğrafı, M'yi düşünüyoruz. Bu bir fotoğraftır. Doğada birbirlerini (yukarıdaki tanım anlamında) simüle eden iki sistemden hangisi. -Cache. Modelleme, bir nesne nesnesi olarak seçilecektir ve M., özel bilişsel-pratiklere bağlıdır. Görevler. Sonuç olarak, grammatistin kendisine yansıyan koşullar. "Modelleme" teriminin yapısı, ikincisi belirli bir öznel renklendirmeye sahiptir (genellikle "modeller" ile ilgili olarak ilişkilidir). Bu renkten yoksun olan "M." terimi doğal olarak, çeşitli olası "modelleme" nin bakılmaksızın doğal olarak anlaşılır (ve sonuç olarak). Başka bir deyişle, modelleme kavramı, araştırma için fon seçimini karakterize eder. Sistemler, daha sonra M. - Mevcut (belirli bir anlamda) spesifik ve (veya) soyut sistemler arasındaki ilişki. M. ve simüle edilmiş sistem arasındaki ilişki, bu özelliklerin ve ilişkilerin, sırasıyla, izomorfizmi ve homomorfizmi belirtilen sistemlerin nesneleri arasındaki kombinasyonuna bağlıdır. Yukarıdaki M. M. Nico kavramının enlemini bilimsel olarak modelleme prensibini kullanmayı zorlaştırmaz. Çalışma, bizi ilgilendiren özellikler ve ilişkiler her zaman ilke olarak düzeltilir. Böylece, M. ve modelleme kavramları ve ayrıca isomorfizm ve homomorfizmin kavramları, her zaman nispeten ROY olmayan Sovop-n hakkında her zaman S T ve P R E D ve K A T O B (özellikler, ilişkiler) belirlenir. "M. ol" ilişkisi olmasına rağmen "M." terimini kullanırken, tanımına göre, tanımına göre birbirlerini simetrik olarak modellemek. Neredeyse her zaman, ayrıca (genellikle örtük olarak) bazı "modelleme" [örneğin, örneğin, matematik araçlarıyla modeller oluşturmak için teorik çalışmalarda kullanılan modelleme. ve mantık. Semboller (Soyut Soyut Mantıklar. Modelleme) veya Modelleme, ampirik'te özel olarak tasarlanmış M.'de çalışılan fenomenlerin çoğaltılmasından oluşan modelleme. Bilimler (EK S P E R ve MO MODELİ)]. İki katlanabilir sistemin hangisine bağlı olarak, bir çalışma konusu olarak ve ne tür bir M., "M." terimi İki farklı anlamda anlaşılıyor. Teorik olarak. Bilimler (özellikle matematik, fizik) M. K. -L. Sistemler genellikle denir. Dr. Orijinal sistemi bu bilimin dilinde tanımlayan sistem; Örneğin, farklı sistem. K.L'ye zaman akışını tanımlayan villalar. fiziksel. Süreç, denir. M. Bu işlem. Genel olarak M. - Bu anlamda - K.L. Fenomenlerin alanları denir. İlmi Bu alandan fenomen okumak için tasarlanmış teori. Benzer şekilde, (Matematiksel) Mantık M. K-L. İçerir. Teoriler genellikle denir. Resmi sistem (hesap) ve n-swoi bu teoridir. [İçerik, burada K-Roy hakkında, elbette, akraba; Yani, K.L.'in yorumlanması. Resmi sistem başka resmi sistem olabilir - yoruma bakınız; Başkalarıyla. Partiler ve M. - Bu anlayışta - tamamen resmileştirilmemesi gerekmez (tesislerinin bileşenleri kendilerini içerecek şekilde düşünülebilir. TZP., Belirli bir anlamı olduğu gibi); Sadece bu kavramlar (terimler) "M." esastır. Şartlarda ve NT'de yorumlanır ve ve. ] Aynı karakter "M." teriminin kullanımına sahiptir. Dilbilimde ("dil modelleri" olarak, linguistich teorik olarak önemli bir rol oynayan. Araştırma ve bilgi dillerinin yapımı ile ilgili görevlerde, makine çevirisinin geliştirilmesiyle vb.; Dilbilim matematiksel), teorik. Fizik (örneğin, "Çekirdeğin modelleri") ve genel olarak "M." kelimesi olduğunda tüm bu durumlarda "Teori" ve "Scientific Açıklama" kavramları için eşanlamlıdır. Daha az yaygın olmamak, "M." teriminin kullanılması, M.'nin altında bir açıklama olmadığında anlaşılmadığında, ancak bu benim için p ve s. Bu kullanımla (yine matematikte. Mantık, aksiyomda. Matematik yapımı, anlambilimde, vb.) "M." terimi. "Yorumlama" terimi için eşanlamlı olarak kabul edilir, yani. M. K.-L. İlişkilerin sistemleri denir. Bu sistemi sağlayan nesnelerin birleşimi. Daha kesin olarak, bu kullanımla eşanlamlılar "M-M." ifadeleridir. ve "yorumu belirtin"; Başka bir deyişle, K.L.'nin yorumlanması. Nesnelerin sistemleri genellikle çok M. (yani, NEKUJU DR. S ve T e m) ve sözde bir liste olarak adlandırılır. SEM ve V ve L ile K ve X ve I ve L "çeviri" ile sistem modelinin "dilinden" (örneğin, bilimsel. Teoriler), M.'nin "dilinde", Lobachevsky'nin geometrisinin yorumlanması aslında Kendileri tarafından sunulan M., Poincare, ial tarafından önerilen. E. Beltre ve O'nun bilim adamları. Bilim adamı F. Klein tarafından, yani Lobachevsky geometrisinin kavramlarının bu M'nin açısından yorumlanması. Ancak, içerir. Tzr K.L'sinin tahsisi. M. teorileri yorumu olarak, Sementich'in yönüne eşdeğerdir. KURALLAR, M. teorisinden birinin jant elemanlarına göre, nesnelerinin bir yorumu olarak kabul edilir. Aynı durumlarda, ana, esas alındığında, ancak M. ve yorum kavramlarının kesinlikle resmi bir yönü (özellikle, mantıkta. Anlamsal olarak), bu kavramlar, örneğin bir iz açıklığa kavuşturulabilir. SADECE: Bazı Calculus'un (resmi sistem) L'deki bir formül olalım. Tüm gelen ve malojik olmayanları değiştirmenin sonucu. Sabit (eğer varsa) değişkenler. Türleri (Bkz. Tür Teorisi, Calculus'u Öneriler) A tarafından mı? N sınıfı, Formül A mı? (Tanımlayan nesnelerin sınıfı, bu formülü, bu eşyaların isimlerinin, içine dahil olan tüm değişkenlerin yerlerine taklit ederek, aynı konunun adının çeşitli girişlerin yerine ikame edildiğini gösterirse, bu formülü gerçekleştirir. Aynı değişkenden, formül gerçek bir formüle gidiyor) - Her bir deneğin türünün değişken türüne eşit olması gerekliliğine uygunsa, roo, -n için yer ile ikame edilir. M. Formula A (veya - ?. Bu formül tarafından ifade edilen teklifler). Benzer şekilde, eğer bir formül sınıfı verilirse, sistemin nesnelerinin her birinin elemanlarının tanımına atfedilir. Eşzamanlı olarak gerçekleştirin - yukarıdakilere tabidir. Koşullar - Tüm Formül Sınıfı K? (A'dan biriyle aynı olandan), denir. M. Formül sınıfının M. [Bu M., M., bazı yazarlar M. Ayrı Formül (Teklifler) - veya benzer şekilde, ayrı bir terim (kavram) - "yarı silahlı" terimini tüketin. Model S, M. Total Calculus L, eğer: 1) Bütün hesapların tüm aksiyomları K (ve bu nedenle, sistem S) dahil edilmiştir; 2) L olarak gerçekleştirilen hesap formüllerinden L hesaplarının kurallarına göre görüntülenen her formül, SYSTEM S. tanımına dayanarak, en önemli semantik kolayca belirlenir. Kavramlar: "Analitik" ve "Sentetik" (Teklifler), "uzantılı" ve "yoğun" (ifadeler) ve genel olarak "Semantich. Tutum." Bu tür bir terminolojide, mantıksal izlemenin oranı böyle bir cümlede kolayca tarif edilebilir: Teklif ve Teklifin B'yi takip eder, ancak ancak A tüm M tarafından gerçekleştirilirse, K-Rya V. resmi tarafından gerçekleştirilir. Sistem, genel olarak konuşur, birçok farklı M., kendileri arasında izomorfik gibi, areomorfik değildir. Eğer hepsi M. K-L. Resmi sistem izomorfiktir, daha sonra sistemin bir aksiyom tarafından bir tada (aksiyom sistemindeki kategoritelere bakın) veya (bu terimin değerlerinden birinde) olduğunu söylüyorlar. Aksi takdirde, sistem denir. N e p o l n o (Keyfi bir sistem için, aksama bir priori, elbette ve üçüncü vaka - herhangi bir M'nin yokluğu mümkündür. Sonra sistem çağrılır. PRO OT ve in hakkında P ve - Terminoloji Yukarıda tanıtıldı - N E-in. Geri, M. K.L. Aksiyom. Bu durumlardan herhangi birinde, M. sistemlerinden biri - sözde Seçilen (bir sistem oluştururken veya K.L. golleri için düşünülürken ima edilir) - Naz. Ve NT ve sistem (yorumlama M ile tanımlanırsa - burada kullanılan anlamların sonunda, o zaman adının zımni yorumlanması. E ı th). Figüratif olarak konuşan M. Simüle edilmiş sistemin dilinden başka bir dilde "çeviri" diyoruz, ancak yorumlama bu çevirilerden (ve bu dilden), sistemin kavramlarını yorumlarken demek istediğimiz bu çevirilerden biridir (ve bu dil). BT (K-L. Sebepleriyle) tek doğru. Örneğin, İngilizcenin sonu. İfadeler "Bu konuda sadece yüzde 50 bir çözüm bulabiliriz" tercüme edilebilir ve "sadece% 50 çözelti" olarak ve "sadece yarım çözüm" olarak ve RYO'ya çevirirken belirli bir metni hayal etmek kolaydır. , ek (kendi başına bulunmamak), bu "M." nin bir göstergesidir. "Bir" yorumlama "olarak seçmek için. Bilindiği gibi, fizibilite kavramı, Mühendislik kavramlarının (mutlaka olmasa da) mantıksal gerçek kavramı aracılığıyla belirlenir (mutlaka olmasa da) belirlenir, bu durumda İlk kişi için alınmış. Taraflar, resmi dillerde gerçeğin kavramı, fizibilite kavramıyla belirlenir. Yani, M. ve yorum kavramlarının "içeriği" ile ilgilidir. İlgilenen - Bu kavramlar, "resmi" değilse, daha sonra herhangi bir durumda, formalizable bir kavram olmasa da uygulanan (mantıksal) "gerçek" olarak belirlenir. Bu durum "resmi" yoruma göre matematik ve mantık TZR'de yaygındır (ve Herhangi bir nesne sisteminin herhangi bir incelenmesi, MKL sistemlerinin yorumlanması amacıyla hizmetin bir çalışmasıdır.) MKL sistemlerinin yorumlanması amacıyla tam olarak tanımlanmalı (aksi takdirde soruyu bile koymak mantıklı olmadığı için) nın-nin Dr. System) ile izomorfizminin b); Ayrıca, bu açıklamanın kendisi bu durumda M. Tabii ki, en önemli epistemoloji kaldırılmamıştır. M. - örneğin, Empiric'in yeterliliği sorusu. Açıklamalar - Bununla açıklanan gerçek dünya nesnelerinin birleşimi, ancak bu yeterliliğin kriterleri zaten büyük ölçüde Extologic. karakter. Tercümanlık modellerinin matematiksel özellikleri, özel çalışma konusudur. Cebirich. "İlişkisel Sistem Kavramının" M. "teorileri, yani setleri, belirli bir tahmin edici yangını (özellikler, işlemler, ilişkiler) (CP. Isomorfizm). Matematiğin doğası gereği . M. çok karmaşık ve hatta "paradoksal" (yani, bununla birlikte, mantıklarının tutarsızlık olmamalıdır). Bir örnek sözdedir. "Standart olmayan" M. Aksiyom. . "Orijinal" doğal sayı sayısının (teoride kullanıldığı, M. fonlarının K-ROY aracılığıyla inşa edilmiş) olduğu gerçeğiyle karakterize edilen sistemler, M'nin M. (burada sıradan olduğu için) belirsiz bir doğal satır olarak ortaya çıkıyor. , Geleneksel matematik, giden, sözde sözde Bilimsel olarak kullanılan stokta bozulma. Çeşitli M'nin yapım ve kullanımı için yöntemlerin incelenmesi. Özellikle bu konuda verimli "CyberNetich" idi. Çeşitli doğa sistemlerinin çalışmasına yaklaşım. Şimdiki zamanda uygulanır. Zaman bilimsel M. Yalnızca yapıyı değil, aynı zamanda içindeki çalışmaya katkıda bulunun, aynı zamanda in ve bende de ve ben ve ben çok karmaşık sistemlerim (yaban hayatı nesneleri dahil). Modelleme kavramının (ve M) konseptinin genişlemesi, sadece yapısal, ancak aynı zamanda fonksiyonel özellikler ve ilişkiler, en az iki (ilgili) yol elde edilebilir. İlk olarak, her bir elementin açıklamasının (ve elbette, simüle edilmiş sistemin) geçici bir özelliği içermesi için gerekli olabilir (örneğin, bazı teorik bölümlerde kabul edilir. Fizik - Görelilik teorisi ); Bu yol esas olarak, zaman parametresinin tanıtımının, genel "mekansal zaman zaman yapıları" kavramına işleme konusundaki kavramına neden olacağı anlamına gelir. İkincisi, doğru matematik kullanarak. İşlev kavramı (mantıkta. Genesis bilinir, bilindiği gibi "," değişkenin zamanı "kavramı dahil değildir), element olarak kabul edilmesinin en başlangıcından, M.'den yapılmıştır. -RYE, "statik" unsurlarının zamanındaki değişikliği tanımlayan fonksiyonlardır (hepsi. Sadece modelleme sistemleri hakkında değil, aynı zamanda modelleme süreçleri (Chemis, fiziksel, endüstriyel, ekonomi, sosyal, biyolojik personel vb.) Hakkında da söylemeleri çok geniş bir anlamda. K.L. açıklamasına bir örnek Modellemesinin amacına hizmet eden süreç, algoritmasının şeması olarak görev yapabilir; Algoritma kavramının net bir tanımının olasılığı, özellikle de açılmıştır. geniş fırsatlar Elektronik olarak hesaplamak için programlama kullanarak çeşitli işlemlerin simülasyonu. (dijital) makineler. Dr. "Makine" modellemesine bir örnek - sözde kullanımı. Sürekli Analog Makineler [Bkz. Teknik (BÖLÜM BİLGİSAYAR EKİPMANI)]. Bilimin gelişimi sırasında genellikle "M." terimi sırasında gerçekleşir. Resimde ve öncesinde olduğu durumlarda kullanılır. Parametreleri modelleme parametrelerini modelleme (terimin değişmez anlayışı için gerekli), simüle edilmiş sistemin karmaşıklığından dolayı, neredeyse imkansız olan tüm parametrelerin hesaplanması. Bu, özellikle TN'yi değiştirmek için geçerlidir. Örneğin, kendi kendini ayarlayan M. "Eğitim Modelleri" için. Ancak, doğru tanımlar çerçevesinde kalsanız bile, daha sonra sibernetiklerde (fizikte olduğu gibi, matematik ve mantıkta olduğu gibi) M. Mirasın kaydedilmesi. CHROMOSOMES MÜKSYONLARINDA BİLGİLER VE E L Ebeveyn Organizması (veya organizmalar) ve aynı zamanda M e l e l ve r law ve benden. Bu "M" teriminin belirsizliği belirsizliği (Bununla birlikte, her iki anlamı da kapsayan, her iki anlamı da kapsayan, her iki anlamı da öngörülen) aslında sözde bir örnek olarak hizmet eder. Birçok gnoseolojinin somut uygulamalarının karakteristik özelliği "yöntem sarma". Kavramlar. AYDINLATILMIŞ: Clines S. K., Metamatama'ya giriş, başına. İngilizce'den M., 1957, Ch. 3, § 15; Ashbi U. R., sibernetiklere giriş, başına. İngilizce'den M., 1959, Ch. 6; Lakhuti D. G.,? Evhzin I. I., Finn V.K., Anlambilim, "Philos. Bilim" (Bilimsel. Dokl. Yüksek Okullar), 1959, No 1; Kilise?, Matematik mantığına giriş, başına. İngilizce'den [t. ] 1, M., 1960, §7; Revzin I. I., Dil Modelleri, M., 1962; Genkin L., matematik hakkında. İndüksiyon, per. İngilizce'den, M., 1962; Biyolojide modelleme. [Oturdu. Sanat. ], Per. İngilizce'den, m., 1963; Moleküler genetik. Oturdu Sanat., Per. İngilizceden Ve ona., M., 1963; Bir S., Sibernetik ve Üretim Yönetimi, Per. İngilizce'den M., 1963; Surnap R., dilin mantıksal sözdizimi, L., 1937; Kemeny J. G., Mantıksal Sistem Modelleri, "J. Sembolik Mantık", 1948, v. 13, hayır 1; ROSSER J. V., Wang H., Standart olmayan resmi mantıklı modeller, "J. Symbolic Mantık", 1950, V. 15, hayır 2; Mostowaki?., Aksiyomatik Sistem Modelleri, "Fundamenta Math.", 1953, v. 39; Tarski?, Model Teorisine Katkılar, 1-3, "Indagations Math.", 1954, v. 16, 1955, v. 17; Resmi sistemlerin matematiksel yorumlanması, Amst., 1955; Kemeny J. G., anlambiye yeni bir yaklaşım, "J. Sembolik Mantık", 1956, v. 21, 1, 2; SSOTT D., Suppes P., Ölçüm teorilerinin temellerini, "J. Sembolik Mantık", 1958, v. 23, hayır 2; Robinson?., Model teorisine giriş ve cebirin, Amst., 1963'ün metamatematiğine; Curr H. V., Matematiksel Mantıkın Temelleri, N. Y., 1963. Y. Gastev. Moskova.

Ekonomik model - Bu, sıkıştırılmış bir kompakt formundaki en önemli şeyi vurgulamaya izin veren bir ekonomik gerçekliğin basitleştirilmiş bir görüntüsüdür.

Ekonomik modeller bir dizi gereksinime cevap vermelidir:

• İçerik;
• alınan parsel ve varsayımların gerçekçi;
• tahminlerin Binası Olasılığı;
• bilgi desteği olasılığı;
• kontrol etme yeteneği.

Ekonomistler arasında, gerekliliklerin önceliğe atfedilen genel bir fikir yoktur.

Ekonomik bir model yaratmanın ana aşamaları

Ekonomik olarak, herhangi bir teorik modelin oluşturulması birkaç aşamayı geçer:

• değişkenlerin seçimi;
• modeli karmaşık olmamak için yapılması gereken varsayımların belirlenmesi;
• bir veya daha fazla varsayımın uzatılması, parametrelerin ilişkisini açıklayan hipotezler;

Teoride kullanılan değişkenler, farklı anlamları olan spesifik değerlerdir.

Endojen değişkenler - Bunlar, çalışmanın nesnesi olan modele doğrudan yer alan değişkenlerdir (örneğimizde bu mal sayısı: tahıl ve roketler)

Eksojen değişkenler - Bunlar, incelenen değerleri etkileyen, ancak bir çalışma nesnesi olmayan değişkenlerdir (örneğimizde, toplum tarafından üretilen malların sayısı bir etki ve teknoloji seviyesine sahiptir). Kolaylık için sabit değerler için alınırlar.

Varsayımlar (bilimsel soyutlama), teori yaratmada aşırı zorluklardan kaçınmanıza izin verir. (Modelde bu varsayımlar arasında şunları içerir: iki malın üretiminin kısıtlanması, belirli bir miktar kaynak, kalıcı bir bilimsel ve teknolojik ilerleme, yabancı ekonomik ilişkilerin yokluğu).

Hipotez - Ana model elemanı. Hipotez, endojen değişkenlerle birbirine bağlanan bir ifadeyle açıklama girişimidir.

Örneğimizde, toplumun koşullardaki davranışlarının analizi, belirli sayıda ürünün belirli sayıda başka malın üretimini azaltmaya karar vermemize izin verir ve bunun tersidir. Bu, hipotezin alternatif üretim maliyetlerinin varlığını uzatmasını sağlar.

Hipotez, kural olarak, formül, tablo ve grafikteki bilinmeyenler arasındaki fonksiyonel bağımlılığın oluşumunu üstlenir.

Ana ekonomik model türleri

Ekonomik teoride, çoğunlukla kullanılan Modeller İki tip: optimizasyon ve denge.

Optimizasyon Modeller, optimum değerleri bulmak için bireysel ekonomik ajanların (tüketicilerin, üreticilerin vb.) Davranışlarını analiz etmek için kullanılır. Bu modeller limit göstergeleri kullanır:, marjinal gelir vb. Bu analiz gelenekseldir (İngilizce marjından).

Modeller, ekonomik ajanlar arasındaki ilişkilerin incelenmesinde kullanılır. Analiz yaparken, etkileşimli kuvvetler dengeli ise, sistemin dengede olduğuna ve dengeye zarar vermeden iç bir dürtü olmadığı varsayılır.

Denge modellerinin değeri, pazarın bireysel konularının, hanehalkı ve firmaların sadece sahip olma pozisyonlarını optimize edebileceği gerçeğiyle açıklanmaktadır. tüm bilgiler Onlar tarafından sunulan pazar hakkında ve kaynak piyasaları hakkında. Bu tür bilgilerin yokluğu, konuyu bir karar vermeye zorlar: fiyatlarındaki bazı değişikliklerle (veya satabileceği) malların ne kadarını satın alabileceği ve diğer tüm malların fiyatlarının değişmeden kalması şartıyla.

Arz ve öneri arasındaki denge modeli, pazarın mikroekonomik analizinin temelidir.

Ekonomik Model Türleri

Bir bilim olarak, ekonomik teori sadece kendi konusu (incelenen) değil, aynı zamanda özel araştırma yöntemleri (çalışıldığı gibi) sahiptir. En önemli yöntem ekonomik modeller oluşturmaktır.

Modelleri günlük hayatımızda yaygın olarak kullanıyoruz, hatta fark etmiyoruz. Tipik model - Şehrin haritası, yani. Bazı kurallara göre tarif edilmiştir. Üzerinde bizimle ilgilenen sokakların yerini ve taşımacılığın yerini görüyoruz. Bununla birlikte, böyle bir kart içermez, ancak bu durumda temsil edilen bilgiler önemsizdir (mağazaların çalışmasının süresi, sokakların saflığı, yol yüzeyinin durumu, vb.).

benzer şekilde Ekonomik model Bize ilgi duyulan ekonomik fenomenlerin taraflarının muhasebeleştirilmiş resmi bir açıklamasıdır.

Modeller iki türdür: optimizasyon ve denge. Optimizasyon Modelleri Bireysel ekonomik ajanların veya gruplarının davranışlarını incelemek ve ekonomik ajanların (grupları) refahlarını en üst düzeye çıkardığını göstermek için kullanılır. Örnekler, şirketin bir davranış modeli, ayrı bir tüketicinin davranış modeli olabilir. Denge modelleri Ekonomik ajanlar ile grupları arasındaki ilişkiyi incelemeliyiz. Bir örnek, tüm satıcıların tüm alıcılarının ve tekliflerinin talebinin etkisi altında bir piyasa fiyatının oluşumu modelidir.

İyi bir ekonomik modelde çok sayıda mülke sahiptir:

• görevi çözmek için gerekenden daha fazla olmadığı için gereken detaylar ile aşırı yüklenmedi;
• modelin paketleri ve varsayımları anlamlı ve gerçekçidir;
• modelin koşullarına karşılık gelen bilgileri toplamak için bir fırsat var;
• model, gerçekten gözlemlenen ekonomik fenomenleri açıklamanızı ve tahmin etmenizi sağlar.

Matematiksel modeller ekonomide çok büyük bir rol oynamaktadır. Kullanımları, farklı olaylarla ilgili ortak varsayımlar yapmayı kolay olmamasına izin verir, ancak belirli çözümlerin nicel sonuçlarını hesaplamak oldukça doğrudur ve böylece hükümete ve iş için özel önerilerde bulunur. Örneğin, Rusya'nın Dünya Ticaret Örgütüne (DTÖ) üyeliği hakkında çok topikal bir soru. Girişlerin destekçileri onun artıları hakkında konuşuyor, rakipler ekstarlılara odaklanıyor, ancak ekonometrik modellere dayanarak yalnızca yetkili iktisatçılar şunları söyleyebilir: "Burada kazançlar bu kadar çok şey olacak ve bu bölgelerde bu tür kayıplar çok muhtemeldir."

Modeller düzenleyici ve pozitif analiz için inşa edilmiştir. Olumlu analiz Ekonomik fenomenlerin nedenlerini ve sonuçlarını, onlara bir değerlendirme yapmadan oluşturur. Böyle bir analiz: "Bugün ekonomide ne ve neden olur?", "Dün ne ve neden dün oldu?", "Ne oldu?", "Örneğin, ne olacak? : "Gitmeye gidin - Konya kaybediyor. Sola git - kafanı kaybetme "vb. Bütün bunlar, pozitif ifadelerin tipik örnekleridir.

Aksine Düzenleyici Analiz Belirli sonuçların arzu edilemesinin bir değerlendirmesini içerir. Sorularının çemberi: "Ne yapmalı?" Düzenleyici analiz, bu nedenle, öneriler bölümünü içerir. İki tür analiz türü arasında yakın bir ilişki vardır: Düzenleyici Onaylar, olumlu bir analiz seçimini etkilerken, ikincisinin sonuçları düzenleyici amaçların elde edilmesini kolaylaştırır.

Örneğin, ekonomideki enflasyonu azaltmak için gerekli kabul edilir. Bu bir düzenleyici ifadedir. Ancak bu hedefi farklı şekillerde başarabilirsiniz:

• devlet bütçesinin açığını azaltmak için vergiler yükselterek;
• hükümet harcamalarını azaltmak;
• büyük hammadde ve enerji taşıyıcıları için donma fiyatları;
• doların büyümesini Ruble, vb.

En iyi yolu seçin, olumlu bir analize izin verecektir. Örneğin, artan vergiler, kamu harcamalarında bir düşüşün, ekonomik teorinin insanları seçimden atmaması gerçeğine, ancak bu seçimi daha bilinçli ve sorumlu hale getirmenizi sağlar.