На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


реферат Основные этапы и цели моделирования

Информация:

Тип работы: реферат. Добавлен: 25.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 9. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
Оглавление 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение.

Современный этап развития человечества отличается тем, что на смену века энергетики приходит век информатики. Происходит интенсивное внедрение новых информационных технологий во все сферы человеческой деятельности. На базе знаний формируются новые информационные ресурсы общества. Формирование и получение новых знаний должно базироваться на строгой методологии системного подхода, в рамках которого особое место занимает модельный подход. Возможности модельного подхода крайне многообразны как по используемым формальным моделям, так и по способам реализации методов моделирования. Физическое моделирование позволяет получить достоверные результаты для достаточно простых систем.
Сложные по внутренним связям и большие по количеству элементов  системы экономически трудно поддаются  прямым способам моделирования и  зачастую для построения и изучения переходят к имитационным методам. Появление новейших информационных технологий увеличивает не только возможности моделирующих систем, но и позволяет применять большее многообразие моделей и способов их реализации. Совершенствование вычислительной и телекоммуникационной техники привело к дальнейшему развитию методов машинного моделирования, без которых невозможно изучение процессов и явлений, а также построение больших и сложных систем. Поэтому дисциплина «Моделирование систем» стала базовой в структуре подготовки бакалавров и специалистов по ряду направлений высшего профессионального образования. Среди этих направлений прежде всего следует отметить «Информатика и вычислительная техника» В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления  различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановимся на  общей теории  моделирования.

Понятие модели

Модель — это такой материальный или мысленно представляемый объект, который замещает объект-оригинал с целью его исследования, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные черты и свойства оригинала.
Хорошо построенная  модель, как правило, доступнее для исследования, чем реальный объект (например, такой, как экономика страны). Другое, не менее важное назначение модели состоит в том, что с ее помощью выявляются наиболее существенные факторы, формирующие те или иные свойства объекта. Модель также позволяет учиться управлять объектом, что важно в тех случаях, когда экспериментировать с объектом бывает неудобно, трудно или невозможно (например, когда эксперимент имеет большую продолжительность или когда существует риск привести объект в нежелательное или необратимое состояние).
Таким образом, можно сделать вывод, что модель необходима для того, чтобы:
    понять, как устроен конкретный объект — каковы его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром;
    научиться управлять объектом или процессом и определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях (оптимизация);
    прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект, процесс.
Структура — это определенный способ объединения элементов, составляющих единый сложный объект.
Система — это сложный объект, представляющий собой совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных в некоторую структуру.
Методологическая  основа моделирования.
Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objection — предмет). Выработка методологии направлена на упорядочение получения и обработки информации об объектах, которые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой. В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия.
Определение моделирования.
 Замещение  одного объекта другим с целью  получения информации о важнейших  свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели называется моделированием.
Таким образом, моделирование может быть определено как представление объекта моделью  для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов  с его моделью. Теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моделями) и исследования свойств объектов на их моделях называется теорией моделирования.
Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т. е. ее значение в процессе познания, необходимо прежде всего отвлечься от имеющегося в науке и технике многообразия моделей и выделить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии некоторой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта.
В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые  знания о самом объекте.
Если результаты моделирования подтверждаются и могут служить основой для прогнозирования процессов, протекающих в исследуемых объектах, то говорят, что модель адекватна объекту.
При этом адекватность модели зависит от цели моделирования  и принятых критериев. Обобщенно  моделирование можно определить как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью,
причем модель способна в том или ином отношении  замещать оригинал на некоторых стадиях  познавательного процесса. Стадии познания, на которых происходит такая замена, а также формы соответствия модели и оригинала могут быть различными:
1) моделирование  как познавательный процесс, содержащий  переработку информации, поступающей  из внешней среды, о происходящих в ней явлениях, в результате чего в сознании появляются образы, соответствующие объектам;
2) моделирование,  заключающееся в построении некоторой  системы-модели (второй системы), связанной  определенными соотношениями подобия  с системой-оригиналом (первой системой),
причем в этом случае отображение одной системы  в другую является средством выявления  зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а не результатом непосредственного  изучения поступающей информации.  

Особенности использования моделей.
 Выбор метода  моделирования и необходимая  детализация моделей существенно  зависят от этапа разработки  сложной системы. На этапах  обследования объекта управления, например промышленного предприятия,  и разработки технического задания  на проектирование автоматизированной системы управления модели в основном носят описательный характер и преследуют цель наиболее полно представить в компактной форме информацию об объекте, необходимую разработчику системы.
На этапах разработки технического и рабочего проектов систем, модели отдельных подсистем детализируются, и моделирование служит для решения конкретных задач проектирования, т. е. выбора оптимального по определенному критерию при заданных ограничениях варианта из множества допустимых. Поэтому в основном на этих этапах проектирования сложных систем используются модели для целей синтеза.   

Классификация моделей
1.Классификация  по области использования

Учебные: наглядные пособия, различные тренажеры, обучающие программы.
Опытные: уменьшенные или увеличенные копии исследуемого объекта для дальнейшего его изучения (модели корабля, автомобиля, , гидростанции).  
Научно-технические модели создают для исследования процессов и явлений (синхротрон — ускоритель электронов ).

Игровые: военные, экономические, спортивные, деловые игры.  
Имитационные: отражают реальность с той или иной степенью точности (эксперименты по внедрению в производство новой технологии).
 

2. Классификация  с учетом фактора времени 

Статическая модель — модель объекта в данный момент времени.  
Динамическая модель позволяет увидеть изменения объекта во времени.

Детерминированное моделирование отображает детерминированные  процессы, то есть процессы, в которых  предвидится отсутствие всяких случайных  влияний.
Стохастическое  моделирование отображает вероятностные процессы и случаи. Анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, то есть набор однородных реализаций.
Дискретное моделирование  отображает дискретные процессы, непрерывное  моделирование - непрерывные процессы, дискретно-непрерывное моделирование - оба процесса.
3.Классификация по способу представления
Материальная  модель — это физическое подобие объекта. Они воспроизводят геометрические и физические свойства оригинала (географические и исторические карты, схема солнечной системы).  
Информационная модель — это совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.

Любая информационная модель содержит лишь существенные сведения об объекте с учетом той цели, для которой она создается. Информационные модели одного и того же объекта, предназначенные для разных целей, могут быть совершенно разными.  
Вербальная модель — информационная модель в мысленной или разговорной форме.  
Знаковая модель — информационная модель, выраженная специальными знаками, т.е. средствами любого формального языка. Знаковые модели — это рисунки, тексты, графики, схемы, таблицы ...  
Компьютерная модель — модель, реализованная средствами программной среды.

Основные  цели моделирования

    Познание  окружающего мира.  
    Зачем человек создает модели? Чтобы ответить на этот вопрос, надо заглянуть в далекое прошлое. Несколько миллионов лет назад, на заре человечества, первобытные люди изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять природным стихиям, пользоваться природными благами, просто выживать. Накопленные знания передавались из поколения в поколение устно, позже письменно, наконец с помощью предметных моделей. Так родилась, к примеру, модель земного шара — глобус, — позволяющая получить наглядное представление о форме нашей планеты, ее вращении вокруг собственной оси и расположении материков. Такие модели позволяют понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свойства, установить законы его развития и взаимодействия с окружающим миром моделей.

    Создание объектов с заданными свойствами (задача типа «Как сделать, чтобы...»). Накопив достаточно знаний, человек задал себе вопрос: «Нельзя ли создать объект с заданными свойствами и возможностями, чтобы противодействовать стихиям или ставить себе на службу природные явления?» Человек стал строить модели еще не существующих объектов. Так родились идеи создания ветряных мельниц, различных механизмов. Многие из этих моделей стали в настоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.
    Определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения (задача типа «Что будет, если...»: что будет, если увеличить плату за проезд в транспорте, или что произойдет, если закопать ядерные отходы в такой-то местности?)  
    Эффективность управления объектом (или процессом).  
    Поскольку критерии управления бывают весьма противоречивыми, то эффективным оно окажется только при  выполнении множества условии. Как совместить несовместимое? Построение модели поможет найти приемлемое решение.

Модели еще  не воплощенных в реальные разработки объектов называются предвосхищающими. Модель создается ради исследований, которые на реальном объекте проводить  либо невозможно, либо дорого, либо просто неудобно. Можно выделить несколько целей, ради которых создаются модели и ряд основных типов исследований: - модель как средство осмысления помогает выявить взаимозависимости переменных, характер их изменения во времени, найти существующие закономерности. При составлении модели становится более понятной структура исследуемого объекта, вскрываются важные причинно - следственные связи. В процессе моделирования постепенно происходит разделение свойств исходного объекта на существенные и второстепенные с точки зрения сформулированных требований к модели. Мы пытаемся найти в исходном объекте только те черты, которые имеют непосредственное отношение к интересующей нас стороне его функционирования. В определенном смысле вся научная деятельность сводится к построению и исследованию моделей природных явлений; - модель как средство прогнозирования позволяет научиться предсказывать поведение объекта и управлять им, испытывая различные варианты управления на модели. Экспериментировать с реальным объектом часто, в лучшем случае, бывает неудобно, а иногда и просто опасно или вообще невозможно в силу ряда причин: большой продолжительности эксперимента, риска повредить или уничтожить объект, отсутствия реального объекта в случае, когда он еще только проектируется; - построенные модели могут использоваться для нахождения оптимальных соотношений параметров, исследования особых (критических) режимов работы; - модель также может в некоторых случаях заменять исходный объект при обучении, например, использоваться в качестве тренажера при подготовке персонала к последующей работе в реальной обстановке, или выступать в качестве исследуемого объекта в виртуальной лаборатории. Модели, реализованные в виде исполняемых модулей, применяются и как имитаторы объектов управления при стендовых испытаниях систем управления, и, на ранних стадиях проектирования, заменяют сами будущие аппаратно реализуемые системы управления.
Задачи общей  теории моделирования заключаются  в решении перечисленных проблем. При поиске решений используются:
    Методы теории подобия
    Методы теории расчета цепей
    Методы теории систем автоматического управления
    Численные методы
Глобальными целями моделирования являются вопросы  изучения природы систем, возможностей их структурного развития и прогнозирование  поведения.
Применение  моделирования при решении задач проектирования и диагностирования электронных устройств
В настоящее  время моделирование на ЭВМ поведения  электронных устройств является неотъемлемой частью систем автоматизации  проектирования и диагностирования .
Суть моделирования  состоит в построении математической модели исследуемого устройства – системы соотношений, описывающей поведение этого устройства с заданной точностью и последующем анализе поведения модели по ее реакции на входные воздействия. С помощью моделирования решаются следующие основные задачи :
– проверка правильности функционирования устройства;
– анализ временных характеристик устройства;
– проверка цепей установки в начальное состояние;
– анализ на состязания;
– получение эталонных значений выходных сигналов;
– определение диагностических свойств тестов;

В математической модели устройства выделяют три составляющие:
– модель сигналов;
– модели элементов;
– модель взаимодействия между элементами и внешней средой.

Целевое назначение моделирования на этапе внедрения и эксплуатации сложных систем — это проигрывание возможных ситуаций для принятия обоснованных и перспективных решений по управлению объектом. Моделирование (имитацию) также широко применяют при обучении и тренировке персонала автоматизированных систем управления, вычислительных комплексов и сетей, информационных систем в различных сферах. В этом случае моделирование носит характер деловых игр.
 Модель, реализуемая  обычно на ЭВМ, воспроизводит  поведение управляемого объекта  и внешней среды, а люди в  определенные моменты времени принимают решения по управлению объектом. При прогнозировании развития сложных систем
роль моделирования  очень высока, так как это единственная возможность ответить на многочисленные вопросы о путях дальнейшего  эффективного развития системы и выбора из них наиболее оптимального. 

  
 
 

  Общие правила построения и способы реализации моделей систем
В настоящее  время метод машинного моделирования  широко применяется при разработке обеспечивающих и функциональных подсистем  различных АСОИУ (интегрированных АСУ, автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний, систем автоматизации проектирования и т. д.).
При этом, как  уже отмечалось, независимо от объекта  можно выделить следующие основные этапы моделирования:
1) построение концептуальной модели системы S и ее формализация;
2) алгоритмизация  модели системы S и ее машинная  реализация;
3) получение  результатов машинного моделирования  и их интерпретация. 
Методология машинного  моделирования. На первом этапе моделирования формулируется модель, строится ее формальная схема и решается вопрос об эффективности и целесообразности моделирования системы S (об аналитическом расчете или имитационном
моделировании) на вычислительной машине (на ЭВМ, АВМ  или ГВК).
На втором этапе математическая модель, сформулированная на первом этапе, воплощается в машинную, т. е. решается проблема алгоритмизации модели, ее рационального разбиения на блоки и организации интерфейса между ними, а также задача получения необходимой точности и достоверности результатов при проведении машинных экспериментов. На третьем этапе ЭВМ используется для имитации процесса функционирования системы S, для сбора необходимой информации, ее статистической обработки и интерпретации результатов моделирования.
При этом следует учитывать, что на всех этапах моделирования переход от описания к машинной модели , разбиение модели на части, выбор основных и второстепенных параметров, переменных и характеристик системы являются неформальными операциями, построенными на эвристических принципах, охватывающих как механизм принятия решений, так и проверку соответствия принятого решения действительности. Обобщая полученные результаты в области методологии машинного моделирования, можно условно разделить эвристические принципы моделирования на совокупность основных правил построения моделей систем и способов их машинной реализации, причем правила определяют общие свойства, которыми должна обладать построенная машинная модель, а способы реализации дают конкретные приемы получения нужных свойств модели системы. Следует отметить, что правила построения и способы их реализации образуют единую систему, так что обособленное их рассмотрение не дает полного представления о методологии машинного моделирования .
Иерархическая структура взаимосвязи эвристических  правил построения и практических способов реализации машинных моделей может быть условно представлена в виде схемы 1. которая задает цепь неформальных действий, выполняемых при моделировании систем в широком смысле этого слова.
На рисунке  приняты следующие обозначения: правила:
1 — сопоставление  точности и сложности модели;
2 — соразмерность  погрешностей моделирования и  описания;
3 — реализация  блочного представления модели;
4 — специализация  моделей для конкретных условий;
5 — достаточность  набора элементов модели;
б — наглядность  модели для исследователя и пользователя; способы:
7 — минимальный  обмен информацией между блоками; 
8 — упрощение  модели по критерию интерпретации; 
9 — удаление  блоков с модификацией критерия;
10 — замена  зависимых воздействий независимыми;
11 — проверка  точности на условных моделях ; и
12- проверка  точности по сходимости результатов;
13 — выбор  эквивалента входных блоков;
14 — сравнение  моделей различной сложности; 
15 — параллельное моделирование вариантов системы.
На схеме сплошными  линиями показаны связи общих  правил и способов с частными, пунктирными  — возможность использования  соответствующего правила или способа.

Характеристика  проблемы моделирования  систем

С развитием системных исследований, с расширением экспериментальных методов изучения реальных явлений все большее значение приобретают абстрактные методы, появляются новые научные дисциплины, автоматизируются элементы умственного труда. Важное значение при создании реальных систем имеют математические методы анализа и синтеза, целый ряд открытий базируется на чисто теоретических изысканиях. Однако было бы неправильно забывать о том, что основным критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе на фундаменте практических знаний. Экспериментальные исследования систем. Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования. Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный процесс и упростить экспериментальное его изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование означало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но также и математических экспериментов. Познание реальной действительности является длительным и сложным процессом. Определение качества функционирования большой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмов поведения, построение системы в соответствии с поставленной перед нею целью — основная проблема при проектировании современных систем (в том числе и ИС), поэтому моделирование можно рассматривать как один из методов, используемых при проектировании и исследовании больших систем. Моделирование базируется на некоторой аналогии реального и мысленного эксперимента. Аналогия — основа для объяснения изучаемого явления, однако критерием истины может служить только практика, только опыт. Хотя современные научные гипотезы могут создаваться чисто теоретическим путем, но по сути базируются на широких практических знаниях. Для объяснения реальных процессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ставится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассуждения, которые логически подтверждают их правильность. В широком смысле под экспериментом можно понимать некоторую процедуру организации и наблюдения каких-то явлений, которые осуществляют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их. Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса. В последнее время распространен активный эксперимент, поскольку именно на его основе удается выявить критические ситуации, получить наиболее интересные закономерности, обеспечить возможность повторения эксперимента в различных точках и т. д. В основе любого вида моделирования лежит некоторая модель, имеющая соответствие, базирующееся на некотором общем качестве, которое характеризует реальный объект. Объективно реальный объект обладает некоторой формальной структурой, поэтому для любой модели характерно наличие некоторой структуры, соответствующей формальной структуре реального объекта, либо изучаемой стороне этого объекта. Характеристики моделей систем. В основе моделирования лежат информационные процессы, поскольку само создание модели М базируется на информации о реальном объекте. В процессе реализации модели получается информация о данном объекте, одновременно в процессе эксперимента с моделью вводится управляющая информация, существенное место занимает обработка полученных результатов, т. е. информация лежит в основе всего процесса моделирования. Все более сложным становится объект моделирования. В качестве объекта моделирования выступают сложные организационно-технические системы, которые можно отнести к классу больших систем. Более того, по своему содержанию и созданная модель М также становится частью системы S(M) и тоже может быть отнесена к классу больших систем, для которых характерно следующее. 1. Цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели М. В этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.
2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является совокупностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд входов и выходов и т. д., т. е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков.
3. Целостность,  указывающая на то, что создаваемая  модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.
4. Неопределенность, которая проявляется в системе:  по сос-тоянию системы, возможности  достижения поставленной цели, методам решения задач, достоверности исходной информации и т. д. 
 

Основные  этапы моделирования
Моделирование - творческий процесс. В наиболее общем  виде его можно представить поэтапно в следующем виде. При решении конкретной задачи эта схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок будет убран или усовершенствован, какой-то — добавлен. Содержание этапов определяется поставленной задачей и целями моделирования.

Каждый раз  при решении конкретной задачи такая  схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок может быть убран или усовершенствован. Все этапы определяются поставленной задачей и целями моделирования.
I этап. Постановка  задачи
Под задачей  в самом общем смысле понимается некая проблема, которую надо решить. Главное — определить объект моделирования и понять, что собой должен представлять результат.
По характеру  постановки все задачи можно разделить  на две основные группы. К первой группе можно отнести задачи, в  которых требуется исследовать, как изменяется характеристика объекта при некотором воздействии на него. Такую постановку задачи принято называть “что будет, если...”. Вторая группа задач имеет такую обобщенную формулировку: какое надо произвести воздействие на объект, чтобы его параметры удовлетворяли некоторому заданному условию? Такая постановка задачи часто называется “как сделать, чтобы...”.
Цели моделирования  определяются расчетными параметрами  модели. Чаще всего это поиск ответа на вопрос, поставленный в формулировке задачи.
Далее переходят к описанию объекта или процесса. На этой стадии выявляются факторы, от которых зависит поведение модели. При моделировании в электронных таблицах учитывать можно только те параметры, которые имеют количественные характеристики.
Иногда задача может быть уже сформулирована в упрощенном виде, и в ней четко поставлены цели и определены параметры модели, которые надо учесть.
При анализе  объекта необходимо ответить на следующий  вопрос: можно ли исследуемый объект или процесс рассматривать как  единое целое или же это система, состоящая из более простых объектов? Если это единое целое, то можно перейти к построению информационной модели. Если система — надо перейти к анализу объектов, ее составляющих, определить связи между ними.
II этап. Разработка  модели
По результатам анализа объекта составляется информационная модель. На этом этапе выясняются свойства, состояния, действия и другие характеристики элементарных объектов в любой форме: устно, в виде схем, таблиц. Формируется представление об элементарных объектах, составляющих исходный объект, т. е. информационная модель. Модели должны отражать наиболее существенные признаки, свойства, состояния и отношения объектов предметного мира. Именно они дают полную информацию об объекте.
Прежде чем  приступить к процессу моделирования, человек делает предварительные наброски чертежей либо схем на бумаге, выводит расчетные формулы, т. е. составляет информационную модель в той или иной знаковой форме, которая может быть либо компьютерной, либо некомпьютерной. . Учитывая, что мы будем работать в среде электронных таблиц, то информационную модель необходимо преобразовать в математическую.
Процесс выбора математической модели объекта заканчивается  ее предварительным контролем, который также является первым шагом на пути к исследованию модели. При этом осуществляются следующие виды контроля (проверки): размерностей; порядков; характера зависимостей; экстремальных ситуаций; граничных условий; математической замкнутости; физического смысла; устойчивости модели .
Контроль размерностей сводится к проверке выполнения правила, согласно которому приравниваться и складываться могут только величины одинаковой размерности.
Контроль порядков величин направлен на упрощение модели. При этом определяются порядки складываемых величин и явно малозначительные слагаемые отбрасываются.
Анализ характера зависимостей сводится к проверке направления и скорости изменения одних величин при изменении других. Направления и скорость, вытекающие из ММ, должны соответствовать физическому смыслу задачи.
Анализ экстремальных ситуаций сводится к проверке наглядного смысла решения при приближении параметров модели к нулю или бесконечности.
Контроль граничных условий состоит в том, что проверяется соответствие ММ граничным условиям, вытекающим из смысла задачи. При этом проверяется, действительно ли граничные условия поставлены и учтены при построении искомой функции и что эта функция на самом деле удовлетворяет таким условиям.
Анализ математической замкнутости сводится к проверке того, что ММ дает однозначное решение.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.