Приведите примеры моделей с которыми мы работаем на компьютерах

Обновлено: 15.01.2025

Моделирование является одним из способов познания мира.

Понятие моделирования достаточно сложное, оно включает в себя огромное разнообразие способов моделирования: от создания натуральных моделей (уменьшенных и или увеличенных копий реальных объектов) до вывода математических формул.

Для различных явлений и процессов бывают уместными разные способы моделирования с целью исследования и познания.

Объект, который получается в результате моделирования, называется моделью . Должно быть понятно, что это совсем не обязательно реальный объект. Это может быть математическая формула, графическое представление и т.п. Однако он вполне может заменить оригинал при его изучении и описании поведения.

Хотя модель и может быть точной копией оригинала, но чаще всего в моделях воссоздаются какие-нибудь важные для данного исследования элементы, а остальными пренебрегают. Это упрощает модель. Но с другой стороны, создать модель – точную копию оригинала – бывает абсолютно нереальной задачей. Например, если моделируется поведение объекта в условиях космоса. Можно сказать, что модель – это определенный способ описания реального мира.

Создание модели.
Изучение модели.
Применение результатов исследования на практике и/или формулирование теоретических выводов.

Видов моделирования огромное количество. Вот некоторые примеры типов моделей:

Математические модели . Это знаковые модели, описывающие определенные числовые соотношения.

Графические модели. Визуальное представление объектов, которые настолько сложны, что их описание иными способами не дает человеку ясного понимания. Здесь наглядность модели выходит на первый план.

Имитационные модели. Позволяют наблюдать изменение поведения элементов системы-модели, проводить эксперименты, изменяя некоторые параметры модели.

Над созданием модели могут работать специалисты из разных областей, т.к. в моделировании достаточно велика роль межпредметных связей.

Совершенствование вычислительной техники и широкое распространение персональных компьютеров открыло перед моделированием огромные перспективы для исследования процессов и явлений окружающего мира, включая сюда и человеческое общество.

Компьютерное моделирование – это в определенной степени, то же самое, описанное выше моделирование, но реализуемое с помощью компьютерной техники.

Для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.

При этом программное обеспечение, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может быть как достаточно универсальным (например, обычные текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированными, предназначенными лишь для определенного вида моделирования.

Очень часто компьютеры используются для математического моделирования. Здесь их роль неоценима в выполнении численных операций, в то время как анализ задачи обычно ложится на плечи человека.

Обычно в компьютерном моделировании различные виды моделирования дополняют друг друга. Так, если математическая формула очень сложна, что не дает явного представления об описываемых ею процессах, то на помощь приходят графические и имитационные модели. Компьютерная визуализация может быть намного дешевле реального создания натуральных моделей.

С появлением мощных компьютеров распространилось графическое моделирование на основе инженерных систем для создания чертежей, схем, графиков.

Если система сложна, а требуется проследить за каждым ее элементом, то на помощь могут придти компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести последовательность временных событий, а потом обработать большой объем информации.

Однако следует четко понимать, что компьютер является хорошим инструментом для создания и исследования моделей, но он их не придумывает. Абстрактный анализ окружающего мира с целью воссоздания его в модели выполняет человек.

Одной из важных проблем в области разработки и создания современных сложных технических систем является исследование динамики их функционирования на различных этапах проектирования, испытания и эксплуатации. Сложными системами называются системы, состоящие из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов. При исследовании сложных систем возникают задачи исследования как отдельных видов оборудования и аппаратуры, входящих в систему, так и системы в целом.

К разряду сложных систем относятся крупные технические, технологические, энергетические и производственные комплексы.

При проектировании сложных систем ставится задача разработки систем, удовлетворяющих заданным техническим характеристикам. Поставленная задача может быть решена одним из следующих методов:

методом синтеза оптимальной структуры системы с заданными характеристиками;
методом анализа различных вариантов структуры системы для обеспечения требуемых технических характеристик.

Оптимальный синтез систем в большинстве случаев практически невозможен в силу сложности поставленной задачи и несовершенства современных методов синтеза сложных систем. Методы анализа сложных систем, включающие в себя элементы синтеза, в настоящее время достаточно развиты и получили широкое распространение.

Любая синтезированная или определенная каким-либо другим образом структура сложной системы для оценки ее показателей должна быть подвергнута испытаниям. Проведение испытаний системы является задачей анализа ее характеристик. Таким образом, конечным этапом проектирования сложной системы, осуществленного как методом синтеза структуры, так и методом анализа вариантов структур, является анализ показателей эффективности проектируемой системы.

Среди известных методов анализа показателей эффективности систем и исследования динамики их функционирования следует отметить:

аналитический метод;
метод натуральных испытаний;
метод полунатурального моделирования;
моделирование процесса функционирования системы на ЭВМ.

Строгое аналитическое исследование процесса функционирования сложных систем практически невозможно. Определение аналитической модели сложной системы затрудняется множеством условий, определяемых особенностями работы системы, взаимодействием ее составляющих частей, влиянием внешней среды и т.п.

Натуральные испытания сложных систем связаны с большими затратами времени и средств. Проведение испытаний предполагает наличие готового образца системы или ее физической модели, что исключает или затрудняет использование этого метода на этапе проектирования системы.

Широкое применение для исследования характеристик сложных систем находит метод полунатурального моделирования. При этом используется часть реальных устройств системы. Включенная в такую полунатуральную модель ЭВМ имитирует работы остальных устройств системы, отображенных математическими моделями. Однако в большинстве случаев этот метод также связан со значительными затратами и трудностями, в частности, аппаратной стыковкой натуральных частей с ЭВМ.

Исследование функционирования сложных систем с помощью моделирования их работы на ЭВМ помогает сократить время и средства на разработку.

Затраты рабочего времени и материальных средств на реализацию метода имитационного моделирования оказываются незначительными по сравнению с затратами, связанными с натурным экспериментом. Результаты моделирования по своей ценности для практического решения задач часто близки к результатам натурного эксперимента.

Метод имитационного моделирования основан на использовании алгоритмических (имитационных) моделей, реализуемых на ЭВМ, для исследования процесса функционирования сложных систем. Для реализации метода необходимо разработать специальный моделирующий алгоритм. В соответствии с этим алгоритмом в ЭВМ вырабатывается информация, описывающая элементарные процессы исследуемой системы с учетом взаимосвязей и взаимных влияний. При этом моделирующий алгоритм сроится в соответствии с логической структурой системы с сохранением последовательности протекаемых в ней процессов и отображением основных состояний системы.

Основными этапами метода имитационного моделирования являются:

моделирование входных и внешних воздействий;
воспроизведение работы моделируемой системы (моделирующий алгоритм);
интерпретация и обработка результатов моделирования.

Перечисленные этапы метода многократно повторяются для различных наборов входных и внешних воздействий, образуя внутренний цикл моделирования. Во внешнем цикле организуется просмотр заданных вариантов моделируемой системы. Процедура выбора оптимального варианта управляет просмотром вариантов, внося соответствующие коррективы в имитационную модель и в модели входных и внешних воздействий.

Процедура построения модели системы, контроля точности и корректировки модели по результатам машинного эксперимента задает и затем изменяет блок и внутреннего цикла в зависимости от фактических результатов моделирования. Таким образом, возникает внешний цикл, отражающий деятельность исследователя по формированию, контролю и корректировке модели.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи исключительной сложности. Исследуемая система может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими соотношениями и т.п. Метод не требует создания специальной аппаратуры для каждой новой задачи и позволяет легко изменять значения параметров исследуемых систем и начальных условий. Эффективность метода имитационного моделирования тем более высока, чем на более ранних этапах проектирования системы он начинает использоваться.

Следует, однако, помнить, что метод имитационного моделирования является численным методом. Его можно считать распространением метода Монте-Карло на случай сложных систем. Как любой численный метод, он обладает существенным недостатком – его решение всегда носит частный характер. Решение соответствует фиксированным значениям параметров системы и начальных условий. Для анализа системы приходится многократно моделировать процесс ее функционирования, варьируя исходные данные модели. Таким образом, для реализации имитационных моделей сложной модели необходимо наличие ЭВМ высокой производительности.

Для моделирования системы на ЭВМ необходимо записывать моделирующий алгоритм на одном из входных языков ЭВМ. В качестве входных языков для решения задач моделирования могут быть с успехом использованы универсальные алгоритмические языки высокого уровня, Си, Паскаль и др.

Анализ развития наиболее сложных технических систем позволяет сделать вывод о все более глубоком проникновении ЭВМ в их структуру. Вычислительные машины становятся неотъемлемой, а зачастую и основной частью таких систем. Прежде всего это относится к сложным радиоэлектронным системам. Среди них различные автоматические системы, в том числе системы автоматической коммутации (электронные АТС), системы радиосвязи, радиотелеметрические системы, системы радиолокации и радионавигации, различные системы управления.

При построении таких систем в значительной степени используются принципы и структуры организации вычислительных машин и вычислительных систем (ВС). Характерной особенностью является наличие в системах нескольких процессоров, объединенных различными способами в специализированную ВС. При этом осуществляется переход от «жесткой» логики функционирования технических систем к универсальной «программной» логике. В силу этого все более значительную роль в таких системах, наряду с аппаратными средствами, играет специализированное системное и прикладное программное обеспечение.

На этапах разработки, проектирования, отладки и испытания сложных систем с высоким удельным весом аппаратно-программных средств вычислительной техники ставится задача анализа и синтеза вариантов организации структуры аппаратных средств, а также разработки и отладки специализированного ПО большого объема. Эта задача может быть решена с помощью аппаратно-программного моделирования с использованием универсальных моделирующих комплексов, построенных на базе однородных ВС с программируемой структурой.

Аппаратно-программное моделирование можно считать частным случаем полунатурного моделирования. На первом этапе разрабатывается концептуальная модель заданного класса систем на основе анализа типовых процессов, структур и аппаратных блоков. Концептуальная модель реализуется на аппаратно-программных средствах моделирующего комплекса. При этом моделирующий комплекс может настраиваться на соответствующую структуру системы программным путем за счет возможности программирования структуры используемой микропроцессорной ВС. Часть аппаратных и программных средств микропроцессорной ВС моделирующего комплекса непосредственно отражает аппаратно-программные средства, входящие в исследуемую систему (аппаратное моделирование), другая часть реализует имитационную модель функциональных средств исследуемой системы, внешней обстановки, влияния помех и т.п. (программное моделирование).

Разработка аппаратно-программных моделирующих комплексов является сложной технической задачей. Несмотря на это, применение таких комплексов находит все большее распространение. При достаточной производительности вычислительных средств комплекса процесс исследования системы может вестись в реальном масштабе времени. В составе комплекса могут использоваться как универсальные микроЭВМ общего назначение, так и вычислительные средства, непосредственно входящие в исследуемую систему. Подобные моделирующие комплексы являются универсальными стендами для разработки и отладки аппаратно-программных средств, проектируемых систем заданного класса. Они могут использоваться в качестве тренажеров по обучению обслуживающего персонала.

Модель - это упрощенное представление реальных или вымышленных объектов (предметов, явлений или процессов), а также их свойств.

Обычно модель отображает не все свойства объекта, а только те из них, которые необходимы для изучения объекта. К примеру, модель самолёта может отличаться от реального её прототипа габаритами, а также уровнем детализации.

Моделированием является формирование модели предмета, явления или процесса. При моделировании модель может выступать в виде цели, или в виде средства, или же как исследуемый объект. Создание модели преследует следующие цели:

Отобразить объект, представить его внешний облик и набор характерных особенностей.
Изучить устройство конкретного объекта, его структуры, установить его базовые свойства, правила развития и взаимодействия с окружающей действительностью.
Освоить методы управления объектом.
Выполнить прогноз последствий определённых воздействий на объект и так далее.

Отталкиваясь от намеченных целей, итогом моделирования может стать более простой аналог реального объекта, его воспроизводство в других габаритах, а именно, меньше или больше, то есть макет объекта.

Примеры компьютерного моделирования

Информатика занимается изучением как реальных, так и абстрактных объектов. Информация реального мира способна овеществляться в виде разных физических процессов. С целью их исследования и отображения при помощи компьютеров применяются специальные формализованные модели, то есть реальные объекты замещаются их моделями.

Информационной моделью является совокупность величин и (или) изображений, которые содержат требуемые информационные данные об изучаемых объектах или процессах. Форматы реализации информационных моделей могут быть следующие:

Формат словесного описания, включая описание алгоритма.
Табличный формат.
Формат рисунков, схем, чертежей.
Математический, то есть формульный, формат.
Формат компьютерной программы и так далее.

В качестве распространённых и понятных всем информационных моделей можно привести следующие:

Готовые работы на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту Узнать стоимость

Библиотечные каталоги.
Географические карты.
Схемы метрополитенов.
Схемы автобусных маршрутов.
Формулы различных веществ.

В информационных моделях следует выделить следующие виды:

Математические модели.
Графические модели.
Табличные модели.
Словесные описательные модели.

Одним из самых важных видов моделирования считается математическое моделирование, в котором изучаемый объект представляется моделью, выраженной на математическом языке, и с применением математических методов. Математическая модель является математическим соотношением или системой математических соотношений, которые отражают основные свойства объекта.

При создании математической модели с целью решения определённой задачи, следует выполнить следующие процедуры:

Осуществить выделение предположений, на которых станет базироваться математическая модель.
Выполнить определение исходных данных и желаемых результатов.
Осуществить запись математических соотношений, которые связывают итоговые результаты с начальными (исходными) данными.

Классическим примером математического моделирования можно считать описание и изучение базовых законом механики Исаака Ньютона. К примеру, известна математическая модель перемещения шарика, висящего на пружине:

ma = –kx, где:

a является ускорением, с которым перемещается шарик.
m является массой шарика.
x является величиной деформации пружины.
k является коэффициентом упругости пружины.

Когда выполняется управление определённым процессом или явлением, то является важным определить, какие действия приведут к наилучшим итоговым результатам, а какие могут ухудшить ситуацию, с количественной оценкой результатов всех действий. Математические модели, которые описывают данные процессы и реализуют их алгоритмы, именуются оптимизационными.

К примеру, модели оптимальных раскроек материалов при изготовлении одежды, мебели и так далее. Существуют и экологические оптимизационные модели, при помощи которых возможно вычислить, какая численность определённой популяции рыбы является оптимальной для разрешения или запрещения её отлова.

К оптимизационному типу задач также следует отнести, к примеру, задачу определения в К-мерном пространстве точки с самым маленьким общим отклонением от набора из N задаваемых точек. Чтобы решить такую задачу, можно применить методику простых итераций. То есть, в первом приближении выбрать точку с координатами, равными среднему арифметическому координат заданных точек. Приближение будет окончено, когда весь набор координат точки последнего приближения будет находиться по отношению к координатам точки предыдущего приближения менее чем на величину заданной точности.

Для исследования и отображения объектов при помощи компьютерного оборудования применяются специальные формализованные модели, то есть, в компьютере исследуются не реальные объекты, а их модельное отображение. Компьютерным моделированием является моделирование объектов, процессов, явлений при помощи специализированных компьютерных программных приложений, таких как, графические редакторы, анимационные редакторы, табличные процессоры, программы для формирования баз данных, специализированные компьютерные симуляторы, виртуальные лаборатории.

Моделирование в информатике — это процесс, при котором создается цифровой образ какого-то реально существующего объекта. Модель в информатике — это цифровой объект-прообраз объекта из реальной жизни. В информатике термин «модель» характеризуется несколькими определениями, например, модель — это:

упрощенная копия реального объекта;
уменьшенное копия реального объекта;
схематичное представление явления или процесса;
графическое представление явления или процесса;
текстовое представление явления или процесса;
аналогичное представление физического объекта;
информационное представление реального объекта;
цифровой объект-аналог реального объекта;
и т. д.

То есть модель в информатике — это обширное понятие, определение которого может быть различным и зависит от конкретной ситуации.

Моделирование и модель в информатике, что это

Материальная группа. К этой группе относят модели, которые основываются на реально существующих объектах, например, на каком-либо реальном предмете или процессе.
Идеальная группа. К этой группе относятся модели, которые основываются не на реальных объектах, например, на произведениях искусства или литературе. То есть такие модели поддаются влиянию индивидуальным человеческим свойствам, например: мышлению, воображению или восприятию. Такие модели могут быть созданы разными людьми по-разному, даже если за основу будет взят один какой-то пример для моделирования.

Виды и цели моделирования в информатике

учебное моделирование — это процесс, который необходим для обучения студентов, учеников и других обучающихся людей;
моделирование для опытов — это процесс, при котором необходимо выяснить влияние на реальный объект каких-либо изменений в его сущность;
имитационное моделирование — это процесс, при котором происходит имитация реального объекта с максимальным количеством его свойств для предугадывания исхода какого-либо события с объектом;
игровое моделирование — это моделирование объектов для их использования в игровой индустрии;
научно-техническое моделирование — это процесс, который применяется в различных научных исследованиях.

проектировать новые реальные объекты, на основе уже имеющихся моделей (проектировать новые автомобили);
проводить расчеты последствий после внесения изменений в реальные объекты (что будет, если пересадить автомобиль на атомное топливо);
обеспечить подтверждение эффективности принятых решений (электромобили лучше дизельных автомобилей);
представлять материальные предметы (проект жилого дома);
и др.

Моделирование в информатике не происходит просто так, оно всегда преследует цель решить какую-то поставленную задачу. Задачи, которые решает моделирование, делятся на 2 большие группы:

Прямые задачи. Это задачи, в которых задаются точные исходные данные и условия, и они требуют конкретного ответа. Например, такой задачей будет поиск ответа на вопрос: «Что будет, если мы сделаем так-то и так-то?». Результатом такой задачи будет один ответ или одно решение.
Обратные задачи. Это задачи без конкретных исходных данных и условий. Такими задачами будет поиск ответа на вопрос: «Как можно улучшить что-либо?». Результатом таких задач может быть множество решений.

Модель в информатике — это разнообразие видов

Образные модели. Эта группа включает в себя модели, где важна их внешняя составляющая, например рисунки и фотографии.
Смешанные модели. Эта группа включает в себя модели, где внешняя составляющая моделей имеет второстепенное значение. Сюда входят: таблицы, графики, диаграммы, схемы (карты, графы, блок-схемы, чертежи).
Знаковые модели. Эта группа включает в себя модели, где важна их символьная составляющая. Сюда входят: словесное описание, формулы, языки программирования.

Моделирование в информатике: этапы

манекен — это модель человеческой фигуры;
глобус — это модель нашей планеты;
и т. д.

О физическом моделировании мы поговорим в другой раз, а сегодня нас интересуют этапы, через которые проходит моделирование в информатике с применением электронно-вычислительных машин.

Моделирование является одним из способов познания мира.

Создание модели.
Изучение модели.
Применение результатов исследования на практике и/или формулирование теоретических выводов.

Видов моделирования огромное количество. Вот некоторые примеры типов моделей:

Математические модели . Это знаковые модели, описывающие определенные числовые соотношения.

Для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.

методом синтеза оптимальной структуры системы с заданными характеристиками;
методом анализа различных вариантов структуры системы для обеспечения требуемых технических характеристик.

аналитический метод;
метод натуральных испытаний;
метод полунатурального моделирования;
моделирование процесса функционирования системы на ЭВМ.

Основными этапами метода имитационного моделирования являются:

моделирование входных и внешних воздействий;
воспроизведение работы моделируемой системы (моделирующий алгоритм);
интерпретация и обработка результатов моделирования.

В данный момент вы не можете посмотреть или раздать видеоурок ученикам

Чтобы получить доступ к этому и другим видеоурокам комплекта, вам нужно добавить его в личный кабинет, приобрев в каталоге.

Получите невероятные возможности

2. Раздавайте видеоуроки в личные кабинеты ученикам.

3. Смотрите статистику просмотра видеоуроков учениками.

Конспект урока "Знаковые модели. Компьютерные математические модели"

· Определение компьютерной математической модели.

· Использование компьютерной математических моделей.

· Применение при решении задач.

Самые разные математические модели широко использовались и используются при изучении многих научных областей и дисциплин. Так, на пример, учёные астрономы используют математические модели, чтобы предсказать движение небесных тел. Как мы уже знаем, при составлении любых информационных моделей учитываются существенные свойства объекта или явления. Но что делать, если этих свойств очень много или они очень сложны для расчёта? Ведь человеку понадобится немало времени для реализации такой математической модели.

Реализация – это расчёт состояния объекта или системы, по формулам из математической модели, которые связывают значения его исходных и результирующих параметров.

Это одна из важнейших областей применения компьютеров. Ведь компьютер способен выполнять миллионы математических операций в секунду.

Математические модели, реализованные на компьютере с помощью тех или иных программных средств, называются компьютерными математическими моделями.

Для реализации математических моделей на компьютере могут использоваться:

· различные языки программирования,

· различные математические пакеты.

При использовании некоторых средств визуализации можно наглядно представить результаты и процесс работы той или иной системы.

Компьютерные математические модели широко используются в различных областях науки. На пример, используя средства визуализации табличного процессора Microsoft Excel (его вы будете изучать позже) можно отобразить в виде линии траекторию полёта снаряда, который выпущен из пушки, расположенной на земле. Снаряд был выпущен с известной начальной скоростью, под определённым углом к горизонту.

Реализация математической модели в Microsoft Excel

После того, как математическая модель была задана достаточно нескольких нажатий клавиш, чтобы изменить исходные данные системы. И мы тут же получили результирующие данные для системы с другими параметрами.

Особую роль среди компьютерных математических моделей занимают модели систем, параметры которых могут принимать случайные значения в определённых пределах. Часто для того, чтобы оптимизировать работу такой системы, моделируют её работу при различных параметрах и находят их оптимальные значения. Такая математическая модель называется имитационной.

Имитационные модели применяются во многих сферах жизни человека. Например, моделирование системы обслуживания покупателей в магазине, чтобы выяснить, какое количество продавцов необходимо для нормальной его работы. Ведь мы не можем точно предсказать количество покупателей, пришедших в магазин за единицу времени или точное время обслуживания продавцом каждого из них.

Подобные модели могут применяться во многих областях науки. Рассмотрим пример из теории вероятности. Хорошо известно, что вероятность выпадения герба или цифры при подбрасывании монеты равна 50%, но как это проверить? Можно много раз подбросить монету, записывая результат. При этом очевидно, что чем большее число подбрасываний мы совершим, тем результат будет точнее. Некоторые математики проделывали этот опыт. Результаты некоторые результаты представлены в таблице.

Читайте также: