Теория модель

Под моделью мы понимаем систему, неотличимую от моделируемого объекта в отношении некоторых свойств, которые полагают существенными, и отличимую по всем остальным свойствам, которые полагаются несущественными; при этом отсутствие в модели несущественных элементов не менее важно, чем присутствие в ней существенных.

Исходный объект и его модель понимаются как системы. Понятие системы в свою очередь предполагает: наличие элементов, ее составляющих, наличие связей между ними; целостность системы, наличие свойств и у модели и у ее объекта, которые проявляются как через отношения между элементами модели, так и через отношения с внешними объектами.

Модели нужны для того, чтобы:

1.      понять сущность изучаемого объекта: какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром;

2.      научиться управлять объектом или процессом и определить наилучшие способы управления при заданных целях и категориях;

3.      прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект;

4.      решать прикладные задачи.

Моделирование-процесс создания и исследования модели.

Адекватность – это степень соответствия модели представляемому объекту.

Классификация моделей 

Богатство содержания реальных задач и объектов и способов их моделирования порождает массу оснований для классификации. Выделим содержание признаков важных для компьютерного моделирования:

·        дискретность и непрерывность;

·        случайность и детерминированность;

·        матричность – скалярность;

·        статичность – динамичность.

Модели делятся на:

·        аналитические (описание процессов формулами и уравнениями);

·        имитационные (отображение реальной системы в памяти компьютера сучетом связей между элементами памяти);

·        информационные (математические, алгоритмические);

·        предметные;

·        образно – знаковые (модель в уме человека);

·        масштабные модели.