Классификация и виды моделей

В зависимости от того, какими средствами, при каких условиях и по отношению к каким объектам познания реализуется способность моде­лей отображать действительность, возникает их большое разнообразие, а вместе с ним – классификации (рисунок 1).

Модель, отражающая однозначное соответствие реальной системе в области функций или структуры, называется изоморфной. При по­строении моделей сложных систем практически не удается достигнуть полного изоморфизма, за исключением моделей клонирования и, час­тично, искусственного интеллекта, поэтому исследуемую систему, при­менив к ней определенное преобразование, упрощают. Модель такой системы называется гомоморфной.

Рисунок 1. – Классификация моделей

Гомоморфные модели могут быть материальными и абстрактными.

Материальные модели - это воспроизведение основных геометричес­ких, физических, динамических и функциональных характеристик изу­чаемого объекта. Материальные модели включают физические и анало­говые модели.

Физические модели представляют то, что исследуется с помощью уве­личенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность (макет завода, здания, машины, систе­мы и т.д.). К физическим относятся и модели биологических (живыx) систем. Физическая модель обладает следующими свойствами:

- содержит полный информационный базис - все факторы;

- отражает механизм действия объекта исследования;

- использует легко интерпретируемые функциональные зависимо­сти.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, ко­торый ведет себя как реальный объект, но не выглядит таковым. К ана­логовой модели любой системы можно отнести географическую карту, структурную и структурно-функциональную модель системы.

Особенности аналоговых моделей в со­поставлении с физическими моделями заключаются в следующем:

- необязательно содержится полный информационный базис, часть факторов может отсутствовать и часто заменяется други­ми;

- опорная функция, выражающая точную физическую закономер­ность, как правило, описывается сложной математической зависимостью.

К абстрактным относят математические, имитационные и семиотические модели. На основе принципов построения абстракт­ных и аналоговых моделей создаются структурные модели. Важный класс представляют собой кибернетические модели, являющиеся синте­зом структурных и математических моделей.

Если при описании модели используется язык математики, то го­ворят о математических моделях. Математическая модель - это по­ставленный в соответствие реальному объекту математический объект (например, дифференциальная, линейная, нелинейная функции), ис­следование которого математическими методами позволяет получить полезные рекомендации относительно рассматриваемого реального объекта.

Математические модели отображают изучаемые объекты, процессы, системы в виде функциональных соотношений: алгебраических равенств и неравенств (линейные модели), интегральных, дифферен­циальных и других математических выражений, а также отношений математической логики.

В зависимости от двух фундаментальных признаков построения математической модели - ­степени определенности исходной информации и изменений ее во вре­мени - различают детерминистические и стохастические, статические и динамические модели. При этом существуют следующие особенности этих видов моделей:

1) математические модели могут быть и детерминистическими, и стохастическими;

2) детерминистические и стохастические модели могут быть и ста­тическими, и динамическими.

Математическая модель называется детерминистической, если все ее параметры и переменные являются однозначно определяемыми ве­личинами, а также выполняется условие полной определенности ин формации. В противном случае, в условиях неопределенности инфор­мации, когда параметры и переменные модели - случайные величи­ны, модель называется стохастической.

Модель называется динами­ческой, если как минимум одна переменная изменяется по периодам времени, и статической, если принимается гипотеза, что переменные не изменяются по периодам времени.

Имитационная модель - это описание алгоритма процесса функционирования системы на основе установленных статистических, аналитических и логических зависимостей, предназначенное для ис­следования реальных объектов путем численного эксперимента на ком­пьютере.

С развитием машинно-вычислительных экспериментов мо­дели, позволяющие воспроизвести функционирование системы на компьютере, например динамические модели, стали называть имита­ционными, а имитацией - любой численный эксперимент на компью­тере с активным участием лица, принимающего решение.

Построение «чистой» имитационной модели представляется весьма сложным делом. Особенность его состоит в том, что процесс функци­онирования системы раскладывается на отдельные элементарные операции с сохранением логической структуры и последовательнос­ти их протекания во времени. Для каждой операции задается закон изменения ее параметров, а для системы в целом - про­должительность периода проведения эксперимента.

Под структурной моделью понимается формальный образ объекта (или системы), представленный в виде графической конструкции, состоящей и множества элементов и действующих между ними связей и построен­ной на основе определенных принципов, закономерностей и правил.

В особый класс выделяются кибернетические модели - агрегаты или агрегатные модели. Они состоят из четырех основных элементов:

1) множества входных сигналов;

2) вектора состояния системы;

3) множества выходных сигналов;

4) множества управляющих сигналов - математических отноше­ний, связывающих все три элемента модели.

На их основе формируются модели систем как совокупность агре­гатных моделей, находящихся в некотором отношении друг с другом.

Семиотические модели - это модели теории информации, отобра­жающие свойства знаковой системы. Основные из них - инфологические (прагматические), семантические и синтаксические модели, задающие информационное и программное обеспечение для вычислительного процесса, и логико-лингвистические.

В каждом акте информационного обмена между объектом и полу­чателем информации можно обнаружить трех его участников:

1- знак,

2- объект, который он обозначает,

3- получателя (пользователя) знака.

В зависимости от того, отношения между какими элементами рассмат­риваются, выделяют три раздела семиотики:

1- пред­метную область,

2- семантику,

3- синтактику.

В соответствии с описанными разделами семиотики образуются три уровня отображения информации. Изучение информации во всем ее многообразии соответствует инфологическому уровню. Исключением из рассмотрения получателем информации практических задач осуще­ствляется переход к анализу информации на семантическом уровне. С отвлечением от содержания знаков изучение информации переводит­ся на уровень синтактики. Каждый уровень изучения информации описывается специальной моделью: инфологической, семантической и синтаксической.

Инфологическая (uнформационно-логuческая) модель - это модель предметной области, определяющая совокупность информационных объектов, их атрибутов и отношений между объектами, динамику из­менения предметной области, а также характер информационных потребностей пользователей. Модель создается по результатам обсле­дования предметной области и дает возможность увидеть, какая ин­формация будет получена в результате решения той или иной задачи и какой информацией для получения решения надо располагать, т.е. со­держание и объем входной и выходной информации.

Семантическая модель, в которой отражаются потоки информации, объединяющие все структурные и материальные элемен­ты системы - людей, оборудование, документы, изделия и т.д. Элементы системы рассматриваются лишь как информационные объекты, источники или носители информации.

Синтаксическая модель - это описание формальных процедур подготовки (структура данных) и переработки данных. Комплекс синтаксических моделей представляет собой совокупность алгоритмов и машинных программ переработки информации.

К классу семиотических моделей относится логико-лингвистичесая модель, которая создается на основе формализации множества знаний об объекте, отражающих его функциональные свойства.

Под логико-лингвистической моделью понимается модель знаний об объекте, представленных в лингвистической форме, и механизм их вывода. Знаниями, необходимыми для логического вывода, служат фреймы (т.е. способы представления знаний), правила и процедуры представления знаний.

Тема 4. Подготовка к написанию диссертации.

Накопление научной информации.

1. Постановка научной проблемы. Выбор темы.

2. Цель и задачи научного исследования.

3. Составление рабочих планов.

4. Поиск литературных источников.

5. Работа с научной литературой.

1. Постановка научной проблемы. Выбор темы.

Выбор темы возможен только после тщательного продумыва­ния автором всех ее содержательных элементов, а главное - точ­ного определения центрального вопроса темы. Наиболее есте­ственным является название темы диссертационной работы, выражающей предмет исследования и отражающий научную проблему (задачу) исследования.