Общие сведения о моделировании
Развитие науки тесно связано с построением и использованием разнообразных моделей. Моделирование как способ отражения действительности зародилось еще в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Сейчас трудно назвать ту область науки, где бы оно не использовалось.
Моделирование - это изучение объектов не непосредственно, а косвенным путем при помощи анализа некоторых вспомогательных объектов, которые принято называть моделями.
Проследите за любым своим действием - идете ли вы на лекцию или на обед, обрабатываете на станке деталь или звоните по телефону, - вы мысленно всегда представляете последовательность предстоящих вам действий, то есть строите модель своего будущего поведения. Эта модель может быть образной, словесной, воплощаться в виде чертежа или письменного плана.
Рассмотрим путь изучения и создания модели какого-либо неизвестного нам объекта или процесса. Возьмем простейший пример. Предположим, что вам показали некоторое живое существо, которое вы раньше никогда не видели. Прежде всего вы, очевидно, сравните его мысленно с уже известными вам представителями живой природы - птицами, пресмыкающимися, млекопитающими животными и т.д. При этом, пользуясь методом аналогии, вы попытаетесь выдвинуть некоторую догадку, гипотезу о том, к какому именно классу или виду животных относится неизвестное существо. Таким образом, в основе создания любой модели лежит использование аналогий и гипотез. Определим эти понятия.
Аналогией называют определенное сходство (или подобие) различных предметов или явлений. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.
Гипотеза есть некоторое предположение, еще не доказанное ни теоретически, ни экспериментально. Только в ходе теоретической и экспериментальной проверки гипотеза постепенно превращается в теорию, которую можно использовать для объяснения наблюдаемых явлений и процессов.
Делая выводы на основе аналогии, нужно отчетливо представлять, что они не абсолютно достоверны, истинны, а носят лишь вероятностный характер и всегда нуждаются в дополнительной проверке.
Модель представляет собой искусственный, созданный человеком, объект любой природы (умозрительный или материально реализованный), который замещает или воспроизводит исследуемый объект так, что изучение его природы способно давать новую информацию об этом объекте.
Говоря о сходстве (аналогии) модели с оригиналом, нужно всегда помнить, что они не тождественны друг другу, то есть между моделью и оригиналом наряду со сходством имеются более или менее существенные различия. Поэтому заключения о структуре или поведении оригинала, сделанные на основе изучения его модели, как и заключения по аналогии, носят не абсолютно достоверный, а более или менее приблизительный, гипотетический характер.
Важнейшим принципом системного подхода к моделированию систем является наличие цели. В 1950-е годы, когда в обиход начинали входить слова «кибернетика», «информация», «модель» оживленно обсуждался вопрос: можно ли сделать модель человека? При этом часто забывали договориться по основному вопросу: какова цель модели? В детской игре «дочки-матери» моделью человека является кукла. Если надо испытать парашют, то моделью человека может служить 100-килограммовый мешок с песком. Хотя кукла представляет собой хорошую модель человека, бессмысленно использовать ее для испытания парашюта, а мешок с песком не поможет ребенку моделировать сложный мир взрослых. Значит прежде всего нужно установить, для чего модель создается, для какой цели осуществляется моделирование, и только с этих позиций оценивать соответствие модели объекту [9].
Основными функциями моделей являются следующие:
* Осмысление действительности, упорядочение нечетких и противоречивых понятий.
* Обобщение, преимущество модели перед словесными описаниями - в сжатости и точности представления данной ситуации.
* Обучение и роль тренажера. Модели применяются как превосходное средство обучения лиц, которые должны справляться со всевозможными случайностями до возникновения реальной критической ситуации.
* Прогнозирование поведения моделируемого объекта.
* Постановка экспериментов в ситуациях, когда экспериментирование на реальных объектах практически не возможно или экономически нецелесообразно.