Моделирование

Моделирование
  ПРОГНОЗИРОВАНИЕ – в узком значении специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации научного предвидения в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. Выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов.

 Существует множество определений модели, в зависимости от той сферы, в которой она строится. Вот лишь некоторые примеры,

Устройство, воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-либо другого («моделируемого») устройства в научных, производственных (при испытаниях) или спортивных целях.

В широком смысле любой образ, аналог (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), используемый в качестве его «заместителя», «представителя».

В математике и логике моделью какой-либо системы аксиом называют любую совокупность (абстрактных) объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют данным аксиомам, служащим тем самым совместным (неявным) определением такой совокупности.

Модель в языкознании, абстрактное понятие эталона или образца какой-либо системы (фонологической, грамматической и т.п.), представление самых общих характеристик какого-либо языкового явления; общая схема описания системы языка или какой-либо его подсистемы.

 Но, несмотря на такое разнообразие формулировок, все же попытаемся дать моделированию надлежащее определение.

 Итак, моделирование – это исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов. Моделирование одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования как теоретической (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

 Построение моделей как одна из сторон диалектической пары противоположностей анализ-синтез имеет много аспектов, из которых некоторый выдвигается на первый план.

 Особенно существенным при построении моделей является аспект отражения, понимаемого в смысле теории познания. 

 Каждая модель хранит знания в надлежащей форме; при этом запоминание знаний, как правило, связано с уменьшением избыточности. Поэтому каждая модель имеет также языковую функцию. Содержание знаний является семантической стороной; способы, с помощью которых знания вводятся в модель, кодируются в ней, являются синтаксической стороной. Последний языковой компонент имеет большое значение при активизации модели при каждом приведении ее в действие.

 Но в то же время модель в своей функции как структура для хранения знаний является связующим звеном между теоретическим и эмпирическим познанием. Фразу «нет ничего проще хорошей теории» следует воспринимать дословно. Формализованная теория позволяет описать большое число частных фактов с помощью наибольшего числа основных результатов. Следовательно, главное назначение теории – в уменьшении избыточности, обусловленной изобилием частных фактов, и связанных с этим более глубоким познанием закономерных связей.

 В основе каждой модели лежит более или менее развитая теория отображаемого объекта; эта теория укладывается в синтаксически установленные рамки, в концепцию системы, положенную в основу конкретного построения модели.

 Системная концепция фиксирует общие рамки модели, иначе говоря, определяет структуру памяти модели. Конкретная форма модели, в которой она может действовать в качестве замены только одного конкретного объекта, получается благодаря тому, что экспериментальные, то есть эмпирические, данные приводятся в соответствии с этими рамками, то есть для параметров модели, ее степеней свободы шаг за шагом устанавливаются все более достоверные значения. В этом смысле каждая разработанная модель выражает компромисс между теорией и практикой, между теоретическими познаниями и эмпирическими данными.

 Следует отметить некоторые вещи и процессы, используемые в процессе моделирования.

 Например, гибридная вычислительная система – комплекс из нескольких ЭВМ или вычислительных устройств (аналоговых и цифровых), объединенных единой системой управления. Ее применяют при моделировании сложных систем, для оптимизации систем автоматического управления, решения нелинейных уравнений в частных производных и т.д.

 Следует также упомянуть идеализацию – процесс идеализации, мыслительное конструирование понятий об объектах, процессах и явлениях, не существующих в действительности, но таких, для которых имеются прообразы в реальном мире (например, «точка», «абсолютно твердое тело», «идеальный газ»). Идеализация позволяет формулировать законы, строить абстрактные схемы реальных процессов.

 Наконец, вероятностный автомат – устройство (система), автоматически изменяющее свое состояние в зависимости от последовательности предыдущих состояний и случайных входных сигналов. Вероятностный автомат используют при моделировании сложных процессов, например систем автоматического управления движением транспорта на перекрестке двух улиц.

 Языки программирования также тесно связаны с моделированием. Это формальные языки для описания данных (информации) и алгоритма (программы) их обработки на ЭВМ. Основу языков программирования составляют алгоритмические языки. Первыми языками программирования были машинные языки, представляющие собой системы команд для конкретных ЭВМ. С развитием вычислительной техники появились более сложные языки программирования, ориентированные на решение различных задач: обработка экономической информации (КОБОЛ), инженерные и научные расчеты (Фортран), обучение программированию (алгол-60, Паскаль), моделирование (сленг, стимула) и другие. 

 Важный аспект построения моделей заключается в том, что модель должна быть в приблизительном смысле заменителем реального положения вещей, реальной системы. Следовательно, речь идет не только об уменьшении избыточности запоминания информации, но и о такой семантике и о таком синтаксисе модели, при котором ее поведение оказывается сравнимым с поведением реального объекта. Так представляется роль модели как замены объекта, по крайней мере, при моделировании реальных типов поведения. При постановке других целей моделирования роль модели, заключающаяся в том, чтобы быть в какой-то степени адекватной исходному объекту, должна пониматься аналогично.

 Оптимизация описывает аспект управления или аспект синтеза. Поскольку речь идет о том, чтобы «не объяснить мир, но изменить его», то едва ли можно, теоретико-познавательную сторону моделирования отделить от функции управления, присущей модели, поэтому в духе компромисса на практике иногда приходится отказываться от возможного выигрыша в знаниях в пользу большей целенаправленности модели. Модель, построенная на основе системного анализа, должна быть существенным вспомогательным средством для отыскания решений.

 При практических применениях мы, как правило, ограничены в средствах, которые можно затратить на моделирование и оптимизацию; следовательно, автоматически сталкиваемся с требованиями построения моделей при минимальных затратах.

 Для теории характерно, что ее положения получаются в результате обобщения частных фактов, а достоверность проверяется путем применения теории к случаям, которые хотя и охватываются теорией, однако не принадлежат области источников ее начальных положений. Факты, которые по области своей значимости не связаны с этими источниками, являются чисто эмпирическими и не могут рассматриваться как относящиеся к теории.

 Издревле люди занимались моделированием. Возьмем к примеру, Леонардо да Винчи. Как ученый и инженер Леонардо да Винчи обогатил проницательными наблюдениями и догадками почти все области знания того времени, рассматривая свои заметки и рисунки как наброски к гигантской натурфилософской энциклопедии. Он был ярким представителем нового, основанного на эксперименте естествознания. Особое внимание Леонардо уделял механике, называя ее «раем математических наук» и видя в ней ключ к тайнам мироздания; он попытался определить коэффициенты трения скольжения, изучал сопротивление материалов, увлеченно занимался гидравликой. Страсть к моделированию приводила Леонардо к поразительным техническим предвидениям, намного опережавших эпоху: таковы наброски проектов металлургических печей и прокатных станов, ткацких станков, печатных, деревообрабатывающих и прочих машин, подводной лодки и танка, а также разработанные после тщательного изучения полета птиц конструкции летальных аппаратов и парашюта.

 Следующим примером моделирования может служить разработка модели Земли.В первой половине 20 века норвежские, бельгийские, французские и русские путешественники обследовали приполярные области, составили их описания и карты. В 1909 А. Мохорович выделил планетарную грницу раздела, являющуюся подошвой земной коры. В 1916 сейсмолог Б.Б. Голицын зафиксировал границу верхней мантии, а в 1926 Б. Гутенберг установил в ней наличие сейсмического волновода. Этот же ученый определил положение и глубину границы между мантией Земли и ядром. В 1935 Ч. Рихтер ввел понятие магнитуды землетрясения, разработал совместно с Гутенбергом в 1941-45 шкалу Рихтера. Позднее на основе этих сейсмологических и гравиметрических данных была разработана модель внутреннего строения Земли, которая остается практически неизменной до наших дней. С 1980-90-х гг. развивается геофизическая томография, с помощью которой построены сейсмические разрезы нижней и верхней мантии, что в совокупности с геотермическими и другими геофизическими данными позволило осуществить качественное и количественное моделирование мантийной конвекции циркуляционного перемещения вещества мантии.

 Запуски межпланетных космических аппаратов к Меркурию, Марсу, Венере, а также к более отдаленным планетам позволили также углубить знания о стоении и эволюции Земли на основе сравнительного изучения планет. Полученные данные вместе со сведениями о структуре земной коры и глубинных недр планеты послужили основой для разработки моделей развития Земли, начиная с момента ее образования из протопланетного облака.

 После второй мировой войны интенсивное развитие получила техническая кибернетика. Одним из важнейших ее направлений стало построение моделей, что в особенности проявилось благодаря разносторонней научной деятельности ИФАК. Вследствие этого возникло ширко распространенное убеждение, будто построение моделей по существу равнозначно индентификации параметров в характеристиках определенных типов. Это представление неверно.

 Развитие кибернетики в последние годы, давшее, в частности, системный подход к так называемым большим системам, который сильнее всего проявился в многообразных попытках глобального моделирования, привело к существенно более широкому пониманию моделирования.

 При этом дело дошло до переосмысления источников модельных конструкций, которые собственно существовали еще задолго до периода бурного развития науки и техники. Оказалось, что с давних пор наиболее значительными науками, занимающимися построением моделей, была физика, в частности механика. Уже из традиционных подходов к описанию физических объектов можно получить существенные представления о построении моделей. Конечно, методология такого построения развилась далеко за пределы известного и обычного для физики.

  В общем и целом, построение моделей и их оптимизация – главные направления междисциплинарных работ, дающие возможность надежного описания систем и процессов. Они являются предпосылками для целенаправленного использования их свойств в интересах общества.

Модели способствуют плодотворному производству во всех сферах жизни так как:

сокращают издержки;

показывают несостоятельность некоторых идей;

экономят время ( модели доводятся до совершенства и лишь затем на их основе начинается производство, строительство и т.д.)

Моделирование – одна из основных категорий научного познания, на идее моделирования базируется любой, в частности теоретический или практический, метод научного познания.

 



















































Список использованной литературы:

Вернадский В.И. Избранные трактаты по истории науки. М., 1981

Энциклопедии «Кирилл и Мефодий» 1998-2000:

Универсальная

Энциклопедия персонального компьютера

	     3. Заворотов В.А. От идеи до модели. М., 1990