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,

1) Устройство, воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-

либо другого («моделируемого») устройства в научных, производственных

(при испытаниях) или спортивных целях.

2) 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».

3) 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.

4) 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:

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

2. Энциклопедии «Кирилл и Мефодий» 1998-2000:

- Универсальная

- Энциклопедия персонального компьютера

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