Сначала дадим определение понятия система. Система – объект или процесс, в котором образующие его элементы связаны некоторыми отношениями и связями.
Подсистема – часть системы. Каждая система состоит из подсистем, а подсистема так же может быть рассмотрена как система. Структура системы – это то, что вносит порядок и организацию в во множество элементов системы (примеры структур: головной мозг, кристаллическая решетка, пчелиные соты). С точки зрения элементов система может быть гетерогенной (содержать элементы разного типа), гомогенной ( содержать элементы одного типа) или смешанной.
Классификация систем:
По отношению к окружающей среде: Открытые/закрытые.
По происхождению системы: Искусственные/естественные/виртуальные.
По типу переменных: Количественные переменные/качественные.
По способу управления системой: Извне/изнутри/комбинированное управление.
Моделирование – один из наиболее сильных методов познания в для любой области знаний.
Модель – объект, созданный для замещения системы, для улучшения ее качеств и свойств. Является отображением изучаемой системы на определенные гипотезы и предположения.
Модели могут быть трех видов: познавательные, прагматические, инструментальные.
Познавательная модель — соединение старых и новых знаний о системе. Как правило, это подгонка модели под реальную систему. (теоретические модели)
Прагматическая модель – прикладные модели, где модель используется для управления системой. Реальная система подгоняется под модель.
Инструментальная модель – служит для построения познавательных и прагматических моделей.
По глубине моделирования модели могут быть: эмпирически (строятся на основе эмпирических данных), теоретические (строятся на математических описаниях), смешанные.
Проблема моделирования включает в себя решение 3х задач:
- Построение модели
- Исследование модели
- Использование модели
Ниже на рисунке представлена схема построения модели.
Классификация моделей:
Модель называется статической, если в параметров, ее характеризующих, нет временного параметра, те модель является своеобразным срезом системы.
Пример: Второй закон Ньютона: F=ma.
Модель называет динамической, если среди характеризующих ее параметров есть временной параметр, те модель отражающая изменение системы во времени.
Пример: F(t)=m(t)a(t)
Модель называется дискретной, если она описывает изменение и развитие системы в дискретные моменты времени.
Модель называется непрерывной, если она описывает поведение изучаемой системы во все моменты времени.
Модель называется имитационной, если она создается для изучения поведения системы путем изменения параметров системы.
Модель называется детерминированной, если для каждого входного набора параметров соответствует четко определяемый набор выходных параметров (в противоположном случаем модель называется стохастической или вероятностной).
Модель называется функциональной, если она представляется систему функциональных отношений.
Пример: Второй закон Ньютона – функциональная модель.
Модель называется теоретико – множественной, если она может быть представлена, как отношение множеств и отношений принадлежности к ним.
Модель называется логической, если она может быть представлена логическими функциями и предикатами.
Модель называется игровой, если она описывает игру между лицами.
Модель называется алгоритмической, если ее можно описать алгоритмом или комплексом алгоритмов.
Модель называется структурной, если она представлена структурой данных или структурами данных и отношениями между ними.
Модель называется графовой, если она описана графом.
Модель называется иерархической, если она описана иерархической структурой.
Модель называется сетевой, если она является некоторой сетевой структурой.
Модель называется лингвистической или языковой, если ее можно представить в виде набора лингвистических переменных. Такие модели еще называют вербальными или синтаксическими.
Модель называется натуральной, если она является материальной копией системы моделирования.
Модель называется геометрической, если ее можно представить как набор геометрических образов и объектов.
Пример: макет дома.
Модель называется клеточно – автоматной, если она отображает систему в виде клеточного автомата или системы клеточных автоматов. Клеточный автомат – аналог физического поля, дискретная динамическая система. Элемент клеточно – автоматной теории – клетка: неделимый объект, с помощью которой строятся кластеры клеток и различные объекты клеточных структур. Развитие клеточного автомата происходит в дискретном пространстве, называемом клеточное поле. В последнее время они используются для моделирования социально – экономических процессов.
Модель называется фрактальной, если она описывает развитие системы развитием фрактальных объектов.
© BE in trend
Автор: Жданов Василий
