Скачать презентацию для чего нужна модель. Презентация "модели и моделирование". График изменения температуры воздуха

Модели и моделирование © К.Ю. Поляков, Тема 1. Модели и их типы

4 Что можно моделировать? Модели объектов: уменьшенные копии зданий, кораблей, самолетов, … модели ядра атома, кристаллических решеток чертежи … Модели процессов: изменение экологической обстановки экономические модели исторические модели … Модели явлений: землетрясение солнечное затмение цунами …

5 Моделирование Моделирование – это создание и использование моделей для изучения оригиналов. Когда используют моделирование: оригинал не существует -древний Египет -последствия ядерной войны (Н.Н. Моисеев, 1966) исследование оригинала опасно для жизни или дорого: -управление ядерным реактором (Чернобыль, 1986) -испытание нового скафандра для космонавтов -разработка нового самолета или корабля оригинал сложно исследовать непосредственно: -Солнечная система, галактика (большие размеры) -атом, нейтрон (маленькие размеры) -процессы в двигателе внутреннего сгорания (очень быстрые) -геологические явления (очень медленные) интересуют только некоторые свойства оригинала -проверка краски для фюзеляжа самолета

6 Цели моделирования исследование оригинала изучение сущности объекта или явления «Наука есть удовлетворение собственного любопытства за казенный счет» (Л.А. Арцимович) анализ («что будет, если …») научиться прогнозировать последствия различных воздействиях на оригинал синтез («как сделать, чтобы …») научиться управлять оригиналом, оказывая на него воздействия оптимизация («как сделать лучше») выбор наилучшего решения в заданных условиях

9 Природа моделей материальные (физические, предметные) модели: информационные модели представляют собой информацию о свойствах и состоянии объекта, процесса, явления, и его взаимосвязи с внешним миром: вербальные – словесные или мысленные знаковые – выраженные с помощью формального языка графические (рисунки, схемы, карты, …) табличные математические (формулы) логические (различные варианты выбора действий на основе анализа условий) специальные (ноты, химические формулы)

10 Модели по области применения учебные (в т.ч. тренажеры) опытные – при создании новых технических средств научно-технические аэродинамическая труба испытания в опытовом бассейне имитатор солнечного излучения вакуумная камера в Институте космических исследований вибростенд НПО «Энергия»

11 Модели по фактору времени статические – описывают оригинал в заданный момент времени силы, действующие на тело в состоянии покоя результаты осмотра врача фотография динамические модель движения тела явления природы (молния, землетрясение, цунами) история болезни видеозапись события

12 Модели по характеру связей детерминированные связи между входными и выходными величинами жестко заданы при одинаковых входных данных каждый раз получаются одинаковые результаты Примеры движение тела без учета ветра расчеты по известным формулам вероятностные (стохастические) учитывают случайность событий в реальном мире при одинаковых входных данных каждый раз получаются немного разные результаты Примеры движение тела с учетом ветра броуновское движение частиц модель движения судна на волнении модели поведения человека

13 Модели по структуре табличные модели (пары соответствия) иерархические (многоуровневые) модели сетевые модели (графы) Директор Главный инженер ВасяПетя Главный бухгалтер МашаДашаГлаша старт финиш

14 Специальные виды моделей имитационные -нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, но можно имитировать её реакцию на внешние воздействия; -максимальный учет всех факторов; -только численные результаты; Примеры: испытания лекарств на мышах, обезьянах, … математическое моделирование биологических систем модели бизнеса и управления модели процесса обучения Задача – найти лучшее решение методом проб и ошибок (многократные эксперименты)! ! !

16 Адекватность модели Адекватность – совпадение существенных свойств модели и оригинала: результаты моделирования согласуются с выводами теории (законы сохранения и т.п.) … подтверждаются экспериментом Адекватность модели можно доказать только экспериментом! ! ! Модель всегда отличается от оригинала Любая модель адекватна только при определенных условиях! ! !

17 Системный подход Система – группа объектов и связей между ними, выделенных из среды и рассматриваемых как одно целое. Примеры: семья экологическая система компьютер техническая система общество А А Б Б В В Г Г среда Система обладает (за счет связей!) особыми свойствами, которыми не обладает ни один объект в отдельности! ! !

19 Системный подход Граф – это набор вершин и соединяющих их ребер вершина ребро вес ребра (взвешенный граф) Рюрик Игорь Святослав Владимир Ярополк Олег ориентированный граф (орграф) –ребра имеют направление

Модели и моделирование © К.Ю. Поляков, Тема 2. Этапы моделирования

22 I. Постановка задачи исследование оригинала изучение сущности объекта или явления анализ («что будет, если …») научиться прогнозировать последствий при различных воздействиях на оригинал синтез («как сделать, чтобы …») научиться управлять оригиналом, оказывая на него воздействия оптимизация («как сделать лучше») выбор наилучшего решения в заданных условиях Ошибки при постановке задачи приводят к наиболее тяжелым последствиям! ! !

23 I. Постановка задачи Хорошо поставленная задача: описаны все связи между исходными данными и результатом известны все исходные данные решение существует задача имеет единственное решение Примеры плохо поставленных задач: Винни Пух и Пятачок построили ловушку для слонопотама. Удастся ли его поймать? Малыш и Карлсон решили по–братски разделить два орешка – большой и маленький. Как это сделать? Найти максимальное значение функции y = x 2 (нет решений). Найти функцию, которая проходит через точки (0,1) и (1,0) (неединственное решение).

24 II. Разработка модели выбрать тип модели определить существенные свойства оригинала, которые нужно включить в модель, отбросить несущественные (для данной задачи) построить формальную модель это модель, записанная на формальном языке (математика, логика, …) и отражающая только существенные свойства оригинала разработать алгоритм работы модели алгоритм – это четко определенный порядок действий, которые нужно выполнить для решения задачи

25 III. Тестирование модели Тестирование – это проверка модели на простых исходных данных с известным результатом. Примеры: устройство для сложения многозначных чисел – проверка на однозначных числах модель движения корабля – если руль стоит ровно, курс не должен меняться; если руль повернуть влево, корабль должен идти вправо модель накопления денег в банке – при ставке 0% сумма не должна изменяться Модель прошла тестирование. Гарантирует ли это ее правильность? ? ?

26 IV. Эксперимент c моделью Эксперимент – это исследование модели в интересующих нас условиях. Примеры: устройство для сложения чисел – работа с многозначными числами модель движения корабля – исследование в условиях морского волнения модель накопления денег в банке – расчеты при ненулевой ставке Можно ли 100%-но верить результатам? ? ?

27 V. Проверка практикой, анализ результатов Возможные выводы: задача решена, модель адекватна необходимо изменить алгоритм или условия моделирования необходимо изменить модель (например, учесть дополнительные свойства) необходимо изменить постановку задачи

29 I. Постановка задачи Допущения: кокос и банан считаем материальными точками расстояние до пальмы известно рост обезьяны известен высота, на которой висит банан, известна обезьяна бросает кокос с известной начальной скоростью сопротивление воздуха не учитываем При этих условиях требуется найти начальный угол, под которым надо бросить кокос. Всегда ли есть решение? ? ?

31 III. Тестирование модели при нулевой скорости кокос падает вертикально вниз при t=0 координаты равны (0, h) при броске вертикально вверх (=90 o) координата x не меняется при некотором t координата y начинает уменьшаться (ветви параболы вниз) Математическая модель Противоречий не обнаружено! ! !

32 IV. Эксперимент Метод I. Меняем угол. Для выбранного угла строим траекторию полета ореха. Если она проходит выше банана, уменьшаем угол, если ниже – увеличиваем. Метод II. Из первого равенства выражаем время полета: Меняем угол. Для выбранного угла считаем t, а затем – значение y при этом t. Если оно больше H, уменьшаем угол, если меньше – увеличиваем. не надо строить всю траекторию для каждого

33 V. Анализ результатов 1.Всегда ли обезьяна может сбить банан? 2.Что изменится, если обезьяна может бросать кокос с разной силой (с разной начальной скоростью)? 3.Что изменится, если кокос и бананы не считать материальными точками? 4.Что изменится, если требуется учесть сопротивление воздуха? 5.Что изменится, если дерево качается?

Модели и моделирование © К.Ю. Поляков, Тема 3. Модели биологических систем (по мотивам учебника А.Г. Гейна и др., Информатика и ИКТ, 10 класс, М.: Просвещение, 2008)

37 Модель ограниченного роста (П. Ферхюльст) L – предельная численность животных Идеи: 1)коэффициент прироста K L зависит от численности N 2)при N=0 должно быть K L =K (начальное значение) 3)при N=L должно быть K L =0 (достигнут предел) Модель адекватна, если ошибка

Модели и моделирование © К.Ю. Поляков, Тема 4. Моделирование случайных процессов (по мотивам учебника А.Г. Гейна и др., Информатика и ИКТ, 10 класс, М.: Просвещение, 2008)

45 Случайные числа на компьютере Электронный генератор нужно специальное устройство нельзя воспроизвести результаты малый период (последовательность повторяется через 10 6 чисел) Метод середины квадрата (Дж. фон Нейман) в квадрате Псевдослучайные числа – обладают свойствами случайных чисел, но каждое следующее число вычисляется по заданной формуле.

46 Случайные числа на компьютере Линейный конгруэнтный метод a, c, m - целые числа простое число период m Какой период? ? ? остаток от деления «Вихрь Мерсенна»: период

48 Распределение случайных чисел Особенности: распределение – это характеристика всей последовательности, а не одного числа равномерное распределение одно, компьютерные датчики (псевдо)случайных чисел дают равномерное распределение неравномерных – много любое неравномерное можно получить с помощью равномерного a b a b равномерное распределение

49 Вычисление площади (метод Монте-Карло) 1.Вписываем сложную фигуру в другую фигуру, для которой легко вычислить площадь (прямоугольник, круг, …). 2.Равномерно N точек со случайными координатами внутри прямоугольника. 3.Подсчитываем количество точек, попавших на фигуру: M. 4. Вычисляем площадь: Всего N точек На фигуре M точек 1.Метод приближенный. 2.Распределение должно быть равномерным. 3.Чем больше точек, тем точнее. 4.Точность ограничена датчиком случайных чисел. !

51 Броуновское движение Случайный шаг: Случайное направление (в рад): alpha:= 2*pi*random; h:= hMax*random; Программа: for i:=1 to N do begin { найти случайное направление и шаг } x:= x + h*cos(alpha); y:= y + h*sin(alpha); end; for i:=1 to N do begin { найти случайное направление и шаг } x:= x + h*cos(alpha); y:= y + h*sin(alpha); end;

52 Системы массового обслуживания Примеры: 1)звонки на телефонной станции 2)вызовы «скорой помощи» 3)обслуживание клиентов в банке сколько бригад? сколько линий? сколько операторов? Особенности: 1)клиенты (запросы на обслуживание) поступают постоянно, но через случайные интервалы времени 2)время обслуживание каждого клиента – случайная величина Нужно знать характеристики (распределения) «случайностей»! ! !

Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); c" title="56 Клиенты в банке (программа) count:= 0; { счетчик «плохих» минут } for i:=1 to L do begin in:= { случайное число входящих } out:= { случайное число обслуженных } N:= N + in – out; if N > Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); c" class="link_thumb"> 56 56 Клиенты в банке (программа) count:= 0; { счетчик «плохих» минут } for i:=1 to L do begin in:= { случайное число входящих } out:= { случайное число обслуженных } N:= N + in – out; if N > Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); count:= 0; { счетчик «плохих» минут } for i:=1 to L do begin in:= { случайное число входящих } out:= { случайное число обслуженных } N:= N + in – out; if N > Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); Что выводится? ? ? период моделирования L минут Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); c"> Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); count:= 0; { счетчик «плохих» минут } for i:=1 to L do begin in:= { случайное число входящих } out:= { случайное число обслуженных } N:= N + in – out; if N > Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); Что выводится? ? ? период моделирования L минут"> Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); c" title="56 Клиенты в банке (программа) count:= 0; { счетчик «плохих» минут } for i:=1 to L do begin in:= { случайное число входящих } out:= { случайное число обслуженных } N:= N + in – out; if N > Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); c"> title="56 Клиенты в банке (программа) count:= 0; { счетчик «плохих» минут } for i:=1 to L do begin in:= { случайное число входящих } out:= { случайное число обслуженных } N:= N + in – out; if N > Q*K then count:= count + 1; end; writeln(count/L:0:2); c">

«Какие бывают часы» - Какие бывают часы? Мы ходим ночью, ходим днём, Но никуда мы не уйдём. Песочные часы. Атомные часы. Древние китайские водяные часы. Современные водяные часы. Огневые часы. Мы бьём исправно каждый час, А вы друзья, не бейте нас, И берегите время. Мировые часы. Назови. Часы на Спасской башне Кремля в Москве – главные механические часы в нашей стране.

«Вещества тела частицы» - Тела состоят из Веществ. Естественные Искусственные. Верно или нет? Ломоносов Михаил Васильевич (1711 – 1765). Твёрдые жидкие газообразные СОЛЬ ВОДА ГАЗ. Вещества. Спасибо всем за урок! Веществами называют то, из чего состоят тела. Небесные тела; Космические тела. Тела могут состоять из одного вещества.

«Относительность движения» - Скорость движения. Движение Cолнца относительно Земли - аналема. Движение воздушного шара относительно Земли. Движение лодки относительно Земли. Скорость. Движение искусственного спутника относительно Земли. Движение машины относительно трамваев, но неправильное. Траектория. Движение планет относительно Солнца.

«Модель объекта» - Процесс протекает очень медленно. Натурные модели - реально воспроизводят внешний вид, структуру и поведение объекта. Модели объектов. Исследование объекта опасно для окружающих. Карта погоды. Модель создают, если: Сравните! Что такое модель? Схема. Описания объекта оригинала на языках кодирования информации.

«Отношение объектов» - Давайте обсудим. Присматривают… Плывёт… Отношения объектов. Отношения. Самое главное. Мост через ущелье короче моста через пролив. Отношение - определённая связь двух и более объектов. Вершина слева ниже. Ниже… Имена некоторых отношений изменяются, когда меняются местами имена объектов. Колизей находится в Риме.

«Отношения между объектами» - Муж. Ученик. Отношение между объектами. Начальник. Семейное отношение. Меньше Дороже Красивее Новее. Отношение между цветком и лепестком. Главное, что вы должны понять и запомнить! Учитель. Целое. Сестра. Больше Сильнее. Часть и целое. Жена. Подчинённый. Часть. Отношение между людьми. Мама Папа Девочка Мальчик.

Всего в теме 7 презентаций

8 Природа моделей материальные (физические, предметные) модели: информационные модели представляют собой информацию о свойствах и состоянии объекта, процесса, явления, и его взаимосвязи с внешним миром: вербальные – словесные или мысленные знаковые – выраженные с помощью формального языка графические (рисунки, схемы, карты, …) табличные математические (формулы) логические (различные варианты выбора действий на основе анализа условий) специальные (ноты, химические формулы)

9 Модели по области применения учебные (в т.ч. тренажеры) опытные – при создании новых технических средств научно-технические аэродинамическая труба испытания в опытовом бассейне имитатор солнечного излучения вакуумная камера в Институте космических исследований вибростенд НПО «Энергия»

10 Специальные виды моделей игровые – учитывающие действия противника модели экономических ситуаций модели военных действий спортивные игры тренинги персонала имитационные - нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы; - можно имитировать её реакцию на внешние воздействия; - максимальный учет всех факторов; - только численные результаты; - выбор наилучшего решения методом проб и ошибок в ходе многократных экспериментов Примеры: испытания лекарств на мышах, обезьянах, … математическое моделирование биологических систем модели бизнеса и управления модели процесса обучения

11 Модели по характеру связей детерминированные связи между входными и выходными величинами жестко заданы при одинаковых входных данных каждый раз получаются одинаковые результаты Примеры движение тела, брошенного под углом к горизонту расчеты по известным формулам модель штатной работы механизма вероятностные (стохастические) учитывают случайность событий в реальном мире при одинаковых входных данных каждый раз получаются немного разные результаты Примеры движение тела с учетом ветра броуновское движение частиц влияние волн на судно моделирование действий человека

12 Модели по фактору времени статические – описывают оригинал в заданный момент времени силы, действующие на тело в состоянии покоя результаты осмотра врача фотография динамические модель движения тела явления природы (молния, землетрясение, цунами) история болезни видеозапись события

15 I. Постановка задачи исследование оригинала изучение сущности объекта или явления анализ («что будет, если …») научиться прогнозировать последствий при различных воздействиях на оригинал синтез («как сделать, чтобы …») научиться управлять оригиналом, оказывая на него воздействия оптимизация («как сделать лучше») выбор наилучшего решения в заданных условиях Ошибки при постановке задачи приводят к наиболее тяжелым последствиям! ! !

16 I. Постановка задачи Хорошо поставленная задача: описаны все связи между исходными данными и результатом известны все исходные данные решение существует задача имеет единственное решение Примеры плохо поставленных задач: Винни Пух и Пятачок построили ловушку для слонопотама. Удастся ли его поймать? Малыш и Карлсон решили по–братски разделить два орешка – большой и маленький. Как это сделать? Найти максимальное значение функции y = x 2 (нет решений). Найти функцию, которая проходит через точки (0,1) и (1,0) (неединственное решение).

17 II. Разработка модели выбрать тип модели определить существенные свойства оригинала, которые нужно включить в модель, отбросить несущественные (для данной задачи) построить формальную модель это модель, записанная на формальном языке (математика, логика, …) и отражающая только существенные свойства оригинала разработать алгоритм работы модели алгоритм – это четко определенный порядок действий, которые нужно выполнить для решения задачи

18 III. Тестирование модели Тестирование - это проверка модели на простых исходных данных с известным результатом. Примеры: устройство для сложения многозначных чисел – проверка на однозначных числах модель движения корабля – если руль стоит ровно, курс не должен меняться; если руль повернуть влево, корабль должен идти вправо модель накопления денег в банке – при ставке 0% сумма не должна изменяться Модель прошла тестирование. Гарантирует ли это ее правильность? ? ?

19 IV. Эксперимент Эксперимент – это исследование модели в интересующих нас условиях. Примеры: устройство для сложения чисел – работа с многозначными числами модель движения корабля – исследование в условиях морского волнения модель накопления денег в банке – расчеты при ненулевой ставке Можно ли 100%-но верить результатам? ? ?

22 I. Постановка задачи Допущения: кокос и банан считаем материальными точками расстояние до пальмы известно рост обезьяны известен высота, на которой висит банан, известна обезьяна бросает банан с известной начальной скоростью сопротивление воздуха не учитываем При этих условиях требуется найти начальный угол, под которым надо бросить орех. Всегда ли есть решение? ? ? 24 24 III. Тестирование модели при нулевой скорости кокос падает вертикально вниз при t=0 координаты равны (0, h) при броске вертикально вверх (=90 o) координата x не меняется при некотором t координата y начинает уменьшаться (ветви параболы вниз) Математическая модель Противоречий не обнаружено! ! !

25 IV. Эксперимент Метод I. Меняем угол. Для выбранного угла строим траекторию полета ореха. Если она проходит выше банана, уменьшаем угол, если ниже – увеличиваем. Метод II. Из первого равенства выражаем время полета: Меняем угол. Для выбранного угла считаем t, а затем – значение y при этом t. Если оно больше H, уменьшаем угол, если меньше – увеличиваем. не надо строить всю траекторию для каждого

26 V. Анализ результатов 1.Всегда ли обезьяна может сбить банан? 2.Что изменится, если обезьяна может бросать кокос с разной силой (с разной начальной скоростью)? 3.Что изменится, если кокос и бананы не считать материальными точками? 4.Что изменится, если требуется учесть сопротивление воздуха? 5.Что изменится, если дерево качается?

Размер: 1.4 Mегабайта
Количество слайдов: 26

Описание презентации Презентация Модели и моделирование по слайдам

Что такое модель? Модель – это объект, который обладает некоторыми свойствами другого объекта (оригинала) и используется вместо него. Оригиналы и модели Первый линейный русский корабль «Гото Предестинация»

Что можно моделировать? Модели объектов: уменьшенные копии зданий, кораблей самолетов, … модели ядра атома, кристаллических решеток чертежи … Модели процессов: изменение экологической обстановки экономические модели исторические модели … Модели явлений: землетрясение солнечное затмение цунами …

Моделирование – это создание и использование моделей для изучения оригиналов. Когда используют моделирование: оригинал не существует — древний Египет — последствия ядерной войны (Н. Н. Моисеев, 1966) исследование оригинала опасно для жизни или дорого: — управление ядерным реактором (Чернобыль, 1986) — испытание нового скафандра для космонавтов — разработка нового самолета или корабля оригинал сложно исследовать непосредственно: — солнечная система, галактика (большие размеры) — атом, нейтрон (маленькие размеры) — процессы в двигателе внутреннего сгорания (очень быстрые) — геологические явления (очень медленные) интересуют только некоторые свойства оригинала — проверка краски для фюзеляжа самолета

Цели моделирования исследование оригинала изучение сущности объекта или явления «Наука есть удовлетворение собственного любопытства за казенный счет» (Л. А. Арцимович) анализ («что будет, если …») научиться прогнозировать последствия различных воздействиях на оригинал синтез («как сделать, чтобы …») научиться управлять оригиналом, оказывая на него воздействия оптимизация («как сделать лучше») выбор наилучшего решения в заданных условиях

Один оригинал – одна модель? Оригиналу может соответствовать несколько разных моделей и наоборот!! материальная точка

Природа моделей материальные (физические, предметные) модели: информационные модели представляют собой информацию о свойствах и состоянии объекта, процесса, явления, и его взаимосвязи с внешним миром: вербальные – словесные или мысленные знаковые – выраженные с помощью формального языка графические (рисунки, схемы, карты, …) табличные математические (формулы) логические (различные варианты выбора действий на основе анализа условий) специальные (ноты, химические формулы)

Модели по области применения учебные (в т. ч. тренажеры) опытные – при создании новых технических средств научно-технические аэродинамическая труба испытания в опытовом бассейне имитатор солнечного излучения вакуумная камера в Институте космических исследований вибростенд НПО «Энергия»

Специальные виды моделей игровые – учитывающие действия противника модели экономических ситуаций модели военных действий спортивные игры тренинги персонала имитационные — нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы; — можно имитировать её реакцию на внешние воздействия; — максимальный учет всех факторов; — только численные результаты; — выбор наилучшего решения методом проб и ошибок в ходе многократных экспериментов Примеры: испытания лекарств на мышах, обезьянах, … математическое моделирование биологических систем модели бизнеса и управления модели процесса обучения

Модели по характеру связей детерминированные связи между входными и выходными величинами жестко заданы при одинаковых входных данных каждый раз получаются одинаковые результаты Примеры движение тела, брошенного под углом к горизонту расчеты по известным формулам модель штатной работы механизма вероятностные (стохастические) учитывают случайность событий в реальном мире при одинаковых входных данных каждый раз получаются немного разные результаты Примеры движение тела с учетом ветра броуновское движение частиц влияние волн на судно моделирование действий человека

Модели по фактору времени статические – описывают оригинал в заданный момент времени силы, действующие на тело в состоянии покоя результаты осмотра врача фотография динамические модель движения тела явления природы (молния, землетрясение, цунами) история болезни видеозапись события

Модели по структуре табличные модели (пары соответствия) иерархические (многоуровневые) модели сетевые модели (графы) Директор Главный инженер Главный бухгалтер Вася Петя Маша Глаша Даша старт финиш

I. Постановка задачи исследование оригинала изучение сущности объекта или явления анализ («что будет, если …») научиться прогнозировать последствий при различных воздействиях на оригинал синтез («как сделать, чтобы …») научиться управлять оригиналом, оказывая на него воздействия оптимизация («как сделать лучше») выбор наилучшего решения в заданных условиях Ошибки при постановке задачи приводят к наиболее тяжелым последствиям!!

I. Постановка задачи Хорошо поставленная задача: описаны все связи между исходными данными и результатом известны все исходные данные решение существует задача имеет единственное решение Примеры плохо поставленных задач: Винни Пух и Пятачок построили ловушку для слонопотама. Удастся ли его поймать? Малыш и Карлсон решили по–братски разделить два орешка – большой и маленький. Как это сделать? Найти максимальное значение функции y = x 2 (нет решений). Найти функцию, которая проходит через точки (0, 1) и (1, 0) (неединственное решение).

II. Разработка модели выбрать тип модели определить существенные свойства оригинала, которые нужно включить в модель, отбросить несущественные (для данной задачи) построить формальную модель это модель, записанная на формальном языке (математика, логика, …) и отражающая только существенные свойства оригинала разработать алгоритм работы модели алгоритм – это четко определенный порядок действий, которые нужно выполнить для решения задачи

III. Тестирование модели Тестирование — это проверка модели на простых исходных данных с известным результатом. Примеры: устройство для сложения многозначных чисел – проверка на однозначных числах модель движения корабля – если руль стоит ровно, курс не должен меняться; если руль повернуть влево, корабль должен идти вправо модель накопления денег в банке – при ставке 0% сумма не должна изменяться Модель прошла тестирование. Гарантирует ли это ее правильность? ?

IV. Эксперимент – это исследование модели в интересующих нас условиях. Примеры: устройство для сложения чисел – работа с многозначными числами модель движения корабля – исследование в условиях морского волнения модель накопления денег в банке – расчеты при ненулевой ставке Можно ли 100%-но верить результатам? ?

V. Анализ результатов Возможные выводы: задача решена необходимо изменить алгоритм или условия моделирования необходимо изменить модель (например, учесть дополнительные свойства) необходимо изменить постановку задачи

Пример. Задача. Обезьяна хочет сбить бананы на пальме. Как ей надо кинуть кокос, чтобы попасть им в бананы. Анализ задачи: все ли исходные данные известны? есть ли решение? единственно ли решение?

I. Постановка задачи Допущения: кокос и банан считаем материальными точками расстояние до пальмы известно рост обезьяны известен высота, на которой висит банан, известна обезьяна бросает банан с известной начальной скоростью сопротивление воздуха не учитываем При этих условиях требуется найти начальный угол, под которым надо бросить орех. Всегда ли есть решение? ?

y x. II. Разработка модели Графическая модель H Lh Формальная (математическая) модель V 2 sin, cos 2 gt t. Vhyt. Vx Задача: найти t, при которых Hgt t. Vh. Lt. V 2sin, cos

III. Тестирование модели при нулевой скорости кокос остается на месте при t=0 координаты равны (0 , h) при броске вертикально вверх (=90 o) координата x не меняется при некотором t координата y начинает уменьшаться (ветви параболы вниз) 2sincos 2 gt t. Vhy t. Vx Математическая модель Противоречий не обнаружено! !

IV. Эксперимент Метод I. Меняем угол. Для выбранного угла строим траекторию полета ореха. Если она проходит выше банана, уменьшаем угол, если ниже – увеличиваем. Метод II. Из первого равенства выражаем время полета: Меняем угол. Для выбранного угла считаем t , а затем – значение y при этом t. Если оно больше H , уменьшаем угол, если меньше – увеличиваем. coscos V L t. Lt. V не надо строить всю траекторию для каждого

V. Анализ результатов 1. Всегда ли обезьяна может сбить банан? 2. Что изменится, если обезьяна может бросать кокос с разной силой (с разной начальной скоростью)? 3. Что изменится, если кокос и бананы не считать материальными точками? 4. Что изменится, если требуется учесть сопротивление воздуха? 5. Что изменится, если дерево качается?

Слайд 2

Моделирование – построение моделей для исследования и изучения объектов, процессов, явлений. Моделью (от лат. modulus - образец) называют упрощенное подобие реально существующего объекта. Модель должна воспроизводить не все свойства объекта, а лишь существенные, то есть те, которые требуются для достижения цели моделирования.

Слайд 3

Необходимые и достаточные признаки модели: 1. Между моделью и оригиналом имеется отношение сходства, форма которого явно выражена и точно зафиксирована. 2. Модель в процессах научного познания является заместителем изучаемого объекта. 3. Изучение модели позволяет получать информацию об оригинале.

Слайд 4

Один и тот же объект может иметь множество моделей: Объект "человек" . Его модели: 1) химия - биохимический состав 2) анатомия - скелет, строение внутренних органов 3) физика - материальная точка

Слайд 5

Слайд 6

Объект исследования

Объект исследования в теории моделирования обычно рассматривается как система. Система – это совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных для достижения некоторой цели. Элемент системы – это объект, рассматриваемый как неделимое целое.

Слайд 7

Слайд 8

Структура системы

Структура системы задается перечнем элементов, входящих в состав системы, и конфигурацией связей между ними. Способы описания структуры системы: а) графический – в форме графа, где вершины графа соответствуют элементам системы, а линии – связям между элементами (частный случай графического задания структуры системы – это схемы); б) аналитический, когда задаются количество типов элементов системы, число элементов каждого типа и матрицы связей между ними.

Слайд 9

Функции системы

Функции системы – правила, описывающие поведение системы на пути к цели её назначения. Способами описания функций системы являются: а) алгоритмический – в виде последовательности шагов, которые должна выполнять система; б) аналитический – в виде математических зависимостей; в) графический – в виде временных диаграмм; г) табличный – в виде таблиц, отображающих основные функциональные зависимости.

Слайд 10

Классификация моделей по способу реализации

Слайд 11

Материальные модели

Материальные модели воспроизводят физические, геометрические, функциональные свойства объектов в материальной форме. Примеры материальных моделей: макеты, игрушки, глобус, схемы солнечной системы и звездного неба.

Слайд 12

Слайд 13

Материальные модели

Геометрически подобные, воспроизводящие пространственно-геометрические характеристики оригинала (макеты зданий и сооружений, учебные муляжи и др.); - физически подобные - основанные на теории подобия, воспроизводящие с масштабированием в пространстве и времени свойства и характеристики оригинала той же природы, что и модель (гидродинамические модели судов, продувочные модели летательных аппаратов);

Слайд 14

Аналоговые. Аналоговое моделирование основано на том, что свойства и характеристики некоторого объекта воспроизводятся с помощью модели иной, чем у оригинала, физической природы. Например, уравнения теплопроводности, диффузии, электропроводности описываются аналогичными математическими структурами.

Слайд 15

Информационные модели

Информационные модели представляют объекты или процессы в образной или знаковой форме. Примеры: программа на языке программирования, формулы законов физики, химии и т.д., географическая карта.

Слайд 16

Вербальная модель (от лат. «verbalis» – устный) – система представлений об объекте-оригинале, сложившаяся в человеческом мозгу. Примеры: анализ ситуации и разработка модели поведения при переходе улицы; идея, возникшая у изобретателя, музыкальная тема в голове композитора.

Слайд 17

Образные модели представляют собой зрительные образы объектов, зафиксированные на каком-либо носителе информации (бумаге, фото- и кинопленке и др.). Рисунки, фотографии, учебные плакаты – это образные информационные модели.

Слайд 18

Знаковая модель выражается средствами любого формального языка. Может быть представлена в форме текста, формулы, таблицы. К знаковым моделям относят также графики, схемы, специальные знаки (например, дорожные).

Слайд 19

Описательные информационные модели

Совокупность данных, содержащих текстовую информацию на естественном языке об объекте-оригинале, называется описательной информационной моделью Например, гелиоцентрическая модель мира, которую предложил Коперник, формулировалась следующим образом: Земля вращается вокруг своей оси и вокруг Солнца; орбиты всех планет проходят вокруг Солнца и т.д.

Слайд 20

Знаковые модели

Компьютерные и некомпьютерные модели. Компьютерная модель реализуется средствами программной среды.

Слайд 21

Классификация моделей по типам решаемых задач

Слайд 22

1) Учебные модели– используются при обучении; Это могут быть наглядные пособия, различные тренажеры, обучающие программы. 2) Опытные – это уменьшенные или увеличенные копии проектируемого объекта. Используют для исследования и прогнозирования его будущих характеристик. 3) Научно-технические– создают для исследования процессов и явлений.

Слайд 23

4)Игровые – это военные, экономические, спортивные, деловые игры. 5) Имитационные – не просто отражают реальность с той или иной степенью точности, а имитируют ее. Например, моделирование движения молекул в газе, моделирование поведения колонии микробов.

Слайд 24

Классификация моделей по фактору времени

Слайд 25

Статические – модели, описывающие состояние системы в определенный момент времени (единовременный срез информации по данному объекту). Примеры моделей: строение молекул, список посаженных деревьев и т.д. Динамические – модели, описывающие процессы изменения и развития системы (изменения объекта во времени). Примеры: описание движения тел, развития организмов, процесс химических реакций.

Слайд 26

Классификация моделей по наличию воздействий на систему

Слайд 27

Примером непрерывных детерминированных моделей могут служить дифференциальные уравнения; примером дискретных детерминированных моделей – конечные автоматы; примером дискретных стохастических – вероятностные автоматы.

Слайд 28

Классификация моделей по области возможных приложений

Слайд 29

Геоинформационное моделирование

Геоинформационное моделирование базируется на создании многослойных электронных карт, в которых опорный слой описывает географию определенной территории, а каждый из остальных – один из аспектов состояния этой территории. На географическую карту могут быть выведены различные слои объектов: города, дороги, аэропорты, численность населения регионов и т.д.

Слайд 30

Процесс обобщения опытных данных прошлых наблюдений с целью создания модели называют индукцией. Декомпозиция – научный метод, использующий структуру задачи и позволяющий заменить решение одной большой задачи решением серии меньших задач.

Слайд 35

Термин «черный ящик» используется для обозначения системы, механизм работы которой неизвестен или неважен в рамках данной задачи. Такие системы обычно имеют «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы. Состояние выхода функционально зависит от состояния входа. Модель «черный ящик» позволяет изучать поведение системы, то есть ее реакции на внешние воздействия, без учета внутреннего устройства системы.

Посмотреть все слайды