- •1. Цель, суть и сферы применения моделирования.
- •2. Определения модели и моделирования; этапы моделирования.
- •3. Суть и роль общепринятых методологических подходов в познавательной деятельности и моделировании.
- •4. Классич. И системн. Подходы в сравнении их познавательных установок
- •5. Понятие системы и внешней среды; "внутренние" и "внешние" системы.
- •6. Структурный и функциональный подходы в моделировании; иерархия уровней моделирования
- •7. Отношение "моделирования" в классическом и системном подходах; основания для перехода к моделированию на основе системного подхода.
- •9. Классификация моделей и моделирования по форме представления объекта.
- •10. Реальные модели; их возможности
- •11. Наглядные модели; их возможности.
- •12. Символические модели; их возможности
- •13. Математические модели, их возможности.
- •14. Имитационное моделирование.
- •15. Кибернетические модели; их возможности
- •16. Организация цифрового статистического моделирования; метод статистических испытаний (Монте-Карло).
- •17. Понятие моделирующего алгоритма.
- •18. Классификация моделей по полноте описания; примеры
- •19. Случайные события; их описание и графическое представление
- •20. Случайные величины и их графическое представление
- •21. Моделирование случайных событий
- •22. Моделирование непрерывных случайных величин методом обратной функции
- •23. Универсальный способ формирования непрерывной случайной величины.
- •24. Описание дискретных случайных величин (полная функция, приближ числ хар-ки)
- •25. Моделирование дискретных случайных величин методом обратной функции
- •26. Способы формирования базовых случайных величин (бсв); их возможности
- •27,28. Свойство конгруэнтности (сравнимости) целочисленных величин и его использование в генераторах бсв
- •29. Мультипликативная и мультипликативно-аддитивная процедура генерации бсв.
- •30. Проверка бсв; плотность распределения и математическое ожидание равномерного распределения.
- •32. Проверка законов распределения псв; критерий Пирсона.
9. Классификация моделей и моделирования по форме представления объекта.
Различают 2 класса: мысленные (основной класс моделей, используемых при моделировании) и реальные (сам исследуемый объект или его точная копия в масштабе).
Идеальные модели объектов строятся на основе з-нов подобия, для выполнения которых необходимо соблюдение соответствия хотя бы некоторых основных св-в, параметров, структур для объекта. Набор основных характеристик объекта и степень соответствия модели выясняется в процессе моделирования на основе опыта и интуиции исследователя - это творческий процесс.
Мысленные модели делятся на:
1) Наглядные (наглядный образ реального объекта). 3 вида: гипотетические (строятся, когда нет мат. описания, нет наглядных образов, но есть некоторая гипотеза о структуре данного объекта, пр.: модель атома H), аналоговые (достаточно точное наглядное отображение), и макеты (отображают пространственные хар-ки объекта).
2) Символические. 3 вида: естественно-языковые; построенные на основе формальных или искусственных языков (на основе тезауруса); знаковые. Также может быть их комбинация.
3) Математические. Конструируются из знаков, записанных поочередно в форме мат. высказываний. Обеспечивают наиболее полное соответствие, легко управляемые и дешёвые в использовании.
Реальные модели делятся на:
1) Натурные. Обычно представляют реальный объект в натуральном масштабе времени.
2) Физические. Позволяют исследовать в реальном и измененном масштабе времени.
10. Реальные модели; их возможности
Класс реальнных моделей содержит натурные и физические модели. Реализация модели этого, как правило, сами исследуемые объекты или их копии. Натуральная модель- сам объект или его увелич / уменьшен копия. Физическая модель отличается от натуральной тем, что допускают функционирование модели в другом масштабе времяни, отличного от масштаба времяни реального объекта. Реальные модели; их возможности.
Реальные модели применяются для исследования объектов в 3 случаях:
В нормальных режимах работы
В приграничных (экстремальных) условиях
В нестандартных (нештатных)
Реальные модели делятся на:
Натурные. Обычно представляют реальный объект в натуральном масштабе времени. Это сам исследуемый объект или его точная копия. Натурное моделир-е осуществляется на экспериментальных образцах разработанных объектов. Иногда системы разрабатываются в малых количествах или в единственном экземпляре, здесь необходимы все виды моделирования. Однако при запуске таких систем на этапе отладки применяются только натурные модели.
Виды натурных моделей:
производственный эксперимент (отладка отдельных частей);
комплексное испытание (для системы в целом, для выяснения взаимодействия различных частей)
научный эксперимент (цель – открытие явлений природы)
исследование путем обобщения опыта.
Физические. Позволяют исследовать в реальном и измененном масштабе времени.
11. Наглядные модели; их возможности.
Наглядные модели характеризуются тем, что позволяют получить наглядные образы реального объекта. Эти модели могут использоваться совместно с другими моделями, когда нужно иметь наглядный образ.
Наглядные модели делятся на 3 вида:
Гипотетические. Строятся, когда нет мат. описания, нет наглядных образов, но есть некоторая гипотеза о структуре данного объекта. Модель атома H.
Аналоговые. Иногда наглядные гипотезы оказываются удачными и позволяют строить мат. модель. Даже получается построить достаточно точное наглядное отображение реального объекта. (пр. белки, ДНК)
Макеты. На практике полезно использовать модели, которые способны отображать пространственные хар-ки объекта. Физ. природа макета отличается от природы реального объекта (пр. широко используется в архитектуре).