Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Имаев. Диплом.docx
Скачиваний:
194
Добавлен:
10.03.2016
Размер:
1.97 Mб
Скачать
    1. История возникновения и развития метода компьютерного моделирования. Области применения

Элементы математического моделирования использовались с самого начала появления точных наук, и не случайно, что некоторые методы вычислений носят имена таких корифеев науки, как Ньютон и Эйлер, а слово «алгоритм» происходит от имени средневекового арабского ученого Аль Хорезми. Второе «рождение» этой методологии пришлось на конец 40-х начало 50-х годов XX века и было обусловлено по крайней мере двумя причинами. Первая из них - появление ЭВМ (компьютеров), хотя и скромных по нынешним меркам, но тем не менее избавивших ученых от огромной по объему рутинной вычислительной работы. Вторая – беспрецедентный социальный заказ - выполнение национальных программ СССР и США по созданию ракетно-ядерного щита, которые не могли быть реализованы традиционными методами. Математическое моделирование справилось с этой задачей: ядерные взрывы и полеты ракет и спутников были предварительно «осуществлены» в недрах ЭВМ с помощью математических моделей и лишь затем претворены на практике. Эффективные численные методы и программы, разработанные для многих классов задач, позволили уже на ЭВМ второго поколения решить многие практически важные задачи.

Этот успех во многом определил дальнейшие достижения методологии, без применения которой в развитых странах ни один крупномасштабный технологический, экологический или экономический проект теперь всерьез не рассматривается (сказанное справедливо и по отношению к некоторым социально-политическим проектам) [3].

Сейчас математическое моделирование вступает в третий принципиально важный этап своего развития, «встраиваясь» в структуры так называемого информационного общества. Впечатляющий прогресс средств переработки, передачи и хранения информации отвечает мировым тенденциям к усложнению и взаимному проникновению различных сфер человеческой деятельности. Без владения информационными «ресурсами» нельзя и думать о решении все более укрупняющихся и все более разнообразных проблем, стоящих перед мировым сообществом. Однако информация как таковая зачастую мало что дает для анализа и прогноза, для принятия решений и контроля за их исполнением. Нужны надежные способы переработки информационного «сырья» в готовый «продукт», т. е. в точное знание.

История методологии математического моделирования убеждает: она может и должна быть интеллектуальным ядром информационных технологий, всего процесса информатизации общества. Технические, экологические, экономические и иные системы, изучаемые современной наукой, больше не поддаются исследованию (в нужной полноте и точности) обычными теоретическими методами. Прямой натурный эксперимент над ними долог, дорог, часто либо опасен, либо попросту невозможен, так как многие из этих систем существуют в «единственном экземпляре». Цена ошибок и просчетов в обращении с ними недопустимо высока. Поэтому математическое (шире - информационное) моделирование является неизбежной составляющей научно-технического прогресса.

Наиболее впечатляющие успехи достигнуты при применении математического моделирования в инженерии и технологии. В настоящее время отмечается все возрастающий уровень математизации химии.

Например, химическая кинетика базируется на системах обыкновенных дифференциальных уравнений, химическая гидродинамика - на уравнениях в частных производных и т.д.

Повышается и уровень математизации биологии. В этой связи достаточно сослаться на классические работы В.Вольтерра по моделированию системы хищник - жертва, выполненные еще в начале двадцатого века.

Мы являемся свидетелями все более широкого использования математических идей в экономике, истории и других гуманитарных науках.

Процесс математизации наук идет чрезвычайно быстро благодаря опыту, накопленному при математизации механики и физики, благодаря достигнутому уровню развития самой математики.

Компьютерное моделирование применяют для широкого круга задач в различных областях человеческой деятельности:

Экологии и геофизике:

  • анализ распространения загрязняющих веществ в атмосфере

  • проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением

  • прогнозирование погоды и климата

  • прогнозирование землетрясений

Транспорте:

  • конструирование транспортных средств

  • полетные имитаторы для тренировки пилотов

  • моделирование транспортных систем

  • исследование поведения гидравлических систем: нефтепроводов, водопровода

Электронике и электротехнике:

  • эмуляция работы электронных устройств

  • Экономике и финансах:

  • прогнозирование цен на финансовых рынках

  • имитация краш-тестов

Архитектуре и строительстве:

  • исследование поведения зданий, конструкций и деталей под механической нагрузкой

  • прогнозирование прочности конструкций и механизмов их разрушения

  • проектирование производственных процессов, например химических

  • моделирование сценарных вариантов развития городов

Управлении и бизнесе:

  • стратегическое управление организацией

  • моделирование рынков сбыта и рынков сырья

  • моделирование производственных процессов

  • Промышленности

  • моделирование роботов и автоматических манипуляторов

  • моделирование прочностных и других характеристик деталей, узлов и агрегатов

Медицине и биологии:

  • моделирование результатов пластических операций

  • моделирование пандемий и эпидемий

  • моделирование воздействия медикаментов и оперативных вмешательств на метаболизм и другие жизненно важные процессы

Политике и военном деле:

  • моделирование развития межгосударственных отношений

  • моделирование поведения масс людей в различных общественно-политических ситуациях

  • моделирование театра военных действий

Различные сферы применения компьютерных моделей предъявляют разные требования к надежности получаемых с их помощью результатов. Для моделирования зданий и деталей самолетов требуется высокая точность и степень достоверности, тогда как модели эволюции городов и социально-экономических систем используются для получения приближенных или качественных результатов.