Выводы, заключения

Мы рассмотрели существующие технологии моделирования. Выводы по поводу зависимости методов моделирования и технологий были даны в каждом пункте, но вкратце можно заключить, что логические методы практически неприменимы в рамках бионической и комплексной технологий, так как эти технологии содержат огромное количество фаз, подфаз и стадий, к которым этот метод будет очень сложно применить. Чтобы подробно объяснить это, надо обратиться к определению логики.

Логика (др.-греч. λογική — «наука о правильном мышлении», «искусство рассуждения» от λόγος — «речь», «рассуждение», «мысль») — наука о формах, методах и законах интеллектуальной познавательной деятельности, формализуемых с помощью логического языка. Поскольку это знание получено разумом, логика также определяется как наука о формах и законах правильного мышления. Поскольку мышление оформляется в языке в виде рассуждения, частными случаями которого являются доказательство и опровержение, логика иногда определяется как наука о способах рассуждения или наука о способах доказательств и опровержений. Логика как наука изучает способы достижения истины в процессе познания опосредованным путём, не из чувственного опыта, а из знаний, полученных ранее, поэтому её также можно определить как науку о способах получения выводного знания.

То есть, если не брать в рассмотрение производные от логики в электронике – логические схемы и символическую логику как часть математики, логические методы моделирования – это интеллектуальная деятельность эксперта по моделированию и сложно представить, как эксперт в уме будет проходить все фазы бионической и комплексной технологии. Данный метод плохо поддаётся алгоритмизации. Например, методы дедукции и индукции будут хорошо работать в рамках классической или задачной технологии, так как данные технологии содержат, во-первых, латентную фазу, которая и подразумевает подобную деятельность, а во-вторых, оставшиеся фазы (создания и использования модели в классической и описания, постановку и решение задачи) также могут быть проведены в уме, пусть и с некоторой степенью упрощения.

Но здесь есть важный момент. Английский термин, эквивалентный логическому моделированию – logic simulation. В словаре Longman’s Dictionary (толковый словарь английского языка) данный термин (в вольном переводе) обозначает следующее:

Логическое моделирование - это использование компьютерной программы для моделирования работы цифровой схемы. Логическое моделирование является основным инструментом, используемым для проверки логической корректности аппаратного дизайна.

То есть, здесь логическое моделирование представляет собой как раз моделирование логических схем, а для этого подходят все технологии моделирования.

Для физических методов, наоборот, бионическая и комплексная технологии представляются наиболее подходящими, так как эти методы закладывают в свою основу построение адекватной физической модели (например, на стадии конструирования).

Физическое моделирование — метод экспериментального изучения различных физических явлений, основанный на их физическом подобии. Метод применяется при следующих условиях:

• Исчерпывающе точного математического описания явления на данном уровне развития науки не существует, или такое описание слишком громоздко и требует для расчётов большого объёма исходных данных, получение которых затруднительно.

• Воспроизведение исследуемого физического явления в целях эксперимента в реальных масштабах невозможно, нежелательно, или слишком дорогостояще (например, цунами).

Метод состоит в создании лабораторной физической модели явления в уменьшенных масштабах, и проведении экспериментов на этой модели. Выводы и данные, полученные в этих экспериментах, распространяются затем на явление в реальных масштабах. Метод может дать надёжные результаты, лишь в случае соблюдения физического подобия реального явления и модели. Подобие достигается за счёт равенства для модели и реального явления значений критериев подобия — безразмерных чисел, зависящих от физических (в том числе геометрических) параметров, характеризующих явление. Экспериментальные данные, полученные методом физического моделирования, распространяются на реальное явление также с учётом критериев подобия.

В широком смысле, любой лабораторный физический эксперимент является моделированием, поскольку в эксперименте наблюдается конкретный случай явления в частных условиях, а требуется получить общие закономерности для всего класса подобных явлений в широком диапазоне условий. Искусство экспериментатора заключается в достижении физического подобия между явлением, наблюдаемым в лабораторных условиях и всем классом изучаемых явлений.

Традиционная технология всё равно ближе к математическим методам, так как предполагает использование математической теории планирования эксперимента, проверку критерием Чебышева, Фишера и Стьюдента, то есть не предполагает чисто физического метода. А в рамках бионической или комплексной технологии, жизненный цикл модели равно как и жизненный цикл изделия может оцениваться чисто по физическим критериям (например, аппаратура устройств внутреннего контроля в военной аппаратуре систем связи при рассмотрении аппаратуры связи как целой системы). Кроме того, физические методы в рамках бионической и комплексной технологии могут применяться уже на стадии проектирования, например при оценке сейсмоустойчивости зданий.

Определение математической модели по Самарскому и Михайлову было дано во втором пункте работы. По Севостьянову А. Г.: «Математической моделью называется совокупность математических соотношений, уравнений, неравенств и т.п., описывающих основные закономерности, присущие изучаемому процессу, объекту или системе.»[6]

Таким образом, математические модели и, соответственно, математические методы моделирования могут использоваться в рамках всех технологий, и, более того, часто являются единственными возможными методами (например, моделирования космологических процессов во Вселенной).

Важнейшие математические модели обычно обладают важным свойством универсальности: принципиально разные реальные явления могут описываться одной и той же математической моделью. Скажем, гармонический осциллятор описывает не только поведение груза на пружине, но и другие колебательные процессы, зачастую имеющие совершенно иную природу: малые колебания маятника, колебания уровня жидкости в U-образном сосуде или изменение силы тока в колебательном контуре. Таким образом, изучая одну математическую модель, мы изучаем сразу целый класс описываемых ею явлений.

И, кроме того, многие математические методы могут быть алгоритмизированы, а, следовательно, можно увеличить скорость выполнения моделирования с использованием компьютерных технологий. А задачная технология вообще предполагает существования алгоритма в качестве одного из элементов кортежа условий задачи.