- •Информатика Учебно-методическое пособие
- •Часть 1
- •Режим доступа к электронному аналогу печатного издания: http://www.Libdb.Sssu.Ru
- •Содержание
- •Предисловие
- •11. Основные требования фгос впо и структура дисциплины
- •2Основные понятия информатики
- •2.1. Понятие информации
- •2.2. Свойства информации
- •Понятие количества информации
- •2.4. Предмет и задачи информатики
- •2.5. Представление (кодирование) данных
- •3. Системы счисления и представление информации в эвм
- •3.1. Понятие об основных системах счисления
- •3.2. Перевод чисел из одной системы счисления в другую
- •Представление чисел в различных системах счисления
- •3.3. Двоичная арифметика
- •3.4. Представление чисел в эвм
- •Примеры представления целых чисел в шестнадцатиразрядных двоичных кодах
- •Представление десятичных чисел в четырёхразрядном коде Грея
- •3.5. Кодирование информации в эвм
- •Базовая таблица кодировки ascii
- •4. Логические основы построения эвм
- •4.1. Основы алгебры логики
- •4.2. Операции сравнения
- •4.3. Логические операции
- •Основные логические операторы
- •4.4. Основы элементной базы эвм
- •4.5. Элементы теории множеств
- •4.6. Элементы теории графов
- •3Технические средства реализации информационных процессов
- •5.1. История развития эвм
- •5.2. Классификация эвм
- •5.3. Архитектура эвм
- •5.4. Состав персонального компьютера
- •5.5. Внешние устройства
- •6. Программное обеспечение эвм
- •6.1. Базовые понятия ос
- •6.2. Классификация операционных систем
- •6.3. Файловая структура эвм
- •6.4. Файловые системы Microsoft Windows
- •6.5. Драйверы устройств
- •6.6. Служебные программы
- •6.7. Обзор операционных систем unix и Linux
- •6.8. Обзор операционных систем Windows
- •Команды ms-dos и их описание
- •7. Прикладное и инструментальное программное обеспечение
- •7.1. Прикладное программное обеспечение общего назначения
- •7.2. Прикладное программное обеспечение специального назначения
- •7.3. Инструментальное по 1
- •7.4. Нумерация версий программ
- •7.5. Правовой статус программ
- •7.6. Текстовые редакторы и процессоры
- •8. Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •8.1. Моделирование как метод познания
- •8.2. Классификация моделей
- •8.3. Компьютерное моделирование
- •8.4. Информационные модели
- •8.5. Примеры информационных моделей
- •8.6. Базы данных
- •8.7. Искусственный интеллект
- •9. Основы алгоритмизации
- •9.1. Понятие алгоритма
- •9.2. Свойства алгоритма
- •9.3. Исполнители алгоритмов
- •9.4. Способы описания алгоритмов 1
- •Обозначения, название и функциональное назначение
- •9.5. Основные алгоритмические конструкции
- •9.6. Структурный подход к разработке алгоритмов
- •10. Тематика практических занятий
- •11. Темы, выносимые на зачёт, и примеры тестовых заданий
- •Библиографический список
- •Часть 1
- •3 46500, Г. Шахты, Ростовская обл., ул. Шевченко, 147
8.2. Классификация моделей
В зависимости от характера изучаемых процессов в системе и цели моделирования существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, наличию случайных воздействий, отношению ко времени, возможности реализации, области применения и др. (табл. 13).
Таблица 13
Классификация видов моделей
По способу отражения свойств объекта (по возможности реализации) |
По цели использования |
По наличию воздействий на систему |
По отношению ко времени |
По области применения |
|
|
|
|
|
По способу отражения свойств объекта (по возможности реализации) модели классифицируются на предметные (реальные, материальные) и абстрактные (мысленные, информационные – в широком смысле). В узком смысле под информационными понимаются абстрактные модели, реализующие информационные процессы (возникновение, передачу, обработку и использование информации) на компьютере.
Предметные модели представлены реальными объектами, воспроизводящими геометрические, физические и другие свойства моделируемых систем в материальной форме (глобус, манекен, макет, муляж, каркас и др.). Реальные модели делят на натурные (проведение исследования на реальном объекте и последующая обработка результатов эксперимента с применением теории подобия) и физические (проведение исследования на установках с аналогичными изучаемому процессами, которые сохраняют природу явления и обладают физическим подобием).
Абстрактные модели позволяют представлять системы, которые трудно или невозможно моделировать реально, в образной или знаковой форме. Образные или наглядные модели (рисунки, фотографии) представляют собой наглядные зрительные образы, зафиксированные на материальном носителе информации (бумага, плёнка). Знаковые или символьные модели представляют основные свойства и отношения моделируемого объекта с использованием различных языков (знаковых систем), например, географические карты. Вербальные модели – текстовые – используют для описания объектов средства естественного языка. Например, правила дорожного движения, инструкция к прибору.
Математические модели – широкий класс знаковых моделей, использующих математические методы представления (формулы, зависимости) и получения исследуемых характеристик реального объекта. Назовём некоторые разновидности математических моделей. Дескриптивные (описательные) – констатируют фактическое положение дел, без возможности влияния на моделируемый объект. Оптимизационные – дают возможность подбирать управляющие параметры. Игровые – изучают методы принятия решений в условиях неполной информации. Имитационные – подражают реальному процессу.
По цели использования модели классифицируются на научный эксперимент, в котором осуществляется исследование модели с применением различных средств получения данных об объекте, возможности влияния на ход процесса с целью получения новых данных об объекте или явлении; комплексные испытания и производственный эксперимент, использующие натурное испытание физического объекта для получения высокой достоверности о его характеристиках; оптимизационные, связанные с нахождением оптимальных показателей системы (например, нахождение минимальных затрат или определение максимальной прибыли).
По наличию случайных воздействий на систему модели делятся на детерминированные (в системах отсутствуют случайные воздействия) и стохастические (в системах присутствуют вероятностные воздействия). Эти же модели некоторые авторы классифицируют по способу оценки параметров системы: в детерминированных системах параметры модели оцениваются одним показателем для конкретных значений их исходных данных; в стохастических системах наличие вероятностных характеристик исходных данных позволяет оценивать параметры системы несколькими показателями.
По отношению ко времени модели разделяют на статические, описывающие систему в определённый момент времени, и динамические, рассматривающие поведение системы во времени. В свою очередь, динамические модели подразделяют на дискретные, в которых все события происходят по интервалам времени, и непрерывные, где все события происходят непрерывно во времени.
По области применения модели подразделяют на универсальные, предназначенные для использования многими системами, и специализированные, созданные для исследования конкретной системы.