18. Различия между моделью и действительностью, упрощенность модели.

3 осн. различия - конечность, упрощенность и приближенность.

Упрощенность заключается в том, что любая модель по отношению к оригиналу является упрощенной, т.е. отражает оригинал лишь упрощенно, но в рамках интересующих создателя и потребителя модели свойств. Ни одна модель не может целиком повторять оригинал со сколь угодно большой точностью, из этого следует упрощенность.

19. Различие между моделью и действительностью. Приближенность модели.

Конечность и упрощенность моделей можно интерпретировать как приближенность, но необходимо разделить качественные различия между оригиналом и моделью, которые будем связывать с конечностью и упрощенностью и такие различия, которые допускают количественные больше-меньше или ранговые лучше-хуже сравнения. Это связано с нормами приближенности. Различие само по себе не может быть ни большим, ни малым, оно или есть, или нет. Величину приемленности различия можно соотнести с целью моделирования. Например, выделяя линейная или нелинейная часть зависимости. Кроме того, приближенность модели может варьироваться в зависимости от принимаемых во внимание факторов. Модели вещества на каждом этапе своего развития позволяли более-менее адекватно отображать свойства реальных объектов, а новые эксперименты и полученные данные позволяют выявлять несоответствия и формировать более универсальные модели.

20. Сходство между моделью и действительностью. Предел истинности.

Ценность моделирования, т.е. отношения модели с отображаемой реальностью определяются тем, в каком смысле и до какой степени можно отождествлять модель с оригиналом. Т.к. различия неизбежны и неустранимы об истинности и ложности модели говорить бессмысленно, ее можно оценить только на практике, при этом изменение условий, в которых ведется сравнении, весьма существенно влияет на результат.

21. Адекватность и эффективность моделей.

Модель, с помощью которой успешно достигается цель, будем называть адекватной этой цели. Введенное таким образом понимание адекватности не полностью совпадает с требованием полноты, точности и правильности. Адекватность означает, что эти требования выполнены не вообще, а в мере, достаточной для достижения цели. В ряде случаев удается формализовать некоторую меру адекватности модели, т.е. указать способность сравнения 2 моделей по степени успешного достижения цели с их помощью. Если этот способ приводит к количественному выражению меры адекватности, то можно формулировать критерии, по которым оценивать модель.

22. Сложность алгоритмизации моделирования.

Стремление к совершенству требует алгоритмизации и для многих исследователей исходным стремлением было найти наиболее эффектную последовательность этапов работы с моделью. Однако здесь обнаружилось, что в практике моделирования чаще всего не удаётся строго выдержать последовательность действий. Оказалось, что нет единого пригодного для всех случаев алгоритма работы с моделью. Даже в математике разработка моделей невозможна без эвристического, творческого и формального начала. Помимо этого:

1.Модель функционирует в культурной среде и конкретное окружение каждой модели может настолько отличаться, что опыт работы с одной моделью не может без изменения переносится на другую.

2.Требования предъявляемые для модели противоречивы, полнота модели противоречит её простоте, точность модели - её размерности. Новое в истории данной модели зависит от того какой именно компромисс выбран между этими противоречивыми требованиями.

3. Сначала не возможно предусмотреть содержание того, что произойдёт в будущем с любой моделью.

Моделирование призвано устранить неопределённость, но существует неопределённость в том, что именно надо устранять. Начальные цели в последствии оказываются неполноценными.