Равнозначимость внешнего и внутреннего правдоподобия

Внешнее правдоподобие - свойства, которые влияют на результаты решения именно этой задачи. Излишние подробности, не влияющие или слабо влияющие на результаты, должны быть исключены (бритва Оккама): они могут усложнить решение задачи и тем самым ухудшить точность решения. В то же время, не должны быть искажены отношения между элементами системы.

Внутреннее правдоподобие зависит от принятых вычислительных методов и техники, используемой при реализации модели.

Разумная степень равнозначимости внешнего и внутреннего правдоподобия должна быть выбрана в каждом конкретном случае: нет смысла применять сложные вычислительные методы, если необходимые для расчета исходные данные отсутствуют, или они известны с большими погрешностями. Такую модель необходимо заменить другой, пусть менее точной, но опирающейся на доступную достоверную информацию^.

Между качеством входной информации и внутренним правдоподобием должен быть установлен своеобразный уровень равнозначности - нет смысла применять сложные вычислительные методы, если заданная мера адекватности достигается простыми методами или необходимые для расчета исходные данные отсутствуют (либо они известны с большими погрешностями).

Для каждой модели существует область применимости (границы размыты): набор объектов и свойств, которые описываются моделью адекватно. Другими словами – любой объект можно моделировать большим числом моделей, каждая из которых будет адекватна в своих границах применимости.

2.4 Этапы построения моделей

Процесс построения модели должен быть структурирован, организован, состоять из последовательности этапов, отличающихся конкретными целями и средствами. Вследствие взаимосвязанности задач, строгой последовательности их решения не существует.

Процесс создания модели состоит из нескольких этапов - от изучения системы и внешних воздействий, до разработки или выбора математической модели и программного обеспечения.

Приведенный перечень - не догма. В зависимости от задач исследований содержание и количество этапов могут быть изменены, но логика последовательности должна сохраняться.

Известна следующая оценка времени на отдельные этапы моделирования: постановка задачи - 40-50 %, разработка модели - 20-30 %, эксперимент, анализ результатов - 20-30 % .

Последовательным наращиванием элементов моделей можно исследовать системы любой сложности, для которых достаточно полно известны функционирование и взаимосвязь относительно несложных исходных элементов. При этом переход на более высокий уровень моделирования звеньев системы связан с увеличением количества участвующих в модели элементов, что приводит к необходимости их упрощения или к представлению в виде обобщенных характеристик, полученных на предыдущем этапе имитации. При этом объем моделей сохраняется в некоторых допустимых пределах.

На всех этапах имеются многочисленные обратные связи - возвращение к предыдущим этапам после анализа промежуточных и конечных результатов моделирования.

В процессе исследования (вычислительного эксперимента) уточняются постановка задачи, ее формализация, допущения, совершенствуются вычислительные алгоритмы. При необходимости математическая модель корректируется.

Общая схема построения модели

Этапы многократно повторяются, проводятся вычислительные эксперименты до тех пор, пока не будет найдена математическая модель, пока не будет достигнута гарантированная точность вычислений, адекватная объекту и поставленным целям исследований.