
- •Раздел 1.Информация
- •1.1. Основные понятия и подходы
- •1.2. Формы существования информации.
- •1.3. Свойства информации
- •1.4. Показатели качества информации
- •1.5. Количество информации
- •Раздел 2. Системы счисления
- •2.1. Основные понятия
- •2.2. Перевод целых чисел в десятичную систему счисления
- •2.3. Перевод целых чисел в машинные системы счисления
- •2.4. Перевод дробных чисел из десятичной системы счисления в систему счисления с основанием q
- •2.5. Арифметические операции с целыми числами в машинных системах счисления
- •2.6. Представление числовой информации в вычислительной технике
- •Раздел 3. Элементы математической логики
- •3.1. Основные понятия математической логики
- •3.2. Логические операции над высказываниями
- •3.3. Формулы логики высказываний
- •3.4. Законы логики высказываний
- •3.5. Логические основы эвм
- •Раздел 4. Модель и моделирование
- •4.1. Модель
- •4.2. Формализация
- •4.3. Классификация моделей:
- •4.4. Моделирование
- •4.5. Компьютерное моделирование
- •Раздел 5. Основы алгоритмизации
- •5.1. Основные понятия
- •5.2. Линейные алгоритмические процессы
- •5.3. Разветвляющиеся алгоритмические процессы
- •5.4. Циклические алгоритмические процессы
- •Раздел 6. Программное обеспечение
- •Библиографический список
4.3. Классификация моделей:
Классификация моделей по области использования:
Учебные модели – используются при обучении (глобус, макет тела человека, учебная презентация и т.д.);
Опытные – это уменьшенные или увеличенные копии проектируемого объекта. Используют для исследования и прогнозирования его будущих характеристик (модель самолета, автомобиля и т.д.);
Научно-технические – создаются для исследования процессов и явлений природы или общества (модель гравитационного взаимодействия тел);
Игровые – репетиция поведения объекта в различных условиях (психологические тесты);
Имитационные – отражение реальности в той или иной степени.
Классификация моделей по фактору времени:
Статические – модели, описывающие состояние системы в определенный момент времени (единовременный срез информации по данному объекту). Примеры моделей: классификация животных, строение молекул, список посаженных деревьев, отчет об обследовании состояния зубов в школе и т.д.
Динамические – модели, описывающие процессы изменения и развития системы (изменения объекта во времени). Примеры: описание движения тел, развития организмов, процесс химических реакций.
Классификация моделей по отрасли знаний – это классификация по отрасли деятельности человека (математические, биологические, химические, социальные, экономические, исторические и т.д.). Все эти модели можно разделить на универсальные и специализированные.
Универсальные – могут быть применены в различных отраслях знаний.
Специализированные – могут применяться только в конкретной области знаний.
Классификация моделей по форме представления:
Материальные – это предметные (физические) модели. Они всегда имеют реальное воплощение. Отражают внешнее свойство и внутреннее устройство исходных объектов, суть процессов и явлений объекта-оригинала. Это экспериментальный метод познания окружающей среды. Примеры: детские игрушки, скелет человека, чучело, макет солнечной системы, школьные пособия, физические и химические опыты.
Абстрактные (нематериальные) – не имеют реального воплощения. Их основу составляет информация ( теоретический метод познания окружающей среды).
Абстрактные модели по признаку реализации делятся на:
Мысленные (ментальные) модели формируются в воображении человека в результате раздумий, умозаключений, иногда в виде некоторого образа. Это модель сопутствует сознательной деятельности человека.
Вербальные – мысленные модели выраженные в разговорной форме. Используется для передачи мыслей.
Информационные модели – целенаправленно отобранная информация об объекте, которая отражает наиболее существенные для исследователя свойства этого объекта.
Типы информационных моделей :
По способу описания:
Табличные – объекты и их свойства представлены в виде списка, а их значения размещаются в ячейках прямоугольной формы. Перечень однотипных объектов размещен в первом столбце (или строке), а значения их свойств размещаются в следующих столбцах (или строках).
Иерархические – объекты распределены по уровням. Каждый элемент высокого уровня состоит из элементов нижнего уровня, а элемент нижнего уровня может входить в состав только одного элемента более высокого уровня. Примерами таких моделей являются структура файловой системы на ЭВМ, бинарные (двоичные) деревья, применяемые при составлении родословных и т.д..
Сетевые – применяют для отражения систем, в которых связи между элементами имеют сложную структуру.
Смешанные – являются комбинацией выше перечисленных способов описания.
|
|
| ||||||||||||||||
иерархическая |
иерархическая (двоичное дерево) |
Сетевая (граф) | ||||||||||||||||
|
|
| ||||||||||||||||
смешанная (семантическое дерево) |
табличная |
|
Рис. 5. Типы информационных моделей по способу описания
По степени формализации:
Образно-знаковые модели :
Графические (рисунок, пиктограмма, чертеж, карта, план, объемное изображение);
Структурные (таблица, граф, схема, диаграмма);
Описательные (описание естественными языками);
Алгоритмические (нумерованный список, пошаговое перечисление, блок-схема).
Знаковые модели (формализованные ):
Математические – представлены математическими. формулами, отображающими связь параметров;
Логические – представлены языком алгебры логики;
Специальные – представлены на спец. языках (ноты, химические формулы);
Алгоритмические – программы.
по цели создания
классификационные (древовидные, генеалогическое дерево, развитие природы по Дарвину, дерево каталогов в компьютере);
динамические (как правило, строятся на основе решения дифференциальных уравнений и служат для решения задач управления и прогнозирования).
по природе моделируемого объекта
детерминированные (определенные), при которых известны законы, по которым изменяется или развивается объект,
стохастические (обработка статистической неопределенности и некоторых видов нечеткой информации).