9. Информационные модели. Примеры информационных моделей.
Информационная модель– модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта, и позволяющая путем подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта.
Информационные модели нельзя потрогать или увидеть, она не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации. Информационная модель – совокупность информации, характеризующая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.
Информационная модель – формальная модель ограниченного набора фактов, понятий или инструкций, предназначенная для удовлетворения конкретному требованию.
Для построения информационной модели необходимо пройти ряд стадий, представленных на схеме 3. Процесс, проводимый от «объекта познания» жл «формальной конструкции», носит название «формализация», а обратный процесс – «интерпретация» - чаще всего используется в познании мира и обучении.
В основе информационного моделирования лежат три постулата:
все состоит из элементов;
элементы имеют свойства;
элементы связаны между собой отношениями.
Объект, к которому применимы эти постулаты, может быть представлен информационной моделью.
Схема 3.
Стадии построения информационной модели.
Ф Объект
познания И
О Познающие субъекты Н
Р Личностное представление Т
М Сформировавшаяся мысль Е
А «Живое» слово Р
Л Записанное слово П
И Научный текст Р
З Формальные конструкции Е
А Т
Ц А
И Ц
Я И
Я
Классификации информационных моделей:
-по способу описания:
- с помощью формальных языков (язык математики, таблицы, языки программирования, расширение естественного языка человека и т.д.);
- графические (блок-схемы, диаграммы, графики и т.д.).
-по цели создания:
- классификационное (древовидные, генеалогическое дерево, 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), для которых известны законы, по которым изменяется или развивается объект;
- вероятностные (обработка статистической неопределенности и некоторых видов нечеткой информации).
Историческое происхождение и методологическое значение понятий модели и аналогии.
Слово «модель» произошло от латинского слова «modulus», означает «мера», «образец». Его первоначальное значение было связано со строительным искусством, и почти во всех европейских языках оно употреблялось для обозначения образа или прообраза, или вещи, сходной в каком-то отношении с другой вещью.
Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ век. Однако методология моделирования долгое время развивалась отдельными науками независимо друг от друга. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.
Термин «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. В этом разделе мы будем рассматривать только такие модели, которые являются инструментами получения знаний.
Таким образом,модель– упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Модель – это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.
Под моделированиемпонимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.Моделирование– построение моделей для исследования и изучения объектов, процессов, явлений.
Модели объектов должны отражать нечто реально существующее. Поэтому часто под моделями объектов понимают абстрактное обобщение реально существующих объектов. Например, моделями объектов могут быть копии архитектурных сооружений, Солнечной системы, структура парламентской власти в стране и т.д. Модель может описывать явления живой и неживой природы, причем не одно, а целый класс явлений с общими свойствами. В моделях объектов или явлений отражаются свойства оригинала – его характеристики, параметры.
Можно также создавать модели процессов, т.е. моделировать действия над материальными объектами: ход, последовательную смену состояний, стадий развития одного объекта или их системы. Примеры тому общеизвестны: это модели экономических или экологических процессов, развития Вселенной или общества и т. п.
Методологическая основа моделирования.
В основе теории моделирования лежит системный подход. Системный подход заключается в том, что исследователь пытается изучать поведение системы в целом, а не концентрировать свое внимание на отдельных ее частях. Такой подход основывается на признании того, что если даже каждый элемент или подсистема имеет оптимальные конструктивные или функциональные характеристики, то результирующее поведение системы в целом может оказаться лишь субоптимальным вследствие взаимодействия между ее отдельными частями.
Возрастающая сложность организационных систем и потребность преодолеть эту сложность привели к тому, что системный подход становится все более и более необходимым методом исследования.
Определенная совокупность элементов рассматриваемой системы может представляться как ее подсистема. Считается, что к подсистемам относят некоторые самостоятельно функционирующие части системы. Поэтому для упрощения процедуры исследования первоначально необходимо грамотно выделить подсистемы сложной системы, то есть – определить ее структуру. Структура системы – это устойчивая во времени совокупность взаимосвязей между ее компонентами (подсистемами). И при системном подходе важным этапом является определение структуры изучаемой, описываемой системы.
Система – целое, составленное из частей. Система – множество элементов находящихся в отношениях и связях друг с другом и образующих определенное целостность и единство.
Компьютерная модель.
Компьютерная модель– модель, реализованная средствами программной среды.
Имея дело с компьютером как с инструментом, нужно помнить, что он работает с информацией. Поэтому следует исходить из того, какую информацию и в каком виде может воспринимать и обрабатывать компьютер. Современный компьютер способен работать со звуком, видеоизображением, анимацией, текстом, схемами, таблицами и т.д. Но для использования всего многообразия информации необходимо как техническое (Hardware), так и программное (Software) обеспечение. И то и другое – инструменты компьютерного моделирования. Сейчас имеется широкий круг программ, позволяющих создавать различные виды компьютерных знаковых моделей: текстовые процессоры, редакторы формул, электронные таблицы, системы управления в базах данных, профессиональные системы проектирования, а также различные среды программирования.
Современные ЭВМ представляют широкие возможности для моделирования различных явлений и процессов. В учебном процессе ЭВМ не должна просто заменять классную доску, плакат, кино- и диапроектор, натуральный эксперимент. Такая замена целесообразна только тогда, когда использование ЭВМ даст весомый дополнительный эффект по сравнению с использованием других средств обучения.
компьютерное моделирование (КМ) является перспективным методом активизации учебного процесса. Оно приобретает все большее и большее значение в современном научном познании, и, кроме того, в настоящее время становится популярным дидактическим средством. Рассмотрим это направление подробнее.
Предметом КМ является изучение процессов и явлений с помощью компьютера, который при этом выступает в роли экспериментальной установки. При использовании КМ для решения задач выделяются этапы постановки задачи, разработки модели, компьютерного (вычислительного) эксперимента, анализа результатов моделирования. Если результаты моделирования не соответствуют цели, то возникает необходимость возвращения на предыдущие этапы.
Математические модели.
Математическое моделирование позволяет при помощи математических символов и зависимостей составить описание происходящего процесса.
Математическая модель- это совокупность математических объектов и соотношений между ними, адекватно отображающая свойства и поведение исследуемого объекта. Модель считается адекватной, если отражает исследуемые свойства с приемлемой точностью. Точность оценивается степенью совпадения предсказанных в процессе вычислительного эксперимента на модели значений выходных параметров с истинными их значениями.
Математическая модель охватывает класс неопределяемых (абстрактных, символических) математических объектов таких, как числа или векторы, и отношения между этими объектами.
Математическое отношение – это гипотетическое правило, связывающее два или более символических объекта. Многие отношения могут быть описаны при помощи математических операций, связывающих один или несколько объектов с другим объектом или множеством объектов (результатом операции).
Математическая модель будет воспроизводить подходящим образом выбранные стороны физической ситуации, если можно установить правило соответствия, связывающее специфические физические объекты и отношения с определенными математическими объектами и отношениями. Поучительным и/или интересным может также быть и построение математических моделей, для которых в физическом мире аналогов не существует. Наиболее общеизвестными математическими моделями являются системы целых и действительных чисел и евклидова геометрия; определяющие свойства этих моделей представляют собой более или менее непосредственные абстракции физических процессов (счет, упорядочение, сравнение, измерение).
Объекты и операции более общих математических моделей часто ассоциируются с множествами действительных чисел, которые могут быть соотнесены с результатами физических измерений.
В качестве математических объектов выступают числа, переменные, множества, векторы, матрицы и т.п.
Классификация математических моделей на основе особенностей применяемого математического аппарата.