10.Сравнительная характеристика основных способов использования моделей для получения новых знаний.

При физич-м модел-ии используют физ модели, элементы к-ых подобны натуральным объектам исследования, но имеют иной масштаб (н-р, макет самолета). Физ модели могут иметь вид полномасштабных макетов (н-р, авиационные тренажеры). Физ модели конкретны, очень наглядны, часто их можно даже потрогать руками. Физ мод-ие прим-ся для мод-ия сложных объектов исслед-я, не имеющих точного матем-го описания. При физ модел-ии для иссл-я процесса порой используют процесс другой физич природы, к-ый описывается аналогичными матем-ми зависимостями.

Применение матем-го модел-я позволяет исследовать объекты, реальные эксперименты над которыми затруднены или невозможны (дорого, опасно для здоровья, находятся далеко, еще или уже не существуют и т.п.). Эконом-й эффект: затраты в среднем сокращаются в сотни, тысячи раз и более. (Сравн: н-р, в банке ищут способы снижения доходов и с этой целью предлагается уменьш число кассиров)

Матем-е модел-е можно подразделить на аналит-е и компьютерное (машинное) модел-е. При аналит-м модел-и процессы функц-я элементов записываются в виде матем-х соотношений (алгебраических, интегральных, дифференциальных, логических и т.д.). Это наиболее полное решение, к нему стремятся в первую очередь. Однако воспользоваться аналит-м исслед-ем удается редко, так как его получение обычно является трудной, а для моделей сложных систем -  непреодолимой задачей. Ради этого идут на упрощение, огрубление первоначальной модели. Если это приводит к недопустимо грубым результатам, от аналитических методов приходиться отказаться.

При компьютерном модел-и матем-я модель создается и анализируется с помощью вычислит-й техники. В этом случае нередко используются приближенные (численные) методы расчета. Компь-я модель – модель, реализованная на одном из языков программир-я (программа для ЭВМ).

Численное модел-е использует методы вычислит-й матем-ки и позволяет получить лишь приближенные решения. Круг задач, решаемых численными методами, значительно шире по сравнению с аналит-ми методами. Вместе с тем, решение задачи бывает менее полным, чем в аналитическом моделировании, Иногда оно сводится к небольшому числу частных случаев. К сожалению, модели сложных систем не всегда можно привести к виду, допускающему численное решение, или это оказывается весьма сложным. Недостаток численного моделирования заключается в том, что роль компьютера сводится лишь к автоматической реализации выбранного численного метода. Моделирующий алгоритм в большей степени отражает именно численный метод, чем особенности модели. Поэтому при смене численного метода приходится заново перерабатывать алгоритм моделирования.

Имитационное моделирование – воспроизведение на компьютере (имитация) процесса функц-я исследуемой системы. Для него не требуется приведение матем-й модели к виду, разрешимому относительно искомых величин. Для имитац-го модел-я характерно воспроизведение событий, происходящих в системе (описываемых моделью) с сохранением их логической структуры и временной последоват-ти. Оно позволяет узнать данные о состоянии системы или отдельных ее элементов в определенные моменты времени. Имитационное моделирование аналогично экспериментальному исследованию процессов на реальном объекте. При имитационном моделировании тип и структура моделирующего алгоритма обусловлены не типом уравнений и не применяемым для их решения численным методом, а имитацией реальных явлений с сохранением их логической структуры, временной последовательности и состава информации о состояниях процесса.