§ 4.2. Классификация моделей
Чтобы лучше постичь понятие, которое является настолько общим, что не может быть определено через другие, более общие понятия, обычно исследуют свойства этого объекта (что сделано в предыдущем параграфе) и прибегают к помощи примеров. Для этих целей призвана классификация моделей. Классификаций может быть много, более удачных и менее. Например, может быть классификация по принадлежности к определённому классу задач, по типу объекта моделирования, по способу реализации.
По классу задач. Могут быть эстетические, познавательные, планово – экономические, технологические, кибернетические и прочие задачи и, соответственно, модели. Эстетические – относятся к сфере искусства. Классы познавательных, планово-экономических, технологических задач: каждый обладает сложной структурой и может быть разделён на множество подклассов. Кибернетические. Кибернетика представляет собой общую теорию информационных процессов управления и гомеостаза. Поэтому под кибернетической моделью надо понимать указание на принадлежность задачи к сфере исследования процессов управления и гомеостаза.
По классу объектов. Классы объектов моделирования многочисленны. Их номенклатура соответствует исторически сложившимся в науке и практике представлениям: это могут быть физические, экономические, биологические, производственные и другие модели. Здесь также каждый класс имеет сложную структуру и может быть разделён на подклассы.
По форме представления информации. Так как мы обсуждаем только модели, сознательно создаваемые человеком, то в его распоряжении имеется два типа материалов для построения моделей - средства самого сознания и средства окружающего материального мира. Соответственно этому модели делятся на абстрактные (идеальные) и материальные (реальные, вещественные).
Очень долго понятие "модель" относилось только к материальным объектам специального типа, например манекен (модель человеческой фигуры), гидродинамическая уменьшенная модель плотины, модели судов и самолетов, чучела (модели животных) и т.п.
Материальные модели:
геометрически подобные масштабные (макеты, муляжи и т.д.)
субстратно подобные, воспроизводящие с масштабом в пространстве и времени свойства и характеристики оригинала той же природы, что и модель (гидродинамические модели судов, продувочные модели ЛА и др.)
аналоговые изоморфные, воспроизводящие исследуемые свойства и характеристики объекта-оригинала в моделирующем объекте иной природы на основе некоторой системы прямых аналогий (силу тяжести в космическом корабле, находящемся на геостационарной орбите, можно промоделировать центрифугой).
Идеальные (абстрактные, построенные средствами мышления) модели.
Неформализованные. К ним относится единственный подкласс – концептуальные (интуитивные), модели – понятия. Это система представлений об объекте – оригинале, сложившаяся в человеческом мозгу.
Частично формализованные. Общим у них является использование языков, допускающих в некоторых пределах неоднозначность описаний.
Вербальные модели. Описание свойств и характеристик оригинала на естественном языке.
Например, естественный язык. Асимметричный дуализм языкового знака. Белое безмозглое. Чаща всего.
Графико-иконические модели – средствами графики представляют черты, свойства и характеристики оригинала, реально или хотя бы гипотетически доступные непосредственному зрительному восприятию (живопись, художественная графика, географические карты, чертежи и др.).
Графические условные. Воспроизводят средствами графики свойства и характеристики объекта-оригинала, которые в принципе не могут наблюдаться визуально. Это всевозможные графики, диаграммы, схемы, обобщающие данные наблюдений и экспериментальных исследований. Объектами этих графических моделей могут являться:
а) объекты и величины реальные, но недоступные человеческому восприятию (например, магнитная индукция, уровень проникающей радиации);
б) искусственные, сконструированные на основе косвенных измерений величины (энтропия, энтальпия, температура).
Модели этого типа и для построения и для понимания требуют определённого уровня специальных знаний, образующих специфический язык данного типа моделей. Однако для специалиста, владеющего таким языком, наглядность и эвристичность этих моделей неоспорима.
Вполне формализованные модели. Общим признаком их являются во-первых, абстрактный характер всех компонент модели, которые представляют собой формально описанные элементы некоторого жёсткого языка, не допускающего многозначности толкования, а во-вторых, однозначное описание операций, которые допустимы над этими элементами. Также обязательным признаком таких моделей является то, что после формализации модель оказывается включённой в сферу применения логико-математических методов, и к ним может быть применён весь арсенал теоретической и вычислительной математики. Результаты анализа нуждаются в интерпретации, обратном переводе в термины и понятия исходной задачи.
Графо-аналитические. Это всевозможные геометрические интерпретации аналитических зависимостей, все разновидности графов, блок-схемы, в которых структура системы задаётся графически, а свойства компонентов описываются аналитически или алгоритмически.
Аналитические. Все виды функциональных зависимостей, алгебраические, дифференциальные и интегродифференциальные уравнения, векторы и векторные пространства, матричные формы, тензоры и т.д.
Алгоритмические (численные). Получаются в результате преобразования из аналитических форм, либо синтезируются непосредственно. Это наиболее универсальное средство математического моделирования.
Информационные. При использовании этих моделей объект-оригинал заменяется набором своих признаков. Информационные модели многочисленны и разнообразны. Как по характеру задач (ИПС, базы данных, АСУ и др.), так и с точки зрения используемых языков (ЛИСП, Симула, С++, Clsrion, Delphi и др.) Общая их особенность: относительно несложные алгоритмы, которые осуществляются над очень большими массивами данных. Все информационные модели узко специализированы.
Эвристико-алгоритмические имитационные. Использование математических моделей ограничено, т.к. объект-оригинал должен подвергаться математическому описанию, т.е. должен быть хорошо изучен. Также построение математической модели не даёт гарантии нахождения решения даже численными методами, т.к. существуют алгоритмически неразрешимые задачи. Реальный путь решения – органическое объединение эвристических способностей, ассоциативного мышления, творческих возможностей человеческого мозга с вычислительными возможностями ЭВМ. Это объединение реализуется в диалоговых человеко – машинных системах.