- •Тема 1. Предмет математического моделирования
- •1.1. Значение моделирования.
- •1.2. Современная трактовка понятия “модель”
- •Тема 2. Классификация математических моделей
- •2.1. Декларативные и процедурные модели
- •2.2. «Черный ящик», структурные и функциональные модели
- •Индикатор
- •Процедурные модели
- •2.3. Модели описания, решения, алгоритмические, программные
- •2.4. Модели синтеза, анализа и выбора
- •2.5. Теоретические и эмпирические модели
- •Теоретический способ. В качестве исходной посылки для получения логического вывода примем два положения:
- •2.6. Познавательные и прагматические модели
- •2.7. Модель и реальность: различия и сходства
- •2.7.1. Различия.
- •2.7.2. Сходства.
- •Тема 3. Теоретическое моделирование
- •3.1. Непрерывные детерминированные системы
- •3.2. Методы решения дифференциальных уравнений
- •3.3. Линейное программирование
- •Тема 4. Эмпирическое моделирование
- •4.1. Введение
- •4.1.1. Что такое статистическое моделирование
- •4.1.2. Основные сведения из теории вероятностей
- •4.1.3. Основные понятия математической статистики
- •4.2. Метод моментов вычисления статистических оценок
- •4.3. Регрессионный анализ: синтез уравнения регрессии
- •4.4. Проверка статистических гипотез
- •4.5. Типовые распределения вероятностей
- •4.6. Регрессионный анализ: исследование свойств уравнения регрессии
2.5. Теоретические и эмпирические модели
Уровни исходных знаний об объекте. Важным фактором, определяющим вид построенной модели описания и, как следствие, используемого метода решения проблемы является характер (уровень) исходных знаний об объекте, имеющихся в распоряжении исследователя. В общем случае можно выделить четыре уровня исходных знаний: закон, гипотеза, закономерность, концепция (уровни перечислены, начиная с верхнего).
Концепция (идея, замысел) – некоторая содержательная модель (языковая или формализованная), в общих чертах описывающая явление. Концепция обычно является содержанием декларативных моделей.
Пример концепции: представление исследуемого объекта в виде “черного ящика”– некоторой системы неизвестной структуры, но с определенным перечнем возможных входных и выходных сигналов. Создание концепции означает, что “ящик” уже сформирован в сознании исследователя и на очереди широкомасштабные исследования по выяснению его структуры, т.е. целенаправленные воздействия на вход и наблюдения за выходом.
Закономерность – набор фактов и соотношений, полученных в результате каких-нибудь частных наблюдений, подтвержденных статистическим материалом или мнением экспертов. Например, народные приметы о долговременном предсказании погоды.
Гипотеза – некое предположение, которое объясняет наколенные факты и закономерности об исследуемом явлении. Например, гипотеза о существовании “черных дыр” объясняет многие явления астрофизики. В научном исследовании гипотеза играет ту же роль, что и версия в криминалистике.
Закон – набор неоднократно подтвержденных и всеми принятых фактов и соотношений из какой-либо предметной области. Например, законы Ньютона.
Три последних уровня знаний обычно составляют содержание процедурных моделей, т.к. при их построении часто используются числа, хотя возможны исключения (например, первый закон Ньютона имеет чисто описательный характер).
Два верхних уровня предназначены для объяснения механизма явления, два нижних – некий свод выводов из результатов наблюдений. В силу своего разного характера эти источники порождают модели разных типов. Обычно модели, полученные из законов и гипотез, называются теоретическими, а полученные из закономерностей и концепций – эмпирическими, хотя такое разделение не вполне строгое.
Основные различия между теоретическими и эмпирическими моделями приведены в таблице 2.4.
Способ получения. Для иллюстрации различия в способе получения моделей рассмотрим следующий пример. Получим модель равноускоренного движения разными способами.
Таблица 2.4 |
||
Теоретические и эмпирические модели: различия |
||
Фактор различия |
Теоретические модели |
Эмпирические модели |
Способ получения |
Логическое следствие закона или гипотезы |
Математическая обработка данных наблюдений |
Сложность необходимых исследований |
Сложные и всесторонние по определению механизма явления |
Серия экспериментов или наблюдений для установления видимой связи между явлениями |
Сложность структуры |
Высокая |
Невысокая |
Область адекватности |
Широкая |
Узкая |