- •Информатика
- •Раздел 1. Основные понятия информатики и компьютерной техники 15
- •Глава 1. Информатика и информационные системы 15
- •Глава 2. Основные сведения о компьютере 61
- •Раздел 3. Алгоритмизация и программирование 266
- •Глава 6. Основные понятия алгоритмизации 266
- •Глава 7. Программирование на объектно- ориентированном языке visual basic 304
- •Раздел 4. Программные средства современного офиса 397
- •Глава 8. Текстовый процессор word 2007 397
- •Глава 9. Табличный процессор excel 2007 477
- •Глава 10. Система управления базами данных access 2007 586
- •Введение
- •Раздел 1. Основные понятия информатики и компьютерной техники Глава 1. Информатика и информационные системы
- •1.1. Понятие информатики. Структура и классификация
- •1.2. Понятие информации. Характеристики информации
- •1.3. Экономическая информация и ее особенности
- •1.4. Информационные системы. Структура и классификация информационных систем
- •1.5. Информационные технологии. Виды информационных технологий
- •1.6. Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •Контрольные вопросы:
- •Тестовые задания
- •Глава 2. Основные сведения о компьютере
- •2.1. Основные понятия о системах счисления и алгебре логики. Логические основы эвм.
- •Введение
- •Техническая реализация символов и операций над ними
- •Элементы математической логики.
- •Основные законы алгебры логики
- •Физическое представление логических операций. Конечные автоматы и формальные грамматики
- •Алфавиты различных систем счисления
- •Связь двоичной и восьмеричной систем
- •Связь двоичной и шестнадцатеричной систем
- •Арифметические действия
- •Измерение и кодирование информации. Количество информации
- •Ascii-коды некоторых символов для кодовой таблицы cp866
- •Логическая организация работы компьютера
- •2.2.Понятие архитектуры эвм. История развития эвм
- •2.3. Архитектура персонального компьютера. Назначение основных узлов. Функциональные характеристики персонального компьютера
- •Структурная схема персонального компьютера
- •2.3. Микропроцессоры. Структура микропроцессора и его основные характеристики
- •2.3. Запоминающие устройства персонального компьютера. Их иерархия и основные характеристики
- •2.4. Внешние устройства персонального компьютера. Их назначение и основные характеристики
- •Контрольные вопросы
- •Тестовые задания
- •Глава 3. Компьютерные сети
- •3.1. Особенности построения. Назначение и классификация
- •3.2. Локальные вычислительные сети. Топология. Особенности построения и управления
- •3.3. Глобальная сеть Internet. Общая характеристика, особенности построения.
- •3.4 Сервисы Интернет
- •3.5. Электронная почта. Основные возможности
- •Контрольные вопросы
- •Тестовые задания
- •Глава 4. Основы и методы защиты информации
- •4.1. Основные определения и методы защиты информации
- •Особенности защиты на разных уровнях ас
- •4.2 Правовые основы информационных технологий и защиты информации
- •Контрольные вопросы
- •Тестовые задания
- •Раздел 2. Системное программное обеспечение Глава 5. Программное обеспечение эвм
- •5.1. Общие понятия о программном обеспечении и файловой системе
- •5.2. Операционные системы, их назначение и разновидности
- •5.3. Операционная система Windows xp. Графический интерфейс пользователя и его состав.
- •5.4. Основные технологии работы с документами, приложениями, файлами и папками
- •5.5. Основные настройки. Технология связывания и внедрения объектов.
- •5.6. Стандартные приложения Windows
- •Контрольные вопросы
- •Тестовые задания
- •Раздел 3. Алгоритмизация и программирование Глава 6. Основные понятия алгоритмизации
- •6.1. Этапы подготовки задачи к решению на компьютере
- •6.2. Понятие алгоритма, его свойства и изображение
- •6.3. Алгоритмизация основных видов вычислительных процессов
- •6.4. Алгоритмизация задач обработки массивов
- •Контрольные вопросы
- •Тестовые задания
- •Глава 7. Программирование на объектно- ориентированном языке visual basic
- •7.1. Основные понятия объектно-ориентированного программирования
- •7.2. Этапы создания windows-приложения
- •7.3. Правила записи текста программы на visaul basic
- •7.4. Типы данных. Переменные, константы и массивы
- •7.5. Процедуры и функции
- •7.6. Вывод данных в стандартное диалоговое окно
- •7.7. Вычисление арифметического выражения и оператор присваивания
- •7.8. Ввод данных в стандартное диалоговое окно InputBox
- •7.9. Обработка символьных данных Конкатенация строк
- •7.10. Логические выражения и вычисление их значений
- •7.11. Программирование ветвлений
- •7.12. Методы Print и Cls
- •7.13. Программирование циклов
- •7.14. Модульный принцип построения проекта и программного кода
- •7.15. Общие процедуры
- •7.16. Область определения и время жизни переменных
- •7.17. Передача параметров в процедуры
- •7.18. Массивы статические и динамические
- •7.19. Файлы
- •7.20. Пользовательский тип данных
- •7.21 Файлы с произвольным доступом
- •7.22. Файлы двоичного доступа
- •7.23. Типы интерфейсов. Элементы интерфейса
- •7.24. Форма. Основные свойства и события формы
- •Основные свойства формы:
- •Font задает шрифт в окне.
- •7.25. Меню. Создание меню
- •7.26. Основные элементы управления
- •7.26.1. Кнопка
- •7.26.2. Надпись
- •Font – задает тип, гарнитуру, размер и стиль шрифта отображаемого текста.
- •7.26.3. Текстовое поле (TextBox)
- •7.26.4.Флажок(CheckBox)
- •7.26.5.Переключатель (OptionButton)
- •7.26.6. Рамка (Frame)
- •.7.26.8. Список (ListBox)
- •7.26.9. Поле со списком (ComboBox)
- •Контрольные вопросы
- •Тестовые задания
- •1. Вычисляемое в программе значение s равно:
- •Раздел 4. Программные средства современного офиса Глава 8. Текстовый процессор word 2007
- •8.1. Состав и назначение office 2007
- •8.1 Ms office word. Основные сведения, назначение. Структура документа
- •8.2. Основные элементы интерфейса. Технология их реорганизации
- •8.3 Режимы просмотра документов, их назначение и технология использования. Перемещение по документу
- •8.4 Технология форматирования документов
- •8.5. Средства автозамены, проверка правописания
- •8.6 Технология создания, открытия и сохранения документов
- •8.7 Шаблоны и их назначение. Стилевое оформление документов
- •8.8 Технология правки документов. Создание гипертекстовых ссылок, примечаний, сносок
- •8.9 Технология работы с таблицами
- •8.10 Включение новых объектов в документ Word
- •8.11 Технология работы с Ms Graph и редактором формул
- •8.12 Технология создания и вставки рисунков
- •8.13 Технология создания форм и слияния документов
- •8.14 Создание компонентов документа: надписей, колонтитулов, оглавлений, закладок
- •Контрольные вопросы:
- •Тестовые задания
- •Глава 9. Табличный процессор excel 2007
- •9.1 Рабочая книга и ее структура
- •9.2 Выделение ячеек рабочего листа
- •9.3 Ввод данных в рабочий лист
- •9.4 Формульные выражения, их назначение, способы записи и правила ввода
- •9.5 Использование ссылок в формулах
- •9.6 Основные функции Excel
- •9.7 Работа с ошибками
- •9.8 Вычисление на листе
- •Автоввод и автозаполнение ячеек рабочего листа
- •9.10 Редактирование рабочего листа
- •9.11 Работа с листами и книгами
- •9.12 Форматирование рабочего листа
- •9.13 Графические средства excel
- •9.14 Организация и ведение списка данных
- •9.15 Формирование сводной информации
- •9.16 Анализ данных
- •Контрольные вопросы:
- •Тестовые задания
- •Глава 10. Система управления базами данных access 2007
- •10.1 Компоненты экономических информационных систем. Классификация и основные свойства единиц информации
- •10.2 Понятие предметной области
- •10.3 Понятия о базах данных и системах управления ими. Классификация баз данных
- •10.4 Модель данных. Основные виды моделей. Сравнение моделей данных
- •10.5 Функциональные зависимости и ключи.
- •10.6 Понятие нормализации отношений. Нормальные формы
- •10.7 Реляционная база данных и ее особенности. Виды связей между реляционными таблицами
- •10.8 Таблицы и их структура. Типы полей и их свойства. Контроль вводимых данных
- •10.9 Операции над таблицами. Фильтрация данных. Установление связей между таблицами. Обеспечение целостности данных
- •10.10 Запросы к базе данных и их использование. Виды запросов. Технология создания
- •10.11 Запросы к базе данных с использованием языка sql. Извлечение данных. Функции агрегирования
- •10.12 Запросы к базе данных с использованием языка sql. Извлечение данных из нескольких таблиц. Соединения таблиц
- •10.13 Запросы к базе данных с использованием языка sql. Qsl-запросы на изменение. Подчиненный запрос
- •10.14 Формы, их виды. Структура формы. Свойства формы. Технология создания форм. Элементы управления и их использование в формах
- •10.15 Отчеты, их назначение и использование. Виды отчетов. Структура отчета. Технология создания
- •10.17 Макросы и их конструирование
- •Контрольные вопросы
- •Тестовые задания
- •Глоссарий
- •Список литературы
1.6. Модели решения функциональных и вычислительных задач
Моделирование - это замещение объекта - оригинала объектом - моделью для фиксированного изучения свойств модели, производящееся с целью упрощения, удешевления, ускорения изучения свойств оригинала.
Под моделью (лат. modulus — мера) понимают объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.
Компьютерная модель – это программная реализация математической модели, дополненная различными служебными программами (например, рисующими и изменяющими графические образы во времени). Компьютерная модель имеет две составляющие – программную и аппаратную. Программная составляющая является абстрактной знаковой моделью, то есть это другая форма абстрактной модели, которая может интерпретироваться не только математиками и программистами, но и техническим устройством – процессором компьютера.
Теория замещения объектов - оригиналов объектами - моделями и исследования свойств объектов на их моделях называется теорией изоморфизмов или теорией моделирования. Проведение экспериментов с моделями называется моделированием. Если в качестве объекта эксперимента выступает компьютерная модель, то такой эксперимент называется компьютерным. Компьютерное моделирование как особый способ изучения окружающего нас мира позволяет проводить эксперимент не самим объектом (который исследуется), а с его моделью. Это оказывается полезным в тех ситуациях, когда сам объект исследования не может подвергаться экспериментам. Например, в качестве объекта исследования может выступать человек, дорогостоящий самолет, уникальное здание или биосфера. В этой ситуации целесообразно эксперименту подвергать компьютерную модель, которая обладает некоторыми свойствами исходного объекта. Компьютерное моделирование полезно также в ситуациях, когда исходный объект исследования обладает непредсказуемым (стохастическим) в рамках классических методов естествознания поведением или воздействия на него могут носить непредсказуемый характер. Подобными свойствами обладают так называемые сложные системы. Свойствами сложных систем обладают экономические системы. В этой ситуации компьютерное моделирование позволяет хотя бы отчасти «проигрывать» возможные варианты будущего поведения таких объектов. Изучение сложных систем с помощью компьютерного моделирования составляет один из методов так называемого системного подхода. Моделирование в рамках системного подхода представляет собой особый метод познания.
В настоящее время при анализе и синтезе сложных (больших) систем системный подход получил значительное развитие в медицине, экономике, социологии. Системный подход отличается от классического или индуктивного подхода к познанию принятого в естествознании. Суть этих различий заключается в том, что индуктивный подход предусматривает переход от частного к общему системы, путем синтеза слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно. В отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды.
Под системой понимают множество взаимосвязанных элементов любой природы, которое обладает свойствами, которых нет у отдельных элементов этого множества. Это свойство называется системным свойством или свойством эмерджентности. Элементы множества в свою очередь могут представлять собой системы. В этом случае эти элементы называются подсистемами. Внешняя среда — множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием. Взаимодействующие со средой системы называются открытыми системами.
Среди множества систем выделяются так называемые большие или сложные системы. Для них характерно наличие большого числа (108-1014) подсистем. Они имеют иерархическое строение. Сложные системы обладают рядом особых свойств.
Уникальность: каждая система не имеет полных аналогов своего поведения во времени.
Слабопредсказуемость: поведение системы невозможно детально предсказать на фиксированных интервалах времени. Это свойство количественно фиксируется как энтропия системы.
Негэнтропийность или целенаправленность: система со временем способна увеличивать свою упорядоченность (эта упорядоченность количественно фиксируется (измеряется) как количество информации или негэнтропией. Это свойство определяет «стремление» системы к некоторому упорядоченному движению или состоянию, которое можно назвать целью. В природе такая способность системы устранять последствия внешних или внутренних случайных воздействий достаточно распространена и получила название приницип Ле Шателье. В рамках антропотехнического подхода это свойство интерпретируется как целенаправленность. Целенаправленность это способность системы к сохранению и усилению основного упорядоченного движения ведущего к цели. Моделирование сложных систем позволяет количественно измерить энтропию системы и другие системные характеристики, которые измерить в натурных условиях не представляется возможным. Это оказывается особо полезным в медицине, экономике и военном деле. Таким образом, компьютерное моделирование составляет важный инструмент системного подхода, в котором важная роль принадлежит формированию целей. Поэтому при системном подходе к моделированию сложных систем необходимо, прежде всего, четко определить цель моделирования. Применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору структуры модели и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.
Можно выделить следующие цели моделирования:
1) оценка – позволяет оценить действительные характеристики проектируемой или существующей системы, определить насколько система предлагаемой структуры будут соответствовать предъявляемым требованиям.
2) сравнение – позволяет произвести сравнение конкурирующих систем одного функционального назначения или сопоставить несколько вариантов построения одной и той же системы.
3) прогноз – позволяет оценить поведение системы при некотором предполагаемом сочетании рабочих условий.
4) анализ чувствительности – позволяет выявить из большого числа факторов, действующих на систему тем, которое в большей степени влияют на ее поведение и определяют ее показатели эффективности.
5) оптимизация – позволяет найти или установить такое сочетание действующих факторов и их величин, которое обеспечивает наилучшие показатели эффективности системы в целом.
Следует отметить, что первые четыре пункта задачи – это задачи анализа, пятый - задача синтеза.
Для системного подхода является важным определение структуры связей системы, состоящей из совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы и связи между ними. Причем совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы, которая в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры — это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов.
На базе системного подхода может быть предложена некоторая последовательность разработки моделей, когда выделяют две основные стадии проектирования: макропроектирование и микропроектирование.
На стадии макропроектирования на основе данных о реальной системе и внешней среде строится модель внешней среды, выявляются ресурсы и ограничения для построения модели системы, выбирается модель системы и критерии, позволяющие оценить адекватность модели реальной системы.
Стадия микропроектирования в значительной степени зависит от конкретного типа выбранной модели. В случае имитационной модели необходимо обеспечить создание информационного, математического, технического и программного обеспечений систем моделирования.
Независимо от типа используемой модели при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного подхода:
1) пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели;
2) согласование информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик;
3) правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования;
4) целостность отдельных обособленных стадий построения модели.
В основу классификации положена степень абстрагирования модели от оригинала. Предварительно все модели можно подразделить на 2 группы — физические и абстрактные (математические).
Физическими моделями обычно называют систему, эквивалентную или подобную оригиналу, но возможно имеющую другую физическую природу. Физические модели можно классифицировать, как натурные, квазинатурные, масштабные, аналоговые.
Натуральные (натурные) модели — это реальные исследуемые системы (макеты, опытные образцы), имеющие полную адекватность с системой оригиналом. Однако существенным недостатком использования этих моделей является их дороговизна.
Квазинатуральные (квазинатурные) модели — совокупность натуральных и математических моделей. Этот вид используется тогда, когда модель части системы не может быть математической из-за сложности её описания (модель человека оператора) или когда часть системы должна быть исследована во взаимодействии с другими частями, но их ещё не существует или их включение очень дорого (вычислительные полигоны, АСУ).
Масштабная модель — это система той же физической природы, что и оригинал, но отличающаяся масштабами. Методологической основой масштабного моделирования является теория подобия. При проектировании вычислительных систем масштабные модели могут использоваться для анализа вариантов компоновочных решений.
Аналоговыми моделями называют системы, имеющие физическую природу, отличающуюся от оригинала, но сходные с оригиналом процессами функционирования. Для создания аналоговой модели требуется наличие математического описания изучаемой системы. В качестве аналоговых моделей используются механические, гидравлические, пневматические и электрические системы. Аналоговое моделирование использует при исследовании средства вычислительной техники на уровне логических элементов и электрических цепей, а так же на системном уровне, когда функционирование системы описывается, например, дифференциальными или алгебраическими уравнениями.
Математические модели представляют собой формализованное представление системы абстрактными языками, с помощью математических соотношений, отражающих процесс функционирования системы. Для составления математических моделей можно использовать любые математические средства — алгебраическое, дифференциальное, интегральное исчисления, теорию множеств, теорию алгоритмов и т.д. По существу вся математика создана для составления и исследования моделей объектов и процессов.
К средствам абстрактного описания систем относятся также языки химических формул, схем, чертежей, карт, диаграмм и т.п. Выбор вида модели определяется особенностями изучаемой системы и целями моделирования, т.к. исследование модели позволяет получить ответы на определённую группу вопросов. Для получения другой информации может потребоваться модель другого вида. Математические модели можно классифицировать как детерминированные и вероятностные, аналитические, численные и имитационные.
Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий. При этом стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события, анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, то есть набор однородных реализаций.
Аналитической моделью называется такое формализованное описание системы, которое позволяет получить решение уравнения в явном виде, используя известный математический аппарат.
Численная модель характеризуется зависимостью такого вида, который допускает только частные решения для конкретных начальных условий и количественных параметров моделей.
Имитационная модель — это совокупность описания системы и внешних воздействий, алгоритмов функционирования системы или правил изменения состояния системы под влиянием внешних и внутренних возмущений. Эти алгоритмы и правила не дают возможности использования имеющихся математических методов аналитического и численного решения, но позволяют имитировать процесс функционирования системы и производить вычисления интересующих характеристик. Имитационные модели могут быть созданы для гораздо более широкого класса объектов и процессов, чем аналитические и численные. Часто для реализации имитационных моделей служат вычислительные системы, а средствами формализованного описания имитационной модели служат универсальные и специальные алгоритмические языки. Эти модели в наибольшей степени подходят для исследования вычислительных систем на системном уровне.
Классификация видов моделирования систем приведена на рис. 1.2.
Рис. 1.2. Классификация видов моделей.
Детерминированное моделирование служит для описания процессов, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий.
Стохастическое моделирование описывает вероятностные процессы и события.
Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени.
Динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени.
Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными
Непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах
Дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.
В зависимости от формы представления объекта (системы S) можно выделить мысленное и реальное моделирование.
Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в виде наглядного, символического и математического.
При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.
Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.
Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий — составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.
В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Следует отметить, что между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус — словарь, в котором каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.
Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов.
Математическое моделирование представляет процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической моли зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи.
Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегро-дифференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий.
Имитационное моделирование позволяет по исходным данным получить сведения о состоянии процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы.
При построении моделей функционирования систем применяют следующие подходы:
непрерывно-детерминированный подход (дифференцированные уравнения);
дискретно-детерминированный (конечные автоматы);
дискретно-стохастический подход (вероятностные автоматы);
непрерывно-стохастический подход (системы СМО);
обобщенный / универсальный подход (агрегативные системы).
На практике при создании и использовании компьютерных моделей объектов часто применяется классификация моделей по предметным областям, где применяются эти модели (например: гидродинамическая модель, экономическая модель, лингвистическая модель и.т.д.) Здесь целесообразно выделить так называемые информационные модели объектов. Поскольку этот термин используется в разных смыслах, пояснить который кажется необходимым. Прежде всего, под информационной моделью понимается параметрическое представление процесса циркуляции информации, подлежащей автоматизированной обработке в объектах (системах) любого типа и уровня. К сожалению, этот термин часто используется как синоним термина модель данных (модель данных это совокупность правил порождения структур данных в базах данных, операций над ними, а также ограничений их целостности; формализованное описание информационных структур и операций над ними). Кроме того, используется термин информационно-логическая модель (инфологическая). Этот термин означает модель предметной области необходимую при проектировании программных средств и банков данных. Модель определяет совокупность информационных объектов, их атрибутов и отношений между объектами, динамику их изменений и характер информационных потребностей пользователей. Такая модель создается средствами формальных и символьных языков принятых в данной предметной области.
В рамках введенной классификации моделей легко выделить компьютерные модели, реализация которых возможна средствами компьютерной техники. Исследование любой системы методами компьютерного моделирования складывается из следующих этапов:
постановка задачи исследования системы
составление описания подлежащей изучению системы средствами, принятыми в данной предметной области (создание концептуальной модели),
формирование ее математической модели,
реализация этой модели на компьютере в виде компьютерной модели,
планирование и проведение компьютерных экспериментов с разработанной моделью,
обработка и интерпретация полученных результатов.