1.3. Классификация моделей

Модели можно классифицировать разными образами, но никакой из них не является исчерпывающим. Заметим некоторые типичные группы моделей, которые могут быть положены в основу системы классификации: статистические и динамические; стохастические и детерминированные; дискретные и непрерывные; натурные, аналоговые, символические. Удобно представить модели в виде беспрерывного спектра (рис.1.2). Физические модели часто называют натурными, потому что извне они напоминают исследуемую систему. Они могут быть в уменьшенном масштабе (модель солнечной системы) или в увеличенном (модель атома), тогда они называются масштабирующими моделями.

Рис.1.2.

Аналоговые модели - это модели, в которых свойство реального объекта представленная другим свойством, аналогичного по поведению объекта. Аналоговая ВМ, в которой изменение напряжения может отображать изменение любой физической величины в некоторой системе, является примером подобной модели. График подает аналоговую модель другого типа. Здесь расстояние отображает характеристики объекта. График показывает соотношение между разными количественными характеристиками и может прогнозировать, как будут меняться одни величины при изменению других.

Графические решения возможные также для определения игровых задач, которые иногда используются вместе с математическими моделями, причем одна из этих моделей дает информацию для другой. Разного рода схемы также являются аналоговыми моделями (структурная схема какой-то организации).

В тех случаях, когда во взаимодействие вступают люди и машинные компоненты, моделирование называют играми (управленческими, военными и др.).

1.3.1. Статические и динамические модели

Статические модели оперируют характеристиками и объектами, не изменяющимися во времени. В динамических моделях, которые обычно более сложны, изменение параметров во времени является существенным. Статические модели обычно имеют дело с установившимися процессами, уравнениями балансового типа, с предельными стационарными характеристиками. Моделирование динамических систем состоит в имитации правил перехода системы из одного состояния в другое с течением времени. Под состоянием системы понимается набор значений се существенных параметров и переменных. Изменение состояния системы во времени в динамических системах — это изменение значений переменных системы в соответствии с законами, определяющими связи переменных и их зависимости друг от друга во времени.

1.3.2. Детерминированные и стохастические модели

При моделировании сложных реальных систем исследователь часто сталкивается с ситуациями, в которых случайные воздействия играют существенную роль. Стохастические модели, в отличие от детерминированных. Учитывают вероятностный характер параметров моделируемого объекта. Например, в модели нефтеналивного порта не могут быть определены точно моменты прихода в порт танкеров. Данные моменты являются случайными величинами, потому модель эта является стохастической: значения переменных величин модели, которые зависят от реализаций случайных величин, сами становятся случайными величинами. Анализ подобных моделей выполняется на компьютере на основе статистики, набираемой в ходе имитационных экспериментов при многократном прогоне модели для различных значений исходных случайных величин, выбранных в соответствии с их статистическими характеристиками. Привести в пример изучение систем управления с учетом шумов датчиков. Классы точности приборов. Метрология.