- •Учебно-методическое пособие
- •11.7. Вопросы для самоконтроля 67
- •Маршрутная карта изучения дисциплины по Модулю 3
- •1. Современные проблемы моделирования систем
- •2. Принципы моделирования
- •3. Классификация моделей
- •3.1. Основные свойства моделей
- •4. Моделирование систем
- •4.1. Моделирование систем на вычислительных машинах
- •5. Математическое моделирование
- •5.1. Математические схемы моделирования систем
- •5.2. Непрерывно-детерминированные модели (d-схемы)
- •5.3. Дискретно-детерминированные модели (f-схемы)
- •5.4. Дискретно-стохастические модели (р-схемы)
- •5.5. Непрерывно-стохастические модели (q-схемы)
- •5.6. Сетевые модели (n-схемы)
- •5.7. Комбинированные модели (а-схемы)
- •6. Анализ результатов машинного моделирования
- •6.1. Корреляционный анализ результатов моделирования
- •6.2. Регрессионный анализ результатов моделирования
- •6.3. Дисперсионный анализ результатов моделирования
- •6.4. Вопросы для самоконтроля
- •7. Методические указания для выполнения практического задания №1. «Построение простейших моделей»
- •Приложение 1. Варианты заданий
- •Методические указания для выполнения практического задания №2. «Построение регрессионной модели» с использованием табличного процессора Microsoft Excel
- •Указание. В таблице 2 в ячейки второго столбца с текстом «Формула 1», «Формула 2» ввести формулы для вычисления коэффициентов «а»,. «b».
- •Приложение 2. Варианты заданий
- •10. Основные понятия теории баз данных
- •10.1. Базы данных и системы управления базами данных. Модели данных
- •10.2. Основы проектирования реляционных баз данных
- •10.3. Этапы проектирования реляционной базы данных
- •1. Анализ предметной области
- •13.4. Вопросы для самоконтроля
- •11. Основы работы с субд Microsoft Access
- •11.1. Объекты базы данных Microsoft Access
- •11.2. Работа с таблицами
- •11.3. Работа с формами
- •11.4. Работа с запросами. Запросы на выборку
- •Имя поля: выражение
- •11.5. Итоговые запросы и запросы на изменение данных
- •Создание запроса на удаление записей таблицы
- •Создание запроса на обновление записей таблицы
- •11.6. Работа с отчетами
- •11.7. Вопросы для самоконтроля
- •12. Методические указания для выполнения практического задания № 3. «Работа с таблицами и формами базы данных Microsoft Access»
- •13. Методические указания дла выполнения практического задания № 4. «Работа с запросами на выборку в базе данных Microsoft Access»
- •14. Методические указания для выполнения практического задания № 5. «Работа с итоговыми запросами и запросами на изменение таблиц, создание отчетов»
- •15. Методические указания для выполнения индивидуального задания №2. «Базы данных»
- •16.Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания №2
1. Современные проблемы моделирования систем
Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в.
С точки зрения информатики, решение любой производственной или научной задачи состоит из следующих этапов:
Реальный объект
Модель
Алгоритм
Программа
Результат
В этой цепочке очень важную роль играет – "модель".
Модель (лат. modulus – мера) – объект-заместитель объекта-оригинала (реального объекта), обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.
Объект (лат. objectum – предмет) – все то, на что направлена человеческая деятельность.
Моделирование – это замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели путем проведения эксперимента с моделью.
Моделями объектов могут быть уменьшенные копии архитектурных сооружений либо художественных произведений, а также наглядные пособия. В моделях объектов или явлений отражаются свойства оригинала – его характеристики, параметры. Можно создавать модели процессов, т.е. моделировать действия над материальными объектами: ход, последовательную смену состояний, стадий развития. Примерами могут служить модели экономических или экологических процессов. Для одного и того же объекта может быть создано бесчисленное множество моделей, потому что это зависит от цели исследования.
Модели значительно облегчают понимание системы, позволяют проводить исследования в абстрактном плане, прогнозировать поведение реальной системы в интересующих условиях. Основное назначение и преимущество модели заключается в том, что в ней сконцентрированы важные факторы реальной системы, которые подлежат изучению в конкретном исследовании. Несущественные факторы либо отсутствуют в модели, либо отражены в ней в небольшой степени. Исключение несущественных факторов не просто упрощает модель и облегчает ее построение, оно является немаловажным преимуществом модели. Их наличие в реальном объекте мешает исследователю, создает некоторый "шум", помехи, на фоне которых труднее выявить необходимые свойства и закономерности.
Реальная польза от моделирования может быть получена при выполнении двух главных условий:
Модель должна быть адекватна оригиналу (должна с достаточной точностью отображать интересующие исследователя характеристики оригинала);
Модель должна устранять проблемы, связанные с физическим измерением каких-то сигналов или характеристик оригинала.
В общем, процесс моделирования представлен следующим образом: используя априорные (ранее известные) данные об объекте, выдвигается гипотеза, по которой на основе аналогии строится наглядная упрощенная логическая схема (модель) и с ней проводится эксперимент для изучения свойств объекта.
Гипотеза – определенные предсказания, предположения, основанные на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок.
Аналогия – суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов.
Эксперимент – процедура организации наблюдений каких-то явлений, которые осуществляют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их. Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса.
Модель считается адекватной, если с приемлемой точностью выходные параметры модели (свойства, характеристики) совпадают с истинными их значениями объекта. Адекватность зависит от цели моделирования и принятых критериев.
Моделирование состоит из двух стадий: анализа и синтеза.
При анализе задана модель, необходимо определить и исследовать неизвестные ее характеристики. Этапы анализа:
составление модели объекта, наиболее подходящей с позиции получения требуемых функций;
написание программ оценки характеристик модели;
определение характеристик объекта по модели с помощью программ оценки.
При синтезе задаются требуемые характеристики объекта, необходимо получить некоторую модель, которая обеспечивала бы заданные характеристики. Если определяют в некотором смысле наилучшие структуру и параметры, то синтез называется оптимизацией, соответственно структурной или параметрической. Этапы синтеза:
создание исследовательской модели;
анализ этой модели и определение ее функций;
сравнение полученных результатов с заданными требованиями.