Информационное моделирование

Информационное моделирование (стр. 1 из 2)

Информационное моделирование

С точки зрения информатики, решение любой производственной или научной задачи описывается следующей технологической цепочкой: «реальный объект — модель — алгоритм — программа — результаты — реальный объект».

В этой цепочке очень важную роль играет звено «модель», как необходимый, обязательный этап решения этой задачи.

Под моделью при этом понимается некоторый мысленный образ реального объекта (системы), отражающий существенные свойства объекта и заменяющий его в процессе решения задачи.

Модель — очень широкое понятие, включающее в себя множество способов представления изучаемой реальности. Различают модели материальные (натурные) и идеальные (абстрактные).

Материальные модели основываются на чем-то объективном, существующем независимо от человеческого сознания (каких-либо телах или процессах).

Материальные модели делят на физические (например, авто- и авиамодели) и аналоговые, основанные на процессах, аналогичных в каком-то отношении изучаемому (например, процессы в электрических цепях оказываются аналогичными многим механическим, химическим, биологическим и даже социальным процессам и могут быть использованы для их моделирования). Границу между физическими и аналоговыми моделями провести можно весьма приблизительно и такая классификация моделей носит условный характер.

Еще более сложную картину представляют идеальные модели, неразрывным образом связанные с человеческим мышлением, воображением, восприятием.

Среди идеальных моделей можно выделить интуитивные модели, к которым относятся, например, произведения искусства — живопись, скульптура, литература, театр и т.д., но единого подхода к классификации остальных видов идеальных моделей нет. Иногда эти модели все разом относят к информационным.

В основе такого подхода лежит расширительное толкование понятия «информация»: «информацией является почти все на свете, а может быть, даже вообще все».

Такой подход является не вполне оправданным, так как он переносит информационную природу познания на суть используемых в процессе моделей — при этом любая модель является информационной. Более продуктивным представляется такой подход к классификации идеальных моделей, при котором различают следующие.

1. Вербальные (текстовые) модели. Эти модели используют последовательности предложений на формализованных диалектах естественного языка для описания той или иной области действительности (примерами такого рода моделей являются милицейский протокол, правила дорожного движения, настоящий учебник).

2. Математические модели — очень широкий класс знаковых моделей (основанных на формальных языках над конечными алфавитами), широко использующих те или иные математические методы. Например, можно рассмотреть математическую модель звезды.

Эта модель будет представлять собой сложную систему уравнений, описывающих физические процессы, происходящие в недрах звезды.

Математической моделью другого рода являются, например, математические соотношения, позволяющие рассчитать оптимальный (наилучший с экономической точки зрения) план работы какого-либо предприятия.

3. Информационные модели — класс знаковых моделей, описывающих информационные процессы (возникновение, передачу, преобразование и использование информации) в системах самой разнообразной природы.

Граница между вербальными, математическими и информационными моделями может быть проведена весьма условно; возможно, информационные модели следовало бы считать подклассом математических моделей. Однако, в рамках информатики как самостоятельной науки, отдельной от математики, физики, лингвистики и других наук, выделение класса информационных моделей является целесообразным.

Информатика имеет самое непосредственное отношение и к математическим моделям, поскольку они являются основой применения компьютера при решении задач различной природы: математическая модель исследуемого процесса или явления на определенной стадии исследования преобразуется в компьютерную (вычислительную) модель, которая затем превращается в алгоритм и компьютерную программу, рис.

1.37.

Рис. 1.37. Обобщенная схема компьютерного математического моделирования

2. Основные понятия информационного моделирования

Остановимся на информационных моделях, отражающих процессы возникновения, передачи, преобразования и использования информации в системах различной природы. Начнем с определения простейших понятий информационного моделирования.

Экземпляром будем называть представление предмета реального мира с помощью некоторого набора его характеристик, существенных для решения данной информационной задачи (служащей контекстом построения информационной модели). Множество экземпляров, имеющих одни и те же характеристики и подчиняющиеся одним и тем же правилам, называется объектом.

Рис. 1.38. Пример абстрагирования при построении информационной модели

Таким образом, объект есть абстракция предметов реального мира, объединяемых общими характеристиками и поведением, рис. 1.38.

Информационная модель какой-либо реальной системы состоит из объектов. Каждый объект в модели должен быть обеспечен уникальным и значимым именем (а также идентификатором, служащим ключом для указания этого объекта, связи его с другими объектами модели). Таким образом обозначение, наименование объекта -это элементарная процедура, лежащая в основе информационного моделирования.

Объект представляет собой один типичный (но неопределенный) экземпляр чего-то в реальном мире и является простейшей информационной моделью. Объекты представляют некие «сущности» предметов реального мира, связанные с решаемой задачей.

Большинство объектов, с которыми приходится встречаться, относятся к одной из следующих категорий:

реальные объекты;

роли;

события;

взаимодействия;

спецификации.

Реальный объект — это абстракция физически существующих предметов. Например, на автомобильном заводе это кузов автомобиля, двигатель, коробка передач; при перевозке грузов это контейнер, средство перевозки.

Роль — абстракция цели или назначения человека, части оборудования или учреждения (организации). Например, в университете как в учебном заведении это студент, преподаватель, декан; в университете как в учреждении это приемная комиссия, отдел кадров, бухгалтерия, деканат.

Событие — абстракция чего-то случившегося. Например, поступление заявления от абитуриента в приемную комиссию Университета, сдача (или несдача) экзамена.

Взаимодействия — объекты, получаемые из отношений между другими объектами. Например, сделка, контракт (договор) между двумя сторонами, свидетельство об образовании, выдаваемое учебным заведением его выпускнику.

Объекты-спецификации используются для представления правил, стандартов или критериев качества. Например, перечень знаний, умений и навыков выпускника математического факультета, рецепт проявления фотопленки.

Для каждого объекта должно существовать его описание — короткое информационное утверждение, позволяющее установить, является некоторый предмет экземпляром объекта или нет. Например, описание объекта «Абитуриент университета» может быть следующим: человек в возрасте до 35 лет, имеющий среднее образование, подавший в приемную комиссию документы и заявление о приеме.

Предметы реального мира имеют характеристики (такие, например, как имя, название, регистрационный номер, дата изготовления, вес и т.д.). Каждая отдельная характеристика, общая для всех возможных экземпляров объекта, называется атрибутом. Для каждого экземпляра атрибут принимает определенное значение. Так, объект Книга имеет атрибуты Автор, Название, Год издания. Число страниц.

У каждого объекта должен быть идентификатор — множество из одного или более атрибутов, значения которых определяют каждый экземпляр объекта. Для книги атрибуты Автор и Название совместно образуют идентификатор.

В тоже время Год издания и Число страниц идентификаторами быть не могут — ни врозь, ни совместно, так как не определяют объект. Объект может иметь и несколько идентификаторов, каждый из которых составлен из одного или нескольких атрибутов.

Один из них может быть выбран как привилегированный для соответствующей ситуации.

Объект может быть представлен вместе со своими атрибутами несколькими различными способами. Графически объект может быть изображен в виде рамки, содержащей имя объекта и имена атрибутов. Атрибуты, которые составляют привилегированный идентификатор объекта, могут быть выделены (например, символом * слева от имени атрибута):

В эквивалентном текстовом представлении это может иметь следующий вид:

Книга (Автор. Название. Год издания. Число страниц).

Привилегированный идентификатор подчеркивается.

Еще одним способом представления объекта информационной модели является таблица. В этой интерпретации каждый экземпляр объекта является строкой в таблице, а значения атрибутов, соответствующих каждому экземпляру, — клетками строки, табл. 1.11.

Таблица 1. Таблица как представление информационной модели

Можно классифицировать атрибуты по принадлежности к одному из трех различных типов:

Источник: https://mirznanii.com/a/311123/informatsionnoe-modelirovanie

Информационные (нематериальные) модели. Компьютерное моделирование . урок. Информатика 8 Класс

Информационное моделирование

Как мы знаем, информатика изучает реальные и абстрактные объекты. Для изучения реальных объектов и процессов создаются специальные компьютерные модели, т. е. формализованные модели объектов и процессов.

Информационная модель – описание объектов или процессов с помощью набора величин и/или изображений, содержащих необходимую информацию об исследуемых объектах или процессах. Информационные модели представляют объекты и процессы в образной или знаковой форме.

Формами представления информационной модели могут быть: любое словесное описание (в том числе описание алгоритма), таблица, рисунок, схема, чертеж, формула, компьютерная программа и т. д.

Примерами информационной модели могут служить, к примеру, библиотечный каталог, географическая карта, схема метрополитена, любой чертеж или математическая формула и т. д. Чертеж должен быть очень точным, на нем указываются все необходимые размеры. Например, чертеж болта нужен для того, чтобы, глядя на него, токарь мог выточить болт на станке (рис. 1).

Рис. 1. Инженерная схема как пример информационной модели. (Источник)

Рассмотрим пример информационной модели (рис. 2). Представим себе некоего ученика 8-А класса Иванова. В нашем представлении это человек, который имеет вполне реальную форму, внешние различительные признаки и т. д., т. е. он является объектом реального мира.

Точно так же можно получить представление об этом человеке, читая заполненную им анкету, в которой указываются его личные данные. В данном случае анкета является источником информации (информационной моделью), по которой можно получить представление о человеке.

Рис. 2. Пример информационной модели

Среди множества видов информационных моделей выделяют:

  • математические;
  • графические;
  • табличные;
  • словесные.

Математической можно назвать модель, которая представляет объект или процесс в виде математических соотношений, используя математические методы. Из этого можно сделать вывод, что математическая модель – это математическое соотношение или система математических соотношений, отражающих существенные свойства заданного объекта.

При создании математической модели необходимо в первую очередь высказать предположения, на основе которых будет построена математическая модель. Далее нужно определить, что будет исходными данными, а что будет результатом. Затем необходимо найти соотношение между исходными данными и теми данными, которые будут результирующими.

Такой алгоритм напоминает решение любой математической задачи, в ходе решения которой мы проходим такие же этапы. При построении математических моделей редко удается найти формулы или закономерности, явно выражающие искомые величины через данные.

В таких случаях используются математические методы, которые могут позволить дать ответы той или иной степени точности.

Классическим примером применения математических моделей, иллюстрирующим характерные этапы в построении математической модели, является модель Солнечной системы. Наблюдения звездного неба начались в глубокой древности. Первичный анализ этих наблюдений позволил выделить планеты из всего многообразия небесных светил. Таким образом, первым шагом было выделение объектов изучения.

Вторым шагом явилось определение закономерностей их движений. Развитие мореплавания поставило перед астрономией новые требования к точности наблюдений. Н. Коперником в 1543 была предложена принципиально новая основа законов движения планет, полагавшая, что планеты вращаются вокруг Солнца по окружностям (гелиоцентрическая система).

Это была качественно новая (но не математически) модель Солнечной системы. Однако не существовало параметров системы (радиусов окружностей и угловых скоростей движения), приводящих количественные выводы теории в должное соответствие с наблюдениями, так что Н. Коперник был вынужден вводить поправки в движения планет по окружностям (эпициклы).

Следующим шагом в развитии модели Солнечной системы были исследования И. Кеплера, который сформулировал законы движения планет. Принципиально новым шагом были работы Ньютона, предложившего во 2-й половине XVII в. динамическую модель Солнечной системы, основанную на законе всемирного тяготения.

И так далее, на протяжении многих веков, эта модель Солнечной системы усовершенствовалась и дополнялась все новыми и новыми планетами, закономерностями и т. д., что делало математическую модель более содержательной и полной.

С помощью математической модели можно описать даже такой сложный процесс, как тестирование. Общие принципы тестирования всем знакомы: вам задается вопрос, вы даете на него ответ, который сравнивается с правильным.

Это можно представить в виде математического соотношения. Таким образом, в конце тестирования получается конечный результат.

Более подробно такой процесс изучается во время прохождения темы «Обработка числовой информации».

При управлении каким-либо объектом или процессом иногда важно знать, какое действие приведет к лучшим результатам, а какое к худшим.

Поиск оптимальных условий для процесса называется оптимизацией, и соответствующие задачи поиска таких условий называются оптимизационными.

Также оптимизацией можно назвать модификацию системы для улучшения ее эффективности. Такой системой может быть одиночная компьютерная программа, набор компьютеров или даже целая их сеть.

Примерами таких моделей могут быть: модели оптимального раскроя ткани, заготовка деталей при сборке мебели. Также в качестве примера можно привести экологическую модель (рис. 3).

Рис. 3. Схема круговорота азота в природе (Источник)

Моделирование – важный метод научного познания. Создавая модели, мы можем не только открывать новые свойства объектов, но также делать прогнозы или открывать новые закономерности.

Процесс моделирования включает в себя три элемента:

  • субъект;
  • объект исследования;
  • модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Сейчас трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование.

Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов человека, жизнедеятельности Азовского моря, последствий атомной войны.

В перспективе для каждой системы могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование. Рассмотрим еще один вид моделей – графическую.

Графическая модель – это представление объектов и процессов в виде их изображений. Примером графической модели может служить план зрительного зала в театре, изображение какой-либо детали, географическая карта (рис. 4).

На примере географических карт можно увидеть, как один и тот же объект может быть представлен различными способами, как при помощи модели могут быть выделены только определенные свойства этого объекта. К примеру, существуют карты физические, административного деления, политическая и т.

д. На физической карте мы видим горы, равнины, леса; на административной карте перечисленные вещи не показываются, но зато на них присутствуют границы между территориальными областями. На карте почв видны кривые зимних и летних температур.

Получается, что для каждой модели выделяются те свойства, которые интересны для изучения.

Рис. 4. Политическая карта мира как пример графической модели (Источник)

Табличная модель – это представление свойств объектов и процессов в виде таблиц.

Например, процесс сжатия газа под поршнем: зависимость давления газа от объема можно представить в виде таблицы. Таким образом, создается табличная модель этого процесса.

Одним из наиболее наглядных примеров табличной модели является периодическая система химических элементов Д.И. Менделеева (рис. 5).

Рис. 5. Табличная модель представления данных – периодическая система химических данных (Источник)

Компьютерная модель – это представление объектов, процессов, явлений средствами специальных компьютерных программ: графических, анимационных редакторов, табличных процессоров, программ для создания баз данных, специализированных компьютерных тренажеров-симуляторов, виртуальных лабораторий. В Интернете присутствует большое количество виртуальных лабораторий. С одним из примеров таких лабораторий вы сможете ознакомиться при просмотре урока либо на сайте этого проекта: http://www.chem.ox.ac.uk/vrchemistry/livechem/transitionmetals_content.html (рис. 6).

Рис. 6. Интерфейс виртуальной лаборатории LiveChem

Опыты в виртуальных лабораториях удобно проводить, если в реальных условиях они, например, связаны с риском для жизни (подразумевается работа с кислотами, щелочами, взрывчатыми веществами) или если они требуют дорогостоящего оборудования для проведения.

Виртуальный мир (виртуальная реальность) – созданный техническими средствами мир, передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, обоняние, осязание и пр. Объекты виртуальной реальности обычно ведут себя близко к поведению аналогичных объектов материальной реальности.

Также примером компьютерной модели являются симуляторы (имитаторы). Симулятор – это комплекс программных и технических средств, которые имитируют управление каким-либо процессом, устройством (рис. 7).

В качестве примера симуляторов можно привести компьютерные игры, летные тренажеры. К такому типу моделей можно отнести и компьютерную модель электронного микроскопа.

Более подробно с таким примером можно ознакомиться на сайте разработчика: http://micro.magnet.fsu.edu/.

Рис. 7. Симулятор вождения автомобиля

В качестве примера имитатора можно привести пример шифровальной машины «Энигма». Она использовалась для шифрования и дешифрования секретных сообщений. Подробнее ознакомиться с ней можно при помощи ее компьютерных симуляторов (рис. 8), которые можно найти по указанным ниже ссылкам: http://users.telenet.be/d.rijmenants/en/enigmasim.htm и http://enigmaco.de/_fs/index-enigma.html.

Рис. 8. Интерфейс компьютерного симулятора шифровальной машины «Энигма»

Графические редакторы предоставляют широкие возможности для создания всевозможных компьютерных моделей, как двухмерных так и трехмерных. В последнее время появилось такое понятие, как «графическая информационная система».

Это система, которая позволяет представлять информацию, обрабатывать ее в виде графических изображений. Примером может служить модель земного шара.

В данном случае при помощи спутника выполняется съемка различных областей земного шара, потом результаты съемок объединяются в единую модель, в результате чего мы имеем возможность находить на созданной модели нужные нам географические координаты.

В отличие от реальной модели глобуса мы можем не только вращать компьютерную модель, а можем еще и приближать, увеличивать различные ее участки. С примерами таких программ вы можете ознакомиться по предложенным ссылкам: http://live-search-maps.appappeal.com/, http://maps.google.ru/.

Одной из интересных областей компьютерного моделирования является моделирование процессов мышления, процессов распознавания образов, речи. Системы компьютерного моделирования находят применение в разных областях, среди которых:

  • научные исследования;
  • разработка высокотехнологичных бытовых и промышленных приборов;
  • информационные и справочные службы;
  • системы безопасности;
  • мобильные устройства (КПК, смартфоны, коммуникаторы и др.);
  • компьютерные сети;
  • искусство и дизайн;
  • образование.

Исходя из всего вышесказанного, можно сделать вывод, что моделирование является очень важной темой. Изучая работу в различных компьютерных программах, мы будем постоянно с ней сталкиваться.

Список литературы

1. Босова Л.Л. Информатика и ИКТ: Учебник для 8 класса. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012.

2. Босова Л.Л. Информатика: Рабочая тетрадь для 8 класса. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010.

3. Семакин И.Г., Хеннер Е.К. Информационные системы и модели. Учебное пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005.

4. Астафьева Н.Е., Ракитина Е.А., Информатика в схемах. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010.

5. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. – М.: Наука, 1997. — 320 с.

6. Н.Суворова, Информационное моделирование. Величины, объекты, алгоритмы. – Лаборатория Базовых Знаний, – 128 стр.

Дополнительные рекомендованные ссылки на ресурсы сети Интернет

1. Интернет-сайт 5byte.ru (Источник)

2. Интернет-сайт dic.academic.ru (Источник)

Домашнее задание

1. Глава 2, §2.2 – 2.4. Босова Л.Л. Информатика и ИКТ: Учебник для 9 класса. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012.

2. Что такое информационная модель? Для чего она используется?

3. Назовите основные виды информационных моделей.

4. В каких целях используют графические модели? Приведите пример таких моделей.

5. Назовите области применения компьютерных моделей.

Источник: https://interneturok.ru/lesson/informatika/8-klass/bglava-1-sistemy-schisleniyab/informatsionnye-nematerialnye-modeli-kompyuternoe-modelirovanie

Информационное моделирование

Информационное моделирование

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Северо-Кавказский филиал

ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО УЧЕРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Российский государственный университет правосудия»

Контрольное задание

Информационное моделирование

По дисциплине: Информационные технологии в юридической деятельности

Студентки: Маяк Анастасии Вячеславовны

Преподаватель: Бигларян Маргарита Евгеньевна

f1. Моделирование как теоретический способ получения новых знаний

Человечество в своей деятельности (научной, образовательной, технологической, художественной) постоянно создает и использует модели окружающего мира. Строгие правила построения моделей сформулировать невозможно, однако человечество накопило богатый опыт моделирования различных объектов и процессов.

Модель (лат. “modulus” — мера) — это искусственно создаваемый объект, заменяющий некоторый объект реального мира (объект моделирования) и воспроизводящий ограниченное число его свойств.

Понятие модели относится к фундаментальным общенаучным понятиям, а моделирование — это метод познания действительности, используемый различными науками.

Объект моделирования — широкое понятие, включающее объекты живой или неживой природы, процессы и явления действительности. Сама модель может представлять собой либо физический, либо идеальный объект. Первые называются натурными моделями, вторые — информационными моделями.

Практически во всех естественных и социальных науках построение и использование моделей является мощным орудием исследований. Реальные объекты и процессы бывают столь многогранны и сложны, что лучшим способом их изучения оказывается построение модели, отображающей лишь какую-то часть реальности.

Моделирование — один из основных методов познания, образования и создания искусственных систем, который заключается в выделении из сложного явления (объекта) некоторых частей и замещении их другими объектами, более понятными, простыми и удобными для описания, объяснения и разработки.Иными словами моделирование — это построение моделей, предназначенных для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.

Объект, для которого создается модель, называют оригиналом или прототипом.

Любая модель не является абсолютной копией своего оригинала, она лишь отражает некоторые его качества и свойства, наиболее существенные для выбранной цели исследования. При создании модели всегда присутствуют определенные допущения и гипотезы. Создание универсальных моделей — это следствие использование системного подхода.

Моделирование (эксперимент) незаменимо. Исследование явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей — это основной способ научного познания.

В информатике данный способ называется вычислительный эксперимент и основывается он на трех основных понятиях: модель, алгоритм, программа.

Использование компьютера при моделировании возможно по трем направлениям:

1. Вычислительное — прямые расчеты по программе.

2. Инструментальное — построение базы знаний, для преобразования ее в алгоритм и программу.

3. Диалоговое — поддержание интерфейса между исследователем и компьютером

Моделирование — это представление объекта моделью для получения информации о нём путём проведения экспериментов с его моделью. Оно облегчает изучение объекта с целью его создания, дальнейшего преобразования и развития.

Моделирование — процесс целенаправленного отражения свойств некоторого объекта, называемого оригиналом, в другом объекте — модели, существенных для исследователя, посредством создания и использования этой модели, с целью получения информации (данных и знаний) об оригинале.

Теория познания выделяет два фундаментальных метода и рассматривает их как раздельно, так и в сочетании.

1. Теория.

2. Экспериментальные методы познания.

Они формируют еще два метода: теоретико-экспериментальный и экспериментально-теоретический.

Теория — полный спектр теоретических методов, ориентированных на модель.

Эксперимент — включает планируемые эксперименты, на основе математических методов планирования экспериментов, пассивные эксперименты, наблюдения за объектом, мысленно-экспериментальное исследование.

Моделирование занимает спектр между чистой теорией и чистым экспериментом. Методология (единая система методов), занимает одно ранговое место наряду с теорией и экспериментом.

На идее модели по существу базируется любой метод научного исследования, как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный, использующий предметные модели.

Наиболее очевидными с точки зрения применения методов моделирования, несомненно, являются процессы управления, где на основе полученной информации необходимо принимать соответствующие решения.

Обычно моделирование используется для исследования существующей системы, когда реальный эксперимент проводить нецелесообразно из-за значительных финансовых и трудовых затрат, а также при необходимости проведения анализа проектируемой системы, т.е. которая ещё физически не существует в данной организации. Для человека информационная модель является источником информации, на основе которой он формирует образ реальной обстановки.

Весь процесс построения модели является творческой процедурой, трудно поддающейся формализации. Модельные представления являются абстрактными образами элементов системы (объектов, технических средств, программного обеспечения и др.). Вместе они позволяют получить достаточно полное представление о создаваемой системе.

цель проведения моделирования любой системы — изыскание вариантов решений, которые позволяют улучшить основные показатели её деятельности.

Необходимым элементом моделирования является анализ потоков данных. Используют методы интеллектуального анализа данных, позволяющие на основе накопленной информации принимать нетривиальные решения и генерировать качественно новые знания, способствующие повышению эффективности решений и деятельности людей, предприятий, организаций и т.п.

Сбор, обработка и анализ реальных данных функционирования системы или объекта моделирования даёт требуемые количественные оценки для разработки вариантов программно-технического обеспечения автоматизированных систем.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что моделирование — один из основных теоретических способов познания, которое предназначено для изучения и исследования объектов, процессов, а также явлений. Основной целью, которой является изыскание вариантов решений. Все это говорит о ее универсальности и необходимости в нашей жизни.

2. Компьютерное, информационное моделирование

компьютерный информационный моделирование социальный

Предметом исследования и разработки информатики является методология информационного моделирования, связанная с использованием компьютерной техники и технологий. В этом смысле говорят о компьютерном моделировании.

Межпредметное значение информатики в значительной степени проявляется именно через внедрение компьютерного моделирования в различные научные и прикладные области: физику и технику, биологию и медицину, экономику, управление и многие другие.

Компьютерное моделирование включает в себя прогресс реализации информационной модели на компьютере и исследование с помощью этой модели объекта моделирования — проведение вычислительного эксперимента. С помощью компьютерного моделирования решаются многие научные и производственные задачи. Кроме того, для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.

При этом программное обеспечение, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может быть как достаточно универсальным (например, обычные текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированными, предназначенными лишь для определенного вида моделирования.

Очень часто компьютеры используются для математического моделирования. Обычно в компьютерном моделировании различные виды моделирования дополняют друг друга.

Так, если математическая формула очень сложна, что не дает явного представления об описываемых ею процессах, то на помощь приходят графические и имитационные модели.

Компьютерная визуализация может быть намного дешевле реального создания натуральных моделей.

С появлением мощных компьютеров распространилось графическое моделирование на основе инженерных систем для создания чертежей, схем, графиков. Если система сложна, а требуется проследить за каждым ее элементом, то на помощь могут прийти компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести последовательность временных событий, а потом обработать большой объем информации.

Компьютер является хорошим инструментом для создания и исследования моделей. Абстрактный анализ окружающего мира с целью воссоздания его в модели выполняет человек.

Информационная модель — это модель объекта, процесса или явления, включающая информацию в качестве основной составляющей моделируемого объекта, процесса или явления.

Информационная (абстрактная) модель — это описание объекта на каком-либо языке. Абстрактность модели проявляется в том, что ее компонентами являются сигналы и знаки (вернее, заложенный в них смысл), а не физические тела.

Информационные модели используются при теоретических исследованиях объектов моделирования. В наше время основным инструментом информационного моделирования является компьютерная техника и информационные технологии.

Информационное моделирование связано с формализацией данных об объекте моделирования. Построение информационной модели начинается с определения целей моделирования и анализа объекта моделирования как сложной системы, в которой требуется выделить отражаемые в модели свойства и отношения между ними.

Информационные модели различаются по форме представления информации об объекте моделирования. Математические модели используют язык математики для представления объекта моделирования.

Отдельной разновидностью математических моделей являются статистические модели — ориентированные на обработку массовых данных (например, опросов населения), в которых имеется элемент случайности. Данные об объекте моделирования, организованные в табличной форме, составляют табличную модель. Графические средства используются для построения графических моделей.

Если же положить в основу классификации предметную область, то можно выделить модели физических систем и процессов, модели экологических (биологических) систем и процессов, модели процессов оптимального экономического планирования, модели учебной деятельности, модели знаний и др.

Возникший в конце прошлого столетия объектно-ориентированный подход к программированию породил новую парадигму в информационном моделировании: объектно-информационное моделирование. Компьютерные модели, воспроизводящие поведение сложных систем, для описания которых нет однозначного математического аппарата, называются имитационными моделями.

Компьютерное информационное моделирование используется для описания и анализа процессов разнообразной природы. Наибольший опыт в этом отношении имеют физические науки. Компьютерное моделирование помогает решать важные проблемы экологии.

Большую роль играет информационное моделирование в экономике и управлении. Важнейшими задачами этой области являются задачи планирования.

Средствами компьютерного моделирования ученые пытаются решить даже такую глобальную проблему, как судьбы человеческой цивилизации.

Следовательно, можно сделать вывод, что информационные модели используются при теоретических исследованиях объектов моделирования, основным инструментом которых является компьютерная техника и информационные технологии. Все это используется для описания и анализа процессов разнообразной природы.

Компьютерное моделирование включает в себя прогресс реализмом информационной модели на компьютере и исследование с помощью этой модели объекта моделирования — проведение вычислительного эксперимента. С его помощью решаются многие научные и производственные задачи

f3. Примеры использования моделей в социальных, экономических, экологических исследованиях

На сегодняшний день очень часто используется моделирование в социальных исследованиях. Модельный подход способен сконцентрировать теоретические и прикладные социологические исследования.

Он обеспечивает углубление познания существующих систем и объектов, определение основных параметров, путей дальнейшего их применения сравнительного анализа оригинала и модели, выявления качественных характеристиках.

Моделирование в социологических исследованиях оказывает негативные тенденции, определяет позитивные пути решения проблем, предлагает альтернативные варианты.

Выделяют несколько видов (типов) моделей: познавательные, эвристические; модели будущего — прогностические; модели желаемого, заданного состояния.

С помощью моделирования отображается состояние проблемы на данный момент, выявляются наиболее острые «критические» моменты, активизирование деятельности государственных, общественных и других организаций и лиц в поисках оптимальных вариантов решения социальных задач.

Моделирование социальных процессов осуществляется в следующих видах: прогностическая модель доходов населения и оплата труда; модель социальной системы.

Использование математических моделей социального прогнозирования осуществляется в направлении прогноза бюджетов семей, которые разделяются по группам и составом, использование теории вероятностей и математической статистики — для определения уровня благополучия населения.

К социальным моделям относятся: моделирование демографических процессов; модели экологической безопасности; модели социальной адаптации мигрантов и др..

Системно-функциональный подход приводит моделирования социальных процессов на региональном уровне, управленческих решений и т.п..

Таким образом, моделирование как технология социальной работы — моделирование субъектов социальной работы (систем, служб, проектов, программ, процессов, модели специалиста) моделирования путей, способов решения проблемных их ситуаций; моделирования позитивного поведения личности в различных условиях социальной жизни направлений современной социальной работы с различными целевыми группами и категориями населения.

Очень ярким примером служит использование моделей в экономических исследованиях. В экономике чаще всего используется математическое моделирование посредством описания экономических процессов математическими зависимостями.

Моделирование служит предпосылкой и средством анализа экономики и протекающих в ней явлений и обоснования принимаемых решений, прогнозирования, планирования, управления экономическими процессами и объектами.

Модель экономического объекта обычно поддерживается реальными статистическими, эмпирическими данными, а результаты расчетов, выполненные в рамках построенной модели, позволяют строить прогнозы, проводить объективные оценки.

Экономическая модель представляет собой упрошенное формальное описание интересующих нас сторон экономического явления.

Модели бывают двух типов: оптимизационные и равновесные. Оптимизационные модели используются для изучения поведения отдельных экономических агентов или их групп и показывают, как экономические агенты (их группы) максимизируют свое благосостояние.

Примерами могут являться модель поведения фирмы, модель поведения отдельного потребителя. Равновесные модели нужны для изучения взаимоотношений между экономическими агентами и их группами.

Пример — модель формирования рыночной цены под воздействием спроса всех покупателей и предложения всех продавцов.

Экономическими моделями являются модели потребительского выбора, модели фирмы, модели экономического роста, модели равновесия на товарных, факторных и финансовых рынках и многие другие.

Строя модели, экономисты выявляют существенные факторы, определяющие исследуемое явление и отбрасывают детали, несущественные для решения поставленной проблемы.

Формализация основных особенностей функционирования экономических объектов позволяет оценить возможные последствия воздействия на них и использовать такие оценки в управлении.

Очень большую роль в экономике играют математические модели. Их применение позволяет не просто делать общие предположения относительно разных событий, но достаточно точно рассчитать количественные последствия тех или иных решений и тем самым дать конкретные рекомендации правительству и бизнесу.

Модели строятся для нормативного и позитивного анализа. Позитивный анализ устанавливает причины и следствия экономических явлений, не давая им оценки.

Напротив, нормативный анализ содержит оценку желательности тех или иных последствий. Между двумя этими видами анализа существует тесная взаимосвязь: нормативные утверждения влияют на выбор предмета позитивного анализа, тогда как результаты последнего облегчают достижение нормативных целей.

На основе выше изложенного можно сделать вывод, что применение моделей в экономических исследованиях позволяет делать предположения относительно разных событий, а также рассчитать количественные последствия тех или иных решений и дать конкретные рекомендации.

На сегодняшний день, происходит широкое применение моделей в экологических исследованиях. Наибольшее распространение в современных экологических исследованиях получили концептуальные и математические модели и их многочисленные разновидности.

Разновидности концептуальных моделей характеризуются подробным описанием системы (научный текст, схема системы, таблицы, графики и т.д.). Математические модели являются более эффективным методом изучения экологических систем, особенно при определении количественных показателей.

Математические символы, например, позволяют сжато описать сложные экологические системы, а уравнения дают возможность формально определить взаимодействия различных их компонентов.

В области экологического исследования конкретных природных объектов метод построения моделей популяций и сообществ, а также целых экосистем является мощным средством обобщения и проверки обычно разрозненной и громоздкой информации, полученной в результате наблюдений и экспериментов.

С помощью математических моделей возможно определение или уточнение таких характеристик популяций или сообществ, которые нельзя или очень трудно измерить непосредственно.

Наконец, задачи прогнозирования и оптимального управления природными популяциями, сообществами и экосистемами не могут быть успешно решены без создания математических моделей этих объектов.

Моделирование, связанное с состоянием окружающей среды, в свою очередь, распадается наряд направлений. Назовем некоторые из них:

1) моделирование водных экосистем (трансформации компонент экосистемы, образования и превращения веществ, потребления, роста и гибели организмов);

2) моделирование продукционного процесса растений (для выбора оптимальной стратегии проведения сельскохозяйственных мероприятий:орошения, полива, внесенияудобрений, выбора сроков посева или посадки растений с целью получениямаксимального урожая);

3) моделирование лесных сообществ (используются как для описания лесных массивов на больших пространственных и временных масштабах, так и для моделирования популяций, в которых основным объектом является отдельное дерево);

4) моделирование загрязнения атмосферы и поверхности земли промышленными выбросами (перенос загрязняющих веществ, ущерб, наносимый

5) здоровью населения, сельскохозяйственным угодьям, лесным массивам, почве, затраты навосстановление окружающей среды и т.д.);

6) глобальные модели, в которых Земля рассматривается как единая экосистема. Наиболее известные модели такого рода — «ядерная зима» (катастрофическиепоследствия ядерной войны), глобальное потепление (парниковый эффект вследствие промышленной деятельности человечества) и т.д.

Следовательно, привлечение компьютеров существенно раздвинуло границы моделирования экологических процессов. Появилась возможность всесторонней реализации сложных математических моделей, не допускающих аналитического исследования.

fСписок использованной литературы

1. Информационные технологии: Учебное пособие / Под. ред. О.В. Шатунова. — Елабуга: Изд-во ЕГПУ, 2007.

2. Информатика: базовый курс: Учеб. пособие для студентов / О.А. Акулов, Н.В. Медведев. — М.: Омега-Л, 2005.

3. Информатика. Базовый курс / Под ред. С.В. Симоновича. -СПб.:Питер, 2005.

4. Информатика: Учебник / Под ред. Н.В. Макаровой. — М.: Финансы и статистика, 2002.

5. Киселёв В.Н. Основы экологии: Учебное пособие — МН.: 2008 г.

6. Сафронова В.М. Прогнозирование и моделирование в социальной работе: Учеб пособие — М: Изд центр «Академия», 2002.

7. Тюптя Л, Т, Иванова И.Б. Социальная работа (теория и практика): Учеб пособие — М.: ВМУРОЛ «Украина», 2004 .

8. http://www.orenipk.ru/kp/distant_/docs/2_1_1/inf/inf_mod.html

Размещено на Allbest.ru

Источник: https://revolution.allbest.ru/programming/00534262_0.html

IV. Информационное моделирование

Информационное моделирование

1. Графические модели

2. Имитационные модели

3. Математические модели

4. Моделирование процессов оптимального планирования

5. Моделирование глобальных процессов

6. Моделирование физических систем и процессов

7. Моделирование экологических систем и процессов

8. Объектно-информационные модели

9. Системный анализ

10. Статистические модели

11. Табличные модели

12. Формализация и моделирование

В школьном курсе информатики традиционно присутствует содержательная линия формализации и моделирования. Понятие модели относится к фундаментальным общенаучным понятиям, а моделирование — это метод познания действительности, используемый различными науками.

Практически во всех естественных и социальных науках построение и использование моделей является мощным орудием исследований.

Реальные объекты и процессы бывают столь многогранны и сложны, что лучшим способом их изучения оказывается построение модели, отображающей лишь какую-то часть реальности и потому многократно более простой, чем эта реальность.

Предметом исследования и разработки информатики является методология информационного моделирования, связанная с использованием компьютерной техники и технологий. В этом смысле говорят о компьютерном моделировании.

Межпредметное значение информатики в значительной степени проявляется именно через внедрение компьютерного моделирования в различные научные и прикладные области: физику и технику, биологию и медицину, экономику, управление и многие другие.

Компьютерное моделирование

включает в себя процесс реализации информационной модели на компьютере и исследование с помощью этой модели объекта моделирования — проведение вычислительного эксперимента. С помощью компьютерного моделирования решаются многие научные и производственные задачи.

Информационное моделирование связано с формализацией данных об объекте моделирования (см. “Формализация и моделирование”).

Построение информационной модели начинается с определения целей моделирования и анализа объекта моделирования как сложной системы, в которой требуется выделить отражаемые в модели свойства и отношения между ними (см. “Системный анализ”).

Информационные модели различаются по форме представления информации об объекте моделирования. Математические модели используют язык математики для представления объекта моделирования.

Отдельной разновидностью математических моделей являются статистические модели — ориентированные на обработку массовых данных (например, опросов населения), в которых имеется элемент случайности. Данные об объекте моделирования, организованные в табличной форме, составляют табличную модель.

Графические средства используются для построения графических моделей. Возникший в конце прошлого столетия объектно-ориентированный подход к программированию породил новую парадигму в информационном моделировании: объектно-информационное моделирование. Компьютерные модели, воспроизводящие поведение сложных систем, для описания которых нет однозначного математического аппарата, называются имитационными моделями.

Компьютерное информационное моделирование используется для описания и анализа процессов разнообразной природы. Наибольший опыт в этом отношении имеют физические науки (см. “Моделирование физических систем и процессов”). Компьютерное моделирование помогает решать важные проблемы экологии (см. “Моделирование экологических систем и процессов”).

Большую роль играет информационное моделирование в экономике и управлении. Важнейшими задачами этой области являются задачи планирования (см. “Моделирование процессов оптимального планирования”). Средствами компьютерного моделирования ученые пытаются решить даже такую глобальную проблему, как судьбы человеческой цивилизации (см.

Моделирование глобальных процессов”).

 1. Графические модели

Разнообразие графических моделей достаточно велико. Рассмотрим некоторые из них.

Графы

Наглядным средством отображения состава и структуры систем (см. “Системология”) являются графы.

Рассмотрим пример. Имеется словесное описание некоторой местности: “Наш район состоит из пяти поселков: Дедкино, Бабкино, Репкино, Кошкино и Мышкино. Автомобильные дороги проложены между: Дедкино и Бабкино, Дедкино и Кошкино, Бабкино и Мышкино, Бабкино и Кошкино, Кошкино и Репкино”. По такому описанию довольно трудно представить себе эту местность.

Гораздо легче та же информация воспринимается с помощью схемы (см. рисунок). Это не карта местности. Здесь не выдержаны направления по сторонам света, не соблюден масштаб. На этой схеме отражен лишь факт существования пяти поселков и дорожной связи между ними.

Такая схема, отображающая элементный состав системы и структуру связей, называется графом.

Составными частями графа являются вершины и ребра. На рисунке вершины изображены кружками — это элементы системы, а ребра изображены линиями — это связи (отношения) между элементами. Глядя на этот граф, легко понять структуру дорожной системы в данной местности.

Построенный граф позволяет, например, ответить на вопрос: через какие поселки надо проехать, чтобы добраться из Репкино в Мышкино? Видно, что есть два возможных пути: 1) Р К Б М и) Р К Д Б М. Можно ли отсюда сделать вывод, что 1-й путь короче 2-го? Нет, нельзя. Данный граф не содержит количественных характеристик. Это не карта, где соблюдается масштаб и есть возможность измерить расстояние.

Граф, приведенный на следующем рисунке, содержит количественные характеристики. Числа около ребер обозначают длины дорог в километрах. Это пример взвешенного графа.

Взвешенный граф может содержать количественные характеристики не только связей, но и вершин. Например, в вершинах может быть указано население каждого поселка.

Согласно данным взвешенного графа, оказывается, что первый путь длиннее второго.

Подобные графы еще называют сетью. Для сети характерна возможность множества различных путей перемещения по ребрам между некоторыми парами вершин. Для сетей также характерно наличие замкнутых путей, которые называются циклами. В данном случае имеется цикл: К Д Б К.

На рассмотренных схемах каждое ребро обозначает наличие дорожной связи между двумя пунктами. Но дорожная связь действует одинаково в обе стороны: если по дороге можно проехать от Б к М, то по ней же можно проехать и от М к Б (предполагаем, что действует двустороннее движение). Такие графы являются неориентированными, а их связи называют симметричными.

Качественно иной пример графа изображен на следующем рисунке.

Граф совместимости групп крови

Этот пример относится к медицине. Известно, что у разных людей кровь отличается по группе. Существуют четыре группы крови. Оказывается, что при переливании крови от одного человека к другому не все группы совместимы. Граф показывает возможные варианты переливания крови.

Группы крови — это вершины графа с соответствующими номерами, а стрелки указывают на возможность переливания одной группы крови человеку с другой группой крови. Например, из этого графа видно, что кровь I группы можно переливать любому человеку, а человек с I группой крови воспринимает только кровь своей группы.

Видно также, что человеку с IV группой крови можно переливать любую, но его собственную кровь можно переливать только в ту же группу.

Связи между вершинами данного графа несимметричны и поэтому изображаются направленными линиями со стрелками.

Такие линии принято называть дугами (в отличие от ребер неориентированных графов). Граф с такими свойствами называется ориентированным.

Линия, выходящая и входящая в одну и ту же вершину, называется петлей. В данном примере присутствуют четыре петли.

Нетрудно понять преимущества изображения модели системы переливания крови в виде графа по сравнению со словесным описанием тех же самых правил. Граф легко воспринимается и запоминается.

Дерево — граф иерархической структуры

Весьма распространенным типом систем являются системы с иерархической структурой. Иерархическая структура естественным образом возникает, когда объекты или некоторые их свойства находятся в отношении соподчинения (вложения, наследования).

Как правило, иерархическую структуру имеют системы административного управления, между элементами которых установлены отношения подчиненности. Например: директор завода — начальники цехов — начальники участков — бригадиры — рабочие.

Иерархическую структуру имеют также системы, между элементами которых существуют отношения вхождения одних в другие.

Граф иерархической структуры называется

деревом. Основным свойством дерева является то, что между любыми двумя его вершинами существует единственный путь. Деревья не содержат циклов и петель.

Посмотрите на граф, отражающий иерархическую административную структуру нашего государства: Российская Федерация делится на семь административных округов; округа делятся на регионы (области и национальные республики), в состав которых входят города и другие населенные пункты. Такой граф называется деревом.

Дерево административной структуры РФ

У дерева существует одна главная вершина, которая называется корнем дерева. Эта вершина изображается вверху; от нее идут ветви дерева. От корня начинается отсчет уровней дерева. Вершины, непосредственно связанные с корнем, образуют первый уровень. От них идут связи к вершинам второго уровня и т.д.

Каждая вершина дерева (кроме корня) имеет одну исходную вершину на предыдущем уровне и может иметь множество порожденных вершин на следующем уровне. Такой принцип связи называется “один ко многим”.

Вершины, которые не имеют порожденных, называются листьями (на нашем графе это вершины, обозначающие города).

Графическое моделирование результатов научных исследований

Общую цель научной графики можно сформулировать так: сделать невидимое и абстрактное “видимым”. Последнее слово заключено в кавычки, так как эта “видимость” часто весьма условна. Можно ли увидеть распределение температуры внутри неоднородно нагретого тела сложной формы без введения в него сотен микродатчиков, т.е.

, по существу, его разрушения? — Да, можно, если есть соответствующая математическая модель и, что очень важно, договоренность о восприятии определенных условностей на рисунке.

Можно ли увидеть распределение металлических руд под землей без раскопок? Строение поверхности чужой планеты по результатам радиолокации? На эти и множество других вопросов ответ — да, можно, с помощью компьютерной графики и предшествующей ей математической обработки.

Более того, можно “увидеть” и то, что, строго говоря, вообще плохо соответствует слову “видеть”. Так, возникшая на стыке химии и физики наука — квантовая химия — дает нам возможность “увидеть” строение молекулы.

Эти изображения — верх абстракции и системы условностей, так как в атомном мире обычные наши понятия о частицах (ядрах, электронах и т.п.) принципиально неприменимы.

Однако многоцветное “изображение” молекулы на экране компьютера для тех, кто понимает всю меру его условности, приносит большую пользу, чем тысячи чисел, являющихся результатами вычислений.

Изолинии

Стандартным приемом обработки результатов вычислительного эксперимента является построение линий (поверхностей), называемых изолиниями (изоповерхностями), вдоль которых некоторая функция имеет постоянное значение.

Это очень распространенный прием визуализации характеристик некоторого скалярного поля в приближении сплошной среды: изотермы — линии равной температуры, изобары — линии равного давления, изолинии функции тока жидкости или газа, по которым легко можно представить себе их потоки, изолинии численностей экологической популяции на местности, изолинии концентрации вредных примесей в окружающей среде и т.д.

Изолинии течения

На рисунке изображены изолинии функции тока неравномерно нагретой жидкости в прямоугольной области течения. По этой картине можно наглядно судить о направлении потоков течения и их интенсивности.

Условные цвета, условное контрастирование

Еще один интересный прием современной научной графики — условная раскраска. Она находит широчайшее применение в самых разных приложениях науки и представляет собой набор приемов по максимально удобной визуализации результатов компьютерного моделирования.

В различных исследованиях температурных полей встает проблема наглядного представления результатов, например, температур на метеорологических картах. Для этого можно рисовать изотермы на фоне карты местности.

Но можно добиться еще большей наглядности, учитывая, что большинству людей свойственно воспринимать красный цвет как “горячий”, синий — как “холодный”.

Переход по спектру от красного к синему отражает промежуточные значения температур.

То же самое можно делать при иллюстрации температурного поля и на поверхности обрабатываемой на станке детали, и на поверхности далекой планеты.

При моделировании сложных органических молекул компьютер может выдавать результаты в виде многоцветной картины, на которой атомы водорода изображены одним цветом, углерода — другим и т.д.

, причем атом представлен шариком (кружочком), в пределах которого плотность цвета меняется в соответствии с распределением электронной плотности.

При поиске полезных ископаемых методами аэрофотосъемки с самолетов или космических спутников компьютеры строят условные цветовые изображения распределений плотности под поверхностью Земли.

Изображения в условных цветах и контрастах — мощнейший прием научной графики. Он позволяет понять строение не только плоских, но и объемных (трехмерных) объектов, дает в руки исследователя один из замечательных методов познания.

Методические рекомендации

Не следует путать изучение графического информационного моделирования с изучением технологий обработки графической информации. Когда ученики приступают к изучению моделирования, то обычно они уже знакомы с базовыми технологиями компьютерной графики: умеют пользоваться простыми графическими редакторами, умеют строить диаграммы в табличном процессоре или иной подходящей программе.

Построение простых графических моделей в форме графов и иерархических структур уместно уже в базовом курсе информатики в рамках изучения темы “Формализация и моделирование”.

Построение генеалогического дерева семьи, иерархической системы школьного управления и т.п. является относительно несложным занятием, доступным большинству учащихся.

При этом уместно использовать иллюстративные возможности систем компьютерной графики.

Что же касается самостоятельной реализации моделей научной графики через программирование, то это — материал повышенной трудности, практическая отработка которого уместна в профильном курсе информатики или в рамках элективного курса, направленного на углубленное изучение моделирования физических и других процессов.

Имитационная модель

воспроизводит поведение сложной системы взаимодействующих элементов. Для имитационного моделирования характерно наличие следующих обстоятельств (одновременно всех или некоторых из них):

· объект моделирования — сложная неоднородная система;

· в моделируемой системе присутствуют факторы случайного поведения;

· требуется получить описание процесса, развивающегося во времени;

· принципиально невозможно получить результаты моделирования без использования компьютера.

Состояние каждого элемента моделируемой системы описывается набором параметров, которые хранятся в памяти компьютера в виде таблиц. Взаимодействия элементов системы описываются алгоритмически. Моделирование осуществляется в пошаговом режиме. На каждом шаге моделирования изменяются значения параметров системы.

Программа, реализующая имитационную модель, отражает изменение состояния системы, выдавая значения ее искомых параметров в виде таблиц по шагам времени или в последовательности происходящих в системе событий. Для визуализации результатов моделирования часто используется графическое представление, в т.ч.

анимированное.

Детерминированное моделирование

Имитационная модель основана на подражании реальному процессу (имитации).

Например, моделируя изменение (динамику) численности микроорганизмов в колонии, можно рассматривать много отдельных объектов и следить за судьбой каждого из них, ставя определенные условия для его выживания, размножения
и т.д. Эти условия обычно задаются в вербальной форме.

Например: по истечении некоторого промежутка времени микроорганизм делится на две части, а по прошествии другого (большего) временноRго отрезка — погибает. Выполнение описанных условий алгоритмически реализуется в модели.

Другой пример: моделирование движения молекул в газе, когда каждая молекула представляется в виде шарика с определенным направлением и скоростью движения.

Взаимодействие двух молекул или молекулы со стенкой сосуда происходит согласно законам абсолютно-упругого столкновения и легко описывается алгоритмически.

Получение интегральных (общих, усредненных) характеристик системы производится на уровне статистической обработки результатов моделирования.

Такой компьютерный эксперимент фактически претендует на воспроизведение натурного эксперимента. На вопрос: “Зачем это нужно делать?” можно дать следующий ответ: имитационное моделирование позволяет выделить “в чистом виде” следствия гипотез, заложенных в представления о микрособытиях (т.е.

на уровне элементов системы), избавив их от неизбежного в натурном эксперименте влияния других факторов, о которых мы можем даже не подозревать.

Если такое моделирование включает и элементы математического описания процессов на микроуровне, и если исследователь при этом не ставит задачу поиска стратегии регулирования результатов (например, управления численностью колонии микроорганизмов), то отличие имитационной модели от математической (дескриптивной) оказывается достаточно условным.

Приведенные выше примеры имитационных моделей (эволюция колонии микроорганизмов, движение молекул в газе) приводят к детерминированному описанию систем. В них отсутствуют элементы вероятности, случайности событий в моделируемых системах. Рассмотрим пример моделирования системы, обладающей этими качествами.

Модели случайных процессов

Кому не случалось стоять в очереди и с нетерпением прикидывать, успеет ли он сделать покупку (или заплатить за квартиру, покататься на карусели и т.д.

) за некоторое имеющееся в его распоряжении время? Или, пытаясь позвонить по телефону в справочную и натыкаясь несколько раз на короткие гудки, нервничать и оценивать — дозвонюсь или нет? Из таких “простых” проблем в начале XX века родилась новая отрасль математики — теория массового обслуживания, использующая аппарат теории вероятностей и математической статистики, дифференциальных уравнений и численных методов. Впоследствии выяснилось, что эта теория имеет многочисленные выходы в экономику, военное дело, организацию производства, биологию и экологию и т.д.

Компьютерное моделирование при решении задач массового обслуживания, реализуемое в виде метода статистических испытаний (метода Монте-Карло), играет важную роль. Возможности аналитических методов решения реально возникающих задач массового обслуживания весьма ограничены, в то время как метод статистических испытаний универсален и относительно прост.

Рассмотрим простейшую задачу этого класса. Имеется магазин с одним продавцом, в который случайным образом входят покупатели. Если продавец свободен, то он начинает обслуживать покупателя сразу, если зашло одновременно несколько покупателей — выстраивается очередь. Есть немало других аналогичных ситуаций:

· ремонтная зона в автохозяйстве и автобусы, сошедшие с линии из-за поломки;

· травмпункт и больные, пришедшие на прием по случаю травмы (т.е. без системы предварительной записи);

· телефонная станция с одним входом (или одной телефонисткой) и абоненты, которых при занятом входе ставят в очередь (такая система иногда практикуется);

· сервер локальной сети и персональные машины на рабочем месте, которые шлют сообщение серверу, способному воспринять разом и обработать не более одного сообщения.

Процесс прихода покупателей в магазин — случайный процесс.

Промежутки времени между приходами любой последовательной пары покупателей — независимые случайные события, распределенные по некоторому закону, который может быть установлен лишь путем многочисленных наблюдений (либо для моделирования взят некоторый его правдоподобный вариант). Второй случайный процесс в этой задаче, никак не связанный с первым, — длительность обслуживания каждого из покупателей.

Целью моделирования систем такого вида является получение ответа на ряд вопросов.

Относительно простой вопрос — какое в среднем время придется стоять в очереди при заданных законах распределения указанных выше случайных величин? Более сложный вопрос: каково распределение времен ожидания обслуживания в очереди? Не менее сложный вопрос: при каких соотношениях параметров входных распределений наступит кризис, при котором очередь до вновь вошедшего покупателя не дойдет никогда? Если задуматься над этой относительно простой задачей, возможные вопросы будут множиться.

Способ моделирования выглядит в общих чертах так. Используемые математические формулы — законы распределения исходных случайных величин; используемые числовые константы — эмпирические параметры, входящие в эти формулы.

Не решается никаких уравнений, которые использовались бы при аналитическом исследовании данной задачи. Вместо этого происходит имитация очереди, разыгрываемая с помощью компьютерных программ, генерирующих случайные числа с заданными законами распределения.

Затем производится статистическая обработка совокупности полученных значений величин, определяемых заданными целями моделирования. Например, находится оптимальное количество продавцов для разных периодов времени работы магазина, которое обеспечит отсутствие очередей.

Математический аппарат, который здесь используется, называется методами математической статистики.

В статье “Моделирование экологических систем и процессов” 2 описан другой пример имитационного моделирования: одна из многих моделей системы “хищник—жертва”.

Особи видов, находящихся в указанных отношениях, по определенным правилам, содержащим элементы случайности, перемещаются, хищники съедают жертв, и те и другие размножаются и т.д.

Такая модель не содержит никаких математических формул, но требует статистической обработки результатов.

Пример алгоритма детерминированной имитационной модели

Рассмотрим имитационную модель эволюции популяции живых организмов, известную под названием “Жизнь”, которую легко реализовать на любом языке программирования.

Для построения алгоритма игры рассмотрим квадратное поле из n + 1 столбцов и строк с обычной нумерацией от 0 до n. Крайние граничные столбцы и строки для удобства определим как “мертвую зону”, они играют лишь вспомогательную роль.

Для любой внутренней клетки поля с координатами (i, j) можно определить 8 соседей. Если клетка “живая”, ее закрашиваем, если клетка “мертвая”, она пустая.

Зададим правила игры. Если клетка (i, j) “живая” и ее окружает более трех “живых” клеток, она погибает (от перенаселения). “Живая” клетка также погибает, если в ее окружении находится менее двух “живых” клеток (от одиночества). “Мертвая” клетка оживает, если вокруг нее появляются три “живые” клетки.

Для удобства введем двумерный массив A[0..n, 0..n], элементы которого принимают значение 0, если соответствующая клетка пустая, и 1, если клетка “живая”. Тогда алгоритм определения состояния клетки с координатой (i, j) можно определить следующим образом:

S := А[I — 1, J — 1] + А[I – 1, J] +

+ А[I — 1, J + 1] + А[I + 1, J — 1]

+ А[I + 1, J] + А[I + 1, J + 1] +

+ А[I, J + 1] + А[I, J — 1];

If

(А[I, J] = 1) And ((S > 3) Or

(S

Источник: https://inf.1sept.ru/2007/13/01.htm

Урок 40Компьютерное информационное моделирование (§16)

Информационное моделирование

| Информатика и информационно-коммуникационные технологии | Планирование уроков и материалы к урокам | 11 классы | Планирование уроков на учебный год (по учебнику Семакина И.Г.) 2 часа в неделю | Компьютерное информационное моделирование (§16)

Известно, что модель — это некоторое упрощенное подобие реального объекта. Более полное определение звучит так:

Модель — это объект-заменитель, который в определенных условиях может заменять объект-оригинал. Модель воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики оригинала.

Модели бывают материальными и информационными. Примерами материальных моделей являются глобус — модель Земли; манекен — модель человеческого тела; модели самолетов, кораблей, ракет, автомобилей; макет застройки жилого района в городе и многое другое.

Предметом изучения информатики являются информационные модели.

В информационной модели отражаются знания человека об объекте моделирования. Информационная модель — это описание в той или иной форме объекта моделирования.

Объектом информационного моделирования может быть всё, что угодно: отдельные предметы (дерево, стол); физические, химические, биологические процессы (течение воды в трубе, получение серной кислоты, фотосинтез в листьях растений); метеорологические явления (гроза, смерч); экономические и социальные процессы (динамика цен акций на бирже, миграция населения).

Можно сказать, что информационным моделированием занимается любая наука, поскольку задача науки состоит в получении знаний, а наши знания о действительности всегда носят приближенный, т. е. модельный, характер.

С развитием науки эти знания уточняются, углубляются, но всё равно остаются приближенными. Старые модели заменяются на новые, более точные, и этот процесс бесконечен.

Физика создает модели физических объектов, химия — химических, экономика и социология — социально-экономических и т. д.

Информатика занимается общими методами и средствами создания и использования информационных моделей.

Компьютерная информационная модель. Основным инструментом современной информатики является компьютер. Поэтому информационное моделирование в информатике — это компьютерное моделирование, применимое к объектам различных предметных областей.

Компьютер позволил ученым работать с такими информационными моделями, исследование которых было невозможно или затруднено в докомпьютерные времена. Например, метеорологи могли и 100 лет назад написать уравнения для расчета прогноза погоды на завтра. Но на решение их «ручным способом» потребовалось бы много лет.

И лишь с помощью компьютера появилась возможность рассчитать прогноз погоды прежде, чем наступит завтрашний день.

Чаще всего информационное моделирование используется для прогнозирования поведения объекта моделирования, для принятия управляющих решений. Характерной особенностью компьютерных информационных моделей является возможность их использования в режиме реального времени, т. е.

с соблюдением временных ограничений на получение результата.

В самом деле, какой смысл имеет получение через неделю прогноза на завтра или расчет управляющего решения через час, если его принятие требуется через пять минут? Высокое быстродействие современных компьютеров снимает эти проблемы.

Этапы моделирования (рис. 3.1). Построение информационной модели начинается с системного анализа объекта моделирования.

Представим себе быстро растущую фирму, руководство которой столкнулось с проблемой снижения эффективности работы фирмы по мере ее роста (что является обычной ситуацией) и решило упорядочить управленческую деятельность. Первое, что будет сделано на этом пути, — системный анализ деятельности фирмы, т. е.

анализ объекта моделирования как системы в соответствии с системным подходом (см. § 1). Системный аналитик, приглашенный в фирму, должен изучить ее деятельность, выделить участников процесса управления и их деловые взаимоотношения.

Далее полученное теоретическое описание моделируемой системы преобразуется в компьютерную модель. Для этого либо используется готовое программное обеспечение, либо привлекаются программисты для его разработки. В конечном итоге получается компьютерная информационная модель, которая будет использоваться по своему назначению.

Для нашего примера с фирмой компьютерная информационная модель поможет найти оптимальный вариант управления, при котором будет достигнута наивысшая эффективность работы фирмы согласно заложенному в модель критерию (например, это может быть максимум прибыли на единицу вложенных средств).

Информационная модель базируется на данных, т. е. на информации об объекте моделирования. Любой реальный объект обладает бесконечным множеством различных свойств.

Для создания его информационной модели требуется выделить лишь те свойства, которые необходимы с точки зрения цели моделирования; четко сформулировать эту цель необходимо до начала моделирования.

Например, если вы хотите создать модель учебного процесса в вашем классе, то вам потребуются данные об изучаемых предметах, расписании занятий, оценках учеников, преподавателях.

А если вы захотите смоделировать процесс летнего отдыха (например, коллективной поездки на юг), то вам потребуются совсем другие данные: сроки поездки, маршрут поезда, стоимость билетов, стоимость расходов на питание и пр. Возможно, что единственными общими данными для этих двух моделей будет список учеников класса.

Вопросы и задания

1. Что такое модель? Приведите примеры материальных моделей, не упомянутых в параграфе.

2. Что такое информационная модель?

3. Можно ли карту города назвать информационной моделью? Обоснуйте ответ.

4. Почему многие научные знания можно отнести к информационным моделям?

5. Какова роль информатики в информационном моделировании?

6. В чем преимущество компьютерных информационных моделей перед теоретическими?

7. Какие данные вы бы включили в информационные модели следующих объектов и процессов: • обед в школьной столовой; • ремонт квартиры; • пассажир поезда; • дом, в котором вы живете?

Источник: https://xn----7sbbfb7a7aej.xn--p1ai/informatika_11_sim/informatika_materialy_zanytii_11_40.html

Refy-free
Добавить комментарий