36 Модели решения функциональных и вычислительных задач. Определить понятие и классификацию моделей.

Модель – это некий заменитель объекта, явления или процесса, который в определенных условиях может заменить оригинал, воспроизводя существенные его свойства и характеристики. Причем, модель имеет существенные преимущества, такие как наглядность, обозримость, доступность испытаний и.т.д.

Основные преимущества моделей:

• в них выделены основные свойства реальной системы, которые подлежат изучению, а несущественные либо отсутствуют, либо отражены в ней в меньшей степени;

• возможность простыми средствами изменять параметры модели, вводить некоторые воздействия с целью изучения реакции системы.

Моделирование - это построение моделей для исследования и изучения объектов, процессов, явлений.

Модели объектов или явлений отражают свойства оригинала - его характеристики, параметры. Примеры моделей объектов: карта, глобус, макет здания, анатомический муляж и т.п.

Модели процессов служат для моделирования действий над материальными объектами: ход некоторых процессов и явлений, последовательную смену состояний, стадий развития одного объекта или их системы.

Модели поведения предшествует любым действиям человека, будь то разрешение конкретной житейской проблемы или выполнение какой-либо работы.

Материальные модели иначе можно назвать предметными. Они воспринимают геометрические и физические свойства оригинала и всегда имеют реальное воплощение.

Информационная модель - это совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также его взаимосвязь с внешним миром. Их можно разделить на вербальные (т.е. выраженные в мысленной или разговорной форме) и знаковые (т.е. выраженная знаками любого формального языка).

Математическая модель – наиболее мощное средство исследования объектов и явлений. Формальная запись зависимостей между исходными данными и результатами с помощью математических формул дает математическую модель.

Компьютерная модель - модель, реализованная средствами вычислительной техники.

37 Модели решения функциональных и вычислительных задач. Охарактеризовать основные этапы моделирования.

1 этап – постановка задачи моделирования. Под задачей в самом общем смысле этого слова понимается некая проблема, которую надо решить. На этапе постановки задачи необходимо отразить три основных момента: описание задачи, определение целей моделирования и анализ объекта или процесса.

Наименование	0бозначенне	Функции
Решение		Выбор направления выполнения алгоритма в зависимости от некоторых переменных условии.
Предопределен-ный процесс		Использование ранее созданных и отдельно написанных программ (подпрограмм).
Документ		Вывод данных на бумажный носитель.
Пуск-останов		Начало, конец, прерывание процесса обработки данных.

2 этап – разработка модели. Построение информационной модели является отправным пунктом разработки модели. Все входные параметры объектов, выделенные при анализе, располагают в порядке убывания значимости и проводят упрощение модели в соответствии с целью моделирования. Все элементарные объекты, выделенные при анализе, должны быть показаны во взаимосвязи. В информационной модели отображаются только бесспорные связи и очевидные действия. Информационная модель представляется в знаковой форме.

3 этап – компьютерная модель. При моделировании на компьютере необходимо иметь представление о классах программных средств, их назначении, инструментарии и приемах работы. Тогда легко можно преобразовать информационную знаковую модель в компьютерную и провести соответствующий эксперимент.

4 этап – компьютерный эксперимент. Включает две стадии: составление плана моделирования и технологию моделирования. План моделирования должен четко отражать последовательность работы с моделью. Технология моделирования – совокупность целенаправленных действий пользователя над компьютерной моделью. Каждый эксперимент должен сопровождаться осмыслением результатов моделирования, которые станут основой анализа результатов моделирования.

5 этап – анализ результатов моделирования. Конечная цель моделирования - принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа полученных результатов. Полученные выводы часто способствуют проведению дополнительной серии экспериментов, а иногда и к изменению модели. Если результаты не соответствуют целям моделирования, значит, допущены ошибки на предыдущих этапах.