Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Мат мод консп сум-2012.doc
Скачиваний:
175
Добавлен:
25.08.2019
Размер:
4.48 Mб
Скачать

2 Построение математических моделей

2.1 Математическая модель, математическое моделирование – основные понятия, термины и определения

Математика – наука, изучающая схемы моделей безотносительно к их конкретному воплощению и методы (способы) использования моделей для решения конкретных задач. Требования обеспечения математической строгости в системных исследованиях нереальны (претензии на абсолютную истину), основа системных исследований – неформальное упрощение задачи, адекватное поставленным целям.

Никакое определение не может в полном объеме охватить реально существующую деятельность по математическому моделированию. Несмотря на это, определения полезны тем, что в них делается попытка выделить наиболее существенные черты.

Желательно найти такое определение математической модели, которое давало бы возможность классифицировать (охватывать) все существующие и вновь создаваемые модели. Остановимся на формулировке математической модели, которая отражает ее целевую сущность исходя из понятия математического моделирования как процесса построения модели и исследований с ее помощью.

Термин «математическое моделирование» охватывает методологически малосвязанные разработку модели и ее использование. Иногда моделированием называется каждый из этих двух этапов в отдельности.

Математическое моделирование - это способ исследования различных процессов путем изучения явлений, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими соотношениями.

Один из аспектов математического моделирования как способа познания - изучение системы, явления с помощью вычислительного эксперимента (в таком понимании термин "вычислительный эксперимент" может быть синонимом термина "математическое моделирование").

Многие задачи исследования систем трудно достаточно хорошо формализовать и свести к математическим моделям, позволяющим ставить и решать поставленные задачи. Непонимание (или неумение четко поставить задачу) часто приводит к «победе математики над разумом». Системный исследователь должен уметь формализовать в математических терминах конкретную задачу исследований - разработать математическую модель.

Практически математическое моделирование как метод исследований не имеет ограничений, так как:

- моделирующая система может одновременно содержать описания элементов непрерывного и дискретного действия,

- быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы;

- допустимо описание системы соотношения большой размерности; обеспечивается простота перехода от одной задачи к другой введением переменных параметров, возмущений и различных начальных условий.

Математическая модель как средство познания, исследования реального мира формируется на основании общей методологии системных исследований.

Среди многих подходов к построению систем можно выделить два основных (подходы «снизу» и «сверху») – стремление изучить реально существующие системы и на основании этого сделать выводы о наблюдаемых закономерностях (подход Л. Берталанфи), и рассматривать множество всех мыслимых систем, сокращая его до рациональных пределов (подход У. Эшби).

Математическое моделирование как один из видов знакового моделирования представляет собой формальное описание объекта на языке математики, и исследование модели с помощью математических методов.

Математическое моделирование - процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта.

Математические модели относятся к знаковым моделям.

Математическая модель – описание в виде математических соотношений (например, формул, уравнений, неравенств, логических условий, операторов) состояния, изменения, протекания процессов в системе или явлении (в том числе функционирования системы), в зависимости от параметров системы, входных сигналов, начальных условий и времени.

Математическая модель — это „эквивалент“ объекта, отражающий в математической форме важнейшие его свойства — законы, которым он подчиняется, связи, присущие составляющим его частям.

Математическая модель - абстрактное математическое представление процесса, устройства или теоретической идеи; оно использует набор переменных, чтобы представлять входы, выходы и внутренние состояния, а также множества уравнений и неравенств для описания их взаимодействия. (Определение основано на идеализации «вход — выход — состояние», заимствованной из теории автоматов).

Наконец, наиболее лаконичное определение математической модели: уравнение, выражающее идею.

Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и от задач исследования объекта, требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Математическая модель отражает именно те особенности, которые необходимо исследовать для решения поставленной задачи.

Обычно математическая модель только приближенно описывает поведение реальной системы, являясь ее абстракцией, так как знания о реальной системе никогда не бывают абсолютными, а гипотезы часто вынужденно или намеренно не учитывают некоторые факторы.

Для поддержки математического моделирования разработаны компьютерные системы моделирования, например, Matlab, Matcad и др. Они позволяют создавать формальные и блочные модели как простых, так и сложных процессов и устройств и легко менять параметры моделей в ходе моделирования. Блочные модели представлены блоками (чаще всего графическими), набор и соединение которых задаются диаграммой модели.

Основное качество математических моделей - "вариантность". Одним знаковым описанием кодируются физически различные системы, явления. На одной и той же модели могут быть изучены большое число вариантов её поведения (путем изменения параметров).

Универсальность моделей: принципиально разные реальные явления могут описываться одной и той же математической моделью. Например, колебательные процессы, имеющие совершенно разную природу описываются одинаковой математической моделью - мы изучаем сразу целый класс описываемых ею явлений.

Основная задача математического моделирования: по заданным входным параметрам найти значения выходных параметров системы (отобразить некоторое заданное множество X значений входных параметров x на множество Y значений выходных параметров y).

Модель — закономерность, преобразующая входные значения в выходные: Y = M(X). Под этим можно понимать таблицу, график, выражение из формул, закон (уравнение) и т. д. Это вопрос способа записи закономерности. Y - некоторый интересующий исследователя показатель.

На этом основании при определении понятия "математическая модель" используется широкое понятие оператора – функция, алгоритм, совокупность правил, обеспечивающие установление выходных параметров по заданным входным параметрам.

Математическую модель можно рассматривать как некоторый математический оператор и сформулировать понятие математической модели следующим образом.

Математическая модель – любой оператор (правило) А, позволяющий по значениям входных параметров x установить соответствующие выходные значения параметров y системы:

А: xy, x X, y Y.

Такое широкое определение включает в себя не только все многообразие математических моделей, но и информационные модели – процедуру поиска данных в базе данных можно представить в виде некоторого оператора. В таком контексте информационная модель – специфическая форма математической модели.

Основные понятия в моделировании систем определяются из соответствия аналогичным понятиям системы: элемент системы, связь, внешняя среда.

Моделирование как метод исследования имеет следующую структуру: постановка задачи, создание модели, исследование модели, перенос знания с модели на оригинал.

Математика – наука, изучающая схемы моделей безотносительно к их конкретному воплощению и методы (способы) использования моделей для решения конкретных задач. Требования обеспечения математической строгости в системных исследованиях нереальны (претензии на абсолютную истину), основа системных исследований – неформальное упрощение задачи, адекватное поставленным целям.

Из этого следует множественность моделей одного объекта: для каждой цели требуется своя модель одного и того же объекта (множественность моделей одного объекта, пример – модели самолета для исследований аэродинамики, прочности).

Модель может быть сосредоточена на функциях системы (функциональная модель) или на ее объектах (модели данных).

Функциональные модели выделяют события в системе, представляют с требуемой степенью детализации систему функций, которые в свою очередь отражают свои взаимоотношения через объекты системы.

Модели данных выделяют объекты системы, которые связывают функции между собой и с их окружением и представляют собой подробное описание объектов системы, связанных системными функциями.