Пример использования компьютерных моделей – —

Информационные (нематериальные) модели. Компьютерное 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. Симулят

interneturok.ru

Компьютерные модели

В настоящее время компьютерное моделирование в научных и практических исследованиях является одним из основных инструментов познания.

Компьютерное моделирование начинается как обычно с объекта изучения, в качестве которого могут выступать: явления, процесс, предметная область, жизненные ситуации, задачи. После определения объекта изучения строится модель. При построении модели выделяют основные, доминирующие факторы, отбрасывая второстепенные. Выделенные факторы перекладывают на понятный машине язык. Строят алгоритм, программу.

Когда программа готова, проводят компьютерный эксперимент и анализ полученных результатов моделирования при вариации модельных параметров. И уже в зависимости от этих выводов делают нужные коррекции на одном из этапов моделирования: либо уточняют модель, либо алгоритм, либо точнее, более корректнее определяют объект изучения.

Компьютерные модели проходят очень много изменений и доработок прежде, чем принимают свой окончательный вид. Этапы компьютерного моделирования можно представить в виде схемы:

Объект — Модель — Компьютер — Анализ — Информац. модель

В методе компьютерного моделирования присутствуют все важные элементы развивающего обучения и познания: конструирование, описание, экспериментирование и т.д. В результате добываются знания об исследуемом объекте-оригинале.

Однако важно не путать компьютерную модель (моделирующую программу) с самим явлением. Модель полезна, когда она хорошо согласуется с реальностью. Но модели могут предсказывать и те вещи, которые не произойдут, а некоторые свойства действительности модель может и не прогнозировать. Тем не менее, полезность модели очевидна, в частности, она помогает понять, почему происходят те или иные явления.

Современное компьютерное моделирование выступает как средство общения людей (обмен информационными, компьютерными моделями и программами), осмысления и познания явлений окружающего мира (компьютерные модели солнечной системы, атома и т.п.), обучения и тренировки (тренажеры), оптимизации (подбор параметров).

Компьютерная модель — это модель реального процесса или явления, реализованная компьютерными средствами.

Компьютерные модели, как правило, являются знаковыми или информационными. К знаковым моделям в первую очередь относятся математические модели, демонстрационные и имитационные программы.

Информационная модель — набор величин, содержащий необходимую информацию об объекте, процессе, явлении.

Главной задачей компьютерного моделирования выступает построение информационной модели объекта, явления.

Самое главное и сложное в компьютерном моделировании — это построение или выбор той или иной модели.

При построении компьютерной модели используют системный подход, который заключается в следующем. Рассмотрим объект — солнечную систему. Систему можно разбить на элементы — Солнце и планеты. Введем отношения между элементами, например, удаленность планет от Солнца. Теперь можно рассматривать независимо отношения между Солнцем и каждой из планет, затем обобщить эти отношения и составить общую картину солнечной системы (принципы декомпозиции и синтеза).

Некоторые характеристики моделей являются неизменными, не меняют своих значений, а некоторые изменяются по определенным законам. Если состояние системы меняется со временем, то модели называют динамическими, в противном случае — статическими.

При построении моделей используют два принципа: дедуктивный (от общего к частному) и индуктивный (от частного к общему).

При первом подходе рассматривается частный случай общеизвестной фундаментальной модели. Здесь при заданных предположениях известная модель приспосабливается к условиям моделируемого объекта. Например, можно построить модель свободно падающего тела на основе известного закона Ньютона ma=mg-Fсопр. и в качестве допустимого приближения принять модель равноускоренного движения для малого промежутка времени.

Второй способ предполагает выдвижение гипотез, декомпозицию сложного объекта, анализ, затем синтез. Здесь широко используется подобие, аналогичное моделирование, умозаключение с целью формирования каких-либо закономерностей в виде предположений о поведении системы. Например, подобным способом происходит моделирование строения атома. Вспомним модели Томсона, Резерфорда, Бора.

studfiles.net

Компьютерная модель — это… Понятие, создание и примеры использования компьютерных моделей

Компьютерная модель — это естественно. Компьютерное моделирование используется повсеместно, делает проектирование и производство реальных систем, машин, механизмов, товаров, изделий экономичным, практичным, эффективным. Результат всегда превосходит ожидания, которые были предварительно смоделированы.

Человек всегда строил модели, но с появлением компьютерной техники математические, вычислительные и программные методы подняли идеи и технологии моделирования на необыкновенную высоту, сделали широким спектр их применения: от примитивно-технического уровня до уровня высокого искусства и творчества.

Компьютерная модель — это не только более совершенный космический корабль или концептуальная система для понимания общественного сознания, но и реальная возможность оценить изменение климата на планете или определить последствия падения кометы через несколько сотен лет.

Техническое моделирование

Сегодня мало специалистов не знает, что такое «Автокад». А конкуренцию этой программе уже составляет десяток более совершенных решений.

Моделирование современного самолета или велосипеда требует в конечном итоге не только автоматизации изготовления чертежей и подготовки документации. Моделирующая программа обязана сделать техническую часть: оформить чертежи и документацию — это фундамент.

Программа обязана также показать реальное изделие в реальном применении во времени в трехмерном пространстве: в полете, в движении, в использовании, включая вероятные аварии, замену энергоносителя, негативное воздействие человека или природы, коррозию, влияние климата или иных обстоятельств.

Системное моделирование

Модель станка, изделия, конвейера — это системы, но системы ясной структуры и содержания, уже однажды изготовленные. По каждому есть опыт, знания и примеры использования компьютерных моделей.

Техническая реальность — это такая же система, как и система отношений в обществе, система рекламной кампании, модель психики человека или его кровеносная система.

К примеру, достоверный диагноз болезни сегодня может быть получен как:

• результат компетентных действий врача;
• вывод компьютерной программы, построившей модель состояния пациента.

Эти два варианта все чаще приводят к одинаковому результату.

Человек живет в мире систем, и эти системы требуют принятия решений, для которых необходимы исходные данные: понимание и восприятие окружающей действительности. Без моделирования невозможно понять природу систем и принять решение.

Только компьютерная математическая модель дает возможность оценивать объективность и уровень понимания оригинальной системы, постепенно приближая создаваемый виртуальный образ к оригиналу.

Абстракция в моделировании

Компьютерные модели и моделирование — крайне перспективная и динамично развивающаяся область технологий. Здесь высокотехнологичные решения — это привычное (рядовое, ежедневное) событие, а возможности моделей и моделирования поражают любое искушенное воображение.

Однако, до абстрактного системного моделирования человек еще не дошёл. Примеры использования компьютерных моделей — это реальные примеры реальных систем. Для каждого направления моделирования, для каждого вида моделей, каждого типа изделий, конвейеров и т. д. есть своя отдельная программа или свой отдельный пункт в меню программы, обеспечивающей моделирование в относительно широком спектре систем.

Программные средства сами по себе являются моделями. Результат труда программиста — всегда модель. Плохая программа или хорошая, но она всегда модель решения конкретной задачи, которая получает исходные данные и формирует результат.

Классическое программирование — классические модели, никакой абстракции: точная задача без вариантов динамики после завершения её разработки. Это как реальный станок, реальный продукт, любое изделие с жесткими количественно-качественными характеристиками: сделано — пользуй в пределах доступного, но ничего за пределами сделанного.

Объектно-ориентированное программирование — системная модель с претензией на абстракцию и динамику структуры и свойств, то есть с ориентацией на создание динамичной модели, которая определяет свое назначение средой применения или решаемой задачей.

Здесь модель может «жить» после того, как окажется в области применения одна без своего создателя (автора) и будет самостоятельно «сотрудничать» с пользователями.

Моделирование: суть процесса

Понятие компьютерной модели сегодня представлено различными вариантами мнений, но все они сходятся в том, что это результат работы программы, причем в контексте: модель равна результату действий специалиста, который работает в специфической моделирующей среде той или иной программы.

Выделяют три типа моделей: познавательные, прагматические и инструментальные.

В первом случае, моделирующий аспект выражен более всего как стремление получить модель в формате воплощения знаний, познания теории, глобального процесса. Прагматическая модель — дает представление о практических действиях, рабочего, системе управления производством, изделии, станке. Третий вариант понимается как среда построения, анализа и тестирования всех моделей вообще.

Обычно компьютерное моделирование — это деятельность специалиста по построению и исследованию материального или идеального (виртуального) объекта, замещающего исследуемую систему, но адекватным образом отражающий её существенные стороны, качественные и количественные характеристики.

Видовое многообразие моделируемых систем

В области моделирования, как на всех передовых рубежах высоких технологий, науки, техники и программирования, существует множество мнений по классификации и определению видового многообразия моделируемых систем.

Но в одном эксперты и специалисты сходятся всегда: виды компьютерных моделей можно определить по объективным моментам:

• времени;
• способу представления;
• характеру моделируемой стороны;
• уровню неопределенности;
• варианту реализации.

Временной момент — это статичные и динамичные модели. Первые можно уточнять сколько угодно, но динамичные модели развиваются, и в каждый момент времени они отличаются. Способ представления обычно понимается как дискретный или непрерывный. Характер моделируемой стороны — информационный, структурный или функциональный (кибернетический).

Привнесение в моделируемую систему параметров неопределенности во многих случаях не только оправдано, но и является следствием научных достижений в смежных отраслях знаний. Например, построение модели климата в определенном географическом регионе не будет реальным без множества стохастических факторов.

Современные инструменты моделирования

Моделирование сегодня — это огромный опыт многих десятков лет развития компьютерной индустрии, который представил в виде алгоритмов и программ многие столетия моделирования, вообще, и математического моделирования, в частности.

Популярные программные средства представлены небольшим семейством продуктов, известных широко: AutoCAD, 3D Max, Wings 3D, Blender 3D, SketchUp. На базе этих продуктов имеется множество специальных реализаций.

Кроме известного, есть значимое частное, например, рынок географических, картографических, геодезических; рынок кино- и видеоиндустрии, представленных значительным количеством малоизвестных программных продуктов. Семейства GeoSoft, TEPLOV, Houdini и др. в сфере своей компетенции мало кому уступают в качестве, полезности и эффективности.

При выборе лучшего программного инструмента лучшее решение — оценить область предполагаемого моделирования, среду существования будущей модели. Это позволит определиться с необходимым инструментарием.

Маленькие и творческие модели

И хотя «мало осталось творчества» в проектировании современного аэробуса, спорткара или космического корабля, собственно, программирование и организация бизнес-процессов стали предметом самого пристального внимания и целью для наиболее дорогостоящих и сложных процессов моделирования.

Современный бизнес — это не только сотни сотрудников, единиц оборудования, но и тысячи производственных и социальных связей внутри компании и вне её. Это совершенно новое и неисследованное направление: облачные технологии, организация привилегированного доступа, защита от вредоносных атак, неправомерного действия сотрудника.

Современное программирование стало слишком сложным и превратилось в черный ящик особенного рода, причем живущий собственной жизнью. Программное изделие, созданное одним коллективом разработчиков, ставится целью моделирования и изучения для другой компании разработчиков.

Авторитетный пример

Можно представить систему Windows или семейство Linux как предмет моделирования и заставить кого-либо построить адекватные модели. Практическая значимость здесь столь низка, что дешевле просто работать и не обращать внимания на недостатки этих систем. Их разработчик имеет собственное представление о нужном ему пути развития, и сворачивать с него не собирается.

В отношении баз данных и динамики их развития можно сказать обратное. Oracle — крупная компания. Много идей, тысячи разработчиков, сотни тысяч, доведенных до совершенства, решений.

Но Oracle — это, прежде всего, основание и мощная причина для моделирования и, представляется, инвестиции в этот процесс будут иметь потрясающую окупаемость.

Oracle стала на рельсы лидерства с самого начала и не уступала никому в сфере создания баз данных, обеспечения ответственного отношения к информации, её защите, миграции, хранению и т. д. Всё, что требуется для обслуживания информационных задач, — это Oracle.

Обратная сторона Oracle

Инвестиции и труд лучших разработчиков для решения актуальной задачи — объективная необходимость. Актуальных задач за многие десятилетия своего лидерства Oracle исполнила сотни, а реализаций и обновлений — тысячи.

Сфера информации в контексте компьютерного применения с 80-х годов по сей день не изменилась. Концептуально базы данных начала компьютерной эры и сегодняшнего дня — близнецы-братья с различием в уровне обеспеченности и реализованной функциональности.

Для достижения современного уровня «обеспеченности и реализованной функциональности» Oracle исполнила, в частности:

• совместимость больших потоков разнородной информации;
• миграция и трансформация данных;
• проверка и тестирование приложений;
• обобщенный реляционный функционал универсального доступа;
• миграция данных/специалистов;
• трансформация фундаментальных основ корпоративных баз данных в распределенную интернет-среду;
• максимальная интеграция, агрегаторы, систематизация;
• определение спектра целесообразности, ликвидация дублирующих процессов.

Это только малая толика тем, которые составляют многотомные описания действующих программных продуктов от Oracle. На самом деле, спектр изготовленных решений гораздо шире и мощнее. Все они обеспечены поддержкой Oracle и тысяч квалифицированных специалистов.

Доходная модель

Если бы в 80-е годы Oracle пошла путем моделирования, а не конкретного наращивания потенциала в виде реальных, законченных решений, Ситуация сложилась бы существенно иначе. По большому счету человеку или предприятию от компьютерной информационной системы нужно не так уж и много. Здесь исследование компьютерной модели не представляет интереса.

Всегда нужно получить только решение возникшей задачи. Как это решение будет получено, потребителя никогда не волнует. Ему совершенно неинтересно знать, что такое миграция данных или как выполнить тестирование кода приложения, чтобы оно работало на любых данных, и в случае непредвиденной ситуации могло спокойно сообщить об этом, а не делать синий экран или молча виснуть.

Моделируя очередную необходимость программно, а не посредством инвестиции в очередного специалиста, который приложит свой ум и знания для создания очередной порции кода, можно достичь большего.

Любой, самый лучший специалист — это, прежде всего, статичный код, это фиксация лучших знаний в формате памятника автору. Это всего лишь код. Результат работы лучших не развивается, но для своего развития требует новых разработчиков, новых авторов.

Вероятность реализации доходной модели

Разработчики и сфера IT-технологий, в целом, уже перестали относиться к динамике, знаниям и искусственному интеллекту с энтузиазмом, которым сопровождались волны интереса прошлых лет.

Чисто формально, многие ассоциируют свои продукты или направления работы с темой искусственного интеллекта, но, по факту, занимаются реализацией строго определенных алгоритмов, облачных решений, придают значение безопасности и защите от всевозможных угроз.

Между тем, компьютерная модель — это динамика. Компьютерное моделирование — это его последствия. Это объективное обстоятельство ещё никто не отменял. Его отменить вовсе невозможно. Пример Oracle как нельзя лучше и показательнее других показывает, насколько трудоемко, дорого и неэффективно заниматься вынужденным моделированием, когда приходится строить реально работающие модели трудом многих тысяч специалистов, а не автоматически средствами самой проектируемой информационной системы — модели в динамике на реальной практике!

fb.ru

Моделирование. Компьютерные модели Модель — Документ

Моделирование. Компьютерные модели

Модель — это представление объектов (предметов, явлений или процессов) реального или вымышленного мира и их свойств.

Как правило, модель обладает не всеми свойствами объекта, а лишь теми, которые нужны для исследования объекта. Например, модель самолета отличается от реального объекта размерами и может отличаться подробностью детализации.

Моделирование — построение моделей предметов, явлений или процессов.

В процессе моделирования модель выступает и как цель, и как средство, и как объект исследований.

Модель нужна, чтобы:

— представить объект, воспроизвести его внешний вид и характерные особенности;

— понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром;

— научиться управлять объектом;

— прогнозировать последствия воздействия на объект и т. д.

Исходя из этих целей, результатом моделирования может являться упрощенное подобие реального объекта, воспроизведение предмета в уменьшенном или увеличенном виде, т. е. его макет.

Информационные (нематериальные) модели. Компьютерное моделирование

Информатика имеет дело с реальными и абстрактными объектами. Информация в реальном мире овеществляется в различных физических процессах. Для их изучения и представления с помощью компьютеров используются специальные абстрактные (формализованные) модели, т. е. вместо реальных объектов используются их модели.

Информационная модель — набор величин и (или) изображений, содержащих необходимую информацию об исследуемых объектах или процессах.

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 привычных для нас информационных моделей могут служить, например, библиотечный каталог, географическая карта, схема метрополитена, автобусных маршрутов, формула какого-либо вещества.

Среди информационных моделей можно выделить:

— математические;

— графические;

— табличные;

— словесные описания.

Важнейшим видом моделирования является математическое моделирование, при котором объект исследуется с помощью модели, сформулированной на языке математики, с использованием математических методов.

Математическая модель — математическое соотношение или система математических соотношений, отражающих существенные свойства объекта.

Создавая математическую модель для решения задачи, нужно:

— выделить предположения, на которых будет основываться математическая модель;

— определить, что является исходными данными и результатами;

— записать математические соотношения, связывающие результаты с исходными данными.

Классический пример математического моделирования — описание и исследование основных законов механики Ньютона.

Например, математическая модель движения шарика, подвешенного на пружине:

ma = –kx,

где a — ускорение, с которым движется шарик.

m — масса шарика.

x — величина деформации пружины.

k — коэффициент упругости пружины.

С помощью математической модели можно описать такой знакомый нам процесс, как тестирование. Записав его математическую модель (соотношения, позволяющие оценить соответствие ответов тестируемого правильным ответам), можно создать компьютерную модель этого процесса для того, чтобы автоматизировать процесс тестирования. (Об этом подробнее — в теме об обработке числовой информации.)

При управлении каким-либо процессом или явлением важно сравнить, какое действие ведет к лучшим результатам, а какое — к худшим, и количественно оценить результат каждого действия. Математические модели, описывающие такие процессы и реализующие их алгоритм, называются оптимизационными.

Например, модель оптимальной раскройки материала при пошиве одежды, при изготовлении мебели и т. д. Экологическая оптимизационная модель, с помощью которой можно определить, при какой численности популяции рыб в водоеме можно разрешать или запрещать ее лов. (Подробнее об этом — в теме об обработке числовой информации.)

К классу оптимизационных задач также относится, например, задача нахождения в K-мерном пространстве точку с минимальным суммарным отклонением от N заданных. Для ее решения можно использовать метод простых итераций: в качестве первого приближения взять точку, координаты которой равны среднему арифметическому координат заданных точек. Приближение заканчивается, когда все координаты точки последнего приближения будут отстоять от координат точки предыдущего приближения меньше чем на величину, обозначающую заданную точность.

Для решения алгебраического уравнения можно использовать метод половинного деления, когда интервал неопределенности делят пополам и проверяют в какой половине находится корень. Эта половина становится новым интервалом неопределенности, а вся процедура повторяется до тех пор, пока не будет достигнута заданная точность расчетов.

Моделирование — важнейший метод научного познания. Использование этого метода позволяет открывать новые свойства объектов, явления и даже законы.

Графическая модель — графическое представление объектов. Примером графической модели может служить чертеж детали, схема какого-либо устройства, план зрительного зала, географическая карта.

На примере разнообразных географических карт (физическая карта, политическая (административное деление), карты климатических зон, почв) можно видеть, что одна и та же форма представления модели позволяет выделить нужные свойства моделируемого объекта и пренебречь другими, которые не рассматриваются при решении конкретной задачи. Например, на физической карте мы можем видеть, где расположены горные массивы, низменности, лесные массивы, на климатической карте нанесены кривые средних зимних и летних температур, на политической карте отмечены территории и границы государств.

Табличная модель — представление свойств объектов и процессов в виде таблицы. Например, процесс сжатия газа в сосуде под поршнем можно представить в виде таблицы изменения величины давления и объема в течение определенного промежутка времени.

Для изучения и представления объектов с помощью компьютерной техники используются специальные абстрактные (формализованные) модели, т. е. вместо реальных объектов в компьютерах применяются их модели.

Компьютерное моделирование — это моделирование объектов, процессов, явлений средствами специальных компьютерных программ: графических редакторов, анимационных редакторов, табличных процессоров, программ для создания баз данных, специальных компьютерных тренажеров-симуляторов, виртуальных лабораторий. На диске есть видеосюжет, демонстрирующий опыт в виртуальной химической лаборатории. Симуляторы (имитаторы) — это программные и аппаратные средства, создающие впечатление действительности, имитирующие управление каким-либо транспортным средством, аппаратом, прибором, воспроизводя часть реальных явлений и свойств в виртуальной среде. В качестве примера симулятора можно привести компьютерные игры-симуляторы, учебные тренажеры для моряков, летчиков, космонавтов, виртуальную модель электронного микроскопа или действующую модель шифровальной машины Энигма (рис. 1.4.9).

Графические компьютерные программы предоставляют уникальные возможности для создания графических моделей, как двумерных, так и трехмерных (об этом подробнее — в теме, посвященной трехмерному моделированию и проектированию).

Отправной точкой при создании компьютерной модели служит задача из той или иной научной или практической области (физики, химии, биологии, экономики, археологии, архитектуры и т. д.). Для этой задачи строится математическая модель. На следующем этапе выбирается компьютерная программа для реализации этой модели, разрабатывается алгоритм анализа этой модели.

Полученные результаты сравниваются с фактической информацией из соответствующей предметной области. Это сравнение необходимо для определения степени адекватности модели.

Изучая различные программные среды, мы будем рассматривать их возможности для построения моделей различных объектов и процессов, с которыми мы встречаемся в нашей учебной деятельности и повседневной жизни.

Интереснейшая область компьютерного моделирования — моделирование процессов человеческого мышления, распознавания образов, речи, создание систем искусственного интеллекта.

Информационные процессы: поиск, обработка, хранение и передача. Технические средства реализации информационных процессов.

Компьютер как универсальное устройство для автоматизированной обработки информации.

 Информационные процессы

Существуют три вида информационных процессов: хранение, передача, обработка.

 Хранение информации:

· Носители информации.

· Виды памяти.

· Хранилища информации.

· Основные свойства хранилищ информации.

С хранением информации связаны следующие понятия: носитель информации (память), внутренняя память, внешняя память, хранилище информации.

Носитель информации – это физическая среда, непосредственно хранящая информацию. Память человека можно назвать оперативной памятью. Заученные знания воспроизводятся человеком мгновенно. Собственную память мы еще можем назвать внутренней памятью, поскольку ее носитель – мозг – находится внутри нас.

Все прочие виды носителей информации можно назвать внешними (по отношению к человеку): дерево, папирус, бумага и т.д. Хранилище информации — это определенным образом организованная информация на внешних носителях, предназначенная для длительного хранения и постоянного использования (например, архивы документов, библиотеки, картотеки). Основной информационной единицей хранилища является определенный физический документ: анкета, книга и др. Под организацией хранилища понимается наличие определенной структуры, т.е. упорядоченность, классификация хранимых документов для удобства работы с ними.

Основные свойства хранилища информации: объем хранимой информации, надежность хранения, время доступа (т.е. время поиска нужных сведений), наличие защиты информации.

Информацию, хранимую на устройствах компьютерной памяти, принято называть данными. Организованные хранилища данных на устройствах внешней памяти компьютера принято называть базами и банками данных.

 Обработка информации:

·             Общая схема процесса обработки информации.

·             Постановка задачи обработки.

·             Исполнитель обработки.

·             Алгоритм обработки.

·             Типовые задачи обработки информации.

 

Схема обработки информации:

Исходная информация – исполнитель обработки – итоговая информация.

В процессе обработки информации решается некоторая информационная задача, которая предварительно может быть поставлена в традиционной форме: дан некоторый набор исходных данных, требуется получить некоторые результаты. Сам процесс перехода от исходных данных к результату и есть процесс обработки. Объект или субъект, осуществляющий обработку, называют исполнителем обработки.

Для успешного выполнения обработки информации исполнителю (человеку или устройству) должен быть известен алгоритм обработки, т.е. последовательность действий, которую нужно выполнить, чтобы достичь нужного результата.

Различают два типа обработки информации. Первый тип обработки: обработка, связанная с получением новой информации, нового содержания знаний (решение математических задач, анализ ситуации и др.). Второй тип обработки: обработка, связанная с изменением формы, но не изменяющая содержания (например, перевод текста с одного языка на другой).

Важным видом обработки информации является кодирование – преобразование информации в символьную форму, удобную для ее хранения, передачи, обработки. Кодирование активно используется в технических средствах работы с информацией (телеграф, радио, компьютеры). Другой вид обработки информации – структурирование данных (внесение определенного порядка в хранилище информации, классификация, каталогизация данных).

Ещё один вид обработки информации – поиск в некотором хранилище информации нужных данных, удовлетворяющих определенным условиям поиска (запросу). Алгоритм поиска зависит от способа организации информации.

 Передача информации:

·             Источник и приемник информации.

·             Информационные каналы.

·             Роль органов чувств в процессе восприятия информации человеком.

·             Структура технических систем связи.

·             Что такое кодирование и декодирование.

·             Понятие шума; приемы защиты от шума.

·             Скорость передачи информации и пропускная способность канала.

Схема передачи информации:

Источник информации – информационный канал – приемник информации.

Информация представляется и передается в форме последовательности сигналов, символов. От источника к приёмнику сообщение передается через некоторую материальную среду. Если в процессе передачи используются технические средства связи, то их называют каналами передачи информации (информационными каналами). К ним относятся телефон, радио, ТВ. Органы чувств человека исполняют роль биологических информационных каналов.

Процесс передачи информации по техническим каналам связи проходит по следующей схеме (по Шеннону):

  

 

Термином «шум» называют разного рода помехи, искажающие передаваемый сигнал и приводящие к потере информации. Такие помехи, прежде всего, возникают по техническим причинам: плохое качество линий связи, незащищенность друг от друга различных потоков информации, передаваемой по одним и тем же каналам. Для защиты от шума применяются разные способы, например, применение разного рода фильтров, отделяющих полезный сигнал от шума.

Клодом Шенноном была разработана специальная теория кодирования, дающая методы борьбы с шумом. Одна из важных идей этой теории состоит в том, что передаваемый по линии связи код должен быть избыточным. За счет этого потеря какой-то части информации при передаче может быть компенсирована. Однако нельзя делать избыточность слишком большой. Это приведёт к задержкам и подорожанию связи.

При обсуждении темы об измерении скорости передачи информации можно привлечь прием аналогии. Аналог – процесс перекачки воды по водопроводным трубам. Здесь каналом передачи воды являются трубы. Интенсивность (скорость) этого процесса характеризуется расходом воды, т.е. количеством литров, перекачиваемых за единицу времени. В процессе передачи информации каналами являются технические линии связи. По аналогии с водопроводом можно говорить об информационном потоке, передаваемом по каналам. Скорость передачи информации – это информационный объем сообщения, передаваемого в единицу времени. Поэтому единицы измерения скорости информационного потока: бит/с, байт/с и др.

Еще одно понятие – пропускная способность информационных каналов – тоже может быть объяснено с помощью «водопроводной» аналогии. Увеличить расход воды через трубы можно путем увеличения давления. Но этот путь не бесконечен. При слишком большом давлении трубу может разорвать. Поэтому предельный расход воды, который можно назвать пропускной способностью водопровода. Аналогичный предел скорости передачи данных имеют и технические линии информационной связи. Причины этому также носят физический характер.

 Технические средства реализации информационных процессов.

 Хранение информации.

Носители информации:

·        ОЗУ компьютера (оперативная память)

·        Гибкие диски 3,5”

·        Оптические диски CD, DVD и др.

·        Жёсткие диски

·        Переносные запоминающие устройства – flash и др.

Передача информации: источник, приёмник, канал

Обработка информации: компьютер и др.

Хранение информационных объектов различных видов на различных цифровых носителях

Вспомнив понятие объекта, которое определяется как некоторая часть окружающего мира, рассматриваемая как единое целое, можно высказать предположение, что информационную модель, которая не имеет связи с объектом-оригиналом, тоже можно считать объектом, но не материальным, а информационным.

Информационный объект — это совокупность логически связанной информации.

Информационный объект, «отчужденный» от объекта-оригинала, можно хранить на различных материальных носителях. Простейший материальный носитель информации — это бумага. Есть также магнитные, электронные, лазерные и другие носители информации.

С информационными объектами, зафиксированными на материальном носителе, можно производить те же действия, что и с информацией при работе на компьютере: вводить их, хранить, обрабатывать, передавать. При работе с информационными объектами большую роль играет компьютер. Используя возможности, которые предоставляют пользователю офисные технологии, можно создавать разнообразные профессиональные компьютерные документы, которые будут являться разновидностями информационных объектов. Все, что создается в компьютерных средах, будет являться информационным объектом.

Литературное произведение, газетная статья, приказ — примеры текстовых информационных объектов. Рисунки, чертежи, схемы — это графические информационные объекты. Различные документы в табличной форме — это примеры табличных информационных объектов. Видео и музыка – аудиовизуальные информационные объекты.

Довольно часто мы имеем дело с составными документами, в которых информация представлена в разных формах. Такие документы могут содержать и текст, и рисунки, и таблицы, и формулы, и многое другое. Школьные учебники, журналы, газеты — это хорошо знакомые всем примеры составных документов, являющихся информационными объектами сложной структуры. Для создания составных документов используются программные среды, в которых предусмотрена возможность представления информации в разных формах. Другими примерами сложных информационных объектов могут служить создаваемые на компьютере презентации и гипертекстовые документы.

Для хранения и передачи электронных информационных объектов используют съемные цифровые носители. К ним относятся:

• съемный жесткий диск — устройство хранения информации, основанное на принципе магнитной записи, информация записывается на жёсткие (алюминиевые или стеклянные) пластины, покрытые слоем ферромагнитного материала,

• дискета — портативный носитель информации, используемый для многократной записи и хранения данных, представляющий собой помещённый в защитный пластиковый корпус гибкий магнитный диск, покрытый ферромагнитным слоем,

• компакт-диск — оптический носитель информации в виде пластикового диска с отверстием в центре, процесс записи и считывания информации которого осуществляется при помощи лазера (CD-ROM и DVD-диск — предназначенный только для чтения; CD-RW и DVD-RW информация может записываться многократно),

• карта памяти или флеш-карта — компактное электронное запоминающее устройство, используемое для хранения цифровой информации (они широко используются в электронных устройствах, включая цифровые фотоаппараты, сотовые телефоны, ноутбуки, MP3-плееры и игровые консоли),

• USB-флеш-накопитель (сленг. флэшка) — запоминающее устройство, использующее в качестве носителя флеш-память и подключаемое к компьютеру или иному считывающему устройству по интерфейсу USB.

gigabaza.ru

Компьютерная модель — это… Понятие, создание и примеры использования компьютерных моделей — RUUD

Компьютерная модель — это естественно. Компьютерное моделирование используется повсеместно, делает проектирование и производство реальных систем, машин, механизмов, товаров, изделий экономичным, практичным, эффективным. Результат всегда превосходит ожидания, которые были предварительно смоделированы.

Человек всегда строил модели, но с появлением компьютерной техники математические, вычислительные и программные методы подняли идеи и технологии моделирования на необыкновенную высоту, сделали широким спектр их применения: от примитивно-технического уровня до уровня высокого искусства и творчества.

Вам будет интересно:Троттлинг — что это? Можно ли его отключить?

Компьютерная модель — это не только более совершенный космический корабль или концептуальная система для понимания общественного сознания, но и реальная возможность оценить изменение климата на планете или определить последствия падения кометы через несколько сотен лет.

Техническое моделирование

Сегодня мало специалистов не знает, что такое «Автокад». А конкуренцию этой программе уже составляет десяток более совершенных решений.

Вам будет интересно:Где находится штаб-квартира «Гугла» и как она выглядит?

Моделирование современного самолета или велосипеда требует в конечном итоге не только автоматизации изготовления чертежей и подготовки документации. Моделирующая программа обязана сделать техническую часть: оформить чертежи и документацию — это фундамент.

Программа обязана также показать реальное изделие в реальном применении во времени в трехмерном пространстве: в полете, в движении, в использовании, включая вероятные аварии, замену энергоносителя, негативное воздействие человека или природы, коррозию, влияние климата или иных обстоятельств.

Системное моделирование

Модель станка, изделия, конвейера — это системы, но системы ясной структуры и содержания, уже однажды изготовленные. По каждому есть опыт, знания и примеры использования компьютерных моделей.

Техническая реальность — это такая же система, как и система отношений в обществе, система рекламной кампании, модель психики человека или его кровеносная система.

Вам будет интересно:MIMO-технология (Multiple Input Multiple Output) — метод пространственного кодирования сигнала

К примеру, достоверный диагноз болезни сегодня может быть получен как:

• результат компетентных действий врача;
• вывод компьютерной программы, построившей модель состояния пациента.

Эти два варианта все чаще приводят к одинаковому результату.

Человек живет в мире систем, и эти системы требуют принятия решений, для которых необходимы исходные данные: понимание и восприятие окружающей действительности. Без моделирования невозможно понять природу систем и принять решение.

Только компьютерная математическая модель дает возможность оценивать объективность и уровень понимания оригинальной системы, постепенно приближая создаваемый виртуальный образ к оригиналу.

Абстракция в моделировании

Компьютерные модели и моделирование — крайне перспективная и динамично развивающаяся область технологий. Здесь высокотехнологичные решения — это привычное (рядовое, ежедневное) событие, а возможности моделей и моделирования поражают любое искушенное воображение.

Однако, до абстрактного системного моделирования человек еще не дошёл. Примеры использования компьютерных моделей — это реальные примеры реальных систем. Для каждого направления моделирования, для каждого вида моделей, каждого типа изделий, конвейеров и т. д. есть своя отдельная программа или свой отдельный пункт в меню программы, обеспечивающей моделирование в относительно широком спектре систем.

Программные средства сами по себе являются моделями. Результат труда программиста — всегда модель. Плохая программа или хорошая, но она всегда модель решения конкретной задачи, которая получает исходные данные и формирует результат.

Классическое программирование — классические модели, никакой абстракции: точная задача без вариантов динамики после завершения её разработки. Это как реальный станок, реальный продукт, любое изделие с жесткими количественно-качественными характеристиками: сделано — пользуй в пределах доступного, но ничего за пределами сделанного.

Объектно-ориентированное программирование — системная модель с претензией на абстракцию и динамику структуры и свойств, то есть с ориентацией на создание динамичной модели, которая определяет свое назначение средой применения или решаемой задачей.

Вам будет интересно:Транскрибация — это перевод речи из аудио или видео в текст

Здесь модель может «жить» после того, как окажется в области применения одна без своего создателя (автора) и будет самостоятельно «сотрудничать» с пользователями.

Моделирование: суть процесса

Понятие компьютерной модели сегодня представлено различными вариантами мнений, но все они сходятся в том, что это результат работы программы, причем в контексте: модель равна результату действий специалиста, который работает в специфической моделирующей среде той или иной программы.

Выделяют три типа моделей: познавательные, прагматические и инструментальные.

В первом случае, моделирующий аспект выражен более всего как стремление получить модель в формате воплощения знаний, познания теории, глобального процесса. Прагматическая модель — дает представление о практических действиях, рабочего, системе управления производством, изделии, станке. Третий вариант понимается как среда построения, анализа и тестирования всех моделей вообще.

Обычно компьютерное моделирование — это деятельность специалиста по построению и исследованию материального или идеального (виртуального) объекта, замещающего исследуемую систему, но адекватным образом отражающий её существенные стороны, качественные и количественные характеристики.

Видовое многообразие моделируемых систем

В области моделирования, как на всех передовых рубежах высоких технологий, науки, техники и программирования, существует множество мнений по классификации и определению видового многообразия моделируемых систем.

Но в одном эксперты и специалисты сходятся всегда: виды компьютерных моделей можно определить по объективным моментам:

• времени;
• способу представления;
• характеру моделируемой стороны;
• уровню неопределенности;
• варианту реализации.

Временной момент — это статичные и динамичные модели. Первые можно уточнять сколько угодно, но динамичные модели развиваются, и в каждый момент времени они отличаются. Способ представления обычно понимается как дискретный или непрерывный. Характер моделируемой стороны — информационный, структурный или функциональный (кибернетический).

Привнесение в моделируемую систему параметров неопределенности во многих случаях не только оправдано, но и является следствием научных достижений в смежных отраслях знаний. Например, построение модели климата в определенном географическом регионе не будет реальным без множества стохастических факторов.

Современные инструменты моделирования

Моделирование сегодня — это огромный опыт многих десятков лет развития компьютерной индустрии, который представил в виде алгоритмов и программ многие столетия моделирования, вообще, и математического моделирования, в частности.

Популярные программные средства представлены небольшим семейством продуктов, известных широко: AutoCAD, 3D Max, Wings 3D, Blender 3D, SketchUp. На базе этих продуктов имеется множество специальных реализаций.

Кроме известного, есть значимое частное, например, рынок географических, картографических, геодезических; рынок кино- и видеоиндустрии, представленных значительным количеством малоизвестных программных продуктов. Семейства GeoSoft, TEPLOV, Houdini и др. в сфере своей компетенции мало кому уступают в качестве, полезности и эффективности.

При выборе лучшего программного инструмента лучшее решение — оценить область предполагаемого моделирования, среду существования будущей модели. Это позволит определиться с необходимым инструментарием.

Маленькие и творческие модели

И хотя «мало осталось творчества» в проектировании современного аэробуса, спорткара или космического корабля, собственно, программирование и организация бизнес-процессов стали предметом самого пристального внимания и целью для наиболее дорогостоящих и сложных процессов моделирования.

Современный бизнес — это не только сотни сотрудников, единиц оборудования, но и тысячи производственных и социальных связей внутри компании и вне её. Это совершенно новое и неисследованное направление: облачные технологии, организация привилегированного доступа, защита от вредоносных атак, неправомерного действия сотрудника.

Современное программирование стало слишком сложным и превратилось в черный ящик особенного рода, причем живущий собственной жизнью. Программное изделие, созданное одним коллективом разработчиков, ставится целью моделирования и изучения для другой компании разработчиков.

Авторитетный пример

Можно представить систему Windows или семейство Linux как предмет моделирования и заставить кого-либо построить адекватные модели. Практическая значимость здесь столь низка, что дешевле просто работать и не обращать внимания на недостатки этих систем. Их разработчик имеет собственное представление о нужном ему пути развития, и сворачивать с него не собирается.

Вам будет интересно:Баркод — это что такое?

В отношении баз данных и динамики их развития можно сказать обратное. Oracle — крупная компания. Много идей, тысячи разработчиков, сотни тысяч, доведенных до совершенства, решений.

Но Oracle — это, прежде всего, основание и мощная причина для моделирования и, представляется, инвестиции в этот процесс будут иметь потрясающую окупаемость.

Oracle стала на рельсы лидерства с самого начала и не уступала никому в сфере создания баз данных, обеспечения ответственного отношения к информации, её защите, миграции, хранению и т. д. Всё, что требуется для обслуживания информационных задач, — это Oracle.

Обратная сторона Oracle

Инвестиции и труд лучших разработчиков для решения актуальной задачи — объективная необходимость. Актуальных задач за многие десятилетия своего лидерства Oracle исполнила сотни, а реализаций и обновлений — тысячи.

Сфера информации в контексте компьютерного применения с 80-х годов по сей день не изменилась. Концептуально базы данных начала компьютерной эры и сегодняшнего дня — близнецы-братья с различием в уровне обеспеченности и реализованной функциональности.

Для достижения современного уровня «обеспеченности и реализованной функциональности» Oracle исполнила, в частности:

• совместимость больших потоков разнородной информации;
• миграция и трансформация данных;
• проверка и тестирование приложений;
• обобщенный реляционный функционал универсального доступа;
• миграция данных/специалистов;
• трансформация фундаментальных основ корпоративных баз данных в распределенную интернет-среду;
• максимальная интеграция, агрегаторы, систематизация;
• определение спектра целесообразности, ликвидация дублирующих процессов.

Это только малая толика тем, которые составляют многотомные описания действующих программных продуктов от Oracle. На самом деле, спектр изготовленных решений гораздо шире и мощнее. Все они обеспечены поддержкой Oracle и тысяч квалифицированных специалистов.

Доходная модель

Если бы в 80-е годы Oracle пошла путем моделирования, а не конкретного наращивания потенциала в виде реальных, законченных решений, Ситуация сложилась бы существенно иначе. По большому счету человеку или предприятию от компьютерной информационной системы нужно не так уж и много. Здесь исследование компьютерной модели не представляет интереса.

Всегда нужно получить только решение возникшей задачи. Как это решение будет получено, потребителя никогда не волнует. Ему совершенно неинтересно знать, что такое миграция данных или как выполнить тестирование кода приложения, чтобы оно работало на любых данных, и в случае непредвиденной ситуации могло спокойно сообщить об этом, а не делать синий экран или молча виснуть.

Моделируя очередную необходимость программно, а не посредством инвестиции в очередного специалиста, который приложит свой ум и знания для создания очередной порции кода, можно достичь большего.

Любой, самый лучший специалист — это, прежде всего, статичный код, это фиксация лучших знаний в формате памятника автору. Это всего лишь код. Результат работы лучших не развивается, но для своего развития требует новых разработчиков, новых авторов.

Вероятность реализации доходной модели

Разработчики и сфера IT-технологий, в целом, уже перестали относиться к динамике, знаниям и искусственному интеллекту с энтузиазмом, которым сопровождались волны интереса прошлых лет.

Чисто формально, многие ассоциируют свои продукты или направления работы с темой искусственного интеллекта, но, по факту, занимаются реализацией строго определенных алгоритмов, облачных решений, придают значение безопасности и защите от всевозможных угроз.

Между тем, компьютерная модель — это динамика. Компьютерное моделирование — это его последствия. Это объективное обстоятельство ещё никто не отменял. Его отменить вовсе невозможно. Пример Oracle как нельзя лучше и показательнее других показывает, насколько трудоемко, дорого и неэффективно заниматься вынужденным моделированием, когда приходится строить реально работающие модели трудом многих тысяч специалистов, а не автоматически средствами самой проектируемой информационной системы — модели в динамике на реальной практике!

Источник

ruud.ru

Компьютерная модель — это… Понятие, создание и примеры использования компьютерных моделей

Компьютерная модель — это естественно. Компьютерное моделирование используется повсеместно, делает проектирование и производство реальных систем, машин, механизмов, товаров, изделий экономичным, практичным, эффективным. Результат всегда превосходит ожидания, которые были предварительно смоделированы.

Человек всегда строил модели, но с появлением компьютерной техники математические, вычислительные и программные методы подняли идеи и технологии моделирования на необыкновенную высоту, сделали широким спектр их применения: от примитивно-технического уровня до уровня высокого искусства и творчества.

Компьютерная модель — это не только более совершенный космический корабль или концептуальная система для понимания общественного сознания, но и реальная возможность оценить изменение климата на планете или определить последствия падения кометы через несколько сотен лет.

Техническое моделирование

Сегодня мало специалистов не знает, что такое «Автокад». А конкуренцию этой программе уже составляет десяток более совершенных решений.

Моделирование современного самолета или велосипеда требует в конечном итоге не только автоматизации изготовления чертежей и подготовки документации. Моделирующая программа обязана сделать техническую часть: оформить чертежи и документацию — это фундамент.

Программа обязана также показать реальное изделие в реальном применении во времени в трехмерном пространстве: в полете, в движении, в использовании, включая вероятные аварии, замену энергоносителя, негативное воздействие человека или природы, коррозию, влияние климата или иных обстоятельств.

Системное моделирование

Модель станка, изделия, конвейера — это системы, но системы ясной структуры и содержания, уже однажды изготовленные. По каждому есть опыт, знания и примеры использования компьютерных моделей.

Техническая реальность — это такая же система, как и система отношений в обществе, система рекламной кампании, модель психики человека или его кровеносная система.

К примеру, достоверный диагноз болезни сегодня может быть получен как:

• результат компетентных действий врача;
• вывод компьютерной программы, построившей модель состояния пациента.

Эти два варианта все чаще приводят к одинаковому результату.

Человек живет в мире систем, и эти системы требуют принятия решений, для которых необходимы исходные данные: понимание и восприятие окружающей действительности. Без моделирования невозможно понять природу систем и принять решение.

Только компьютерная математическая модель дает возможность оценивать объективность и уровень понимания оригинальной системы, постепенно приближая создаваемый виртуальный образ к оригиналу.

Абстракция в моделировании

Компьютерные модели и моделирование — крайне перспективная и динамично развивающаяся область технологий. Здесь высокотехнологичные решения — это привычное (рядовое, ежедневное) событие, а возможности моделей и моделирования поражают любое искушенное воображение.

Однако, до абстрактного системного моделирования человек еще не дошёл. Примеры использования компьютерных моделей — это реальные примеры реальных систем. Для каждого направления моделирования, для каждого вида моделей, каждого типа изделий, конвейеров и т. д. есть своя отдельная программа или свой отдельный пункт в меню программы, обеспечивающей моделирование в относительно широком спектре систем.

Программные средства сами по себе являются моделями. Результат труда программиста — всегда модель. Плохая программа или хорошая, но она всегда модель решения конкретной задачи, которая получает исходные данные и формирует результат.

Классическое программирование — классические модели, никакой абстракции: точная задача без вариантов динамики после завершения её разработки. Это как реальный станок, реальный продукт, любое изделие с жесткими количественно-качественными характеристиками: сделано — пользуй в пределах доступного, но ничего за пределами сделанного.

Объектно-ориентированное программирование — системная модель с претензией на абстракцию и динамику структуры и свойств, то есть с ориентацией на создание динамичной модели, которая определяет свое назначение средой применения или решаемой задачей.

Здесь модель может «жить» после того, как окажется в области применения одна без своего создателя (автора) и будет самостоятельно «сотрудничать» с пользователями.

Моделирование: суть процесса

Понятие компьютерной модели сегодня представлено различными вариантами мнений, но все они сходятся в том, что это результат работы программы, причем в контексте: модель равна результату действий специалиста, который работает в специфической моделирующей среде той или иной программы.

Выделяют три типа моделей: познавательные, прагматические и инструментальные.

В первом случае, моделирующий аспект выражен более всего как стремление получить модель в формате воплощения знаний, познания теории, глобального процесса. Прагматическая модель — дает представление о практических действиях, рабочего, системе управления производством, изделии, станке. Третий вариант понимается как среда построения, анализа и тестирования всех моделей вообще.

Обычно компьютерное моделирование — это деятельность специалиста по построению и исследованию материального или идеального (виртуального) объекта, замещающего исследуемую систему, но адекватным образом отражающий её существенные стороны, качественные и количественные характеристики.

Видовое многообразие моделируемых систем

В области моделирования, как на всех передовых рубежах высоких технологий, науки, техники и программирования, существует множество мнений по классификации и определению видового многообразия моделируемых систем.

Но в одном эксперты и специалисты сходятся всегда: виды компьютерных моделей можно определить по объективным моментам:

• времени;
• способу представления;
• характеру моделируемой стороны;
• уровню неопределенности;
• варианту реализации.

Временной момент — это статичные и динамичные модели. Первые можно уточнять сколько угодно, но динамичные модели развиваются, и в каждый момент времени они отличаются. Способ представления обычно понимается как дискретный или непрерывный. Характер моделируемой стороны — информационный, структурный или функциональный (кибернетический).

Привнесение в моделируемую систему параметров неопределенности во многих случаях не только оправдано, но и является следствием научных достижений в смежных отраслях знаний. Например, построение модели климата в определенном географическом регионе не будет реальным без множества стохастических факторов.

Современные инструменты моделирования

Моделирование сегодня — это огромный опыт многих десятков лет развития компьютерной индустрии, который представил в виде алгоритмов и программ многие столетия моделирования, вообще, и математического моделирования, в частности.

Популярные программные средства представлены небольшим семейством продуктов, известных широко: AutoCAD, 3D Max, Wings 3D, Blender 3D, SketchUp. На базе этих продуктов имеется множество специальных реализаций.

Кроме известного, есть значимое частное, например, рынок географических, картографических, геодезических; рынок кино- и видеоиндустрии, представленных значительным количеством малоизвестных программных продуктов. Семейства GeoSoft, TEPLOV, Houdini и др. в сфере своей компетенции мало кому уступают в качестве, полезности и эффективности.

При выборе лучшего программного инструмента лучшее решение — оценить область предполагаемого моделирования, среду существования будущей модели. Это позволит определиться с необходимым инструментарием.

Маленькие и творческие модели

И хотя «мало осталось творчества» в проектировании современного аэробуса, спорткара или космического корабля, собственно, программирование и организация бизнес-процессов стали предметом самого пристального внимания и целью для наиболее дорогостоящих и сложных процессов моделирования.

Современный бизнес — это не только сотни сотрудников, единиц оборудования, но и тысячи производственных и социальных связей внутри компании и вне её. Это совершенно новое и неисследованное направление: облачные технологии, организация привилегированного доступа, защита от вредоносных атак, неправомерного действия сотрудника.

Современное программирование стало слишком сложным и превратилось в черный ящик особенного рода, причем живущий собственной жизнью. Программное изделие, созданное одним коллективом разработчиков, ставится целью моделирования и изучения для другой компании разработчиков.

Авторитетный пример

Можно представить систему Windows или семейство Linux как предмет моделирования и заставить кого-либо построить адекватные модели. Практическая значимость здесь столь низка, что дешевле просто работать и не обращать внимания на недостатки этих систем. Их разработчик имеет собственное представление о нужном ему пути развития, и сворачивать с него не собирается.

В отношении баз данных и динамики их развития можно сказать обратное. Oracle — крупная компания. Много идей, тысячи разработчиков, сотни тысяч, доведенных до совершенства, решений.

Но Oracle — это, прежде всего, основание и мощная причина для моделирования и, представляется, инвестиции в этот процесс будут иметь потрясающую окупаемость.

Oracle стала на рельсы лидерства с самого начала и не уступала никому в сфере создания баз данных, обеспечения ответственного отношения к информации, её защите, миграции, хранению и т. д. Всё, что требуется для обслуживания информационных задач, — это Oracle.

Обратная сторона Oracle

Инвестиции и труд лучших разработчиков для решения актуальной задачи — объективная необходимость. Актуальных задач за многие десятилетия своего лидерства Oracle исполнила сотни, а реализаций и обновлений — тысячи.

Сфера информации в контексте компьютерного применения с 80-х годов по сей день не изменилась. Концептуально базы данных начала компьютерной эры и сегодняшнего дня — близнецы-братья с различием в уровне обеспеченности и реализованной функциональности.

Для достижения современного уровня «обеспеченности и реализованной функциональности» Oracle исполнила, в частности:

• совместимость больших потоков разнородной информации;
• миграция и трансформация данных;
• проверка и тестирование приложений;
• обобщенный реляционный функционал универсального доступа;
• миграция данных/специалистов;
• трансформация фундаментальных основ корпоративных баз данных в распределенную интернет-среду;
• максимальная интеграция, агрегаторы, систематизация;
• определение спектра целесообразности, ликвидация дублирующих процессов.

Это только малая толика тем, которые составляют многотомные описания действующих программных продуктов от Oracle. На самом деле, спектр изготовленных решений гораздо шире и мощнее. Все они обеспечены поддержкой Oracle и тысяч квалифицированных специалистов.

Доходная модель

Если бы в 80-е годы Oracle пошла путем моделирования, а не конкретного наращивания потенциала в виде реальных, законченных решений, Ситуация сложилась бы существенно иначе. По большому счету человеку или предприятию от компьютерной информационной системы нужно не так уж и много. Здесь исследование компьютерной модели не представляет интереса.

Всегда нужно получить только решение возникшей задачи. Как это решение будет получено, потребителя никогда не волнует. Ему совершенно неинтересно знать, что такое миграция данных или как выполнить тестирование кода приложения, чтобы оно работало на любых данных, и в случае непредвиденной ситуации могло спокойно сообщить об этом, а не делать синий экран или молча виснуть.

Моделируя очередную необходимость программно, а не посредством инвестиции в очередного специалиста, который приложит свой ум и знания для создания очередной порции кода, можно достичь большего.

Любой, самый лучший специалист — это, прежде всего, статичный код, это фиксация лучших знаний в формате памятника автору. Это всего лишь код. Результат работы лучших не развивается, но для своего развития требует новых разработчиков, новых авторов.

Вероятность реализации доходной модели

Разработчики и сфера IT-технологий, в целом, уже перестали относиться к динамике, знаниям и искусственному интеллекту с энтузиазмом, которым сопровождались волны интереса прошлых лет.

Чисто формально, многие ассоциируют свои продукты или направления работы с темой искусственного интеллекта, но, по факту, занимаются реализацией строго определенных алгоритмов, облачных решений, придают значение безопасности и защите от всевозможных угроз.

Между тем, компьютерная модель — это динамика. Компьютерное моделирование — это его последствия. Это объективное обстоятельство ещё никто не отменял. Его отменить вовсе невозможно. Пример Oracle как нельзя лучше и показательнее других показывает, насколько трудоемко, дорого и неэффективно заниматься вынужденным моделированием, когда приходится строить реально работающие модели трудом многих тысяч специалистов, а не автоматически средствами самой проектируемой информационной системы — модели в динамике на реальной практике!

autogear.ru

Построение и использование компьютерных моделей

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ

Кафедра информатики

Реферат на тему:

«Построение и использование компьютерных моделей»

Выполнила:

студентка 1-го курса гр№119.

Михеенкова Н.В

Проверил:

научный руководитель

Кузьмина Л.И.

Санкт-Петербург

2007г

Оглавление

Введение

Построение и использование компьютерных моделей

Пути построения компьютерных моделей

Список литературы

Введение

Компьютерное моделирование начинается как обычно с объекта изучения, в качестве которого могут выступать: явления, процесс, предметная область, жизненные ситуации, задачи. После определения объекта изучения строится модель. При построении модели выделяют основные, доминирующие факторы, отбрасывая второстепенные. Выделенные факторы перекладывают на понятный машине язык. Строят алгоритм, программу.

Когда программа готова, проводят компьютерный эксперимент и анализ полученных результатов моделирования при вариации модельных параметров. И уже в зависимости от этих выводов делают нужные коррекции на одном из этапов моделирования: либо уточняют модель, либо алгоритм, либо точнее, более корректнее определяют объект изучения.

Компьютерные модели проходят очень много изменений и доработок прежде, чем принимают свой окончательный вид. Этапы компьютерного моделирования можно представить в виде схемы:

Объект — Модель — Компьютер — Анализ — Информац. модель

!______! !_____! !____________! !______!

модел-е прогр-е к.эксперимент знание

В методе компьютерного моделирования присутствуют все важные элементы развивающего обучения и познания: конструирование, описание, экспериментирование и т.д. В результате добываются знания об исследуемом объекте-оригинале.

Однако важно не путать компьютерную модель (моделирующую программу) с самим явлением. Модель полезна, когда она хорошо согласуется с реальностью. Но модели могут предсказывать и те вещи, которые не произойдут, а некоторые свойства действительности модель может и не прогнозировать. Тем не менее, полезность модели очевидна, в частности, она помогает понять, почему происходят те или иные явления.

Современное компьютерное моделирование выступает как средство общения людей (обмен информационными, компьютерными моделями и программами), осмысления и познания явлений окружающего мира (компьютерные модели солнечной системы, атома и т.п.), обучения и тренировки (тренажеры), оптимизации (подбор параметров).

Компьютерная модель — это модель реального процесса или явления, реализованная компьютерными средствами.

Компьютерные модели, как правило, являются знаковыми или информационными. К знаковым моделям в первую очередь относятся математические модели, демонстрационные и имитационные программы.

Информационная модель — набор величин, содержащий необходимую информацию об объекте, процессе, явлении.

— Главной задачей компьютерного моделирования выступает построение информационной модели объекта, явления.

— Самое главное и сложное в компьютерном моделировании — это построение или выбор той или иной модели.

При построении компьютерной модели используют системный подход, который заключается в следующем. Рассмотрим объект — солнечную систему. Систему можно разбить на элементы — Солнце и планеты. Введем отношения между элементами, например, удаленность планет от Солнца. Теперь можно рассматривать независимо отношения между Солнцем и каждой из планет, затем обобщить эти отношения и составить общую картину солнечной системы (принципы декомпозиции и синтеза).

Некоторые характеристики моделей являются неизменными, не меняют своих значений, а некоторые изменяются по определенным законам. Если состояние системы меняется со временем, то модели называют динамическими, в противном случае — статическими.

Построение компьютерной модели. Моделирование

При построении моделей используют два принципа: дедуктивный (от общего к частному) и индуктивный (от частного к общему).

При первом подходе рассматривается частный случай общеизвестной фундаментальной модели. Здесь при заданных предположениях известная модель приспосабливается к условиям моделируемого объекта. Например, можно построить модель свободно падающего тела на основе известного закона Ньютона ma = mg-F_сопр и в качестве допустимого приближения принять модель равноускоренного движения для малого промежутка времени.

Второй способ предполагает выдвижение гипотез, декомпозицию сложного объекта, анализ, затем синтез. Здесь широко используется подобие, аналогичное моделирование, умозаключение с целью формирования каких-либо закономерностей в виде предположений о поведении системы. Например, подобным способом происходит моделирование строения атома. Вспомним модели Томсона, Резерфорда, Бора.

Технология построения модели при дедуктивном способе:

1. Теоретический этап:

а) оценки;

б) аналогии;

в) подобие.

2. Знания, информация об объекте (исходные данные об объекте).

3. Постановка задачи для целей моделирования.

4. Выбор модели (математические формулировки, компьютерный дизайн).

Технология построения модели при индуктивном способе:

1. Эмпирический этап:

а) умозаключение;

б) интуиция;

в) предположения;

г) гипотеза.

2. Постановка задачи для моделирования.

3. Оценки.Количественное и качественное описание

4. Построение модели.

5.

Этапы решения задачи с помощью компьютера (построение модели — формализация модели — построение компьютерной модели — проведение компьютерного эксперимента — интерпретация результата).

Основные этапы разработки и исследования моделей на компьютере

1. описательная информационная модель

2. формализованная модель

3. компьютерная модель

4. компьютерный эксперимент

5. Анализ полученных результатов и корректировка исследуемой модели

1 этап — описательная информационная модель : такая модель выделяет существенные (с точки зрения целей проводимого исследования ) параметры объекта, а несущественными параметрами пренебрегает

2 этап — Описательная информационная модель записывается с помощью какого-либо формального языка. В такой модели с помощью формул, уравнений, неравенств и пр. фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств.

3 этап — компьютерная модель

Описательная информационная модель записывается с помощью какого-либо формального языка.

В такой модели с помощью формул, уравнений, неравенств и пр. фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств.

Пути построения компьютерной модели

— Построение алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков программирования;

— Построение компьютерной модели с использованием одного из приложений (электронных таблиц, СУБД и пр.)

4 этап – компьютерный эксперимент

— Если компьютерная модель существует в виде программы на одном из языков программирования, её нужно запустить на выполнение и получить результаты.

— Если компьютерная модель исследуется в приложении, например в электронных таблицах, можно провести сортировку или поиск данных, построить диаграмму или график.

5 этап – анализ полученных результатов и корректировка исследуемой модели

— В случае различия результатов, полученных при исследовании информационной модели, с измеряемыми параметрами реальных объектов можно сделать вывод, что на предыдущих этапах построения модели были допущены ошибки или неточности.

— Провести корректировку модели.

Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло)

Теоретическая основа метода была известна давно. Однако до появления ЭВМ этот метод не мог найти сколько-нибудь широкого применения, ибо моделировать случайные величины вручную — очень трудоемкая работа.

Само название “Монте-Карло” происходит от города Монте-Карло в княжестве Монако, знаменитого своим игорным домом. Дело в том, что одним из механических приборов для получения случайных величин является рулетка. Для вычисления площади круга единичного радиуса проведем эксперимент.

Список литературы:

1) http://www.rusedu.info/

1). Васильков Ю.В. Компьютерные технологии моделирования М., «Финансы и статистика» 1999

3) Экштайн В. «Компьютерное моделирование» М. 1995г.

mirznanii.com