Каталог :: Естествознание

Доклад: Моделирование

                              Моделирование                              
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ – в узком значении специальные научные исследования конкретных
перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации
научного предвидения в социальной сфере находится во взаимосвязи с
планированием, программированием, проектированием, управлением. Выделяют три
класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос
экспертов.
Существует множество определений модели, в зависимости от той сферы, в
которой она строится. Вот лишь некоторые примеры,
1)     Устройство, воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-
либо другого («моделируемого») устройства в научных, производственных (при
испытаниях) или спортивных целях.
2)     В широком смысле любой образ, аналог (мысленный или условный:
изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо
объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), используемый в
качестве его «заместителя», «представителя».
3)     В математике и логике моделью какой-либо системы аксиом называют любую
совокупность (абстрактных) объектов, свойства которых и отношения между
которыми удовлетворяют данным аксиомам, служащим тем самым совместным
(неявным) определением такой совокупности.
4)     Модель в языкознании, абстрактное понятие эталона или образца какой-
либо системы (фонологической, грамматической и т.п.), представление самых
общих характеристик какого-либо языкового явления; общая схема описания
системы языка или какой-либо его подсистемы.
Но, несмотря на такое разнообразие формулировок, все же попытаемся дать
моделированию надлежащее определение.
Итак, моделирование – это исследование каких-либо явлений, процессов или
систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей
для определения или уточнения характеристик и рационализации способов
построения вновь конструируемых объектов. Моделирование одна из основных
категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой
метод научного исследования как теоретической (при котором используются
различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный
(использующий предметные модели).
Построение моделей как одна из сторон диалектической пары противоположностей
анализ-синтез имеет много аспектов, из которых некоторый выдвигается на
первый план.
Особенно существенным при построении моделей является аспект отражения,
понимаемого в смысле теории познания.
Каждая модель хранит знания в надлежащей форме; при этом запоминание знаний,
как правило, связано с уменьшением избыточности. Поэтому каждая модель имеет
также языковую функцию. Содержание знаний является семантической стороной;
способы, с помощью которых знания вводятся в модель, кодируются в ней,
являются синтаксической стороной. Последний языковой компонент имеет большое
значение при активизации модели при каждом приведении ее в действие.
Но в то же время модель в своей функции как структура для хранения знаний
является связующим звеном между теоретическим и эмпирическим познанием. Фразу
«нет ничего проще хорошей теории» следует воспринимать дословно.
Формализованная теория позволяет описать большое число частных фактов с
помощью наибольшего числа основных результатов. Следовательно, главное
назначение теории – в уменьшении избыточности, обусловленной изобилием
частных фактов, и связанных с этим более глубоким познанием закономерных
связей.
В основе каждой модели лежит более или менее развитая теория отображаемого
объекта; эта теория укладывается в синтаксически установленные рамки, в
концепцию системы, положенную в основу конкретного построения модели.
Системная концепция фиксирует общие рамки модели, иначе говоря, определяет
структуру памяти модели. Конкретная форма модели, в которой она может
действовать в качестве замены только одного конкретного объекта, получается
благодаря тому, что экспериментальные, то есть эмпирические, данные
приводятся в соответствии с этими рамками, то есть для параметров модели, ее
степеней свободы шаг за шагом устанавливаются все более достоверные значения.
В этом смысле каждая разработанная модель выражает компромисс между теорией и
практикой, между теоретическими познаниями и эмпирическими данными.
Следует отметить некоторые вещи и процессы, используемые в процессе
моделирования.
Например, гибридная вычислительная система – комплекс из нескольких ЭВМ
или вычислительных устройств (аналоговых и цифровых), объединенных единой
системой управления. Ее применяют при моделировании сложных систем, для
оптимизации систем автоматического управления, решения нелинейных уравнений в
частных производных и т.д.
Следует также упомянуть идеализацию – процесс идеализации, мыслительное
конструирование понятий об объектах, процессах и явлениях, не существующих в
действительности, но таких, для которых имеются прообразы в реальном мире
(например, «точка», «абсолютно твердое тело», «идеальный газ»). Идеализация
позволяет формулировать законы, строить абстрактные схемы реальных процессов.
Наконец, вероятностный автомат – устройство (система), автоматически
изменяющее свое состояние в зависимости от последовательности предыдущих
состояний и случайных входных сигналов. Вероятностный автомат используют при
моделировании сложных процессов, например систем автоматического управления
движением транспорта на перекрестке двух улиц.
     Языки программирования также тесно связаны с моделированием. Это
формальные языки для описания данных (информации) и алгоритма (программы) их
обработки на ЭВМ. Основу языков программирования составляют алгоритмические
языки. Первыми языками программирования были машинные языки, представляющие
собой системы команд для конкретных ЭВМ. С развитием вычислительной техники
появились более сложные языки программирования, ориентированные на решение
различных задач: обработка экономической информации (КОБОЛ), инженерные и
научные расчеты (Фортран), обучение программированию (алгол-60, Паскаль), 
моделирование (сленг, стимула) и другие.
Важный аспект построения моделей заключается в том, что модель должна быть в
приблизительном смысле заменителем реального положения вещей, реальной
системы. Следовательно, речь идет не только об уменьшении избыточности
запоминания информации, но и о такой семантике и о таком синтаксисе модели,
при котором ее поведение оказывается сравнимым с поведением реального
объекта. Так представляется роль модели как замены объекта, по крайней мере,
при моделировании реальных типов поведения. При постановке других целей
моделирования роль модели, заключающаяся в том, чтобы быть в какой-то степени
адекватной исходному объекту, должна пониматься аналогично.
Оптимизация описывает аспект управления или аспект синтеза. Поскольку речь
идет о том, чтобы «не объяснить мир, но изменить его», то едва ли можно,
теоретико-познавательную сторону моделирования отделить от функции
управления, присущей модели, поэтому в духе компромисса на практике иногда
приходится отказываться от возможного выигрыша в знаниях в пользу большей
целенаправленности модели. Модель, построенная на основе системного анализа,
должна быть существенным вспомогательным средством для отыскания решений.
При практических применениях мы, как правило, ограничены в средствах, которые
можно затратить на моделирование и оптимизацию; следовательно, автоматически
сталкиваемся с требованиями построения моделей при минимальных затратах.
Для теории характерно, что ее положения получаются в результате обобщения
частных фактов, а достоверность проверяется путем применения теории к
случаям, которые хотя и охватываются теорией, однако не принадлежат области
источников ее начальных положений. Факты, которые по области своей значимости
не связаны с этими источниками, являются чисто эмпирическими и не могут
рассматриваться как относящиеся к теории.
Издревле люди занимались моделированием. Возьмем к примеру, Леонардо да
Винчи. Как ученый и инженер Леонардо да Винчи обогатил проницательными
наблюдениями и догадками почти все области знания того времени, рассматривая
свои заметки и рисунки как наброски к гигантской натурфилософской
энциклопедии. Он был ярким представителем нового, основанного на эксперименте
естествознания. Особое внимание Леонардо уделял механике, называя ее «раем
математических наук» и видя в ней ключ к тайнам мироздания; он попытался
определить коэффициенты трения скольжения, изучал сопротивление материалов,
увлеченно занимался гидравликой. Страсть к моделированию приводила Леонардо к
поразительным техническим предвидениям, намного опережавших эпоху: таковы
наброски проектов металлургических печей и прокатных станов, ткацких станков,
печатных, деревообрабатывающих и прочих машин, подводной лодки и танка, а
также разработанные после тщательного изучения полета птиц конструкции
летальных аппаратов и парашюта.
Следующим примером моделирования может служить разработка модели Земли.В
первой половине 20 века норвежские, бельгийские, французские и русские
путешественники обследовали приполярные области, составили их описания и
карты. В 1909 А. Мохорович выделил планетарную грницу раздела, являющуюся
подошвой земной коры. В 1916 сейсмолог Б.Б. Голицын зафиксировал границу
верхней мантии, а в 1926 Б. Гутенберг установил в ней наличие сейсмического
волновода. Этот же ученый определил положение и глубину границы между мантией
Земли и ядром. В 1935 Ч. Рихтер ввел понятие магнитуды землетрясения,
разработал совместно с Гутенбергом в 1941-45 шкалу Рихтера. Позднее на основе
этих сейсмологических и гравиметрических данных была разработана модель
внутреннего строения Земли, которая остается практически неизменной до наших
дней. С 1980-90-х гг. развивается геофизическая томография, с помощью которой
построены сейсмические разрезы нижней и верхней мантии, что в совокупности с
геотермическими и другими геофизическими данными позволило осуществить
качественное и количественное моделирование мантийной конвекции
циркуляционного перемещения вещества мантии.
Запуски межпланетных космических аппаратов к Меркурию, Марсу, Венере, а также
к более отдаленным планетам позволили также углубить знания о стоении и
эволюции Земли на основе сравнительного изучения планет. Полученные данные
вместе со сведениями о структуре земной коры и глубинных недр планеты
послужили основой для разработки моделей развития Земли, начиная с момента ее
образования из протопланетного облака.
После второй мировой войны интенсивное развитие получила техническая
кибернетика. Одним из важнейших ее направлений стало построение моделей, что
в особенности проявилось благодаря разносторонней научной деятельности ИФАК.
Вследствие этого возникло ширко распространенное убеждение, будто построение
моделей по существу равнозначно индентификации параметров в характеристиках
определенных типов. Это представление неверно.
Развитие кибернетики в последние годы, давшее, в частности, системный подход
к так называемым большим системам, который сильнее всего проявился в
многообразных попытках глобального моделирования, привело к существенно более
широкому пониманию моделирования.
При этом дело дошло до переосмысления источников модельных конструкций,
которые собственно существовали еще задолго до периода бурного развития науки
и техники. Оказалось, что с давних пор наиболее значительными науками,
занимающимися построением моделей, была физика, в частности механика. Уже из
традиционных подходов к описанию физических объектов можно получить
существенные представления о построении моделей. Конечно, методология такого
построения развилась далеко за пределы известного и обычного для физики.
В общем и целом, построение моделей и их оптимизация – главные направления
междисциплинарных работ, дающие возможность надежного описания систем и
процессов. Они являются предпосылками для целенаправленного использования их
свойств в интересах общества.
Модели способствуют плодотворному производству во всех сферах жизни так как:
-         сокращают издержки;
-         показывают несостоятельность некоторых идей;
-         экономят время ( модели доводятся до совершенства и лишь затем на
их основе начинается производство, строительство и т.д.)
Моделирование – одна из основных категорий научного познания, на идее
моделирования базируется любой, в частности теоретический или практический,
метод научного познания.
     

Список использованной литературы:

  1. Вернадский В.И. Избранные трактаты по истории науки. М., 1981
  2. Энциклопедии «Кирилл и Мефодий» 1998-2000:
- Универсальная - Энциклопедия персонального компьютера 3. Заворотов В.А. От идеи до модели. М., 1990