Для чего нужно моделирование

Простейшие способы моделирования данных

Моделирование данных это искусственное создание случайных данных, обладающих заданными свойствами. Для моделирования данных используются специальные компьютерные программы, которые называются генераторами данных.

Задача моделирования данных имеет очень важное значение при изучении дисциплины Компьютерный анализ данных. Зачем нужно моделирование данных? Моделирование данных необходимо для изучения и тестирования программного обеспечения, предназначенного для решения задач анализа данных.

Чаще всего исследователи при решении задач анализа данных используют стандартное программное обеспечение или специализированные пакеты по обработке данных. Программное обеспечение, как правило, включает целый ряд программ, процедур или функций анализа данных, представляющих собой программную реализацию известных в теории методов обработки данных. Для того чтобы использовать ту или иную программу обработки данных необходимо очень хорошо знать метод обработки, заложенный в ее основу. Однако знание теории не всегда гарантирует правильное использование программы. Необходимо еще знать устройство программы на уровне входа и выхода. Для этого служат описания программ. Описания программ далеко не всегда может быть правильно понято человеком, который впервые сталкивается с новым программным продуктом. Все-таки язык описания программ не так глубоко формализован, как строгий математический аппарат, описывающий метод исследования, во-вторых, все особенности использования программы их создатели и не в состоянии описать они не могут себе даже представить всех вариантов неправильного использования программы. Таким образом, исследователь перед использованием программы на реальных данных должен, убедиться в том все ли правильно он понимает в ее работе. Убедиться в этом пользователь может, решая примеры на данных, обладающих известными свойствами (модельных данных). Проблема изучения программных средств особенно остро стоит со сложными программами. Эта проблема еще усложняется, когда приходится иметь дело с англоязычным интерфейсом или переведенным на русский язык. При переводе специальной терминологии очень часто возникают неточности.

Поскольку предмет анализа данных состоит в изучении методов анализа и программного обеспечения, реализующих эти методы аппарат моделирования данных является необходимым инструментом для работы. Необходимость в модельных данных сохраняется при изучении любых вновь появляющихся программных продуктов. Поэтому студенту необходимы навыки моделирования данных. Более того, даже разработчики новых методов анализа данных и программного обеспечения к ним тоже не могут обойтись без таких данных. Да и любая программа, созданная пользователем для обработки реальных данных с использованием стандартного программного обеспечения вначале требует тестирования.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Учись учиться, не учась! 10425 – | 7911 – или читать все.

В данной работе мы предлагаем как можно подробно разобрать тему моделирования в информатике. Этот раздел имеет большое значение для подготовки будущих специалистов в сфере информационных технологий.

Для решения любой задачи (производственной или научной) информатика использует следующую цепочку:

В ней стоит уделить особое внимание понятию «модель». Без наличия данного звена решение задачи не будет возможным. Зачем же используется модель и что под данным термином понимается? Об этом мы и поговорим в следующем разделе.

Модель

Моделирование в информатике – это составление образа какого-либо реально существующего объекта, который отражает все существенные признаки и свойства. Модель для решения задачи необходима, так как она, собственно, и используется в процессе решения.

В школьном курсе информатики тема моделирования начинает изучаться еще в шестом классе. В самом начале детей необходимо познакомить с понятием модели. Что это такое?

• Упрощенное подобие объекта;
• Уменьшенная копия реального объекта;
• Схема явления или процесса;
• Изображение явления или процесса;
• Описание явления или процесса;
• Физический аналог объекта;
• Информационный аналог;
• Объект-заменитель, отражающий свойства реального объекта и так далее.

Модель – это очень широкое понятие, как это уже стало ясно из вышеперечисленного. Важно отметить, что все модели принято делить на группы:

• материальные;
• идеальные.

Под материальной моделью понимают предмет, основанный на реально существующем объекте. Это может быть какое-либо тело или процесс. Данную группу принято подразделять еще на два вида:

Такая классификация носит условный характер, ведь четкую границу между двумя этими подвидами провести очень трудно.

Идеальную модель охарактеризовать еще труднее. Она связаны с:

К ней можно отнести произведения искусства (театр, живопись, литература и так далее).

Цели моделирования

Моделирование в информатике – это очень важный этап, так как он преследует массу целей. Сейчас предлагаем с ними познакомиться.

В первую очередь моделирование помогает познать окружающий нас мир. Испокон веков люди накапливали полученные знания и передавали их своим потомкам. Таким образом появилась модель нашей планеты (глобус).

В прошлые века осуществлялось моделирование несуществующих объектов, которые сейчас прочно закрепились в нашей жизни (зонт, мельница и так далее). В настоящее время можелирование направлено на:

• выявление последствий какого-либо процесса (увеличения стоимости проезда или утилизации химических отходов под землей);
• обеспечение эффективности принимаемых решений.

Задачи моделирования

Мы упомянули в статье, что такое моделирование в информатике. Этот процесс имеет некоторые задачи, о которых мы поговорим в данном разделе.

Что такое задача в моделировании? Предположим, что у нас есть какая-либо проблема, для ее устранения нужно решить ряд задач. То есть, задача – это проблема, с которой необходимо справиться. Важно заметить, что все задачи можно разделить на две большие группы.

Эти задачи ставят перед нами следующий вопрос: «Что будет, если мы выберем именно это решение из возможного множества?». При этом стоит обратить внимание на то, что прямая задача дает нам исходные данные, конкретные условия.

Обратные задачи ставят перед нами немного другие вопросы: "Как максимизировать критерий эффективности? Какое решение из возможных удовлетворяет данному условию?"

Вербальная модель

Какие существуют методы моделирования? Информатика использует всего два метода – информационный и математический. Но важно упомянуть и еще один вид модели – вербальный. О нем мы сейчас поговорим немного подробнее.

Вербальная модель относится к категории идеальных или абстрактных. Это описание при помощи букв, слов, предложений. К таковым моделям относятся:

• протокол;
• правила дорожного движения;
• информация в учебной литературе;
• художественная литература;
• устное или письменное описание какого-либо предмета, процесса или явления.

Математическая модель

Какие еще виды моделей изучаются в информатике? Информационное моделирование и математическое (алгоритмическое) принято разделять. Хотя, как говорилось уже ранее, границы между вербальными, математическими и информационными моделями весьма условны.

Если говорить простым языком, то математическая модель описывает любую ситуацию с математической точки зрения. Не замечая для себя, мы занимаемся математическим моделированием ежедневно. Например: мама отправляет ребенка за хлебом и молоком. Она знает сколько стоят данные продукты в магазине, расположенном рядом с домом. Теперь необходимо посчитать сколько денег дать ребенку. Предположим, молоко стоит 75 рублей и 50 копеек, а хлеб – 30 рублей 20 копеек. Вся покупка обойдется в 105 рублей, 70 копеек (75,5+30,2). Это и есть пример математической модели.

Информационная модель

Теперь поговорим еще об одном виде моделей, изучаемых в школьном курсе информатики. Компьютерное моделирование, которое необходимо освоить каждому будущему IT-специалисту, включает в себя процесс реализации информационной модели при помощи компьютерных средств. Но что это такое, информационная модель?

Она представляет собой целый перечень информации о каком-либо объекте. Что данная модель описывает, и какую полезную информацию несет:

• свойства моделируемого объекта;
• его состояние;
• связи с окружающим миром;
• отношения с внешними объектами.

Что может служить информационной моделью:

• словесное описание;
• текст;
• рисунок;
• таблица;
• схема;
• чертеж;
• формула и так далее.

Отличительная особенность информационной модели заключается в том, что ее нельзя потрогать, попробовать на вкус и так далее. Она не несет материального воплощения, так как представлена в виде информации.

Системный подход к созданию модели

В каком классе школьной программы изучается моделирование? Информатика 9 класса знакомит учеников с данной темой более подробно. Именно в этом классе ребенок узнает о системном подходе моделирования. Предлагаем об этом поговорить немного подробнее.

Начнем с понятия «система». Это группа взаимосвязанных между собой элементов, которые действуют совместно для выполнения поставленной задачи. Для построения модели часто пользуются системным подходом, так как объект рассматривается как система, функционирующая в некоторой среде. Если моделируется какой-либо сложный объект, то систему принято разбивать на более мелкие части – подсистемы.

Цель использования

Сейчас мы рассмотрим цели моделирования (информатика 11 класс). Ранее говорилось, что все модели делятся на некоторые виды и классы, но границы между ними условны. Есть несколько признаков, по которым принято классифицировать модели: цель, область знаний, фактор времени, способ представления.

Что касается целей, то принято выделять следующие виды:

К первому виду относятся учебные материалы. Ко второму уменьшенные или увеличенные копии реальных объектов (модель сооружения, крыла самолета и так далее). Имитационная модель позволяет предугадать исход какого-либо события. Имитационное моделирование часто применяется в медицине и социальной сфере. Наример, модель помогает понять, как люди отреагируют на ту или иную реформу? Прежде чем сделать серьезную операцию человеку по пересадке органа, было проведено множество опытов. Другими словами, имитационная модель позволяет решить проблему методом «проб и ошибок». Игровая модель – это своего рода экономическая, деловая или военная игра. С помощью данной модели можно предугадать поведение объекта в разных ситуациях. Научно-техническую модель используют для изучения какого-либо процесса или явления (прибор имитирующий грозовой разряд, модель движения планет Солнечной системы и так далее).

Область знаний

В каком классе учеников более подробно знакомят с моделированием? Информатика 9 класса делает упор на подготовку своих учеников к экзаменам для поступления в высшие учебные заведения. Так как в билетах ЕГЭ и ГИА встречаются вопросы по моделированию, то сейчас необходимо как можно подробнее рассмотреть эту тему. И так, как происходит классификация по области знаний? По данному признаку выделяют следующие виды:

• биологические (например, искусственно вызванные у животных болезни, генетические нарушения, злокачественные новообразования);
• экономические (модель поведения фирмы, модель формирования рыночной цены и так далее);
• исторические (генеалогическое дерево, модели исторических событий, модель римского войска и тому подобное);
• социологические (модель личного интереса, поведение банкиров при адаптации к новым экономическим условиям) и так далее.

Фактор времени

По данной характеристике различают два вида моделей:

Уже, судя по одному названию, не трудно догадаться, что первый вид отражает функционирование, развитие и изменение какого-либо объекта во времени. Статическая наоборот способна описать объект в какой-то конкретный момент времени. Этот вид иногда называют структурным, так как модель отражает строение и параметры объекта, то есть дает срез информации о нем.

• набор формул, отражающих движение планет Солнечной системы;
• график изменения температуры воздуха;
• видеозапись извержения вулкана и так далее.

Примерами статистической модели служат:

• перечень планет Солнечной системы;
• карта местности и так далее.

Способ представления

Для начала очень важно сказать, что все модели имеют вид и форму, они всегда из чего-то делаются, как-то представляются или описываются. По данному признаку принято классифицировать модели таким образом:

К первому виду относятся материальные копии существующих объектов. Их можно потрогать, понюхать и так далее. Они отражают внешние или внутренние свойства, действия какого-либо объекта. Для чего нужны материальные модели? Они используются для экспериментального метода познания (опытного метода).

К нематериальным моделям мы уже тоже обращались ранее. Они используют теоретический метод познания. Такие модели принято называть идеальными либо абстрактными. Эта категория делится еще на несколько подвидов: воображаемые модели и информационные.

Информационные модели приводят перечень различной информации об объекте. В качестве информационной модели могут выступать таблицы, рисунки, словесные описания, схемы и так далее. Почему данную модель называют нематериальной? Все дело в том, что ее нельзя потрогать, так как она не имеет материального воплощения. Среди информационных моделей различают знаковые и наглядные.

Воображаемая модель – это один из этапов моделирования. Это творческий процесс, проходящий в воображении человека, который предшествует созданию материального объекта.

Этапы моделирования

Тема по информатике 9 класса «Моделирование и формализация» имеет большой вес. Она обязательна к изучению. В 9-11 классе преподаватель обязан познакомить учеников с этапами создания моделей. Этим мы сейчас и займемся. Итак, выделяют следующие этапы моделирования:

• содержательная постановка задачи;
• математическая постановка задачи;
• разработки с использованием ЭВМ;
• эксплуатация модели;
• получение результата.

Важно отметить, что при изучении всего, что окружает нас, используется процессы моделирования, формализации. Информатика – это предмет, посвященный современным методам изучения и решения каких-либо проблем. Следовательно, упор делается на модели, которые можно реализовать при помощи ЭВМ. Особое внимание в этой теме следует уделить пункту разработки алгоритма решения при помощи электронно-вычислительных машин.

Связи между объектами

Теперь поговорим немного о связях между объектами. Всего выделяют три вида:

• один к одному (обозначается такая связь односторонней стрелкой в одну или в другую сторону);
• один ко многим (множественная связь обозначается двойной стрелкой);
• многие ко многим (такая связь обозначается двойной стрелкой).

Важно отметить, что связи могут быть условными и безусловными. Безусловная связь предполагает использование каждого экземпляра объекта. А в условной задействованы только отдельные элементы.

Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

Содержание

Виды моделирования [ править | править код ]

В силу многозначности понятия «модель» в науке и технике не существует единой классификации видов моделирования: классификацию можно проводить по характеру моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике и т. д.).

В настоящее время по технологии моделирования и области применения выделяют такие основные виды моделирования:

Процесс моделирования [ править | править код ]

Процесс моделирования включает три элемента:

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

Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестаёт быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определённых сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о её «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал — формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определённым правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учётом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвёртый этап — практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырёхэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

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.

Основы научного моделирования [ править | править код ]

Моделирование для прямых измерений и экспериментов [ править | править код ]

Модели обычно используются, когда невозможно или непрактично создавать экспериментальные условия, при которых учёные могут непосредственно измерять результаты. Прямое измерение результатов в контролируемых условиях (см. Научный метод) всегда будет более надёжным, чем смоделированные оценки результатов.

В моделировании и симуляции модель представляет собой целенаправленное упрощение и абстрагирование восприятия реальности, обусловленное физическими и когнитивными ограничениями. [1] Моделирование – управляемая задача, потому что модель направлена на решения определённых заданных вопросов или задач.

Упрощения призваны опустить все известные и наблюдаемые сущности и их отношения, которые не важны для рассматриваемой задачи. Абстракция агрегирует информацию, которая важна, но не нужна в той же детализации, что и объект исследования. Оба действия, упрощение и абстракция выполняются целенаправленно. Однако они сделаны на основе восприятия реальности. Это восприятие уже само по себе является моделью, поскольку оно связано с физическими ограничениями.

Существуют также ограничения на то, что мы можем формально наблюдать с помощью нашего текущего инструментария и методов, а также в виде когнитивных барьеров, которые ограничивают то, что мы можем объяснить существующими научными теориями. Такая модель включает сущности, их поведение и их формальные отношения и часто упоминается как концептуальная модель. Чтобы создать такую модель, она должна быть реализована через компьютерное моделирование. Для этого требуется большая выборка через применение, например численной аппроксимации или использование эвристики. [2] Несмотря на все эти эпистемологические и вычислительные ограничения, симуляция была признана в качестве одного из трёх ключевых компонентов научных методов: построение теории, моделирование и экспериментирование. [3]

Симуляция [ править | править код ]

Симуляция – это комплексные процессы поведения модели в рамках заданных условий моделирования. Статичная симуляция предоставляет информацию о системе в определённый заданный момент времени (обычно при равновесии, если такое состояние существует). Динамическая симуляция предоставляет информацию в ходе течения времени. Симуляция приводит модель к жизни и показывает, как будет вести себя конкретный объект или явление. Симуляция может быть полезна для тестирования, анализа или обучения в тех случаях, когда модели или концепции реального мира

Структура [ править | править код ]

Структура является фундаментальным, но зачастую неосязаемым понятием, которое вбирает в себя распознавание, наблюдение, генезис, сохранение постоянства закономерностей и отношений моделируемых сущностей. От словесного описания ребёнком снежинки до детального научного анализа свойств магнитных полей, понятие структуры является основой почти каждого способа исследования и открытия в науке, философии и искусстве. [5]

Системы [ править | править код ]

Система представляет собой набор взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих интегрированное целое. В общем, система представляет собой конструкцию или набор различных элементов, которые вместе могут приводить к результатам, которые не могут быть получены только самими элементами. [6] Концепцию «интегрированного целого» можно также сформулировать в терминах системы, воплощающей набор отношений, которые отличаются от отношений множества к другим элементам и от отношений между элементом множества и элементами, не входящими в состав реляционного режима. Существует два типа системных моделей: 1) дискретный, в котором переменные мгновенно меняются в отдельные моменты времени и 2) непрерывный, когда переменные состояния непрерывно изменяются по времени. [7]

Создание модели [ править | править код ]

Моделирование – это процесс создания модели как концептуального представления некоторого явления. Обычно модель будет иметь дело только с некоторыми аспектами рассматриваемого явления, и две модели одного и того же явления могут существенно отличаться, т.е. различия между ними будут не только в простом переименовании их составляющих компонентов.

Такие отличия могут быть вызваны различными требованиями конечных пользователей данной модели или концептуальными или эстетическими отличительными предпочтениями создателей модели и их решениями, принятыми в ходе процесса моделирования. Соображения создателей, которые могут повлиять на структуру модели, могут быть в области личных профессиональных предпочтений для, например, применения сокращённой онтологии, или предпочтений в отношении применения статистических моделей по сравнению с детерминированными, дискретных по сравнению с непрерывными и т. д. В любом случае пользователям модели необходимо понять сделанные создателями предположения, которые направлены на то или иное использование модели.

Для построения модели требуется абстракция. Предположения используются в моделировании, чтобы указать область применения модели. Например, специальная теория относительности принимает инерциальную систему отсчёта. Это предположение было контекстуализировано и далее объяснено общей теорией относительности. Модель делает точные предсказания, когда её допущения действительны и, с большой вероятностью, не дают точных прогнозов, когда её предположения не выполняются. Такие предположения часто совпадают с тем моментом, когда старые теории сменяются новыми (к слову, общая теория относительности работает и в неинерциальных системах отсчёта).

Оценка модели [ править | править код ]

Модель оценивается в первую очередь по её согласованности с эмпирическими данными; любая модель, несовместимая с воспроизводимыми наблюдениями, должна быть изменена или отклонена. Один из способов изменить модель – это ограничение области применения, над которой она совпадает с наблюдениями с высокой степенью достоверности. Например, ньютоновская физика, которая очень полезна, за исключением очень малых, очень быстрых и очень массивных явлений мира. Тем не менее, соответствие только эмпирическим данным недостаточно для того, чтобы модель была принята как действительная. Другие факторы, важные при оценке модели, включают:

• Возможность объяснения прошлых наблюдений

• Возможность прогнозирования будущих наблюдений

• Стоимость использования, особенно в сочетании с другими моделями

• Опровержимость, позволяющая оценить степень достоверности модели

• Простота или даже эстетическая привлекательность

Исходя из перечисленных критериев, пользователь модели может попытаться количественно оценить её с помощью функции полезности, определив для себя приоритетность (веса) переменных.

Визуализация [ править | править код ]

Визуализация – это любой способ создания изображений, диаграмм или анимаций для коммуникационного сообщения. Визуализация с помощью образов была эффективным способом коммуникационного обмена как абстрактными, так и конкретными идейными сущностями с самого начала истории человечества – пещерные картины, египетские иероглифы, греческая геометрия и революционные методы технического перевода Леонардо да Винчи для инженерных и научных задач.

Пространственный маппинг [ править | править код ]

Пространственный маппинг относится к методологии, в которой используется «квази-глобальная» методика для увязки сопутствующей «грубой» (идеальной или с низкой точностью) с «высокоточной» (практической или с высокой точностью) моделями различных сложностей. В инженерной оптимизации маппинг выравнивает (отображает) очень быстро грубую модель с её связанной дорогостоящей вычислительной высокоточной моделью, чтобы избежать прямой дорогостоящей процедуры оптимизации такой модели. Процесс маппинга итеративно уточняет грубую модель (суррогатная модель) сопоставляя её с высокоточной.