Классификация структурных моделей

Структурные модели бывают четырех видов: пространственные, временные, физические и иерархические.

Пространственные структуры обычно используют для описания геометрии исследуемого объекта и расположения в пространстве его отдельных элементов. Такие структуры хорошо описываются с помощью сетевых и матричных графов, вершины которых указывают места расположения элементов, а ребра — расстояния между ними или другие условия соединения. Пример пространственной структурной модели — структурная схема канализационной сети некоторого населенного пункта, в которой вершинами являются коллекторы и колодцы, а ребрами — трубы с указанием условных диаметров проходного сечения. Другим примером пространственной структуры может служить конечно-элементная сетка, с помощью которой описывается перемещение концентрации от места сброса или выброса.

Временные структурные модели широко используются в сетевом и календарном планировании, а также в теории массового обслуживания. Во временных структурах в качестве элементов выступают этапы происходящего процесса или состояния системы в некоторый момент времени. Отношениями здесь служат условия перехода от одного этапа к другому или из одного состояния системы в другое. Например, на производстве широко применяют так называемые сетевые графики (технологические карты). Они представляют собой графы, вершинами которых служат необходимые производственные операции, а с помощью ребер указывается последовательность и длительность этих операций. При моделировании систем массового обслуживания удобно применять структурную схему «гибели и размножения», которая представляет собой линейный граф (последовательный набор состояний системы, вытянутой в одну цепочку). Считается, что система обслуживает случайный поток заявок, поступающих в нее. Тогда отношениями между элементами системы (ее состояниями в различные моменты времени) служат условия поступления новой заявки, которые можно характеризовать, например, интенсивностью соответствующих случайных потоков событий.

Физические структурные модели применяются для описания сложных физических свойств исследуемого объекта с помощью простых структурных элементов.

Для моделирования управляемых систем широко применяются иерархические структурные схемы, предполагающие наличие нескольких уровней обработки информации и принятия решений. Основная задача иерархической структуры — распределение функций обработки информации и принятия решений между отдельными элементами. На рис. 3.5 приведен пример двухуровневой веерной иерархической структуры управления системой. В данной системе существует один привилегированный элемент, который имеет возможность управлять остальными элементами. Этот привилегированный элемент обычно называется центром (Ц), а остальные элементы — производителями (Пi, i=1,..., n).

Отношениями в этой модели служат условия обмена информацией, денежными и материальными ресурсами между центром и производителями. Следует отметить, что в приведенной структурной схеме отношения между производителями (горизонтальные связи) отсутствуют. Неравноправие элементов системы проявляется в том, что центр назначает правила формирования воздействий на производителей и тем самым имеет возможность направлять в нужное для него русло действия нижних элементов. Данную схему несложно обобщить до многоуровневой веерной структуры, которая широко используется в экономике.

4.2. СПОСОБЫ ПОСТРОЕНИЯ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ

При структурном моделировании широко применяются методы анализа и синтеза. С помощью методов анализа производится разделение рассматриваемого объекта на части и исследование каждой из этих частей в отдельности. Методы синтеза, наоборот, служат для соединения частей в целое. Следует отметить, что при структурном моделировании методы анализа и синтеза необходимо применять совместно. Важно не просто разбить целое на отдельные элементы, но и соединить эти элементы таким образом, чтобы они снова образовали единое целое. С этой точки зрения синтез является завершающим этапом анализа, так как только после этого этапа можно объяснить целое через его части — в виде структуры целого. Это связано с тем, что при анализе теряются важные свойства объекта как целого (разобранный автомобиль не поедет), так и отдельных его элементов (оторванный руль «не рулит»). Поэтому, как отмечал один из ведущих специалистов по системному анализу Р. Акофф, результатом анализа является лишь вскрытие структуры системы, знание о том, как система работает, но не понимание того, почему и зачем она это делает. Только после синтеза можно объяснить поведение системы, рассматривая каждый элемент и его роль через призму всей системы.

Таким образом, анализ и синтез нельзя рассматривать как отдельные методы. Они дополняют друг друга и при структурном моделировании должны применяться совместно. Только в этом случае построенная структурная модель будет отражать основные свойства исследуемого объекта согласно поставленным целям.

Теперь рассмотрим методы анализа и синтеза более подробно. Начнем с методов анализа, которые нашли широкое применение в науке и практике. В математике давно с успехом применяются такие аналитические методы, как разложение функций в ряды, спектральный анализ, дифференциальное и интегральное исчисление; в физике — методы молекулярной динамики; на производстве — конвейерная технология изготовления.

Как было отмечено выше, основной операцией при анализе является разделение целого на части. В дальнейшем эту операцию будем называть декомпозицией и понимать под ней метод разложения системы на отдельные элементы. В результате декомпозиции исходная система распадается на подсистемы, задача — на подзадачи и т.д. При необходимости операция декомпозиции может повторяться несколько раз, что приводит к древовидным структурам системы.

Основной проблемой при декомпозиции является ее неоднозначность. Понятно, что одну и ту же систему можно разбить на различные подсистемы в зависимости как от опыта исследователя, так и от применяемой методики анализа. Поэтому в системном анализе существуют специальные критерии для обоснования процесса декомпозиции. Одним из таких критериев является полнота декомпозиции, которая в свою очередь связана с полнотой модели системы, взятой в качестве исходной при декомпозиции.

Как было указано в разд. 4.1, в системном анализе рассматриваются только четыре формальные модели системы: «черного ящика», состава, структуры и «белого ящика». Очевидно, что для декомпозиции подходят только последние три модели, которые позволяют рассматривать систему через взаимодействие ее отдельных элементов. Поэтому одной из проблем системного анализа является накопление наборов полных формальных моделей (полнота здесь рассматривается относительно поставленной цели) для различных исследуемых систем, получивших в теории искусственного интеллекта название фреймов [83].

Известны фреймы для некоторых информационных, организационных и социальных систем [83]. Однако построение и обоснование фреймов для произвольной системы остается сложной задачей, от решения которой во многом зависит успех декомпозиции. Рассмотрим, например, педагогический процесс в высшем учебном заведении (вузе). Фреймом при декомпозиции в данном случае может служить формальная модель деятельности человека, предложенная еще К. Марксом в «Капитале» для анализа процесса труда (рис. 4.8). В качестве элементов здесь выделены: субъект деятельности, объект, на который направлена деятельность, и средства, используемые в процессе деятельности, а также все возможные связи между ними и окружающей средой. Используя эту формальную модель, можно построить модель педагогического процесса в вузе, вариант которой изображен на рис. 4.9. Здесь субъектом выступает преподаватель вуза, объектами — студенты, а средствами — методические, информационные и технические средства обучения (учебные программы изучаемых предметов, методические и учебные пособия, лабораторная база и т.д.). Окружающая среда описывается с помощью трех элементов: школы, вуза и министерства, которые оказывают существенное влияние на организацию учебного процесса (понятно, что число элементов, входящих в приведенную структурную модель, может быть гораздо больше).

Однако при декомпозиции необходимо учитывать и другой критерий — простоту, который требует сокращения размеров древовидной структуры. Таким образом, при декомпозиции должен быть принят некий компромисс между полнотой и простотой, который может быть достигнут в том случае, если в структурную модель
включаются только элементы, существенные по отношению к цели анализа.

Число уровней декомпозиции (уровней древовидной структуры) выбирается из следующих соображений. Декомпозиция по каждой из ветвей древовидной структуры ведется до тех пор, пока не приведет к получению элементов системы, не требующих дальнейшего разложения. Такие составляющие называются элементарными. Отметим, что понятие элементарности составляющей системы должно быть конкретизировано в каждом рассматриваемом случае отдельно. При этом могут быть использованы как формализованные (с помощью критериев), так и неформализованные (с помощью экспертов) способы. Например, в некоторых случаях многомерную задачу механики сплошной среды удается разложить на последовательность одномерных задач, имеющих простое (аналитическое) решение. Тогда каждую из этих одномерных задач можно считать элементарной частью исходной системы.

Часть системы, которую нельзя считать элементарной на основании выбранных критериев, подлежит дальнейшей декомпозиции. При этом могут использоваться различные фреймы. Если исследователь «перебрал» все фреймы, но не достиг элементарности на какой-либо ветви древовидной структуры, то вводятся новые элементы в модель, взятую в качестве основания, и декомпозиция продолжается по ним. Подробная блок-схема алгоритма декомпозиции приведена в [83].

Следует отметить, что в результате декомпозиции будет реализован лишь первый этап структурного моделирования, а именно — этап анализа. После этого этапа удается разделить исследуемую систему на отдельные элементы (или исходную задачу — на более простые подзадачи). Однако, как было отмечено выше, на поведение каждого элемента нужно смотреть с точки зрения целей всей системы. Другими словами, полученная совокупность элементов кроме внешней целостности (т.е. определенной обособленности от окружающей среды) должна обладать и внутренней целостностью.

Внешняя целостность хорошо описывается моделью «черного ящика», а внутренняя — связана с моделью структуры системы, т.е. установлением отношений между элементами. Для этого используется операция агрегирования — объединение нескольких элементов в единое целое. Результатом агрегирования является система, которую называют агрегатом. Свойства агрегата не являются только совокупностью свойств его отдельных элементов. Агрегат может обладать такими свойствами, которых нет ни у одного из его элементов, взятых в отдельности. Другими словами, объединение элементов в систему влечет появление нового качества, которое не могло появиться без этого объединения. Такое «внезапное» появление новых качеств у агрегата получило название эмерджентнос-ти (от англ, emergent — внезапно возникающий). Следует отметить, что новые свойства возникают благодаря конкретным связям между элементами. Другие связи могут дать другие новые свойства агрегата.

Хорошей иллюстрацией свойства эмерджентности является пример, предложенный М. Арбибом [83]. Пусть имеется некоторый цифровой автомат S, увеличивающий на 1 любое целое число, поступающее на его вход. При последовательном соединении двух автоматов в цепочку это свойство не изменяется. Если же соединить два таких автомата последовательно в кольцо (рис. 4.10), то в полученном агрегате обнаружится новое свойство: он генерирует возрастающие последовательности на выходах А и В, причем одна последовательность состоит из четных, а другая — из нечетных чисел. Другим ярким подтверждением свойства эмерджентности может служить пример из материаловедения. Известно, что тип кристаллической решетки (способ соединения атомов) определяет твердость материала. При этом твердость получаемого агрегата, состоящего из одинаковых элементов, может различаться в десятки тысяч раз (графит и алмаз).

Возникновение качественно новых свойств при агрегировании есть частное, но яркое проявление одного из законов диалектики — закона перехода количества в качество. При этом считается, что чем больше свойства агрегата отличаются от свойств его элементов, тем выше организованность системы. Кибернетик У. Эшби доказал, что у системы тем больше возможностей в выборе поведения, чем сильнее степень согласованности поведения ее элементов. Высшая степень проявления согласованности поведения элементов системы — самоорганизация системы, изучением которой занимается относительно молодая междисциплинарная область знаний — синергетика [81] (от греч. synergos — вместе действующий).

Таким образом, как следует из вышеизложенного, при агрегировании большое значение имеет установление связей между элементами, т.е. выбор модели структуры. Значит, в самом общем виде агрегирование можно определить как установление отношений на заданном множестве элементов. Такое установление отношений может быть проведено различными способами: построением математических зависимостей, структурированием, статистической обработкой, классификацией и т.п. В результате получаются различные агрегаты, основными из которых являются следующие [83]: конфигуратор, классификатор, оператор, статистик и структура. Рассмотрим эти агрегаты более подробно.

Конфигуратором называется такой агрегат, который состоит из качественно различных языков описания исследуемого объекта и обладает тем свойством, что число этих языков минимально, но необходимо для выполнения заданной цели. Следует отметить, что конфигуратор является содержательной моделью высшего возможного уровня. Перечислив языки, на которых будет вестись описание системы, мы тем самым определяем тип системы и ее основные свойства.

Например, в радиотехнике для описания одного и того же прибора используется следующий конфигуратор: блок-схема, принципиальная схема и монтажная схема. Этот конфигуратор полностью описывает рабочие характеристики прибора. Однако если кроме цели производства радиоаппаратуры ставится цель ее сбыта, то в конфигуратор необходимо добавить язык рекламы (маркетинг, дизайн, цена и т.п.).

В инженерной графике для описания поверхности любого трехмерного тела в качестве конфигуратора используются совокупность трех ортогональных проекций. Число их нельзя уменьшить и нецелесообразно увеличивать.

А какой конфигуратор применяется при математическом моделировании? Выбор языка зависит от вида модели. Понятно, что основной язык для математической модели — язык математических формул. Однако, как было отмечено в гл. 1 и 2, важными этапами математического моделирования являются содержательная и концептуальная постановки задачи. На этапе содержательной постановки осуществляется словесная постановка задачи на том языке, на котором она формулируется заказчиком. На этапе концептуальной постановки выполняется запись задачи на языке тех областей знаний, которые используются при моделировании рассматриваемого объекта. Поэтому конфигуратором в данном случае можно считать содержательную, концептуальную и математическую постановки задачи.

В качестве классификатора выступает агрегат, устанавливающий отношения эквивалентности между элементами системы, т.е. описывающий условия образования классов.

4.2. СПОСОБЫ ПОСТРОЕНИЯ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ

При структурном моделировании широко применяются методы анализа и синтеза. С помощью методов анализа производится разделение рассматриваемого объекта на части и исследование каждой из этих частей в отдельности. Методы синтеза, наоборот, служат для соединения частей в целое. Следует отметить, что при структурном моделировании методы анализа и синтеза необходимо применять совместно. Важно не просто разбить целое на отдельные элементы, но и соединить эти элементы таким образом, чтобы они снова образовали единое целое. С этой точки зрения синтез является завершающим этапом анализа, так как только после этого этапа можно объяснить целое через его части — в виде структуры целого. Это связано с тем, что при анализе теряются важные свойства объекта как целого (разобранный автомобиль не поедет), так и отдельных его элементов (оторванный руль «не рулит»). Поэтому, как отмечал один из ведущих специалистов по системному анализу Р. Акофф, результатом анализа является лишь вскрытие структуры системы, знание о том, как система работает, но не понимание того, почему и зачем она это делает. Только после синтеза можно объяснить поведение системы, рассматривая каждый элемент и его роль через призму всей системы.

Таким образом, анализ и синтез нельзя рассматривать как отдельные методы. Они дополняют друг друга и при структурном моделировании должны применяться совместно. Только в этом случае построенная структурная модель будет отражать основные свойства исследуемого объекта согласно поставленным целям.

Теперь рассмотрим методы анализа и синтеза более подробно. Начнем с методов анализа, которые нашли широкое применение в науке и практике. В математике давно с успехом применяются такие аналитические методы, как разложение функций в ряды, спектральный анализ, дифференциальное и интегральное исчисление; в физике — методы молекулярной динамики; на производстве — конвейерная технология изготовления.

Как было отмечено выше, основной операцией при анализе является разделение целого на части. В дальнейшем эту операцию будем называть декомпозицией и понимать под ней метод разложения системы на отдельные элементы. В результате декомпозиции исходная система распадается на подсистемы, задача — на подзадачи и т.д. При необходимости операция декомпозиции может повторяться несколько раз, что приводит к древовидным структурам системы.

Основной проблемой при декомпозиции является ее неоднозначность. Понятно, что одну и ту же систему можно разбить на различные подсистемы в зависимости как от опыта исследователя, так и от применяемой методики анализа. Поэтому в системном анализе существуют специальные критерии для обоснования процесса декомпозиции. Одним из таких критериев является полнота декомпозиции, которая в свою очередь связана с полнотой модели системы, взятой в качестве исходной при декомпозиции.

Как было указано в разд. 4.1, в системном анализе рассматриваются только четыре формальные модели системы: «черного ящика», состава, структуры и «белого ящика». Очевидно, что для декомпозиции подходят только последние три модели, которые позволяют рассматривать систему через взаимодействие ее отдельных элементов. Поэтому одной из проблем системного анализа является накопление наборов полных формальных моделей (полнота здесь рассматривается относительно поставленной цели) для различных исследуемых систем, получивших в теории искусственного интеллекта название фреймов [83].

Известны фреймы для некоторых информационных, организационных и социальных систем [83]. Однако построение и обоснование фреймов для произвольной системы остается сложной задачей, от решения которой во многом зависит успех декомпозиции. Рассмотрим, например, педагогический процесс в высшем учебном заведении (вузе). Фреймом при декомпозиции в данном случае может служить формальная модель деятельности человека, предложенная еще К. Марксом в «Капитале» для анализа процесса труда (рис. 4.8). В качестве элементов здесь выделены: субъект деятельности, объект, на который направлена деятельность, и средства, используемые в процессе деятельности, а также все возможные связи между ними и окружающей средой. Используя эту формальную модель, можно построить модель педагогического процесса в вузе, вариант которой изображен на рис. 4.9. Здесь субъектом выступает преподаватель вуза, объектами — студенты, а средствами — методические, информационные и технические средства обучения (учебные программы изучаемых предметов, методические и учебные пособия, лабораторная база и т.д.). Окружающая среда описывается с помощью трех элементов: школы, вуза и министерства, которые оказывают существенное влияние на организацию учебного процесса (понятно, что число элементов, входящих в приведенную структурную модель, может быть гораздо больше).

Однако при декомпозиции необходимо учитывать и другой критерий — простоту, который требует сокращения размеров древовидной структуры. Таким образом, при декомпозиции должен быть принят некий компромисс между полнотой и простотой, который может быть достигнут в том случае, если в структурную модель
включаются только элементы, существенные по отношению к цели анализа.

Число уровней декомпозиции (уровней древовидной структуры) выбирается из следующих соображений. Декомпозиция по каждой из ветвей древовидной структуры ведется до тех пор, пока не приведет к получению элементов системы, не требующих дальнейшего разложения. Такие составляющие называются элементарными. Отметим, что понятие элементарности составляющей системы должно быть конкретизировано в каждом рассматриваемом случае отдельно. При этом могут быть использованы как формализованные (с помощью критериев), так и неформализованные (с помощью экспертов) способы. Например, в некоторых случаях многомерную задачу механики сплошной среды удается разложить на последовательность одномерных задач, имеющих простое (аналитическое) решение. Тогда каждую из этих одномерных задач можно считать элементарной частью исходной системы.

Часть системы, которую нельзя считать элементарной на основании выбранных критериев, подлежит дальнейшей декомпозиции. При этом могут использоваться различные фреймы. Если исследователь «перебрал» все фреймы, но не достиг элементарности на какой-либо ветви древовидной структуры, то вводятся новые элементы в модель, взятую в качестве основания, и декомпозиция продолжается по ним. Подробная блок-схема алгоритма декомпозиции приведена в [83].

Следует отметить, что в результате декомпозиции будет реализован лишь первый этап структурного моделирования, а именно — этап анализа. После этого этапа удается разделить исследуемую систему на отдельные элементы (или исходную задачу — на более простые подзадачи). Однако, как было отмечено выше, на поведение каждого элемента нужно смотреть с точки зрения целей всей системы. Другими словами, полученная совокупность элементов кроме внешней целостности (т.е. определенной обособленности от окружающей среды) должна обладать и внутренней целостностью.

Внешняя целостность хорошо описывается моделью «черного ящика», а внутренняя — связана с моделью структуры системы, т.е. установлением отношений между элементами. Для этого используется операция агрегирования — объединение нескольких элементов в единое целое. Результатом агрегирования является система, которую называют агрегатом. Свойства агрегата не являются только совокупностью свойств его отдельных элементов. Агрегат может обладать такими свойствами, которых нет ни у одного из его элементов, взятых в отдельности. Другими словами, объединение элементов в систему влечет появление нового качества, которое не могло появиться без этого объединения. Такое «внезапное» появление новых качеств у агрегата получило название эмерджентнос-ти (от англ, emergent — внезапно возникающий). Следует отметить, что новые свойства возникают благодаря конкретным связям между элементами. Другие связи могут дать другие новые свойства агрегата.

Хорошей иллюстрацией свойства эмерджентности является пример, предложенный М. Арбибом [83]. Пусть имеется некоторый цифровой автомат S, увеличивающий на 1 любое целое число, поступающее на его вход. При последовательном соединении двух автоматов в цепочку это свойство не изменяется. Если же соединить два таких автомата последовательно в кольцо (рис. 4.10), то в полученном агрегате обнаружится новое свойство: он генерирует возрастающие последовательности на выходах А и В, причем одна последовательность состоит из четных, а другая — из нечетных чисел. Другим ярким подтверждением свойства эмерджентности может служить пример из материаловедения. Известно, что тип кристаллической решетки (способ соединения атомов) определяет твердость материала. При этом твердость получаемого агрегата, состоящего из одинаковых элементов, может различаться в десятки тысяч раз (графит и алмаз).

Возникновение качественно новых свойств при агрегировании есть частное, но яркое проявление одного из законов диалектики — закона перехода количества в качество. При этом считается, что чем больше свойства агрегата отличаются от свойств его элементов, тем выше организованность системы. Кибернетик У. Эшби доказал, что у системы тем больше возможностей в выборе поведения, чем сильнее степень согласованности поведения ее элементов. Высшая степень проявления согласованности поведения элементов системы — самоорганизация системы, изучением которой занимается относительно молодая междисциплинарная область знаний — синергетика [81] (от греч. synergos — вместе действующий).

Таким образом, как следует из вышеизложенного, при агрегировании большое значение имеет установление связей между элементами, т.е. выбор модели структуры. Значит, в самом общем виде агрегирование можно определить как установление отношений на заданном множестве элементов. Такое установление отношений может быть проведено различными способами: построением математических зависимостей, структурированием, статистической обработкой, классификацией и т.п. В результате получаются различные агрегаты, основными из которых являются следующие [83]: конфигуратор, классификатор, оператор, статистик и структура. Рассмотрим эти агрегаты более подробно.

Конфигуратором называется такой агрегат, который состоит из качественно различных языков описания исследуемого объекта и обладает тем свойством, что число этих языков минимально, но необходимо для выполнения заданной цели. Следует отметить, что конфигуратор является содержательной моделью высшего возможного уровня. Перечислив языки, на которых будет вестись описание системы, мы тем самым определяем тип системы и ее основные свойства.

Например, в радиотехнике для описания одного и того же прибора используется следующий конфигуратор: блок-схема, принципиальная схема и монтажная схема. Этот конфигуратор полностью описывает рабочие характеристики прибора. Однако если кроме цели производства радиоаппаратуры ставится цель ее сбыта, то в конфигуратор необходимо добавить язык рекламы (маркетинг, дизайн, цена и т.п.).

В инженерной графике для описания поверхности любого трехмерного тела в качестве конфигуратора используются совокупность трех ортогональных проекций. Число их нельзя уменьшить и нецелесообразно увеличивать.

А какой конфигуратор применяется при математическом моделировании? Выбор языка зависит от вида модели. Понятно, что основной язык для математической модели — язык математических формул. Однако, как было отмечено в гл. 1 и 2, важными этапами математического моделирования являются содержательная и концептуальная постановки задачи. На этапе содержательной постановки осуществляется словесная постановка задачи на том языке, на котором она формулируется заказчиком. На этапе концептуальной постановки выполняется запись задачи на языке тех областей знаний, которые используются при моделировании рассматриваемого объекта. Поэтому конфигуратором в данном случае можно считать содержательную, концептуальную и математическую постановки задачи.

В качестве классификатора выступает агрегат, устанавливающий отношения эквивалентности между элементами системы, т.е. описывающий условия образования классов.

Список вопросов к экзамену по МатМоделированию.
1. Методы научного познания.
2. Объект исследования, гипотеза, аналогия, модель
3. Свойства моделей
4. Цели моделирования
5. Материальное, натурное и аналоговое моделирование.
6. Идеальное, интуитивное, научное и знаковое моделирование; понятия «модель» и «теория» в рамках научного моделирования.
7. Понятие «математическое моделирование»
8. Преимущества математического моделирования
9. Понятие «математическая модель», «оператор мат. модели»
10. Классификация математических моделей в зависимости от сложности объекта моделирования (система, структурная модель, имитационная модель)
11. Классификация математических моделей в зависимости от оператора модели (линейное и нелинейное поведение системы)
12. Классификация математических моделей в зависимости от оператора модели (простой, сложный, алгоритмический; условия сведения сложного оператора к простому)
13. Классификация математических моделей в зависимости от параметров модели (входные, выходные, внутренние параметры; параметры воздействия внешней среды; экзогенные и эндогенные параметры)
14. Классификация математических моделей в зависимости от параметров модели (качественные и количественные характеристики объекта)
15. Классификация математических моделей в зависимости от параметров модели (варианты описания неопределенности параметров)
16. Классификация математических моделей в зависимости от параметров модели (состояние объекта, квазистатический, динамический и стационарный процесс)
17. Классификация математических моделей в зависимости от целей моделирования (дескриптивные, оптимизационные, управленческие)
18. Методы реализации моделей. Аналитический подход, алгебраические и приближенные выражения.
19. Методы реализации моделей. Алгоритмический подход, численные, имитационные методы.
20. Этап обследования объекта моделирования. Цель, работы.
21. Концептуальная постановка задачи моделирования.
22. Математическая постановка задачи моделирования
23. Проверки на правильность полученной математической модели и ее корректность
24. Составляющие погрешности при численном решении матмодели
25. Требования к численному методу решения математической модели
26. Численные методы решения мат. моделей по объектам, к которым они применяются

Поиск по сайту: