2 Классификация моделей.
В свою очередь вещественные модели можно разделить на:
Вещественные натурные модели - это реальные объекты, процессы и системы, над которыми выполняются эксперименты научные, технические и производственные.
Вещественные физические модели - это макеты, муляжи, воспроизводящие физические свойства оригиналов (кинематические, динамические, гидравлические, тепловые, электрические, световые модели).
Вещественные математические - это аналоговые, структурные, геометрические, графические, цифровые и кибернетические модели.
Идеальные наглядные модели - это схемы, карты, чертежи, графики, графы, аналоги, структурные и геометрические модели.
Идеальные знаковые модели - это символы, алфавит, языки программирования, упорядоченная запись, топологическая запись, сетевое представление.
Идеальные математические модели - это аналитические, функциональные, имитационные, комбинированные модели.
В приведенной классификации некоторые модели имеют двойное толкование (например - аналоговые). Все модели, кроме натурных, можно объединить в один класс мысленных моделей, т.к. они являются продуктом абстрактного мышления человека.
Модели, если отвлечься от областей, сфер их применения, бывают трех типов: познавательные, прагматические и инструментальные.
Познавательная модель - форма организации и представления знаний, средство соединения новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью.
Прагматическая модель - средство организации практических действий, рабочего представления целей системы для ее управления. Реальность в них подгоняется под некоторую прагматическую модель. Это, как правило, прикладные модели.
Инструментальная модель - средство построения, исследования и/или использования прагматических и/или познавательных моделей.
Модель называется статической, если среди параметров, участвующих в ее описании, нет временного параметра. Статическая модель в каждый момент времени дает лишь "фотографию" системы, ее срез.
Модель динамическая, если среди ее параметров есть временной параметр, т.е. она отображает систему (процессы в системе) во времени.
Модель дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени.
Модель непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка времени.
Модель имитационная, если она предназначена для испытания или изучения возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров модели.
Модель детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае - модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).
Модель функциональная, если она представима в виде системы каких- либо функциональных соотношений.
Модель теоретико-множественная, если она представима с помощью некоторых множеств и отношений принадлежности им и между ними.
Модель логическая, если она представима предикатами, логическими функциями.
Модель игровая, если она описывает, реализует некоторую игровую ситуацию между участниками игры (лицами, коалициями).
Модель алгоритмическая, если она описана некоторым алгоритмом или комплексом алгоритмов, определяющим ее функционирование, развитие. Введение такого, на первый взгляд, непривычного типа моделей (действительно, кажется, что любая модель может быть представлена алгоритмом её исследования), на наш взгляд, вполне обосновано, так как не все модели могут быть исследованы или реализованы алгоритмически.
Модель структурная, если она представима структурой данных или структурами данных и отношениями между ними.
Модель графовая, если она представима графом или графами и отношениями между ними.
Модель иерархическая (древовидная), если представима некоторой иерархической структурой (деревом).
Модель сетевая, если она представима некоторой сетевой структурой.
Модель языковая, лингвистическая, если она представлена некоторым лингвистическим объектом, формализованной языковой системой или структурой. Иногда такие модели называют вербальными, синтаксическими и т.п.
Модель визуальная, если она позволяет визуализировать отношения и связи моделируемой системы, особенно в динамике.
Модель натурная, если она есть материальная копия объекта моделирования.
Модель геометрическая, графическая, если она представима геометрическими образами и объектами.
Модель клеточно-автоматная, если она представляет систему с помощью клеточного автомата или системы клеточных автоматов.
- 1.Осн.Понятия и опр-я: инф-я, алгоритм, программа, команда, данные, технические устройства.
- 14. Програм-е для операционной системы windows.
- 3. Сс. Перевод чисел из одной сс в другую.
- 5. Повп. Алгоритм Фон-Неймана.
- 6. Принцип организац выч процесса. Гарвардская архитектура эвм.
- 12. Циклический вычислительный процесс
- 8.Адресация оперативной памяти. Сегментные регистры.
- 9. Система команд процессора i32. Способы адресации.
- 10. Скп i32. Машобработка. Байт способа адресации.
- 5. Усилители электрических сигналов.
- 11. Разветвляющий вычислительный процесс.
- 13. Рекурсивный вычислительный процесс.
- 1.Трансформаторы.
- 2. Машины постоянного тока.
- 3. Асинхронные и синхронные машины.
- 4. Элементная база современных электронных устройств
- 6. Основы цифровой электроники.
- 3. Типы адресации и система команд.
- 4. Структура процессора.
- 15. Модули последовательного ввода/вывода
- 11. Базовый функциональный блок микроконтроллера включает:
- 1.Принципы технического регулирования.
- 2. Технические регламенты.
- 3. Стандартизация.
- 5. Гос.Контроль за соблюд-ем треб-ий тех. Регламентов.
- 6.Метрология. Прямые и косвенные измерения.
- 1. Типы данных
- 1.Упрощение логических выражений
- 2.Функциональные схемы (лог.Диаграммы)
- 3. Искусственные нейронные сети.
- 4. Статистические методы принятия решений.
- 1.Задачи, решаемые методами искусственного интеллекта.
- 2.Модульное прогр-ие.
- 5. Програм-е в .Net Framework.
- 6. Унифицированный язык прогр-я uml.Назначение.
- 9. Этапы построения алгоритмов
- 13. C#.Полиморфизм.Перегрузка операций и методов.
- 14. C#.Наследование.Ограничения при наследовании.
- 1.Осн.Принципы сист.Подхода.
- 2. Система и моделирование. Классификация признаков.
- 3.Постановка задачи принятия решений.
- 5. Этапы системного подхода решения проблем.
- 6. Постановка задач оптимизации. Их классификация.
- 13. Нечеткие множества и их использование для принятия решений.
- 7. Условная оптимизация. Линейное программирование. Пример постановки задачи оптимизации.
- 1. Пример постановки задачи оптимизации.
- 9. Нелинейное программирование. Постановка задачи нелинейного программирования.
- 8. Методы решения задач линейного программирования. Геометрическая интерпретация.
- 10. Выбор альтернатив в многокритериальных задачах.
- 11. Классификация задач принятия решений. Структура системы принятия решений.
- Структура процесса принятия решений
- 2 Классификация моделей.
- 3 Свойства модели.
- 4 Жизненный цикл моделируемой системы:
- 5.Классификация математических моделей
- 6. Требования, предъявляемые к мат. Моделям
- 7. Модели и моделирование.
- 10. Алгоритм декомпозиции
- 8.Математические модели технических систем.
- 9. Декомпозиция систем.
- 1. Датчики измерения перемещений
- 5. Гироскопы.
- 4 Манометрические приборы
- 6. Преобразование измерительных сигналов.
- 7 Методы измерений
- 9.Системы технического зрения
- 10. Структура измерительных систем
- 11. Измерительные сигналы, виды, типы, модели сигналов. Классификация детерминированных сигналов.
- 12. Теория информации