Понятие «модель» возникло в процессе опытного изучения мира, а само слово в переводе с латинского означает мера, образ, способ. Первоначально модели активно использовались в строительстве, затем на моделях стали изучать течение водяных потоков, при строительстве плавательных средств, инженерных сооружений. Сегодня моделирование превращается в один из универсальных методов познания, применяемых во всех современных науках.

Научной основой моделирования служит теория аналогии. Основные виды качественной аналогии - химическая, физическая, кибернетическая. Например, физическая аналогия - это подобие при наличии физического аналога, а константы подобия - безразмерные величины, результат же исследования предполагает раскрытие физического смысла самих уравнений. Все эти виды объединяются понятием обобщенной аналогии - абстракцией, которая выражает особого рода соответствие между сопоставляемыми объектами, между моделью и прототипом.

Основным видом количественной аналогии является понятие математической аналогии. Это аналогия формы уравнений и аналогия соотношений между переменными в уравнениях оригинала и модели. Частные случаи математической аналогии - геометрическая (подобие пространственных пропорций частей объекта, подобие геометрических образов), временная (подобие функции времени, при котором константа подобия показывает, в каком соотношении к ней находятся такие параметры, как период, задержка).

Вместе с тем, следует четко усвоить, что аналогия - это не модель. Аналогия - это объективная, научная основа моделирования. А само моделирование является методологией эксперимента.

Моделирование - это метод исследования на модели, т.е. на аналогах (схемах, структурах, знаковых системах) определенных фрагментов действительности, которые называются оригиналами. Модель - это, прежде всего то, с чем сравнивают. Главное, чтобы между моделью и оригиналом было сходство в каких-то физических характеристиках, или в структуре, или в функциях. Существуют различные виды моделирования: предметное (прямое) и знаковое, а также информационное, компьютерное, математическое, математико-картографическое, молекулярное, цифровое, логическое, психолого-педагогическое, статистическое, экономико-математическое, эволюционное и другие. Такое разнообразие указывает на достаточно высокую степень эффективности моделирования в разных науках.

Предметным называется моделирование, в ходе которого исследование ведется на модели, воспроизводящей определенные физические, геометрические и прочие характеристики оригинала. Предметное моделирование используется как практический метод познания. При знаковом моделировании моделями служат схемы, чертежи, формулы, предложения естественного или искусственного языка. Поскольку действия со знаками есть одновременно действия с некоторыми мыслями, то всякое знаковое моделирование по своей сути является моделированием мысленным.

Исследование мысленных моделей связано с применением гипотетико-дедуктивного метода, потому что модель является некоторым возможным, предположительным (гипотетическим) вариантом оригинала, и этот вариант можно проверить с помощью вытекающих из него следствий.

Таким образом, моделирование является методом опосредованного оперирования объектом, в ходе которого исследуется непосредственно не сам интересующий нас объект, а некоторая промежуточная вспомогательная система (естественная или искусственная), которая:

Во-первых, находится в некотором объективном соответствии с познаваемым объектом;

Во-вторых, подобного рода система способна в ходе познания замещать на известных этапах и в определенных отношениях изучаемый объект;

В-третьих, система может давать в процессе ее исследования полезную информацию об интересующем нас объекте.

Рассмотрим, используя учебное пособие О.Е. Акимова, (Акимов О.Е. Естествознание: Курс лекций. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 639с.) операцию моделирования. Обратимся к разделу динамики, где используют три типа модели - материальная точка, абсолютно твердое тело и сплошная среда.

Под материальной точкой понимают тело конечной массы, пространственные размеры и внутренняя структура которого не принимаются во внимание. Однако на практике чаще встречаются более сложные случаи, когда механическую систему нельзя представить в виде одной изолированной точки, так как требуется, например, учитывать вращательный моменты, который в свою очередь зависит от геометрических параметров тела и распределения масс внутри системы. В таком случае прибегают к модели абсолютно твердого тела, которая состоит из конечной совокупности жестко связанных материальных точек.

Изучение динамики абсолютно твердого (т.е. совершенно недеформируемого в процессе движения) тела начинается с рассмотрения геометрии масс. Затем производится анализ возникающих сил и, наконец, рассчитывается траектория движения всей механической системы. Подобные задачи возникают, например, при рассмотрении движения Луны относительно Земли, которое существенным образом зависит от движения Земли относительно Солнца, или вращения коленчатого вала двигателя внутреннего сгорания, которое зависит от сопротивления поршней.

Третья модель механической системы - сплошная среда - является естественным расширением модели твердого тела, когда условие абсолютной жесткости между материальными точками нарушается, а их число становится бесконечным. Таким образом, сплошной средой считают деформируемое твердое тело, жидкость, газ, т.е. три основные фазы вещества. Известно и четвертое состояние вещества - плазма, которая также описывается при помощи модели сплошной среды. Сплошная среда в реальных условиях состоит из большого числа частиц - молекул. Молекулы газа и жидкости находятся в непрерывном хаотическом движении.

Молекулярно-кинетическая теория ставит перед собой цель изучения как раз этой формы движения материи. При этом она пользуется статистическим методом, анализируя не движения отдельно взятых молекул, а целых их ансамблей. Отсюда происходит и другое название указанной теории - статистическая физика. Для нее, например, давление газа и температура жидкости есть уже интегральные характеристики движения большого числа материальных частиц, движущихся в абсолютной пустоте по случайным траекториям. Молекулярно-кинетическая теория стала основой современной атомной физики и физики элементарных частиц.

В 1950-х годах моделирование успешно стали применять в социально-экономических процессах (работы Дж. Форрестера по экономическому развитию локальных территорий и мировых экономических процессов), а впоследствии применительно к глобальным общественно-политическим и экологическим процессам, проблемам освоения ближнего и дальнего космоса.

Моделирование в истории науки

Моделирование издавна применялось в познании; еще античный мыс-литель Эмпедокл пытался объяснить функционирование дыхательной системы животных, используя в качестве модели принцип действия водя-ного сифона, а английский врач XVII в. У. Гарвей представлял работу серд-ца и движение крови в системе кровообращения в виде механической модели. С начала Нового времени (XVI в.) метод моделирования посте-пенно приобретает все большее распространение, проникая во все отрас-ли научного знания.

Осознание общенаучной значимости этого метода происходит в XX в. под влиянием успехов кибернетики,продемонстрировавшей возможности создания и изучения систем, являющихся функционально сходными,хотя и реализованных на разных материальных носителях. Активное обсуждение общеметодологической значимости моделирования началось со статьи Н. Винера и А. Розенблюта «Роль моделей в науке» (1946) — ученых, непо-средственно стоявших у истоков кибернетики. Период 1950-1970-х гг. в связи с расцветом кибернетики и использованием системного подходаозна-менован особенно интенсивной разработкой проблематики моделирования как в мировой, так и в отечественной научной и философской литературе.

Сейчас, хотя пик интереса исследователей к этой теме пройден, в фило-софии и методологии науки важное значение моделирования общепри-знано, а сам метод моделирования надежно занимает свое заслуженное место в научном познании. Термин «моделирование» сегодня ассоциируется математическими методами для решения научно-практических задач, когда вместо непосредственного манипулирования объектом изучают его математический «образ», решая с использованием компьютерных технологий сложные вычислительные задачи. Не круг тем, охватываемых методами моделирования, гораздо разнообраз-нее; например, использование деловых игр в социальных исследованиях, в педагогике и т.п. тоже является видом моделирования. Методы и приемы моделирования получили сегодня широкое распространение во многих областяхнаучно-практической деятельности.

Показания к моделированию

Метод моделирования применяется в тех ситуациях, когда по какой- либо причине исследователю предпочтительно заменить непосредственное изучение исходного объекта его моделью. Это ситуации, в которых прямое манипулирование с оригиналом либо крайне затруднительно, либо неэффективно, либо вообще невозможно.

Примерами ситуаций, в которых пока-зано применение моделирования, могут служить :

1) многие виды медико-биологических исследований, объектом которых должен служить человек, что недопустимо по этическим причинам;

2) технические испытания различных дорогостоящих объектов: судов, самолетов, зданий и т.п. (которые вполне могут быть заменены моде-лями-макетами, воспроизведением отдельных частей);

3) недоступные во времени или в пространстве объекты и процессы (уда-ленные космические тела, процессы далекого прошлого);

4) отсутствие возможностей изучить объект целиком (массовые явления, которые подлежат изучению лишь на выборочных примерах);

5) другие случаи подобного рода, когда вместо оригинала исследователь строит или подыскивает подходящую модель: лабораторных животных — вместо человека, крыло самолета в аэродинамической трубе — вместо целого самолета, репрезентативную выборку для социологического опроса — вместо опроса всего населения, математическую модель колебания цен в каком-то периоде исторического прошлого.

Этапы и структура моделирования

Процесс моделирования включает всебя следующие шаги:

1) построение модели;

2) изучение модели;

3) экстраполяцию — или перенос полученных данных на область знаний об исходном объекте.

На первом этапе при осознании невозможности или нецелесообразно-сти прямого изучения объекта создается его модель.Целью этого этапа является создание условий для полноценного замещенияоригинала объектом-посредником, воспроизводящим его необходимые параметры.

На втором этапе производится изучение самой модели, настолько детальное, насколько это требуется для решения конкретной познава-тельной задачи. Здесь исследователь может осуществлять наблюденияза поведением модели, проводить над ней эксперименты (модельный эк-сперимент), осуществлять измерение или описание ее характеристик. Это зависит от специфики самой модели и от исходной познаватель-ной задачи. Целью второго этапа является получение требуемой ин-формации о модели.

Необходимо отметить, что, хотя модель мы создаем (или выбираем) сами, подчиняя ее ряду условий, она обладает определенной самостоятельностью. В ней присутствует некий элемент неизвестности,поэтому модель надо действительно изучать, и она в должной мере заранее неизвестна. Метод моделирования потому и относится к эмпирическимметодам, что предполагает интерактивный режим работы с изучаемым явлением (в данном случае с моделью, а также в той или иной мере — и с оригиналом).

Третий этап (экстраполяционный) представляет собой возвращение к исходному объекту, т.е. интерпретацию полученных знаний о модели, оценку их приемлемости и, соответственно, непосредственное примене-ние их к оригиналу, позволяющее в случае успеха решить исходную по-знавательную задачу.

Классификация моделей

Назовем некоторые основания классификации моделей:

1) по субстрату — материальные (вещественные) и идеальные (концеп-туальные, мысленные);

2) по моделируемым аспектам — структурные, функциональные;

3) по виду сходства между оригиналом и моделью — физические, анало-говые, квазианалоговые.

Проблема сходства оригинала и модели

Для решения многих задач, в которых используется моделирование, требуется уточнить интуитивное понимание того, что модель похожа на оригинал. Знание точных взаимоотношений модели и оригинала позволяет на всех этапах моделирования действовать более адекватно: от этапа построениямодели с заданными характеристиками до экстраполяции,осуществляемой по строгим правилам.

В физико-технических науках для обозначения обобщенного отношения сходства модели и оригинала используется термин «подобие».В физике существует особая дисциплина — теория подобия; она обеспечивает концептуальную поддержку моделирования. В теории подобия разрабатываются методы, с помощью которых можно репрезентировать данные как зависимости между безразмерными величинами, т.е. в некотором нейтральном виде; тогда явления, которые описываются одинаковыми значениями безразмерных величин, являются подобны-мидруг другу.

Пользуясь этой теорией, исследователь может, изучая явление на какой-либо модели, переносить полученные результаты на совершенно иные явления, но характеризующиеся теми же значения-ми безразмерных величин. При точном моделировании оперируют и такими понятиями, как масштабы(отношения, устанавливающие условия перехода от модели к оригиналу), критерии подобия (крите-рии адекватного сходства модели и оригинала); выделяют также раз-личные виды подобия — абсолютное, полное, неполное, приближен-ное.

У истоков теории подобия стояли Галилей и Ньютон . Так, Галилей показал, что сходство механических систем базируется не просто на интуитивно понимаемом сходстве их по внешнему виду и т.п., а на определенных физических соотношениях. И. Ньютон, продолжая этот подход, сформулировал две теоремы подобия для механических систем.

Для обозначения еще более широкого отношения сходства между объек-тами, системами, процессами предлагают также использовать термин «изо-морфизм» — понятие, пришедшее из абстрактной алгебры. Две сравнивае-мые системы называются изоморфными,если каждому элементу одной системы взаимно однозначно соответствует элемент второй системы, а каж-дому отношению между элементами первой системы соответствует отноше-ние второй системы, имеющее такие же структурные свойства.

В контексте моделирования две системы называют изоморфными, если между ними мо-жет быть установлено взаимное соответствие по некоторым изучаемым свойствам. Например, у информационных процессов могут быть выделе-ны устойчивые общие черты, позволяющие им протекать сходным обра-зом в биологическом объекте, компьютере, социальной системе, тогда все эти объекты рассматриваются как изоморфныеотносительно протекания их информационных процессов.

Взаимное соответствие определенных аспектов двух систем может быть обнаружено и реализовано различными способами. Наиболее яр-ким случаем такого соответствия является изоморфизм структур. При моделировании этого сходства исследователь пытается воспроизвести структурные особенности одной системы на ином субстрате. В бионикедля нужд технических наук создаются искусственные аналоги объектов или процессов, обнаруженных в живой природе: например, ультразвуко-вая эхолокация имитирует соответствующие органы животных.

Струк-турное моделирование также широко используется в медицинских науках при протезировании органов. Другим вариантом соответствия является существенное сходство функции(поведения). Один и тот же эффект мо-жет быть реализован в системах с совершенно разными структурами: летательный аппарат может быть выполнен не обязательно на основе крыла, но и на основе пропеллера, баллона с легким газом, реактивного двигателя.

Логические аспекты этапа экстраполяции

Завершающим этапом моделирования является экстраполяция . В ко-нечном счете, именно экстраполяция оправдывает весь процесс работы с моделью. Экстраполяционный вывод как перенос информации с одного объекта на другой, сходный с ним, с логической стороны представляет собой заключение по аналогии. Однако в целом моделирование нельзя сводить лишь к логической операции вывода по аналогии, т.к. оно являет-ся сложным процессом, включающим в себя различные типы логического вывода. Положение дел здесь подобно тому, что имеет место в математике, которая является дедуктивной наукой, однако не может быть сведена к одному лишь дедуктивному выводу. Какие же процедуры лежат в осно-ве экстраполяционных выводов?

Следует помнить, что вывод по аналогии относится в логике к недедуктивным, т.е. неточным, приближенным рассуждениям. Поэтому час-то требуется применение более строгих методов, ведь методологиче-ским идеалом экстраполяции является достижение максимальной точностипри переходе от модели к оригиналу. В тех случаях, когда модельстроится по уточненным критериям соответствия оригиналу, экстраполяционные выводы основываются на специальных расчетах, а не просто на видимом сходстве. Строго говоря, такие выводы, осно-ванные на точных критериях подобия, не могут расцениваться как приблизительные, а являются уже дедуктивным процессом.

Существует один тонкий вопрос, касающийся логической стороны отношений модели и оригинала. Следует обратить внимание на то, что в общем случаеоригинал и его модель относятся к разнымклассам объек-тов, т.е. вполне могут быть совершенно разноплановыми явлениями. Имен-но поэтому между ними могут быть определены отношения только аналогии, но не логические отношения более тесного родства — отношения включения элемента в класс, части и целого, тождества и т.п. В противном случае будет утрачена специфика самого модельногосоотношения, и оно примет универ-сальный и одновременно бессодержательный характер.

Тогда окажется, что модельное соотношение будет приложимо ко всему, ведь и часть можно будет считать моделью целого, и элемент — моделью множества. отношение между экспериментоми классом реальных ситуаций, на которые он должен быть экстраполирован (с обеспечением внешней валидности), не является модельным,т.к. отношение между явлением, выделяе-мым в чистом виде в данном эксперименте, и другими явлениями этой же предметной области, является отношением тождества,а не аналогии.

Заметим также, что понимание логического отношения оригинала и модели как отношения аналогиине должно вызывать затруднений в по-нимании статуса статистики. Хотя при статистическом исследовании и производится случайная выборка из самой же генеральной совокупно-сти объектов, полученная выборка является именно модельюгенеральной совокупности.

Ведь в общем случае изучаемые свойства выборки могут существенно отличаться от свойств оставшейся части (или от свойств целого); исследователь не может рассчитывать на их тождество, целью статистического подхода как раз и является создание условий, макси-мально приближающих выборку к генеральной совокупности. Поэтому статистическое исследование тоже представляет собой вид моделирования;для построения статистической модели, как и для всякой другой, необходимы определенные допущения,идеализирующие ситуацию и вы-полняющиеся лишь приближенно, и определенные условия,позволяющие повысить достоверность экстраполяционных выводов.

Итак, экстраполяциябазируется на выводе по аналогии, но с использо-ванием всех возможностей для повышения его точности.

Иногда модели пишут на языках программирования, но это долгий и дорогой процесс. Для моделирования можно использовать математические пакеты, но, как показывает опыт, в них обычно не хватает многих инженерных инструментов. Оптимальным является использование среды моделирования.

В нашем курсе в качестве такой среды выбрана . Лабораторные работы и демонстрации, которые вы встретите в курсе, следует запускать как проекты среды Stratum-2000.

Модель, выполненная с учётом возможности её модернизации, конечно, имеет недостатки, например, низкую скорость исполнения кода. Но есть и неоспоримые достоинства. Видна и сохранена структура модели, связи, элементы, подсистемы. Всегда можно вернуться назад и что-то переделать. Сохранен след в истории проектирования модели (но когда модель отлажена, имеет смысл убрать из проекта служебную информацию). В конце концов, модель, которая сдаётся заказчику, может быть оформлена в виде специализированного автоматизированного рабочего места (АРМа), написанного уже на языке программирования, внимание в котором уже, в основном, уделено интерфейсу, скоростным параметрам и другим потребительским свойствам, которые важны для заказчика. АРМ, безусловно, вещь дорогая, поэтому выпускается он только тогда, когда заказчик полностью оттестировал проект в среде моделирования, сделал все замечания и обязуется больше не менять своих требований.

Моделирование является инженерной наукой, технологией решения задач. Это замечание — очень важное. Так как технология есть способ достижения результата с известным заранее качеством и гарантированными затратами и сроками, то моделирование, как дисциплина:

• изучает способы решения задач, то есть является инженерной наукой;
• является универсальным инструментом, гарантирующим решение любых задач, независимо от предметной области.

Смежными моделированию предметами являются: программирование, математика, исследование операций.

Программирование — потому что часто модель реализуют на искусственном носителе (пластилин, вода, кирпичи, математические выражения…), а компьютер является одним из самых универсальных носителей информации и притом активным (имитирует пластилин, воду, кирпичи, считает математические выражения и т. д.). Программирование есть способ изложения алгоритма в языковой форме. Алгоритм — один из способов представления (отражения) мысли, процесса, явления в искусственной вычислительной среде, которой является компьютер (фон-Неймановской архитектуры). Специфика алгоритма состоит в отражении последовательности действий. Моделирование может использовать программирование, если моделируемый объект легко описать с точки зрения его поведения. Если легче описать свойства объекта, то использовать программирование затруднительно. Если моделирующая среда построена не на основе фон-Неймановской архитектуры, программирование практически бесполезно.

Какова разница между алгоритмом и моделью?

Алгоритм — это процесс решения задачи путём реализации последовательности шагов, тогда как модель — совокупность потенциальных свойств объекта. Если к модели поставить вопрос и добавить дополнительные условия в виде исходных данных (связь с другими объектами, начальные условия, ограничения), то она может быть разрешена исследователем относительно неизвестных. Процесс решения задачи может быть представлен алгоритмом (но известны и другие способы решения). Вообще примеры алгоритмов в природе неизвестны, они суть порождение человеческого мозга, разума, способного к установлению плана. Собственно алгоритм — это и есть план, развёрнутый в последовательность действий. Следует различать поведение объектов, связанное с естественными причинами, и промысел разума, управляющий ходом движения, предсказывающий результат на основе знания и выбирающий целесообразный вариант поведения.

модель + вопрос + дополнительные условия = задача .

Математика — наука, предоставляющая возможность исчисления моделей, приводимых к стандартному (каноническому) виду. Наука о нахождении решений аналитических моделей (анализ) средствами формальных преобразований.

Исследование операций — дисциплина, реализующая способы исследования моделей с точки зрения нахождения наилучших управляющих воздействий на модели (синтез). По большей части имеет дело с аналитическими моделями. Помогает принимать решения, используя построенные модели.

Проектирование — процесс создания объекта и его модели; моделирование — способ оценки результата проектирования; моделирования без проектирования не существует.

Смежными дисциплинами для моделирования можно признать электротехнику, экономику, биологию, географию и другие в том смысле, что они используют методы моделирования для исследования собственного прикладного объекта (например, модель ландшафта, модель электрической цепи, модель денежных потоков и т. д.).

В качестве примера посмотрим, как можно обнаружить, а потом описать закономерность.

Допустим, что нам нужно решить «Задачу о разрезаниях», то есть надо предсказать, сколько потребуется разрезов в виде прямых линий, чтобы разделить фигуру (рис. 1.16 ) на заданное число кусков (для примера достаточно, чтобы фигура была выпуклой).

Попробуем решить эту задачу вручную.

Из рис. 1.16 видно, что при 0 разрезах образуется 1 кусок, при 1 разрезе образуется 2 куска, при двух — 4, при трёх — 7, при четырёх — 11. Можете ли вы сейчас сказать наперёд, сколько потребуется разрезов для образования, например, 821 куска? По-моему, нет! Почему вы затрудняетесь? — Вам неизвестна закономерность K = f (P ) , где K — количество кусков, P — количество разрезов. Как обнаружить закономерность?

Составим таблицу, связывающую известные нам числа кусков и разрезов.

Пока закономерность не ясна. Поэтому рассмотрим разности между отдельными экспериментами, посмотрим, чем отличается результат одного эксперимента от другого. Поняв разницу, мы найдём способ перехода от одного результата к другому, то есть закон, связывающий K и P .

Уже кое-какая закономерность проявилась, не правда ли?

Вычислим вторые разности.

Теперь все просто. Функция f называется производящей функцией . Если она линейна, то первые разности равны между собой. Если она квадратичная, то вторые разности равны между собой. И так далее.

Функция f есть частный случай формулы Ньютона:

Коэффициенты a , b , c , d , e для нашей квадратичной функции f находятся в первых ячейках строк экспериментальной таблицы 1.5.

Итак, закономерность есть, и она такова:

K = a + b · p + c · p · (p – 1)/2 = 1 + p + p · (p – 1)/2 = 0.5 · p 2 + 0.5 · p + 1 .

Теперь, когда закономерность определена, можно решить обратную задачу и ответить на поставленный вопрос: сколько надо выполнить разрезов, чтобы получить 821 кусок? K = 821 , K = 0.5 · p 2 + 0.5 · p + 1 , p = ?

Решаем квадратное уравнение 821 = 0.5 · p 2 + 0.5 · p + 1 , находим корни: p = 40 .

Подведём итоги (обратите на это внимание!).

Сразу угадать решение мы не смогли. Поставить эксперимент оказалось затруднительно. Пришлось построить модель, то есть найти закономерность между переменными. Модель получилась в виде уравнения. Добавив к уравнению вопрос и уравнение, отражающее известное условие, образовали задачу. Поскольку задача оказалась типового вида (канонического), то её удалось решить одним из известных методов. Поэтому задача оказалась решена.

И ещё очень важно отметить, что модель отражает причинно-следственные связи. Между переменными построенной модели действительно есть крепкая связь. Изменение одной переменной влечёт за собой изменение другой. Мы ранее сказали, что «модель играет системообразующую и смыслообразующую роль в научном познании, позволяет понять явление, структуру изучаемого объекта, установить связь причины и следствия между собой». Это означает, что модель позволяет определить причины явлений, характер взаимодействия её составляющих. Модель связывает причины и следствия через законы, то есть переменные связываются между собой через уравнения или выражения.

Но!!! Сама математика не даёт возможности выводить из результатов экспериментов какие-либо законы или модели , как это может показаться после рассмотренного только что примера. Математика это только способ изучения объекта, явления, и, причём, один из нескольких возможных способов мышления. Есть ещё, например, религиозный способ или способ, которым пользуются художники, эмоционально-интуитивный, с помощью этих способов тоже познают мир, природу, людей, себя.

Итак, гипотезу о связи переменных А и В надо вносить самому исследователю, извне, сверх того. А как это делает человек? Посоветовать внести гипотезу легко, но как научить этому, объяснить это действо, а значит, опять-таки как его формализовать? Подробно мы покажем это в будущем курсе «Моделирование систем искусственного интеллекта».

А вот почему это надо делать извне, отдельно, дополнительно и сверх того, поясним сейчас. Носит это рассуждение имя Геделя, который доказал теорему о неполноте — нельзя доказать правильность некоторой теории (модели) в рамках этой же теории (модели). Посмотрите ещё раз на рис. 1.12 . Модель более высокого уровня преобразует эквивалентно модель более низкого уровня из одного вида в другой. Или генерирует модель более низкого уровня по эквивалентному опять же её описанию. А вот саму себя она преобразовать не может. Модель строит модель. И эта пирамида моделей (теорий) бесконечна.

А пока, чтобы «не подорваться на ерунде», вам надо быть настороже и проверять все здравым смыслом. Приведём пример, старую известную шутку из фольклора физиков.

Ольга Олейник
Использование метода моделирования в обучении детей дошкольного возраста

Слайд 1 В современных условиях быстро меняющейся жизни от ребенка требуется не только владение знаниями, но и, в первую очередь, умение добывать эти знания самому и оперировать ими. Одна из главных задач современной педагогики – это поиск возможностей использования скрытых резервов умственной деятельности детей , поиск путей эффективного обучения . Одним из таких путей, интенсивно развивающим детское познание, может стать моделирование .

Дошкольник лишен возможности записать, сделать таблицу, отметить что-либо письменно. В детском саду в основном задействован только один вид памяти – вербальный. Моделирование – это попытка задействовать для решения познавательных задач зрительную, двигательную, ассоциативную память. Доступность этого метода для дошкольников определяется тем , что в основе моделирования лежит принцип замещения - реальный предмет может быть замещен в деятельности детей другим знаком , предметом , изображением.

Слайд2 Актуальность использования наглядного моделирования в работе с детьми состоит в том, что :

- использование наглядного моделирования вызывает у детей интерес ;

Облегчает и ускоряет процесс запоминания и усвоения материала, формирует приемы работы с памятью;

Применяя моделирование , мы учим детей видеть главное , систематизировать полученные знания.

Слайд3 Моделирование - наглядно-практический метод обучения . Метод моделирования впервые был разработан педагогами и психологами Д. Б. Элькониным, Л. А. Венгером, Н. А. Ветлугиной, Н. Н. Поддьяковым. Заключается он в том, что мышление ребенка развивают с помощью специальных схем, моделей , которые в наглядной и доступной для него форме воспроизводят скрытые свойства и связи того или иного объекта.

На использовании наглядных моделей основаны многие методы дошкольного обучения , например метод обучения дошкольников грамоте (Д. Б. Эльконин, Л. Е Журова) предполагает построение и использование наглядной модели звукового состава слова. Разработаны вопросы применения наглядного моделирования для формирования представлений о труде взрослых (В. И. Логинова, Н. М. Крылова) . Большое значение придается использованию графического моделирования в продуктивных видах деятельности детей (Л. И. Цеханская, Ю. Ф. Гаркушина, в конструировании (Л. А. Парамонова) . Модели можно использовать при выполнении детьми физических упражнений (для этого движения зашифровываются в рисунке, воспитателю достаточно показать карточку, и дети начинают выполнять упражнение, изображённое на модели ). В общем, метод моделирования , при достаточном его изучении, можно с успехом применять во всех образовательных областях дошкольного воспитания .

Слайд 4 Модели условно делятся на три группы

1. Предметные. Они помогают воспроизводить структуру и особенность, внутренние и внешние взаимосвязи реальных объектов и явлений. Это разные предметы и конструкции.

Слайд5 (макет аквариума, Земли, природных зон «Север» , «Лес» )

Слайд6 Макет «Чудо-дерево» - это своеобразный «сборник» дидактических игр и игровых упражнений, который можно включить практически в любой вид деятельности в качестве его составной части, позволяя повысить интерес

детей , активизировать их деятельность, а может использоваться и как самостоятельная форма.

Слайд7 2. Предметно-схематические модели .

Слайд8 Здесь выделенные в объекте познания существенные компоненты и связи между ними обозначаются при помощи предметов -заместителей и графических знаков. Примером простой предметно-схематической модели может служить модель для раскрытия понятия о покровительственной окраске, как проявлении связи животного со средой обитания (лист картона определенной расцветки и фигура животного : если их цвета совпадают, то животное не видно). Например : схема роста растения. По ней дети могут рассказать этапы роста. Схемы «Состояния воды» - делать выводы о свойствах воды. Наблюдая за природой на прогулке сравнивать явления и предметы природы. Задания на сравнение положительно влияют на развитие речи детей , и прежде всего на расширение их лексики за счёт введения сравнительных прилагательных : «Летом день длинный, а осенью короткий» , «Весной ночь поменьше, а зимой подлиннее» .

Слайд 9 3. Графические модели . Они передают обобщенно (условно) признаки, связи и отношения явлений. Примером такой модели может быть календарь погоды, который ведут дети, используя специальные значки-символы для обозначения явлений в неживой и живой природе.

Слайд10 Одним из видов графических моделей является мнемотехника. Мнемотехнику в дошкольной педагогике называют по-разному : сенсорно-графическими схемами, предметно-схематическими моделями , схемой составления рассказа, мнемотехнику называют также символической аналогией, графической аналогией, пиктограммами

Мнемотехника - система различных приёмов, облегчающих запоминание и увеличивающих объём памяти детей путём образования дополнительных ассоциаций, организация образовательного процесса в виде игры. Использование мнемотехники в настоящее время становится актуальным. Основной «секрет» мнемотехники очень прост и хорошо известен. Когда человек в своём воображении соединяет несколько зрительных образов, мозг фиксирует эту взаимосвязь. И в дальнейшем при припоминании по одному из образов этой ассоциации мозг воспроизводит все ранее соединённые образы. Мнемотехника - это совокупность правил и приемов, облегчающих процесс запоминания информации.

Опора на визуальный образ очень важна и обязательна, так как если при воспроизведении текста этот зрительный образ не возникает в воображении, то ребёнок не понимает этого текста. Таким образом, приём символизации это наиболее короткий путь к формированию процесса запоминания и точной передачи информации, требующей дословного повторения, например в стихах. Для этого достаточно схематичного изображения отдельных частей, что облегчит запоминание и последующее воспроизведение целостного образа в рифмованной форме.

Модели многофункциональны . Они могут использоваться в непосредственно образовательной, совместной и самостоятельной деятельности.

Коротко коснусь методики обучения детей графическим моделям или графической аналогии. СЛАЙД 12

Применяя графическую аналогию, мы учим детей видеть самое главное (как бы используя прием свертывания ) . С чего начинать?

Начните с самого простого, поиграйте с детьми в игру «Что в круге?» В этой игре дети знакомятся с условным обозначением любых предметов , учатся классифицировать, развивают коммуникативную активность. (практически с педагогами)

Нарисуйте на листе, например кружочки, это могут быть и треугольники, и квадраты – любая геометрическая фигура и при этом перечисляете : «Это яблоко, это груша, это слива» и т. д. Обычно дети понимают, какие предметы вы перечисляете, и помогают назвать недостающие. Потом обводите это большим кругом и спрашиваете : «Что вы перечислили? (Фрукты? Тогда круг – это что? Далее дайте детям возможность перечислить все варианты : круг – это сад, корзина, ваза, тарелка, магазин, рынок, блюдо, натюрморт… Когда иссякнут детские ответы, говорите : «Нет, это не фрукты, это…» , - можете перечислить несколько вариантов названий предметов мебели . Тогда большим кругом будет квартира, склад, магазин, детский сад и прочее. Или – в круге овощи, птицы, цветы, деревья, игрушки, даже сами дети – здесь большой простор для работы. Главная цель игры – показать детям, что предмет можно обозначить геометрической фигурой.

Потом можно пойти дальше – предложить обозначить предметы не любой формой, а той, которая по внешнему виду напоминает перечисленное. Например, овощи, фрукты – кружочком; мебель, дома – прямоугольником; человека – треугольником. Этим вы закрепите у детей умение видеть абстрактный образ объекта.

Когда дети научатся изображать окружающие предметы, героев произведений символами, можно предложить составить модель сказки . Составлять карточки-символы необходимо совместно с детьми. Удобнее всего это делать в режимных моментах. Надо помнить, что количество линий в символической аналогии должно быть минимальным. В младших группах, когда детей только знакомят с символизацией, педагог может предложить им карточки на выбор. Обговорите, обыграйте с малышами эти изображения, чтобы дети убедились сами и убедили нас, какая карточка, что означает. (практика с педагогами) Показываю карточку с изображением круга и спрашиваю : «На что похоже?» Ответы будут разные : мяч, круг, колесо, солнышко. «А давайте сделаем так, чтобы солнышко светило» . Малыши обязательно скажут, что не хватает лучиков. Вот и родился новый символ.

Начиная со средней группы, когда у ребят уже имеются более широкие понятия об окружающем мире, их самих привлекают к составлению карточек-символов. Каждый ребенок самостоятельно придумывает свой символ, объясняет, почему нарисовал так, а не иначе, затем при обсуждении выбирается наиболее подходящий.

Очень удобно использовать прием эмпатии . Например, при помощи наводящих вопросов педагога ребенок входит в роль собаки, которая яростно лает, припадая на передние лапы, или роль взъерошенного котенка, у которого шерсть приподнята кверху.

При составлении карточек-символов, обозначающих действия, признаки предметов , состояния (весело, жалобно, испуганно и т. д) для более полного понимания необходимо с детьми поиграть, воспроизвести действие на эмоционально-жестовом уровне. (практика с педагогами на эти две загадки)

Под соснами, под елками лежит мешок с иголками.

Круглая, но не мяч, желтая, но не тыква, с хвостом, но не мышь

Загадывая загадки, вы приучаете ребенка рассуждать, делать выводы и доказывать свою точку зрения.

Мнемотаблицы особенно эффективны при разучивании стихотворений. Для разучивания каждого стихотворения необходимо разрабатывать свою мнемотаблицу, подобрать рисунки к выбранному стихотворению (желательно на каждую строчку) . И так, шаг за шагом создается мнемотаблица. (предложить педагогам стихотворение. Работа.)

Практика показывает, что постепенно память дошкольников укрепляется , их образное мышление развивается, они запоминают тексты намного лучше, больше по объёму, легче и эмоциональнее. При таком способе работы стихотворение запоминается целиком. Разучивание стало для дошкольников делом весёлым , эмоциональным, и при этом содержание текста – осязаемым, видимым, представляемым. СЛАЙД 13

И так, давайте подведем итог нашей встречи и вместе составим этапы обучения моделированию дошкольников :

1. Детям предлагается описать новые объекты с помощью готовой модели , ранее усвоенной ими.

2. Организуется сравнение двух объектов между собой, в процессе которого выделяются признаки и сходства.

3. Постепенное увеличение количества сравниваемых объектов

4. Обучение детей моделированию существенных или значимых для деятельности признаков.

5. Создание элементарных моделей воспитателем и детьми (рыбы, птицы. Звери, растения и т. д.)

Используя в своей работе наглядное моделирование , мы учим детей : СЛАЙД 14

добывать информацию, проводить исследование, делать сравнения, составлять четкий внутренний план умственных действий, речевого высказывания;

формулировать и высказывать суждения, делать умозаключения;

применение наглядного моделирования оказывает положительное влияние на развитие не только речевых процессов, но и неречевых : внимания, памяти, мышления.

Таким образом, моделирование – это метод , использование которого позволяет выявить скрытые связи между явлениями и сделать их доступными пониманию ребенка.

Применительно к оборудованию и технологическим процессам , не имеющим аналогов, производится идентификация опасностей и связанных с их возникновением негативных факторов. Учитывая многообразие связей в системе человек - машина - окружающая среда и соответствующее многообразие причин аварий, травматизма и профессиональных заболеваний для выявления производственных опасностей применяют метод моделирования с использованием диаграмм  

Метод моделирования, используемый для оценки воздействия решения на конкурентов.  

Испытательное заведение, в котором способности к выполнению трудовых навыков оценивают методами моделирования производственных ситуаций.  

СЛАБОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НА ПРАКТИКЕ. Согласно ряду исследований уровень методов моделирования в рамках науки управления превосходит уровень использования моделей. Как указывалось выше, одна из причин такого положения дел - страх. Другие причины - это недостаток знаний и сопротивление переменам. Данная проблема подкрепляет желательность того, чтобы на стадии построения модели штабные специалисты привлекали к этому делу пользователей. Когда люди имеют возможность обсудить и лучше понять вопрос, метод или предполагаемое изменение, их сопротивление обычно снижается.  

ТЕОРИЯ ИГР. Одна из важнейших переменных, от которой зависит успех организации, - конкурентоспособность. Очевидно, способность прогнозировать действия конкурентов означает преимущество для любой организации. ТЕОРИЯ ИГР - метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов.  

В ЦЕНТРАХ оценивают способность к выполнению связанных с работой задач методами моделирования. Один из методов, так называемое упражнение в корзине для бумага, ставит кандидата в роль управляющего гипотетической компании. В течение трех часов он должен принимать решения - как отвечать на письма, памятные записки, как реагировать на различную информацию. Он должен принимать решения , общаться в письменной форме с подчиненными, наделять полномочиями, проводить совещания, устанавливать приоритеты и т.д. Другим методом является имитация собрания организации без председательствующего. Кандидатов оценивают по таким характеристикам, как умение выступать, настойчивость, навыки межличностных отношений . К прочим методам отборочных центров относятся устные доклады группе слушателей, исполнение заданной роли, психологические тесты , тесты по определению уровня интеллекта, официальные интервью.  

Моделирование зависимости цен от социально-экономических факторов. Классификация моделей . Условия и особенности моделирования цен. Методы моделирования цен.  

Понятие о методах моделирования и количественного анализа для решения управленческих проблем.  

Другим эффективным методом установления затрат на функции можно считать метод моделирования, в том числе на основе статистического планирования эксперимента . Располагая соответствующими моделями, дающими математическое описание функций технологического процесса , можно определить затраты на функции по элементам (материалы, заработная плата и т. д.).  

Оценивая данный метод моделирования организации работ в целом, можно отметить, что матричная модель строительства линейной части трубопровода, сохраняя наглядность и простоту изображения хода выполнения строительных процессов во времени и пространстве, имеет высокую аналитическую точность расчетов всех основных параметров строительного потока и позволяет применять ЭВМ для механизации работ по его управлению. Необходимо также отметить, что матричная модель организации строительства легко изготовляется на ЭВМ в виде обычных табуляграмм.  

Метод моделирования в анализе заключается в том, что непосредственное исследование некоторого процесса заменяется изучением его модели. При этом значения, полученные в результате изучения модели, переносятся на моделируемый объект. Моделирование заключается в отыскании математических формул, основанных на сведениях о факторах, характеризующих систему и выражающих их связь в системе.  

К началу 70-х годов стало ясным, что автономное использование методов моделирования в практике планирования не дает желаемых результатов , что внедрение- должно быть не самоцелью, а важным средством совершенствования всей) методологии и методики планирования и органической составной частью единого процесса развития его научно-технической базы. В этой связи не будет преувеличением сказать, что развертывание работ по созданию-АСПР ознаменовало качественно новый этап в развитии теории и практики экономико-математического моделирования , поскольку проектирование АСПР с самого начала было ориентировано на системное построение и последовательное внедрение в плановую работу взаимоувязанных методов и средств методического, информационного, технического, технологического, математического обеспечения планирования. В этих условиях комплексное совершенствование плановых процессов, с одной стороны, достигается за счет широкого использования экономико-математических моделей , с другой - создает необходимые информационно-технические  

Для рассмотрения таких сложных проблем, как создание и освоение новой техники , используется системный подход , который основан на комплексном рассмотрении входящих в проблему процессов и задач, предусматривает постановку цели , требует выявления содержания входных и выходных потоков информации, установления критериев оптимизации . Реализация системного подхода невозможна без знания прогнозирования, информатики, математического моделирования . Особенно важными являются методы моделирования, которые позволяют исследовать сложные процессы в режиме опережающего анализа.  

Для анализа и структуризации взаимосвязей функционирующих объектов и процессов воспользуемся методом моделирования больших систем. Комплексный подход решения этой задачи позволяет получить следующие виды взаимосвязей.  

Как видно, значение слова организация может быть использовано в качестве рассматриваемого термина- Проектирование включает в себя работу по созданию моделей определенной системы, объекта или процесса. Методы моделирования могут быть разными словесное описание (текстовое), макет, математическая формула. При проектировании одной и той же организации могут использоваться одновременно несколько моделей.  

Настоящая работа включает исследования широкого круга вопросов как методического, так и прикладного характера, раскрывающих большие возможности применения , моделирования и ЭВМ при решении практических задач анализа, планирования и прогнозирования себестоимости добычи нефти . Многие из этих решений нашли практическое воплощение.  

Обратим внимание читателя на тот факт, что сразу же после такой формулировки понятий моделирование и модель возникает основной вопрос , связанный с методом моделирования на основании чего мы имеем право по свой-  

Приводимый здесь пример исследования системы стимулирования является учебным. Он далек от практического использования, поскольку реальные системы стимулирования , как читатель уже знает из предыдущего параграфа, не так просты. Кроме того, близкие к практике модели производства значительно сложнее рассмотренных здесь. Наконец, при назначении цен принимается во внимание большое количество факторов, не отраженных в модели. Тем не менее, описанное здесь исследование дает некоторое представление о возможности применения экономико-математических методов для анализа систем экономического стимулирования . С несколько другой точки зрения методы моделирования экономических механизмов будут описаны в шестой главе книги.  

При прогнозировании в области социальных процессов эффективные результаты дают опросы, причем не только экспертов, но и населения. Практикуются разовые массовые опросы населения, которые используются в основном для исследования его потребностей, спроса и потребительских расходов . В социальном прогнозировании находят свое применение и методы моделирования, причем для разработки как поисковых, так и нормативных прогнозов.  

Прогнозы функциональных исследований разрабатываются в основном с помощью экспертных оценок , в частности метода Дель-фи. По прикладным исследованиям к чисто экспертным оценкам добавляются комплексные методы прогнозирования . На последующих стадиях неопределенность, свойственная исследованиям, значительно уменьшается, а значит расширяются возможности применения методов моделирования.  

Книга разбита на три части. В первой части, состоящей из двух глав, обсуждаются принципы математического моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Первая глава посвящена моделированию как методу научного исследования, особенностям моделирования экономических систем, а также основным представлениям о математических моделях и методам их анализа. Во второй главе излагаются основные принципы моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Описываются методы построения балансовых соотношений, свойства и типы производственных функций , методы моделирования потребления, основные этапы процесса прикладного моделирования и особенности моделирования систем с неопределенными факторами.  

Современные достижения математик, технических, экономических наук in особенно кибернетики позволяют с успехом решать такие важные и сложные практические и теоретические задачи, как непрерывность и оптимальность планирования , сочетание плановых начал с принципами саморегулирования и самоорганизации. В настоящее время в

Текст данного параграфа снабжен подзаголовками.

В современных поисках оптимального решения проблем очень широко используются методы моделирования. Суть их заключается в том, что реальные объекты исследования, особенно если они недоступны или если нельзя вмешиваться в их функционирование, заменяются соответствующими моделями, пользуясь которыми можно провести эксперимент, изучать их поведение при изменениях параметров внешней и внутренней среды.

Модель - это копия реального объекта, обладающая его основными характеристиками и способная имитировать его поведение. Таким образом, моделирование - метод решения задач, при использовании которого исследуемая система заменяется более простым объектом, описывающим реальную систему и называемым моделью. Это упрощенное представление предмета с целью анализа и диагностики его реально существующего аналога.

Предназначение моделирования

Необходимость использования моделей обусловлена рядом причин: сложностью производственно-хозяйственной деятельности; скрытостью многофакторных зависимостей в процессе решения управленческих задач; необходимостью экспериментальной проверки многих альтернатив управленческих решений. Моделирование - единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Современный мир не знает такой области человеческой деятельности, в которой не применялось бы моделирование. Моделирование - один из наиболее мощных методов познания мира, окружающей действительности, системы, процесса, явления.

Термин «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Модель (от лат. modulus - мера, образец) - это заместитель реального объекта исследования. Она гораздо проще объекта, является в чем-то его подобием и создается с определенной целью. Именно от цели исследования зависит, какие свойства реального объекта приписываются его заместителю - модели.

Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение даст новые знания об объекте-оригинале. Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и другие. Процесс моделирования многолик: он обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.

Вероятно, первыми моделями, которые замещали реальные объекты, были языковые знаки. Они возникли в ходе развития человечества и постепенно превратились в разговорный язык. Первые наскальные рисунки (петроглифы), имеющие возраст в 200 тысяч лет, были графическими моделями, которые изображали бытовые сцены, животных и сцены охоты. Следующим этапом развития моделирования можно считать возникновение систем счисления и числовых знаков. Моделирование получило развитие еще в Древней Греции. В V-III вв. до н.э. Птолемей создал геометрическую модель Солнечной системы, а Гиппократ использовал для изучения строения глаза человека физическую модель в виде глаза быка.

Таким образом, модель- материальный объект или образ (мысленный или условный: гипотеза, идея, абстракция, изображение, описание, схема, формула, чертеж, план, карта, блок-схема алгоритма и т.п.), который упрощенно отображает самые существенные свойства объекта исследования. А моделирование - метод научного исследования явлений, процессов, объектов, устройств или систем, основанный на построении и изучении моделей с целью получения новых знаний, совершенствования характеристик объектов исследований или управления ими.

Метод используется с целью выявления механизмов функционирования и предварительного рассмотрения результатов изменения, воздействий. Метод позволяет избежать ошибочных рекомендаций. Сложности при применении данного метода заключаются в составлении модели с основными значимыми свойствами оригинала в упрощенном варианте.

Моделирование применяется в случаях, когда проведение экспериментов над реальной системой невозможно или нецелесообразно: например, из-за длительности или дороговизны проведения эксперимента в реальном масштабе времени.

Целями моделирования являются:

• Понимание, познание действительности (понять, как устроен объект, каковы его струюура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающей средой).
• Управление (научиться управлять объектом или процессом; определять наилучшие способы управления при заданных параметрах моделирования и с конкретной целью).
• Проектирование, создание объектов с заданными свойствами.
• Прогнозирование поведения объектов (спрогнозировать последствия воздействия на объект).
• Тренировка и обучение специалистов.

Достоинствами метода моделирования являются:

• универсальность;
• небольшая стоимость;
• меньшая продолжительность во времени (например, для экономических моделей).

Недостатками являются:

• трудности построения адекватной модели;
• сбор большого количества достоверной информации.

Главная особенность моделирования заключается в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект.

Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Модель должна обладать следующими качествами:

• полнота, адаптивность, возможность включения достаточно широких изменений в целях последовательного приближения к моделям, удовлетворяющим требованиям точности воспроизведения объекта прогнозирования. Полнота модели должна рассматриваться с ряда точек зрения: функциональной полноты - модель должна позволять реализовывать те функции, которые присущи объекту прогнозирования; возможность рассмотрения большого числа вариантов; требуемой точности прогнозирования;
• достаточная абстрактность, чтобы допускать варьирование большим числом переменных. Но при этом важно, чтобы не был утрачен физический смысл и возможность оценки полученных результатов;
• соответствие требованиям и условиям, ограничивающим время решения задачи. При оперативном управлении допустимое время решения определяется ритмом функционирования объекта при нештатных ситуациях. В случае отсутствия синхронности с процессами внутри объекта, возникает задача исключения чрезмерных затрат машинного времени. Это особенно важно при прогнозировании, планировании в цикле управления в реальном масштабе времени;
• ориентированность на реализацию с помощью существующих технических средств. Модель должна быть физически осуществима на данном уровне развития техники с учетом ограничений конкретного предприятия, выполняющего прогнозирование;
• возможность оптимизации прогнозной модели и получения дополнительных данных об объекте прогнозирования. В большинстве случаев используются экономико-математические модели, которые отвечают таким требованиям. Информация, полученная с помощью модели, должна обеспечить расчет значений и позволить определить шаги поиска экстремального значения;
• строиться, по возможности, с использованием общепринятой терминологии;
• возможность проверки истинности соответствия ее оригиналу, то есть необходимо обеспечивать проверку адекватности или верификацию;
• устойчивость по отношению к ошибкам в исходных данных. Это требование особенно важно в условиях относительно низкой точности исходных данных в практике управления переходного периода.

Итак, повторим, что модель должна соответствовать следующим требованиям:

• 1. Достаточно полно отражать особенности и сущность исследуемого объекта, чтобы можно было замещать его при исследовании.
• 2. Представлять объект в упрощенном виде, но с допустимой степенью простоты для данного вида и цели исследования.
• 3. Давать возможность перехода от модельной информации к реальной. Это должно быть учтено в правилах построения модели.

Свойства любой модели таковы:

• конечность: модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;
• упрощенность: модель отображает только существенные стороны объекта;
• приблизительность: действительность отображается моделью грубо или приблизительно;
• адекватность: модель успешно описывает моделируемую систему;
• информативность: модель должна содержать достаточную информацию о системе - в рамках гипотез, принятых при построении модели.