Определения
Никакое определениене может в полном объёме охватить реально существующуюдеятельностьпо математическому моделированию. Несмотря на это, определения полезны тем, что в них делается попытка выделить наиболее существенные черты.
Определение модели по А. А. Ляпунову:Моделирование— это опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система (модель):
находящаяся в некотором объективном соответствии с познаваемым объектом;
способная замещать его в определенных отношениях;
дающая при её исследовании, в конечном счете, информациюо самом моделируемом объекте.[2]
По учебнику Советова и Яковлева [3]: «модель (лат. modulus —мера) — это объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторыхсвойстворигинала». (с. 6) «Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели называется моделированием». (с. 6) «Под математическим моделированием будем пониматьпроцессустановления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, иисследованиеэтой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и от задач исследования объекта и требуемойдостоверностииточностирешения этой задачи».
По Самарскому и Михайлову [4], математическая модель — это «„эквивалент“ объекта, отражающий в математической форме важнейшие его свойства —законы, которым он подчиняется, связи, присущие составляющим его частям, и т.д.» Существует в триадах «модель-алгоритм-программа». «Создав триаду „модель-алгоритм-программа“, исследователь получает в руки универсальный, гибкий и недорогойинструмент, который вначале отлаживается, тестируется в пробных вычислительныхэкспериментах. После того, как адекватность (достаточное соответствие) триады исходному объекту установлена, с моделью проводятся разнообразные и подробные „опыты“, дающие все требуемые качественные и количественные свойства и характеристики объекта». (с.7-8)
По монографии Мышкиса [5]: «Перейдем к общему определению. Пусть мы собираемся исследовать некоторуюсовокупностьсвойств реального объектас помощью математики (здесь термин объект понимается в наиболее широком смысле: объектом может служить не только то, что обычно именуется этим словом, но и любаяситуация,явление,процесси т.д.). Для этого мы выбираем (как говорят, строим) „математический объект“— систему уравнений, или арифметических соотношений, или геометрических фигур, или комбинацию того и другого и т.д.,— исследование которого средствами математики и должно ответить на поставленные вопросы о свойствах. В этих условияхназывается математической моделью объектаотносительно совокупностиего свойств». (с.8)
По Севостьянову А. Г.[6]: «Математической моделью называется совокупность математических соотношений, уравнений, неравенств и т.п., описывающих основные закономерности, присущие изучаемому процессу, объекту или системе».
Несколько менее общее определение математической модели, основанное на идеализации «вход — выход — состояние», заимствованной из теории автоматов, даётWiktionary: «Абстрактное математическоепредставлениепроцесса,устройстваили теоретическойидеи; оно использует наборпеременных, чтобы представлять входы, выходы и внутренние состояния, а также множествауравненийинеравенствдля описания их взаимодействия».[7]
Наконец, наиболее лаконичное определение математической модели: «Уравнение, выражающееидею».[8]
- Автоматизированные информационные системы
- 1 Информационное обеспечение управления. Информационная система, информационная технология. Информационные ресурсы. Информационные продукты и услуги
- 2 Компоненты информационной системы. Автоматизированные и неавтоматизированные информационные системы
- Компоненты информационной системы
- 3 Классификационные признаки информационных систем. Основные направления автоматизации управления: сапр, асу тп, асуп, асу гпс, иасу
- 4 База знаний, Методы принятия решений. Компьютерная поддержка принятия управленческих решений
- 5 Система поддержки принятия решений и ее состав. Внешние данные, система управления данными и ее возможности. Модели: стратегические, тактические, оперативные, математические.
- 6 Экспертные системы, их разновидности и классификация. Экспертные системы как инструмент интеллектуализации процессов обработки информации. Области применения экспертных систем .
- Области применения экспертных систем.
- 7 Компоненты информационной технологии в экспертной системе. Решение, объяснение решения, система правил, семантические модели, интерпретатор, модуль создания системы, оболочка экспертных систем
- А теперь кратко
- Второй вариант ответа на этот же вопрос:
- Подсистема приобретения знаний
- База знаний
- Подсистема вывода
- 2.4.1 Подсистема вывода, способы логического вывода
- 2.4.2. Компонент вывода
- 2.4.3. Управляющий компонент.
- 2.5. Диалог с эс. Объяснение.
- Основные компоненты экспертных систем
- 8 Общее понятие о системе искусственного интеллекта. Основные сферы использования систем искусственного интеллекта
- 9 Моделирование ис. Математические модели системы. Классификация математических моделей
- Математическое моделирование
- Правила для успешного математического моделирования:
- Определения
- Классификация моделей Формальная классификация моделей
- Классификация по способу представления объекта
- Содержательные и формальные модели
- Содержательная классификация моделей
- Тип 1: Гипотеза(такое могло бы быть)
- Тип 2: Феноменологическая модель (ведем себя так, как если бы…)
- Тип 3: Приближение (что-то считаем очень большим или очень малым)
- Тип 4: Упрощение (опустим для ясности некоторые детали)
- Тип 5: Эвристическая модель (количественного подтверждения нет, но модель способствует более глубокому проникновению в суть дела)
- Тип 6: Аналогия (учтём только некоторые особенности)
- Тип 7: Мысленный эксперимент(главное состоит в опровержении возможности)
- Тип 8: Демонстрация возможности (главное — показать внутреннюю непротиворечивость возможности)
- 10 Подходы к построению ис. Ис как среда реализации функций управления. Основные модули ис
- 11 Стандарты рекомендаций по управлению производством (mrp II, erp, csrp, и другие подходы). Типичные представители данного подхода.
- 12.Автоматизация управления как процесс – ориентированной деятельности. Понятие бизнес – процесса. Основные характеристики данного подхода. Workflow диаграммы.
- 13. Технологии виртуальных предприятий и разработка ис под конкретную организацию.
- 14.Реинжиниринг бизнес – процессов. Управление процессом разработки ис.
- 16.Построение ис на основе прототипов. Достоинства и недостатки данного подхода к построению ис.
- 17.Построение ис на основе пакетов программ. Критерии оценки пакетов программ. Достоинства и недостатки данного подхода к построению ис.