Подготовка исходных данных для математической модели

Исходные данные для разработки математической модели содержат выявленные законы функционирования системы в виде операторов, параметры и переменные модели, условные обозначения, классификацию исходных данных на внешние и внутренние, постоянные и переменные, в зависимости от операторов и параметров модели. Определяются границы изменения для переменных количественных параметров, для дискретных величин – их возможные значения. Определяется необходимая точность решения задачи (например, путем экспертного анализа разумности результатов моделирования).

Если структура системы неизвестна, описание может формироваться с помощью подбора аппроксимирующих соотношений с той или иной полнотой отображающих поведение системы.

При этом единственной информацией, которой располагает исследователь, является вектор входных воздействий и соответствующий ему вектор реакций системы, а сама система представляется «черным ящиком». Принцип «черного ящика» может быть применен как к системе в целом, так и к отдельным ее компонентам. В последнем случае система описывается совокупностью взаимодействующих «черных ящиков», каждый из которых наделен определенными функциями, которые можно выявить в процессе изучения реакций при заданных воздействиях или задать априорно.

Исходные данные в общем случае могут быть детерминированными или стохастическими, не все параметры являются стационарными. Для систематизации значений случайных параметров необходим сбор статистических данных и их обработка для определения возможности представления каким-либо теоретическим законом распределения. При этом тоже возникают проблемы: распределение построено по малой выборке, информация представлена в качественной форме, имеются только агрегированные оценки, данные устарели или получены в другом месте или при других условиях, в выборке отсутствует часть данных.

Для количественных параметров необходимо определить их конкретные значения, которые будут использованы в виде исходных данных при моделировании.