Различные виды моделирования физическое, абстрактное, математическое, статистическое. Лабораторные эксперименты. Анализ прошлой истории. Экспертные оценки. [c.47]
Моделирование физических процессов с помощью уравнений [c.259]
Понятия "модель", "моделирование". Свойства моделей. Виды моделирования физическое, геометрическое, предметно-математическое, логико-математическое. Примеры. [c.47]
При выполнении анализа технико-экономической эффективности НИР выбор методов и средств зависит не только от целей анализа, но и от объема исходной информации, которая есть на данной стадии НИР. Так, на стадии разработки технического задания имеется весьма ограниченный круг данных, поэтому, естественно, расчеты по узкому кругу укрупненных показателей носят ориентировочный характер. Широко используются методы экстраполяции, моделирования, аналогов и т. д. При оформлении результатов НИР, когда имеются уже основные характеристики исследуемого объекта, расчеты, обосновывающие целесообразность проведения ОКР и внедрения объекта в производство, должны быть сделаны значительно более точно с использованием информации, накопленной в процессе проведения НИР. На этой стадии могут широко применяться методы математического моделирования, учитывающие структуру объекта, его основные конструкторские характеристики, результаты исследования физических моделей и т. д. [c.88]
Такое направление исследования экономико-математических моделей можно было бы назвать фундаментальным , чтобы подчеркнуть его отличие как от прикладных экономико-математических исследований, так и от чисто математических исследований, допускающих экономическую интерпретацию. Хотя это направление и не отгорожено китайской стеной от прикладных и математических исследований (так же как и теоретическая физика от технических наук), тем не менее главная его цель — построение принципов моделирования экономических объектов, создание фундамента, на котором будет построено здание адекватных и взаимно согласованных математических моделей экономических процессов, аналогичное зданию математических процессов физических явлений. [c.7]
Материальным называется моделирование, в котором исследование ведется на основе модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и [c.21]
Другим частным случаем материального моделирования является аналоговое моделирование, основанное на аналогии явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими уравнениями. Наиболее простой пример такого рода — изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же дифференциальными уравнениями. Поскольку эксперименты с электрической системой обычно значительно проще, естественно изучать аналогичную электрическую систему вместо механической. [c.22]
Подчеркнем, что в обоих типах материального моделирования модели являлись материальным отражением исходного объекта и были связаны с ним своими геометрическими, физическими или другими характеристиками. Непосредственное исследование такой модели как материального [c.22]
В связи с этой особенностью идеального моделирования, исследования на основе идеальных (в том числе и математических) моделей носят теоретический характер, т. е. отличаются от эксперимента, являющегося частным случаем практической деятельности человека. Исследование идеальных моделей — одна из основных задач теоретического мышления. Более того, развитие любой науки можно трактовать в весьма общем, но вполне разумном смысле как теоретическое моделирование. Идеальные модели стоят от изучаемого объекта значительно дальше, чем, скажем, модели, используемые при физическом моделировании. Однако именно умение строить идеальные, особенно математические модели, достаточно точно описывающие свойства изучаемых объектов, служит признаком зрелости науки. [c.24]
В прогнозных исследованиях на краткосрочный и среднесрочный период на макроуровне моделирование потребительского спроса занимает приоритетное место. Это обусловлено тем, что потребительский спрос определяет большую долю ВВП, влияет на струк-1 УРУ производства, общий уровень цен (инфляцию), динамику цен в разных секторах экономики. Макроэкономическая функция потребительского спроса показывает зависимость объема товаров и услуг, на который предъявляется спрос населения, от определяющих этот спрос основных факторов (располагаемый — чистый — личный доход населения, уровень цен, уровень налогов на физических лиц, изменение процентной ставки по кредитам). [c.142]
Материальным моделирование называется в том случае, когда исследование ведется на моделях, связь которых с исследуемыми объектами существует объективно, имеет материальный характер. Модели в этом случае либо строятся исследователем, либо отбираются им в окружающем его мире. В материальном моделировании можно условно выделить три основные подгруппы методов пространственное, физическое и аналоговое моделирование. [c.21]
Модели, используемые в физическом моделировании, предназначены для воспроизведения динамики процессов, происходящих в изучаемом объекте, причем общность процессов, происходящих в объекте исследования и модели, основывается на сходстве их физической природы. Этот метод моделирования особенно широко распространен в технике, где физическое моделирование используется для проектирования технических систем различного типа. Пожалуй, наиболее известным примером использования физического моделирования является исследование летательных аппаратов на основе экспериментов в аэродинамической трубе. [c.21]
Третья подгруппа методов материального моделирования связана с использованием материальных моделей, имеющих другую физическую природу, по описывающихся теми же математическими соотношениями, что и изучаемый объект. Такое моделирование называется аналоговым и основывается па аналогии в математическом описании модели и объекта. Наиболее простой пример аналогового моделирования — изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же [c.21]
Третий тип материального моделирования — аналоговое моделирование — вызывал большие надежды исследователей экономических систем в сороковых-пятидесятых годах. Эти надежды основывались на кибернетических принципах, главное место в которых занимает идея об аналогии процессов управления в системах различной природы. Делались попытки построить такие электрические схемы, динамика физических величин в которых напоминала бы поведение экономических величин. Анализируя эти схемы, исследователи надеялись выявить закономерности экономических процессов. Вскоре, однако, стало ясно, что эти надежды не оправдались. Конечно, экономические явления имеют некоторые черты, которые можно интерпретировать на основе получивших широкое распространение кибернетических понятий (скажем, таких как обратная связь и т. д.), однако аналогия между экономическими системами и электрическими схемами оказывается поверхностной и бесполезной, поскольку в экономических процессах обратные связи реализуются значительно более сложными механизмами, чем в электрических схемах. В связи с этим аналоговое моделирование в настоящее время в экономике практически не используется, а кибернетические идеи реализуются на основе математических моделей [44]. [c.26]
Отметим, что исследованиями, сочетающими в себе элементы физического и математического моделирования, являются так называемые имитационные игры, рассмотренные, например, в [33, 87]. В этих исследованиях также возникает вопрос об адекватности моделирования поведения людей. [c.26]
Вопрос о том, какой смысл можно вкладывать в само понятие проверки и что такое пригодность математической модели, является сложным методологическим вопросом, связанным с пониманием природы математического моделирования. Истинность математических моделей лишь относительна и позволяет правильно оценить некоторые (но далеко не все) стороны изучаемых явлений. Непонимание этого факта, претензии на абсолютную истинность приводят к запутанным и большей частью неправильным рассуждениям о роли проверки -пригодности моделей, использующихся в экономико-математических исследованиях. Такие рассуждения особенно часто встречаются в переводных книгах по математическому моделированию ). При этом происходит смешение проблем, возникающих при разработке принципиальных вопросов моделирования в недостаточно изученных областях науки, с проблемами пригодности моделей в прикладных исследованиях, когда применяются модели, основанные на хорошо разработанных и проверенных идеях. Если не рассматривать ошибки, которые могут возникнуть из-за невежества исследователя, то остается оградить себя от ошибок, вызванных неправильным сочетанием отдельных блоков модели, недостатками исходной информации, ошибками в программировании и т. д. Отсутствие таких ошибок и должна доказать проверка модели. Она должна проводиться даже тогда, когда кажется, что изучаемая система относительно проста и мы настолько хорошо ее знаем, что ошибки совершить невозможно. Эта простота может оказаться обманчивой. Без проверки пригодности модели можно обойтись при анализе некоторых физических объектов (скажем, в задачах механики), но не в экономических исследованиях. [c.145]
Моделирование базы данных ведется поэтапно, при этом выделяется несколько уровней абстракции, каждому из которых соответствует свой вариант модели. Необходимость выделения нескольких уровней абстракции определяется сложностью процесса отображения предметной области в базе данных. Привязку логической модели к программным и техническим средствам называют физической моделью базы данных. Она и дает конечное материализованное воплощение процессов создания базы данных. [c.147]
Нельзя совместить с учетной системой предприятие как оно есть, в его реальном, физическом облике. Учетная система для того и создается, чтобы представить предприятие в более удобном для принятия управленческих решений виде. Объект моделирования всегда приходится отделять от созданной на его основе модели — в этом принцип моделирования и заключается. [c.30]
При моделировании информационного процесса и его фаз выделяют три уровня концептуальный, определяющий содержание и структуру предметной области логический, на котором производится формализация модели, и физический, обеспечивающий способ реализации информационной модели в техническом устройстве. [c.44]
А з г а л ь д о в Г. Г. Моделирование эвристического мышления архитектора-проектировщика. В кн. Труды V Межвузовской конференции по применению физического и математического моделирования в различных областях техники. М., 1968. [c.161]
Организация унифицированных АРМ специалистов, позволяющих методами математического и имитационного моделирования заменить дорогостоящие натурные испытания, физическое моделирование, специализированные стенды и др. [c.121]
| Рисунок 4 Эффект бабочки. График показывает математическое моделирование 11 объектов, скользящих вниз с неравномерными наклонами пиков и впадин, расположенных в синусоидальной модели. Длина наклона 100 метров. При моделировании объекты стартуют с одинаковым распределением точек, отдаленных друг от друга по горизонтали на 5 мм. Приблизительно через 30 метров их распределение уже в 20 метрах друг от друга. Интересный момент график напоминает сигаретный дым, если его перевернуть наоборот. (Источник Эдвард П. Лоренц, Центр Метеорологии и Физической Океанографии, Кембридж, Массачусетс.) |  |
Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь. Например, при построении модели потребления того или иного товара от дохода исследователь предполагает, что в каждой группе дохода одинаково влияние на потребление таких факторов, как цена товара, размер семьи, ее состав. Вместе с тем исследователь никогда не может быть уверен в справедливости данного предположения. Для того чтобы иметь правильное представление о влиянии дохода на потребление, необходимо изучить их корреляцию при неизменном уровне других факторов. Прямой путь решения такой задачи состоит в отборе единиц совокупности с одинаковыми значениями всех других факторов, кроме дохода. Он приводит к планированию эксперимента - методу, который используется в химических, физических, биологических исследованиях. Экономист в отличие от экспериментатора-естественника лишен возможности регулировать другие факторы. Поведение отдельных экономических переменных контролировать нельзя, т. е. не удается обеспечить равенство всех прочих условий для оценки влияния одного исследуемого фактора. В этом случае следует попытаться выявить влияние других факторов, введя их в модель, т. е. построить уравнение множественной регрессии [c.90]
Исторически первыми были модели, под которыми понимали реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс. В настоящее время появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но и математических экспериментов. [c.82]
Моделирование - одна из основных категорий теории познания на идее моделирования, по существу, базируется любой метод научного исследования как теоретический, при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели, так и экспериментальный, использующий предметные, физические модели. [c.85]
К сожалению, не всегда удается построить модель, которая бы удовлетворяла заданной точности и была бы при этом достаточно простой. Сегодня еще часто применяют метод проб и ошибок при подгонке тех или иных моделей под реальный процесс. Построение моделей в этих случаях требует дополнительных, достаточно сложных натурных физических экспериментов, и этот процесс в моделировании принято называть как решение прямой задачи. Современная теория моделирования дает специалистам возможность повысить эффективность модели в обратной задаче когда строятся [c.5]
Основой выбора метода математического описания является знание физической природы функционирования описываемого объекта, достаточно широкого круга эколого-математических методов, возможностей и особенностей ЭВМ, на которой планируется проведение моделирования. Для многих рассматриваемых явлений имеется достаточно много известных математических описаний и типовых математических моделей. При развитой системе математического обеспечения ЭВМ целый ряд процедур моделирования можно осуществить с помощью стандартных программ. [c.24]
Корректирует проектирование, изготовление, реализацию товарной продукции с учетом национальных и физических особенностей, уровня жизни отдельных больших и малых групп потребителей. Антропологические измерения используются при моделировании мебели, одежды, обуви, головных уборов и т.д. с ориентацией на целевой рынок. [c.32]
При моделировании принятия решения о покупке черный ящик рассматривается как набор определенных стимулов, под воздействием которых происходит принятие решения о покупке. Это стимулы внутреннего характера (физические и духовные потребности, стремление к самоутверждению, склонность к экономии) и внешнего (групповые интересы, обычаи, традиции). [c.196]
Пожалуй, не можем, хотя такое здание интенсивно строится во всех трех направлениях. И хотя здесь имеются определенные аналогии с физическими процессами (такие аналогии излагаются, например, в книге Б. С. Разумихина Физические модели и методы теории равновесия в программировании и экономике , Москва, Наука , 1975 г.), экономическое моделирование много сложнее. Дело осложняется в первую очередь тем, что экономика охватывает не только производственные процессы, но и производственные отношения. Моделирование производственных процессов не представляет принципиальных трудностей и не намного сложнее, чем моделирование физических процессов. Моделировать же производственные отношения невозможно, не учитывая поведения людей, их интересов и индивидуально принятых решений. [c.28]
Метод физического моделирования (physi al modelling). Состоит в моделировании физических процессов, определяющих звучание реального инструмента на основе его заданных параметров (например, для скрипки — порода дерева, состав лака, геометрические размеры, материал струн и смычка и т.п.). В связи с крайней сложностью точного моделирования даже простых инструментов и огромным объемом вычислений метод пока развивается медленно, на уровне студийных и экспериментальных образцов синтезаторов. Ожидается, что с момента своего достаточного развития он заменит известные методы синтеза звучаний акустических инструментов, оставив им только задачу синтеза не встречающихся в природе тембров. [c.185]
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее как метод моделирования, ИМИТАЦИЯ конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Как указывает Н. Пол Лумба Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведение и характерист-ки . Аэродинамическая труба — пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверки характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей. Специалисты по производству и финансам могут разработать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибылей в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Специалист по маркетингу может создать модели для имитации ожидаемого объема сбыта в связи с изменением цен или рекламы продукции. В этом и последующих курсах по бизнесу вы можете отшлифовать свое умение принимать решения в ходе одной из сложных компьютеризированных имитационных деловых игр. [c.232]
Для уточнения процесса производства и выяснения причины отклонений в период пуска и освоения нового производства полупромышленная установка не должна прекращать своей работы. По работе полупромышленной установки составляется подробный отчет. В некоторых случаях отдельные рассмотренные этапы исключаются. Все сказанное относится к процессу физического моделирования производства- [c.44]
Оценка реальной работоспособности систем телекоммуникаций невозможна без формализованного описания аппаратуры уплотнения каналов -многоканальных систем связи (МКС). Известная математическая модель МКС не учитывает изменение физических свойств (работоспособности) уплотняющей аппаратуры на протяжении её назначенного ресурса, приводящее в конечном итоге к ошибкам группообразования и ухудшению качества связи. Новый подход к математическому моделированию МКС заключается в получении характеристики преобразования сигналов, содержащей передаточную характеристику мультиплексирующей аппаратуры и вероятностные характеристики входных и выходных сигналов [2]. Предложен матричный способ описания преобразующих и сигнальных компонентов телекоммуникационной системы, рис. 1. Каждая из таких матриц одной из размерностью имеет время t, изменяющееся в общем случае от нуля до бесконечности. Другое измерение матрицы характеризует функциональные характеристики описываемого узла (от 1 до п), сигнала и т.д. В связи с неравноправностью измерений матрицы - компоненты, характеризующие функциональное свойство, по физическому смыслу принципиально не соответствуют компонентам, характеризующим изменение этого свойства со временем, такие матрицы именуются матрицами объектов АСГ. Конкретный вид каждой матрицы объекта АСГ (направления изменения / и й) определяется тем, для описания какого объекта она предназначена, и использующимся действием (Д), рис. 1. Требования к действиям над такими матрицами связаны со спецификой работы МКС и в ряде случаев не позволяют использовать известные матричные операции, вследствие чего введены специальные операции. [c.88]
Бег времени неумолимо переносит нас в неясное будущее. Предсказание будущего - это, наверное, самая трудная задача, которая пленяет воображение всех людей. Пророки на протяжении всей истории приводили в ужас или вдохновляли массы своими видениями. До недавнего времени, наука по большей части избегала этого вопроса, фокусируя свое внимание на предсказаниях другого рода, относящихся к ранее неизвестным явлениям, таким как предсказание Эйнштейном отклонения света гравитационным полем солнца, ускользающей частицы, названной Паули нейтрино, промежуточный бозон электрослабой теории Вайнберга (Weinberg) и Салама (Salam). Это лишь несколько примеров. Предсказания будущего, имеющие научную основу и использующие, как правило, компьютеризированные математические модели - более современное явление, которые все глубже проникают в современное общество, стремящееся контролировать окружающую среду и снижать степень рисков. В действительности, попытки прогнозировать будущее тщетны, поскольку ученые еще не открыли все физические законы. Кроме того, в характеристике систем и для настоящего, и для будущего остается значительная доля неопределенности, что в результате дает высокую степень неточности. Следовательно, хотя математическое моделирование и компьютерная симуляция делают возможными разумные прогнозы, они всегда остаются неточными результаты, по определению, есть лишь модель реальности, а не сама реальность. [c.313]
Таким образом, этот подход основан на предположении, что временной ряд имеет некоторую математическую структуру (которая, например, может быть следствием физической сути явления). Эта структура существует в так называемом фазовом пространстве, координаты которого — это независимые переменные, описывающие состояние динамической системы2. Поэтому первая задача, с которой придется столкнуться при моделировании — это подходящим образом определить фазовое пространство. Для этого нужно выбрать некоторые характеристики системы в качестве фазовых переменных. После этого уже можно ставить вопрос о предсказании или экстраполяции. Как правило, во временных рядах, полученных в результате измерений, в разной пропорции присутствуют случайные флуктуации и шум. Поэтому качество модели во многом определяется ее способностью аппроксимировать предполагаемую структуру данных, отделяя ее от шума. [c.54]
Моделирование [Simulation] — использование системы обработки данных для представления характера изменения выбранных параметров физической или абстрактной системы. Пример. Представление воздушных потоков вокруг профиля крыла при различных скоростях, температурах и давлении воздуха. [c.329]
Смотреть страницы где упоминается термин Моделирование физическое
: [c.35] [c.22] [c.303] [c.25] [c.87] [c.182] [c.5] [c.53] [c.195]Введение в экономико-математическое моделирование (1984) -- [ c.21 ]