Понятия модели и моделирования

Термин «модель» используется в разных смысловых значениях — как бытовых (модель обуви, автомобиля), так и научных (формализованная полностью или частично теория, гипотеза, гносеологическое отображение).

Далее речь будет идти только о научном значении этого термина. Попытки добиться унификации понятия «модель» неоднократно приводили к широким научным дискуссиям.

Историческая справка

В конце 1960-х гг. дискуссия об определении модели была особенно бурной. Известен пример исследования[1], в котором представлено и проанализировано 37 понятий модели и моделирования, употреблявшихся в то время отечественными и зарубежными авторами.

Тем не менее сегодня нет общепринятого единственного определения модели. Приведем некоторые определения, ставшие классическими, наиболее часто используемые сегодня в практике моделирования.

Модель — объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала[2].

Модель — это объект или описание объекта, системы для замещения (при определенных условиях, предположениях, гипотезах) одной системы (т.е. оригинала) другой системой для лучшего изучения оригинала или воспроизведения каких-либо его свойств[3].

Модель в общем смысле (обобщенная модель) — это создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающей свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом[4].

Из приведенных определений следует, что моделью в широком смысле можно называть любой образ (аналог) исследуемого объекта, процесса или явления, используемый в качестве его «заместителя», т.е. приближенного подобия объекта-оригинала, в информационном отношении более «бедного», чем объект-оригинал. При этом модель выполняет познавательную роль, выступая средством интерпретации, объяснения, предсказания, управления (принятия решений).

Будем придерживаться следующего определения.

Определение 1.1. Модель — это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал, сохраняя при этом все его важные для данного исследования свойства.

Компонентами модели являются субъект, задача, решаемая субъектом, объект-оригинал и язык описания или способ материального воспроизведения модели.

Решаемая субъектом задача играет особую роль в структуре модели, поскольку каждому исследуемому объекту может быть сопоставлено множество специализированных моделей, связанных задачами исследования разных сторон объекта или описывающих его с разной степенью детализации. При этом паре «задача — объект» тоже соответствует множество моделей, различающихся формами представления информации.

Обратите внимание!

«Хорошая» модель должна удовлетворять некоторым общепринятым требованиям. Такая модель должна быть:

  • функционально полной с точки зрения возможностей решения главных задач;
  • адекватной (способной воспроизводить с необходимой полнотой и точностью все свойства объекта, существенные для целей данного исследования);
  • • достаточно простой;
  • удобной в управлении и обращении;
  • адаптивной (позволяющей легко переходить к другим модификациям или обновлять данные);
  • допускающей изменения (в процессе эксплуатации она может усложняться).

Формальных приемов, которые можно было бы рассматривать как «рецепты», позволяющие создавать адекватные модели, не существует. Окончательное суждение об адекватности модели дает практика, т.е. сопоставление модели с объектом-оригиналом. Тем не менее можно сформулировать основополагающие принципы, на которых базируется построение моделей[5].

Обратите внимание!

Построение моделей базируется на следующих пяти принципах: информационной достаточности, осуществимости, множественности, агрегирования, параметризации.

  • 1. Принцип информационной достаточности. Очевидно, что при полном отсутствии информации об объекте построить его модель невозможно, а при наличии полной информации построение модели лишено смысла. Таким образом, существует некоторый уровень априорной информации, который соответствует возможности построить адекватную модель исследуемого объекта.
  • 2. Принцип осуществимости. Создаваемая модель должна обеспечивать достижение поставленных целей исследования. В практических задачах, т.е. в тех случаях, когда «моделирование ради моделирования» недопустимо, сбору информации об объекте должно предшествовать определение границ моделирования, целей и количественных показателей их достижения.
  • 3. Принцип множественности. Создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реального объекта (системы, процесса), которые важны для данного исследования. При использовании любой конкретной модели познаются только некоторые области действительности. Для полного исследования необходимо построение достаточно большого количества моделей, отражающих исследуемый объект с разных сторон и с разной степенью детализации.
  • 4. Принцип агрегирования. В большинстве исследований систему целесообразно представить как совокупность подсистем, для описания которых возможно применить стандартные схемы. Наличие относительно независимых блоков нижнего уровня позволяет достаточно легко перестраивать модель (например, при необходимости предложить лицу, принимающему решения (ЛИР), различные варианты построения модели).
  • 5. Принцип параметризации. Модель строится в виде известной системы, параметры которой неизвестны. В ряде случаев в составе модели есть некоторые относительно изолированные подсистемы, характеризующиеся определенным параметром (возможно, векторным). Такие подсистемы можно заменять в модели значением параметра. Принцип параметризации позволяет сократить объем вычислений и продолжительность моделирования.

Под моделированием понимается многофункциональное исследование, применяющееся для определения или уточнения характеристик существующих или создаваемых объектов, в котором принимают участие три основных элемента: исследователь, объект исследования, модель, выступающая как инструмент, с помощью которого исследователь изучает интересующий его объект.

Определение 1.2. Моделирование — процесс построения, изучения и применения моделей.

Главная особенность моделирования состоит в том, что это метод опосредованного познания с помощью специально создаваемых объектов-заме- стителей. Моделирование предполагает перенос исследовательской деятельности с объекта исследования на другой объект, выступающий в роли заместителя изучаемого объекта.

Обратите внимание!

Сущность моделирования как метода познания заключается в замещении объекта исследования моделью.

Приведем аксиомы моделирования.

Аксиома 1. Модель не существует сама по себе, а выступает в тандеме с некоторым объектом, который она замещает в процессе его изучения или проектирования.

Аксиома 2. Для материальных объектов модель вторична, т.е. появляется как следствие изучения и описания этого объекта. Для искусственных материальных объектов модель первична, так как предшествует появлению самого объекта.

Аксиома 3. Модель всегда проще объекта-оригинала, поскольку она отражает только некоторые его свойства. Для полноты исследования объекта необходимо строить и изучать ряд моделей, отражающих его поведение или свойства с разных сторон и с разной степенью детальности.

Аксиома 4. Модель должна быть подобна тому объекту, который она замещает. Если в экспериментах с моделью в одних и тех же условиях модель ведет себя так же, как и моделируемый объект, или расхождение в поведении с точки зрения целей исследования может быть признано небольшим, то модель может быть признана адекватной оригиналу.

Аксиома 5. Построение модели — не самоцель. Модель строится для того, чтобы можно было проводить эксперименты не с самим объектом, а с более удобным для этих целей его заменителем.

Обратите внимание!

Аксиомы моделирования: «модель не существует сама по себе», «для естественных материальных объектов модель вторична, для искусственных — первична», «модель всегда проще оригинала», «модель должна быть подобна объекту», «модель — не самоцель».

  • [1] Уемов Л. И. Логические основы моделирования. М.: Мысль, 1971.
  • [2] Советов Б. Я., Яковлев С. Л. Моделирование систем : учебник для вузов. 3-е изд., пере-раб. и доп. М.: Высшая школа, 2001. С. б.
  • [3] Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. С. 4.
  • [4] Неуймин Я. Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. Л. : Паука, 1984.С. 44.
  • [5] Новые информационные технологии : учеб, пособие / В. П. Дьяконов [и др.) ; под ред.В. П. Дьяконова. М.: СОЛОН-Пресс, 2005.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >