- •А.Ю. Крюков, Б.Ф. Потапов
- •Крюков, А.Ю.
- •СОДЕРЖАНИЕ
- •ПРЕДИСЛОВИЕ
- •ВВЕДЕНИЕ
- •1.1. СУЩНОСТЬ И НАЗНАЧЕНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ
- •1.1.1. Понятие о моделировании и свойства моделей
- •1.1.2. Цели моделирования
- •1.1.3. Виды моделирования и классификация моделей
- •1.2.1. Общие положения и основные определения
- •1.2.2. Структура математической модели и ее построение
- •1.2.3. Иерархия математических моделей
- •1.2.5. Классификация математических моделей
- •1.2.6. Геометрическое представление математических моделей
- •1.3. ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
- •2.1. МОДЕЛИ МИКРОУРОВНЯ
- •2.2. МОДЕЛИ МАКРОУРОВНЯ
- •2.2.1. Общая характеристика моделей, их структура и сущность
- •1. Компонентные уравнения
- •2. Топологические уравнения
- •Компонентные и топологические уравнения электрической системы
- •2.2.5. Задания для самостоятельной работы
- •2.3. ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
- •3.2.1. Общие принципы моделирования полей
- •3.2.2. Особенности построения моделей
- •3.2.3. Модели стационарных полей
- •3.2.4. Модели нестационарных полей
- •3.2.7. Задание для самостоятельной работы
- •3.3. ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
- •4.1.1. Надежность объектов как комплексное свойство
- •4.1.2. Классификация отказов и временные понятия
- •4.3.1. Основные понятия, определения и положения
- •4.3.2. Основные характеристики случайных величин
- •4.4. ПОКАЗАТЕЛИ НАДЕЖНОСТИ
- •4.4.1. Показатели безотказности
- •4.6.1. Общая характеристика и виды моделей
- •4.6.2. Распределения, используемые в теории надежности
- •4.6.3. Композиция законов распределения
- •4.6.4. Задание для самостоятельной работы
- •4.7 ПОТОКИ ОТКАЗОВ И ВОССТАНОВЛЕНИЙ
- •4.8. РАСЧЕТ НАДЕЖНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
- •4.8.1. Общие положения
- •4.8.2. Модели параметрических отказов
- •5.1. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ И СЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
- •5.1.1. Общие замечания, основные понятия и определения
- •5.1.2. Решение задачи о максимальном потоке
- •5.1.3. Потоки минимальной стоимости
- •5.1.4. Практические примеры сетевых задач
- •5.1.5. Некоторые обобщения по сетевым задачам
- •5.1.6. Альтернативные методы решения сетевых задач
- •5.2.1. Основные положения
- •5.2.2. Структура принятия решения
- •5.2.4. Пример применения классических критериев
- •6.1.1. Постановка задач оптимизации и критерии
- •оптимальности
- •6.1.2. Многокритериальные задачи оптимизации
- •6.1.3. Классификация методов оптимизации
- •6.2. РЕГУЛЯРНЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ
- •6.2.1. Методы математического анализа
- •6.2.2. Понятие о вариационном исчислении
- •6.2.3. Принцип максимума Понтрягина
- •6.2.4. Метод динамического программирования
- •6.3. ПРЯМЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ
- •6.3.2. Минимаксные стратегии одномерного поиска
- •6.3.4. Многомерные методы безусловной оптимизации
- •6.3.7. Заключение по прямым методам оптимизации
- •7 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ
- •ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- •Учебное издание
- •Учебное пособие
1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ПО ТЕОРИИ
МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
1.1.СУЩНОСТЬ И НАЗНАЧЕНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ
1.1.1.Понятие о моделировании и свойства моделей
С процессом моделирования и различными моделями че ловек начинает сталкиваться с самого раннего детства. Его ок ружают разнообразные игрушки, которые в большей или мень шей степени воспроизводят (моделируют) отдельные свойства
иформу реально существующих предметов и объектов-
Вшколе практически все обучение построено на исполь зовании моделей в той или иной форме. Например, для знаком ства с основными конструкциями и правилами родного языка используются структурные схемы и таблицы, которые можно считать моделями, отражающими свойства языка. На уроках биологии, физики, химии и анатомии к плакатам и схемам (т.е. моделям) добавляются макеты (тоже модели) изучаемых реальных объектов.
Всвоей осознанной жизни человек имеет дело преимуще
ственно с моделями тех или иных реальных объектов, процес сов, явлений.
Особенно велика роль моделей и моделирования в совре менной науке и технике. Чем более сложным и надежным долж но быть техническое изделие, тем большее число видов моделей потребуется на этапе его проектирования.
Введем несколько определений понятия «моделирование» и «модель».
Под моделью (от лат. modulus - мера, образец, норма) по нимают такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе познания (изучения) замешает объ
ект-оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследо вания типичные его черты. Процесс построения и использова ния модели называется моделированием.
Модель - это физический или абстрактный образ модели руемого объекта, удобный для проведения исследований и по зволяющий адекватно отображать интересующие исследователя физические свойства и характеристики объекта.
Модель - это упрощенное, если угодно, упакованное зна ние, несущее вполне определенную, ограниченную информацию о предмете (явлении), отражающее те или иные его свойства. Модель можно рассматривать как специальную форму кодиро вания информации. В отличие от обычного кодирования, когда известна вся исходная информация и мы лишь переводим ее на другой язык, модель, какой бы язык она не использовала, ко дирует и ту информацию, которую люди еще не знали. Можно сказать, что модель содержит в себе потенциальное знание, ко торое человек, исследуя ее, может приобрести, сделать нагляд ным и использовать в своих практических нуждах.
Модель - инструмент, ориентированный, в первую очередь, на исследование поведения и свойств конкретного объекта (или характеристик конкретного процесса) в целях управления им или предсказания его параметров и режимов функционирования.
Моделирование - одна из основных категорий теории по знания: на идее моделирования базируется, по существу, любой метод научного исследования - как теоретический, так и экспе риментальный. Моделирование представляет собой процесс за мещения объекта исследования некоторой его моделью и прове дение исследований на модели с целью получения необходимой информации об объекте.
Исходя из представленных выше сущности процесса мо делирования и содержания понятия модели, можно отметить следующие свойства моделей:
1) Полнота. Любая модель принципиально неполна При построении модели исследователь всегда исходит из по
ставленных целей, учитывает только наиболее существенные для их достижения факторы. Поэтому любая модель не тожде ственна объекту-оригиналу и, следовательно, неполна, посколь ку при ее построении исследователь учитывал лишь важнейшие, с его точки зрения, факторы. Другие факторы, несмотря на свое относительно малое влияние на поведение объекта по сравне нию с выбранными факторами, в совокупности все же могут приводить к значительным различиям между объектом и его моделью.
В связи с этим полнота - это степень учета возможных факторов функционирования объекта или протекания процесса, отношение рассматриваемых факторов к общему их количеству.
2) Адекватность - степень соответствия модели объектуоригиналу (по характеристикам, количество которых определя ется полнотой модели).
Если результаты моделирования удовлетворяют исследо вателя и могут служить основой для прогнозирования поведения или свойств исследуемого объекта, то говорят, что модель адек ватна (от лат. adaequatusприравненный) объекту. При этом адекватность модели зависит от целей моделирования и приня тых критериев. Учитывая заложенную при создании неполноту модели, можно утверждать, что идеально адекватная модель принципиально невозможна.
3) Потенциальность (от лат. potentia - мощь, сила) - воз можность получения новых знаний об исследуемом объекте.
Хорошо построенная модель, как правило, доступнее, ин формативнее и удобнее для исследователя, нежели реальный объект.
1.1.2. Цели моделирования
Можно выделить четыре основные функции моделей:
1) модели как средство познания реального мира выявл ют характеристики объекта, его внутренние и внешние связи. Уже сама попытка составления модели позволяет обнаружить 14
и устранить нелогичности и противоречия наших представле ний, наметить пути дальнейших исследований;
2)модели как средство передачи информации и средство общения. Никакое вербальное описание не может сравниться по точности, компактности и объективности с моделью;
3)модели как средство обучения и тренажа, обеспечи вающее приобретение надежных профессиональных навыков без риска возникновения критической ситуации (в частности, при подготовке шоферов, пилотов, операторов ядерных реакто ров и т.д.);
4)модели как средство прогнозирования состояния объек та и постановки математических экспериментов.
Таким образом, самым важным и наиболее распростра ненным предназначением моделей является их применение при изучении и прогнозировании сложных процессов и явлений.
Другое, не менее важное, предназначение моделей состо ит в том, что с их помощью выявляются наиболее существенные факторы, формирующие те или иные свойства объекта, по скольку сама модель отражает лишь некоторые основные харак теристики исходного объекта, учет которых необходим при ис следовании того или иного процесса или явления.
Конечно, модель любого реального процесса или явления «беднее» его самого как объективно существующего. В то же время хорошая модель «богаче» того, что понимается под ре альностью, поскольку в сложных системах понять всю совокуп ность связей «разом» человек, как правило, не в состоянии. Мо дель же позволяет «играть» с ней: включать или отключать те или иные связи, менять их для того, чтобы понять важность для поведения системы в целом.
Модель позволяет научиться правильно управлять объек том путем апробирования различных вариантов управления, для чего использовать реальный объект часто бывает рискованно
или просто невозможно.