Представление информации о моделируемом объекте системе процессе или явлении средствами компьютера

Обновлено: 02.07.2024

Презентация на тему: " Модель -упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Моделирование -построение моделей для исследования и изучения объектов, процессов," — Транскрипт:

2 Модель -упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Моделирование -построение моделей для исследования и изучения объектов, процессов, явлений. Процесс проверки правильности модели- тестирование. Технология моделирования - совокупность целенаправленных действий пользователя над компьютерной моделью. Компьютерное конструирование- процесс создания компьютерной модели из типовых элементарных объектов.

3 : Объект - (objeectum - предмет от латинского objicio- бросаю вперёд)- предмет обсуждения. Модель (Modele- французский от латинского modulus- мера, образец)- устройство, воспроизводящее, иметирующее действие.

4 Цели моделирования: понять как устроен конкретный объект, какова его структура, законы развития; научиться управлять объектом или процессом, определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях ; прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов.

5 Основные признаки классификации моделей: область использования; учёт в модели временного фактора (динамики); отрасль знаний; способ представления моделей.

6 Виды моделирования Идеальное Материальное Интуитивное Знаковое. Абстрактное. Физическое Аналоговое.

7 Идеальное моделирование Интуитивное (жизненный опыт) Интуитивное (жизненный опыт) Знаковое. В качестве моделей используются знаковые преобразования (схемы, графики, чертежи, формулы). Знаковое. В качестве моделей используются знаковые преобразования (схемы, графики, чертежи, формулы). Абстрактное.

8 Абстрактное моделирование (компонентами абстрактной модели являются понятия, а не физические элементы). Концептуальная модель- модель выявляющая причинно-следственные связи (понятийное моделирование). Сенсуальная модель- модели каких-то чувств, эмоций, оказывающих воздействия на чувства человека (музыка, живопись, поэзия). Информационная модель- описывает поведение объекта- оригинала, но не копирует его. Математическая модель- модель, представленная на языке математических отношений.

9 Дискриптивные (описательные модели) Детерминированные, т. е. точные и определённые. Вероятностные Стохастические задачи Неопределнные задачи Системы массового обслуживания Имитационное моделирование Математические модели Оптимизационное

10 Материальное моделирование Физическое- реальному объекту противопоставляется его копия, допускающая исследование (в астрономии- планетарий). Физическое- реальному объекту противопоставляется его копия, допускающая исследование (в астрономии- планетарий). Аналоговое. Аналогия процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально ( одними и теми же математическими уравнениями). Аналоговое. Аналогия процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально ( одними и теми же математическими уравнениями).

11 Классификация по области использования. Модели Учебные Опытные Научно-технические Игровые Имитационные

12 Классификация с учётом фактора времени и области использования. Модели Статические Динамические

13 Классификация по способу представления. Модели Материальные Информационные Знаковые Вербальные Компьютерные Некомпьютерные

14 Информационная модель- совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром. Вербальная модель - информационная модель в мысленной или разговорной форме. Знаковая модель - информационная модель выраженная специальными знаками, т.е. средствами любого формального языка. Компьютерная модель - модель, реализованная средствами программной среды.

15 Основные этапы моделирования. I этап. Постановка задачи. Описание задачи. Цель моделирования. Анализ объекта. II этап. Разработка модели. Информационная модель. Знаковая модель. Компьютерная модель. III этап. Компьютерный эксперимент. План моделирования. Технология моделирования. IV этап. Анализ результатов моделирования. Результаты соответствуют цели Результаты не соответствуют цели

16 Основные этапы моделирования. 1.Постановка задачи. 2.Построение математической модели. 3.Уточнение задачи с использованием математических понятий. 4.Построение информационной модели. 5.Подбор готовых программных средств или составление программы для компьютера. 6.Исполнение программы. 7.Анализ результатов.

17 Этапы построения и анализа конкретных моделей. Реальное явление 1.Накопление фактов, описание явлений. Разделение явлений на важные и несущественные. 2.Постановка задачи, схематизация (физические законы, данные на языке математики). 3.Построение математической модели. 4.Проверка непротиворечивости модели (проверка корректности) 5.Решение задачи, численный анализ, математический прогноз. 6. Проверка соответствия (адекватности) модели.

18 Обобщенная информационная модель графического объекта. Геометрическая модель- представление о внешних признаках реального объекта. Объект Параметры Действия Геометрическая форма (рисунок, фрагмент) Форма. Размеры. Пропорции. Цвет. Перемещение. Тиражирование. Редактирование. Поворот. Отражение. Изменение размеров и пропорций.

19 Словесная модель- это письменное или устное представление информационной модели средствами разговорного языка. Цели моделирования определяются постановкой задачи: чёткое выражение мыслей; хранение информации; передача опыта.

20 Способы описания информационных моделей (информационных структур). Таблицы Заголовки таблицы кратко отражают вид информации, представленной в столбце. Строки в таблице описывают однородные объекты. Схемы состоят из графических блоков с текстом и линиями, показывающими связи между ними. Схемы наиболее удобны для описания иерархической структуры. Граф- графический объект, состоящий из вершин, соединённых линиями (рёбрами). a b c 1212 Блок-схема- одна из специальных разновидностей графа..

21 Способы представления логических моделей. Табличное построение логических моделей. Построение логических моделей в виде графа. Стаж работы Умение работать на ПК. Приём на работу нет(0) да (1) нет(0) да (1) нет(0) да (1) нет(0) да (1)

22 Уровни моделирования: 1. Структурное или имитационное. Структурная модель- преставление информационной знаковой модели в виде структуры. 2. Логическое. Логические модели - модели, в которых на основе анализа различных условий принимается решение. 3. Количественный анализ.

2. Моделирование. Виды моделей . Компьютерное моделирование.

1. Модель, ее признаки

2. Свойства моделей.

3. Назначение моделей.

4. Классификация моделей.

5. Моделирование, виды моделирования.

6. Компьютерное моделирование.

Модель и моделирование – это универсальные понятия, атрибуты одного из наиболее мощных методов познания в любой профессиональной области, познания объекта, процесса, явления (через модели и моделирование ).

Модели и моделирование объединяют специалистов различных областей, работающих над решением межпредметных проблем, независимо от того, где эта модель и результаты моделирования будут применены.

1. Модель – это некоторое упрощенное подобие реального объекта. Например, робот – модель человека. Модель – это новый объект, который отражает некоторые свойства изучаемого объекта (процесса или явления), существенные с точки зрения моделирования. Модель – это физический или информационный аналог объекта (процесса или явления), функционирование которого по определенным параметрам подобно функционированию реального объекта.

Моделью можно назвать систему, мысленно представленную или реально существующую, которая находится в определенных отношениях с другой системой (называемой обычно оригиналом, объектом или натурой) так, что при этом выполняются следующие условия:

· между моделью и оригиналом имеется отношение сходства, форма которого выражена и точно зафиксирована;

· модель в процессе научного познания является заместителем изучаемого объекта;

· изучение модели позволяет получать информацию об оригинале.

Эти три условия являются необходимыми и достаточными признаками модели.

2. Свойства моделей.

Общим свойством всех моделей является их достоверность.

Основные свойства любой модели :

целенаправленность;
конечность;
упрощенность;
приблизительность;
адекватность;
информативность;
полнота;
замкнутость и др.

3. Хорошо построенная модель, как правило, доступнее для исследования, чем реальный объект. Например, экономика страны, Солнечная система. Другое назначения модели состоит в том, что с ее помощью выявляются наиболее существенные факторы, формулирующие те или иные свойства объекта. Модель позволяет управлять объектом в тех случаях, когда экспериментировать с объектом трудно бывает неудобно, или невозможно. Например, когда эксперимент имеет большую продолжительность (избирательная компания, политическая ситуация).

Модель необходима для того, чтобы

1. понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром;

2. научиться управлять объектом (процессом или явлением) и определять наилучшие способы управления при заданных целях и критериях (оптимизация);

3. прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект.

Важное свойство модели заключается в том, что ее изучение может дать некоторое новое знание об объекте–оригинале. Это свойство очень важно в процессе моделирования можно представить в виде схемы

Это замкнутая схема.

4. Классификация моделей.

Основания для классификации моделей:

· по области использования;

· по временному фактору;

· по отрасли знания;

· по способу представления.

По области использования

По способу представления

Материальные – предметные, физические (детские игрушки, физические и химические опыты).

Информационные – совокупность информации, характеризующей свойства и состояние объекта (процесса или явления), взаимосвязь с внешним миром. Формализация – процесс построения информационных моделей с помощью формальных языков

Вербальная – информационная модель, выраженная в мысленной или разговорной форме.

Знаковая модель – информационная модель, выраженная специальными знаками, т.е. средствами любого формального языка (графика, рисунок, текст).

5. Моделирование — замещение исследуемого объекта его условным образом, прототипом или другим объектом (моделью) и изучение свойств исследуемого объекта путем исследования свойств модели.

Материальное (предметное) – это такие способы моделирования, при которых исследование ведется на основе моделей, воспроизводящих геометрические, физические, динамические, функциональные характеристики изучаемого объекта.

Физическое моделирование – при котором реальному объекту противопоставляется его увеличенная или уменьшенная копия, допускающая исследование с помощью перенесения свойств изучаемого процесса или явления с модели на объект на основе теории подобия.

Аналоговое – основано на аналогии процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально (изучение построенное на аналогии электрических и механических колебаний).

Интуитивное – основано на интуитивном представлении об объекте исследования, не поддающемся формализации, либо не нуждающемся с ней (жизненный опыт).

Знаковое – использование в качестве моделей знаковые преобразования какого-либо вида: графики, схемы, формулы, включающие совокупность законов, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми преобразованиями и их элементами.

Проблема моделирования состоит из трех взаимосвязанных задач: построение новой (адаптация известной) модели ; исследование модели (разработка метода исследования или адаптация, применение известного); использование (на практике или теоретически) модели .

Схема построения модели

Если на вход М поступают сигналы из X и на выходе появляются сигналы из Y , то задан закон, правило f функционирования модели , системы.

Принцип «черного ящика».

«Черный ящик» динамическая система, у которой явно прослеживаются входящие сигналы и моделируется выходящий сигнал. При этом внутренние строение системы нас не интересует.

Наука моделирования состоит в разделении процесса моделирования (системы, модели ) на этапы (подсистемы, подмодели), детальном изучении каждого этапа, взаимоотношений, связей, отношений между ними и затем эффективного описания их с максимально возможной степенью формализации и адекватности.

Жизненный цикл моделируемой системы:

сбор информации;
проектирование;
построение;
исследование;
оценка;
модификация.

6. Современное моделирование сложных процессов и явлений невозможно без компьютера, без компьютерного моделирования .

Компьютерное моделирование – основа представления (актуализации) знаний с помощью компьютера и с использованием любой информации, которую можно актуализировать с помощью ЭВМ.

Разновидность компьютерного моделирования – вычислительный эксперимент, осуществляемый экспериментатором над исследуемой системой или процессом с помощью компьютера и компьютерной технологии.

Вычислительный эксперимент позволяет находить новые закономерности, проверять гипотезы, визуализировать события и т.д.

Компьютерное моделирование от начала и до завершения проходит следующие этапы.

В данный момент вы не можете посмотреть или раздать видеоурок ученикам

Чтобы получить доступ к этому и другим видеоурокам комплекта, вам нужно добавить его в личный кабинет, приобрев в каталоге.

Получите невероятные возможности

2. Раздавайте видеоуроки в личные кабинеты ученикам.

3. Смотрите статистику просмотра видеоуроков учениками.

Конспект урока "Основные этапы разработки и исследования моделей на компьютере"

· основные этапы компьютерного моделирования;

· построение компьютерной модели.

XXI век – это век информационных технологий. И естественно компьютер используется для разработки и исследования моделей. Компьютерное исполнение информационных моделей, очень удобно, так как становится возможным проведение вычислительного эксперимента и осуществление прогнозирования.

Компьютерная модель – это компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров, реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем.

На сегодняшний день компьютерные модели стали обычным инструментом математического моделирования и применяются в физике, астрофизике, механике, химии, биологии, экономике, социологии, метеорологии, других науках и прикладных задачах в различных областях радиоэлектроники, машиностроения, автомобилестроения и прочих.

Компьютерные модели используются для получения новых знаний о моделируемом объекте или для приближенной оценки поведения систем, слишком сложных для аналитического исследования.

Компьютерное моделирование незаменимо:

1. когда реальные объекты очень сложные. Число факторов, которые относятся к решаемой проблеме, выходит за пределы человеческих возможностей.

2. необходимость проведения экспериментов. На практике встречается много ситуаций, когда экспериментальное исследование объектов ограничено высокой стоимостью или вовсе невозможно (опасно или вредно).

3. необходимость прогнозирования. Важное достоинство моделей состоит в том, что они позволяют «заглянуть в будущее», дать прогноз развития ситуации и определить возможные последствия принимаемых решений.

Компьютерное моделирование состоит из двух этапов.

1. для исследования объекта или процесса, составляется описательная информационная модель. Что это значит? Здесь необходимо определить цель исследования. И в зависимости от цели, выделить главные (существенные) свойства модели, необходимые для данного исследования.

2. создаётся формализованная модель. Разберёмся что это значит.

Формализованная модель – это перевод описательной информационной модели на формальный язык. Формальный значит специальный, то есть язык формул, уравнений, неравенств. Здесь мы устанавливаем формальные взаимосвязи между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также задаём некоторые ограничения на допустимые значения этих свойств.

То есть чем больше значимых свойств будет выявлено и перенесено на компьютерную модель – тем более приближенной она окажется к реальной модели, тем большими возможностями сможет обладать система, использующая данную модель.

Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, истолкование и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели.

Выделим основные преимущества компьютерного моделирования.

Компьютерное моделирование даёт возможность:

· расширить круг исследовательских объектов - становится возможным изучать не повторяющиеся явления, явления прошлого и будущего, объекты, которые не воспроизводятся в реальных условиях;

· визуализировать объекты любой природы, в том числе и абстрактные;

· исследовать явления и процессы в динамике их развёртывания;

· управлять временем (ускорять или замедлять);

· совершать многоразовые испытания модели, каждый раз возвращая её в первичное состояние;

· получать разные характеристики объекта в числовом или графическом виде;

· находить оптимальную конструкцию объекта, не изготовляя его пробных экземпляров;

· проводить эксперименты без риска негативных последствий для здоровья человека или окружающей среды.

Современные компьютеры позволяют строить весьма сложные модели, достаточно полно отражающие реальные объекты или процессы.

Рассмотрим основные этапы компьютерного моделирования

1. Постановка задачи: описание объекта и определение цели моделирования.

На этом этапе необходимо выяснить, с какой целью создаётся модель. Определить, какие исходные данные нужны для создания модели и что ожидается получить в результате.

2. Построение информационной модели.

Здесь необходимо определить параметры модели и выявить взаимосвязь между ними. Оценить, какие из параметров важны для данной задачи, а какими можно пренебрегать. А также математически описать зависимость между параметрами модели.

3. Разработка метода и алгоритма реализации компьютерной модели.

То есть нужно выбрать или разработать метод получения исходных результатов. Составить алгоритм получения результатов по избранным методам. И проверить правильность алгоритма.

4. Разработка компьютерной модели.

Здесь выбираются средства программной реализации алгоритма на компьютере. Разрабатывается компьютерная модель. Проверяется правильность созданной компьютерной модели.

5. Проведение эксперимента.

На этом этапе разрабатывается план исследования. Проводится эксперимент на базе созданной компьютерной модели. Анализируются полученные результаты. И в конце делают выводы.

Рассмотрим основные этапы компьютерного моделирования на примере.

Лесной участок оценивается в 200000 кубометров древесины. Ежегодно этот объём увеличивается на 7% за счёт естественного прироста. Начиная с четвёртого года на хозяйственные нужды вырубается 20 000 кубометров ежегодно.

· наступит ли уменьшение объёма древесины на участке до 100 000 кубометров и на каком году.

· что произойдёт, если, начиная с седьмого года естественный прирост уменьшится до 6%.

· какой может быть максимально вырубка леса, чтобы объём древесины на участке не сокращался.

Итак, первый этап. Постановка задачи: описание объекта и определение цели моделирования.

Для нашей задачи объектом моделирования является лесной участок. Наша цель – сделать прогноз, на каком году наступит уменьшение объёма древесины на участке до ста тысяч.

Второй этап. Построение информационной модели.

Построим математическую модель.

Пусть V₀ – это начальный объём древесины на участке. P – процент естественного прироста леса. R_i – это объём вырубки леса в i-том году. V_i – объём древесины в i-том году.

В нашей задаче мы будем учитывать естественный прирост древесины и пренебрегать остальными свойствами объекта, например, влияние погодных условий.

Третий этап. Разработка метода и алгоритма реализации компьютерной модели.

Аналогично будем поступать далее, пока не ответим на поставленные вопросы.

Четвёртый этап. Разработка компьютерной модели

Решим эту задачу с помощью электронных таблиц, например, Microsoft Excel.

Назовём нашу модель: Вырубка леса. Заполним исходные данные.

Теперь приступим к разработке компьютерной модели. То есть нам нужно заполнить Расчётную таблицу.

В столбец «Год» введём числа от 0 до 30. Мы увеличим количество лет, если это понадобится при решении задачи.

Начнём заполнять столбец «Объём древесины в начале года». В ячейку B9 необходимо ввести начальный объём древесины, то есть: =A3. Далее нам известно, что на следующий год объём древесины увеличится на 7% за счёт естественного прироста. Значит, в ячейку B10 вводим формулу: =B9+$A$4*B9-C10.

Заполним столбец «Вырубка». Мы знаем, что, начиная с четвёртого года на хозяйственные нужды вырубается двадцать тысяч кубометров древесины ежегодно, значит первых три года вырубка не производилась, ставим нули, а далее заполняем столбец до конца значением двадцать тысяч.

То есть в ячейку C13 запишем формулу: =$A$5.

Теперь скопируем её в диапазон ячеек C14; C39.

Вернёмся к столбцу «Объём древесины в начале года». Скопируем формулу в диапазон ячеек B11; B39.

Теперь проверим правильность скопированных данных. Проверим данные для второго года. Объём древесины в начале второго года равен значению в ячейке B10. То есть формула записана правильно.

Проверим правильность созданной компьютерной модели.

Мы построили модель в соответствии с условием задачи.

Ответим на первый вопрос нашей задачи. Уменьшение объёма древесины до 100000 кубометров наступит на 25 году, то есть в начале 26 года объём древесины будет уже меньше 100000 кубометров.

Пятый этап компьютерного моделирования. Проведение эксперимента.

В задаче необходимо ответить ещё на два вопроса:

Итак, для того чтобы выяснить, что произойдёт, если, начиная с седьмого года естественный прирост уменьшится до 6% введём в электронную таблицу ещё одно исходное значение. Теперь необходимо в ячейке B15 изменить формулу, то есть теперь у нас будет ссылка на ячейку A6, причём ссылка абсолютная. Скопируем формулу в диапазон B16; B39.

Обратите внимание, теперь уменьшение объёма древесины до 100000 кубометров наступит на 20 году, то есть в начале 21 года объём древесины будет меньше 100000 кубометров.

То есть чем меньше естественный прирост древесины, тем быстрее происходит вырубка леса.

Чтобы ответить на последний вопрос нашей задачи, необходимо заметить, что для того чтобы объём древесины на участке не сокращался максимальная вырубка леса должна быть равна естественному приросту.

Проведём эксперимент для начальных условий.

Нам нужно изменить значение в ячейке C13. Естественный прирост составляет 7% от начального объёма. Значит запишем формулу: =B12*$A$4.

Обратите внимание, для того чтобы объём древесины на участке не сокращался максимальная вырубка леса должна быть равна 17150,602 кубометра.

Пришло время подвести итоги урока.

К основным этапам компьютерного моделирования относятся:

Первый. Постановка задачи: описание объекта и определение цели моделирования.

Второй. Построение информационной модели

Третий этап. Разработка метода и алгоритма реализации компьютерной модели

Четвёртый этап. Разработка компьютерной модели

И пятый этап. Проведение эксперимента.

Также сегодня на уроке мы с вами рассмотрели пример построения компьютерной модели.

К основным этапам компьютерного моделирования относятся:

разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;
формализация, то есть переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы;
планирование и проведение компьютерных экспериментов;
анализ и интерпретация результатов [2] .

Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма(ов), воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций.

Содержание

Практическое применение

Компьютерное моделирование применяют для широкого круга задач, таких как:

анализ распространения загрязняющих веществ в атмосфере
проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением
конструирование транспортных средств
полетные имитаторы для тренировки пилотов
прогнозирование погоды
эмуляция работы других электронных устройств
прогнозирование цен на финансовых рынках
исследование поведения зданий, конструкций и деталей под механической нагрузкой
прогнозирование прочности конструкций и механизмов их разрушения
проектирование производственных процессов, например химических
стратегическое управление организацией
исследование поведения гидравлических систем: нефтепроводов, водопровода
моделирование роботов и автоматических манипуляторов
моделирование сценарных вариантов развития городов
моделирование транспортных систем
имитация краш-тестов
моделирование результатов пластических операций

Различные сферы применения компьютерных моделей предъявляют разные требования к надежности получаемых с их помощью результатов. Для моделирования зданий и деталей самолетов требуется высокая точность и степень достоверности, тогда как модели эволюции городов и социально-экономических систем используются для получения приближенных или качественных результатов.

Читайте также: