Моделирование как метод научного познания

3) Принцип множественности моделей. Данный принцип является ключевым. Речь идет о том, что создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реальной системы (или явления), которые влияют на выбранный показатель эффективности. Соответственно при использовании любой конкретной модели познаются лишь некоторые стороны реальности. Для более полного ее исследования необходим ряд моделей, позволяющих с разных сторон и с разной степенью детальности отражать рассматриваемый процесс.

4) Принцип агрегирования. В большинстве случаев сложную систему можно представить состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного математического описания которых оказываются пригодными некоторые стандартные математические схемы. Принцип агрегирования позволяет, кроме того, достаточно гибко перестраивать модель в зависимости от задач исследования.

5) Принцип параметризации. В ряде случаев моделируемая система имеет в своем составе некоторые относительно изолированные подсистемы, характеризующиеся определенным параметром, в том числе векторным. Такие подсистемы можно заменять в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процесс их функционирования. При необходимости зависимость значений этих величин от ситуации может задаваться в виде таблицы, графика или аналитического выражения (формулы). Принцип параметризации позволяет сократить объем и продолжительность моделирования. Однако надо иметь в виду, что параметризация снижает адекватность модели.

Степень реализации перечисленных  принципов и каждой конкретной модели может быть различной, причем это  зависит не только от желания разработчика, но и от соблюдения им технологии моделирования. А любая технология предполагает  наличие определенной последовательности действий.

    Построение  моделей   как  одна   из  сторон  диалектической   пары противоположностей анализ-синтез  имеет  много  аспектов,  из  которых некоторый выдвигается на первый план.

    Особенно  существенным  при  построении  моделей   является  аспект отражения, понимаемого в смысле теории познания.

    Каждая  модель  хранит  знания   в  надлежащей  форме;  при   этом запоминание знаний, как правило,  связано с уменьшением  избыточности.

Поэтому каждая модель имеет  также языковую функцию. Содержание  знаний является семантической  стороной; способы,  с помощью  которых  знания вводятся в модель, кодируются в ней, являются синтаксической стороной. Последний языковой компонент  имеет большое  значение при  активизации модели при каждом приведении ее в действие.

    Важный аспект  построения моделей  заключается  в  том, что  модель должна быть в приблизительном  смысле заменителем реального  положения вещей,  реальной  системы.  Следовательно,  речь  идет  не  только  об уменьшении избыточности запоминания информации, но и о такой семантике и о  таком синтаксисе  модели, при  котором ее  поведение  оказывается сравнимым с  поведением  реального объекта.  Так  представляется  роль модели как замены объекта, по крайней мере, при моделировании реальных типов  поведения.  При  постановке  других  целей  моделирования  роль модели, заключающаяся в том, чтобы быть в какой-то степени  адекватной исходному объекту, должна пониматься аналогично.

    При  практических  применениях  мы,  как  правило,  ограничены   в средствах, которые  можно затратить  на моделирование  и  оптимизацию; следовательно, автоматически  сталкиваемся с  требованиями  построения моделей при минимальных затратах.

    В общем и   целом, построение  моделей и  их  оптимизация –  главные направления  междисциплинарных  работ,  дающие  возможность  надежного описания  систем   и  процессов.   Они  являются   предпосылками   для целенаправленного использования их свойств в интересах общества.

Вид модели и степень ее детализации определяется не только свойствами моделируемого объекта, но и целью, с которой выполняется  моделирование. Поэтому процесс  разработки модели сложной системы  состоит в последовательном анализе  и моделировании отдельных ее подсистем с последующим установлением  связей между этими подсистемами.

Достаточно большая практика показала, что не существует какого-то единого, пригодного для всех случаев  алгоритма работы с моделями. Это  вызвано разными причинами. Во-первых, всякое окружение обуславливает  уникальность, функционирующей в нем модели, другими словами, опыт работы с одной моделью не может без изменения переноситься на другую модель. Во-вторых, требования, предъявляемые к модели, противоречивы:  полнота модели противоречит ее простоте, точность модели – ее размерности, эффективность – затратам на реализацию. В-третьих, с самого начала невозможно предусмотреть все детали того, что прозойдет в будущем с моделью.

Рис. 5. Основные этапы построения моделей.

Процесс моделирования структурирован, организован, состоит из последовательных этапов. Этапы отличаются качественно, конкретными целями и средствами и должны выполняться в определенной очередности (рис.5).

На первом этапе необходимо четкое уяснение цели, учет априорных  данных и, если необходимо, наблюдение, экспериментирование. Очень важным приемом является абстрагирование  и выделение каких-либо сторон объекта, которые в данном случае наиболее целесообразно исследовать и  описать. Не существует универсальных правил определения, какие из известных свойств объекта являются существенными для конкретного случая.

Если условия моделирования  позволяют, то рекомендуется построить  несколько моделей с разными  наборами "существенных" свойств  и затем оценить их на адекватность объекту и цели моделирования.

На втором этапе, прежде всего, важно осознание общей структурной  схемы модели. Здесь большую роль играют опыт, интуиция, профессионализм  исследователя, т. е. знание конкретных особенностей объекта. При построении модели большую пользу может принести использование объектами принципа аналогий.

При недостаточности знаний о процессе или большом влиянии  случайных факторов метод аналогий должен сочетаться с установлением  связей путем эксперимента, например, с использованием функционального подхода или различных конкретных методов математического описания.

Третий этап также является очень важным, так как при исследовании модели в случае достаточного приближения  ее к действительности могут быть получены новые интересные результаты, например, найдены оптимальные сочетания  параметров, ранее не наблюдавшиеся  на объекте. Проверку соответствия модели и оригинала также целесообразно  осуществлять именно в этих оптимальных  или критических областях, поскольку  они труднее всего поддаются  адекватному отражению в модели.

Четвертый этап — экспериментальная  проверка модели — очень тесно  связан с двумя предыдущими. В  процессе совершенствования модели приходится неоднократно переходить от одного этапа к другому и даже возвращаться, например, от последнего ко второму или третьему этапу.

Моделирование — циклический  процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать  второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются  и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла  моделирования, обусловленные малым  знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить  в последующих циклах.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 6. Процесс построения модели с использованием эксперимента.

По отношению модели исследователь  является, по сути дела, экспериментатором, только в данном случае эксперимент  проводится не с реальным объектом, а с его моделью. Надо иметь  в виду, что любой эксперимент  может иметь существенное значение в конкретной области науки только при специальной его обработке  и обобщении (рис.6). Единичный эксперимент никогда не может быть решающим для подтверждения гипотезы, проверки теории. Следует помнить о том, что критерием истины являются опыт, практика, экспериментальное исследование.

После построения модели проводится поиск метода решения, который может  быть неизвестен исследователю или  вообще не существовать (построение модели под задачу). Основная трудность такого подхода, порой непреодолимая, заключается в построении метода решения задачи и оценке точности получаемого результата.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

В заключение отметим роль и значение моделирования в современной  науке. В настоящее время трудно найти науку, которая не использовала бы метод моделирования. Это, по сути дела, означает, что моделирование  постепенно превратилось из метода с  узкой сферой применения в один из наиболее значимых и эффективных  методов современного познания. Причину  этого иногда усматривают в том, что моделирование широко использует логико-математический аппарат. Однако действительная причина распространения моделирования отнюдь не в этом. Известно, что формальные методы использовались в науке задолго до появления моделирования, однако их внедрение в науку не было столь интенсивным, как внедрение моделирования. Так что успех моделирования объясняется, пожалуй, его способностью вести целенаправленный поиск информации. Иными словами, моделирование явилось той формой, которая упорядочила логико-математические методы в соответствии с требованиями современного познания; углубленное проникновение в сущность и переход от сущности одного порядка к сущности более высокого порядка. В этом смысле можно сказать, что появление  и развитие моделирования вызвано переходом современных наук с описательно-эмпирического уровня на уровень абстрактно-теоретический. При этом соотношение моделирования с содержательными методами (наблюдение, обобщение, эксперимент и др.) таково, что содержательные методы выступают в качестве основного средства выдвижения гипотез; дальнейшее развитие и уточнение этих гипотез является делом моделирования. Так что наблюдается тесное единство содержательного и формального аспектов в современной науке.

       Модели  способствуют  плодотворному   производству  во  всех  сферах жизни так как:

    - сокращают издержки;

    - показывают несостоятельность  некоторых идей;

    - экономят время (модели доводятся  до совершенства и лишь  затем на их основе начинается производство, строительство и т.д.).

    Моделирование  – одна из  основных категорий  научного познания,  на идее моделирования  базируется любой,  в частности  теоретический  или практический, метод научного познания.

Моделирование глубоко проникает  в теоретическое мышление. Более  того, развитие любой науки в целом  можно трактовать — в весьма общем, но вполне разумном смысле, — как  «теоретическое моделирование». Важная познавательная функция этого метода  состоит в том, чтобы служить  импульсом, источником новых теорий. Моделирование— объективный практический критерий проверки истинности наших знаний, осуществляемой непосредственно или с помощью установления их отношения с другой теорией, выступающей в качестве модели, адекватность которой считается практически обоснованной. Нередко бывает так, что теория первоначально возникает в виде модели, дающей приближённое, упрощённое объяснение явления, и выступает как первичная рабочая гипотеза, которая может перерасти в «предтеорию» — предшественницу развитой теории. При этом в процессе моделирования возникают новые идеи и формы эксперимента, происходит открытие ранее неизвестных фактов. Такое «переплетение» теоретического и экспериментального моделирования особенно характерно для развития физических теорий.

Применяясь в органическом единстве с другими методами познания, моделирование выступает как  процесс углубления познания, его  движения от относительно бедных информацией  моделей к моделям более содержательным, полнее раскрывающим сущность исследуемых  явлений действительности.

Таким образом, моделирование  является обязательным неизбежным действием  во всякой целесообразной деятельности, пронизывает и организует ее, представляет собой  не часть, а аспект этой деятельности.

Сейчас трудно указать  область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов  человека, жизнедеятельности Азовского  моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы  могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.

Использование методов и  средств моделирования позволяет ускорить и сократить расходы на разработку более совершенных машин, сооружений и систем, облегчает подготовку обслуживающего персонала.

Трудно переоценить роль моделирования в научных изысканиях, инженерном творчестве и, вообще, в  жизни человека. Разработка и познание любой системы сводится по существу, к созданию ее модели.

 

 

 

 

 

 

Список  литературы

1. Горстко А.Б. Познакомьтесь с математическим моделированием. М.: Знание, 1991. 160 с.
2. Гультяев  А. В.  Визуальное моделирование в среде MATLAB: учебный курс. СПб.: Питер, 2000. 432 с.
3. Дубнищева Т.Я. Концепции современного естествознания. (Под ред. М.Ф. Жукова). 2-ое издание. М.: ИВЦ «Маркетинг», 2000. 832с.
4. Краснощеков П. С.,  А. А. Петров - Принципы постр<span class="List_0020Paragraph__Char" style=" font