Контроль граничных условий состоит в том, что проверяется соответствие ММ граничным условиям, вытекающим из смысла задачи. При этом проверяется, действительно ли граничные условия поставлены и учтены при построении искомой функции и что эта функция на самом деле удовлетворяет таким условиям.

Анализ математической замкнутости сводится к проверке того, что ММ дает однозначное решение.

Анализ  физического смысла сводится к проверке физического содержания промежуточных соотношений, используемых при построении ММ.

Проверка устойчивости модели состоит в проверке того, что варьирование исходных данных в рамках имеющихся данных о реальном объекте не приведет к существенному изменению решения.

На основе информационной и математической моделей составляется компьютерная модель в форме таблиц, в которой выделяются три области данных: исходные данные, промежуточные расчеты, результаты. Исходные данные вводятся “вручную”. Расчеты, как промежуточные, так и окончательные, проводятся по формулам, записанным по правилам электронных таблиц.

Существует множество  программных комплексов, которые  позволяют проводить исследование (моделирование) информационных моделей. Каждая программная среда имеет свой инструментарий и позволяет работать с определенными видами информационных объектов.  
Человек уже знает, какова будет модель, и использует компьютер для придания ей знаковой формы. Например, для построения геометрических моделей, схем используются графические среды, для словесных — среда текстового редактора.  
 
 

Основные  функции компьютера при моделировании  систем:

• исполнение роли вспомогательного средства для решения задач, решаемых и обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;
• исполнение роли средства постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;
• исполнение роли средства конструирования компьютерных обучающих и моделирующих сред типа: «обучаемый — компьютер — обучающий», «обучающий — компьютер — обучаемый», «обучающий — компьютер — группа обучаемых», «группа обучаемых — компьютер — обучающий», «компьютер — обучаемый — компьютер»;
• исполнение роли средства моделирования для получения новых знаний;
• «обучение» новых моделей (самообучение моделей)

III этап. Компьютерный  эксперимент

Чтобы дать жизнь  новым конструкторским разработкам, внедрить новые технические решения  в производство или проверить  новые идеи, нужен эксперимент. В недалеком прошлом такой эксперимент можно было провести либо в лабораторных условиях на специально создаваемых для него установках, либо на натуре, т.е. на настоящем образце изделия, подвергая его всяческим испытаниям. Это требует больших материальных затрат и времени. В помощь пришли компьютерные исследования моделей. При проведении компьютерного эксперимента проверяют правильность построения моделей. Изучают поведение модели при различных параметрах объекта. Каждый эксперимент сопровождается осмыслением результатов. Если результаты компьютерного эксперимента противоречат смыслу решаемой задачи, то ошибку надо искать в неправильно выбранной модели или в алгоритме и методе ее решения. После выявления и устранения ошибок компьютерный эксперимент повторяется.

IV этап. Анализ  результатов моделирования

Заключительный  этап моделирования — анализ модели. По полученным расчетным данным проверяется, насколько расчеты отвечают нашему представлению и целям моделирования. На этом этапе определяются рекомендации по совершенствованию принятой модели и, если возможно, объекта или процесса.

Конечная  цель моделирования — принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа полученных результатов. Этот этап решающий — либо продолжают исследование, либо заканчивают. Возможно, известен ожидаемый результат, тогда необходимо сравнить полученный и ожидаемый результаты. В случае совпадения можно принять решение.

Основой для  выработки решения служат результаты тестирования и экспериментов. Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, допущены ошибки на предыдущих этапах. Это может быть либо слишком упрощенное построение информационной модели, либо неудачный выбор метода или среды моделирования, либо нарушение технологических приемов при построении модели. Если такие ошибки выявлены, то требуется корректировка модели, т. е. возврат к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования. Главное, надо всегда помнить: выявленная ошибка — тоже результат.

Назначение  моделей

Потребность в  моделировании возникает в таких  областях как:

• познание
• общение
• практическая деятельность

Аспектами моделирования  могут быть внешний вид, структура, поведение объекта моделирования, а также все их возможные комбинации.

Структурой объекта  называют совокупность его элементов, а также существующих между ними связей.

Поведением объекта  назовём изменение его внешнего вида и структуры с течением времени  в результате взаимодействия с другими объектами.

Моделирование внешнего вида используется для:

• идентификации (узнавания) объекта
• долговременного хранения образа

Моделирование структуры объекта используется для:

• её наглядного представления
• изучения свойств объекта
• выявления значимых связей
• изучения стабильности объекта

Моделирование поведения применяется при:

• планировании, прогнозировании
• установления связей с другими объектами
• выявления причинно - следственных связей
• управлении
• конструировании технических устройств и так далее

В процессе моделирования  каждый аспект моделирования раскрывается через совокупность свойств.

В моделях отражаются не все свойства, а только существенные с точки зрения целей моделирования.

Каждый аспект моделирования характеризуется  своим набором свойств:

• внешний вид - набором признаков
• структура - перечнем элементов и указанием отношений между ними
• поведение - изменением внешнего вида и структуры с течением времени

Некоторые свойства объекта моделирования могут  быть выражены величинами, принимающими числовые значения. Такие величины носят название параметров модели.

Информационную  модель можно рассматривать как  некоторый новый информационный объект, который тоже, в свою очередь, может быть объектом моделирования.. 
 
 
 

Заключение

Процесс проектирования информационных систем, реализующих новую информационную технологию, непрерывно совершенствуется. Машинное моделирование стало эффективным инструментом исследования и проектирования сложных систем. Актуальность математических моделей непрерывно возрастает из-за их гибкости, адекватности реальным процессам, невысокой стоимости реализации на базе современных ЭВМ. Все большие возможности предоставляются пользователю, т. е. специалисту по моделированию систем средствами вычислительной техники. Современные вычислительные средства позволили существенно увеличить сложность используемых моделей при изучении систем, появилась возможность построения комбинированных моделей, учитывающих все многообразие факторов, имеющих место в реальных системах, т. е. использования моделей,

Перспективным и значимым для теории и практики системного моделирование является дальнейшее развитие научных основ  моделирования с ориентацией  на новые информационные технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении и обучении.

Пример  моделирования из жизни:

Использование персонального компьютера открывает  принципиально новые возможности  в организации изучения физических явлений с помощью машинной имитации. При традиционном подходе физическое понимание по существу вырабатывалось в процессе выполнения необходимых математических преобразований и вычислений. Благодаря специально разработанным программам имитации физических процессов в реальных системах такую работу берет на себя компьютер, и на долю учащихся остается выявление и усвоение его физических причин. Другими словами, теперь доминирует роль идей и качественных методов исследования, которые связаны с гораздо большей наглядностью и образностью мышления.  
 

Список  литературы

1. http://www.iro.yar.ru/resource/distant/informatics/s/work4/parts.html

 

2. http://taiu.ru/modelirovanie-sistem-upravleniya

 
 

3. Моделирование систем, Советов Б. Я., Яковлев С. А., издательство: Высшая школа, 2001г,343стр.

 

4. Бусленко  Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968. 400 с.

 

5. http://www.likt590.ru/project/model1/2.2.htm