Компьютерное моделирование

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство здравоохранения Республики Казахстан

РГП «Западно-Казахстанский государственный медицинский университет имени Марата Оспанова»

Кафедра: Естественнонаучных дисциплин

Реферат

Дисциплина: Информационно-коммуникационных технологии

Тема: Компьютерное моделирование

Выполнила: Сахыева А.Б.

Группа: 119 Б

Проверила: Есмуханова Д.У.

Актобе, 2017г

Введение

Компьютерное моделирование -- это моделирование объектов, процессов, явлений средствами специальных компьютерных программ: графических редакторов, анимационных редакторов, табличных процессоров, программ для создания баз данных, специальных компьютерных тренажеров-симуляторов, виртуальных лабораторий. Соответственно, технология компьютерного моделирования предполагает выполнение следующих действий.

1. Определение цели моделирования.

2. Разработка концептуальной модели.

3. Формализация модели.

4. Программная реализация модели.

5. Планирование модельных экспериментов.

6. Реализация плана эксперимента.

7. Анализ и интерпретация результатов моделирования.

1. Понятие модели и моделирования

Модель и моделирование -- универсальные понятия, атрибуты одного из наиболее мощных методов познания в любой профессиональной области, познания системы, процесса, явления.

Модель -- это представление объектов (предметов, явлений или процессов) реального или вымышленного мира и их свойств. Вид модели и методы ее исследования больше зависят от информационно-логических связей элементов и подсистем моделируемой системы, ресурсов, связей с окружением, используемых при моделировании, а не от конкретной природы, конкретного наполнения системы.

Как правило, модель обладает не всеми свойствами объекта, а лишь теми, которые нужны для исследования объекта. Например, модель самолета отличается от реального объекта размерами и может отличаться подробностью детализации.

Моделирование -- построение моделей предметов, явлений или процессов.

В процессе моделирования модель выступает и как цель, и как средство, и как объект исследований

табличный процессор база данные

2 Концепция компьютерного моделирования

Общая цель моделирования в процессе принятия решения была сформулирована в разделе «Общая схема процесса принятия решений» -- это определение (расчет) значений выбранного показателя эффективности для различных стратегий проведения операции (или вариантов реализации проектируемой системы). При разработке конкретной модели цель моделирования должна уточняться с учетом используемого критерия эффективности. Для критерия пригодности модель, как правило, должна обеспечивать расчет значений ПЭ для всего множества допустимых стратегий. При использовании критерия оптимальности модель должна позволять непосредственно определять параметры исследуемого объекта, дающие экстремальное значение ПЭ.

Таким образом, цель моделирования определяется как целью исследуемой операции, так и планируемым способом использования результатов исследования. Например, проблемная ситуация, требующая принятия решения, формулируется следующим образом: найти вариант построения вычислительной сети, который обладал бы минимальной стоимостью при соблюдении требований по производительности и по надежности. В этом случае целью моделирования является отыскание параметров сети, обеспечивающих минимальное значение ПЭ, в роли которого выступает стоимость.

Задача может быть сформулирована иначе: из нескольких вариантов конфигурации вычислительной сети выбрать наиболее надежный. Здесь в качестве ПЭ выбирается один из показателей надежности (средняя наработка на отказ, вероятность безотказной работы и т. д.), а целью моделирования является сравнительная оценка вариантов сети по этому показателю.

Приведенные примеры позволяют напомнить о том, что сам по себе выбор показателя эффективности еще не определяет «архитектуру» будущей модели, поскольку на этом этапе не сформулирована ее концепция, или, как говорят, не определена концептуальная модель исследуемой системы.

3. Цель компьютерного моделирования

Главной целью компьютерного моделирования является - построение информационной модели объекта

Цели моделирования. При моделировании могут преследоваться различные цели: 1) познание сущности изучаемого объекта, причин его поведения, “устройства” и механизма взаимодействия элементов; 2) объяснение уже известных результатов эмпирических исследований, верификация параметров модели по экспериментальным данным; 3) прогнозирование поведения систем в новых условиях при различных внешних воздействиях и способах управления; 4) оптимизация функционирования исследуемых систем, поиск правильного управления объектом в соответствии с выбранным критерием оптимальности.

1.Познание окружающего мира

Зачем человек создает модели? Несколько миллионов лет назад первобытные люди изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять природным стихиям, пользоваться природными благами и просто выживать. Накопленные знания передавались из поколения в поколение устно, позже и письменно, наконец, с помощью предметных моделей. Так родилась, к примеру, модель земного шара - глобус,- позволяющая получить наглядное представление о форме нашей планеты. Такие модели позволяют понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свойства, установить законы развития и взаимодействия с моделью окружающей среды

2.Создание объектов с заданными свойствами

Человек стал строить модели еще не существующих объектов. Так родились идеи создания ветряных мельниц, различных механизмов. Многие из этих моделей стали в настоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.

3.Определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения

Например, для спасения Петербурга от постоянных наводнений, приносящих огромный ущерб, решено было возвести дамбу. При ее проектировании было построен множество моделей, в том числе и натуральных, именно для того, чтобы предсказать последствия вмешательства в природу.

4.Эффективность управления объектом или процессом

Так как критерии управления бывают весьма противоречивыми, то эффективным оно окажется только при условии, если будут «и волки сыты, и овцы целы». Построение модели поможет найти приемлемое решение

4 Принципы моделирования

Моделирование сложных систем основано на некоторых основных принципах, к которым относятся:

1. Принцип информационной достаточности - моделирование не имеет смысла, если известно все о моделируемом объекте, но моделирование невозможно, если известно слишком мало, информации должно быть достаточно для моделирования;

2. Принцип осуществимости - модель должна обеспечивать достижение поставленной цели исследования с вероятностью, существенно отличающейся от нуля, и за конечное время;

3. Принцип множественности моделей - один и тот же объект может быть смоделирован разными способами, в разных его моделях главное внимание будет уделять разным сторонам моделируемого объекта, будет использоваться разный набор исходных характеристик;

4. Принцип агрегирования - представление сложной системы состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного математического описания которых могут быть использованы стандартные математические схемы;

5. Принцип параметризации - моделируемая система может иметь в своём составе некоторые относительно изолированные подсистемы, характеризующиеся определённым параметром, в том числе векторным, которые можно заменять в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процесс их функционирования, что облегчает моделирование, но снижает адекватность модели;

6. Принцип иерархической организации - представление многообразия окружающей природы в виде соподчиненных друг другу естественных и искусственных систем;

7. Принцип несовместимости - чем глубже анализируется реальная сложная система, тем менее определенны наши суждения о ее поведении. Иными словами, сложность системы и точность, с которой ее можно анализировать, связаны обратной зависимостью;

8. Принцип контринтуитивного поведения сложной системы - невозможно дать удовлетворительный прогноз о поведении сложной системы на достаточно большом промежутке времени, опираясь только на собственный опыт и интуицию; наша интуиция «воспитана» на общении с простыми системами, где связи элементов практически всегда удается проследить, и контринтуитивность поведения сложной системы состоит в том, что она реагирует на воздействия совсем иным образом, чем это нами интуитивно ожидалось.

Специалисты по теории принятия коллективных решений (Ворощук, 1982) также выдвигают ряд важных принципов, называя их принципами системности, которые необходимо соблюдать при построении имитационных систем, например:

- требование непротиворечивости критериев исследования запрещает навязывать противоречивые условия развития процесса в системных исследованиях;

- вводимая совокупность модельных параметров должна быть одновременно установлена количественно, должна иметься возможность синхронного установления величин параметров в определенные моменты времени;

- введенные параметры должны иметь смысл на всем рассматриваемом пространстве и этот смысл должен оставаться неизменным в ходе всего процесса исследования;

- принцип консервативности (проверка законов сохранения вещества в модели);

5. История компьютерных моделировании

Элементы математического моделирования использовались с самого начала появления точных наук, и не случайно, что некоторые методы вычислений носят имена таких корифеев науки, как Ньютон и Эйлер, а слово «алгоритм» происходит от имени средневекового арабского ученого Аль Хорезми. Второе «рождение» этой методологии пришлось на конец 40-х начало 50-х годов XX века и было обусловлено по крайней мере двумя причинами. Первая из них - появление ЭВМ (компьютеров), хотя и скромных по нынешним меркам, но тем не менее избавивших ученых от огромной по объему рутинной вычислительной работы. Вторая - беспрецедентный социальный заказ - выполнение национальных программ СССР и США по созданию ракетно-ядерного щита, которые не могли быть реализованы традиционными методами. Математическое моделирование справилось с этой задачей: ядерные взрывы и полеты ракет и спутников были предварительно «осуществлены» в недрах ЭВМ с помощью математических моделей и лишь затем претворены на практике. Эффективные численные методы и программы, разработанные для многих классов задач, позволили уже на ЭВМ второго поколения решить многие практически важные задачи.

Сейчас математическое моделирование вступает в третий принципиально важный этап своего развития, «встраиваясь» в структуры так называемого информационного общества. Впечатляющий прогресс средств переработки, передачи и хранения информации отвечает мировым тенденциям к усложнению и взаимному проникновению различных сфер человеческой деятельности. Без владения информационными «ресурсами» нельзя и думать о решении все более укрупняющихся и все более разнообразных проблем, стоящих перед мировым сообществом. Однако информация как таковая зачастую мало что дает для анализа и прогноза, для принятия решений и контроля за их исполнением. Нужны надежные способы переработки информационного «сырья» в готовый «продукт», т. е. в точное знание.

История методологии математического моделирования убеждает: она может и должна быть интеллектуальным ядром информационных технологий, всего процесса информатизации общества. Технические, экологические, экономические и иные системы, изучаемые современной наукой, больше не поддаются исследованию (в нужной полноте и точности) обычными теоретическими методами. Прямой натурный эксперимент над ними долог, дорог, часто либо опасен, либо попросту невозможен, так как многие из этих систем существуют в «единственном экземпляре». Цена ошибок и просчетов в обращении с ними недопустимо высока. Поэтому математическое (шире - информационное) моделирование является неизбежной составляющей научно-технического прогресса.

Наиболее впечатляющие успехи достигнуты при применении математического моделирования в инженерии и технологии. В настоящее время отмечается все возрастающий уровень математизации химии.

Например, химическая кинетика базируется на системах обыкновенных дифференциальных уравнений, химическая гидродинамика - на уравнениях в частных производных и т.д.

Повышается и уровень математизации биологии. В этой связи достаточно сослаться на классические работы В.Вольтерра по моделированию системы хищник - жертва, выполненные еще в начале двадцатого века.

Мы являемся свидетелями все более широкого использования математических идей в экономике, истории и других гуманитарных науках.

Процесс математизации наук идет чрезвычайно быстро благодаря опыту, накопленному при математизации механики и физики, благодаря достигнутому уровню развития самой математики.

Компьютерное моделирование применяют для широкого круга задач в различных областях человеческой деятельности:

Экологии и геофизике:

· анализ распространения загрязняющих веществ в атмосфере

· проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением

Транспорте:

· конструирование транспортных средств

· полетные имитаторы для тренировки пилотов

Электронике и электротехнике:

· эмуляция работы электронных устройств

· Экономике и финансах:

Архитектуре и строительстве:

· исследование поведения зданий, конструкций и деталей под механической нагрузкой

· прогнозирование прочности конструкций и механизмов их разрушения

· вариантов развития городов

Управлении и бизнесе:

· стратегическое управление организацией

· моделирование рынков сбыта и рынков сырья

· моделирование производственных процессов

Медицине и биологии:

· моделирование результатов пластических операций

· моделирование пандемий и эпидемий

Политике и военном деле:

· моделирование развития межгосударственных отношений

· моделирование поведения масс людей в различных общественно-политических ситуациях

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.

6. Преимущества и недостатки компьютерного моделирования

Преимущества компьютерного моделирования:

· Свободно и доступно в использовании.

· Можно рассчитывать и создавать такие объекты, которые в реальных условиях невозможны.

· С помощью компьютерного моделирования возможно не только наблюдать, но и предсказывать результаты экспериментов.

· Находить оптимальную форму и конструкцию не создавая пробных деталей.

· Эксперименты без риска для здоровья человека и не представляет опасности для природы.

· Возможность обзора объекта со всех сторон.

Недостатки компьютерного моделирования:

· Заблуждение о том, что моделирование может качественно обнаруживать новые явления. Т.к. должно быть подтверждение в реальных условиях и в реальных экспериментах.

· Модельный анализ уменьшает возможные объяснения. Из объекта моделирования можно «выжать» только то, что входит в рамки модели.

Заключение

Процесс построения модели называют моделированием. Все способы моделирования можно разделить на две большие группы. В одном случае моделью является предмет, воспроизводящий те или иные геометрические, физические и т.п. характеристики оригинала. Это - материальное (физическое) моделирование. Исследование таких моделей - реальные эксперименты с ними.

По иному происходит работа с информационными (идеальными) моделями, являющимися описаниями объектов - оригиналов с помощью схем, графиков, формул, чертежей и т.п. Одним из важнейших видов информационного моделирования является математическое - когда описания формулируются на языке математики. Соответственно, и исследование таких моделей ведется с использованием математических методов. Именно математическим моделированием вы пользуетесь при решении количественных задач на уроках физики и химии.

Математические модели, используемые при решении современных практических задач, настолько сложны, что исследовать их вручную практически невозможно. Приходится прибегать к помощи компьютера. Всякая модель создается для вполне определенной цели, и это в значительной степени определяет ее выбор. Поэтому первое, что необходимо сделать, - поставить задачу, т.е. определить вопросы, ответы на которые мы хотим получить, и необходимые для этого исходные данные.

Во-вторых, нужно выбрать среди законов, которым подчиняется моделируемая система, существенные для поиска ответов на поставленные вопросы. Возможно, придется выдвигать и какие-то предположения. Найденные закономерности следует представить в форме математических соотношений.

Наиболее сложным является имитационное моделирование, позволяющее исследовать сложные системы, прогнозировать будущее их состояние в зависимости от различных стратегий управления.

Моделирование, рассматриваемое в целом, представляет собой скорее искусство, чем сформировавшуюся науку с самостоятельным набором средств отображения явлений и процессов реального мира. Использование компьютерных моделей превращает компьютер в универсальную экспериментальную установку. В компьютерном эксперименте обеспечен полный контроль за всеми параметрами системы, компьютерный эксперимент дешев и безопасен, с помощью компьютера удается ставить "принципиально невозможные" эксперименты (геологические процессы, космология, экологические катастрофы и т.д.).

Список используемой литературы

1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Практикум. - М.: Высшая школа, 1999. - 224 с.

2. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. - М.: Высшая школа, 2001. - 320 с.

3. А. Чекмарев Средства визуального проектирования. BHV-СПб, 1998.

4. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р Алгоритмы: построение и анализ. М., «МЦНМО», 1999.

5. Экштайн В. «Компьютерное моделирование взаимодействия частиц с поверхностью твердого тела.» М. 1995 г.

6. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978. - 400.

Размещено на Allbest.ur