Особенности компьютерного моделирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Особенности компьютерного моделирования

Сюпова Екатерина Сергеевна

Аннотации

Компьютерное моделирование является один из наиболее успешных методов исследования сложных систем. В моделях отражаются глубинные закономерности, установленные в результате целенаправленных исследований. В роли моделей выступают разнообразные предметы и объекты: рисунки, схемы, карты, графики, формулы. Таким образом, компьютерные модели сложных систем, изучаемые современными науками, являются главной составляющей человеческого прогресса.

Ключевые слова: компьютерное моделирование, компьютерные модели сложных систем

PECULIARITIES OF COMPUTER SIMULATION

Supova Ekaterina Sergeevna

Nosov Magnitogorsk State Technical University

student group Fnoob-12 Institute for the Humanities

Computer simulation is one of the most successful methods to the study of complex systems.The models reflect deep-seated patterns established as a result of targeted research. As models are a variety of items and objects: drawings, diagrams, maps, graphs, and formulas.Thus, computer models of complex systems studied by modern science, constitute the main component of human progress.

Компьютерное моделирование является методом познания, который основан на математическом моделировании. Математическая модель - система математических отношений (формул, уравнений, неравенств и знаковых логических выражений). Использование персональных компьютеров в современном мире, открывает перед моделированием перспективы в области исследования, а программное обеспечение осуществляется при помощи компьютерного моделирования. На сегодняшний день существуют различные виды компьютерного моделирования, которые дополняют друг друга. Важно знать, что персональный компьютер - это ключ к созданию и изучению моделей.

Один из наиболее успешных методов исследования сложных системам является компьютерное моделирование. Компьютерную модель целесообразно изучать, учитывая ее экономическую составляющую, поскольку при реализации модели возможны непредвиденные финансовые или физические трудности. Уместность компьютерной модели, определяет основные признаки изучаемой системы.

Процесс моделирования начинается с исследования объекта познания. На этапе постановка задачи происходит формализация или отделение информации от реального объекта. Затем, при формировании информационной модели выделяется существенная для данной задачи информация. Утечка существенной информации приведет к неправильному решению или не позволит его получить. Несущественная информация вызывает сложности, а иногда создает препятствия на пути к верному решению. моделирование компьютерный закономерность

Таким образом, на втором этапе сведения об объекте исследования отбираются, формализуются, выявляются причинно-следственные связи и закономерности, существующие в системе. Информация об объекте подготавливается к обработке данных. В итоге создается информационная модель, которая содержит:

· набор постоянных величин, констант, которые характеризуют моделируемый объект в целом и его составные части, называемые статистическими или постоянными параметрами модели;

· набор переменных величин, меняя значение которых можно управлять поведением модели, называемых динамическим или управляющими параметрами;

· формулы и алгоритмы, связывающие величины в каждом из состояний моделируемого объекта;

· формулы и алгоритмы, описывающие процесс смены состояний моделируемого объекта.

Информационная модель является результатом компьютерного эксперимента в виде графиков, диаграмм, таблиц и явлений в реальном мире.

На третьем этапе разрабатывается алгоритм модели. Четвертый этап посвящен программной реализации модели. Анализируются подходящие программные средства для реализации алгоритма, затем написанная программа отлаживается и тестируется на специально подготовленных тестовых моделях [18]. Тестирование - это процесс исполнения программы с целью выявления ошибок. Подбор тестовой модели - это своего рода искусство, хотя для этого разработаны и успешно применяются некоторые основные принципы тестирования. Тестирование - это процесс деструктивный, поэтому считается, что тест удачный, если обнаружена ошибка. Проверить компьютерную модель на соответствие оригиналу, проверить насколько хорошо или плохо отражает модель основные свойства объекта, часто удается с помощью простых модельных примеров, когда результат моделирования известен заранее.

На пятом этапе выполняется компьютерный эксперимент. Выполняются многочисленные прогоны компьютерной модели, результаты которых фиксируются. Затем, на основе данных вычислительного эксперимента, которые проходят статистический анализ, может выполняться прогнозирование будущего состояния объекта моделирования или оптимизация процессов в зависимости от поставленной задачи.

Математическое моделирование является одним из направлений компьютерного моделирования. На сегодняшний день компьютерное моделирование занимает лидирующее место среди основных методов научного познания. Без обращения к компьютерному моделированию невозможно решение масштабных научных и технических задач. Компьютерное моделирование применяется в различных отраслях: математике, физике, биологии, экологии, астрономии и др. Следует сказать о том, что проведение эксперимента имеет ряд преимуществ:

· не требуется использовать дорогостоящее лабораторное оборудование;

· существенно сокращается время исследования;

· можно свободно управления процессом моделирования (прерывать, возобновлять, менять условия или параметры).

Широкомасштабные успехи были достигнуты при применении компьютерного моделирования в инженерии и различных технологиях. На сегодняшний день отмечен высокий уровень математизации и химии. Повышается и уровень развития науке 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.

Компьютерное моделирование применяют для широкого спектра задач в различных областях. В экологии: анализ распространения загрязняющих веществ в атмосфере; проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением; прогнозирование погоды и климата; прогнозирование землетрясений. В транспорте: конструирование транспортных средств; полетные имитаторы для тренировки пилотов; моделирование транспортных систем; исследование поведения гидравлических систем: нефтепроводов, водопровода.

В электронике и электротехнике: эмуляция работы электронных устройств. В экономике и финансах: прогнозирование цен на финансовых рынках; имитация краш-тестов. Архитектуре и строительстве: исследование поведения зданий, конструкций и деталей под механической нагрузкой; прогнозирование прочности конструкций и механизмов их разрушения; проектирование производственных процессов, например химических; моделирование сценарных вариантов развития городов.

В управлении и бизнесе: стратегическое управление организацией; моделирование рынков сбыта и рынков сырья; моделирование производственных процессов. В промышленности: моделирование роботов и автоматических манипуляторов; моделирование прочностных и других характеристик деталей, узлов и агрегатов.

В медицине и биологии: моделирование результатов пластических операций; моделирование пандемий и эпидемий; моделирование воздействия медикаментов и оперативных вмешательств на метаболизм и другие жизненно важные процессы.

В политике и военном деле: моделирование развития межгосударственных отношений; моделирование поведения масс людей в различных общественно-политических ситуациях; моделирование театра военных действий. Применение компьютерных моделей и знание особенностей в данной области дает человечеству, высокую точность для получения качественных результатов.

В моделях отражаются глубинные закономерности, установленные в результате целенаправленных исследований. В роли моделей выступают разнообразные предметы и объекты: рисунки, схемы, карты, графики, формулы. Хронология математического моделирования является ядром информационных технологий и процессов информационного общества. Таким образом, компьютерные модели сложных систем, изучаемые современными науками, являются главной составляющей человеческого прогресса.

Широкое применение компьютерное моделирование получило и в образовательном процессе. На уроках применяются готовые компьютерные модели для демонстрации сложных явлений и процессов, разработаны виртуальные лаборатории по физике, химии, биологии. Создается банк практических заданий, нацеленных на разработку компьютерных моделей для различных школьных дисциплин. Таким образом, использование компьютерного моделирования в образовании позволяет организовать учебную работу с максимальной эффективностью, внести в процесс обучения больше практических заданий, как требует современный образовательный стандарт.

Библиографический список

1. Karmanova E.V., EfimovaI.Yu., Guseva E.N., Kostina N.N., Saveleva L.A., Bobrova I.I.//Modeling of students' competency development in the higher education distant learning system. -В сборнике: Proceedings of the 2016 Conference on Information Technologies in Science, Management, Social Sphere and Medicine (ITSMSSM 2016) 2016. С. 308-315.

2. Гусева Е.Н. Информатика: [электронный ресурс] учеб.пособие/ Е.Н. Гусева, И.Ю. Ефимова, Р.И. Коробков, К.В. Коробкова, И.Н. Мовчан, Л.А. Савельева. - 3-е изд., стереотип. - М.: Флинта, 2011.- 260 с.- Режим доступа: http://www.knigafund.ru/books/116085

3. Гусева Е.Н. Анализ результатов имитационного моделирования в среде Rockwell Software Arena /В сборнике: Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве сборник докладов V Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (TИМ'2016) с международным участием. Министерство образования и науки Российской Федерации, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, Институт материаловедения и металлургии, Кафедра "Теплофизика и информатика в металлургии". 2016. С. 194-198.

4. Гусева Е.Н. Дидактические условия использования педагогических программных средств в процессе профессиональной подготовки будущих учителей: дис. канд. пед. наук.- Магнитогорск, 1999, - 168 с.

5. Гусева Е.Н. Задачи на измерение количества информации с использованием понятия вероятности// Информатика и образование. - М.: № 2, 2008. -С. 61-64.

6. Гусева Е.Н. Имитационное моделирование инцидентов информационной безопасности открытой образовательной среды//Инновационные технологии обучения в высшей школе материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2009. С. 60-66.

7. Гусева Е.Н. Имитационное моделирование как среда компьютерной визуализации знаний/ В книге: Новые информационные технологии в образовании/ Материалы VII международной научно-практической конференции. Российский государственный профессионально-педагогический университет. 2014. С. 395-399.

8. Гусева Е.Н. Математические основы информатики/ Е.Н. Гусева, И.И. Боброва, И.Ю. Ефимова, И.Н. Мовчан, С.А. Повитухин, Л.А. Савельева. - Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2016.- 234 с.

9. Гусева Е.Н. Основы имитационного моделирования экономических процессов: лаб. практикум / Е.Н. Гусева. - Магнитогорск: МаГУ, 2007. - 140с.

10. Ермакова Т.А., Гусева Е.Н. Использование компьютерного моделирования в преподавании геометрии // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 6 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/06/68886 (дата обращения: 24.06.2016).

11. Казачков И.А., Гусева Е.Н. Компьютерная модель "Хищник-Жертва" // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/01/77530

12. Колупаева С.Н. Математическое и компьютерное моделирование. Учебное пособие. - Томск, Школьный университет, 2008. - 208с.

13. Официальный русскоязычный сайт разработчиков WikiMedia. Интернет-энциклопедия Wikipedia. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Численное_моделирование/. Дата обращения: 5.10.2010 г.

14. Официальный сайт издательства "Открытые Системы". Интернет университет информационных технологий. - Режим доступа: http://www.intuit.ru/ . Дата обращения: 5.10.2010 г.

15. Саралашвили А.А., Гусева Е.Н. Компьютерное моделирование демографических процессов // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/01/77136

16. Татарникова В.В., Гусева Е.Н. Использование компьютерного моделирования в решении задач о системах массового обслуживания // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 6 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/06/69373 (дата обращения: 07.07.2016).

Размещено на Allbest.ru