Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...

Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...

Классификация моделей по причинной обусловленности

2018-01-30 704
Классификация моделей по причинной обусловленности 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Вверх
Содержание
Поиск

Классификацию моделей по причинной обусловленности иллюстрирует рис. 7.7. Детерминированная модель позволяет однозначно определять набор выходных параметров для каждой допустимой совокупности входных параметров.

Пример. Модель функционирования лифтового механизма является детерми­нированной.

Классификация

По причинной

Обусловленности


Детерминированная модель


Стохастическая модель


Рис. 7.7. Классификация по причинной обусловленности



Глава 7. Основы моделирования


Недетерминированная, или стохастическая {вероятностная), модель предпо­лагает вероятностную природу входных параметров так же, как и вероятностную природу функций (или алгоритмов) их обработки. Таким образом набор выходных параметров в стохастической модели приобретает вероятностный характер.

Пример. Модель земной атмосферы, которая строится с целью формирования долгосрочного прогноза погоды и предупреждения стихийных бедствий, носит стохастический характер.

Классификация моделей по отношению ко времени

Классификацию моделей по отношению ко времени иллюстрирует рис. 7.8.

 

  Классификация по отношению ко времени  
  I  
I   I
Динамическая модель   Статическая модель
         

Рис. 7.8. Классификация по отношению ко времени

Динамическая модель в явной форме использует время в качестве одного из входных параметров. Обычно динамическая модель может быть «проиграна» во времени с некоторым масштабированием (замедлением или ускорением).

Пример. Модель развития колонии простейших микроорганизмов.

Статическая модель определяет модель, у которой параметр времени в явной форме среди входных параметров не присутствует. Статические модели обычно используют для отыскания граничных или оптимальных значений тех или иных параметров.

Пример. Модель воздушного судна для обдува в аэродинамической трубе.

Классификация моделей по сфере применения

Классификацию моделей по сфере применения иллюстрирует рис. 7.9.

Классификация

По сфере применения


Техническая


Социальная


Экономическая


Научная


Военная


Рис. 7.9. Классификация по сфере применения


Классификация моделей



Разделение моделей по сферам применения вызвано не столько особенностью самих моделей (принципы моделирования остаются одинаковыми независимо от области применения модели), сколько спецификой сбора и подготовки исходного материала для моделирования и специфическими особенностями описания пред­метной области.

Классификация моделей по методологии применения

Классификацию моделей по методологии применения иллюстрирует рис. 7.10.

Классификация

По методологии

Приминения


Учебные


Игровые


Опытные


Имитационные


Научно-исследовательские

Рис. 7.10. Классификация по методологии применения

Учебная модель создается для поддержки учебного процесса. Учебные модели обычно частично воспроизводят функциональность объекта или детали процесса, которые невозможно наблюдать и изучать при рабочем функционировании объ­екта моделирования.

Пример. Модель пищеварительного тракта человека, модель электрической системы автомобиля, модель клетки биологической ткани.

Игровая модель в игровой форме или ситуации воспроизводит процессы, про­исходящие в сложной системе. Игровые модели чаще всего разрабатываются для тренинга навыков и умений. Игровая модель может строиться спонтанно или организованно.

Пример. Детская игра, воспроизводящая в игровой форме семейные отношения, деловая игра, направленная на выявление конфликтных ситуаций на предпри­ятии и нахождение путей их разрешения.

Научно-исследовательская модель строится для изучения явлений, которые невозможно произвольно повторить в живой природе.

Пример. Компьютерная модель фрагмента земной коры, построенная для из­учения способов прогнозирования землетрясений.




Поделиться с друзьями:

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...

Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.012 с.