Классификация моделей по способу воплощения

       Ярким примером образно-знаковой модели является географическая карта. Цвет и форма материков, океанов, гор, изображенных на карте, сразу подключает образное мышление. По цвету на карте можно сразу оценить рельеф. Например, с голубым цветом у человека ассоциируется вода, с зеленым — цветущий луг, равнина. Карта изобилует условными обозначениями. Зная этот язык, человек может получить достоверную информацию об интересующем его объекте. Информационная модель в этом случае будет результатом осмысления сведений, полученных при помощи органов чувств и информации, закодированной в виде условных изображений.

       Еще один пример такой модели — фотография. Фотоаппарат позволяет получить изображение оригинала. Обычно фотография дает нам довольно точное представление о внешнем облике человека. Существуют некоторые признаки (высота лба, посадка глаз, форма подбородка), по которым специалисты могут определить характер человека, его склонность к тем или иным поступкам. Этот специальный язык формируется из сведений, накопленных в области физиогномики и собственного опыта. Задавшись разными целями, по одной и той же фотографии можно получить различные информационные модели. Они будут результатом обработки образной информации, полученной при разглядывании фотографии, и информации, сложившейся на основе знания специального профессионального языка.

По форме представления образно-знаковых моделей среди них можно выделить следующие группы:

       геометрические модели, отображающие внешний вид оригинала (рисунок, пиктограмма, чертеж, план, карта, объемное изображение);

       структурные модели, отображающие строение объектов и связи их параметров (таблица, граф, схема, диаграмма);

       словесные модели, зафиксированные (описанные) средствами естественного языка;

       алгоритмические модели, описывающие последовательность действий (нумерованный список, пошаговое перечисление, блок-схема).

Знаковые модели можно разделить на следующие группы:

       математические модели, представленные математическими формулами, отображающими связь различных параметров объекта, системы или процесса;

       специальные модели, представленные на специальных языках (ноты, химические формулы и т. п.);

       алгоритмические модели, представляющие процесс в виде программы, записанной на специальном языке.

3.      Инструменты моделирования

       Многообразие моделей предполагает использование огромного спектра инструментов для реализации и описания этих моделей.

Если модель имеет материальную природу, то есть представлена в вещественном воплощении, то для ее создания годятся традиционные инструменты: резец скульптора, токарный или фрезерный станок, пресс, пила и топор, наконец.

       Если модель имеет абстрактную форму, то речь идет о некоторых знаковых системах, позволяющих описать данный тип модели. Это специальные языки, чертежи, схемы, графики, таблицы, алгоритмы, математические выражения и т. п. Здесь может быть использовано два варианта инструментария: либо традиционный набор инженера или конструктора (карандаш, линейка, ручка), либо самый совершенный на данный момент инструмент — компьютер. Таким образом, мы подошли еще к одной возможности классификации информационных моделей: по способу реализации они подразделяются на компьютерные и некомпьютерные модели.

По способу реализации

       Когда речь идет об инструменте-компьютере, то следует понимать, что он работает с информацией. Поэтому нужно исходить из того, какую информацию и в каком виде может воспринимать и обрабатывать компьютер.
       Современный компьютер способен работать с текстом, графикой, схемами, таблицами, звуком, видеоизображением и т. д. Но для работы со всем этим многообразием информации нужна как техническая {аппаратная), так и программная поддержка. Эти две составляющие и являются инструментами компьютерного моделирования.
       Прикладные программные среды используются человеком как эффективное вспомогательное средство для реализации собственных замыслов. Иначе говоря, человек уже знает, какова будет модель, и использует компьютер для придания ей знаковой формы. Например, для построения геометрических моделей, схем используются графические среды. Текстовые процессоры обладают широкими возможностями оформления знаковых моделей. Это и встроенная деловая графика, и наборы автофигур, и программные приложения, позволяющие включать в описание формулы, таблицы, электронные схемы, диаграммы и т. п.
       Другие программные среды человек использует как средство обработки исходной информации и анализа результатов. Здесь компьютер выступает как интеллектуальный помощник.
       В качестве примера такой компьютерной обработки информации можно привести обработку звука. Для этого используется специализированное программное обеспечение, в частности — музыкальный редактор. Он позволяет не только набирать нотный текст и распечатывать его, но и выполнять аранжировку и прослушивать произведение. Другие программы позволяют соединять цифровую запись голоса певца со звуковой моделью мелодии, а также синтезировать (моделировать) человеческий голос разной высоты и тембра (тенор, драматический бас и т. п.). Существуют программы, с помощью которых компьютер может создавать композиции самостоятельно в соответствии с введенными соглашениями: ритмом, темпом, музыкальным стилем и т. п.
       Обработку больших объемов информации можно осуществлять в среде баз данных. Если же вы собираетесь исследовать математическую модель, то вам не подойдут среды ни графического или музыкального редакторов, ни базы данных, ни текстового процессора. Мощным инструментом исследования таких моделей является среда табличного процессора. В этой среде исходная информационная знаковая модель будет представлена в табличной форме, связывающей элементарные объекты по правилам построения связей в этой среде. Другим эффективным средством исследования математических моделей, а также построения геометрических моделей является среда программирования. Компьютерная модель будет представлена в ней в форме программы.

III. Классификация моделей по способу воплощения

        Материальная модель есть реальное, вещественное отображение объекта. Чтобы математическая модель выполняла свою функцию, т.е. замещала в каком-то отношении оригинал, она должна иметь определенное подобие по отношению к оригиналу.

       Существуют различные виды подобия.

       Прямое подобие – подобие, устанавливаемое в результате физического взаимодействия или последовательности взаимодействий (фотографии, модели самолетов и т.п., макеты зданий, куклы, протезы, шаблоны и т.п.). Однако никакая прямая модель не может быть абсолютной копией оригинала. Существуют проблемы переноса результатов моделирования результатов модельных экспериментов на оригинал (натурный образец). Яркий пример – гидродинамика. Отсюда возникла разветвленная, содержательная теория подобия.

       Косвенное подобие между оригиналом и моделью устанавливается не в результате их физического взаимодействия, а объективно существует в природе, обнаруживается в виде совпадения или достаточной близости их абстрактных моделей и после этого используется в практике реального моделирования. Наиболее известным примером этого является электромеханическая аналогия. Оказалось, что некоторые закономерности электрических и механических процессов описываются одинаковыми уравнениями; различие состоит лишь в разной физической интерпретации переменных, входящих в эти уравнения. В результате оказывается возможным не только заменить неудобное и громоздкое экспериментирование с механической конструкцией на простые опыты с электрической схемой, перепробовать множество вариантов, не переделывая конструкцию, но и "проиграть" на модели варианты, в механике пока неосуществимые (например, с произвольным и непрерывным изменением масс, длин и т.д.). Роль моделей, обладающих косвенным подобием оригиналу, очень велика. Часы - аналог времени; подопытные животные у медиков - аналоги человеческого организма; автопилот - аналог летчика; электрический ток в подходящих цепях может моделировать транспортные потоки информации в сетях связи, течение воды в городской водопроводной сети; аналоговые вычислительные машины позволяют найти решение почти всякого дифференциального уравнения, представляя собой таким образом модель, аналог процесса, описываемого этим уравнением.

       Особенности аналогий, ограничения на перенос результатов, полученных моделированием, на сам оригинал оживленно обсуждались в период дискуссий о кибернетике. Мы еще вернемся к вопросу о силе аналогий, а пока отметим, что роль аналогий (моделей косвенного подобия) в науке, технике, практике вряд ли можно переоценить: они просто незаменимы, альтернативой модели может быть только другая модель.

       Например, электромеханическая аналогия (одинаковые уравнения для электрических и механических процессов), шаг как аналог времени, подопытные животные – аналог человеческого организма и т.п.).

       Особый класс реальных моделей образуют модели, подобие которых оригиналу не является ни прямым, ни косвенным, а устанавливается в результате соглашения. Назовем такое подобие условным. Примерами условного подобия служат деньги (модель стоимости), удостоверения личности (официальная модель владельца), всевозможные и разнообразные сигналы (модели сообщений), рабочие чертежи (модели будущей продукции), карты (модели местности) и т.д.

       С моделями условного подобия приходится иметь дело очень часто, поскольку они являются способом материального воплощения абстрактных моделей, вещественной формой, в которой абстрактные модели могут передаваться от одного человека к другому, храниться до (иногда очень отдаленного) момента их использования, т.е. отчуждаться от сознания и все-таки сохранять возможность возвращения в абстрактную форму. Это достигается с помощью соглашения о том, какое состояние реального объекта ставится в соответствие данному элементу абстрактной модели. Такое соглашение принимает вид совокупности правил построения моделей условного подобия и правил пользования ими.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

       Завершая изложение основ теории систем и системного анализа, попытаемся сформулировать определения этих науч-

ных направлений, кратко охарактеризовать основные их особенности.

       Дать определение теории систем несложно.

       Теория систем – наука об общих закономерностях построения, функционирования и развития систем различной физи-

ческой природы, о методах их исследования.

       Для всех направлений прикладных системных исследований характерны следующие особенности:

1. Применяются в тех случаях, когда задача (проблема) не может быть сразу представлена и решена с помощью фор-

мальных, математических методов, т.е. имеет место большая начальная неопределённость проблемной ситуации.

2. Помогают организовать процесс коллективного принятия решения, объединяя специалистов различных областей

знаний.

3. Уделяют внимание процессу постановки задачи и применяют не только формальные методы.

4. Опираются на основные понятия теории систем и философские концепции, лежащие в основе исследования общесистем-

ных закономерностей.

5. Для организации процесса исследования и принятия решения при проведении системного анализа разрабатывается

методика, определяющая последовательность этапов проведения анализа и методы их выполнения, объединяющих специа-

листов различных областей знаний.

6. Важной особенностью системного анализа является исследование процессов целеобразования и разработка средств

работы с целями (методик, структуризации целей). Иногда даже системный анализ определяют как методологию исследова-

ния целенаправленных систем.

Естественно, что в такой широкой постановке существуют различные школы системного анализа, занимающиеся при-

ложением теории систем к исследованию разных сфер – от стратегического планирования и управления предприятиями, ре-

гионами, страной до управления проектами технических комплексов и принятия решений по отдельным видам деятельности

при возникновении различных проблемных ситуаций в процессе функционирования социально-экономических и техниче-

ских объектов.

       Системный анализ требует дальнейшего исследования особенностей и закономерностей самоорганизующихся систем;

развития информационного подхода, основанного на диалектической логике; подхода, основанного на постепенной форма-

лизации моделей принятия решений на основе сочетания формальных методов и методик; становления теории системно-

структурного синтеза; разработки методов организации сложных экспертиз, повышающих объективность анализа проблем-

ных ситуаций с неопределённостью; расширения сфер приложения к исследованию систем логико-лингвистического, семио-

тического и когнитивного моделирования.

Литература

1.      Акофф, Р. Основы исследования операций / Р. Акофф, М. Сасиенн. – М. : Мир, 1971. – 534 с.

2.      Анохин, П.К. Избранные труды: философские аспекты теории систем / П.К. Анохин. – М. : Наука, 1978.

3.      http://www.tstu.ru/education/elib/pdf/2008/chernyshov.pdf

4.      http://letopisi.ru/index.php/Материальные_модели

5.      http://flowtechengineers.com/model_t4.html

6.      http://www.computermodeling.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=5:15.07.2009%2011:53:49&catid=1:15.07.2009%2011:52:57&Itemid=3

7.      Волкова, В.Н. Основы теории систем и системного анализа : учебник для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. – 3-е изд. – СПб. : Изд-во СПбГТУ, 2003.

8.      Основы общей теории систем : учеб. пособие. – СПб. : ВАС, 1992. – Ч. 1.

9.      Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А. Денисов и др. – М. : Радио и связь, 1983. – 248 с.

1