Mô hình máy tính được gọi khác nhau. Mô phỏng máy tính và thử nghiệm vật lý, cái nào tốt hơn? Giới thiệu về mô hình máy tính

Mô hình hóa là một trong những cách để hiểu thế giới.

Khái niệm mô hình hóa khá phức tạp; nó bao gồm rất nhiều phương pháp mô hình hóa: từ việc tạo ra các mô hình tự nhiên (các bản sao thu nhỏ và/hoặc phóng to của các đối tượng thực) đến việc rút ra các công thức toán học.

Đối với các hiện tượng và quá trình khác nhau là thích hợp những cách khác mô hình hóa cho mục đích nghiên cứu và kiến ​​thức.

Đối tượng thu được từ quá trình mô hình hóa được gọi là người mẫu. Cần phải rõ ràng rằng đây không nhất thiết phải là một đối tượng thực sự. Nó có thể là công thức toán học, biểu diễn đồ họa và như thế. Tuy nhiên, nó có thể thay thế bản gốc khi nghiên cứu nó và mô tả hành vi.

Mặc dù một mô hình có thể là một bản sao chính xác của bản gốc, nhưng hầu hết các mô hình thường tái tạo lại một số yếu tố quan trọng đối với một nghiên cứu nhất định và bỏ qua phần còn lại. Điều này đơn giản hóa mô hình. Nhưng mặt khác, để tạo ra một mô hình - bản sao chính xác nguyên gốc - có thể là một nhiệm vụ hoàn toàn phi thực tế. Ví dụ: nếu hành vi của một vật thể trong điều kiện không gian được mô phỏng. Chúng ta có thể nói rằng mô hình là một cách mô tả nhất định về thế giới thực.

Việc lập mô hình trải qua ba giai đoạn:

1. Tạo một mô hình.
2. Nghiên cứu mô hình.
3. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn và/hoặc xây dựng các kết luận lý thuyết.

Các loại mô hình số lượng lớn. Dưới đây là một số ví dụ về các loại mô hình:

Mô hình toán học. Đây là những mô hình mang tính biểu tượng mô tả các mối quan hệ số nhất định.

Mô hình đồ họa. Đại diện trực quan những đồ vật phức tạp đến mức việc mô tả chúng theo những cách khác không mang lại cho người ta sự hiểu biết rõ ràng. Ở đây sự rõ ràng của mô hình được thể hiện rõ ràng.

Mô hình mô phỏng. Chúng cho phép bạn quan sát những thay đổi trong hành vi của các phần tử của hệ thống mô hình và tiến hành thử nghiệm bằng cách thay đổi một số tham số của mô hình.

Các chuyên gia từ Những khu vực khác nhau, bởi vì Trong mô hình hóa, vai trò của sự kết nối liên ngành khá lớn.

Đặc điểm của mô hình máy tính

Sự cải tiến công nghệ máy tính và rộng rãi những máy tính cá nhân mô hình hóa đã mở ra triển vọng to lớn cho việc nghiên cứu các quá trình và hiện tượng của thế giới xung quanh, trong đó có xã hội loài người.

Mô hình hóa máy tính là đến một mức độ nhất định, mô hình tương tự được mô tả ở trên, nhưng được thực hiện bằng công nghệ máy tính.

Vì mô hình máy tínhđiều quan trọng là phải có một cái gì đó nhất định phần mềm.

Đồng thời, phần mềm, nhờ đó có thể thực hiện mô hình hóa máy tính, có thể khá phổ biến (ví dụ: văn bản thông thường và GPU) và rất chuyên biệt, chỉ dành cho loại nhất định người mẫu.

Máy tính rất thường xuyên được sử dụng để mô hình hóa toán học. Ở đây, vai trò của họ là vô giá trong việc thực hiện các phép tính số, trong khi việc phân tích bài toán thường thuộc về con người.

Thông thường trong mô phỏng máy tính các loại khác nhau mô phỏng bổ sung cho nhau. Vì vậy, nếu công thức toán học rất phức tạp, không đưa ra ý tưởng rõ ràng về các quá trình mà nó mô tả, thì đồ họa và mô hình mô phỏng. Hình ảnh máy tính có thể rẻ hơn nhiều sáng tạo thực sự các mô hình tự nhiên

Với sự xuất hiện máy tính mạnh mẽ lây lan mô hình đồ họa dựa trên hệ thống kỹ thuật để tạo ra các bản vẽ, sơ đồ, đồ thị.

Gửi công việc tốt của bạn trong cơ sở kiến ​​thức rất đơn giản. Sử dụng mẫu dưới đây

Làm tốt lắm vào trang web">

Các sinh viên, nghiên cứu sinh, các nhà khoa học trẻ sử dụng nền tảng kiến ​​thức trong học tập và công việc sẽ rất biết ơn các bạn.

Đăng trên http://www.allbest.ru/

Giới thiệu

2.2. Nhiệm vụ 2. Mô hình hóa các quá trình autowave

Phần kết luận

Thư mục

Giới thiệu

Mô hình hóa trong nghiên cứu khoa học bắt đầu được sử dụng từ xa xưa và dần dần nắm bắt được những lĩnh vực kiến ​​thức khoa học mới. Mọi nhà vật lý đều có mong muốn “nhìn thấy cái vô hình”, tức là nhìn vào diễn biến của một hiện tượng vật lý và nhìn thấy cơ chế, ngay cả khi nó bị ẩn khỏi nhận thức trực tiếp. Và họ đã đến giải cứu Công nghệ máy tính, cụ thể là mô hình hóa máy tính, cho phép bạn tạo và xem các thử nghiệm và mô hình “ảo”.

Phương pháp mô hình hóa máy tính xuất hiện trong vật lý vào cuối những năm 50 và đầu những năm 60. Những cái chính là phương pháp động và phương pháp Monte Carlo. Sự phát triển của các phương pháp mô hình hóa máy đã có tác động mạnh mẽ đến vật lý, vì lần đầu tiên người ta có thể nghiên cứu về mặt lý thuyết các hệ thống có tương tác khá phức tạp của các hạt với nhau. Ngày nay, những phương pháp này được sử dụng thành công trong vật lý chất rắn và vật lý chuyển pha. Sử dụng các phương pháp này, các tính chất của chất lỏng, plasma đậm đặc, hiện tượng bề mặt, sự truyền bức xạ qua vật chất và các quá trình khác được nghiên cứu. Tất cả điều này đã dẫn đến thực tế là hiện nay người ta thường chia vật lý thành thực nghiệm, lý thuyết và tính toán. Vật lý tính toán chiếm vị trí trung gian giữa thực nghiệm và lý thuyết: đối tượng nghiên cứu của nó, một mặt, không phải là một thí nghiệm thực sự, mặt khác, nó không hoàn toàn là một lý thuyết, vì các mô hình vật lý tính toán có rất ít phép tính gần đúng và rất thực tế. Vì vậy, về vấn đề này, họ thường nói về một thí nghiệm ảo hoặc máy tính. Cho đến cuối những năm 80, nhiều phương pháp mô hình hóa máy vẫn chưa được phổ biến; ĐẬP tương đối nhỏ, điều này đã hạn chế rất nhiều khả năng đồ họađối thoại đầy đủ giữa máy và người dùng. Nhưng sự bùng nổ máy tính xảy ra trong thập kỷ qua đã tạo ra hàng loạt máy tính giá rẻ và phải chăng. Hiệu suất tăng mạnh của họ khiến việc sử dụng các phương pháp mô hình hóa máy trong giáo dục trở nên phù hợp, không chỉ để đào tạo các chuyên gia tương lai về những vấn đề này mà còn để tạo ra các chương trình giáo dục. mô hình vật lý, có thể được sử dụng bởi bất kỳ người dùng nào có bất kỳ sự hỗ trợ nào của máy tính.

Sự liên quan của công việc khóa học. Do việc trang bị máy tính khổng lồ cho các trường học theo chương trình tin học hóa toàn Nga, mối quan tâm đến việc sử dụng máy tính trong giảng dạy các môn học ngày càng sâu sắc. Máy tính như phương tiện kỹ thuật mở ra những cơ hội lớn để cải thiện quá trình giáo dục. Tuy nhiên, việc sử dụng máy tính trong dạy học các môn học, đặc biệt là vật lý, chưa phổ biến và còn hạn chế. Một mặt, điều này là do chưa đủ phát triển phương pháp phần mềm và các chương trình đào tạo. Việc xác định vấn đề này được quan sát thấy trong nghiên cứu luận văn của A.M. Korotkova, L.Yu. Kravchenko, E.A. Loktyushina, N.A. Gomulina, A.S. Kameneva, Sh.D. Makhmudova. Mặt khác, các chương trình máy tính về vật lý được các nhà phát triển cung cấp, trong hơnđóng cửa đối với người dùng: chúng bao gồm một ngân hàng nhiệm vụ, bài kiểm tra, lý thuyết và minh họa làm sẵn, không phải lúc nào cũng được kết hợp với phương pháp giảng dạy của giáo viên và thường không được liên kết với quá trình giáo dục về mặt tổ chức hoặc phương pháp. Các chương trình có thể đạt được tính mở cho người dùng thường không hỗ trợ giải các bài toán vật lý hoặc khá cồng kềnh khi học; chúng yêu cầu kiến ​​thức về các ngôn ngữ lập trình - Pascal, C++, Delphi hoặc các phương pháp số - Mathcad, Excel. Vì vậy nó vẫn còn tìm kiếm hiện tại cách tiếp cận chung và các phương pháp nâng cao hiệu quả dạy học vật lý bằng máy tính. Đặc biệt, vấn đề tạo môi trường trong đó truyền thống và phương pháp máy tínhđào tạo. Một trong phương pháp hiệu quả Dạy giải các bài toán vật lý là một phương pháp mô hình hóa trên máy tính tích hợp các cơ hội giáo khoa vào việc dạy giải các bài toán vật lý và là phương tiện phát triển khả năng tư duy và sáng tạo của học sinh. Và sự ra đời của cái mới công nghệ giáo dục V. quá trình giáo dục cho phép cùng với phương pháp truyền thốngáp dụng mô hình để giải quyết vấn đề.

Mục đích của khóa học là tìm hiểu và nghiên cứu các tính năng của mô hình máy tính trong lĩnh vực vật lý.

Dựa trên mục tiêu, các mục tiêu sau của khóa học đã được đặt ra: nghiên cứu các khái niệm cơ bản về mô hình hóa máy tính; hệ thống hóa tài liệu mô hình hóa máy tính trong lĩnh vực vật lý; xem xét mô hình hóa máy tính bằng cách sử dụng ví dụ về giải quyết các vấn đề cụ thể.

Cấu trúc của khóa học. Khóa học gồm nội dung, giới thiệu, hai chương, kết luận và thư mục.

1. Phần lý thuyết. Mô hình máy tính

1.1 Khái niệm về mô hình hóa máy tính

Với sự phát triển của công nghệ máy tính, vai trò của mô hình máy tính trong việc giải quyết các vấn đề khoa học và ứng dụng ngày càng trở nên quan trọng. Để tiến hành các thí nghiệm trên máy tính, một mô hình toán học phù hợp sẽ được tạo ra và các công cụ phát triển phần mềm phù hợp được chọn. Việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình có tác động rất lớn đến việc thực hiện mô hình kết quả.

Theo truyền thống, mô hình máy tính chỉ có nghĩa là mô hình mô phỏng. Tuy nhiên, có thể thấy rằng trong các kiểu mô hình hóa khác, máy tính có thể cực kỳ hữu ích, có lẽ ngoại trừ mô hình vật lý, trong đó máy tính thực sự cũng có thể được sử dụng nhưng nhằm mục đích quản lý quá trình lập mô hình. Ví dụ, khi mô hình toán học thực hiện một trong những giai đoạn chính - xây dựng mô hình toán học Theo dữ liệu thực nghiệm, hiện tại đơn giản là không thể tưởng tượng được nếu không có máy tính. TRONG những năm trước, nhờ sự phát triển GUI Và gói đồ họa, máy tính, mô hình cấu trúc và chức năng đã trở nên phát triển rộng rãi. Sự khởi đầu đã được thực hiện bằng việc sử dụng máy tính ngay cả trong mô hình hóa khái niệm, chẳng hạn như trong việc xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Như vậy, chúng ta thấy rằng khái niệm “mô hình máy tính” rộng hơn nhiều so với khái niệm truyền thống “mô hình máy tính” và cần được làm rõ, có tính đến thực tế ngày nay.

Hãy bắt đầu với thuật ngữ "mô hình máy tính".

Hiện nay, một mẫu máy tính thường được hiểu nhiều nhất là:

§ hình ảnh quy ước của một đối tượng hoặc một số hệ thống đối tượng (hoặc quy trình), được mô tả bằng cách sử dụng các bảng máy tính, sơ đồ, sơ đồ, đồ thị, hình vẽ, đoạn hoạt hình, siêu văn bản, v.v. được kết nối với nhau. và hiển thị cấu trúc cũng như mối quan hệ giữa các phần tử của đối tượng. Model máy tính Chúng ta sẽ gọi loại này là cấu trúc-chức năng;

§ chương trình riêng biệt, một tập hợp các chương trình, gói phần mềm, cho phép sử dụng một chuỗi các phép tính và Hiển thị đồ họa kết quả của chúng, tái tạo (mô phỏng) các quá trình hoạt động của một đối tượng, một hệ thống các đối tượng, chịu tác động của các yếu tố khác nhau, thường là ngẫu nhiên, lên đối tượng. Chúng tôi sẽ gọi thêm các mô hình như vậy là mô hình mô phỏng.

Mô hình hóa máy tính - một phương pháp giải quyết vấn đề phân tích hoặc tổng hợp hệ thống phức tạp dựa trên việc sử dụng mô hình máy tính của nó.

Bản chất của mô hình hóa máy tính nằm ở việc thu được các kết quả định lượng và định tính từ mô hình hiện có. Các kết luận định tính thu được từ kết quả phân tích cho phép khám phá các đặc tính chưa biết trước đây của một hệ thống phức tạp: cấu trúc, động lực phát triển, tính ổn định, tính toàn vẹn, v.v. Các kết luận định lượng chủ yếu mang tính chất dự báo về một tương lai hoặc lời giải thích nào đó giá trị quá khứ của các biến đặc trưng cho hệ thống. Mô phỏng máy tính khi sinh thông tin mới sử dụng bất kỳ thông tin nào có thể được cập nhật bằng máy tính.

Các chức năng cơ bản của máy tính để lập mô hình:

§ để thực hiện vai trò sự giúp đỡđể giải quyết các vấn đề được giải quyết bằng các phương tiện, thuật toán, công nghệ tính toán thông thường;

§ hoạt động như một phương tiện đặt ra và giải quyết các vấn đề mới không thể giải quyết được bằng các phương tiện, thuật toán và công nghệ truyền thống;

§ hoạt động như một phương tiện xây dựng môi trường giảng dạy và mô hình hóa máy tính;

§ hoạt động như một công cụ mô hình hóa để tiếp thu kiến ​​thức mới;

§ thực hiện vai trò “huấn luyện” các mô hình mới (mô hình tự học).

Một loại mô hình máy tính là một thử nghiệm tính toán.

Mô hình máy tính là mô hình của một quá trình hoặc hiện tượng có thật, được thực hiện bằng phương tiện máy tính. Nếu trạng thái của hệ thống thay đổi theo thời gian thì mô hình được gọi là động, nếu không thì mô hình được gọi là tĩnh.

Các quy trình trong một hệ thống có thể xảy ra khác nhau tùy thuộc vào điều kiện đặt hệ thống. Quan sát hành vi hệ thống thực Tại điều kiện khác nhau nó có thể khó khăn và đôi khi là không thể. Trong những trường hợp như vậy, sau khi xây dựng mô hình, bạn có thể liên tục quay lại trạng thái ban đầu và quan sát hành vi của nó. Phương pháp nghiên cứu hệ thống này được gọi là mô hình mô phỏng.

Một ví dụ về mô hình mô phỏng có thể tính số =3,1415922653... bằng phương pháp Monte Carlo. Phương pháp này cho phép bạn tìm diện tích và thể tích của các hình (vật thể) mà các phương pháp khác khó tính toán. Giả sử bạn muốn xác định diện tích hình tròn. Hãy để chúng tôi mô tả một hình vuông xung quanh nó (diện tích của nó, như đã biết, bằng bình phương cạnh của nó) và chúng tôi sẽ ngẫu nhiên ném dấu chấm vào hình vuông, mỗi lần kiểm tra xem dấu chấm có rơi vào hình tròn hay không. Tại số lượng lớnđiểm thì tỉ số diện tích hình tròn với diện tích hình vuông sẽ có xu hướng tỉ lệ số điểm nằm trong hình tròn với Tổng sốđiểm bị bỏ rơi

Cơ sở lý thuyết của phương pháp này đã được biết đến từ lâu, nhưng trước khi máy tính ra đời, phương pháp này không thể được ứng dụng rộng rãi, bởi vì mô hình hóa các biến ngẫu nhiên theo cách thủ công là một công việc rất tốn công sức. Tên của phương pháp này xuất phát từ thành phố Monte Carlo ở Công quốc Monaco, nơi nổi tiếng với các sòng bạc, bởi vì một trong những thiết bị cơ khí để thu được các biến ngẫu nhiên là roulette.

Cần lưu ý rằng phương pháp này tính diện tích hình tròn sẽ chỉ cho kết quả đúng nếu các điểm không chỉ ngẫu nhiên mà còn nằm rải rác khắp hình vuông. Đối với mô hình phân bố đồng đều trong phạm vi từ 0 đến 1 Số ngẫu nhiên Một cảm biến số ngẫu nhiên được sử dụng - một chương trình máy tính đặc biệt. Trên thực tế, những con số này được xác định bằng một số thuật toán và vì lý do này mà chúng không hoàn toàn ngẫu nhiên. Những con số thu được theo cách này thường được gọi là giả ngẫu nhiên. Câu hỏi về chất lượng của cảm biến số ngẫu nhiên rất khó nhưng cũng không quá khó để giải quyết nhiệm vụ phức tạp Khả năng cảm biến được tích hợp trong hầu hết các hệ thống lập trình và bảng tính thường là đủ.

Lưu ý rằng việc có một cảm biến gồm các số ngẫu nhiên được phân bố đồng đều tạo ra các số r từ khoảng vào mảng xxii[i] và tính toán tốc độ của các phần tử tại thời điểm t+Дt:

зi(t+Дt)=зi(t)+ v2[(оi+1-2оi +оi-1)/h2]Дt.

ghi chúng vào mảng o[i].

5. Vòng lặp đi qua tất cả các phần tử và tính toán độ lệch của chúng bằng công thức:

oi(t+Дt)=оi(t)+ зi(t+Дt)Дt.

6. Trong vòng lặp, họ đi qua tất cả các phần tử, xóa các hình ảnh trước đó và vẽ những hình ảnh mới.

7. Quay lại hoạt động 2. Nếu chu trình t đã kết thúc, hãy thoát khỏi chu trình.

4. Chương trình máy tính. Chương trình được đề xuất mô phỏng việc truyền và phản xạ một xung từ “giao diện giữa hai phương tiện”.

chương trình PROGRAMMA1;

sử dụng crt, đồ thị;

hằng n=200; h=1; dt=0,05;

var i, j, DriverVar,

ModeVar, ErrorCode: số nguyên;

eta,xi,xxii: mảng thực;

Thủ tục Graph_Init;

bắt đầu (- Khởi tạo đồ họa -)

DriverVar:=Phát hiện;

InitGraph(DriverVar,ModeVar,"c:\bp\bgi");

ErrorCode:=GraphResult;

nếu Mã Lỗi<>grOK rồi Halt(1);

Tính toán thủ tục; (Tính toán bù đắp)

bắt đầu cho i:=2 đến N-1 làm

nếu tôi

eta[i]:=eta[i]+vv*(xi-2*xi[i]+xi)/(h*h)*dt;

for i:=2 to N-1 do xi[i]:=xi[i]+eta[i]*dt;

xi[N]:=0; (Bảo mật cuối cùng)

( xi[N]:=xi;)( lỏng lẻo)

bắt đầu (- Xuất ra màn hình -)

setcolor(đen);

line(i*3-3,240-round(xxii*50),i*3,240-round(xxii[i]*50));

setcolor(màu trắng);

line(i*3-3,240-round(xi*50),i*3,240-round(xi[i]*50));

BẮT ĐẦU (- Chương trình chính -)

nếu t<6.28 then xi:=2*sin(t) else xi:=0;

Raschet; Đối với i:=1 đến N do Draw;

cho đến khi nhấn phím; CloseGraph;

Mô hình máy tính được thảo luận ở trên cho phép thực hiện một loạt thí nghiệm số và nghiên cứu các hiện tượng sau: 1) sự truyền và phản xạ của sóng (xung đơn, chuỗi) từ đầu cố định và không cố định của môi trường đàn hồi; 2) giao thoa sóng (xung đơn, chuỗi), do sự phản xạ của sóng tới hoặc bức xạ của hai sóng kết hợp; 3) sự phản xạ và truyền sóng (xung đơn, chuỗi) qua mặt phân cách giữa hai môi trường; 4) nghiên cứu sự phụ thuộc của bước sóng vào tần số và tốc độ truyền sóng; 5) quan sát sự thay đổi pha của sóng phản xạ p khi phản xạ từ môi trường có tốc độ sóng thấp hơn.

2.2 Nhiệm vụ 2. Mô hình hóa các quá trình autowave

1. Bài toán: Có một môi trường hoạt động hai chiều bao gồm các nguyên tố, mỗi nguyên tố có thể ở ba trạng thái khác nhau: đứng yên, kích thích và khúc xạ. Khi không có tác động từ bên ngoài thì phần tử đứng yên. Do tác động, phần tử chuyển sang trạng thái kích thích, có khả năng kích thích các phần tử lân cận. Một thời gian sau khi bị kích thích, phần tử chuyển sang trạng thái khúc xạ, trong đó nó không thể bị kích thích. Sau đó, phần tử tự nó trở lại trạng thái nghỉ ban đầu, nghĩa là nó lại có được khả năng chuyển sang trạng thái kích thích. Cần mô phỏng các quá trình xảy ra trong môi trường hoạt động hai chiều với các thông số khác nhau của môi trường và sự phân bố ban đầu của các phần tử kích thích.

2. Lý thuyết. Hãy xem xét mô hình Wiener-Rosenbluth tổng quát. Hãy nhẩm chia màn hình máy tính thành các phần tử được xác định bởi các chỉ số i, j và tạo thành một mạng hai chiều. Giả sử trạng thái của mỗi nguyên tố được mô tả bằng pha yi,j (t) và nồng độ chất hoạt hóa uij (t), trong đó t là một thời điểm rời rạc.

Nếu phần tử đứng yên thì ta sẽ giả sử yi,j(t) = 0. Nếu do các phần tử bị kích thích ở gần nhau nên nồng độ của chất kích hoạt uij(t) đạt đến giá trị ngưỡng h, thì phần tử đó là bị kích thích và chuyển sang trạng thái 1. Sau đó, ở bước tiếp theo, nó chuyển sang trạng thái 2, rồi sang trạng thái 3, v.v., trong khi vẫn bị kích thích. Khi đạt đến trạng thái r, phần tử chuyển sang trạng thái chịu lửa. Sau (s - r) bước sau khi kích thích, phần tử trở về trạng thái nghỉ.

Chúng tôi giả sử rằng khi chuyển từ trạng thái s sang trạng thái nghỉ 0, nồng độ chất kích hoạt trở thành bằng 0. Nếu có một phần tử lân cận ở trạng thái kích thích, nó sẽ tăng thêm 1. Nếu p lân cận gần nhất được kích thích, thì ở bước tương ứng nồng độ chất kích hoạt được thêm vào số giá trị trước đó của hàng xóm bị kích thích:

uij (t + Дt) = uij (t) + p.

Bạn có thể hạn chế tính đến tám yếu tố lân cận gần nhất.

3. Thuật toán. Để mô hình hóa các quá trình sóng tự động trong môi trường hoạt động, cần tạo ra một chu kỳ thời gian trong đó các pha của các phần tử của môi trường ở các thời điểm tiếp theo và nồng độ của chất kích hoạt được tính toán, sự phân bố trước đó của các phần tử bị kích thích sẽ bị xóa và một phân bố mới một cái được xây dựng. Thuật toán mô hình được trình bày dưới đây.

1. Đặt số lượng phần tử của môi trường hoạt động, các thông số s, r, h và sự phân bố ban đầu của các phần tử bị kích thích.

2. Bắt đầu chu kỳ tại t. Chúng đưa ra một khoảng tăng thời gian: biến t được gán giá trị t + Дt.

3. Tất cả các thành phần của môi trường hoạt động được phân loại, xác định pha yi,j (t + Дt) và nồng độ chất hoạt hóa ui,j (t + Дt) tại thời điểm t + Дt.

4. Xóa màn hình và xây dựng các yếu tố kích thích của môi trường đang hoạt động.

5. Quay lại hoạt động 2. Nếu chu trình t đã kết thúc, hãy thoát khỏi chu trình.

4. Chương trình máy tính. Dưới đây là chương trình mô phỏng môi trường hoạt động và các quá trình xảy ra trong đó. Chương trình chỉ định các giá trị pha ban đầu yi,j (t + Дt) của tất cả các phần tử của môi trường hoạt động và cũng có chu kỳ thời gian trong đó các giá trị yi,j (t + Дt) được tính toán tại thời điểm tiếp theo t + Дt và kết quả được hiển thị bằng đồ họa trên màn hình. Các thông số của môi trường là r = 6, s = 13, h = 5, nghĩa là mỗi phần tử, ngoại trừ trạng thái nghỉ, có thể ở 6 trạng thái kích thích và 7 trạng thái chịu lửa. Giá trị ngưỡng của nồng độ chất kích hoạt là 5. Chương trình xây dựng sóng một nhánh, bộ dao động và chướng ngại vật.

Chương trình PROGRAMMA2;

sử dụng dos, crt, đồ thị;

Hằng số N=110; M=90; s=13; r=6; h=5;

Var y, yy, u: mảng số nguyên;

ii, jj, j, k, Gd, Gm: số nguyên; i:Longint;

Gd:= Phát hiện; InitGraph(Gd, Gm, "c:\bp\bgi");

Nếu kết quả đồ thị<>grOk rồi Halt(1);

setcolor(8); setbkcolor(15);

(* y:=1; ( Sóng đơn ) *)

Với j:=1 đến 45 do (Sóng một tay)

Với i:=1 đến 13 do y:=i;

(* Với j:=1 to M do ( Sóng hai tay )

Đối với i:=1 đến 13 hãy bắt đầu y:=i;

Nếu j>40 thì y:=14-i; kết thúc; *)

Nếu k=round(k/20)*20 thì y:=1; (Dao động 1)

(* Nếu k=round(k/30)*30 thì y:=1; (Dao động 2) *)

For i:=2 to N-1 do For j:=2 to M-1 do started

Nếu (y>0) và (y

Nếu y=s thì bắt đầu yy:=0; bạn:=0; kết thúc;

Nếu bạn<>0 thì gặp nhau;

For ii:=i-1 to i+1 do For jj:=j-1 to j+1 do started

Nếu (y>0) và (y<=r) then u:=u+1;

Nếu u>=h thì yy:=1; kết thúc;

đã gặp:kết thúc; Độ trễ (2000); (Trì hoãn)

Với i:=21 đến 70 hãy bắt đầu

yy:=0; yy:=0; (Cho phép)

hình tròn(6*i-10,500-6*60,3); hình tròn(6*i-10,500-6*61,3); kết thúc;

For i:=1 to N do For j:=1 to M do

bắt đầu y:=yy; setcolor(12);

Nếu (y>=1) và (y<=r) then circle(6*i-10,500-6*j,3);

Nếu (y>6) và (y<=s) then circle(6*i-10,500-6*j,2);

cho đến khi nhấn phím;

Phần kết luận

Trong hầu hết các ngành khoa học tự nhiên và xã hội, việc xây dựng và sử dụng các mô hình là một công cụ nghiên cứu hữu hiệu. Các đối tượng và quy trình thực tế có thể rất nhiều mặt và phức tạp nên cách tốt nhất để nghiên cứu chúng là xây dựng một mô hình chỉ phản ánh một phần thực tế và do đó đơn giản hơn nhiều lần so với thực tế này. Đối tượng nghiên cứu và phát triển của khoa học máy tính là phương pháp mô hình hóa thông tin gắn liền với việc sử dụng thiết bị và công nghệ máy tính. Theo nghĩa này, họ nói về mô hình máy tính. Ý nghĩa liên ngành của khoa học máy tính phần lớn được thể hiện thông qua việc đưa mô hình máy tính vào các lĩnh vực khoa học và ứng dụng khác nhau: vật lý và công nghệ, sinh học và y học, kinh tế, quản lý và nhiều lĩnh vực khác.

Hiện nay, với sự phát triển của công nghệ máy tính và sự tăng giá của các thành phần lắp đặt thử nghiệm, vai trò của mô hình hóa máy tính trong vật lý ngày càng tăng lên đáng kể. Không còn nghi ngờ gì nữa về sự cần thiết phải có minh họa trực quan về các mối phụ thuộc được nghiên cứu trong quá trình học tập để các em hiểu và ghi nhớ tốt hơn. Việc dạy cho sinh viên trong các cơ sở giáo dục những kiến ​​thức cơ bản về kiến ​​thức máy tính và mô hình máy tính cũng có liên quan. Ở giai đoạn hiện nay, mô hình hóa máy tính trong lĩnh vực vật lý là một hình thức giáo dục rất phổ biến.

Thư mục

1. Boev V.D., Sypchenko R.P., Mô hình máy tính. - INTUIT.RU, 2010. - 349 tr.

2. Bulavin L.A., Vygornitsky N.V., Lebovka N.I. Mô hình hóa máy tính của các hệ thống vật lý. - Dolgoprudny: Nhà xuất bản "Trí tuệ", 2011. - 352 tr.

3. Gould H., Tobochnik Y. Mô hình hóa máy tính trong vật lý: Gồm 2 phần. Phần một. - M.: Mir, 2003. - 400 tr.

4. Desnenko S.I., Desnenko M.A. Mô hình hóa trong vật lý: Giáo dục

Hướng dẫn phương pháp: Trong 2 giờ - Chita: Nhà xuất bản ZabSPU, 2003. - Phần I. - 53 tr.

5. Kuznetsova Yu.V. Khóa học đặc biệt “Mô hình hóa máy tính trong vật lý” / Yu.V. Kuznetsova // Vật lý ở trường. - 2008. - Số 6. - 41 giây.

6. Lychkina N.N. Xu hướng hiện đại trong mô hình mô phỏng. - Bản tin Đại học, bộ Hệ thống thông tin quản lý số 2 - M., Đại học Quản lý bang, 2000. - 136 tr.

7. Maxwell J. K. Các bài báo và bài phát biểu. M.: Nauka, 2008. - 422 tr.

8. Novik I.B. Mô hình hóa và vai trò của nó trong khoa học tự nhiên và công nghệ. - M., 2004.-364 tr.

9. Newton I. Các nguyên lý toán học của triết học tự nhiên/Transl. MỘT. Krylova, 2006. - 23 tr.

10. Razumovskaya N.V. Máy tính trong giờ học vật lý / N.V. Razumovskaya // Vật lý ở trường. - 2004. - Số 3. - Với. 51-56

11. Razumovskaya N.V. Mô hình hóa máy tính trong quá trình giáo dục: Tóm tắt của tác giả. dis. Bằng tiến sĩ. ped. Khoa học/N.V. Razumovskaya-SPb., 2002. - 19 tr.

12. Tarasevich Yu.Yu. Mô hình toán học và máy tính. AST-Press, 2004. - 211 tr.

13. Tolstik A. M. Vai trò của thí nghiệm máy tính trong giáo dục thể chất. Giáo dục thể chất trong trường đại học, tập 8, số 2, 2002, tr. 94-102

Đăng trên Allbest.ru

Tài liệu tương tự

Thông tin chung về mô hình toán học và mô hình máy tính. Sự chuyển đổi không chính thức từ đối tượng kỹ thuật đang được xem xét sang sơ đồ thiết kế của nó. Ví dụ về mô hình hóa máy tính của các quy trình và hệ thống công nghệ sinh học điển hình đơn giản nhất.

tóm tắt, được thêm vào ngày 24/03/2015


Mô hình máy tính là một loại công nghệ. Phân tích các quá trình điện trong mạch bậc hai có ảnh hưởng bên ngoài bằng hệ thống mô hình máy tính. Các phương pháp số gần đúng và nội suy và cách triển khai chúng trong Mathcad và Matlab.

bài tập khóa học, được thêm vào ngày 21/12/2013


Tầm quan trọng của việc mô hình hóa máy tính, dự báo các sự kiện liên quan đến đối tượng mô hình hóa. Một tập hợp các phần tử có liên quan với nhau quan trọng cho mục đích mô hình hóa. Tính năng lập mô hình, làm quen với môi trường lập trình Turbo Pascal.

bài tập khóa học, được thêm vào ngày 17/05/2011


Giới thiệu về công nghệ Internet và mô hình máy tính. Tạo các trang WEB bằng HTML. Tạo các trang WEB động bằng JavaScript. Làm việc với đồ họa trong Adobe Photoshop và Flash CS. Nguyên tắc cơ bản của mô hình máy tính.

trình bày, được thêm vào ngày 25/09/2013


Mô hình hóa hệ nhiệt động với các tham số phân tán, các quá trình và hệ thống ngẫu nhiên. Mô hình thống kê (mô phỏng) các quá trình vật lý, kết quả của nó. Mô hình hóa hệ thống điều khiển trên máy tính bằng gói VisSim.

sổ tay đào tạo, bổ sung 24/10/2012


Tạo các trang web bằng HTML, sử dụng JavaScript và PHP. Làm việc với đồ họa trong Adobe Photoshop và Flash CS. Cơ sở dữ liệu và PHP. Một ví dụ về việc triển khai "Mô hình kinh tế lượng của nền kinh tế Nga" cho web. Nguyên tắc cơ bản của mô hình máy tính.

trình bày, được thêm vào ngày 25/09/2013


Các khái niệm cơ bản về mô hình hóa máy tính. Sơ đồ chức năng của robot. Hệ thống toán học máy tính. Nghiên cứu hoạt động của một liên kết robot sử dụng hệ thống MathCAD. Ảnh hưởng của các giá trị của tham số biến đến biên độ góc quay.

bài tập khóa học, được thêm vào ngày 26/03/2013


Khái niệm về lập trình có cấu trúc và thuật toán giải quyết vấn đề. Sơ lược về lịch sử phát triển của ngôn ngữ lập trình từ ngôn ngữ máy đến hợp ngữ và ngôn ngữ cấp cao. Lập trình thủ tục trong C#. Các phương pháp và chương trình mô hình hóa.

hướng dẫn, thêm vào 26/10/2010


Nghiên cứu phương pháp mô hình toán học của tình huống khẩn cấp. Các mô hình động học vĩ mô của quá trình biến đổi chất và dòng năng lượng. Mô hình mô phỏng. Quá trình xây dựng mô hình toán học. Cấu trúc mô hình hóa các sự cố trong tầng công nghệ.

tóm tắt, được thêm vào ngày 05/03/2017


Khái niệm về máy tính và mô hình thông tin. Các vấn đề về mô hình hóa máy tính. Nguyên lý diễn dịch và quy nạp của các mô hình xây dựng, công nghệ xây dựng của chúng. Các giai đoạn phát triển và nghiên cứu mô hình trên máy tính. Phương pháp mô phỏng.

Mayer R.V. Mô hình máy tính

Mayer R.V., Học viện sư phạm Glazov

MÔ HÌNH MÁY TÍNH:

MÔ HÌNH NHƯ MỘT PHƯƠNG PHÁP NHẬN THỨC KHOA HỌC.

MẪU MÁY TÍNH VÀ LOẠI CỦA CHÚNG

Khái niệm về một mô hình được giới thiệu, các lớp mô hình khác nhau được phân tích và mối liên hệ giữa mô hình hóa và lý thuyết hệ thống chung được phân tích. Mô hình số, thống kê và mô phỏng cũng như vị trí của nó trong hệ thống các phương pháp nhận thức khác sẽ được thảo luận. Các phân loại khác nhau của mô hình máy tính và lĩnh vực ứng dụng của chúng được xem xét.

1.1. Khái niệm về mô hình. Mục tiêu mô hình hóa

Trong quá trình nghiên cứu thế giới xung quanh, chủ thể nhận thức phải đối mặt với phần được nghiên cứu là hiện thực khách quan –– đối tượng kiến ​​thức. Một nhà khoa học, sử dụng các phương pháp nhận thức thực nghiệm (quan sát và thí nghiệm), thiết lập dữ liệu, đặc trưng của đối tượng Các sự kiện cơ bản được tóm tắt và xây dựng định luật thực nghiệm. Bước tiếp theo là phát triển lý thuyết và xây dựng Mô hình lý thuyết, giải thích hành vi của đối tượng và tính đến các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hiện tượng đang được nghiên cứu. Mô hình lý thuyết này phải hợp lý và nhất quán với các thực tế đã được thiết lập. Chúng ta có thể cho rằng bất kỳ ngành khoa học nào cũng là mô hình lý thuyết của một phần nhất định của thực tế xung quanh.

Thông thường trong quá trình nhận thức, một đối tượng thực tế được thay thế bằng một đối tượng lý tưởng, tưởng tượng hoặc vật chất khác.
, mang những đặc điểm đã nghiên cứu của đối tượng đang nghiên cứu và được gọi là người mẫu. Mô hình này đang được nghiên cứu: nó chịu nhiều ảnh hưởng khác nhau, các thông số và điều kiện ban đầu được thay đổi và người ta tìm ra hành vi của nó thay đổi như thế nào. Kết quả nghiên cứu mô hình được chuyển giao cho đối tượng nghiên cứu, so sánh với số liệu thực nghiệm sẵn có…

Vì vậy, mô hình là một đối tượng vật chất hoặc lý tưởng thay thế hệ thống đang nghiên cứu và phản ánh đầy đủ các khía cạnh thiết yếu của nó. Theo một cách nào đó, mô hình phải lặp lại quá trình hoặc đối tượng đang được nghiên cứu với mức độ tương ứng cho phép chúng ta nghiên cứu đối tượng ban đầu. Để kết quả mô phỏng có thể được chuyển đến đối tượng nghiên cứu, mô hình phải có tính chất sự đầy đủ.Ưu điểm của việc thay thế đối tượng nghiên cứu bằng mô hình của nó là các mô hình thường dễ nghiên cứu hơn, rẻ hơn và an toàn hơn. Thật vậy, để tạo ra một chiếc máy bay, bạn cần xây dựng một mô hình lý thuyết, vẽ bản vẽ, thực hiện các phép tính thích hợp, tạo một bản sao nhỏ của nó, nghiên cứu nó trong hầm gió, v.v.

Mô hình đối tượng nên phản ánh những phẩm chất quan trọng nhất của nó, bỏ qua những cái thứ yếu. Ở đây thật thích hợp để nhớ lại câu chuyện ngụ ngôn về ba nhà thông thái mù quyết định tìm hiểu xem con voi là gì. Một nhà thông thái cầm vòi con voi và nói rằng con voi là một cái vòi mềm dẻo. Người khác sờ vào chân voi và cho rằng con voi là một cái cột. Nhà thông thái thứ ba kéo đuôi con voi và kết luận rằng con voi là một sợi dây. Rõ ràng là tất cả các nhà thông thái đã nhầm lẫn: không có đồ vật nào được đặt tên (ống, cột, dây) phản ánh các khía cạnh thiết yếu của đối tượng đang được nghiên cứu (con voi), do đó câu trả lời của họ (mô hình đề xuất) là không chính xác.

Khi lập mô hình, bạn có thể theo đuổi các mục tiêu khác nhau: 1) kiến ​​thức về bản chất của đối tượng đang được nghiên cứu, lý do hành vi của nó, “thiết bị” và cơ chế tương tác của các phần tử; 2) giải thích các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã biết, xác minh các tham số mô hình bằng dữ liệu thực nghiệm; 3) dự đoán hoạt động của hệ thống trong các điều kiện mới dưới nhiều ảnh hưởng bên ngoài và các phương pháp kiểm soát; 4) tối ưu hóa chức năng của các hệ thống đang nghiên cứu, tìm kiếm khả năng điều khiển chính xác đối tượng theo tiêu chí tối ưu đã chọn.

1.2. Các loại mô hình khác nhau

Các mô hình được sử dụng rất đa dạng. Phân tích hệ thống yêu cầu phân loại và hệ thống hóa, nghĩa là cấu trúc một tập hợp các đối tượng ban đầu không có thứ tự và biến nó thành một hệ thống. Có nhiều cách khác nhau để phân loại sự đa dạng của các mô hình hiện có. Do đó, các loại mô hình sau đây được phân biệt: 1) xác định và ngẫu nhiên; 2) tĩnh và động; 3) rời rạc, liên tục và rời rạc-liên tục; 4) tinh thần và thực tế. Trong các tác phẩm khác, mô hình được phân loại dựa trên các cơ sở sau (Hình 1): 1) theo tính chất của mặt được mô hình hóa của đối tượng; 2) liên quan đến thời gian; 3) bằng phương pháp biểu diễn trạng thái của hệ thống; 4) theo mức độ ngẫu nhiên của quá trình mô phỏng; 5) theo phương pháp thực hiện.

Khi phân loại theo tính chất của mặt mô hình của đối tượng Các loại mô hình sau đây được phân biệt (Hình 1): 1.1. Điều khiển học hoặc chức năng mô hình; trong đó, đối tượng được mô hình hóa được coi như một “hộp đen”, chưa rõ cấu trúc bên trong của nó. Hoạt động của “hộp đen” như vậy có thể được mô tả bằng phương trình, biểu đồ hoặc bảng toán học liên quan đến tín hiệu đầu ra (phản ứng) của thiết bị với tín hiệu đầu vào (kích thích). Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của mô hình này không có gì chung với đối tượng đang nghiên cứu nhưng nó hoạt động theo cách tương tự. Ví dụ: một chương trình máy tính mô phỏng trò chơi cờ đam. 1.2. Mô hình kết cấu– đây là những mô hình có cấu trúc tương ứng với cấu trúc của đối tượng được mô hình hóa. Ví dụ như bài tập trên bàn, ngày tự quản, mô hình mạch điện tử trong Electronics Workbench, v.v. 1.3. Các mô hình thông tinđại diện cho một tập hợp các đại lượng được lựa chọn đặc biệt và các giá trị cụ thể của chúng đặc trưng cho đối tượng đang nghiên cứu. Có các mô hình thông tin bằng lời nói (bằng lời nói), dạng bảng, đồ họa và toán học. Ví dụ: mô hình thông tin của học sinh có thể bao gồm điểm của các bài kiểm tra, bài kiểm tra và phòng thí nghiệm. Hoặc mô hình thông tin của một số hoạt động sản xuất đại diện cho một tập hợp các thông số mô tả nhu cầu sản xuất, các đặc điểm cơ bản nhất của nó và các thông số của sản phẩm được sản xuất.

Liên quan đến thời gianđiểm nổi bật: 1. Mô hình tĩnh–– các mô hình có tình trạng không thay đổi theo thời gian: mô hình phát triển của khối, mô hình thân xe. 2. Mô hình động là những đối tượng hoạt động có trạng thái thay đổi liên tục. Chúng bao gồm các mô hình làm việc của động cơ và máy phát điện, mô hình máy tính về phát triển dân số, mô hình hoạt động của máy tính, v.v.

Bằng cách biểu diễn trạng thái hệ thống phân biệt: 1. Mô hình rời rạc– đây là các máy tự động, nghĩa là các thiết bị rời rạc thực hoặc ảo với một bộ trạng thái bên trong nhất định chuyển đổi tín hiệu đầu vào thành tín hiệu đầu ra theo các quy tắc nhất định. 2. Mô hình liên tục– đây là những mô hình trong đó các quá trình diễn ra liên tục. Ví dụ, việc sử dụng máy tính analog để giải phương trình vi phân, mô phỏng sự phân rã phóng xạ bằng cách sử dụng tụ điện phóng điện qua điện trở, v.v. Theo mức độ ngẫu nhiên của quá trình mô phỏng bị cô lập (Hình 1): 1. Mô hình tất định, có xu hướng chuyển từ trạng thái này sang trạng thái khác theo một thuật toán cứng nhắc, tức là có sự tương ứng 1-1 giữa trạng thái bên trong, tín hiệu đầu vào và đầu ra (mô hình đèn giao thông). 2. Mô hình ngẫu nhiên, hoạt động như máy tự động xác suất; tín hiệu đầu ra và trạng thái ở lần tiếp theo được xác định bằng ma trận xác suất. Ví dụ: mô hình xác suất của một học sinh, mô hình máy tính truyền tin nhắn qua kênh liên lạc có nhiễu, v.v.

Cơm. 1. Nhiều cách phân loại mô hình.

Bằng phương pháp thực hiện phân biệt: 1. Mô hình trừu tượng, nghĩa là những mô hình tinh thần chỉ tồn tại trong trí tưởng tượng của chúng ta. Ví dụ: cấu trúc của một thuật toán, có thể được biểu diễn bằng sơ đồ khối, sự phụ thuộc hàm, phương trình vi phân mô tả một quá trình nhất định. Các mô hình trừu tượng cũng bao gồm nhiều mô hình đồ họa, sơ đồ, cấu trúc và hoạt ảnh khác nhau. 2. Mô hình vật chất (vật lý) Chúng là những mô hình cố định hoặc thiết bị vận hành có chức năng tương tự như đối tượng đang nghiên cứu. Ví dụ, mô hình phân tử làm từ các quả bóng, mô hình tàu ngầm hạt nhân, mô hình hoạt động của máy phát điện xoay chiều, động cơ, v.v. Mô hình thực tế bao gồm việc xây dựng mô hình vật liệu của một đối tượng và thực hiện một loạt thí nghiệm với nó. Ví dụ, để nghiên cứu chuyển động của tàu ngầm trong nước, một bản sao nhỏ hơn của nó được chế tạo và dòng chảy được mô phỏng bằng ống thủy động lực.

Chúng ta sẽ quan tâm đến các mô hình trừu tượng, những mô hình này lần lượt được chia thành lời nói, toán học và máy tính. ĐẾN bằng lời nói hoặc mô hình văn bản đề cập đến chuỗi các phát biểu bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc ngôn ngữ hình thức mô tả đối tượng nhận thức. Mô hình toán học tạo thành một lớp rộng các mô hình mang tính biểu tượng sử dụng các phép toán và toán tử. Chúng thường biểu diễn một hệ phương trình đại số hoặc vi phân. Model máy tính là một thuật toán hoặc chương trình máy tính giải một hệ phương trình logic, đại số hoặc vi phân và mô phỏng hành vi của hệ thống đang được nghiên cứu. Đôi khi mô phỏng tinh thần được chia thành: 1. Thị giác,–– liên quan đến việc tạo ra một hình ảnh tưởng tượng, một mô hình tinh thần, tương ứng với đối tượng đang nghiên cứu dựa trên các giả định về quá trình đang diễn ra hoặc bằng cách so sánh với nó. 2. mang tính biểu tượng,–– bao gồm việc tạo ra một đối tượng logic dựa trên hệ thống các ký tự đặc biệt; được chia thành ngôn ngữ học (dựa trên từ điển đồng nghĩa về các khái niệm cơ bản) và biểu tượng. 3. Toán học,–– bao gồm việc thiết lập sự tương ứng với đối tượng nghiên cứu của một số đối tượng toán học; chia thành phân tích, mô phỏng và kết hợp. Mô hình phân tích bao gồm việc viết một hệ phương trình đại số, vi phân, tích phân, vi phân hữu hạn và các điều kiện logic. Để nghiên cứu mô hình phân tích có thể được sử dụng phân tích phương pháp và số phương pháp. Gần đây, các phương pháp số được triển khai trên máy tính nên mô hình máy tính có thể coi là một loại phương pháp toán học.

Các mô hình toán học khá đa dạng và cũng có thể được phân loại dựa trên nhiều cơ sở khác nhau. Qua mức độ trừu tượng khi mô tả thuộc tính hệ thống chúng được chia thành các mô hình meta, vĩ mô và vi mô. Tùy thuộc vào hình thức thuyết trình Có các mô hình bất biến, phân tích, thuật toán và đồ họa. Qua bản chất của các thuộc tính được hiển thị mô hình đối tượng được phân loại thành cấu trúc, chức năng và công nghệ. Qua phương pháp thu được phân biệt giữa lý thuyết, thực nghiệm và kết hợp. Tùy thuộc vào bản chất của bộ máy toán học các mô hình có thể là tuyến tính và phi tuyến, liên tục và rời rạc, xác định và xác suất, tĩnh và động. Qua cách thực hiện Có các mô hình tương tự, kỹ thuật số, lai, thần kinh mờ, được tạo ra trên cơ sở máy tính tương tự, kỹ thuật số, lai và mạng lưới thần kinh.

1.3. Mô hình hóa và cách tiếp cận hệ thống

Lý thuyết mô hình hóa dựa trên lý thuyết hệ thống tổng quát, còn được biết là phương pháp tiếp cận hệ thống.Đây là một hướng khoa học tổng quát, theo đó đối tượng nghiên cứu được coi là một hệ thống phức tạp tương tác với môi trường. Một đối tượng là một hệ thống nếu nó bao gồm một tập hợp các phần tử được kết nối với nhau, tổng các thuộc tính của chúng không bằng các thuộc tính của đối tượng. Một hệ thống khác với một hỗn hợp bởi sự hiện diện của một cấu trúc có trật tự và các kết nối nhất định giữa các phần tử. Ví dụ: một chiếc TV bao gồm một số lượng lớn các thành phần vô tuyến được kết nối với nhau theo một cách nhất định là một hệ thống, nhưng các thành phần vô tuyến giống nhau nằm ngẫu nhiên trong một hộp không phải là một hệ thống. Có các cấp độ mô tả hệ thống sau: 1) ngôn ngữ (ký hiệu); 2) lý thuyết tập hợp; 3) trừu tượng-logic; 4) logic-toán học; 5) lý thuyết thông tin; 6) năng động; 7) kinh nghiệm.

Cơm. 2. Hệ thống nghiên cứu và môi trường.

Hệ thống tương tác với môi trường, trao đổi vật chất, năng lượng và thông tin với nó (Hình 2). Mỗi phần tử của nó đều hệ thống con. Một hệ thống bao gồm đối tượng được phân tích như một hệ thống con được gọi là siêu hệ thống. Chúng ta có thể giả sử rằng hệ thống có đầu vào, tín hiệu nào được nhận và lối thoát, đưa ra tín hiệu vào thứ Tư. Xử lý toàn bộ đối tượng nhận thức, được tạo thành từ nhiều phần liên kết với nhau, cho phép bạn nhìn thấy điều gì đó quan trọng đằng sau một số lượng lớn các chi tiết và tính năng không đáng kể và hình thành nguyên tắc hình thành hệ thống. Nếu cấu trúc bên trong của hệ thống chưa được biết thì nó được coi là “hộp đen” và một chức năng được chỉ định để liên kết trạng thái của đầu vào và đầu ra. Đây là cách tiếp cận điều khiển học. Đồng thời, hành vi của hệ thống đang được xem xét, phản ứng của nó trước những ảnh hưởng bên ngoài và những thay đổi của môi trường cũng được phân tích.

Việc nghiên cứu thành phần và cấu trúc của đối tượng nhận thức được gọi là phân tích hệ thống. Phương pháp của ông được thể hiện theo các nguyên tắc sau: 1) nguyên tắc thể chất: hành vi của hệ thống được mô tả bởi các quy luật vật lý (tâm lý, kinh tế, v.v.) nhất định; 2) nguyên tắc khả năng mô hình hóa: hệ thống có thể được mô hình hóa theo một số cách hữu hạn, mỗi cách phản ánh các khía cạnh thiết yếu của nó; 3) nguyên tắc tập trung: hoạt động của các hệ thống khá phức tạp dẫn đến việc đạt được một mục tiêu, trạng thái, duy trì quy trình nhất định; đồng thời, hệ thống có khả năng chịu được các tác động từ bên ngoài.

Như đã nêu ở trên, hệ thống có cấu trúc - một tập hợp các kết nối ổn định bên trong giữa các phần tử, xác định các thuộc tính cơ bản của một hệ thống nhất định. Nó có thể được biểu diễn bằng đồ họa dưới dạng sơ đồ, công thức hóa học hoặc toán học hoặc đồ thị. Hình ảnh đồ họa này mô tả sự sắp xếp không gian của các yếu tố, sự lồng ghép hoặc phụ thuộc của chúng và trình tự thời gian của các phần khác nhau của một sự kiện phức tạp. Khi xây dựng mô hình, nên vẽ sơ đồ cấu trúc của đối tượng đang nghiên cứu, đặc biệt nếu nó khá phức tạp. Điều này cho phép chúng ta hiểu được tổng thể của tất cả tích hợp thuộc tính của một đối tượng mà các bộ phận cấu thành của nó không có.

Một trong những ý tưởng quan trọng nhất của cách tiếp cận hệ thống là nguyên tắc xuất hiện, –– khi các phần tử (bộ phận, bộ phận) được kết hợp thành một tổng thể duy nhất, hiệu ứng hệ thống sẽ xảy ra: hệ thống đạt được những phẩm chất mà không phần tử cấu thành nào của nó có được. Nguyên tắc làm nổi bật cấu trúc chính hệ thống là việc nghiên cứu một đối tượng khá phức tạp đòi hỏi phải làm nổi bật một phần nhất định trong cấu trúc của nó, đây là phần chính hoặc cơ bản. Nói cách khác, không cần phải tính đến tất cả các chi tiết đa dạng mà người ta nên loại bỏ những phần ít quan trọng hơn và phóng to những phần quan trọng của đối tượng để hiểu được các mẫu chính.

Bất kỳ hệ thống nào cũng tương tác với các hệ thống khác không phải là một phần của nó và tạo thành môi trường. Vì vậy, nó nên được coi là một hệ thống con của một số hệ thống lớn hơn. Nếu chúng ta giới hạn bản thân chỉ phân tích các kết nối bên trong, thì trong một số trường hợp, sẽ không thể tạo ra mô hình chính xác của đối tượng. Cần phải tính đến các kết nối thiết yếu của hệ thống với môi trường, tức là các yếu tố bên ngoài, từ đó “đóng” hệ thống. Đây là nguyên tắc đóng cửa.

Đối tượng được nghiên cứu càng phức tạp thì càng có thể xây dựng được nhiều mô hình (mô tả) khác nhau. Do đó, khi nhìn một cột hình trụ từ các phía khác nhau, tất cả những người quan sát sẽ nói rằng nó có thể được mô hình hóa như một thân hình trụ đồng nhất có các kích thước nhất định. Nếu, thay vì một cột, người quan sát bắt đầu nhìn vào một số bố cục kiến ​​trúc phức tạp, thì mọi người sẽ thấy điều gì đó khác biệt và xây dựng mô hình đối tượng của riêng họ. Trong trường hợp này, cũng như trường hợp của các bậc thánh nhân, sẽ thu được nhiều kết quả trái ngược nhau. Và vấn đề ở đây không phải là có nhiều sự thật hay đối tượng của kiến ​​​​thức hay thay đổi và nhiều mặt, mà là đối tượng phức tạp và sự thật cũng phức tạp, và các phương pháp kiến ​​thức được sử dụng còn hời hợt và không cho phép chúng ta hiểu đầy đủ. bản chất.

Khi nghiên cứu các hệ thống lớn, chúng ta bắt đầu từ nguyên tắc phân cấp, như sau. Đối tượng đang nghiên cứu chứa một số hệ thống con có liên quan của cấp độ thứ nhất, mỗi hệ thống con đó chính là một hệ thống bao gồm các hệ thống con của cấp độ thứ hai, v.v. Do đó, việc mô tả cấu trúc và tạo ra một mô hình lý thuyết phải tính đến “vị trí” của các phần tử ở các “cấp độ” khác nhau, tức là thứ bậc của chúng. Các thuộc tính chính của hệ thống bao gồm: 1) chính trực, nghĩa là tính bất khả quy của các thuộc tính của hệ thống thành tổng các thuộc tính của các phần tử riêng lẻ; 2) kết cấu, – tính không đồng nhất, sự hiện diện của một cấu trúc phức tạp; 3) nhiều mô tả, –– hệ thống có thể được mô tả theo nhiều cách khác nhau; 4) sự phụ thuộc lẫn nhau của hệ thống và môi trường, –– các phần tử của hệ thống được kết nối với các đối tượng không thuộc hệ thống và tạo thành môi trường; 5) hệ thống cấp bậc, –– hệ thống có cấu trúc đa cấp.

1.4. Mô hình định tính và định lượng

Nhiệm vụ của khoa học là xây dựng một mô hình lý thuyết về thế giới xung quanh có thể giải thích và dự đoán những hiện tượng đã biết và chưa biết. Mô hình lý thuyết có thể là định tính hoặc định lượng. Hãy xem xét chất lượng giải thích dao động điện từ trong mạch dao động gồm tụ điện và cuộn cảm. Khi một tụ điện tích điện được nối với một cuộn cảm, nó bắt đầu phóng điện, dòng điện chạy qua cuộn cảm và năng lượng của điện trường được chuyển thành năng lượng của từ trường. Khi tụ điện phóng điện hoàn toàn thì dòng điện qua cuộn cảm đạt giá trị cực đại. Do quán tính của cuộn cảm, gây ra hiện tượng tự cảm ứng nên tụ điện được nạp điện, nạp điện ngược chiều v.v... Mô hình định tính của hiện tượng này giúp phân tích hoạt động của hệ thống và dự đoán, chẳng hạn như khi điện dung của tụ điện giảm, tần số riêng của mạch sẽ tăng.

Một bước quan trọng trên con đường tri thức là chuyển đổi từ phương pháp mô tả định tính sang trừu tượng toán học. Giải pháp cho nhiều vấn đề trong khoa học tự nhiên đòi hỏi phải số hóa không gian và thời gian, đưa ra khái niệm hệ tọa độ, phát triển và cải tiến các phương pháp đo các đại lượng vật lý, tâm lý và các đại lượng khác, giúp có thể vận hành với các số. các giá trị. Kết quả là đã thu được các mô hình toán học khá phức tạp, biểu diễn một hệ phương trình đại số và vi phân. Hiện nay, việc nghiên cứu các hiện tượng tự nhiên và các hiện tượng khác không còn giới hạn ở lý luận định tính mà liên quan đến việc xây dựng một lý thuyết toán học.

Sự sáng tạo định lượng các mô hình dao động điện từ trong mạch RLC liên quan đến việc đưa ra các phương pháp chính xác và rõ ràng để xác định và đo các đại lượng như dòng điện , thù lao , Vôn , dung tích , độ tự cảm , sức chống cự . Nếu không biết cách đo dòng điện trong mạch hoặc điện dung của tụ điện thì việc nói về bất kỳ mối quan hệ định lượng nào là vô nghĩa. Có định nghĩa rõ ràng về các đại lượng được liệt kê và đã thiết lập quy trình đo chúng, bạn có thể bắt đầu xây dựng mô hình toán học và viết hệ phương trình. Kết quả là một phương trình vi phân không đồng nhất bậc hai. Giải pháp của nó cho phép biết điện tích của tụ điện và dòng điện qua cuộn cảm tại thời điểm ban đầu để xác định trạng thái của mạch tại các thời điểm tiếp theo.

Việc xây dựng một mô hình toán học đòi hỏi phải xác định các đại lượng độc lập mô tả duy nhất tình trạngđối tượng đang nghiên cứu. Ví dụ, trạng thái của một hệ cơ học được xác định bởi tọa độ của các hạt đi vào nó và hình chiếu xung của chúng. Trạng thái của mạch điện được xác định bởi điện tích của tụ điện, dòng điện qua cuộn cảm, v.v. Trạng thái của hệ thống kinh tế được xác định bởi một bộ chỉ số như số tiền đầu tư vào sản xuất, lợi nhuận, số lượng công nhân tham gia sản xuất sản phẩm, v.v.

Hành vi của một đối tượng phần lớn được xác định bởi thông số, nghĩa là các đại lượng đặc trưng cho các tính chất của nó. Do đó, các thông số của con lắc lò xo là độ cứng của lò xo và khối lượng của vật treo vào nó. Mạch điện RLC được đặc trưng bởi điện trở của điện trở, điện dung của tụ điện và độ tự cảm của cuộn dây. Các thông số của một hệ thống sinh học bao gồm tốc độ sinh sản, lượng sinh khối được tiêu thụ bởi một sinh vật, v.v.. Một yếu tố quan trọng khác ảnh hưởng đến hành vi của một đối tượng là ảnh hưởng bên ngoài. Rõ ràng là hoạt động của một hệ cơ học phụ thuộc vào các ngoại lực tác dụng lên nó. Các quá trình trong mạch điện bị ảnh hưởng bởi điện áp đặt vào và sự phát triển sản xuất gắn liền với tình hình kinh tế đối ngoại trong nước. Do đó, hành vi của đối tượng đang nghiên cứu (và do đó là mô hình của nó) phụ thuộc vào các tham số, trạng thái ban đầu và ảnh hưởng bên ngoài của nó.

Việc tạo mô hình toán học yêu cầu xác định một tập hợp các trạng thái hệ thống, một tập hợp các ảnh hưởng bên ngoài (tín hiệu đầu vào) và phản hồi (tín hiệu đầu ra), cũng như thiết lập các mối quan hệ kết nối phản hồi của hệ thống với ảnh hưởng và trạng thái bên trong của nó. Chúng cho phép bạn nghiên cứu một số lượng lớn các tình huống khác nhau, thiết lập các thông số hệ thống khác, điều kiện ban đầu và những ảnh hưởng bên ngoài. Hàm yêu cầu đặc trưng cho phản ứng của hệ thống được lấy ở dạng bảng hoặc đồ họa.

Tất cả các phương pháp nghiên cứu mô hình toán học hiện có có thể được chia thành hai nhóm .Phân tích việc giải một phương trình thường bao gồm các phép tính toán học rườm rà và phức tạp, do đó dẫn đến một phương trình biểu thị mối quan hệ hàm số giữa đại lượng mong muốn, các tham số hệ thống, các ảnh hưởng bên ngoài và thời gian. Kết quả của giải pháp như vậy đòi hỏi phải giải thích, bao gồm việc phân tích các hàm thu được và xây dựng đồ thị. Phương pháp số nghiên cứu một mô hình toán học trên máy tính bao gồm việc tạo ra một chương trình máy tính giải hệ phương trình tương ứng và hiển thị bảng hoặc hình ảnh đồ họa. Các hình ảnh tĩnh và động thu được giải thích rõ ràng bản chất của các quá trình đang được nghiên cứu.

1.5. Mô hình máy tính

Một cách hiệu quả để nghiên cứu các hiện tượng của thực tế xung quanh là thí nghiệm khoa học, bao gồm việc tái tạo hiện tượng tự nhiên được nghiên cứu trong các điều kiện được kiểm soát và kiểm soát. Tuy nhiên, việc thực hiện một thí nghiệm thường là không thể hoặc đòi hỏi quá nhiều nỗ lực về mặt kinh tế và có thể dẫn đến những hậu quả không mong muốn. Trong trường hợp này, đối tượng đang nghiên cứu được thay thế mô hình máy tính và nghiên cứu hành vi của nó dưới những ảnh hưởng bên ngoài khác nhau. Sự phổ biến rộng rãi của máy tính cá nhân, công nghệ thông tin và sự ra đời của các siêu máy tính mạnh mẽ đã khiến mô hình máy tính trở thành một trong những phương pháp hiệu quả để nghiên cứu các hệ thống vật lý, kỹ thuật, sinh học, kinh tế và các hệ thống khác. Các mô hình máy tính thường đơn giản và thuận tiện hơn để nghiên cứu; chúng giúp thực hiện các thí nghiệm tính toán, việc thực hiện thực tế rất khó khăn hoặc có thể cho kết quả không thể đoán trước. Tính logic và hình thức hóa của các mô hình máy tính giúp xác định các yếu tố chính quyết định tính chất của đối tượng đang nghiên cứu và nghiên cứu phản ứng của hệ thống vật lý trước những thay đổi trong các tham số và điều kiện ban đầu của nó.

Mô hình hóa máy tính đòi hỏi phải trừu tượng hóa bản chất cụ thể của hiện tượng, trước tiên xây dựng mô hình định tính và sau đó là mô hình định lượng. Tiếp theo là một loạt các thí nghiệm tính toán trên máy tính, giải thích kết quả, so sánh kết quả mô hình hóa với hành vi của đối tượng đang nghiên cứu, sàng lọc mô hình sau đó, v.v. Thí nghiệm tính toán trên thực tế, nó là một thử nghiệm trên mô hình toán học của đối tượng đang nghiên cứu, được thực hiện bằng máy tính. Nó thường rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn nhiều so với một thử nghiệm toàn diện, việc thực hiện nó đòi hỏi ít thời gian hơn và nó cung cấp thông tin chi tiết hơn về các đại lượng đặc trưng cho trạng thái của hệ thống.

Nước hoa mô hình máy tính hệ thống bao gồm việc tạo ra một chương trình máy tính (gói phần mềm) mô tả hành vi của các thành phần của hệ thống đang được nghiên cứu trong quá trình vận hành, có tính đến sự tương tác của chúng với nhau và với môi trường bên ngoài, đồng thời tiến hành một loạt thử nghiệm tính toán trên máy tính. . Điều này được thực hiện với mục đích nghiên cứu bản chất và hành vi của đối tượng, tối ưu hóa và phát triển cấu trúc của nó cũng như dự đoán các hiện tượng mới. Hãy liệt kê t yêu cầu, mà mô hình của hệ thống đang nghiên cứu phải thỏa mãn: 1. Tính đầy đủ các mô hình, nghĩa là khả năng tính toán tất cả các đặc tính của hệ thống với độ chính xác và độ tin cậy cần thiết. 2. Uyển chuyển các mô hình cho phép bạn tái tạo và thực hiện các tình huống và quy trình khác nhau, thay đổi cấu trúc, thuật toán và tham số của hệ thống đang được nghiên cứu. 3. Thời gian phát triển và triển khai, đặc trưng cho thời gian dành cho việc tạo mô hình. 4. Cấu trúc khối, cho phép thêm, loại trừ và thay thế một số bộ phận (khối) của mô hình. Ngoài ra, hỗ trợ thông tin, phần mềm và phần cứng phải cho phép mô hình trao đổi thông tin với cơ sở dữ liệu tương ứng và đảm bảo triển khai máy hiệu quả và trải nghiệm thuận tiện cho người dùng.

Đến phần chính các giai đoạn của mô hình máy tính bao gồm (Hình 3): 1) việc hình thành vấn đề, mô tả hệ thống đang được nghiên cứu và xác định các thành phần của nó cũng như các hoạt động tương tác cơ bản của nó; 2) sự chính thức hóa, tức là tạo ra một mô hình toán học, là một hệ phương trình và phản ánh bản chất của đối tượng đang nghiên cứu; 3) phát triển thuật toán, việc thực hiện sẽ giải quyết được vấn đề; 4) viết chương trình bằng ngôn ngữ lập trình cụ thể; 5) lập kế hoạch Và thực hiện các phép tính trên máy tính, hoàn thiện chương trình và thu được kết quả; 6) Phân tích Và Giải thích kết quả, so sánh của họ với dữ liệu thực nghiệm. Sau đó, tất cả điều này được lặp lại ở cấp độ tiếp theo.

Việc phát triển mô hình máy tính của một đối tượng là một chuỗi các lần lặp: đầu tiên, một mô hình được xây dựng dựa trên thông tin có sẵn về hệ thống S
, một loạt các thí nghiệm tính toán được thực hiện và kết quả được phân tích. Khi thu được thông tin mới về đối tượng S, các yếu tố bổ sung sẽ được tính đến và thu được mô hình
, hành vi của chúng cũng được nghiên cứu trên máy tính. Sau đó, các mô hình được tạo ra
,
vân vân. cho đến khi thu được mô hình tương ứng với hệ thống S với độ chính xác yêu cầu.

Cơm. 3. Các giai đoạn mô hình hóa trên máy tính.

Nói chung, hành vi của hệ thống đang nghiên cứu được mô tả bởi quy luật hoạt động, trong đó
–– vectơ ảnh hưởng đầu vào (kích thích),
–– vectơ tín hiệu đầu ra (phản hồi, phản ứng),
–– vectơ ảnh hưởng của môi trường,
–– vectơ các tham số riêng của hệ thống. Luật vận hành có thể ở dạng quy tắc bằng lời, bảng, thuật toán, hàm, tập hợp các điều kiện logic, v.v. Trong trường hợp quy luật vận hành chứa đựng thời gian, chúng ta nói về các mô hình và hệ thống động. Ví dụ: tăng tốc và hãm động cơ không đồng bộ, quá trình nhất thời trong mạch chứa tụ điện, hoạt động của mạng máy tính và hệ thống xếp hàng. Trong tất cả các trường hợp này, trạng thái của hệ thống và do đó mô hình của nó thay đổi theo thời gian.

Nếu hành vi của hệ thống được mô tả bởi luật
, không chứa thời gian một cách rõ ràng, thì chúng ta đang nói về các mô hình và hệ thống tĩnh, giải các bài toán dừng, v.v. Hãy đưa ra một vài ví dụ: tính toán mạch điện một chiều phi tuyến, tìm sự phân bố nhiệt độ cố định trong một thanh ở nhiệt độ không đổi ở các đầu của nó, hình dạng của một màng đàn hồi trải dài trên khung, biểu đồ vận tốc trong một dòng chất lỏng nhớt ổn định , vân vân.

Hoạt động của hệ thống có thể được coi là sự thay đổi tuần tự của các trạng thái
,
, … ,
, tương ứng với một số điểm trong không gian pha đa chiều. Tập hợp tất cả các điểm
, tương ứng với tất cả các trạng thái có thể có của hệ thống, được gọi là không gian trạng thái đối tượng(hoặc mô hình). Mỗi lần thực hiện quy trình tương ứng với một quỹ đạo pha đi qua một số điểm trong tập hợp . Nếu một mô hình toán học chứa yếu tố ngẫu nhiên thì sẽ thu được mô hình máy tính ngẫu nhiên. Trong trường hợp cụ thể, khi các tham số hệ thống và các ảnh hưởng bên ngoài xác định duy nhất các tín hiệu đầu ra, chúng ta nói đến một mô hình xác định.

Nguyên lý mô hình hóa máy tính. Kết nối với các phương pháp nhận thức khác

Vì thế, Mô hình là một đối tượng thay thế hệ thống đang nghiên cứu và mô phỏng cấu trúc cũng như hành vi của nó. Một mô hình có thể là một đối tượng vật chất, một tập dữ liệu được sắp xếp theo cách đặc biệt, một hệ phương trình toán học hoặc một chương trình máy tính được hiểu là sự biểu diễn các đặc điểm chính của đối tượng nghiên cứu bằng một hệ thống khác (đối tượng vật chất, bộ phương trình, chương trình máy tính). Chúng ta hãy liệt kê các nguyên tắc của mô hình hóa:

1. Nguyên tắc đầy đủ: Mô hình phải tính đến các khía cạnh quan trọng nhất của đối tượng đang nghiên cứu và phản ánh các thuộc tính của nó với độ chính xác chấp nhận được. Chỉ trong trường hợp này, kết quả mô phỏng mới có thể được mở rộng cho đối tượng nghiên cứu.

2. Nguyên tắc đơn giản, tiết kiệm: Mô hình phải đủ đơn giản để việc sử dụng nó có hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Nó không nên phức tạp hơn mức cần thiết đối với nhà nghiên cứu.

3. Nguyên tắc cung cấp thông tin: Trong trường hợp hoàn toàn không có thông tin về đối tượng thì không thể xây dựng được mô hình. Nếu có thông tin đầy đủ thì việc lập mô hình là vô nghĩa. Có một mức độ đầy đủ thông tin mà khi đạt đến mức đó thì có thể xây dựng được mô hình của hệ thống.

4. Nguyên tắc khả thi: Mô hình được tạo ra phải đảm bảo đạt được mục tiêu nghiên cứu đã đề ra trong một thời gian hữu hạn.

5. Nguyên tắc đa dạng, thống nhất của các mô hình: Bất kỳ mô hình cụ thể nào cũng chỉ phản ánh một số khía cạnh của hệ thống thực. Để có một nghiên cứu hoàn chỉnh, cần xây dựng một số mô hình phản ánh những khía cạnh quan trọng nhất của quá trình nghiên cứu và có điểm chung. Mỗi mô hình tiếp theo nên bổ sung và làm rõ mô hình trước đó.

6. Nguyên tắc hệ thống. Hệ thống đang nghiên cứu có thể được biểu diễn dưới dạng một tập hợp các hệ thống con tương tác với nhau, được mô hình hóa bằng các phương pháp toán học tiêu chuẩn. Hơn nữa, các thuộc tính của hệ thống không phải là tổng các thuộc tính của các phần tử của nó.

7. Nguyên tắc tham số hóa. Một số hệ thống con của hệ thống được mô hình hóa có thể được đặc trưng bởi một tham số duy nhất (vectơ, ma trận, đồ thị, công thức).

Mô hình phải đáp ứng các yêu cầu sau yêu cầu: 1) đầy đủ, tức là phản ánh những khía cạnh thiết yếu nhất của đối tượng đang nghiên cứu với độ chính xác cần thiết; 2) góp phần giải quyết một loại vấn đề nhất định; 3) đơn giản và dễ hiểu, dựa trên số lượng giả định và giả định tối thiểu; 4) cho phép bản thân được sửa đổi và bổ sung, chuyển sang dữ liệu khác; 5) thuận tiện để sử dụng.

Mối liên hệ giữa mô hình máy tính và các phương pháp nhận thức khác được thể hiện trong Hình 2. 4. Đối tượng tri thức được nghiên cứu bằng phương pháp thực nghiệm (quan sát, thực nghiệm), các sự kiện đã được xác lập là cơ sở để xây dựng mô hình toán học. Hệ thống phương trình toán học thu được có thể được nghiên cứu bằng phương pháp phân tích hoặc với sự trợ giúp của máy tính - trong trường hợp này chúng ta đang nói về việc tạo ra một mô hình máy tính về hiện tượng đang được nghiên cứu. Một loạt các thí nghiệm tính toán hoặc mô phỏng máy tính được thực hiện và kết quả thu được được so sánh với kết quả nghiên cứu phân tích mô hình toán học và dữ liệu thực nghiệm. Kết quả nghiên cứu được xem xét nhằm cải tiến phương pháp nghiên cứu thực nghiệm của đối tượng nghiên cứu, phát triển mô hình toán học và cải tiến mô hình máy tính. Việc nghiên cứu các quá trình kinh tế và xã hội chỉ khác ở chỗ không thể sử dụng đầy đủ các phương pháp thực nghiệm.

Cơm. 4. Mô hình hóa máy tính trong số các phương pháp nhận thức khác.

1.6. Các loại mô hình máy tính

Bằng mô hình hóa máy tính theo nghĩa rộng nhất chúng ta sẽ hiểu được quá trình tạo và nghiên cứu mô hình bằng máy tính. Các loại mô hình sau đây được phân biệt:

1. Mô hình vật lý: Máy tính là một phần của thiết lập thử nghiệm hoặc trình mô phỏng; nó nhận các tín hiệu bên ngoài, thực hiện các phép tính thích hợp và đưa ra các tín hiệu điều khiển các bộ điều khiển khác nhau. Ví dụ: mô hình huấn luyện máy bay, là buồng lái được gắn trên các bộ điều khiển thích hợp được kết nối với máy tính, phản ứng với hành động của phi công và thay đổi độ nghiêng của buồng lái, chỉ số thiết bị, góc nhìn từ cửa sổ, v.v., mô phỏng chuyến bay của một chiếc máy bay thực sự.

2. Năng động hoặc mô hình số, bao gồm việc giải số của một hệ phương trình đại số và vi phân bằng các phương pháp toán tính toán và tiến hành một thí nghiệm tính toán dưới các tham số hệ thống, điều kiện ban đầu và ảnh hưởng bên ngoài khác nhau. Nó được sử dụng để mô phỏng các hiện tượng vật lý, sinh học, xã hội và các hiện tượng khác: dao động con lắc, truyền sóng, thay đổi quần thể, quần thể của một loài động vật nhất định, v.v.

3. Mô hình mô phỏng bao gồm việc tạo ra một chương trình máy tính (hoặc gói phần mềm) mô phỏng hoạt động của một hệ thống kỹ thuật, kinh tế hoặc hệ thống khác phức tạp trên máy tính với độ chính xác cần thiết. Mô hình mô phỏng cung cấp mô tả chính thức về logic hoạt động của hệ thống đang được nghiên cứu theo thời gian, có tính đến các tương tác quan trọng của các thành phần của nó và đảm bảo tiến hành các thí nghiệm thống kê. Mô phỏng máy tính hướng đối tượng được sử dụng để nghiên cứu hành vi của các hệ thống kinh tế, sinh học, xã hội và các hệ thống khác, để tạo ra các trò chơi máy tính, cái gọi là “thế giới ảo”, các chương trình giáo dục và hoạt hình. Ví dụ: mô hình quy trình công nghệ, sân bay, ngành công nghiệp nào đó, v.v.

4. Mô hình thống kêđược sử dụng để nghiên cứu các hệ thống ngẫu nhiên và bao gồm thử nghiệm lặp đi lặp lại, sau đó là xử lý thống kê các kết quả thu được. Những mô hình như vậy giúp nghiên cứu hành vi của tất cả các loại hệ thống xếp hàng, hệ thống đa bộ xử lý, mạng thông tin và máy tính cũng như các hệ thống động khác nhau bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngẫu nhiên. Các mô hình thống kê được sử dụng để giải quyết các vấn đề xác suất, cũng như xử lý lượng lớn dữ liệu (nội suy, ngoại suy, hồi quy, tương quan, tính toán các tham số phân phối, v.v.). Họ khác với mô hình xác định, việc sử dụng nó liên quan đến việc giải số các hệ phương trình đại số hoặc vi phân, hoặc thay thế đối tượng đang nghiên cứu bằng một máy tự động xác định.

5. Mô hình hóa thông tin bao gồm việc tạo ra một mô hình thông tin, nghĩa là một tập hợp dữ liệu được tổ chức đặc biệt (dấu hiệu, tín hiệu) phản ánh các khía cạnh thiết yếu nhất của đối tượng đang nghiên cứu. Có các mô hình thông tin trực quan, đồ họa, hoạt hình, văn bản và dạng bảng. Chúng bao gồm tất cả các loại sơ đồ, đồ thị, đồ thị, bảng biểu, sơ đồ, hình vẽ, hình động được thực hiện trên máy tính, bao gồm bản đồ kỹ thuật số về bầu trời đầy sao, mô hình máy tính của bề mặt trái đất, v.v.

6. Mô hình hóa kiến ​​thức liên quan đến việc xây dựng một hệ thống trí tuệ nhân tạo, dựa trên nền tảng kiến ​​thức của một lĩnh vực chủ đề nhất định (một phần của thế giới thực). Cơ sở tri thức bao gồm sự thật(dữ liệu) và quy tắc. Ví dụ: một chương trình máy tính có thể chơi cờ vua (Hình 5) phải hoạt động với thông tin về “khả năng” của các quân cờ khác nhau và “biết” luật chơi. Loại mô hình này bao gồm mạng ngữ nghĩa, mô hình tri thức logic, hệ thống chuyên gia, trò chơi logic, v.v. Mô hình logic dùng để biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia, tạo ra hệ thống trí tuệ nhân tạo, thực hiện suy luận logic, chứng minh định lý, biến đổi toán học, chế tạo robot, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để giao tiếp với máy tính, tạo hiệu ứng thực tế ảo trong trò chơi máy tính, v.v.

Cơm. 5. Mô hình máy tính về hành vi của người chơi cờ.

Dựa trên mục đích mô hình hóa, các mô hình máy tính được chia thành các nhóm: 1) mô hình mô tả, dùng để hiểu bản chất của đối tượng đang nghiên cứu, xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hành vi của nó; 2) mô hình tối ưu hóa, cho phép bạn chọn cách tối ưu để kiểm soát hệ thống kỹ thuật, kinh tế xã hội hoặc hệ thống khác (ví dụ: trạm vũ trụ); 3) mô hình dự đoán, giúp dự đoán trạng thái của một vật thể tại các thời điểm tiếp theo (một mô hình bầu khí quyển của trái đất cho phép người ta dự đoán thời tiết); 4) mô hình đào tạo, dùng để giảng dạy, đào tạo và kiểm tra sinh viên, chuyên gia tương lai; 5) mô hình trò chơi, cho phép bạn tạo tình huống trò chơi mô phỏng sự điều khiển của quân đội, nhà nước, doanh nghiệp, con người, máy bay, v.v. hoặc chơi cờ vua, cờ đam và các trò chơi logic khác.

Phân loại mô hình máy tính

theo kiểu sơ đồ toán học

Trong lý thuyết mô hình hóa hệ thống, các mô hình máy tính được chia thành số, mô phỏng, thống kê và logic. Trong mô hình máy tính, theo quy luật, một trong những sơ đồ toán học tiêu chuẩn được sử dụng: phương trình vi phân, automata xác định và xác suất, hệ thống xếp hàng, mạng Petri, v.v. Có tính đến phương pháp biểu diễn trạng thái của hệ thống và mức độ ngẫu nhiên của các quá trình mô phỏng cho phép chúng ta xây dựng Bảng 1.

Bảng 1.

Theo loại sơ đồ toán học, chúng được phân biệt: 1 . Mô hình được xác định liên tục, được sử dụng để mô hình hóa các hệ động lực và liên quan đến việc giải hệ phương trình vi phân. Các sơ đồ toán học thuộc loại này được gọi là sơ đồ D (từ động học tiếng Anh). 2. Mô hình xác định rời rạcđược sử dụng để nghiên cứu các hệ thống rời rạc có thể ở một trong nhiều trạng thái bên trong. Chúng được mô hình hóa bằng một automata hữu hạn trừu tượng được chỉ định bởi sơ đồ F (từ automata hữu hạn tiếng Anh): . Đây
, –– nhiều loại tín hiệu đầu vào và đầu ra, –– nhiều trạng thái nội tại khác nhau,
–– hàm chuyển tiếp,
–– chức năng của đầu ra. 3. Mô hình ngẫu nhiên rời rạc liên quan đến việc sử dụng sơ đồ máy tự động xác suất, hoạt động của nó có chứa yếu tố ngẫu nhiên. Chúng còn được gọi là lược đồ P (từ máy tự động xác suất tiếng Anh). Sự chuyển đổi của một máy tự động như vậy từ trạng thái này sang trạng thái khác được xác định bởi ma trận xác suất tương ứng. 4. Mô hình ngẫu nhiên liên tục Theo quy định, chúng được sử dụng để nghiên cứu các hệ thống xếp hàng và được gọi là lược đồ Q (từ hệ thống xếp hàng trong tiếng Anh). Hoạt động của một số hệ thống kinh tế, sản xuất và kỹ thuật được đặc trưng bởi sự xuất hiện ngẫu nhiên của các yêu cầu (ứng dụng) đối với dịch vụ và thời gian dịch vụ ngẫu nhiên. 5. Mô hình mạngđược sử dụng để phân tích các hệ thống phức tạp trong đó có nhiều quá trình xảy ra đồng thời. Trong trường hợp này, họ nói về lưới Petri và sơ đồ N (từ Petri Nets của Anh). Mạng Petri được cung cấp bởi một bộ bốn, trong đó - nhiều vị trí,
- nhiều chuyển tiếp, – hàm đầu vào, – hàm đầu ra. Lược đồ N được gắn nhãn cho phép bạn mô phỏng các quy trình song song và cạnh tranh trong các hệ thống khác nhau. 6. Đề án kết hợp dựa trên khái niệm về hệ thống tổng hợp và được gọi là sơ đồ A (từ hệ thống tổng hợp tiếng Anh). Cách tiếp cận phổ quát này, được phát triển bởi N.P. Buslenko, cho phép chúng tôi nghiên cứu tất cả các loại hệ thống được coi là một tập hợp các đơn vị được kết nối với nhau. Mỗi đơn vị được đặc trưng bởi các vectơ trạng thái, tham số, ảnh hưởng của môi trường, ảnh hưởng đầu vào (tín hiệu điều khiển), trạng thái ban đầu, tín hiệu đầu ra, toán tử chuyển tiếp, toán tử đầu ra.

Mô hình mô phỏng được nghiên cứu trên máy tính số và máy tính analog. Hệ thống mô phỏng được sử dụng bao gồm hỗ trợ toán học, phần mềm, thông tin, kỹ thuật và công thái học. Hiệu quả của mô hình mô phỏng được đặc trưng bởi độ chính xác và độ tin cậy của kết quả thu được, chi phí và thời gian tạo mô hình và làm việc với nó cũng như chi phí tài nguyên máy (thời gian tính toán và bộ nhớ cần thiết). Để đánh giá tính hiệu quả của mô hình, cần so sánh kết quả thu được với kết quả của một thử nghiệm toàn diện, cũng như kết quả của mô hình phân tích.

Trong một số trường hợp, cần kết hợp giải số của phương trình vi phân và mô phỏng hoạt động của hệ thống này hoặc hệ thống khá phức tạp khác. Trong trường hợp này chúng ta nói về kết hợp hoặc mô hình phân tích và mô phỏng. Ưu điểm chính của nó là khả năng nghiên cứu các hệ thống phức tạp, tính đến các yếu tố rời rạc và liên tục, tính phi tuyến của các đặc điểm khác nhau và các yếu tố ngẫu nhiên. Mô hình phân tích chỉ cho phép bạn phân tích các hệ thống khá đơn giản.

Một trong những phương pháp hiệu quả để nghiên cứu mô hình mô phỏng là phương pháp kiểm tra thống kê. Nó liên quan đến việc tái tạo lặp đi lặp lại một quy trình cụ thể với nhiều thông số khác nhau thay đổi ngẫu nhiên theo một quy luật nhất định. Một máy tính có thể tiến hành 1000 thử nghiệm và ghi lại các đặc điểm chính về hoạt động của hệ thống, tín hiệu đầu ra của nó, sau đó xác định kỳ vọng toán học, độ phân tán và luật phân phối của chúng. Nhược điểm của việc sử dụng triển khai máy của mô hình mô phỏng là giải pháp thu được với sự trợ giúp của nó có tính chất riêng tư và tương ứng với các tham số cụ thể của hệ thống, trạng thái ban đầu và các ảnh hưởng bên ngoài. Ưu điểm là khả năng nghiên cứu các hệ thống phức tạp.

1.8. Các lĩnh vực ứng dụng của mô hình máy tính

Sự phát triển của công nghệ thông tin đã dẫn đến việc sử dụng máy tính trong hầu hết các lĩnh vực hoạt động của con người. Sự phát triển của các lý thuyết khoa học bao gồm việc đưa ra các nguyên tắc cơ bản, xây dựng mô hình toán học của đối tượng kiến ​​thức và thu được các hệ quả từ nó có thể so sánh được với kết quả của một thí nghiệm. Việc sử dụng máy tính cho phép, dựa trên các phương trình toán học, tính toán hoạt động của hệ thống đang được nghiên cứu trong những điều kiện nhất định. Thông thường đây là cách duy nhất để thu được hệ quả từ mô hình toán học. Ví dụ, hãy xem xét vấn đề chuyển động của ba hoặc nhiều hạt tương tác với nhau, điều này có liên quan khi nghiên cứu chuyển động của các hành tinh, tiểu hành tinh và các thiên thể khác. Trong trường hợp chung, nó phức tạp và không có giải pháp phân tích và chỉ việc sử dụng mô hình máy tính mới cho phép người ta tính toán trạng thái của hệ thống tại các thời điểm tiếp theo.

Sự cải tiến của công nghệ máy tính, sự xuất hiện của một chiếc máy tính cho phép người ta thực hiện các phép tính nhanh chóng và chính xác theo một chương trình nhất định, đã đánh dấu một bước nhảy vọt về chất trong sự phát triển của khoa học. Thoạt nhìn, có vẻ như việc phát minh ra máy tính không thể ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình nhận thức của thế giới xung quanh. Tuy nhiên, điều này không phải như vậy: việc giải quyết các vấn đề hiện đại đòi hỏi phải tạo ra các mô hình máy tính, thực hiện một số lượng lớn các phép tính, điều này chỉ có thể thực hiện được sau khi máy tính điện tử có khả năng thực hiện hàng triệu phép tính mỗi giây ra đời. Điều quan trọng nữa là các phép tính được thực hiện tự động, theo thuật toán nhất định và không cần sự can thiệp của con người. Nếu máy tính thuộc cơ sở kỹ thuật để thực hiện thí nghiệm tính toán, thì cơ sở lý thuyết của nó bao gồm toán học ứng dụng và phương pháp số để giải hệ phương trình.

Những thành công của mô hình máy tính có liên quan chặt chẽ đến sự phát triển của các phương pháp số, bắt đầu từ công trình cơ bản của Isaac Newton, người hồi thế kỷ 17 đã đề xuất sử dụng chúng để giải gần đúng các phương trình đại số. Leonhard Euler đã phát triển một phương pháp giải các phương trình vi phân thông thường. Trong số các nhà khoa học hiện đại, Viện sĩ A.A. Samarsky, người sáng lập phương pháp thí nghiệm tính toán trong vật lý, đã có đóng góp đáng kể cho sự phát triển của mô hình máy tính. Chính họ là người đã đề xuất bộ ba “mô hình – thuật toán – chương trình” nổi tiếng và phát triển công nghệ mô hình hóa máy tính, sử dụng thành công để nghiên cứu các hiện tượng vật lý. Một trong những kết quả nổi bật đầu tiên của một thí nghiệm máy tính trong vật lý là việc phát hiện ra vào năm 1968 lớp dòng nhiệt trong plasma được tạo ra trong máy phát MHD (hiệu ứng lớp T). Nó được thực hiện trên máy tính và có thể dự đoán kết quả của một thí nghiệm thực tế được tiến hành vài năm sau đó. Hiện nay, thí nghiệm tính toán được sử dụng để thực hiện nghiên cứu trong các lĩnh vực sau: 1) tính toán phản ứng hạt nhân; 2) giải các bài toán về cơ học thiên thể, thiên văn học và du hành vũ trụ; 3) nghiên cứu các hiện tượng toàn cầu trên Trái đất, mô hình thời tiết, khí hậu, nghiên cứu các vấn đề môi trường, hiện tượng nóng lên toàn cầu, hậu quả của xung đột hạt nhân, v.v.; 4) giải các bài toán cơ học liên tục, đặc biệt là thủy động lực học; 5) mô hình hóa máy tính của các quy trình công nghệ khác nhau; 6) tính toán các phản ứng hóa học và quá trình sinh học, phát triển công nghệ hóa học và sinh học; 7) nghiên cứu xã hội học, đặc biệt là mô hình bầu cử, bỏ phiếu, phổ biến thông tin, thay đổi dư luận, hoạt động quân sự; 8) tính toán, dự báo tình hình nhân khẩu học trong nước và thế giới; 9) mô hình mô phỏng hoạt động của các thiết bị kỹ thuật khác nhau, đặc biệt là thiết bị điện tử; 10) nghiên cứu kinh tế về sự phát triển của doanh nghiệp, ngành công nghiệp, đất nước.

Văn học

Boev V.D., Sypchenko R.P., Mô hình máy tính. –– INTUIT.RU, 2010. –– 349 tr. Bulavin L.A., Vygornitsky N.V., Lebovka N.I. Mô hình hóa máy tính của các hệ thống vật lý. –– Dolgoprudny: Nhà xuất bản “Trí tuệ”, 2011. – 352 tr. Buslenko N.P. Mô hình hóa các hệ thống phức tạp. –– M.: Nauka, 1968. –– 356 tr. Dvoretsky S.I., Muromtsev Yu.L., Pogonin V.A. Mô hình hóa hệ thống. –– M.: Nhà xuất bản. Trung tâm “Học viện”, 2009. –– 320 tr. Kunin S. Vật lý tính toán. –– M.: Mir, 1992. –– 518 tr. Panichev V.V., Solovyov N.A. Mô hình máy tính: sách giáo khoa. –– Orenburg: Viện Giáo dục Tiểu bang OSU, 2008. – 130 tr. Rubanov V.G., Filatov A.G. Bài giảng mô hình hóa hệ thống –– Belgorod: Nhà xuất bản BSTU, 2006. –– 349 tr. Samarsky A.A., Mikhailov A.P. Mô hình toán học: Ý tưởng. Phương pháp. Ví dụ. –– M.: Fizmatlit, 2001. –– 320 tr. Sovetov B.Ya., Ykovlev S.A. Mô hình hóa hệ thống: Sách giáo khoa cho các trường đại học –– M.: Vyssh. Shk., 2001. – 343 tr.

10. Fedorenko R.P. Giới thiệu về vật lý tính toán: Proc. hướng dẫn sử dụng: Dành cho các trường đại học. –– M.: Nhà xuất bản Mosk. Vật lý-Kỹ thuật. Viện, 1994. –– 528 tr.

11. Shannon R. Mô hình mô phỏng hệ thống: nghệ thuật và khoa học. –– M.: Mir, 1978. –– 302 tr.

Mayer R.V. MÔ PHỎNG MÁY TÍNH: MÔ PHỎNG NHƯ MỘT PHƯƠNG PHÁP NHẬN THỨC KHOA HỌC. MÔ HÌNH MÁY TÍNH VÀ CÁC LOẠI CỦA CHÚNG // Kho lưu trữ điện tử khoa học.
URL: (ngày truy cập: 28/03/2019).

Kobelnitsky Vladislav

Mô hình hóa máy tính. Mô phỏng các quá trình vật lý và toán học trên máy tính.

Tải xuống:

Xem trước:

Nghiên cứu

"MÔ HÌNH MÁY TÍNH"

HOÀN THÀNH:

KOBELNITSKY VLADISLAV

HỌC SINH LỚP 9

Trường THCS MKOU số 17

Người giám sát:

giáo viên toán và khoa học máy tính

Tvorozova E.S.

KANSK, 2013

1. LỜI GIỚI THIỆU……………………………………………3
2. MÔ PHỎNG MÁY TÍNH………………….5
3. PHẦN THỰC HÀNH………………………..10
4. KẾT LUẬN……………………………….18
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………….20

GIỚI THIỆU

Công nghệ máy tính hiện được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực hoạt động của con người. Ví dụ, trong tiệm làm tóc, bạn có thể sử dụng máy tính để chọn trước kiểu tóc mà khách hàng sẽ thích. Để làm điều này, khách hàng sẽ được chụp ảnh, ảnh được nhập điện tử vào một chương trình chứa nhiều kiểu tóc khác nhau và ảnh của khách hàng được hiển thị trên màn hình để bạn có thể “thử” bất kỳ kiểu tóc nào. Bạn cũng có thể dễ dàng lựa chọn màu tóc và cách trang điểm. Sử dụng mô hình máy tính, bạn có thể biết trước liệu một kiểu tóc cụ thể có phù hợp với khách hàng hay không. Tất nhiên, phương án này tốt hơn so với việc thực sự tiến hành một thử nghiệm trong đời thực, việc khắc phục một tình huống không mong muốn khó khăn hơn nhiều.

Khi đang nghiên cứu một chủ đề về khoa học máy tính, “Mô hình máy tính”, tôi bắt đầu quan tâm đến câu hỏi: “Có thể mô phỏng bất kỳ quá trình hoặc hiện tượng nào bằng PC không?” Đây là sự lựa chọn cho nghiên cứu của tôi.

Đề tài nghiên cứu của tôi:"Mô hình máy tính".

Giả thuyết: bất kỳ quá trình hoặc hiện tượng nào cũng có thể được mô phỏng bằng PC.

Mục tiêu của công việc - nghiên cứu các khả năng của mô hình máy tính và việc sử dụng nó trong các lĩnh vực chủ đề khác nhau.

Để đạt được mục tiêu này, công việc giải quyết các vấn đề sau: nhiệm vụ:

– cung cấp thông tin lý thuyết về mô hình hóa;

– mô tả các giai đoạn của mô hình hóa;

– đưa ra ví dụ về mô hình các quá trình hoặc hiện tượng từ các lĩnh vực chủ đề khác nhau;

Rút ra kết luận chung về mô hình hóa máy tính trong các môn học.

Tôi quyết định xem xét kỹ hơn về mô hình hóa máy tính trong MS Excel và Toán học sống. Bài viết thảo luận về những ưu điểm của MS Excel. Bằng cách sử dụng những chương trình này, tôi đã xây dựng các mô hình máy tính từ nhiều lĩnh vực chủ đề khác nhau, chẳng hạn như toán học, vật lý và sinh học.

Xây dựng và nghiên cứu mô hình là một trong những phương pháp nhận thức quan trọng nhất; khả năng sử dụng máy tính để xây dựng mô hình là một trong những yêu cầu của thời đại ngày nay nên tôi cho rằng công việc này là phù hợp. Điều quan trọng đối với tôi là vì tôi muốn tiếp tục nghiên cứu sâu hơn theo hướng này, cũng như xem xét các chương trình khác khi phát triển mô hình máy tính, đây là mục tiêu để tiếp tục công việc này.

MÔ HÌNH MÁY TÍNH

Phân tích tài liệu về đề tài nghiên cứu, tôi thấy rằng trong hầu hết các ngành khoa học tự nhiên và xã hội, việc xây dựng và sử dụng mô hình là một công cụ nghiên cứu đắc lực. Các đối tượng và quy trình thực tế có thể rất nhiều mặt và phức tạp nên cách tốt nhất để nghiên cứu chúng là xây dựng một mô hình chỉ phản ánh một phần thực tế và do đó đơn giản hơn nhiều lần so với thực tế này.

Người mẫu (tiếng Latin mô đun - thước đo) là đối tượng thay thế cho đối tượng ban đầu, cung cấp việc nghiên cứu một số tính chất của đối tượng gốc.

Người mẫu - một đối tượng cụ thể được tạo ra nhằm mục đích tiếp nhận và (hoặc) lưu trữ thông tin (dưới dạng hình ảnh tinh thần, mô tả bằng ký hiệu hoặc hệ thống vật chất), phản ánh tính chất, đặc điểm và mối liên hệ của đối tượng - bản gốc của đối tượng có tính chất tùy tiện, tất yếu đối với vấn đề mà chủ thể giải quyết.

Làm người mẫu – quá trình tạo và sử dụng mô hình.

Mục tiêu mô hình hóa

1. Kiến thức thực tế
2. Tiến hành thí nghiệm
3. Thiết kế và quản lý
4. Dự đoán hành vi của đối tượng
5. Đào tạo và giáo dục chuyên gia
6. Xử lí dữ liệu

Phân loại theo hình thức trình bày

1. Vật liệu - tái tạo các đặc tính hình học và vật lý của bản gốc và luôn có tính chất thực tế (đồ chơi trẻ em, đồ dùng dạy học trực quan, mô hình, mô hình ô tô, máy bay, v.v.).

1. a) tỷ lệ hình học tương tự, tái tạo các đặc điểm không gian và hình học của bản gốc bất kể nền của nó (mô hình tòa nhà và công trình, mô hình giáo dục, v.v.);
2. b) Dựa trên lý thuyết về tính tương đồng, giống nền, tái tạo theo tỷ lệ theo không gian và thời gian các tính chất, đặc điểm của bản gốc có cùng bản chất với mô hình (mô hình thủy động lực tàu thủy, mô hình tẩy máy bay);
3. c) các công cụ tương tự tái tạo các đặc tính và đặc điểm đã nghiên cứu của đối tượng ban đầu trong một đối tượng mô hình hóa có bản chất khác dựa trên một hệ thống tương tự trực tiếp nhất định (một loại mô hình tương tự điện tử).

1. Thông tin - một tập hợp thông tin mô tả các thuộc tính và trạng thái của một đối tượng, quá trình, hiện tượng, cũng như mối quan hệ của chúng với thế giới bên ngoài).

1. 2.1. bằng lời nói - mô tả bằng lời nói trong ngôn ngữ tự nhiên).
2. 2.2. Mang tính biểu tượng - một mô hình thông tin được thể hiện bằng các dấu hiệu đặc biệt (bằng bất kỳ ngôn ngữ hình thức nào).

1. 2.2.1. Toán học - mô tả toán học các mối quan hệ giữa các đặc tính định lượng của đối tượng mô hình hóa.
2. 2.2.2. Đồ họa - bản đồ, hình vẽ, sơ đồ, đồ thị, sơ đồ, đồ thị hệ thống.
3. 2.2.3. Dạng bảng - bảng: thuộc tính đối tượng, đối tượng đối tượng, ma trận nhị phân, v.v.

1. Lý tưởng – một điểm vật chất, một vật rắn tuyệt đối, một con lắc toán học, một chất khí lý tưởng, vô cực, một điểm hình học, v.v....

1. 3.1. Không chính thứcmô hình là hệ thống ý tưởng về đối tượng ban đầu đã phát triển trong não người.
2. 3.2. Chính thức hóa một phần.

1. 3.2.1. Bằng lời nói - mô tả các tính chất và đặc điểm của bản gốc bằng một số ngôn ngữ tự nhiên (tài liệu văn bản của tài liệu dự án, mô tả bằng lời về kết quả của một thí nghiệm kỹ thuật).
2. 3.2.2. Biểu tượng đồ họa - các tính năng, đặc tính và đặc điểm của bản gốc mà trên thực tế hoặc ít nhất về mặt lý thuyết có thể tiếp cận trực tiếp với nhận thức trực quan (đồ họa nghệ thuật, bản đồ công nghệ).
3. 3.2.3. Điều kiện đồ họa - dữ liệu từ các quan sát và nghiên cứu thực nghiệm dưới dạng đồ thị, sơ đồ, sơ đồ.

1. 3.3. Khá chính thứcmô hình (toán học).

Thuộc tính mô hình

1. Chân tay : mô hình chỉ phản ánh bản gốc trong một số lượng hữu hạn các mối quan hệ của nó và ngoài ra, tài nguyên mô hình hóa là hữu hạn;
2. Đơn giản hóa : mô hình chỉ hiển thị các khía cạnh thiết yếu của đối tượng;
3. Xấp xỉ: thực tế được thể hiện một cách đại khái hoặc gần đúng bằng mô hình;
4. sự đầy đủ : mô hình mô tả thành công hệ thống được mô hình hóa như thế nào;
5. Nội dung thông tin: mô hình phải chứa đầy đủ thông tin về hệ thống - trong khuôn khổ các giả thuyết được áp dụng khi xây dựng mô hình;
6. Tiềm năng: khả năng dự đoán của mô hình và các thuộc tính của nó;
7. Độ phức tạp : dễ sử dụng;
8. Tính đầy đủ : tất cả các thuộc tính cần thiết đã được tính đến;
9. Khả năng thích ứng.

Cũng cần lưu ý:

1. Mô hình này là một “cấu trúc tăng gấp bốn lần”, các thành phần của nó là chủ đề; vấn đề được giải quyết bởi chủ đề; đối tượng ban đầu và ngôn ngữ mô tả hoặc phương pháp tái tạo mô hình. Bài toán mà chủ thể giải quyết có vai trò đặc biệt trong cấu trúc của mô hình tổng quát. Bên ngoài bối cảnh của một vấn đề hoặc một loại vấn đề, khái niệm mô hình không có ý nghĩa gì.
2. Nói chung, mỗi đối tượng vật chất tương ứng với vô số các mô hình tương đương, nhưng về cơ bản là khác nhau, gắn liền với các nhiệm vụ khác nhau.
3. Cặp nhiệm vụ-đối tượng cũng tương ứng với nhiều mô hình chứa thông tin giống nhau về nguyên tắc nhưng khác nhau về hình thức trình bày hoặc tái tạo.
4. Theo định nghĩa, một mô hình luôn chỉ là sự tương đồng tương đối, gần đúng với đối tượng ban đầu và về mặt thông tin thì về cơ bản là kém hơn so với đối tượng ban đầu. Đây là tài sản cơ bản của nó.
5. Bản chất tùy ý của đối tượng ban đầu, xuất hiện trong định nghĩa được chấp nhận, có nghĩa là đối tượng này có thể là vật chất, có thể có bản chất thông tin thuần túy, và cuối cùng, có thể là một phức hợp của các thành phần thông tin và tài liệu không đồng nhất. Tuy nhiên, bất kể bản chất của đối tượng, bản chất của vấn đề đang được giải quyết và phương pháp thực hiện, mô hình là một sự hình thành thông tin.
6. Một điều đặc biệt nhưng rất quan trọng đối với các ngành khoa học và kỹ thuật phát triển về mặt lý thuyết là trường hợp khi vai trò của một đối tượng mô hình hóa trong một vấn đề nghiên cứu hoặc ứng dụng không phải do một mảnh của thế giới thực được xem xét trực tiếp mà bởi một cấu trúc lý tưởng nào đó, tức là. trên thực tế, một mô hình khác, được tạo ra trước đó và thực tế đáng tin cậy. Thứ cấp như vậy, và trong trường hợp chung, mô hình hóa n-fold có thể được thực hiện bằng các phương pháp lý thuyết với việc xác minh tiếp theo các kết quả thu được bằng cách sử dụng dữ liệu thực nghiệm, điển hình cho khoa học tự nhiên cơ bản. Trong các lĩnh vực kiến ​​thức kém phát triển về mặt lý thuyết (sinh học, một số ngành kỹ thuật), mô hình thứ cấp thường bao gồm thông tin thực nghiệm không được các lý thuyết hiện có đề cập đến.

Quá trình xây dựng một mô hình được gọi là mô hình hóa.

Do tính đa nghĩa của khái niệm “mô hình” trong khoa học và công nghệ nên chưa có sự phân loại thống nhất về các loại mô hình: việc phân loại có thể tiến hành theo tính chất của mô hình, tính chất của đối tượng được mô hình hóa và các lĩnh vực của mô hình. ứng dụng mô hình hóa (trong kỹ thuật, khoa học vật lý, điều khiển học, v.v.). Ví dụ: có thể phân biệt các loại mô hình sau:

1. Mô hình thông tin
2. Mô hình máy tính
3. Mô hình toán học
4. Mô hình bản đồ toán học
5. Mô hình phân tử
6. Mô hình kỹ thuật số
7. Mô hình logic
8. Mô hình sư phạm
9. Mô hình tâm lý
10. Mô hình thống kê
11. Mô hình kết cấu
12. Mô hình vật lý
13. Mô hình kinh tế và toán học
14. Mô hình mô phỏng
15. Mô hình tiến hóa
16. Mô hình đồ họa và hình học
17. Mô hình hóa toàn diện

Mô hình máy tínhbao gồm quá trình triển khai mô hình thông tin trên máy tính và nghiên cứu đối tượng mô hình hóa bằng mô hình này - tiến hành thí nghiệm tính toán. Nhiều vấn đề khoa học và công nghiệp được giải quyết với sự trợ giúp của mô hình máy tính.

Việc cô lập các khía cạnh thiết yếu của một đối tượng thực và trừu tượng hóa khỏi các thuộc tính thứ cấp của nó theo quan điểm của nhiệm vụ hiện tại cho phép một người phát triển khả năng phân tích. Việc triển khai mô hình đối tượng trên máy tính đòi hỏi kiến ​​thức về các chương trình ứng dụng cũng như ngôn ngữ lập trình.

Phần thực hành tôi xây dựng mô hình theo sơ đồ sau:

1. Tuyên bố vấn đề (mô tả vấn đề, mô hình hóa mục tiêu, hình thức hóa vấn đề);
2. Phát triển mô hình;
3. Thí nghiệm máy tính;
4. Phân tích kết quả mô phỏng.

PHẦN THỰC HÀNH

Mô hình hóa các quá trình và hiện tượng khác nhau

Bài 1 “Xác định nhiệt dung riêng của một chất.”

Mục đích của công việc: xác định bằng thực nghiệm nhiệt dung riêng của một chất nhất định.

Giai đoạn đầu

Giai đoạn thứ hai

1. Nhập giá trị các đại lượng đo được.
2. Giới thiệu công thức tính nhiệt dung riêng của một chất.
3. Tính nhiệt dung riêng.

Giai đoạn thứ ba . So sánh các giá trị được lập bảng và thực nghiệm của nhiệt dung.

Xác định nhiệt dung riêng của một chất

Sự trao đổi nội năng giữa cơ thể và môi trường mà không thực hiện công cơ học gọi là trao đổi nhiệt.

Trong quá trình trao đổi nhiệt, sự tương tác giữa các phân tử của các vật thể có nhiệt độ khác nhau dẫn đến sự truyền năng lượng từ vật thể có nhiệt độ cao hơn sang vật thể có nhiệt độ thấp hơn.

Nếu sự trao đổi nhiệt xảy ra giữa các vật thể thì nội năng của tất cả các vật thể nóng lên sẽ tăng nhiều như nội năng của vật thể làm mát giảm đi.

Trình tự công việc:

Cân bình nhôm bên trong của nhiệt lượng kế. Đổ nước vào khoảng một nửa bình và cân lại để xác định khối lượng nước trong bình. Đo nhiệt độ ban đầu của nước trong bình.

Từ một bình có nước sôi dùng chung cho cả lớp, cẩn thận để không bị bỏng tay, lấy một ống trụ kim loại có móc dây rồi hạ xuống nhiệt lượng kế.

Theo dõi sự tăng nhiệt độ của nước trong nhiệt lượng kế. Khi nhiệt độ đạt giá trị cực đại và ngừng tăng thì ghi giá trị đó vào bảng.

Lấy ống trụ ra khỏi bình, làm khô bằng giấy lọc, cân và ghi khối lượng của ống trụ vào bảng.

Từ phương trình cân bằng nhiệt

c 1 m 1 (T-t 1 )+c 2 m 2 (T-t 1 )=cm(t 2 -T)

Tính nhiệt dung riêng của chất làm ra hình trụ.

tôi 1 - khối lượng của bình nhôm;

c 1 - nhiệt dung riêng của nhôm;

m2 - khối lượng nước;

từ 2 - nhiệt dung riêng của nước;

t 1 - nhiệt độ nước ban đầu

tôi - khối lượng xi lanh;

t 2 - nhiệt độ ban đầu của chai;

T - nhiệt độ chung

Bài 2 “Nghiên cứu dao động của con lắc lò xo”

Mục đích của công việc: xác định bằng thực nghiệm độ cứng của lò xo và xác định tần số dao động của con lắc lò xo. Tìm sự phụ thuộc của tần số dao động vào khối lượng của tải trọng treo.

Giai đoạn đầu . Một mô hình toán học được biên soạn.

Giai đoạn thứ hai . Làm việc với mô hình đã biên dịch.

1. Nhập công thức để tính giá trị hằng số lò xo.
2. Giới thiệu ô công thức tính các giá trị lý thuyết và thực nghiệm của tần số dao động của con lắc lò xo.
3. Tiến hành thí nghiệm bằng cách treo các vật có khối lượng khác nhau vào một lò xo. Nhập kết quả vào bảng.

Giai đoạn thứ ba . Rút ra kết luận về sự phụ thuộc của tần số dao động vào khối lượng của tải trọng treo. So sánh các giá trị tần số lý thuyết và thực nghiệm.

Mô tả công việc tại xưởng thực nghiệm:

Một tải trọng treo trên một lò xo thép đưa ra khỏi trạng thái cân bằng sẽ dao động điều hòa dưới tác dụng của trọng lực và độ đàn hồi của lò xo. Tần số dao động tự nhiên của con lắc lò xo được xác định bởi biểu thức

ở đâu k - độ cứng của lò xo; m – trọng lượng cơ thể.

Nhiệm vụ của công việc trong phòng thí nghiệm là xác minh bằng thực nghiệm mẫu thu được về mặt lý thuyết. Để giải quyết vấn đề này trước hết cần xác định độ cứng k lò xo được sử dụng trong lắp đặt phòng thí nghiệm, khối lượng tôi tải và tính tần số tự nhiên 0 dao động của con lắc. Sau đó, treo một khối lượng lớn tôi vào lò xo, tiến hành thực nghiệm kiểm chứng kết quả lý thuyết thu được.

Hoàn thiện công việc.

1. Siết chặt lò xo ở chân ba chân và treo một tải nặng 100 g bên cạnh tải, gắn thước đo theo chiều dọc và đánh dấu vị trí ban đầu của tải.

2. Treo thêm hai vật nặng 100 g vào lò xo và đo độ giãn dài của nó do tác dụng của lực F2Н. Nhập giá trị lực F và phần mở rộng x vào bảng và bạn sẽ nhận được giá trị độ cứng k lò xo được tính theo công thức

3. Biết độ cứng của lò xo, tính tần số riêng 0 dao động điều hòa của một con lắc lò xo có khối lượng 100, 200, 300 và 400 g.

4. Với mỗi trường hợp, hãy xác định bằng thực nghiệm tần số dao động con lắc. Để làm điều này, hãy đo khoảng thời giant, trong thời gian đó con lắc sẽ thực hiện 10-20 dao động hoàn chỉnh và bạn sẽ nhận được giá trị tần số được tính theo công thức

ở đâu n - số dao động.

5. So sánh các giá trị tần số tự nhiên đã tính toán 0 dao động của con lắc lò xo có tần số , thu được bằng thực nghiệm.

Bài 3 “Định luật bảo toàn cơ năng”

Mục đích của công việc: kiểm tra bằng thực nghiệm định luật bảo toàn cơ năng.

Giai đoạn đầu . Vẽ mô hình toán học.

Giai đoạn thứ hai . Làm việc với mô hình đã biên dịch.

1. Nhập dữ liệu vào bảng tính.
2. Nhập công thức tính giá trị thế năng và động năng.
3. Tiến hành thí nghiệm. Nhập kết quả vào bảng.

Giai đoạn thứ ba . So sánh động năng của quả bóng và độ biến thiên thế năng của nó rồi rút ra kết luận.

Mô tả công việc tại xưởng thực nghiệm

KIỂM TRA ĐỊNH LUẬT BẢO TOÀN NĂNG LƯỢNG CƠ HỌC.

Trong công trình, cần chứng minh bằng thực nghiệm rằng tổng cơ năng của một hệ kín không đổi nếu chỉ có lực hấp dẫn và lực đàn hồi tác dụng giữa các vật.

Bố trí thí nghiệm được thể hiện trên Hình 1. Khi thanh A lệch khỏi vị trí thẳng đứng, quả bóng ở đầu của nó sẽ tăng lên một độ cao nhất định h so với mức đầu vào. Trong trường hợp này, hệ thống quả cầu Trái đất của các vật thể tương tác thu được một nguồn năng lượng dự trữ bổ sungΔEp=mgh.

Nếu thanh được thả ra, nó sẽ trở lại vị trí thẳng đứng cho đến khi dừng lại đặc biệt. Xét lực ma sát và sự thay đổi thế năng biến dạng đàn hồi của thanh là rất nhỏ, có thể cho rằng trong quá trình thanh chuyển động chỉ có lực hấp dẫn và lực đàn hồi tác dụng lên quả bóng. Dựa vào định luật bảo toàn cơ năng, ta có thể dự đoán rằng động năng của quả bóng tại thời điểm nó đi qua vị trí ban đầu sẽ bằng độ biến thiên thế năng của nó:

Để xác định động năng của quả bóng, cần đo tốc độ của nó. Để thực hiện việc này, hãy cố định thiết bị vào chân ba chân ở độ cao H phía trên mặt bàn, di chuyển thanh có quả bóng sang một bên rồi thả ra. Khi thanh chạm vào điểm dừng, quả bóng nhảy ra khỏi thanh và do quán tính nên tiếp tục chuyển động với vận tốc v theo hướng nằm ngang. Đo tầm của bóng tôi khi nó di chuyển dọc theo một parabol, bạn có thể xác định được vận tốc theo phương ngang v:

ở đâu - thời gian quả bóng rơi tự do từ độ cao H.

Khi xác định được khối lượng của quả bóng tôi bằng cách sử dụng thang đo, bạn có thể tìm thấy động năng của nó và so sánh nó với sự thay đổi thế năngΔEp.

Trong phần thực hành của công việc này, tôi đã xây dựng các mô hình về các quá trình vật lý, cũng như các mô hình toán học và mô tả công việc trong phòng thí nghiệm.

Kết quả của công việc, tôi đã xây dựng các mô hình sau:

Mô hình vật lý chuyển động của cơ thể (Ms Excel, môn vật lý)

Chuyển động thẳng đều, chuyển động có gia tốc đều (Ms Excel, môn vật lý);

Chuyển động của vật bị ném nghiêng một góc so với đường chân trời (Ms Excel, môn vật lý);

Chuyển động của vật có xét đến lực ma sát (Ms Excel, môn vật lý);

Chuyển động của vật thể có xét đến nhiều lực tác dụng lên vật thể (Ms Excel, môn Vật lý);

Xác định nhiệt dung riêng của một chất (Ms Excel, môn Vật lý);

Dao động của con lắc lò xo (Ms Excel, môn Vật lý);

Mô hình toán học để tính cấp số số học và đại số; (Cô Excel, môn đại số);

Mô hình tính biến đổi biến đổi trên máy tính (Ms Excel, môn Sinh học);

Xây dựng và nghiên cứu đồ thị hàm số trong chương trình “Toán sống”.

Sau khi xây dựng mô hình, chúng ta có thể kết luận: để xây dựng mô hình một cách chính xác cần phải đặt ra mục tiêu, tôi tuân thủ sơ đồ đã trình bày ở phần lý thuyết.

Phần kết luận

Tôi đã xác định được những ưu điểm của việc sử dụng Excel:

a) chức năng của chương trình Excel rõ ràng đáp ứng tất cả các nhu cầu tự động hóa việc xử lý dữ liệu thực nghiệm, xây dựng và nghiên cứu các mô hình; b) có có thể hiểu được giao diện; c) việc học về Excel được cung cấp trong các chương trình giáo dục phổ thông về khoa học máy tính, do đó, có thể sử dụng Excel một cách hiệu quả; d) chương trình này dễ học và dễ quản lý, điều này về cơ bản rất quan trọng đối với tôi khi còn là sinh viên; e) kết quả của các hoạt động trên bảng tính Excel (văn bản, bảng, đồ thị, công thức) được “mở” cho người dùng.

Trong số tất cả các phần mềm được biết đến, Excel có lẽ là công cụ phong phú nhất để làm việc với đồ thị. Chương trình cho phép bạn sử dụng các kỹ thuật tự động điền để trình bày dữ liệu ở dạng bảng, nhanh chóng chuyển đổi dữ liệu bằng thư viện hàm khổng lồ, xây dựng biểu đồ, chỉnh sửa chúng cho hầu hết tất cả các phần tử, phóng to hình ảnh của bất kỳ đoạn nào của biểu đồ, chọn thang đo chức năng dọc theo trục, đồ thị ngoại suy, v.v.

Để tóm tắt công việc, tôi muốn kết luận: mục tiêu đặt ra khi bắt đầu nghiên cứu này đã đạt được. Nghiên cứu của tôi đã chỉ ra rằng thực sự có thể mô phỏng bất kỳ quá trình hoặc hiện tượng nào. Giả thuyết tôi đặt ra là đúng. Tôi đã bị thuyết phục về điều này khi xây dựng đủ số lượng các mô hình như vậy. Để xây dựng bất kỳ mô hình nào, bạn cần tuân thủ các quy tắc nhất định mà tôi đã mô tả trong phần thực tế của công việc này.

Nghiên cứu này sẽ được tiếp tục, các chương trình khác cho phép quá trình mô hình hóa sẽ được nghiên cứu.

THƯ MỤC

1. Degtyarev B.I., Degtyareva I.B., Pozhidaev S.V. , Giải các bài toán vật lý trên máy tính lập trình, M., Prosveshchenie, 1991.
2. Trình diễn thí nghiệm vật lý ở trường phổ thông. Ed. Pokrovsky A.A., M. Giáo dục, 1972
3. Dolgolaptev V. Làm việc trong Excel 7.0. dành cho Windows 95.M., Binom, 1995
4. Efimenko G.E. Giải quyết vấn đề môi trường bằng bảng tính. Tin học, số 5 – 2000.
5. Zlatopolsky D.M., Giải phương trình bằng bảng tính. Tin học, số 41 – 2000.
6. Ivanov V. Hệ thống Microsoft Office 2003. Phiên bản tiếng Nga. Nhà xuất bản "Peter", 2005
7. Izvozchikov V.A., Slutsky A.M., Giải các bài toán vật lý trên máy tính, M., Prosveshchenie, 1999.
8. Nechaev V.M. Bảng tính và cơ sở dữ liệu. Tin học, số 36-1999
9. Chương trình dành cho các cơ sở giáo dục phổ thông. Vật lý lớp 7-11, M., Bustard, 2004
10. Saikov B.P. Excel: biểu đồ. Khoa học và Giáo dục Máy tính số 9 – 2001
11. Tuyển tập các bài toán vật lý. Ed. S.M. Kozela, M., Khoa học, 1983
12. Semakin I.G. , Sheina T.Yu., Giảng dạy môn khoa học máy tính cơ bản ở trường trung học., M., nhà xuất bản Binom, 2004.
13. Bài học vật lý trong trường học hiện đại. Ed. V.G.Razumovsky, M.Prosveshchenie, 1993

, vật lý thiên văn, cơ học, hóa học, sinh học, kinh tế, xã hội học, khí tượng học, các ngành khoa học khác và các vấn đề ứng dụng trong các lĩnh vực điện tử vô tuyến, cơ khí, công nghiệp ô tô, v.v. Các mô hình máy tính được sử dụng để thu được kiến ​​thức mới về đối tượng được mô hình hóa hoặc để ước tính hành vi của các hệ thống quá phức tạp để nghiên cứu phân tích.

Việc xây dựng một mô hình máy tính dựa trên sự trừu tượng hóa từ bản chất cụ thể của hiện tượng hoặc đối tượng ban đầu đang được nghiên cứu và bao gồm hai giai đoạn - đầu tiên tạo ra một mô hình định tính và sau đó là mô hình định lượng. Mô hình hóa máy tính bao gồm việc thực hiện một loạt các thí nghiệm tính toán trên máy tính, mục đích của nó là phân tích, giải thích và so sánh kết quả mô hình hóa với hành vi thực tế của đối tượng đang nghiên cứu và, nếu cần, sàng lọc mô hình tiếp theo, v.v.

Các giai đoạn chính của mô hình hóa máy tính bao gồm:

Có mô hình phân tích và mô phỏng. Trong mô hình phân tích, các mô hình toán học (trừu tượng) của một đối tượng thực được nghiên cứu dưới dạng phương trình đại số, vi phân và các phương trình khác, cũng như các mô hình liên quan đến việc thực hiện một quy trình tính toán rõ ràng dẫn đến giải pháp chính xác của chúng. Trong mô hình mô phỏng, các mô hình toán học được nghiên cứu dưới dạng (các) thuật toán tái tạo hoạt động của hệ thống đang được nghiên cứu bằng cách thực hiện tuần tự một số lượng lớn các phép toán cơ bản.

Công dụng thực tế

Mô hình máy tính được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như:

• phân tích sự phân bố các chất ô nhiễm trong khí quyển
• thiết kế rào cản tiếng ồn để chống ô nhiễm tiếng ồn
• thiết kế xe
• mô phỏng chuyến bay để đào tạo phi công
• dự báo thời tiết
• mô phỏng hoạt động của các thiết bị điện tử khác
• dự báo giá trên thị trường tài chính
• nghiên cứu ứng xử của tòa nhà, kết cấu và các bộ phận dưới tác dụng của tải trọng cơ học
• dự đoán sức mạnh của các cấu trúc và cơ chế phá hủy của chúng
• thiết kế các quy trình công nghiệp, ví dụ như hóa chất
• quản lý chiến lược của tổ chức
• nghiên cứu hoạt động của hệ thống thủy lực: đường ống dẫn dầu, đường ống dẫn nước
• mô hình hóa robot và bộ điều khiển tự động
• mô hình hóa các kịch bản phát triển đô thị
• mô hình hóa hệ thống giao thông
• thử nghiệm va chạm mô phỏng
• mô hình hóa kết quả phẫu thuật thẩm mỹ

Các lĩnh vực ứng dụng khác nhau của mô hình máy tính có các yêu cầu khác nhau về độ tin cậy của kết quả thu được với sự trợ giúp của chúng. Việc mô hình hóa các tòa nhà và các bộ phận máy bay đòi hỏi độ chính xác và độ tin cậy cao, trong khi các mô hình về sự phát triển của các thành phố và hệ thống kinh tế xã hội được sử dụng để thu được kết quả gần đúng hoặc định tính.

Thuật toán mô phỏng máy tính

• Phương pháp mạch thành phần
• Phương pháp biến trạng thái

Xem thêm

Liên kết

Quỹ Wikimedia. 2010.

Xem “Mô hình hóa máy tính” là gì trong các từ điển khác:

MÔ HÌNH MÁY TÍNH- Hoàn toàn theo nghĩa đen - sử dụng máy tính để mô phỏng một cái gì đó. Thông thường suy nghĩ hoặc hành vi của một người được mô hình hóa. Đó là, những nỗ lực đang được thực hiện để lập trình cho máy tính sao cho nó hoạt động theo cách tương tự như cách... ... Từ điển giải thích tâm lý học

Mô hình hóa là nghiên cứu các đối tượng kiến ​​thức trên mô hình của chúng; xây dựng và nghiên cứu các mô hình về các vật thể, quá trình hoặc hiện tượng trong đời thực nhằm tìm ra lời giải thích về những hiện tượng này, cũng như dự đoán các hiện tượng quan tâm... ... Wikipedia

Thị giác máy tính là lý thuyết và công nghệ tạo ra những cỗ máy có thể phát hiện, theo dõi và phân loại vật thể. Là một môn khoa học, thị giác máy tính đề cập đến lý thuyết và công nghệ tạo ra các hệ thống nhân tạo... ... Wikipedia

Mô hình xã hội- một phương pháp khoa học để hiểu các hiện tượng và quá trình xã hội bằng cách tái tạo các đặc điểm của chúng trên các đối tượng khác, tức là các mô hình được tạo ra đặc biệt cho mục đích này. Sự cần thiết của M. s. do nhu cầu tăng cao gần đây... Sách tham khảo xã hội học

Mặt cắt ngang của một khối mô phỏng có độ dày 15 Mpc/h trong Vũ trụ hiện đại (dịch chuyển đỏ z=0). Mật độ vật chất tối được thể hiện tốt ... Wikipedia

M. là sự bắt chước các tình huống tự nhiên, trong đó một người lý tưởng nhất nên cư xử như thể đó là một tình huống có thật. Ưu điểm của mô hình là cho phép đối tượng phản ứng với tình huống mà không gặp nguy hiểm... ... Bách khoa toàn thư tâm lý

Yêu cầu về "Phần mềm" được chuyển hướng tới đây. Nhìn thấy còn có những ý nghĩa khác. Phần mềm (phần mềm phát âm không được khuyến khích, hay nói đúng hơn là không được khuyến khích), cùng với phần cứng, là thành phần thông tin quan trọng nhất ... Wikipedia

Phát triển phần mềm Quy trình phát triển phần mềm Phân tích các bước quy trình | Thiết kế | Thực hiện | Kiểm tra | Thực hiện | Mô hình/Phương pháp bảo trì Agile | Phòng sạch | Lặp đi lặp lại | Scrum | RU | MSF | xoắn ốc | ... Wikipedia

Làm người mẫu- (quân sự), một phương pháp nghiên cứu lý thuyết hoặc kỹ thuật về một đối tượng (hiện tượng, hệ thống, quy trình) bằng cách tạo ra và nghiên cứu chất tương tự (mô hình) của nó, nhằm thu được thông tin về hệ thống thực. M. có thể là vật lý, logic, toán học... ... Từ điển biên giới

Mô hình hóa máy tính là một trong những phương pháp hiệu quả để nghiên cứu các hệ thống phức tạp. Các mô hình máy tính dễ dàng và thuận tiện hơn để nghiên cứu do khả năng thực hiện cái gọi là. thí nghiệm tính toán, trong trường hợp thí nghiệm thực tế... ... Wikipedia