Фрагмент для ознакомления
2
Моделирование в научных исследованиях использовалось еще в древности и постепенно охватывало все новые области научных знаний: технический дизайн, строительство и архитектуру, астрономию, классическую физику, химию, биологию и социально-экономические науки. Двадцатый век принес методу моделирования огромный успех и признание практически во всех отраслях современной науки.
Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо в недрах отдельных наук. Не было единой системы понятий, единой терминологии. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.
Теперь нам предстоит столкнуться с совершенно другим типом трудностей. Термины «модель» и «моделирование» стали настолько сложными, что часто бывает трудно понять, где заканчивается мир моделей и что не является моделированием в процессах познания.
Модель - это материально или духовно представленный объект, который заменяет исходный объект в процессе исследования таким образом, что его непосредственное изучение дает новое представление об исходном объекте.
Моделирование относится к процессу построения, изучения и применения моделей. Процесс моделирования обязательно включает построение абстракций, выводов по аналогии и построение научных гипотез. Поэтому естественно задать вопрос: является ли моделирование особым методом научного познания, не является ли оно синонимом процесса теоретического исследования или процесса познавательной деятельности в целом [12].
Главная особенность моделирования заключается в том, что это метод косвенного познания с помощью суррогатных объектов. Модель действует как своего рода инструмент познания, который исследователь помещает между собой и объектом, который он использует для изучения интересующего его объекта. Необходимость метода моделирования зависит от того, что многие объекты (или проблемы, связанные с этими объектами) не могут быть изучены непосредственно или вообще не могут быть изучены (когда объект не понят, напр. ядро Земли и глубины Вселенной, или ее на самом деле еще не существует: будущее состояние экономики, будущие потребности общества и т. д.) или что это исследование требует много времени и денег.
Процесс моделирования включает три элемента: субъект (исследователь); объект исследования; модель, которая опосредует отношения между когнитивным субъектом и когнитивным объектом.
Суть процесса моделирования схематически показана на рис. 1.
Предположим, что существует объект А, который необходимо исследовать. Мы конструируем или находим в реальном мире другой объект B - модель объекта A. Этап создания модели предполагает, что вы знаете об исходном объекте. Когнитивные способности модели определяются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) существенные характеристики исходного объекта. Таким образом, исследование одних сторон моделируемого объекта осуществляется за счет отказа от изучения других сторон. Для одного объекта может быть создано несколько специализированных моделей, которые фокусируются на определенных аспектах исследуемого объекта или характеризуют объект с разной степенью детализации [15].
На втором этапе процесса моделирования модель выступает в качестве самостоятельного объекта исследования. Одной из форм такого исследования является проведение модельных экспериментов, в ходе которых сознательно изменяются условия работы модели и систематизируются данные о ее поведении. Конечным результатом этого этапа является набор знаний о R-модели.
Рис.1. - Схема процесса моделирования
На третьем этапе происходит передача знаний от модели к оригиналу - формирование набора знаний S. Одновременно мы переходим с языка модели на язык оригинала. Этот процесс осуществляется в соответствии с определенными правилами. Знания о модели должны быть адаптированы к свойствам исходного объекта, которые были отражены или изменены при создании модели.
Четвертый этап - это практическая проверка и использование знаний, полученных с помощью моделей, для построения, преобразования или управления обобщающей теорией объекта. В результате мы возвращаемся к проблеме реального объекта.
Чтобы понять суть моделирования, важно не упускать из виду тот факт, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования как бы погружен в общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на заключительном этапе, когда результаты исследования, полученные на основе различных методов познания, объединяются и обобщаются [17].
Моделирование - это циклический процесс. В то же время знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, и полученная модель постепенно достигает совершенства.
Весь набор моделей делится на два больших класса: материальные (объективные) модели и идеальные (духовные) модели. Первые воплощаются в материальных объектах природного или искусственного происхождения (отобранных в природе или созданных человеком для исследовательских целей); вторые являются продуктом человеческого мышления, операции с такими моделями осуществляются в человеческом сознании.
В классе материальных (объектных) моделей можно выделить две основные группы: физические модели и объектно-математические модели.
Нас интересуют новейшие модели. Это своего рода математические модели. Объектно-математическое моделирование основано на том факте, что характерные особенности процессов или явлений, принципиально отличающихся по своей физической природе, могут быть выражены с помощью одних и тех же математических зависимостей.
Класс идеальных (ментальных) моделей объединяет довольно разнородные модели, отличающиеся прежде всего степенью формализации реальной действительности. В научном познании символические (интуитивные) модели, использующие определенный формализованный язык, являются основным типом идеальных моделей. В свою очередь, основным типом знаковых моделей являются логические и математические модели, которые выражаются на языке математики и логики. Логико-математическая модель - это определенная система математических соотношений и
Показать больше
Фрагмент для ознакомления
3
1.Боголюбов А.Н. Основы математического моделирования // Кафедра математики физического факультета МГУ. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://math.phys.msu.ru/data/27/OMM1.pdf
2.Гаврилов В.Ю., Номоконова Н.Н., Савельев В.В. Особенности моделирования устройств управления электронных систем: препринт. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://abc.vvsu.ru/books/Preprint/page0002.asp
3.Глинский Б. А. Моделирование как метод научного исследования. М., 1965;
4.Глоткова М.Ю., Самохвалова Е.А. Математическая обработка информации. Учебник и практикум для СПО. – М.: Изд-во Юрайт, 2018. – 334 с.
5.Головицына М.В. Информационные технологии в экономике. – М.: Национальный Открытый университет «ИНТУИТ», 2016. – 589 с.
6.Губарь Ю.В. Введение в математическое моделирование. – М.: Национальный Открытый университет «ИНТУИТ», 2016. – 178 c.
7.Игумнова Л.О. Метод моделирования и имитации во внешней политике ЕС // Вестник Кемеровского государственного университета. – 2015. – №3 (63). – Т. 2. – С. 184-189.
8.Исенко А. И. Понятия модели и моделирования в человеческой деятельности // Концепт. – 2015. – № 4. – С. 31-35.
9.Козлова И.С. Информатика: конспект лекций. – М.: Высшее образование, 2008. – 192 с.
10.Козырева Д.Д., Ампилова Н.Б. Математические модели в социологии и методы их исследования // Компьютерные инструменты в образовании. – 2016. – №5. – С. 5-16.
11.Кононюк А.Е. Обобщенная теория моделирования. Начала. – К. 1. – Ч. 1. – «Освіта України», 2012. – 602 c.
12.Константинов Ф. В. Математическая гипотеза. Философская Энциклопедия (1960—1970).
13.Ляпунов А.А. Проблемы теоретической и прикладной кибернетики. М.: «Наука», 1980, с. 297-307.
14.Ляпунов А.А. Статья: «О роли математики в современной человеческой культуре», 1968 г.
15.Моисеев Н.Н. Человек и биосфера: Опыт систем, анализа и эксперименты с моделями - М.: Наука, 1985. - 271 с.
16.Оксфордский толковый словарь английского языка. Oxford University Press, 2008 г.
17.Пешель М. Моделирование сигналов и систем / пер. с нем. – М., 1981. – 304 с.
18.Поляков К. Преподавание, наука и жизнь. http://kpolyakov.narod.ru
19.Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование: Теория и технологии. Альтекс, 2004.
20.Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. — М.: Наука, 1997.
21.Свободная энциклопедия ВикипедиЯ. http://ru.wikipedia.org . Советский энциклопедический словарь. Советская энциклопедия, 1983 г.
22.Семакин И.Г., Хеннер Е.К. Информационные системы и модели: учебное пособие. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2007. – 304 с.
23.Степин В.С., Елсуков А.Н. Методы научного познания. Мн., 1974
24.Фасмер М. Этимологический словарь русского языка: В 4-х т.: Пер. с нем. 3-е изд., стереотип. – М.: Азбука-Терра, 1996. – Т. 2. – 672 с.
25.Штофф В. А. О роли модели в познании Л., 1963
26.Штофф В.А. Моделирование и философия. – М., Л.: Наука, 1966. – 302 с.