15. Моделирование
Компьютерная модель (англ. computer model), или численная модель (англ. computational model) — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая абстрактную модель некоторой системы. Компьютерные модели стали обычным инструментом математического моделирования и применяются в физике, астрофизике, механике, химии, биологии, экономике, социологии, метеорологии, других науках и прикладных задачах в различных областях радиоэлектроники, машиностроения, автомобилестроения и проч. Компьютерные модели используются для получения новых знаний о моделируемом объекте или для приближенной оценки поведения систем, слишком сложных для аналитического исследования.
Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить т. н. вычислительные эксперименты, в тех случаях когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий.
Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов — сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.
К основным этапам компьютерного моделирования относятся:
постановка задачи, определение объекта моделирования;
разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;
формализация, то есть переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы;
планирование и проведение компьютерных экспериментов;
анализ и интерпретация результатов[2].
Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма(ов), воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций.
Компьютерное моделирование применяют для широкого круга задач, таких как:
анализ распространения загрязняющих веществ в атмосфере
проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением
конструирование транспортных средств
полетные имитаторы для тренировки пилотов
прогнозирование погоды
эмуляция работы других электронных устройств
прогнозирование цен на финансовых рынках
исследование поведения зданий, конструкций и деталей под механической нагрузкой
прогнозирование прочности конструкций и механизмов их разрушения
проектирование производственных процессов, например химических
стратегическое управление организацией
исследование поведения гидравлических систем: нефтепроводов, водопровода
моделирование роботов и автоматических манипуляторов
моделирование сценарных вариантов развития городов
моделирование транспортных систем
имитация краш-тестов
Различные сферы применения компьютерных моделей предъявляют разные требования к надежности получаемых с их помощью результатов. Для моделирования зданий и деталей самолетов требуется высокая точность и степень достоверности, тогда как модели эволюции городов и социально-экономических систем используются для получения приближенных или качественных результатов.
- 1. Информатика. Понятие информации. Свойства информации. Единицы измерения информации. Синтаксическая мера информации. Семантическая мера информации. Прагматическая мера информации. Формула Шеннона.
- 2. Информационная система. Структура информационной системы. Классификация информационных систем.
- Классификации информационных систем Классификация по архитектуре
- Классификация по сфере применения
- Классификация по охвату задач (масштабности)
- 4. Компьютерные сети, преимущества работы в сети; локальные вычислительные сети – одноранговые и с выделенным сервером, основные топологии лвс.
- 5. Уровни модели взаимодействия открытых систем oci.
- 6. Сетевые кабели, плата сетевого адаптера. Методы доступа к сетевому ресурсу.
- Виды кабеля, который применяется в сетях
- 7. Сетевые архитектуры. Сетевые протоколы, свойства протоколов; понятие о сетевой ос, о sql-сервере и о технологии клиент/сервер.
- 8. Глобальные сети; адресация в Internet, виды услуг, предоставляемых сетью Internet.
- 10. Программы обслуживания дисков. Антивирусные программы. Программы архиваторы.
- По типу
- 13. Основы и методы защиты информации. Информационная безопасность, угрозы информационной безопасности.
- 14. Средства защиты информации.
- 15. Моделирование
- 16. Что такое программирование? Языки программирования. Классификация и обзор языков программирования.
- 17. Объектно-ориентированное программирование. Этапы создания исполняемой программы.
- 18. Особенности и достоинства среды визуального программирования vba.
- 20. Что такое модуль, процедура, функция? Как оформляются и вызываются процедуры?