მოდელების ძირითადი თვისებები. მოდელისა და სიმულაციის ძირითადი თვისებები მოდელირება არის სისტემის ანალიზის მეთოდი

ადეკვატურობის პრობლემა. მოდელისთვის ყველაზე მნიშვნელოვანი მოთხოვნაა ადეკვატურობის (კორესპონდენციის) მოთხოვნა მის რეალურ ობიექტთან (პროცესი, სისტემა და ა.შ.) მისი მახასიათებლებისა და თვისებების შერჩეული ნაკრების მიმართ. მოდელის ადეკვატურობა გაგებულია, როგორც ობიექტის (პროცესის) სწორი ხარისხობრივი და რაოდენობრივი აღწერა მახასიათებლების შერჩეული ნაკრების მიხედვით, გარკვეული გონივრული სიზუსტით. ამ შემთხვევაში ჩვენ ვგულისხმობთ არა ზოგადად ადეკვატურობას, არამედ ადეკვატურობას მოდელის იმ თვისებების თვალსაზრისით, რომლებიც არსებითია მკვლევარისთვის. სრული ადეკვატურობა ნიშნავს იდენტურობას მოდელსა და პროტოტიპს შორის. მეთიუ. მოდელი შეიძლება იყოს ადეკვატური სიტუაციების ერთი კლასის მიმართ (სისტემის მდგომარეობა + გარე გარემოს მდგომარეობა) და არაადეკვატური მეორესთან მიმართებაში. ადეკვატურობის ხარისხის შეფასების სირთულე ზოგად შემთხვევაში წარმოიქმნება თავად ადეკვატურობის კრიტერიუმების ბუნდოვანებისა და ბუნდოვანების გამო, აგრეთვე იმ ნიშნების, თვისებების და მახასიათებლების არჩევის სირთულის გამო, რომლითაც ფასდება ადეკვატურობა. ადეკვატურობის ცნება რაციონალური ცნებაა, ამიტომ მისი ხარისხის გაზრდაც რაციონალურ დონეზე ხორციელდება. შესაბამისად, მოდელის ადეკვატურობა უნდა შემოწმდეს, გაკონტროლდეს და დაზუსტდეს კვლევის პროცესში კონკრეტული მაგალითების, ანალოგიების, ექსპერიმენტების და ა.შ. ადეკვატურობის შემოწმების შედეგად ისინი იგებენ, თუ რას იწვევს გამოთქმული ვარაუდები: ან სიზუსტის დასაშვებ დაკარგვას, ან ხარისხის დაკარგვას. ადეკვატურობის შემოწმებისას ასევე შესაძლებელია განსახილველი ამოცანის ან პრობლემის გადაჭრისას მიღებული სამუშაო ჰიპოთეზების გამოყენების კანონიერების დასაბუთება.

სიმარტივე და სირთულე.Ერთდროულად მოდელის სიმარტივისა და ადეკვატურობის მოთხოვნები ურთიერთგამომრიცხავია. ადეკვატურობის თვალსაზრისით, ფენომენების რთული მოდელები. სასურველია მარტივი. კომპლექსურ მოდელებში შეიძლება გავითვალისწინოთ ფაქტორების დიდი რაოდენობა. მიუხედავად იმისა, რომ რთული მოდელები უფრო ზუსტად ასახავს ორიგინალის წმინდანთა მოდელს, ისინი უფრო რთულია. ამიტომ, კვლევა ცდილობს გაამარტივოს. მოდელები, რადგან ეს მარტივია. mod უფრო ადვილია მუშაობა.

მოდელების სასრულობა. ცნობილია, რომ სამყარო უსასრულოა, როგორც ნებისმიერი ობიექტი, არა მხოლოდ სივრცეში და დროში, არამედ მისი სტრუქტურით (სტრუქტურით), თვისებებით, სხვა ობიექტებთან ურთიერთობით. უსასრულობა ვლინდება სხვადასხვა ფიზიკური ბუნების სისტემების იერარქიულ სტრუქტურაში. ამასთან, ობიექტის შესწავლისას მკვლევარი შემოიფარგლება მისი თვისებების, კავშირების, გამოყენებული რესურსების სასრული რაოდენობით და ა.შ. მოდელის განზომილების გაზრდა დაკავშირებულია სირთულის და ადეკვატურობის პრობლემებთან. ამ შემთხვევაში, აუცილებელია ვიცოდეთ, რა ფუნქციონალური ურთიერთობაა მოდელის სირთულის ხარისხსა და განზომილებას შორის. გაიზარდა მოდელის განზომილება იწვევს გაზრდას ადეკვატურობის ხარისხი და ამავე დროს მოდელის გართულება. ამავდროულად, სირთულის ხარისხი არის og. მოდელთან მუშაობის უნარი. უხეში მარტივი მოდელიდან უფრო ზუსტზე გადასვლის აუცილებლობა რეალიზდება მისი გაზრდით. მოდელის ზომა ახალი ცვლადების ჩართვით, რომლებიც ხარისხობრივად განსხვავდება ძირითადიდან და რომლებიც უგულებელყოფილი იყო უხეში მოდელის აგებისას. მოდელირებისას ისინი ცდილობენ გამოავლინონ, თუ ეს შესაძლებელია, ძირითადი ფაქტორების მცირე რაოდენობა. უფრო მეტიც, ერთი და იგივე ფაქტორები შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს სისტემის სხვადასხვა მახასიათებლებზე და თვისებებზე.

მოდელების დაახლოება. ზემოაღნიშნულიდან გამომდინარეობს, რომ მოდელის სასრულობა და სიმარტივე (გამარტივება) ახასიათებს ხარისხობრივ განსხვავებას (სტრუქტურულ დონეზე) ორიგინალსა და მოდელს შორის. მაშინ მოდელის დაახლოება დაახასიათებს ამ სხვაობის რაოდენობრივ მხარეს. თქვენ შეგიძლიათ შემოიტანოთ მიახლოების რაოდენობრივი საზომი, მაგალითად, უხეში მოდელის უფრო ზუსტი მითითების (სრული, იდეალური) მოდელის ან რეალური მოდელის შედარებით. დაახლ. მოდელი ორიგინალისთვის გარდაუვალია, არსებობს ობიექტურად, ვინაიდან მოდელი, როგორც სხვა ობიექტი, ასახავს ორიგინალის მხოლოდ ინდივიდუალურ თვისებებს. მაშასადამე, მოდელის ორიგინალთან მიახლოების ხარისხი (სიახლოვე, სიზუსტე) განისაზღვრება პრობლემის ფორმულით, მოდელირების მიზნით.

მოდელების სიმართლე.თითოეულ მოდელს აქვს გარკვეული სიმართლე, ე.ი. ნებისმიერი მოდელი გარკვეულწილად სწორად ასახავს ორიგინალს. მოდელის ჭეშმარიტების ხარისხი ვლინდება მხოლოდ მისი ორიგინალთან პრაქტიკული შედარებით, რადგან მხოლოდ პრაქტიკა არის ჭეშმარიტების კრიტერიუმი. ამრიგად, მოდელის, როგორც ცოდნის ფორმის, ჭეშმარიტების შეფასება მოდის მასში არსებული შინაარსის იდენტიფიცირებაზე, როგორც ობიექტური სანდო ცოდნისა, რომელიც სწორად ასახავს ორიგინალს, ასევე ცოდნის, რომელიც დაახლოებით აფასებს ორიგინალს, ასევე იმას, თუ რას წარმოადგენს იგნორირება.

34. მოდელის „ადეკვატურობის“ ცნება. მოდელების ადეკვატურობის შეფასების თავისებურებები.

მოდელისთვის ყველაზე მნიშვნელოვანი მოთხოვნაა ადეკვატურობის (კორესპონდენციის) მოთხოვნა მის რეალურ ობიექტთან (პროცესი, სისტემა და ა.შ.) მისი მახასიათებლებისა და თვისებების შერჩეული ნაკრების მიმართ. მოდელის ადეკვატურობა გაგებულია, როგორც ობიექტის (პროცესის) სწორი ხარისხობრივი და რაოდენობრივი აღწერა მახასიათებლების შერჩეული ნაკრების მიხედვით, გარკვეული გონივრული სიზუსტით. ამ შემთხვევაში ჩვენ ვგულისხმობთ არა ზოგადად ადეკვატურობას, არამედ ადეკვატურობას მოდელის იმ თვისებების თვალსაზრისით, რომლებიც არსებითია მკვლევარისთვის. სრული ადეკვატურობა ნიშნავს იდენტურობას მოდელსა და პროტოტიპს შორის.

მათემატიკური მოდელი შეიძლება იყოს ადეკვატური სიტუაციების ერთი კლასის მიმართ (სისტემის მდგომარეობა + გარე გარემოს მდგომარეობა) და არაადეკვატური მეორესთან მიმართებაში. შავი ყუთის მოდელი ადეკვატურია, თუ არჩეული სიზუსტის ფარგლებში ის ფუნქციონირებს ისევე, როგორც რეალური სისტემა, ე.ი. განსაზღვრავს იგივე ოპერატორს შეყვანის სიგნალების გამომავალ სიგნალებად გადაქცევისთვის. ზოგიერთ მარტივ სიტუაციაში, ადეკვატურობის ხარისხის რიცხვითი შეფასება არ არის განსაკუთრებით რთული. მაგალითად, ექსპერიმენტული წერტილების მოცემული ნაკრების გარკვეული ფუნქციით მიახლოების პრობლემა. ნებისმიერი ადეკვატურობა შედარებითია და აქვს გამოყენების საკუთარი საზღვრები. თუ მარტივ შემთხვევებში ყველაფერი ნათელია, მაშინ რთულ შემთხვევებში მოდელის არაადეკვატურობა არც ისე ნათელია. არაადეკვატური მოდელის გამოყენება იწვევს შესწავლილი ობიექტის რეალური პროცესის ან თვისებების (მახასიათებლების) მნიშვნელოვან დამახინჯებას, ან არარსებული ფენომენების, პროცესების, თვისებების და მახასიათებლების შესწავლას. ამ უკანასკნელ შემთხვევაში ადეკვატურობის შემოწმება არ შეიძლება განხორციელდეს წმინდა დედუქციურ (ლოგიკურ, სპეკულაციურ) დონეზე. საჭიროა მოდელის დახვეწა სხვა წყაროებიდან მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე.

ადეკვატურობის შეფასების მახასიათებლები:

35. მოდელების ადეკვატურობის შეფასების ძირითადი პრინციპები. მოდელების ადეკვატურობის უზრუნველყოფის მეთოდები.

ადეკვატურობის შეფასების პრინციპები:

1. თუ ექსპერიმენტული მოდელი ადეკვატურია, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას გადაწყვეტილებების მისაღებად იმ სისტემის შესახებ, რომელიც მას წარმოადგენს, თითქოს ისინი მიღებული იყოს რეალური მოდელის ექსპერიმენტების საფუძველზე.

2. ადეკვატურობის შეფასების სირთულე ან სიმარტივე დამოკიდებულია იმაზე, არსებობს თუ არა ამ სისტემის ვერსია ამჟამად.

3. რთული სისტემის სიმულაციური მოდელი შეიძლება მხოლოდ დაახლოებით შეესაბამებოდეს ორიგინალს, რაც არ უნდა დიდი ძალისხმევა დაიხარჯოს განვითარებაზე, რადგან აბსოლუტურად ადეკვატური მოდელები არ არსებობს.

4. სიმულაციური მოდელი ყოველთვის შემუშავებულია კონკრეტული მიზნებისათვის. მოდელი, რომელიც ადეკვატურია ერთისთვის, შეიძლება არ იყოს ადეკვატური მეორისთვის.

5. მოდელის ადეკვატურობის შეფასება უნდა განხორციელდეს გადაწყვეტილების მიმღები პირების მონაწილეობით სისტემური პროექტების შეფასებაში.

6. ადეკვატურობის შეფასება უნდა განხორციელდეს მათი შემუშავებისა და გამოყენების განმავლობაში.

ადეკვატურობის უზრუნველყოფის მეთოდები:

1. სისტემის შესახებ მაღალი ხარისხის ინფორმაციის შეგროვება: - კონსულტაციები სპეციალისტებთან; - სისტემის მონიტორინგი; - შესაბამისი თეორიის შესწავლა; - ასეთი სისტემების მოდელირებისას მიღებული შედეგების შესწავლა; - დეველოპერის გამოცდილებისა და ინტუიციის გამოყენება.

2. მომხმარებელთან რეგულარული ურთიერთობა

3. ვარაუდების დოკუმენტური მხარდაჭერა და მათი სტრუქტურირებული კრიტიკული ანალიზი: - აუცილებელია სიმულაციური მოდელისთვის მიღებული ყველა დაშვებისა და შეზღუდვის ჩაწერა; - აუცილებელია კონცეპტუალური მოდელის სტრუქტურული ანალიზის ჩატარება შესასწავლ საკითხებში სპეციალისტების თანდასწრებით => ეს გულისხმობს კონცეპტუალური მოდელის დადასტურებას.

4. მოდელის კომპონენტების ვალიდაცია რაოდენობრივი მეთოდების გამოყენებით.

5. მთელი სიმულაციური მოდელის გამომავალი მონაცემების ვალიდაცია (მოდელის გამომავალი მონაცემების იდენტურობის შემოწმება და რეალური სისტემიდან მოსალოდნელი გამომავალი მონაცემები)

6. მოდელირების პროცესის ანიმაცია

განზოგადებული ტექნოლოგია პირველი კლასის მოდელის ხარისხის შეფასებისა და მართვისთვის:

1 - ობიექტის მოქმედი სქემების ფორმირება 2 - შეყვანის სიგნალების ფორმირება 3 - მოდელირების მიზნების ფორმირება 4 - მოდელირების ხარისხის მართვა 5.6 - პარამეტრების მართვა, სტრუქტურა, კონცეპტუალური აღწერა

ყველა თანამედროვე ადამიანი ყოველდღიურად ხვდება "ობიექტის" და "მოდელის" ცნებებს. ობიექტების მაგალითებია როგორც შეხებისთვის ხელმისაწვდომი საგნები (წიგნი, დედამიწა, მაგიდა, კალამი, ფანქარი), ასევე მიუწვდომელი (ვარსკვლავები, ცა, მეტეორიტები), მხატვრული შემოქმედების და გონებრივი აქტივობის ობიექტები (ესე, ლექსი, პრობლემის გადაჭრა, მხატვრობა, მუსიკა და სხვა. ). უფრო მეტიც, თითოეულ საგანს ადამიანი აღიქვამს მხოლოდ როგორც ერთ მთლიანობას.

Საგანი. სახეები. მახასიათებლები

ზემოაღნიშნულიდან გამომდინარე, შეგვიძლია დავასკვნათ, რომ ობიექტი არის გარე სამყაროს ნაწილი, რომელიც შეიძლება აღვიქვათ როგორც ერთიან მთლიანობა. აღქმის თითოეულ ობიექტს აქვს თავისი ინდივიდუალური მახასიათებლები, რომლებიც განასხვავებს მას სხვებისგან (ფორმა, გამოყენების ფარგლები, ფერი, სუნი, ზომა და ა.შ.). ობიექტის ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებელი სახელია, მაგრამ მისი სრული თვისებრივი აღწერისთვის მხოლოდ სახელი საკმარისი არ არის. რაც უფრო სრულყოფილად და დეტალურად არის აღწერილი ობიექტი, მით უფრო ადვილია მისი ამოცნობის პროცესი.

მოდელები. განმარტება. კლასიფიკაცია

თავის საქმიანობაში (საგანმანათლებლო, სამეცნიერო, მხატვრული, ტექნოლოგიური) ადამიანი ყოველდღიურად იყენებს არსებულს და ქმნის გარე სამყაროს ახალ მოდელებს. ისინი საშუალებას გაძლევთ შექმნათ შთაბეჭდილება პროცესებზე და საგნებზე, რომლებიც მიუწვდომელია პირდაპირი აღქმისთვის (ძალიან მცირე ან, პირიქით, ძალიან დიდი, ძალიან ნელი ან ძალიან სწრაფი, ძალიან შორეული და ა.შ.).

ასე რომ, მოდელი არის ობიექტი, რომელიც ასახავს შესწავლილი ფენომენის, ობიექტის ან პროცესის ყველაზე მნიშვნელოვან მახასიათებლებს. შეიძლება არსებობდეს ერთი და იმავე ობიექტის მოდელების რამდენიმე ვარიაცია, ისევე როგორც რამდენიმე ობიექტის აღწერა შესაძლებელია ერთი მოდელით. მაგალითად, მსგავსი სიტუაცია წარმოიქმნება მექანიკაში, როდესაც სხვადასხვა სხეულები მატერიალური გარსით შეიძლება გამოიხატოს, ანუ ერთი და იგივე მოდელით (ადამიანი, მანქანა, მატარებელი, თვითმფრინავი).

მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ არცერთ მოდელს არ შეუძლია სრულად ჩაანაცვლოს გამოსახული ობიექტი, რადგან ის აჩვენებს მის მხოლოდ ზოგიერთ თვისებას. მაგრამ ზოგჯერ, სხვადასხვა სამეცნიერო და სამრეწველო ტენდენციების გარკვეული პრობლემების გადაჭრისას, მოდელის გარეგნობის აღწერა შეიძლება იყოს არა მხოლოდ სასარგებლო, არამედ ობიექტის მახასიათებლების წარმოდგენისა და შესწავლის ერთადერთი შესაძლებლობა.

სამოდელო ნივთების გამოყენების სფერო

მოდელები მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ ადამიანის ცხოვრების სხვადასხვა სფეროში: მეცნიერებაში, განათლებაში, ვაჭრობაში, დიზაინში და სხვა. მაგალითად, მათი გამოყენების გარეშე შეუძლებელია ტექნიკური მოწყობილობების, მექანიზმების, ელექტრული სქემების, მანქანების, შენობების და ა.შ. დაპროექტება და აწყობა, რადგან წინასწარი გამოთვლებისა და ნახაზის შექმნის გარეშე შეუძლებელია თუნდაც უმარტივესი ნაწილის დამზადება.

მოდელები ხშირად გამოიყენება საგანმანათლებლო მიზნებისთვის. მათ ვიზუალურს უწოდებენ. მაგალითად, გეოგრაფიიდან ადამიანი დედამიწის, როგორც პლანეტის წარმოდგენას გლობუსის შესწავლით იღებს. ვიზუალური მოდელები ასევე აქტუალურია სხვა მეცნიერებებშიც (ქიმია, ფიზიკა, მათემატიკა, ბიოლოგია და სხვა).

თავის მხრივ, თეორიული მოდელები მოთხოვნადია საბუნებისმეტყველო მეცნიერებების შესწავლაში (ბიოლოგია, ქიმია, ფიზიკა, გეომეტრია). ისინი ასახავს შესასწავლი ობიექტების თვისებებს, ქცევას და სტრუქტურას.

მოდელირება, როგორც პროცესი

მოდელირება არის შემეცნების მეთოდი, რომელიც მოიცავს არსებული მოდელების შესწავლას და ახლის შექმნას. ამ მეცნიერების ცოდნის საგანია მოდელი. რეიტინგული სხვადასხვა თვისებების მიხედვით. მოგეხსენებათ, ნებისმიერ ობიექტს აქვს მრავალი მახასიათებელი. კონკრეტული მოდელის შექმნისას ხაზგასმულია მხოლოდ ყველაზე მნიშვნელოვანი ამოცანის გადასაჭრელად.

მოდელების შექმნის პროცესი არის მხატვრული შემოქმედება მთელი თავისი მრავალფეროვნებით. ამ მხრივ, პრაქტიკულად ყველა მხატვრული თუ ლიტერატურული ნაწარმოები შეიძლება ჩაითვალოს რეალური ობიექტის მოდელად. მაგალითად, ნახატები რეალური პეიზაჟების ნიმუშებია, ნატურმორტები, ადამიანები, ლიტერატურული ნაწარმოებები ადამიანური ცხოვრების ნიმუშებია და ა.შ. მაგალითად, მისი შესწავლის მიზნით თვითმფრინავის მოდელის შექმნისას მნიშვნელოვანია მასში ორიგინალის გეომეტრიული თვისებების ასახვა, მაგრამ მისი ფერი აბსოლუტურად უმნიშვნელოა.

ერთსა და იმავე ობიექტებს სხვადასხვა მეცნიერებები სხვადასხვა თვალსაზრისით სწავლობენ და შესაბამისად მათი ტიპის შესასწავლი მოდელებიც განსხვავდება. მაგალითად, ფიზიკა სწავლობს ობიექტების ურთიერთქმედების პროცესებსა და შედეგებს, ქიმია სწავლობს ქიმიურ შემადგენლობას, ბიოლოგია სწავლობს ორგანიზმების ქცევასა და აგებულებას.

მოდელი დროის ფაქტორთან დაკავშირებით

რაც შეეხება დროს, მოდელები იყოფა ორ ტიპად: სტატიკური და დინამიური. პირველი ტიპის მაგალითია პირის ერთჯერადი გამოკვლევა კლინიკაში. ის აჩვენებს მისი ამჟამინდელი ჯანმრთელობის მდგომარეობის სურათს, ხოლო მისი სამედიცინო ჩანაწერი იქნება დინამიური მოდელი, რომელიც ასახავს ორგანიზმში მიმდინარე ცვლილებებს გარკვეული პერიოდის განმავლობაში.

მოდელი. მოდელების ტიპები ფორმასთან შედარებით

როგორც უკვე ნათელია, მოდელები შეიძლება განსხვავდებოდეს სხვადასხვა მახასიათებლებით. ამრიგად, მონაცემთა მოდელების ყველა ამჟამად ცნობილი ტიპი შეიძლება დაიყოს ორ მთავარ კლასად: მატერიალური (სუბიექტი) და ინფორმაციული.

პირველი ტიპი გადმოსცემს საგნების ფიზიკურ, გეომეტრიულ და სხვა თვისებებს მატერიალური სახით (ანატომიური მოდელი, გლობუსი, შენობის მოდელი და ა.შ.).

ტიპები განსხვავდებიან განხორციელების ფორმით: სიმბოლური და ხატოვანი. ფიგურული მოდელები (ფოტოები, ნახატები და ა.შ.) არის კონკრეტულ მედიაზე (ფოტო, ფილმი, ქაღალდი ან ციფრული) ჩაწერილი ობიექტების ვიზუალური რეალიზაცია.

ისინი ფართოდ გამოიყენება სასწავლო პროცესში (პოსტერები) და სხვადასხვა მეცნიერებების შესწავლაში (ბოტანიკა, ბიოლოგია, პალეონტოლოგია და სხვა). ნიშნების მოდელები არის ობიექტების იმპლემენტაცია ერთ-ერთი ცნობილი ენობრივი სისტემის სიმბოლოების სახით. ისინი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს ფორმულების, ტექსტის, ცხრილების, დიაგრამების და ა.შ. არის შემთხვევები, როდესაც ნიშნის მოდელის შექმნისას (მოდელების ტიპები კონკრეტულად გადმოსცემს შინაარსს, რომელიც საჭიროა ობიექტის გარკვეული მახასიათებლების შესასწავლად), ერთდროულად გამოიყენება რამდენიმე ცნობილი ენა. მაგალითი ამ შემთხვევაში არის სხვადასხვა გრაფიკები, დიაგრამები, რუკები და მსგავსი, სადაც გამოყენებულია როგორც გრაფიკული სიმბოლოები, ასევე ერთ-ერთი ენობრივი სისტემის სიმბოლოები.

ცხოვრების სხვადასხვა სფეროს ინფორმაციის ასახვისთვის გამოიყენება სამი ძირითადი ტიპის საინფორმაციო მოდელი: ქსელური, იერარქიული და ტაბულური. მათგან ყველაზე პოპულარული არის ბოლო, რომელიც გამოიყენება ობიექტების სხვადასხვა მდგომარეობისა და მათი დამახასიათებელი მონაცემების ჩასაწერად.

მოდელის ტაბულური განხორციელება

ამ ტიპის საინფორმაციო მოდელი, როგორც ზემოთ აღინიშნა, ყველაზე ცნობილია. ეს ასე გამოიყურება: ეს არის ჩვეულებრივი მართკუთხა ცხრილი, რომელიც შედგება რიგებისა და სვეტებისგან, რომელთა სვეტები ივსება მსოფლიოს ერთ-ერთი ცნობილი ჟესტების ენის სიმბოლოებით. ტაბულური მოდელები გამოიყენება ობიექტების დასახასიათებლად, რომლებსაც აქვთ იგივე თვისებები.

მათი დახმარებით შესაძლებელია როგორც დინამიური, ისე სტატიკური მოდელების შექმნა სხვადასხვა სამეცნიერო დარგში. მაგალითად, მათემატიკური ფუნქციების შემცველი ცხრილები, სხვადასხვა სტატისტიკა, მატარებლის განრიგი და ა.შ.

მათემატიკური მოდელი. მოდელების ტიპები

ცალკე ტიპის ინფორმაციის მოდელები მათემატიკურია. ყველა ტიპი ჩვეულებრივ შედგება ალგებრის ენაზე დაწერილი განტოლებისგან. ამ პრობლემების გადაწყვეტა, როგორც წესი, ეფუძნება ეკვივალენტური გარდაქმნების ძიების პროცესს, რაც ხელს უწყობს ცვლადის გამოხატვას ფორმულის სახით. ასევე არსებობს ზუსტი ამონახსნები ზოგიერთი განტოლებისთვის (კვადრატული, წრფივი, ტრიგონომეტრიული და ა.შ.). შედეგად, მათი გადასაჭრელად აუცილებელია ამოხსნის მეთოდების გამოყენება მიახლოებითი განსაზღვრული სიზუსტით, სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ისეთი ტიპის მათემატიკური მონაცემები, როგორიცაა რიცხვითი (ნახევრად გაყოფის მეთოდი), გრაფიკული (გრაფიკული) და სხვა. მიზანშეწონილია გამოიყენოთ ნახევრად გაყოფის მეთოდი მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ცნობილია სეგმენტი, სადაც ფუნქცია იღებს პოლარულ მნიშვნელობებს გარკვეულ მნიშვნელობებზე.

ხოლო გრაფიკის აგების მეთოდი ერთიანია. მისი გამოყენება შესაძლებელია როგორც ზემოთ აღწერილ შემთხვევაში, ასევე იმ სიტუაციაში, როდესაც გამოსავალი შეიძლება იყოს მხოლოდ მიახლოებითი და არა ზუსტი, განტოლებათა ეგრეთ წოდებული „უხეში“ ამოხსნის შემთხვევაში.

მოდელი აჩვენებს ობიექტის მხოლოდ არსებით ასპექტებს და, გარდა ამისა, უნდა იყოს ადვილად შესასწავლი ან რეპროდუცირება;

სავარაუდო - რეალობა გამოსახულია უხეშად ან დაახლოებით მოდელით;

ადეკვატურობა - მოდელმა წარმატებით უნდა აღწეროს მოდელირებული სისტემა;

მისი ძირითადი თვისებებისა და ურთიერთობების სიცხადე, ხილვადობა;

ხელმისაწვდომობა და წარმოება კვლევის ან რეპროდუქციისთვის;

ინფორმატიულობა - მოდელი უნდა შეიცავდეს საკმარის ინფორმაციას სისტემის შესახებ (მოდელის აგებისას მიღებული ჰიპოთეზების ფარგლებში) და უნდა უზრუნველყოს ახალი ინფორმაციის მოპოვების შესაძლებლობა;

ორიგინალში არსებული ინფორმაციის შენარჩუნება (მოდელის აგებისას გათვალისწინებული ჰიპოთეზების სიზუსტით);

სისრულე - მოდელმა უნდა გაითვალისწინოს ყველა ძირითადი კავშირი და ურთიერთობა, რომელიც აუცილებელია მოდელირების მიზნის მისაღწევად;

სტაბილურობა - მოდელმა უნდა აღწეროს და უზრუნველყოს სისტემის სტაბილური ქცევა, მაშინაც კი, თუ ის თავდაპირველად არასტაბილურია;

მთლიანობა - მოდელი ახორციელებს გარკვეულ სისტემას (ანუ მთლიანობას);

დახურულობა - მოდელი ითვალისწინებს და ასახავს საჭირო ძირითადი ჰიპოთეზების, კავშირებისა და ურთიერთობების დახურულ სისტემას;

ადაპტირება - მოდელი შეიძლება მოერგოს სხვადასხვა შეყვანის პარამეტრებს და გარემოზე ზემოქმედებას;

კონტროლირებადი (სიმულაცია) - მოდელს უნდა ჰქონდეს მინიმუმ ერთი პარამეტრი, რომლის ცვლილებებშიც შესაძლებელია სიმულირებული სისტემის ქცევის სიმულაცია სხვადასხვა პირობებში;

განვითარებადობა - მოდელების შემუშავების შესაძლებლობა (წინა დონე).

სიმულირებული სისტემის სიცოცხლის ციკლი:

• ობიექტის შესახებ ინფორმაციის შეგროვება, ჰიპოთეზების წამოყენება, წინასწარი მოდელის ანალიზი;
• მოდელების (ქვემოდელების) სტრუქტურისა და კომპოზიციის დაპროექტება;
• მოდელის სპეციფიკაციების აგება, ინდივიდუალური ქვემოდელების შემუშავება და გამართვა, მოდელის მთლიანობაში აწყობა, მოდელის (საჭიროების შემთხვევაში) პარამეტრების იდენტიფიცირება;
• მოდელის კვლევა - კვლევის მეთოდის შერჩევა და მოდელირების ალგორითმის (პროგრამის) შემუშავება;
• მოდელის ადეკვატურობის, სტაბილურობის, მგრძნობელობის შესწავლა;
• მოდელირების ხელსაწყოების (დახარჯული რესურსების) შეფასება;
• მოდელირების შედეგების ინტერპრეტაცია, ანალიზი და შესწავლილ სისტემაში ზოგიერთი მიზეზ-შედეგობრივი კავშირის დადგენა;
• ანგარიშების გენერირება და საპროექტო (ეროვნული ეკონომიკური) გადაწყვეტილებები;
• დახვეწა, საჭიროების შემთხვევაში მოდელის მოდიფიცირება და შესწავლილ სისტემაში დაბრუნება M&S-ით მიღებული ახალი ცოდნით.

მოდელირება არის სისტემის ანალიზის მეთოდი. მაგრამ ხშირად კვლევის მოდელის მიდგომით სისტემის ანალიზში შეიძლება დაუშვას ერთი მეთოდოლოგიური შეცდომა, კერძოდ, სისტემის ქვესისტემების სწორი და ადეკვატური მოდელების (ქვემოდელების) აგება და მათი ლოგიკურად სწორი დაკავშირება არ იძლევა გარანტიას მოდელის სისწორეს. ამ გზით აგებული მთელი სისტემა. მოდელი, რომელიც აგებულია სისტემის კავშირების გათვალისწინების გარეშე გარემოსთან და მისი ქცევა ამ გარემოსთან მიმართებაში, ხშირად შეიძლება მხოლოდ გოდელის თეორემის კიდევ ერთ დადასტურებად იქცეს, უფრო სწორად, მის დასკვნად, რომელიც ამბობს, რომ რთულ იზოლირებულ სისტემაში შესაძლებელია იყოს ჭეშმარიტება და დასკვნები, რომლებიც სწორია ამ სისტემაში და არასწორი მის გარეთ.

მოდელირების მეცნიერება მოიცავს მოდელირების პროცესის (სისტემები, მოდელები) ეტაპებად დაყოფას (ქვესისტემები, ქვემოდელები), თითოეული ეტაპის დეტალური შესწავლა, მათ შორის ურთიერთობები, კავშირები, ურთიერთობები და შემდეგ ეფექტურად აღწერს მათ ფორმალიზაციის მაქსიმალური ხარისხით და ადეკვატურობა. თუ ეს წესები ირღვევა, ჩვენ ვიღებთ არა სისტემის მოდელს, არამედ „საკუთარი და არასრული ცოდნის“ მოდელს.

მოდელირება („მეთოდის“ მნიშვნელობით, „მოდელური ექსპერიმენტი“) განიხილება, როგორც ექსპერიმენტის განსაკუთრებული ფორმა, ექსპერიმენტი არა თავად ორიგინალზე (ამას უბრალო ან ჩვეულებრივ ექსპერიმენტს უწოდებენ), არამედ ასლზე (შემცვლელს). ორიგინალი. აქ მნიშვნელოვანია სისტემების იზომორფიზმი (ორიგინალი და მოდელი) - იზომორფიზმი როგორც თავად ასლის, ასევე იმ ცოდნისა, რომლის დახმარებითაც იგი იქნა შემოთავაზებული.

მოდელები და სიმულაცია გამოიყენება ძირითად სფეროებში:

• ტრენინგი (ორივე მოდელი, სიმულაცია და თავად მოდელები);
• შესასწავლი სისტემების თეორიის ცოდნა და განვითარება (ნებისმიერი მოდელის გამოყენება, სიმულაცია, სიმულაციის შედეგები);
• პროგნოზირება (გამომავალი მონაცემები, სიტუაციები, სისტემის მდგომარეობა);
• მართვა (სისტემის მთლიანობაში, სისტემის ცალკეული ქვესისტემები), მართვის გადაწყვეტილებებისა და სტრატეგიების შემუშავება;
• ავტომატიზაცია (სისტემის ან სისტემის ცალკეული ქვესისტემების).

კითხვები თვითკონტროლისთვის

1. რა არის მოდელი, რატომ არის საჭირო და როგორ გამოიყენება? რომელ მოდელს ეწოდება სტატიკური (დინამიური, დისკრეტული და ა.შ.)?
2. რა არის მოდელების ძირითადი თვისებები და რამდენად მნიშვნელოვანია ისინი?
3. როგორია სიმულაციის (სისტემის მოდელირება) სასიცოცხლო ციკლი?

დავალებები და სავარჯიშოები

1. ბოლო დროს ეკონომიკაში ყველაზე აქტუალური პრობლემა გახდა დაბეგვრის დონის გავლენა ეკონომიკურ აქტივობაზე. გადასახადების აკრეფის სხვა პრინციპებს შორის, მნიშვნელოვანი ადგილი უკავია მაქსიმალური ნორმის საკითხს, რომლის გადაჭარბება იწვევს საზოგადოებისა და სახელმწიფოს ზარალს, რაც არ შეესაბამება მიმდინარე ბიუჯეტის შემოსავლებს. გადასახადების აკრეფის მთლიანი ოდენობის ისე განსაზღვრა, რომ ერთის მხრივ მაქსიმალურად შეესაბამებოდეს სახელმწიფო ხარჯებს, ხოლო მეორე მხრივ, მინიმალური უარყოფითი ზეგავლენა მოახდინოს ბიზნეს საქმიანობაზე, სახელმწიფო მართვის ერთ-ერთი მთავარი ამოცანაა. აღწერეთ, თქვენი აზრით, რა პარამეტრები უნდა იქნას გათვალისწინებული ბიზნეს საქმიანობის დაბეგვრის მოდელში, რომელიც აკმაყოფილებს მითითებულ მიზანს. შექმენით გადასახადების აკრეფის მარტივი (მაგალითად, განმეორებითი) მოდელი განსაზღვრულ დიაპაზონში ცვალებად გადასახადის განაკვეთებზე დაყრდნობით: საშემოსავლო გადასახადი - 8-12%, დამატებული ღირებულების გადასახადი - 3-5%, იურიდიული პირების ქონების გადასახადი - 7-10%. მთლიანი გადასახადის გამოქვითვა არ უნდა აღემატებოდეს მოგების 30-35%-ს. მიუთითეთ კონტროლის პარამეტრები ამ მოდელში. განსაზღვრეთ ერთი კონტროლის სტრატეგია ამ პარამეტრების გამოყენებით.
2. მოცემულია რიცხვითი - x i , i=0, 1, ..., n და სიმბოლური - y i , i=0, 1, ..., m მასივები X და Y. შექმენით სტეკის კალკულატორის მოდელი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეასრულოთ შემდეგი ოპერაციები:
   1. ციკლური ცვლა X ან Y მასივის მარჯვნივ და ჩაწერეთ მოცემული რიცხვი x 0-ზე ან ოპერაციის სიმბოლო - y 0 ("დასტის ზედა" X(Y) ) ე.ი. ოპერაციის „დაძაბვა დასტაზე“ შესრულება;
   2. „დასტის ზედა ნაწილის“ წაკითხვა და შემდეგ X ან Y მასივის მარცხნივ ციკლური გადატანა - ოპერაცია „დაწყობიდან ამოვარდნა“;
   3. x 0 და x 1 ან y 0 და y 1 შეცვლა;
   4. „დასტის ზედა ნაწილის ბიფურკაცია“, ე.ი. x 0 ან y 0 ასლის მიღება x 1 ან y 1-ში;
   5. წაიკითხეთ "დასტის ზედა" Y (a +, -, * ან / ნიშანი), შემდეგ ამ ოპერაციის გაშიფვრა, ოპერაციების ოპერანდების წაკითხვა "ზემოდან" X-დან, ამ ოპერაციის შესრულება და შედეგის განთავსება "ზევით". "X.
3. ცნობილი კლასიკური

ამოცანა (( 264 )) 306 თემა 14-0-0

ქსელის სერვერი ჩვეულებრივ გამოიყენება როგორც კომპიუტერი

£ კომპიუტერის ქსელზე წვდომა

£ ინტერნეტთან წვდომისთვის

£ ქსელის ადმინისტრატორის სამუშაო სადგური

R ემსახურება ქსელურ კომპიუტერებს

ამოცანა (( 265 )) 307 თემა 14-0-0

სხეულის თავისუფალი დაცემის აღწერა ქარის ნაკადის გავლენის გათვალისწინებით იქნება:

£ დეტერმინისტული, სტატიკური მოდელი;

R სტოქასტური, დინამიური მოდელი;

£ დეტერმინისტული, დინამიური მოდელი;

£ სტოქასტური, სტატიკური მოდელი.

ამოცანა (( 266 )) 308 თემა 14-0-0

ნეიროტექნოლოგია არის ტექნოლოგია, რომელიც დაფუძნებულია:

£ ტვინის ნეირონები.

£ ხელოვნური ტვინი და ინტელექტი.

ტვინის სტრუქტურისა და პროცესების R სიმულაცია.

£ სუპერკომპიუტერების გამოყენება და ინტელექტუალური ამოცანები.

ამოცანა (( 267 )) 309 თემა 14-0-0

ობიექტზე ორიენტირებული ანალიზის ტექნოლოგია ეფუძნება შემდეგ კონცეფციებს:

£ ობიექტი და პროცესი.

£ კლასი და კლასის მაგალითი.

£ ინკაფსულაცია, მემკვიდრეობა, პოლიმორფიზმი.

R მითითებულია a), b), c).

დავალება (( 268 )) 310 თემა 14-0-0

ახალი საინფორმაციო ტექნოლოგიები შემდეგი ტიპისაა:

£ შემეცნებითი, ინსტრუმენტული, გამოყენებითი.

£ ინსტრუმენტული, გამოყენებითი, კომუნიკაცია

£ შემეცნებითი, გამოყენებითი, კომუნიკაბელური.

R ყველა ჩამოთვლილია a), b), c).

დავალება (( 269 )) 311 თემა 14-0-0

ვირტუალური რეალობა არის ტექნოლოგია:

სისტემის არარეალიზებადი, რთულად განსახორციელებელი მდგომარეობის R სიმულაცია

£ ასეთი მდგომარეობის შემუშავება

£ ასეთი სახელმწიფოს განვითარება

£ დიზაინი, განვითარება, ასეთი მდგომარეობის სიმულაცია

ამოცანა (( 270 )) 312 თემა 14-0-0

ცოდნის ინჟინერია არის:

£ ტექნოლოგია

£ ტექნოლოგია

£ ტექნოლოგია

ამოცანა (( 271 )) 313 თემა 14-0-0

მონაცემთა მოპოვება არის:

R ავტომატური ძიება ფარული ურთიერთობების მონაცემთა ბაზაში

£ მონაცემთა ანალიზი DBMS-ის გამოყენებით

£ მონაცემთა ანალიზი კომპიუტერის გამოყენებით

£ ხაზს უსვამს ტენდენციას მონაცემებში

ამოცანა (( 272 )) 314 თემა 14-0-0ტექნოლოგია არის ტექნოლოგია:

R კომპიუტერის დახმარებით საინფორმაციო სისტემის დიზაინი

£ ავტომატური სწავლა

£ საინფორმაციო სისტემის მართვის ავტომატიზაცია

£ ავტომატური საინფორმაციო სისტემის დიზაინი

ამოცანა (( 273 )) 315 თემა 14-0-0

გარემოზე ორიენტირებულ ტექნოლოგიებში ყველა მოთხოვნა ყოველთვის სრულდება:

R საიმედოობა, ხანგრძლივი სიცოცხლე, განვითარების სიჩქარე

£ მასშტაბირება, ავტომატური ოპერაცია, მინიმალური ხარჯები

£ მასშტაბურობა, გრძელვადიანი ოპერაცია, მინიმალური ხარჯები

£ ავტომატური მუშაობა, საიმედოობა, ხანგრძლივი ცხოვრება

II. ფედერალური საგადასახადო სამსახურის სახელმწიფო მოხელეთა სამსახურებრივი ქცევის ძირითადი პრინციპები და წესები

II. პროგრამის ძირითადი მიზნები და ამოცანები, მისი განხორციელების პერიოდი და ეტაპები, მიზნობრივი ინდიკატორები და ინდიკატორები

II. ფიზიკის განვითარების ძირითადი ეტაპები ფიზიკის ჩამოყალიბება (მე-17 საუკუნემდე).

II.4. ზეთებისა და აირების კლასიფიკაცია მათი ქიმიური და ფიზიკური თვისებების მიხედვით

III.2.1) დანაშაულის ცნება, მისი ძირითადი მახასიათებლები.

ტიპი მოდელებიდამოკიდებულია მოდელირებული სისტემის ინფორმაციულ არსზე, მისი ქვესისტემებისა და ელემენტების კავშირებსა და ურთიერთობებზე და არა მის ფიზიკურ ბუნებაზე.

მაგალითად, მათემატიკური აღწერილობები ( მოდელები) ინფექციური დაავადების ეპიდემიის დინამიკა, რადიოაქტიური დაშლა, მეორე უცხო ენის შეძენა, საწარმოო საწარმოს პროდუქციის გამოშვება და ა.შ. მათი აღწერის თვალსაზრისით ერთნაირად შეიძლება ჩაითვალოს, თუმცა თავად პროცესები განსხვავებულია.

სხვადასხვა ტიპის მოდელებს შორის საზღვრები ძალიან თვითნებურია. ჩვენ შეგვიძლია ვისაუბროთ გამოყენების სხვადასხვა რეჟიმზე მოდელები- სიმულაცია, სტოქასტური და ა.შ.

როგორც წესი, მოდელიმოიცავს: ობიექტს O, საგანს (სურვილისამებრ) A, ამოცანა Z, რესურსები B, გარემო მოდელირებათან.

მოდელი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს ფორმალურად, როგორც: M =< O, Z, A, B, C >.

ძირითადი თვისებებინებისმიერი მოდელები:

• მიზანდასახულობა - მოდელი ყოველთვის ასახავს გარკვეულ სისტემას, ე.ი. აქვს მიზანი;
• სასრულობა - მოდელი ასახავს ორიგინალს მხოლოდ მისი ურთიერთობების სასრულ რაოდენობაში და, გარდა ამისა, მოდელირების რესურსები სასრულია;
• სიმარტივე - მოდელი აჩვენებს ობიექტის მხოლოდ არსებით ასპექტებს და, გარდა ამისა, უნდა იყოს ადვილად შესასწავლი ან რეპროდუცირება;
• სავარაუდო - რეალობა გამოსახულია უხეშად ან დაახლოებით მოდელით;
• ადეკვატურობა - მოდელმა წარმატებით უნდა აღწეროს მოდელირებული სისტემა;
• მისი ძირითადი თვისებებისა და ურთიერთობების სიცხადე, ხილვადობა;
• ხელმისაწვდომობა და წარმოება კვლევის ან რეპროდუქციისთვის;
• ინფორმატიულობა - მოდელი უნდა შეიცავდეს საკმარის ინფორმაციას სისტემის შესახებ (მოდელის აგებისას მიღებული ჰიპოთეზების ფარგლებში) და უნდა უზრუნველყოს ახალი ინფორმაციის მოპოვების შესაძლებლობა;
• ორიგინალში არსებული ინფორმაციის შენარჩუნება (მოდელის აგებისას გათვალისწინებული ჰიპოთეზების სიზუსტით);
• სისრულე - მოდელმა უნდა გაითვალისწინოს ყველა ძირითადი კავშირი და ურთიერთობა, რომელიც აუცილებელია მოდელირების მიზნის მისაღწევად;
• სტაბილურობა - მოდელმა უნდა აღწეროს და უზრუნველყოს სისტემის სტაბილური ქცევა, მაშინაც კი, თუ ის თავდაპირველად არასტაბილურია;
• მთლიანობა - მოდელი ახორციელებს გარკვეულ სისტემას, ე.ი. მთელი;
• დახურულობა - მოდელი ითვალისწინებს და ასახავს საჭირო ძირითადი ჰიპოთეზების, კავშირებისა და ურთიერთობების დახურულ სისტემას;
• ადაპტირება - მოდელი შეიძლება მოერგოს სხვადასხვა შეყვანის პარამეტრებს და გარემოზე ზემოქმედებას;
• კონტროლირებადობა - მოდელს უნდა ჰქონდეს მინიმუმ ერთი პარამეტრი, რომლის ცვლილებებშიც შესაძლებელია სიმულირებული სისტემის ქცევის სიმულაცია სხვადასხვა პირობებში;
• მოდელების შემუშავების შესაძლებლობა (წინა დონე).

სიმულირებული სისტემის სიცოცხლის ციკლი:

• ობიექტის შესახებ ინფორმაციის შეგროვება, ჰიპოთეზების წამოყენება, მოდელის წინასწარი ანალიზი;
• მოდელების (ქვემოდელების) სტრუქტურისა და კომპოზიციის დაპროექტება;
• მოდელის სპეციფიკაციების აგება, ინდივიდუალური ქვემოდელების შემუშავება და გამართვა, მოდელის მთლიანობაში აწყობა, მოდელის (საჭიროების შემთხვევაში) პარამეტრების იდენტიფიცირება;
• მოდელის კვლევა - კვლევის მეთოდის შერჩევა და მოდელირების ალგორითმის (პროგრამის) შემუშავება;
• მოდელის ადეკვატურობის, სტაბილურობის, მგრძნობელობის შესწავლა;
• მოდელირების ხელსაწყოების (დახარჯული რესურსების) შეფასება;
• მოდელირების შედეგების ინტერპრეტაცია, ანალიზი და შესწავლილ სისტემაში ზოგიერთი მიზეზ-შედეგობრივი კავშირის დადგენა;
• ანგარიშების გენერირება და საპროექტო (ეროვნული ეკონომიკური) გადაწყვეტილებები;
• დახვეწა, საჭიროების შემთხვევაში მოდელის მოდიფიცირება და შესწავლილ სისტემაში დაბრუნება მოდელისა და სიმულაციის შედეგად მიღებული ახალი ცოდნით.

მოდელირება არის სისტემის ანალიზის მეთოდი.

ხშირად კვლევის მოდელის მიდგომით სისტემის ანალიზში შეიძლება დაუშვას ერთი მეთოდოლოგიური შეცდომა, კერძოდ, სისტემის ქვესისტემების სწორი და ადეკვატური მოდელების (ქვემოდელების) აგება და მათი ლოგიკურად სწორი დაკავშირება არ იძლევა გარანტიას მთელი სისტემის მოდელის სისწორეს. აგებულია ამ გზით.

მოდელი, რომელიც აგებულია სისტემის კავშირების გათვალისწინების გარეშე გარემოსთან და მისი ქცევა ამ გარემოსთან მიმართებაში, ხშირად შეიძლება მხოლოდ გოდელის თეორემის კიდევ ერთ დადასტურებად იქცეს, უფრო სწორად, მის დასკვნად, რომელიც ამბობს, რომ რთულ იზოლირებულ სისტემაში შესაძლებელია იყოს ჭეშმარიტება და დასკვნები, რომლებიც სწორია ამ სისტემაში და არასწორი მის გარეთ.

მოდელირების მეცნიერება მოიცავს მოდელირების პროცესის (სისტემა, მოდელი) ეტაპებად დაყოფას (ქვესისტემები, ქვემოდელები), თითოეული ეტაპის დეტალური შესწავლა, მათ შორის ურთიერთობები, კავშირები, ურთიერთობები და შემდეგ ეფექტიანად აღწერს მათ ფორმალიზაციის მაქსიმალური ხარისხით და ადეკვატურობა.

თუ ეს წესები ირღვევა, ჩვენ ვიღებთ არა სისტემის მოდელს, არამედ „საკუთარი და არასრული ცოდნის“ მოდელს.

მოდელირება განიხილება, როგორც ექსპერიმენტის განსაკუთრებული ფორმა, ექსპერიმენტი არა თავად ორიგინალზე, ე.ი. მარტივი ან ჩვეულებრივი ექსპერიმენტი, მაგრამ ორიგინალის ასლზე. აქ მთავარია ორიგინალური და სამოდელო სისტემების იზომორფიზმი. იზომორფიზმი - თანასწორობა, მსგავსება, მსგავსება.

მოდელებიდა მოდელირებაგამოიყენება ძირითად სფეროებში:

• სწავლებაში (ორივე მოდელები, მოდელირება და თავად მოდელები);
• შესასწავლი სისტემების თეორიის ცოდნასა და განვითარებაში;
• პროგნოზირებაში (გამომავალი მონაცემები, სიტუაციები, სისტემის მდგომარეობა);
• მენეჯმენტში (მთლიანად სისტემის, მისი ცალკეული ქვესისტემების), მართვის გადაწყვეტილებებისა და სტრატეგიების შემუშავებაში;
• ავტომატიზაციაში (სისტემა ან მისი ცალკეული ქვესისტემები).