Моделирование виды: 9.2. Виды моделирования. Основы информатики: Учебник для вузов

9.2. Виды моделирования. Основы информатики: Учебник для вузов

Виды моделирования

Существуют несколько вариантов геометрического представления детали в CAD-системе. Выбор того или иного варианта зависит от возможностей системы и от необходимости его применения для создания управляющей программы. Еще не так давно основным инструментом инженера-конструктора был кульман. С появлением первых персональных компьютеров началась настоящая революция в области автоматизации проектирования. Инженеры-конструкторы сразу же оценили преимущества «плоских чертилок». Даже самая простая CAD-система для двумерного проектирования позволяет быстро создавать различные геометрические элементы, копировать фрагменты, автоматически наносить штриховку и проставлять размеры.

Основными инструментами при плоском проектировании являются линии, дуги и кривые. При помощи операций продления, обрезки и соединения геометрических элементов происходит создание «электронного чертежа». Для полноценной работы с плоской графикой в САМ-системе необходима дополнительная информация о глубине геометрии.

Каркасная модель представляет геометрию детали в трехмерном пространстве, описывая положение ее контуров и граней. Каркасная модель, в отличие от плоского электронного чертежа, предоставляет САМ-системе частичную информацию о глубине геометрии.

С развитием автомобильной и авиационной промышленности и необходимостью аналитического описания деталей сложной формы на ПК сформировались основные предпосылки для перехода от плоского к объемному моделированию.

Рис. 12.5. Электронный чертеж (2D-геометрия)

Рис. 12.6. Каркасная модель

Объемная, или 3D-модель, предназначена для однозначного определения геометрии всей детали.

Системы объемного моделирования базируются на методах построения поверхностей и твердотельных моделей на основе плоских и неплоских эскизов. Эскиз, в свою очередь, состоит из простых геометрических элементов – линий, дуг и кривых. Инженер-конструктор принимает в качестве эскизов сечения, виды и осевые линии деталей.

Поверхностная модель очень похожа на каркасную. Представьте себе, что между гранями каркасной модели натянута тонкая ткань. Это и будет поверхностной моделью. Таким образом, любое изделие может быть представлено в виде набора ограничивающих поверхностей.

Рис. 12.7. Поверхностная модель

В настоящее время поверхностные модели широко используются для работы с САМ-системами, особенно когда речь идет об инструментальном производстве.

При твердотельном способе моделирования основными инструментами являются тела, созданные на основе эскизов. Для построения твердого тела используются такие операции, как выдавливание, вырезание и вращение эскиза. Булевы операции позволяют складывать, вычитать и объединять различные твердые тела для создания 3D-модели детали. В отличие от поверхностных моделей, твердотельная модель не является пустой внутри. Она обладает некоторой математической плотностью и массой. На сегодняшний день твердотельные модели – это самая популярная основа для расчета траекторий в САМ-системе.

Рис. 12.8. Твердотельная модель

Одним из главных преимуществ этого способа является так называемая параметризация. Параметризация означает, что в любой момент вы можете изменить размеры и характеристики твердого тела, просто изменив числовые значения соответствующих параметров.

Современная CAD/САМ-система должна обладать инструментами для создания как поверхностных, так и твердотельных моделей.

19. Моделирование. Виды моделирования. — билеты по инфе

19Моделирование. Виды моделирования. Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя. В настоящее время по технологии моделирования и области применения выделяют такие основные виды моделирования: Информационное моделирование Компьютерное моделирование Математическое моделирование Математико-картографическое моделирование Молекулярное моделирование Цифровое моделирование Логическое моделирование Педагогическое моделирование Психологическое моделирование Статистическое моделирование Структурное моделирование Физическое моделирование Экономико-математическое моделирование Имитационное моделирование Эволюционное моделирование Графическое и геометрическое моделирование Натурное моделирование Метамоделирование

19 Моделирование. Видымоделирования
Модели́рование — исследование объектовпознания наихмоделях; построениеиизучение моделей реальносуществующихобъектов, процессов илиявленийсцельюполученияобъясненийэтихявлений, атакжедляпредсказанияявлений, интересующихисследователя.
Применительнокестественнымитехническимнаукамприняторазличатьследующиевидымоделирования:
концептуальноемоделирование, прикоторомсовокупностьужеизвестныхфактовилипредставленийотносительноисследуемогообъектаилисистемыистолковываетсяспомощьюнекоторыхспециальныхзнаков, символов, операцийнаднимиилиспомощьюестественногоилиискусственногоязыков;
• физическоемоделирование, прикотороммодельимоделируемыйобъектпредставляютсобойреальныеобъектыилипроцессыединойилиразличнойфизическойприроды, причеммеждупроцессамивобъекте-оригиналеивмоделивыполняютсянекоторыесоотношенияподобия, вытекающиеизсхожестифизическихявлений;
• структурно-функциональноемоделирование, прикотороммоделямиявляютсясхемы (блок-схемы), графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, дополненныеспециальнымиправиламиихобъединенияипреобразования;
• математическое (логико-математическое) моделирование, прикотороммоделирование, включаяпостроениемодели, осуществляетсясредствамиматематикиилогики;
• имитационное (программное) моделирование, прикоторомлогико-математическаямодельисследуемогообъектапредставляетсобойалгоритмфункционированияобъекта, реализованныйввидепрограммногокомплексадлякомпьютера.Разумеется, перечисленныевышевидымоделированиянеявляютсявзаимоисключающимиимогутприменятьсяприисследованиисложныхобъектовлибоодновременно, либовнекоторойкомбинации. Крометого, внекоторомсмыслеконцептуальноеи, скажем, структурно-функциональноемоделированиенеразличимымеждусобой, таккактежеблок-схемы, конечноже, являютсяспециальнымизнакамисустановленнымиоперацияминадними.

Основные виды 3D-моделирования

Сфера 3D-моделирования сегодня безгранична, и с каждым днём появляются новые области её применения. Постараюсь простым языком рассказать о том, что такое 3D-моделирование, сравнить основные виды моделирования, сферы их применения и используемые для этого 3D-редакторы.

Это краткий экскурс для тех, кто интересуется 3D-тематикой и возможностью заняться моделированием. Поэтому заострим внимание только на ключевых моментах, по возможности опуская специфичную терминологию. Прежде всего, нужно определиться с видами 3D-моделирования. В интернете встречается немало способов их классификации, одни и те же виды моделирования носят порой различные названия. Но проще всего классифицировать их по способам реализации.

Параметрическое моделирование
Воксельное моделирование
Полигональное моделирование
Сплайновое моделирование (NURBS)
Скульптинг

Параметрическое моделирование

Рис.1 Модель компрессора из программы Компас 3D

Для данного вида моделирование используют САПР — Системы Автоматизированного Проектирования (англ. CAD — Computer-Aided Design). Они приспособлены для проектирования деталей, двигателей, автомобилей, вертолётов и ракет, зданий, и применяются в основном в промышленности, строительстве и 3D-печати. Можно выделить поверхностные и твердотельные модели; а также каркасные, которые удобно использовать для визуализации или имитации траектории движения объекта, чтобы сэкономить ресурсы.

В CAD-программах мы получаем не только визуальный образ, как в случае с полигональным моделированием, а точный электронно-геометрический прототип изделия. Он сохраняет измеримую и рабочую информацию, что позволяет: получать расчёты, чертежи, производить изделие на станках ЧПУ или 3D-принтерах. Как правило, работа с САПР (Компас 3D, AutoCAD, SolidWorks, Inventor) подразумевает наличие профильного инженерного образования. Это не касается желающих напечатать на 3D-принтере какую-нибудь хреновину, полезную в хозяйстве.

Воксельное моделирование

Воксель (англ. Voxel — новообразование из слов: объёмный и пиксель) — это 3D-кубик, из которых сложен объект в 3D-пространстве. Это аналог двухмерных пикселей, только воксель имеет 6 квадратных граней. Воксельные модели — объёмные объекты, в отличие от полигональных, где полигоны составляют лишь оболочку объектов с полостью внутри. Воксельное моделирование используют в науке и в медицине: компьютерная томография, УЗИ и МРТ. В некоторых армиях мира используют томографию для создания идеально подогнанной обуви для военнослужащих.

Наверняка вы сталкивались с тем, что заказанная в интернет-магазине одежда, не подходит по размеру, росту, фасону. Сегодня с помощью 3D-сканера создают трёхмерные модели человека, и это не занимает много времени. Надо полагать, что в ближайшей перспективе, у каждого человека будет такая модель, что облегчит выбор одежды онлайн. Мы просто сможем заранее оценить, как на нас сидит та или иная вещь в виртуальной «примерочной».

Воксельное моделирование применяют и в разработке игр, но сдерживающим фактором здесь выступает высокое требование к компьютерному «железу». Изюминкой воксельного моделирования в играх считается великолепие ландшафтов, замковых интерьеров и их динамичная трансформация или разрушение. Даже разработчики Minecraft не оставили это без внимания. В целом это невероятно перспективный вид моделирования.

Полигональное моделирование

В подавляющем числе случаев виртуальная среда и персонажи в играх, анимационных роликах и кино созданы с использованием полигонального моделирования. Полигоны — это треугольники и четырехугольники (в зависимости от программы), которые составляют сетку на поверхности объекта.

Всё просто: выполнением несложных манипуляций с вершинами и рёбрами полигонов изменяется форма модели. Понятно, что хорошо детализированная модель потребует больших ресурсов.

Для справки: чаще всего в мобильных играх используются модели с небольшим числом полигонов, примерно до 10 тысяч. Высокополигональные модели для AAA проектов могут иметь более миллиона полигонов. Но в большинстве игр для консолей и компьютеров модели содержат среднее количество полигонов.

Наиболее популярные 3D-редакторы: 3Ds Max, Maya, Cinema 4D и Blender.

Сплайновое моделирование

Отличительная особенность сплайновых моделей — это плавность формы, возможность сгладить острые края. Поэтому сплайновое моделирование (NURBS-моделирование) применяют при создании биологических объектов: людей, монстров, животных, а также органических объектов; ещё в архитектуре и машиностроении (от простых деталей и элементов фюзеляжа самолётов до космических станций) — везде, где требуются плавные формы.

Такая модель состоит не из полигонов, а из трёхмерных кривых (сплайнов), из которых строится каркас 3D-объекта. Для его создания применяют редактируемые сплайновые примитивы, такие как линия, окружность, дуга, многоугольник, текст и др. Рано или поздно сплайновую модель преобразовывают в полигональную, однако возможность модификации кривых у неё сохраняется.

Если полигональное моделирование можно условно сравнить с растровой графикой, то сплайновое моделирование имеет сходство с векторами. Для чего это сравнение? Сплайновые модели, как и векторные изображения, при увеличении масштаба не теряют в качестве. Отсюда ещё один плюс сплайнового моделирования — более высокая точность.

Используется в CAD-программах, 3Ds Max, Maya.

Скульптинг

Совсем не случайно понятие скульптинг прочно закрепилось в 3D-моделинге, это прямая аналогия. Если взглянуть примитивно, то создание персонажей действительно напоминает работу скульптора. По сути, это не что иное, как полигональное моделирование, но наличие дополнительных инструментов позволяет создавать персонажи и сцены с высокой детализацией и фотореалистичностью. В программах для скульптинга можно заметно улучшить внешний вид низкополигональных моделей, созданных в сторонних 3D-редакторах.

Программы: Zbrush, 3D Coat, Mudbox, Blender, Modo.

Кстати, для полноценного занятия скульптингом понадобится графический планшет, который многократно ускорит процесс работы над моделью. Возможно, он у вас уже есть. Понятно, здесь не обойтись и без творческих навыков. Помните людей, у которых получалось красочно оформить школьную стенгазету, которые украшали ближайшие заборы затейливыми граффити, «возводили» замки с древними рыцарями в сияющих доспехах в тетрадках по физике или химии? Такие люди всегда встречаются в нашем окружении. Когда они обращаются к созданию 3D-моделей, то достигают на этом поприще больших высот. Всем успехов!

Поделиться с друзьями:

Виды моделирования. Основы скульптинга, ретопологии и развертки / Хабр

В этой статье мы поговорим про скульптинг, ретопологию и развертку. Но сначала нужно определиться с целью. Что мы будем моделировать, и каким способом?

Предположим, что мы решили создавать персонажа для игры, но что если это будет окружение, архитектура или что-то еще? Сначала нужно узнать какие бывают способы моделирования и понять какой нам больше подходит.

Способы моделирования

1. Полигональное моделирование

Это, наверное, самый популярный способ разработки 3D модели. Суть заключается в создании и редактировании сетки из полигонов, которые состоят из вершин и ребер. Нажимая на левую клавишу мыши мы создаем новую вершину, которая соединяется ребром.

Такой процесс моделирования можно представить как форму, например, лица, покрытую прямоугольниками с разной степенью перспективного искажения.

Говоря простым языком: «Мы создаем сетку, которая состоит из примитивных фигур (примитивов)». В результате получается многогранник. Чтобы лучше ассоциировать, можно вспомнить как в фильмах и анимации много маленьких роботов превращались в одного большого. Так же и с полигональным моделированием. Много примитивов составляют одну большую модель.

Кстати, чаще всего у полигона четыре грани, но бывает и три. Примитивы с тремя гранями используются только в определенных случаях, а вот больше четырех граней быть не может. Привязки к реальным единицам измерения нет, поэтому модель получается неточной. Соответственно, такой способ не подходит для моделирования каких-то деталей или архитектурных проектов, где важен каждый миллиметр.

Вы просто передвигаете вершину, ребро или весь полигон, ориентируясь на внешний вид. Полигональное моделирование хорошо подойдет, если вы моделируете художественную вещь, и вам не важны точные размеры. Это может быть персонаж, локация уровня игры или животное.

2. NURBS моделирование

Основное отличие этого способа от полигонального моделирования в плавности. NURBS модель состоит не из полигонов, а из кривых (сплайнов), однако при визуализации все равно преобразуется в полигоны, хотя внутри системы моделирования остается в кривых. Используется для создания плавных органических форм и моделей.

Допустим, нужно представить сложную трехмерную поверхность природного происхождения. Ее можно описывать вершинами и разбивать на примитивы, но на это уйдет много времени, а изменять кривизну поверхности в полигонах будет просто не удобно. В таких случаях как раз и применим способ NURBS моделирования.

3. Точное моделирование в Сапрах

В этом способе модель задается математическими формулами, поэтому поверхность модели будет абсолютно гладкая при любом приближении, а настроить ее можно с точностью до миллиметра.

Используется, когда важна точность, а не художественная выразительность. Чисто теоретически, таким способом можно создать персонажа, но но это займет огромное количество времени и усилий, в отличие от полигонального моделирования и скульптинга.

Про полигоны

Возвращаемся к полигона. Почему в каких-то моделях их больше, а в каких-то меньше?

Дело в том, что модели делятся по количеству полигонов:

Hi-poly — большое количество полигонов (примерно, 1 — 3 миллиона).
Mid-poly — среднее количество полигонов.
Low-poly — малое количество полигонов (примерно 5 — 10 тысяч).

Соответственно чем больше полигонов, тем более детализирована модель, но требует больше ресурсов. Таким образом hi-poly — самая детализированная.

В играх на ПК и консоли чаще всего используют mid-poly, иногда hi-poly (в AAA проектах), а в мобильных играх low poly.

Скульптинг

Приступаем к части моделирования под названием «Скульптинг». Это первый 3D этап в создании персонаж. В нем персонаж лепится как из глины, отсюда и название. На этом этапе можно окунуться в творчество и лепить не задумываясь о полигонах. А их будет много. Не волнуйтесь, позже все это дело мы упростим. Кстати, для обучения скульптингу хорошо бы приобрести графический планшет.

И так, плавно переходим к основной теме статьи. Но я ничего же не сказал про программы. Предлагаю взять Zbrush для скульптинга и 3D Coat для ретопологии и развертки. Первым делом нужно запустить Zbrush. Мы попадаем в основной экран программы. Сначала нам нужно создать сферу.

Во вкладке Tool, которая находится в правой части экрана, выбираем пункт «Sphere3D». Вытягиваем сферу в рабочей области нажатием лкм.

Для перемещения используем горячие клавиши:

лкм — вращение.
лкм + alt — перемещение.
ctrl + пкм — приближение.

Нажимаем «Load Next User Interface Layout».

Появляется панель с кистями. Для редактирования сферы нажимаем «Edit».

Чтобы не получать такое сообщение нужно нажать «Make PolyMesh 3D » в панели Tool.

Теперь можно скульптить. Осталось только включить симметрию на клавишу «X». При нажатии на alt кисть начинает работать в обратную сторону. Если кисть выдавливала, то наоборот будет вдавливать. Для ушей, глаз, носа лучше всего создавать отдельные сферы и скульптить их отдельно. Со временем сетка будет меняться и понадобится пересчитать полигоны. Для этого во вкладке Geometry нужно нажать DynaMesh.

Если работать только с одной сферой, то вся детализация сойдет на нет при пересчете полигонов. Так что лучше делать это отдельными объектами, а под конец работы объединить.

Если нет идей для скульптинга, можно зайти на artstation.com и найти понравившуюся работу. Можно найти концепт-арты, добавить Zbrush и использовать как референс для тренировки.

В процессе работы над моделью может понадобиться инструмент «маска». Применить его можно нажав на ctrl. Маска — это область на которую не реагирует кисть. Таким образом можно лепить много чего интересного.

Под конец работы над моделью получится примерно 1 — 3 миллиона полигонов. Такую модель будет сложно открыть в другой программе, поэтому нужно сократить количество полигонов. Для этого во вкладке Zplugin выберем пункт «Decimation Master» и нажмем на Pre-process All. Zbrush запустит процесс и сократит количество полигонов.

Готовую модель можно вывести в формате obj. Его кушают практически все редакторы. Сохранить можно нажав на «Export» в панели Tool.

Ретопология

После скульптинга у нас появится файл с моделью в расширении .obj. Открываем 3D Coat и перетаскиваем туда файл.

В нашей модели еще достаточно много полигонов. Чтобы упростить нужно как бы покрыть модель полигонами вручную, сохраняя форму. Это и есть процесс ретопологии. Чтобы приступить, нужно перейти во вкладку Retopology. Тут нам нужно фактически вручную рисовать полигоны. Вот пример того, как они должны располагаться.

Вокруг глаз и рта полигоны выстраиваем кругом. На месте сгибов добавляем больше полигонов, а на неподвижных частях полигоны могут быть большие и в малом количестве, например, на затылке и лбе.

Развертка

Развертка или UV mapping очень важный процесс в разработке модели. На этом этапе мы уже подготавливаем модель к текстурированию.В чем суть? Представьте картонную коробку, которую разложили на плоскости. Коробку разобрали и теперь она в виде одного листа картона. Так же и с нашей моделью, мы разложили ее в 2D пространстве.

Нажимаем на вкладку uv mapping. 3D Coat показывает развертку модели на данный момент. Синим и красным цветом отмечены артефакты. Чтобы текстура без проблем ложилась на модель нужно, чтобы во вкладке UV Preview был только серый цвет. Как это сделать? На shift + лкм нужно удалить ненужные швы так, чтобы модель разделилась на части. UV развертка нужна для удобства текстурирования и экономии ресурсов.

После того, как на модели не останется артефактов нужно нажать упаковать UV, а потом применить UV раскладку. Поздравляю, модель окончательно готова к анимации и текстурированию.

Моделирование систем.Модель. Понятие, виды и классификация Моделирование…

Сразу хочу сказать, что здесь никакой воды про моделирование, и только нужная информация. Для того чтобы лучше понимать что такое моделирование,моделирование систем,классификация видов моделирования,система, внешняя среда , функционирование системы,состояние системы,модель ,гипотезы ,аналогии , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Моделирование и Моделирование систем

моделирование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же ]. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.

Моделирование – представление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью.

Эффективность экспериментальных исследований сложных систем крайне низка, поскольку проведение натурных экспериментов с реальной системой

– требует больших материальных затрат;

– значительного времени;

– может нарушить установленный порядок работы;

– невозможно поддержание одних и тех же условий работы в течение всего времени проведения экспериментов;

– результаты неоднозначны при повторном проведении экспериментов, так как изменяются условия их проведения;

– часто эксперимент вообще повторить невозможно;

– исследования нештатных ситуаций невозможны без риска разрушения системы;

– невозможность рассмотрения множества альтернативных вариантов;

– если составной частью системы являются люди, они работают по иному, чувствуя, что за ними наблюдают (хауторнский эффект).

Эксперимент – это процедура организации и наблюдения каких-либо явлений, которые осуществляются в условиях, близких к естественным, либо имитируют их.

В основе моделирования лежат информационные процессы, поскольку создание модели базируется на информации о реальном объекте. В процессе реализации модели получается информация об исследуемом объекте, а в процессе эксперимента с моделью существенное место занимает обработка полученных результатов.

Обобщенно моделирование можно определить как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса.

Основные понятия

Важными понятиями моделирования систем являются понятия “ система ”, “ внешняя среда ”, “модель” и “моделирование” .

Система – это целенаправленное множество взаимосвязанных элементов любой природы. Таким образом, любой объект можно рассматривать как систему.

Внешняя среда – это множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее влиянием.

функционирование системы – проявление функций системы во времени, означает переход системы из одного состояния в другое, т.е. движение в пространстве состояний.

состояние системы – минимально-необходимый набор переменных величин, способных однозначно определять положение системы в любой момент времени.

Модель – изображение системы на основе принятых гипотез и аналогий. Другими словами, модель (лат. modulus – мера) – это объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.

гипотезы – предсказания, основанные на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок.

аналогии – суждения о каком-либо частичном сходстве двух объектов.

Гипотезы и аналогии, отражающие реальный, объективно существующий мир, должны обладать наглядностью или сводиться к удобным для исследования логическим схемам.

Процесс создания модели – это диалектический процесс, заключающийся в раскрытии неопределенностей системы и постоянном усложнении модели с ростом знаний об исследуемом объекте. Схематично процесс создания модели представлен на рис. 4, где модель, являющаяся изображением системы, представлена бесконечно большой емкостью, заполняемой информацией об изучаемом объекте. При этом одной системе может соответствовать несколько моделей.

В качестве модели может выступать словесное описание объекта, рисунок, музыкальное произведение и т.д. Перечисленные модели обладают тем недостатком, что они неоднозначно интерпретируются. Поэтому в технике для однозначного понимания при создании моделей используется язык математики. Математическая модель представляет собой совокупность математических объектов и отношений, которые отображают объекты и отношения, существующие в некоторой области реального мира (предметной области).

Рис. 4. Схема процесса создания модели

Теория моделирования – это теория замещения объектов-оригиналов объектами-моделями и исследование свойств объектов на их моделях.

Требования, предъявляемые к модели. Такими требованиями прежде всего являются: адекватность, полнота-простота и эффективность.

Основное требование, которому должна удовлетворять модель, это адекватность объекту. Модель адекватна объекту, если результаты моделирования подтверждаются на практике и могут служить основой для прогнозирования процессов, протекающих в исследуемых объектах. Адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев.

Противоречивое требование полноты и простоты модели разрешается ее целевым назначением. Для правильно построенной модели характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю в соответствии с поставленной целью, и не рассматриваются несущественные для данного исследования свойства системы. Оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам, существенным с точки зрения решаемой задачи, и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некоторый “заместитель” оригинала, обеспечивающий фиксацию и изучение лишь нужных свойств реального объекта. Для правильного выявления существенных свойств реального объекта пользуются законом Парето [15]: в каждой группе или совокупности существует жизненно важное меньшинство и тривиальное большинство; ничего действительно важного не происходит, пока не затронут жизненно важное меньшинство.

Эффективность модели оценивается рядом критериев, в том числе значимостью, точностью и достоверностью результатов моделирования, временем построения и работы с моделью, затратами машинных ресурсов (времени и памяти), стоимостью разработки и эксплуатации модели. Другими словами, эффективность определяется как некоторая разность между показателями ценности результатов, полученных в итоге эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.

Назначение модели. Моделирование решает задачи изучения и исследования объектов, прогнозирования, предсказания функционирования систем, синтеза структуры, параметров и алгоритмов управления систем. В повседневной жизни человека моделирование играет важную роль в правильном отображении окружающего мира, в принятии решений и выборе стратегии поведения, которая на основании выбранного критерия может быть пригодной, оптимальной или адаптивной.

Моделирование – эффективное средство познания природы. Процесс моделирования предполагает наличие: объекта исследования; исследователя, перед которым поставлена конкретная задача; модели, создаваемой для получения информации об объекте. Причем по отношению к модели исследователь является экспериментатором, только в данном случае эксперимент проводится не с реальным объектом, а с его моделью.

При управлении модели позволяют оценивать ненаблюдаемые переменные процесса, прогнозировать состояние процесса при имеющихся или выбираемых управлениях и синтезировать оптимальные законы управления.

При проектировании и эксплуатации систем возникают многочисленные задачи, требующие оценки количественных и качественных закономерностей процессов функционирования систем, проведения структурного, алгоритмического и параметрического синтеза. Решение этих проблем в настоящее время невозможно без использования различных видов моделирования, что обусловлено особенностями больших систем, такими как сложность структур, стохастичность связей между элементами и внешней средой, неоднозначность алгоритмов поведения, большое количество параметров и переменных, неполнота и недетерминированность исходной информации. Математическое моделирование позволяет существенно уменьшить время проектирования, во многих случаях позволяет найти оптимальное решение, исключить метод натурных проб и ошибок, перейти к параллельному процессу проектирования.

Принципы моделирования.

Основными принципами моделирования являются

Принцип информативной достаточности. Определяет уровень априорных сведений, при котором может быть создана адекватная модель.

Принцип осуществимости. Определяется вероятностью достижения цели моделирования за конечное время.

Принцип множественности моделей. Создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реальной системы, которые влияют на выбранный показатель эффективности.

Принцип агрегирования. Модель объекта представляется агрегатами (подсистемами), которые пригодны для описания стандартными математическими схемами.

Принцип параметризации. Модель должна иметь в своем составе подсистемы, характеризующиеся параметрами.

Принципы подхода в моделировании систем

В моделировании систем используются классический (индуктивный) и системный (дедуктивный) подходы .

Классический подход рассматривает исследуемую систему с точки зрения выполняемых функций (функциональный подход) и предполагает создание модели путем перехода от частного к общему слиянием ее отдельных компонент, разрабатываемых отдельно.

Процесс синтеза модели на основе классического подхода схематично представлен на рис. 1.2 и включает следующие этапы:

1 Декомпозиция реальной системы, подлежащей моделированию, на отдельные подсистемы.

2 Выбор исходных данных для моделирования, включающих

Назначение;
условия работы;
внешнюю среду;
ограничения.

3 Постановка целей, отображающих отдельные стороны процесса моделирования системы.

4 Формирование на базе целей и исходных данных компонент будущей модели.

5 Совокупность компонент объединяется в модель.

Рис. 1.2. Процесс синтеза модели на основе классического подхода:

Д – исходные данные; Ц – цели; К – компонента модели

Таким образом, разработка модели на основе классического подхода означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели. Поэтому классический подход может быть использован для реализации сравнительно простых моделей, в которых возможно разделение и взаимно независимое рассмотрение отдельных сторон функционирования реального объекта.

Системный подход рассматривает исследуемую систему в виде целенаправленного множества взаимосвязанных элементов (структурный подход) и предполагает создание модели путем перехода от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, при этом исследуемый объект выделяется из окружающей среды.

Процесс синтеза модели на основе системного подхода схематично представлен на рис. 1.3 и включает следующие этапы:

Рис. 1.3. Процесс синтеза модели на основе системного подхода:

Ц – цель моделирования; Д – исходные данные; КВ – критерии выбора

Системный подход позволяет решить проблему построения модели сложной системы с учетом всех факторов и взаимосвязей, пропорциональности их значимости на всех этапах исследования системы и построения модели. Системный подход означает, что каждая система является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем.

Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного: формулировки цели функционирования.

В настоящее время при анализе и синтезе больших систем получил распространение системный подход, который позволяет учитывать сложные стохастические связи в системе и взаимодействие с внешней средой . Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Модель в этом случае создается под поставленную проблему, а моделирование заключается в решении проблемы цели, проблемы построения модели, проблемы работы с моделью. Для правильно выбранной модели характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы, не существенные для данного исследования.

На основе цели функционирования системы, которая определяется вопросами, на которые исследователь хочет получить ответы с помощью модели, и исходных данных, включающих назначение модели,условия работы системы, внешнюю среду для системы и накладываемые ограничения, формируются требования к модели системы.
Определение подсистем модели на базе сформированных требований.
Подбор элементов подсистем модели на основе данных для их реализации.
Выбор составляющих элементов будущей модели на основе сформированных критериев выбора.
Получившаяся таким образом модель является интегрированным целым.

Виды моделирования

Пример результата научного моделирования. Схема химических процессов и процессов переноса в атмосфере.

В силу многозначности понятия «модель» в науке и технике не существует единой классификации видов моделирования: классификацию можно проводить по характеру моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике и т. д.).

В настоящее время по технологии моделирования и области применения выделяют такие основные виды моделирования:

и др.

классификация видов моделирования систем

В основе классификации видов моделирования систем лежат различные признаки, такие как

степень полноты модели;
характер изучаемых процессов в системе;
форма представления системы.

Классификационные признаки.

В качестве одного из первых признаков классификации видов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем . Классификация видов моделирования систем S приведена на рис. 1 .

Рис. 1 — Классификация видов моделирования систем

Рис. 3. Классификация видов моделирования систем

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе S все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т. е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени.

Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

В зависимости от формы представления объекта (системы S) можно выделить мысленное и реальное моделирование.

Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в виде наглядного, символического и математического.

При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.

Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов.

С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.

Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий — составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.

В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Следует отметить, что между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус — словарь, который очищен от неоднозначности, т. е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов.

Математическое моделирование. Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы S математическими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т. е. построена математическая модель.

Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегро-дифференпиальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий. Аналитическая модель может быть исследована следующими методами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик; б) численным, когда, не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; в) качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы S. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическим методом наталкивается на значительные трудности, которые часто бывают непреодолимыми. Поэтому, желая использовать аналитический метод, в этом случае идут на существенное упрощение первоначальной модели, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. Такое исследование на упрощенной модели аналитическим методом помогает получить ориентировочные результаты для определения более точных оценок другими методами. Численный метод позволяет исследовать по сравнению с аналитическим методом более широкий класс систем, но при этом полученные решения носят частный характер. Численный метод особенно эффективен при использовании ЭВМ.

В отдельных случаях исследования системы могут удовлетворить и те выводы, которые можно сделать при использовании качественного метода анализа математической модели. Такие качественные методы широко используются, например, в теории автоматического управления для оценки эффективности различных вариантов систем управления.

В настоящее время распространены методы машинной реализации исследования характеристик процесса функционирования больших систем. Для реализации математической модели на ЭВМ необходимо построить соответствующий моделирующий алгоритм.

При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы S во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы S.

Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др., которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. В настоящее время имитационное моделирование — наиболее эффективный метод исследования больших систем, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования .

Когда результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели процесса функционирования системы S, являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение с последующей статистической обработкой информации и целесообразно в качестве метода машинной реализации имитационной модели использовать метод статистического моделирования. Первоначально был разработан метод статистических испытаний, представляющий собой численный метод, который применялся для моделирования случайных величин и функций, вероятностные характеристики которых совпадали с решениями аналитических задач (такая процедура получила название метода Монте-Карло). Затем этот прием стали применять и для машинной имитации с целью исследования характеристик процессов функционирования систем, подверженных случайным воздействиям, т. е. появился метод статистического моделирования . Таким образом, методом статистического моделирования будем в дальнейшем называть метод машинной реализации имитационной модели, а методом статистических испытаний (Монте-Карло) — численный метод решения аналитической задачи.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи анализа больших систем S, включая задачи оценки: вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системой, влияния изменения различных параметров системы. Имитационное моделирование может быть положено также в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза больших систем, когда требуется создать систему, с заданными характеристиками при определенных ограничениях, которая является оптимальной по некоторым критериям оценки эффективности.

При решении задач машинного синтеза систем на основе их имитационных моделей помимо разработки моделирующих алгоритмов для анализа фиксированной системы необходимо также разработать алгоритмы поиска оптимального варианта системы. Далее в методологии машинного моделирования будем различать два основных раздела: статику и динамику,— основным содержанием которых являются соответственно вопросы анализа и синтеза систем, заданных моделирующими алгоритмами .

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование при анализе и синтезе систем позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Такой комбинированный подход позволяет охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием только аналитического и имитационного моделирования в отдельности.

Другие виды моделирования. При реальном моделировании используется возможность исследования различных характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части. Такие исследования могут проводиться как на объектах, работающих в нормальных режимах, так и при организации специальных режимов для оценки интересующих исследователя характеристик (при других значениях переменных и параметров, в другом масштабе времени и т. д.). Реальное моделирование является наиболее адекватным, но при этом его возможности с учетом особенностей реальных объектов ограничены. Например, проведение реального моделирования АСУ предприятием потребует, во-первых, создания такой АСУ, а во-вторых, проведения экспериментов с управляемым объектом, т. е. предприятием, что в большинстве случаев невозможно. Рассмотрим разновидности реального моделирования.

Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. При функционировании объекта в соответствии с поставленной целью удается выявить закономерности протекания реального процесса. Надо отметить, что такие разновидности натурного эксперимента, как производственный эксперимент и комплексные испытания, обладают высокой степенью достоверности.

С развитием техники и проникновением в глубь процессов, протекающих в реальных системах, возрастает техническая оснащенность современного научного эксперимента. Он характеризуется широким использованием средств автоматизации проведения, применением весьма разнообразных средств обработки информации, возможностью вмешательства человека в процесс проведения эксперимента, и в соответствии с этим появилось новое научное направление — автоматизация научных экспериментов .

Отличие эксперимента от реального протекания процесса заключается в том, что в нем могут появиться отдельные критические ситуации и определяться границы устойчивости процесса. В ходе эксперимента вводятся новые факторы и возмущающие воздействия в процессе функционирования объекта. Одна из разновидностей эксперимента — комплексные испытания, которые также можно отнести к натурному моделированию, когда вследствие повторения испытаний изделий выявляются общие закономерности о надежности этих изделий, о характеристиках качества и т. д. В этом случае моделирование осуществляется путем обработки и обобщения сведений, проходящих в группе однородных явлений. Наряду со специально организованными испытаниями возможна реализация натурного моделирования путем обобщения опыта, накопленного в ходе производственного процесса, т. е. можно говорить о производственном эксперименте. Здесь на базе теории подобия обрабатывают статистический материал по производственному процессу и получают его обобщенные характеристики.

Другим видом реального моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение либо реального объекта, либо его модели при заданных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном (псевдореальном) масштабах времени, а также может рассматриваться без учета времени. В последнем случае изучению подлежат так называемые «замороженные» процессы, которые фиксируются в некоторый момент времени. Наибольшие сложность и интерес с точки зрения верности получаемых результатов представляет физическое моделирование в реальном масштабе времени.

С точки зрения математического описания объекта и в зависимости от его характера модели можно разделить на модели аналоговые (непрерывные), цифровые (дискретные) и аналого-цифровые (комбинированные). Под аналоговой моделью понимается модель, которая описывается уравнениями, связывающими непрерывные величины. Под цифровой понимают модель, которая описывается уравнениями, связывающими дискретные величины, представленные в цифровом виде. Под аналого-цифровой понимается модель, которая может быть описана уравнениями, связывающими непрерывные и дискретные величины.

Особое место в моделировании занимает кибернетическое моделирование, в котором отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам. В этом случае стремятся отобразить лишь некоторую функцию и рассматривают реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между выходами и входами. Чаще всего при использовании кибернетических моделей проводят анализ поведенческой стороны объекта при различных воздействиях внешней среды .

Таким образом, в основе кибернетических моделей лежит отражение некоторых информационных процессов управления, что позволяет оценить поведение реального объекта. Для построения имитационной модели в этом случае необходимо выделить исследуемую функцию реального объекта, попытаться формализовать эту функцию в виде некоторых операторов связи между входом и выходом и воспроизвести на имитационной модели данную функцию, причем на базе совершенно иных математических соотношений и, естественно, иной физической реализации процесса.

Процесс моделирования

Процесс моделирования включает три элемента:

субъект (исследователь),
объект исследования,
модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Рис Общая схема моделирования

Рисунок пример структуры модели процесса продаж

Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных»экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал — формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвертый этап — практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Сейчас трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов человека, жизнедеятельности Азовского моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.

Математическое моделирование исторической динамики

В последнее время интенсивно развивается математическое моделирование исторической динамики (клиодинамика). К настоящему времени основными достижениями клиодинамики можно считать разработку математических моделей «вековых» социально-демографических циклов и достаточно успешное математическое моделирование долгосрочного развития Мир-Системы

Основы научного моделирования

Моделирование для прямых измерений и экспериментов

Модели обычно используются, когда невозможно или непрактично создавать экспериментальные условия, при которых ученые могут непосредственно измерять результаты. Прямое измерение результатов в контролируемых условиях (см. Научный метод) всегда будет более надежным, чем смоделированные оценки результатов.

В моделировании и симуляции модель представляет собой целенаправленное упрощение и абстрагирование восприятия реальности, обусловленное физическими и когнитивными ограничениями. Моделирование — управляемая задача, потому что модель направлена на решения определенных заданных вопросов или задач.

Упрощения призваны опустить все известные и наблюдаемые сущности и их отношения, которые не важны для рассматриваемой задачи. Абстракция агрегирует информацию, которая важна, но не нужна в той же детализации, что и объект исследования. Оба действия, упрощение и абстракция выполняются целенаправленно. Однако они сделаны на основе восприятия реальности. Это восприятие уже само по себе является моделью, поскольку оно связано с физическими ограничениями.

Существуют также ограничения на то, что мы можем формально наблюдать с помощью нашего текущего инструментария и методов, а также в виде когнитивных барьеров, которые ограничивают то, что мы можем объяснить существующими научными теориями. Такая модель включает сущности, их поведение и их формальные отношения и часто упоминается как концептуальная модель. Чтобы создать такую модель, она должна быть реализована через компьютерное моделирование. Для этого требуется большая выборка через применение, например численной аппроксимации или использование эвристики. Несмотря на все эти эпистемологические и вычислительные ограничения, симуляция была признана в качестве одного из трех ключевых компонентов научных методов: построение теории, моделирование и экспериментирование.

Симуляция[править | править код]

Симуляция — это комплексные процессы поведения модели в рамках заданных условий моделирования. Статичная симуляция предоставляет информацию о системе в определенный заданный момент времени (обычно при равновесии, если такое состояние существует). Динамическая симуляция предоставляет информацию в ходе течения времени. Симуляция приводит модель к жизни и показывает, как будет вести себя конкретный объект или явление. Симуляция может быть полезна для тестирования, анализа или обучения в тех случаях, когда модели или концепции реального мира


могут быть представлены в виде их моделей.

Структура

Структура является фундаментальным, но зачастую неосязаемым понятием, которое вбирает в себя распознавание, наблюдение, генезис, сохранение постоянства закономерностей и отношений моделируемых сущностей. От словесного описания ребенком снежинки до детального научного анализа свойств магнитных полей, понятие структуры является основой почти каждого способа исследования и открытия в науке, философии и искусстве.

Системы

Система представляет собой набор взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих интегрированное целое. В общем, система представляет собой конструкцию или набор различных элементов, которые вместе могут приводить к результатам, которые не могут быть получены только самими элементами. Концепцию «интегрированного целого» можно также сформулировать в терминах системы, воплощающей набор отношений, которые отличаются от отношений множества к другим элементам и от отношений между элементом множества и элементами, не входящими в состав реляционного режима. Существует два типа системных моделей: 1) дискретный, в котором переменные мгновенно меняются в отдельные моменты времени и 2) непрерывный, когда переменные состояния непрерывно изменяются по времени.

Создание модели

Моделирование — это процесс создания модели как концептуального представления некоторого явления. Обычно модель будет иметь дело только с некоторыми аспектами рассматриваемого явления, и две модели одного и того же явления могут существенно отличаться, то есть различия между ними будут не только в простом переименовании их составляющих компонентов.

Такие отличия могут быть вызваны различными требованиями конечных пользователей данной модели или концептуальными или эстетическими отличительными предпочтениями создателей модели и их решениями, принятыми в ходе процесса моделирования. Соображения создателей, которые могут повлиять на структуру модели, могут быть в области личных профессиональных предпочтений для, например, применения сокращенной онтологии, или предпочтений в отношении применения статистических моделей по сравнению с детерминированными, дискретных по сравнению с непрерывными и т. д. В любом случае пользователям модели необходимо понять сделанные создателями предположения, которые направлены на то или иное использование модели.

Для построения модели требуется абстракция. Предположения используются в моделировании, чтобы указать область применения модели. Например, специальная теория относительности принимает инерциальную систему отсчета. Это предположение было контекстуализировано и далее объяснено общей теорией относительности. Модель делает точные предсказания, когда ее допущения действительны и, с большой вероятностью, не дают точных прогнозов, когда ее предположения не выполняются. Такие предположения часто совпадают с тем моментом, когда старые теории сменяются новыми (к слову, общая теория относительности работает и в неинерциальных системах отсчета).

Оценка модели

Модель оценивается в первую очередь по ее согласованности с эмпирическими данными; любая модель, несовместимая с воспроизводимыми наблюдениями, должна быть изменена или отклонена. Один из способов изменить модель — это ограничение области применения, над которой она совпадает с наблюдениями с высокой степенью достоверности. Например, ньютоновская физика, которая очень полезна, за исключением очень малых, очень быстрых и очень массивных явлений мира. Тем не менее, соответствие только эмпирическим данным недостаточно для того, чтобы модель была принята как действительная. Другие факторы, важные при оценке модели, включают:

Возможность объяснения прошлых наблюдений
Возможность прогнозирования будущих наблюдений
Стоимость использования, особенно в сочетании с другими моделями
Опровержимость, позволяющая оценить степень достоверности модели
Простота или даже эстетическая привлекательность

Исходя из перечисленных критериев, пользователь модели может попытаться количественно оценить ее с помощью функции полезности, определив для себя приоритетность (веса) переменных.

Визуализация

Визуализация — это любой способ создания изображений, диаграмм или анимаций для коммуникационного сообщения. Визуализация с помощью образов была эффективным способом коммуникационного обмена как абстрактными, так и конкретными идейными сущностями с самого начала истории человечества — пещерные картины, египетские иероглифы, греческая геометрия и революционные методы технического перевода Леонардо да Винчи для инженерных и научных задач.

Пространственный маппинг

Пространственный маппинг относится к методологии, в которой используется «квази-глобальная» методика для увязки сопутствующей «грубой» (идеальной или с низкой точностью) с «высокоточной» (практической или с высокой точностью) моделями различных сложностей. В инженерной оптимизации маппинг выравнивает (отображает) очень быстро грубую модель с ее связанной дорогостоящей вычислительной высокоточной моделью, чтобы избежать прямой дорогостоящей процедуры оптимизации такой модели. Процесс маппинга итеративно уточняет грубую модель (суррогатная модель) сопоставляя ее с высокоточной.

См. также

А как ты думаешь, при улучшении моделирование, будет лучше нам? Надеюсь, что теперь ты понял что такое моделирование,моделирование систем,классификация видов моделирования,система, внешняя среда , функционирование системы,состояние системы,модель ,гипотезы ,аналогии и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то нестесняся пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Моделирование и Моделирование систем

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.

Компьютерное моделирование

Моделирование и его виды

Моделирование является одним из способов познания мира.

Понятие моделирования достаточно сложное, оно включает в себя огромное разнообразие способов моделирования: от создания натуральных моделей (уменьшенных и или увеличенных копий реальных объектов) до вывода математических формул.

Для различных явлений и процессов бывают уместными разные способы моделирования с целью исследования и познания.

Объект, который получается в результате моделирования, называется моделью. Должно быть понятно, что это совсем не обязательно реальный объект. Это может быть математическая формула, графическое представление и т.п. Однако он вполне может заменить оригинал при его изучении и описании поведения.

Хотя модель и может быть точной копией оригинала, но чаще всего в моделях воссоздаются какие-нибудь важные для данного исследования элементы, а остальными пренебрегают. Это упрощает модель. Но с другой стороны, создать модель – точную копию оригинала – бывает абсолютно нереальной задачей. Например, если моделируется поведение объекта в условиях космоса. Можно сказать, что модель – это определенный способ описания реального мира.

Моделирование проходит три этапа:

Создание модели.
Изучение модели.
Применение результатов исследования на практике и/или формулирование теоретических выводов.

Видов моделирования огромное количество. Вот некоторые примеры типов моделей:

Математические модели. Это знаковые модели, описывающие определенные числовые соотношения.

Графические модели. Визуальное представление объектов, которые настолько сложны, что их описание иными способами не дает человеку ясного понимания. Здесь наглядность модели выходит на первый план.

Имитационные модели. Позволяют наблюдать изменение поведения элементов системы-модели, проводить эксперименты, изменяя некоторые параметры модели.

Над созданием модели могут работать специалисты из разных областей, т.к. в моделировании достаточно велика роль межпредметных связей.

Особенности компьютерного моделирования

Совершенствование вычислительной техники и широкое распространение персональных компьютеров открыло перед моделированием огромные перспективы для исследования процессов и явлений окружающего мира, включая сюда и человеческое общество.

Компьютерное моделирование – это в определенной степени, то же самое, описанное выше моделирование, но реализуемое с помощью компьютерной техники.

Для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.

При этом программное обеспечение, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может быть как достаточно универсальным (например, обычные текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированными, предназначенными лишь для определенного вида моделирования.

Очень часто компьютеры используются для математического моделирования. Здесь их роль неоценима в выполнении численных операций, в то время как анализ задачи обычно ложится на плечи человека.

Обычно в компьютерном моделировании различные виды моделирования дополняют друг друга. Так, если математическая формула очень сложна, что не дает явного представления об описываемых ею процессах, то на помощь приходят графические и имитационные модели. Компьютерная визуализация может быть намного дешевле реального создания натуральных моделей.

С появлением мощных компьютеров распространилось графическое моделирование на основе инженерных систем для создания чертежей, схем, графиков.

Если система сложна, а требуется проследить за каждым ее элементом, то на помощь могут придти компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести последовательность временных событий, а потом обработать большой объем информации.

Однако следует четко понимать, что компьютер является хорошим инструментом для создания и исследования моделей, но он их не придумывает. Абстрактный анализ окружающего мира с целью воссоздания его в модели выполняет человек.

Использование представления моделирования в Power BI Desktop — Power BI

22.09.2021
2 минуты на чтение

В этой статье

С помощью представления моделирования в Power BI Desktop вы можете просматривать и работать со сложными наборами данных, которые содержат множество таблиц.

Использование режима моделирования

Чтобы получить доступ к представлению «Моделирование», щелкните значок «Модель» в левой части окна Power BI Desktop , как показано на следующем изображении.

Создание отдельных диаграмм

В представлении «Моделирование» вы можете создавать диаграммы модели, которые содержат только подмножество таблиц в вашей модели. Это может помочь обеспечить более четкое представление таблиц, с которыми вы хотите работать, и упростить работу со сложными наборами данных. Чтобы создать новую диаграмму только с подмножеством таблиц, щелкните значок + рядом с вкладкой Все таблицы в нижней части окна Power BI Desktop.

Затем вы можете перетащить таблицу из списка Поля на поверхность диаграммы.Щелкните таблицу правой кнопкой мыши и выберите в появившемся меню Добавить связанные таблицы .

Когда вы это сделаете, таблицы, связанные с исходной таблицей, отобразятся на новой диаграмме. На следующем изображении показано, как отображаются связанные таблицы после выбора пункта меню Добавить связанные таблицы .

Установка общих свойств

Вы можете выбрать сразу несколько объектов в представлении «Моделирование», удерживая нажатой клавишу Ctrl и щелкнув несколько таблиц.Когда вы выбираете несколько таблиц, они выделяются в режиме моделирования. Когда выделено несколько таблиц, изменения, примененные на панели Свойства , применяются ко всем выбранным таблицам.

Например, вы можете изменить режим хранения для нескольких таблиц в представлении диаграммы, удерживая нажатой клавишу Ctrl , выбирая таблицы, а затем изменяя настройку режима хранения на панели Свойства .

Следующие шаги

Следующие статьи содержат дополнительные сведения о моделях данных, а также подробное описание DirectQuery.

DirectQuery статей:

различных типов представлений и сценариев моделирования SAP HANA

Существует три типа представлений при моделировании данных в SAP HANA: атрибутов, представлений, аналитических представлений, представлений и вычислений, представлений. Понимание того, как каждое из этих различных представлений обеспечивает дополнительную ценность необработанных данных в базе данных, поможет вам понять, как моделировать данные для максимальной гибкости и производительности.

Типы представлений в SAP HANA

1.Представления атрибутов предоставляют описательные данные о характеристиках данных в вашей базе данных. Это «основные данные», которые определяют такие вещи, как иерархии, которые описывают отношения между элементами данных. Создавая представления атрибутов, вы создаете измерения, из которых могут быть построены последующие представления.

2. Аналитические ракурсы в SAP HANA оптимизированы для агрегирования массовых данных. Поскольку база данных работает очень быстро, нет необходимости хранить агрегаты в базе данных; скорее, вы собираете данные в памяти на лету.Аналитические ракурсы создают центральную основную «таблицу фактов» с показателями. Вы можете использовать выражения, операторы и функции для анализа этих данных.

3. Представления вычислений позволяют выполнять гибкую и сложную логику в базе данных. Они построены на основе одного или нескольких аналитических или атрибутных представлений и позволяют выполнять вычисления после агрегирования и группировки. Вычисления обычно выполняются после группировки на уровне атрибутов и после агрегирования на аналитическом уровне.

Рисунок 6-2 показывает сводку трех типов представлений в SAP HANA.

Рисунок 6-2. Представления моделирования SAP HANA

Просмотры и ELT по сравнению с ETL

Для более эффективной работы с данными бухгалтерскому учету может потребоваться иное преобразование данных, чем отдел продаж. Традиционно преобразование происходит перед загрузкой данных в базу данных (ETL). С HANA имеет смысл загрузить данные, а затем выполнить преобразование (ELT). Благодаря мощности HANA вы можете хранить (загружать) одну версию правды в базе данных, а затем использовать представления для поддержки преобразований для различных направлений бизнеса.Это устраняет избыточность, а также возможность рассинхронизации данных.

Просмотры атрибутов

Предположим, в вашей базе данных транзакций есть идентификатор клиента, который связан со всей информацией о клиенте, который приобрел данный продукт. Сама по себе запись клиента позволяет вычислять простые меры, такие как общий объем продаж по клиентам.

Представления атрибутов позволяют объединить взаимосвязи, которые дополнительно описывают данные, с которыми вы работаете.Присоединив свой «идентификатор клиента» к данным в базе данных клиентов, вы можете дополнительно разделить и проанализировать данные о продажах в соответствии с условиями и отношениями, которых нет в исходной транзакции. Поскольку эти объединения выполняются в памяти и не ограничиваются скоростью диска, вы можете исследовать даже более сложные отношения, чем в традиционных моделях баз данных, и при этом поддерживать производительность.

Рисунок 6-3.Просмотр атрибутов SAP HANA

Использование представлений атрибутов позволяет уменьшить размер анализа данных перед выполнением сложных вычислений. В HANA имеет смысл применять представления атрибутов в качестве фильтров, которые извлекают только те данные, которые вам нужны, прежде чем передавать их в сложное вычисление.

Аналитические представления

Аналитические ракурсы работают с показателями в вашей базе данных. Они используются для моделирования данных, которые включают меры, и для вычисления операций на основе этих показателей.

База данных SAP HANA может содержать очень большое количество записей, соответствующих отдельным транзакциям. В типичной дисковой базе данных вы вычисляете и сохраняете отдельную таблицу для агрегированных данных, чтобы что-то вроде «общий объем продаж за день» периодически обновлялось и сохранялось отдельно на диске. В HANA в этом нет необходимости, поскольку база данных работает очень быстро и агрегаты лучше всего вычислять на лету. Поскольку эти агрегаты вычисляются очень быстро, вы можете исследовать гораздо более широкий набор запросов, чем если бы вам нужно было заранее решить, какой подход агрегирования вы будете использовать, и зафиксировать эти записи на диске.

[Связанная статья: Вопросы и ответы на собеседовании по SAP HANA]

Конечным результатом этого для моделирования является то, что аналитические представления, которые вы строите на основе этих показателей, также являются ключевыми для уменьшения объема данных, передаваемых в последующие представления. Выполните агрегирование в своей базе данных, прежде чем передавать эти данные на следующий уровень, чтобы вычисления происходили на правильном уровне. Вы получите большую производительность, если инструмент бизнес-аналитики или приложение сможет работать с данными, которые уже были агрегированы, вместо того, чтобы предоставлять им общий дамп данных для агрегирования.

Рисунок 6-4. Аналитическое представление SAP HANA

Просмотры расчетов

Одной из исключительных особенностей SAP HANA является возможность выполнять расчетные представления в базе данных. Эти представления предлагают уровень гибкости программирования, который выходит за рамки агрегирования, найденного в аналитических представлениях, и они могут вводить данные из нескольких аналитических представлений и представлений атрибутов для выражения сложной логики.Представления вычислений могут иметь уровни логики вычислений, могут включать меры, полученные из нескольких исходных таблиц, и могут включать расширенную логику SQL, код R и многое другое.

Представления вычислений отображаются в HANA как виртуальные таблицы, а приложения и инструменты бизнес-аналитики могут получать к ним доступ так же, как они используют другие представления. Как и другие представления в HANA, они вычисляются по мере необходимости, а промежуточные значения и агрегаты создаются на лету, а не хранятся на диске и периодически обновляются.

Для получения наилучших результатов разработчик моделей должен использовать все возможности атрибутов и аналитических представлений перед передачей данных в представление вычислений. Вычисления лучше всего работают с данными, размер которых уже уменьшен. Если в вашей базе данных миллиард записей, но вам нужны вычисления только для нескольких тысяч из них, вы должны построить свои модели так, чтобы агрегирование и группировка уже выполнялись до выполнения ваших вычислений.

Рисунок 6-5.Представление вычислений SAP HANA

Ознакомьтесь с образцами резюме SAP HANA! Скачивайте и редактируйте, обращайтесь к ведущим работодателям! Загрузить сейчас!

моделей, видов и диаграмм

Что такое модель?

Модели часто строятся в контексте бизнес-систем и ИТ-систем, чтобы лучше понять существующие или будущие системы. Однако модель никогда полностью не соответствует действительности. Моделирование всегда означает с акцентом на и без : подчеркивание важных деталей и опускание нерелевантных.Но что важно, а что неактуально? На этот вопрос нет универсального ответа. Скорее, ответ зависит от , каковы цели модели и от того, кто ее просматривает или читает.

Подумайте, что подчеркнуто или упущено в следующих моделях:

Модель автомобиля в аэродинамической трубе

Модель здания в масштабе 1:50

План маршрута метро

Карта

Организационная структура

Чем больше информации должна давать модель, тем более сложной и трудной она становится.Например, карта Европы, которая одновременно содержит политическую, геологическую, демографическую и транспортную информацию, плохо читается. Решение этой проблемы состоит в том, чтобы передавать различные типы информации на отдельных картах. Различные виды формируются рассматриваемых объектов. Эти взгляды во многом взаимосвязаны. Как правило, при изменении одного представления необходимо настроить и все другие представления. Если, например, в Нидерландах новая земля отвоевана у Северного моря, все виды — то есть все карты — должны быть обновлены.

Рис. 2.3. Различные виды объекта.

То же верно и для модели здания. Если к существующему зданию добавляется новое крыло, это влияет на различные виды, включая план этажа, различные внешние виды и 3D-модель, сделанную из дерева. Рисунок 2.3 схематично иллюстрирует это. В разделе Модели нашего тематического исследования мы специально обращаемся к взаимосвязям между моделями, которые мы используем в этой книге. Различные представления в рамках каждой модели более подробно описаны в Моделирование бизнес-систем , Моделирование ИТ-систем и Моделирование системной интеграции .

Зачем нужны модели?

Как правило, модель системы должна выполнять следующие задачи:

Связь между всеми вовлеченными сторонами: для построения правильной системы важно, чтобы все вовлеченные стороны думали одинаково. Особенно важно, чтобы все понимали используемую терминологию, чтобы клиенты соглашались с одинаковыми требованиями, чтобы разработчики понимали эти требования и чтобы принятые решения могли быть поняты спустя месяцы.
Визуализация всех фактов для клиентов, экспертов и пользователей: все накопленные факты, относящиеся к системе, должны быть представлены таким образом, чтобы каждый заинтересованный мог их понять. Однако, согласно нашему жизненному опыту, мы часто наталкиваемся на стену сопротивления, когда хотим общаться с помощью диаграмм, а не текста. Это сопротивление необходимо преодолеть. За этим часто стоит страх перед неизвестным; и диаграммы могут сначала показаться немного сложными. Таким образом, эта книга содержит инструкции о том, как читать каждую диаграмму.
Проверка фактов с точки зрения полноты, непротиворечивости и правильности: (более или менее) формальная модель позволяет проверять полученные факты на полноту, непротиворечивость и правильность. В частности, четкое изображение взаимоотношений позволяет задавать конкретные вопросы и отвечать на них. Мы перечислим эти вопросы с каждой диаграммой.

Ответьте себе на следующие вопросы:

Когда вы в последний раз чувствовали, что у вас разные цели, когда вы обсуждали систему?

Когда вы в последний раз чувствовали, что обсуждаете один и тот же вопрос снова и снова?

Когда в последний раз вы хотели, чтобы консенсус, достигнутый вами во время обсуждения, был записан?

Назначение и целевая группа модели

В реальной жизни мы часто наблюдаем, что результаты громоздкого, утомительного и дорогостоящего моделирования просто исчезают в стопке бумаг на чьем-то столе.Мы можем спросить, почему это так. На результат моделирования сильно влияют два фактора: , для которого мы создаем модель, и , для какой цели предполагается использовать. Если мы не обсудим и не определим эти аспекты в достаточной степени, мы рискуем создать модели, не содержащие того, что важно для пользователя. Другими словами, если детали не подчеркнуты и не опущены должным образом, модель станет бесполезной.

Для определения цели и целевой группы необходимо ответить на следующие вопросы:

Какой деловой опыт мы можем ожидать? Можем ли мы предположить базовые знания предмета, или мы должны объяснить основы событий и процессов модели?
Какая детализация нужна целевой группе? Какой уровень сложности допускает модель? Если процессы и системы подвержены постоянным изменениям, высокодетализированная модель может оказаться нереалистичной.Это связано с тем, что в большинстве случаев невозможно поддерживать эти модели удовлетворительным образом. Менее подробная модель требует меньше усилий для разработки и обновления, но она также менее точна.
Сколько времени у целевой группы есть , чтобы прочитать и интерпретировать модель? Чтобы ваша модель не исчезла в стопке бумаги на чьем-либо столе, выберите соответствующий уровень детализации и сложности; в противном случае ни у кого не было бы достаточно времени, чтобы его прочитать.
На каком языке можно использовать модель? Понимает ли целевая группа технические бизнес-термины? Понимают ли они терминологию ИТ? Давайте проясним это на простом примере: если на бутылке, наполненной водой, написано «вода», практически любой, кто умеет читать, поймет содержимое бутылки.Однако, если на бутылке написано «H ₂ O» — даже если это правильно — мы достигаем гораздо меньшей группы людей, например, работников химической лаборатории. Тем не менее, дополнительное преимущество заключается в том, что он показывает состав содержимого: водород и кислород. В любом случае вам нужно будет решить, какой «ярлык» наиболее подходит для вашей целевой группы.
Какой уровень абстракции выбрать? Чем менее абстрактна модель, тем она понятнее и понятнее для пользователя.Это связано с тем, что менее абстрактная модель ближе к фактическому использованию и языку пользователя. С другой стороны, модели с высоким уровнем абстракции более пригодны для повторного использования и их легче преобразовать в ИТ-системы. Мы также можем более точно доказать, что они верны. ИТ-специалисты, вероятно, лучше всего управляют абстрактными моделями. Пользователи, с другой стороны, могут выдернуть волосы, если их попросят разобраться с такой моделью.

Практические советы

Необходимо найти компромисс между уровнем абстракции, ясности и количеством деталей, используемых для модели.Можно разработать несколько компонентов модели, различающихся степенью формальности и детализации, для удовлетворения различных целевых групп. Таким образом, можно значительно упростить общение между создателями моделей, клиентами, пользователями и разработчиками. Важно не «переусердствовать», а адаптировать модель к ее целевым группам и их использованию.

Анализ или шаблоны проектирования — это примеры моделей, которые описывают общие методы проектирования и моделирования.

Процесс анализа

Рисунок 2.4 показан процесс анализа, который состоит из получения , , представляющих , и проверки фактов :

Рисунок 2.4 Процесс анализа

Это работа аналитика. В процессе анализа создается спецификация, которая исходит из модели и других представлений. Аналитик работает с носителями знаний, такими как клиенты, пользователи и эксперты в предметной области:

Факты — это , полученные в результате сотрудничества между аналитиками и экспертами в предметной области, в котором носители знаний вносят знания предметной области, а аналитики — методологические знания.
Факты — это , представленные в схемах и документах, которые обычно готовит аналитик.
Факты проверяются только носителями знаний, поскольку только они могут решить, верны ли представленные факты. Проверка абсолютно необходима. Без этого у нас могли бы быть красивые диаграммы, но высока вероятность того, что представленные факты неверны. Проще говоря: разработка модели без проверки абсолютно бесполезна!

Практические советы

Невозможно разработать и проверить пригодную для использования модель без знания технических основ темы.Где мы можем найти этих носителей знаний, которые что-то знают о системах, которые мы хотим моделировать? У нас был хороший опыт общения со следующими группами людей:

Люди, участвующие в выполнении, управлении и контроле бизнес-процессов
Пользователи аналогичных или связанных ИТ-систем
Клиенты, которые часто являются носителями критических и творческих знаний
Деловые партнеры
Эксперты домена
Менеджмент
Внешние наблюдатели

Несколько полезных методов оказались полезными для анализа и понимания бизнес-процессов:

Наблюдение за работниками за работой
Участие в исследуемых бизнес-процессах
Взяв на себя роль аутсайдера (e.грамм. заказчика)
Проведение изысканий
Проведение интервью
Мозговой штурм со всеми участниками
Обсуждение с экспертами в предметной области
Проверка существующих форм, документации, спецификаций, справочников и рабочих инструментов
Описание организационной структуры и управления рабочим процессом (организационные схемы и т. Д.)

Диаграммы как виды

Каждая конкретная диаграмма UML соответствует одному представлению модели системы.В зависимости от типа используемой диаграммы различные аспекты либо подчеркиваются, либо опускаются. Сочетание всех различных представлений дает хорошую модель системы. Большинство диаграмм UML — это графиков (как показано на рисунке 2.5), что подразумевает, что они состоят из элементов, соединенных линиями:

Рисунок 2.5 Диаграмма в виде графиков

Чтобы читать диаграммы, вы должны знать, какие типы элементов и линий разрешены и что они означают. Мы объясним это для диаграмм, которые мы используем в следующих главах.

Даже инструменты автоматизированной разработки программного обеспечения ( CASE ) обрабатывают диаграммы UML как представления. Они используют базу данных , в которой хранится информация о модели. Каждая диаграмма показывает — в виде представления — часть этой информации. Таким образом, инструмент CASE помогает сохранить согласованность каждого представления. Если, например, имя класса изменяется в диаграмме классов, диаграмма состояний этого класса автоматически обновляется:

Фигура 2.6 Инструмент CASE как база данных

База данных модели — это то, что принципиально отличает инструмент CASE от графической программы (рис. 2.6). Любую диаграмму UML можно легко создать с помощью бумаги и карандаша или графической программы. Однако в этом случае различные схемы представляют собой не более чем рисунки. Только использование инструмента CASE с базой данных в соответствии со спецификациями UML позволяет согласованный сбор, управление и изменение информации о модели.

UML предоставляет собственную модель базы данных: метамодель UML, компонент спецификаций UML (« OMG : Unified Modeling Language: Infrastructure, Version 2.0, окончательная принятая спецификация, сентябрь 2003 г. и OMG : унифицированный язык моделирования: надстройка, версия 2.0, пересмотренная окончательная принятая спецификация, октябрь 2004 г. »: http://www.omg.org). Все элементы, встречающиеся в схемах UML, а также описания этих элементов содержатся в метамодели UML. Например, в нем говорится, что у класса могут быть атрибуты и методы. Эта «модель данных» UML как языка является основой баз данных моделей всех инструментов UML CASE .К сожалению, многие инструменты CASE требовательны к ресурсам, дороги, плохо разработаны, громоздки и требуют обширного обучения. Несмотря на это, за исключением очень маленьких проектов, их использование имеет смысл.

Мы не можем найти эту страницу

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}} *

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}} / 500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$ item}} {{l10n_strings.PRODUCTS}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}
{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}
{{l10n_strings.LANGUAGE}} {{$ select.selected.display}}
{{article.content_lang.display}}
{{l10n_strings.AUTHOR}}
{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}
{{$ select.selected.display}} {{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}} {{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}
просмотров моделей данных — TDAN.com

Опубликовано на TDAN.com Апрель 2000 г.

О представлениях и концептуальной схеме

Нотация объектных моделей точно соответствует нотации моделей сущностей / отношений (данных), которые им предшествовали.Там, где модели сущностей / отношений изображены «сущностями», объектные модели показывают
прямоугольников, представляющих «классы объектов». В любом случае, это, в конечном счете, определения вещей, значимых для бизнеса. Там, где модели данных показывают «отношения» между собой, модели объекта
показывают «ассоциации». В любом случае это представления количества появлений объекта / класса, которые могут быть связаны с появлением другого объекта / класса.

Они отличаются друг от друга тем, как используются модели двух типов: , .Хотя разработчики моделей данных могут начинать с набросков и представлений конкретных вещей, увиденных бизнес-сообществом,
чаще всего применяет определенные дисциплины, чтобы убедиться, что каждый атрибут в модели появляется только один раз, и убедиться, что его можно получить из любого из нескольких направления. Более того, они часто объединяют
сущностей для создания более абстрактных, охватывающих большее концептуальное пространство. Разработчики объектных моделей меньше озабочены такими дисциплинами. Они больше заинтересованы в том, чтобы классы объектов
в их моделях представляли именно те классы объектов, которые видит каждый зритель.Если модель e / r будет представлять занятость человека в компании, объектная модель может просто показать
сотрудника.

В обоих этих представлениях есть свои достоинства. Уловка состоит в том, чтобы связать их воедино. К сожалению, на момент написания этой статьи ни один инструмент CASE не справлялся с этим хорошо, поэтому документирование связи
между двумя моделями должно выполняться в MS Word или Excel.

Эта статья предназначена для того, чтобы представить различия между внешними представлениями данных, представленными объектными моделями, и внутренними, «концептуальными» представлениями, представленными диаграммами сущностей / отношений
.

Модель данных (в частности, модель «сущность / взаимосвязь») преследует две цели: во-первых, системный аналитик использует ее, чтобы подтвердить потенциальным пользователям системы, что он или она понимает природу
вовлеченного бизнеса; во-вторых, разработчик системы использует ее как образец базовой структуры новой или пересмотренной системы.

Модели данных часто использовались исключительно для достижения второй цели. Они помогают разработчикам баз данных визуализировать структуру базы данных и тем самым прояснить их мышление.

Однако им часто не удается достичь своей первой цели, если они не учитывают различные точки зрения на данные компании. Они либо нарисованы в очень конкретных терминах, чтобы отразить
конкретную точку зрения одной части сообщества пользователей, но без признания более общекорпоративных проблем, либо они нарисованы в более абстрактных, общих терминах, чтобы попытаться обратиться к более
общие вопросы, часто в ущерб общему пониманию. В любом случае представлена только часть изображения.

Первоначально теория баз данных предусматривала четыре различных подхода к данным в базе данных, как показано на рисунке 1. Во-первых, концептуальная схема представляет структуру данных в том виде, в каком они
существуют во всей организации. Факты концептуальной схемы верны везде. Во-вторых, внешняя схема представляет данные, которые видит каждый пользователь. У каждого пользователя может быть своя внешняя схема
, причем набор из них перекрывается и, на практике, они не полностью согласованы.Логическая схема представляет данные в терминах, используемых конкретной системой управления базой данных
(таблицы и столбцы, сегменты сети и т. Д.). Наконец, внутренняя схема представляет структуру данных в том виде, в каком они физически хранятся на компьютере.

Это доказало полезный взгляд на вещи и стимулировало развитие систем управления реляционными базами данных. С помощью системы управления реляционной базой данных вы теперь можете описать концептуальную схему
в терминах логической схемы как структуры таблиц и столбцов.Программное обеспечение позаботится о внутренней схеме, которую затем можно будет настраивать независимо от логической схемы
. Более того, благодаря языку SQL вы можете указать «просмотры» данных отдельными пользователями. Программное обеспечение будет отслеживать отношения между ними и концептуальной / логической схемой
.

Рисунок 1. Подход с тремя схемами

Однако на практике реляционные инструменты таким образом не использовались.Ранние системы управления реляционными базами данных были медленными, даже с инструментами, доступными для логической настройки, поэтому структуры таблицы
были денормализованы и вышли из концептуальной модели. Дизайн таблиц и столбцов стал частью дизайна логической схемы, так же как дизайн сетей и иерархий был частью дизайна логической схемы при более ранних технологиях. Несмотря на то, что системы управления базами данных стали быстрее, практика остается.

Даже там, где они уместны, представления SQL часто не используются «по соображениям производительности».Однако там, где используются представления SQL, когда база данных больше не представляет концептуальную схему
, они теперь напрямую связаны с логической схемой.

Единственное место, где еще существует концептуальная модель, — это модель данных. Модель данных представляет собой рисунок, предназначенный для представления бизнеса в его самом фундаментальном смысле, показывающий
сущностей как «важные вещи, о которых организация желает хранить информацию».

Однако само моделирование данных в том виде, в каком оно практикуется, не застраховано от предубеждений как в отношении логических, так и внешних схем: некоторые аналитики будут рисовать модели внешнего представления, создавая сущности для каждой конкретной вещи, видимой пользователями, без учета основных сходств и принципов. .Другие используют модель данных в качестве инструмента проектирования базы данных, просто отражая фактическую или предполагаемую структуру проекта базы данных
.

С другой стороны, истинная концептуальная модель покажет только то, что является фундаментальным для бизнеса, и большинство из того, что люди видят, является примерами.

Все это просто еще одно выражение исходной проблемы. У разных людей в организации разные взгляды на данные. Если можно создать истинную концептуальную модель,
не обязательно будет узнаваемой для всех на предприятии.Если модель более конкретна, из уважения к определенному отделу, она будет отражать конкретную внешнюю точку зрения, и люди из других отделов могут
либо не признать ее, либо не согласиться с ней. Даже физический дизайн базы данных представляет собой другой вид данных, который имеет право на представление.

Как показано на рисунке 2, архитектура с тремя схемами сбилась с пути.

Таким образом, моделирование данных, наш инструмент для разработки концептуальных моделей, было удалено из процесса определения и разработки систем.Когда модель данных представляет концептуальную схему, внешние схемы
больше не связаны с ней, и эти внешние схемы вообще недоступны в форме модели данных. И хотя концептуальная схема часто является отправной точкой для проектирования физической базы данных
, очень сложно поддерживать связь в актуальном состоянии при изменении требований.

Рисунок 2: Концептуальная схема Adrift

Что нам нужно, так это возможность вернуться к рисунку 1.Если бы средства для его поддержки были доступны, аналитик на ранних этапах обсуждения с пользователями воспользовался бы графикой модели данных и
предложениями, чтобы построить модели в конкретных терминах пользователей. Эти модели могут быть «объектными моделями». Затем аналитик переводил результат в обобщенные корпоративные концептуальные модели.

Когда дизайнер затем сопоставляет концептуальную модель данных с проектом базы данных, он или она может сопоставить внешние модели данных непосредственно с представлениями и экранами SQL.В качестве альтернативы, хранимые процедуры могут быть созданы
для реализации представлений объектной модели мира. Другими словами, проект вида по умолчанию может быть сгенерирован вместе с дизайном базы данных по умолчанию .

Инструменты CASE в том виде, в котором они существуют сегодня, не поддерживают идею представлений модели данных. В лучшем случае некоторые (но далеко не все) инструменты CASE позволяют пользователю рисовать подмножества общего набора сущностей и
отношений. Это средство можно использовать выборочно для рисования объектов, относящихся к определенной части бизнеса.Если можно получить конкретное представление, просто выбрав объекты для отображения,
этого достаточно.

№ Инструмент CASE (по опыту вашего автора), однако, достаточно гибок, чтобы можно было представить представление модели данных, где отношения или имена сущностей в представлении
отличаются от таковых в базовой модели. Нам нужна такая возможность — наряду с возможностью документировать отношения между этим представлением и лежащей в основе полной моделью.

В следующих разделах представлены некоторые примеры ситуаций, в которых этот механизм просмотра может быть полезен.

Примеры просмотров

По крайней мере, пять ситуаций вызывают потребность в представлениях моделей данных:

Объединение сущностей и отношений

Иерархии

Во-первых, в отличие от диаграмм потоков данных, модели данных по своей сути не являются иерархическими, что затрудняет создание «сводных» или «высокоуровневых» моделей данных.Высшее руководство часто не желает, чтобы
просматривал слишком подробные презентации, но нет удобного стандартного способа показать только самые важные элементы.

Как упоминалось выше, можно выбрать объекты для представления на основе их важности для аудитории, но простого отказа от включения низкоуровневого объекта на диаграмму может быть недостаточно: если объекты
не включены в презентацию, сами определения отношений изменятся. . На рисунке 3 показана связь между двумя высокоуровневыми объектами.ПОРЯДОК РАБОТЫ и ЧЕЛОВЕК кажутся менеджеру
простыми отношениями «многие ко многим», но на более низких уровнях детализации отношения намного сложнее.

Рисунок 3: Иерархическое представление

(Между прочим, не всегда легко судить, что составляет «наиболее важную» сущность. Некоторые сущности явно «высокоуровневые» или «подробные», но значимость других зависит от менеджера
, смотрящего на модель. В этой статье, однако, мы обсуждаем способность инструментов представлять представления — возможности аналитика представлять представления
разумно — это отдельный вопрос.)

Обратите внимание, что это не просто вопрос исключения ЗАПИСИ ЗАПИСИ и НАЗНАЧЕНИЯ ТРУДА из сводной диаграммы на рисунке 3. Пара отношений в сводной диаграмме («Каждый НАРЯД РАБОТЫ
может быть , обработанным над одним или несколькими ЛЮДЬМИ» , и «Каждый ЛИЦО может быть задействован в одном или нескольких ЗАКАЗАХ РАБОТЫ») на отличается от на подробной схеме. Хотя вы,
, можете просто добавить пару итоговых отношений и показывать или не показывать строку, когда это необходимо, в настоящее время у нас нет механизма, чтобы показать, что эти различные отношения логически эквивалентны.

Количество просмотров

Вторая потребность в представлениях моделей данных возникает из-за того, что, строя диаграммы для описания компании в целом, мы часто создаем модели, которые не в терминах, которые каждый отдел может легко понять
. Разные отделы могут смотреть на похожие вещи совершенно по-разному.

Независимо от уровня управления, все люди работают в среде конкретных вещей: пользователи знают о «частях», «инструментах», «узлах» и т. Д.Они не знают о
более общих «статьях» или даже (за исключением бухгалтеров) «активах», которые могли бы появиться в более общекорпоративной модели. По крайней мере, любая сущность в модели может быть задокументирована с помощью
примеров, но еще лучше было бы сделать так, чтобы сами имена сущностей отражали конкретный мир пользователя. Конечно, нужно изображать отношения такими, какими их видит департамент.

Если разные отделы имеют разные названия для одних и тех же вещей, каждый должен иметь возможность видеть модель со своими собственными названиями на ней.На Рисунке 4 ПРОИЗВОДСТВО и ИЗМЕРИТЕЛЬНОЕ УСТРОЙСТВО — это две широкие категории
оборудования (ТИП ПУНКТА) на предприятии. Однако отдельные отделы занимаются подмножествами этих вещей. Отдел технического обслуживания занимается ЧАСТИ ОБОРУДОВАНИЯ, ЛАБОРАТОРИЯ
— ИНСТРУМЕНТАМИ, а отдел управления технологическим процессом — БИРКАМИ.

Рисунок 4: Типы позиций

Здесь необходима возможность указать, что сущности и отношения конкретного отдела существуют — показывая это в модели данных — а также указать связи
между ними и концептуальной моделью, сущности и отношения которой могут выглядеть совершенно по-разному.С объектами представления и отношениями манипулируют точно так же, как с реальными объектами, но словарь данных
понимает, чем они отличаются.

Другой пример показан на рисунке 5: инженер по техническому обслуживанию может рассматривать «ВРАЩАЮЩУЮСЯ ЧАСТЬ» как существенную сущность. В концептуальной модели это просто другое ОБОРУДОВАНИЕ. Язык представления модели данных
позволяет определять следующее:

ВРАЩАЮЩАЯСЯ ЧАСТЬ <= «ОБОРУДОВАНИЕ,
(каждое из которых должно быть ТИПА ОБОРУДОВАНИЯ) ГДЕ
ТИП ОБОРУДОВАНИЯ.ОПИСАНИЕ
= «Вращающаяся часть»;

Рисунок 5: Вид подразделения

Отношения тоже меняются при разных взглядах. Например, модель отдела может показывать, что ПРОДУКТ состоит из одного и только одного ТИПА ПРОДУКТА , но с точки зрения компании,
ПРОДУКТ может иметь один или несколько ТИПОВ ПРОДУКТА .

Рисунок 6: Другой вид отдела

Механизм для синхронизации этих двух представлений — это то, что мы ищем здесь.(См. Рисунок 6.)

В обоих этих случаях простого скрытия сущностей недостаточно. Отношения между взглядами разные.

Объединение сущностей и отношений

Третья область, где были бы полезны представления моделей данных, — это практика включения отношений между вещами в определение самой вещи. Это практика, которую концептуальное моделирование данных
пытается искоренить, но аудитория настаивает на ее выполнении.

Наиболее распространенным примером этого является ПОСТАВЩИК, который, как известно пуристам моделирования, является только СТОРОНОЙ (ЛИЦОМ или ОРГАНИЗАЦИЕЙ), которая является продавцом в КОНТРАКТЕ. (См. Рис. 7.) То есть
слово «поставщик» содержит в своем определении не только сам объект (лицо или организацию), но и его отношения с другими вещами.

Однако многим людям удобнее использовать сущности ПОСТАВЩИК и КЛИЕНТ (вероятно, потому, что именно так мы всегда строили системы закупок и продаж), даже если базовые сущности
(ЛИЦО и ОРГАНИЗАЦИЯ) одинаковы, независимо от того, являются ли они покупают или продают.В интересах гармонии должно быть возможно изобразить более знакомые сущности.

Опять же, синтаксис представления позволяет нам сказать:

ПОСТАВЩИК <= СТОРОНА
ГДЕ
СТОРОНА является «продавцом» одного или нескольких ДОГОВОРОВ;

Рисунок 7. Сущность плюс взаимосвязь

Межведомственные просмотры

Четвертая область, в которой могут быть полезны представления моделирования данных, касается сущностей, которые относятся ко многим или всем аспектам бизнеса таким образом, чтобы переопределять локальные сущности.Бухгалтерская транзакция, например,
, рассматривает совершенно разные объекты (такие как ОТДЕЛ или АКТИВ) как «центры затрат». (См. Рисунок 8.)

В некоторых случаях ЦЕНТР РАСХОДОВ может быть СЧЕТАМИ РАСХОДОВ для конкретного АКТИВА ОТДЕЛЕНИЯ и , или это может быть просто набор всех счетов расходов ОТДЕЛЕНИЯ. Модель может быть нарисована так, что
, что каждый ЦЕНТР ЗАТРАТ должен быть либо для одного СЧЕТА РАСХОДОВ , либо для одного ОТДЕЛЕНИЯ , но это противоречит тому факту, что люди, которые имеют дело с ЦЕНТРАМИ РАСХОДОВ, не хотят знать
о РАСХОДАХ СЧЕТА, и наоборот.

Рисунок 8: Обзор между компаниями

В другом примере использование рабочей силы и деталей, отнесенных к рабочему заданию, требует самостоятельных сложных моделей для точного описания всех соответствующих отношений, специфичных для каждой из них. Но для менеджера проекта
они просто «ресурсы».

Мета-модели просмотров

На самом деле реальный мир не является реляционным. Возникают ситуации, когда разные экземпляры объекта имеют разные атрибуты в зависимости от категории вхождения.С этим можно справиться
с помощью подтипов, за исключением тех случаев, когда они очень динамичны, когда категории часто добавляются и удаляются. Примером является ПРОДУКТ, где атрибуты плода
сильно отличаются от атрибутов компьютера.

Решение этой проблемы показано на рисунке 9. Эта модель определяет атрибуты для каждого ТИПА ЭЛЕМЕНТА с помощью одного или нескольких НАЗНАЧЕНИЙ АТРИБУТА. Каждое НАЗНАЧЕНИЕ АТРИБУТА состоит из одного АТРИБУТА ТИПА ЭЛЕМЕНТА
. Затем можно определить ЗНАЧЕНИЕ АТРИБУТА для ЭЛЕМЕНТА этого ТИПА ЭЛЕМЕНТА.

Рисунок 9: Мета-модель таблицы переменной длины

Однако эта модель слишком абстрактна для многих аудиторий. Многие люди хотят знать только то, что ЭЛЕМЕНТ — это из одного и только одного ТИПА ЭЛЕМЕНТА, и что формат конкретного ЭЛЕМЕНТА будет зависеть от
его ТИПА ПУНКТА. Сложности модели, которая реализует это в реляционной среде, не представляют интереса. Инструмент CASE может представить это, даже если словарь содержит более
сложных базовых моделей.

Ничто в существующих инструментах не мешает нам рисовать метамодели, подобные этой. Однако чего не хватает, так это возможности связать эту модель с моделью, которая показывает ITEM таким, каким его видят все —
как единый объект со строками переменной длины.

Рекомендации

В каждом из этих случаев систематический способ представления этих представлений данных значительно увеличил бы возможности моделирования данных как инструмента для управления проектированием баз данных.

Инструменты CASE должны официально признавать концепцию «объектного представления» и иметь язык для его описания, как представлено здесь.Среди прочего, это будет включать:

1. Отделение чертежей от их базовой модели. Это позволит пользователю выбрать, какие объекты и отношения будут отображаться на конкретном чертеже. Это основное требование, которое сейчас позволяют некоторые инструменты
CASE.

2. Обеспечение возможности выбора синонима для отображения в качестве имени объекта на конкретном чертеже.

3. Обеспечение возможности определения «виртуальной сущности» (класса объектов), определение которой происходит из других сущностей и отношений.

4. Обеспечение возможности определения «виртуального отношения» (ассоциации) в терминах (или в качестве синонима) одного или нескольких других отношений и с учетом любых промежуточных объектов.

5. Документирование связей между виртуальными и реальными объектами и отношениями и управление ими в отчетах и критериях выбора. («Покажите мне подробности этого отношения…»). Было бы неплохо (хотя и не обязательно) указать такой виртуальный объект на чертеже, как
.Например, «(v)» можно поставить рядом с именем объекта.

6. Обеспечение возможности показа сущности подтипа без необходимости показывать ее супертип. Действительно, разным приложениям должно быть разрешено владеть разными подтипами.

Это только самые очевидные требования. Очевидно, что все последствия этой идеи еще предстоит изучить. Ваш автор будет приветствовать комментарии от всех, кто боролся с этой проблемой
и имеет дальнейшие идеи о том, как ее решить.

Моделирование совокупного поведения и колебаний в экономике: стохастические представления взаимодействующих агентов: 9780521606196: Economics Books @ Amazon.com
«Это очень долгожданная трактовка стохастической динамики в экономических моделях и ее значение для теоретической и прикладной экономики… Профессор Аоки представил автономное описание всех необходимых и актуальных концепций набора инструментов моделирования, включая ключевые концепции стохастической динамики, такие как Основное уравнение (обратное уравнение Колмогорова-Чепмена), уравнение Фоккера-Планка, скачкообразные марковские процессы, случайные разбиения и комбинаторная случайность.«Азиатско-Тихоокеанский журнал менеджмента
» Масанао Аоки снова написал книгу, опередившую свое время. На этот раз он применяет методы, популярные в точных науках, но чуждые большинству экономистов, для анализа динамического взаимодействия большого (конечного) числа агентов (или сущностей). Он характеризует типы агентов по их решениям и перемещению между типами как вероятности эндогенного перехода. Аоки использует случайный комбинаторный анализ для описания распределения типов и обратные уравнения Чепмена-Колмогорова для описания совокупной динамики.Это новаторский подход к характеристике сложной динамической стохастической экономической среды ». Роджер Крейн, Калифорнийский университет, Беркли,

«В последние годы экономисты испытали растущий интерес к моделированию экономических явлений как результатов взаимодействия разнородных людей. Хотя взаимодействие и неоднородность кажутся естественными и широко распространенными чертами современной экономики, ранее господствовавшая традиция моделирования репрезентативных агентов в значительной степени избегала обоих.Однако растущее осознание важности этих функций также требует адаптации или разработки соответствующих технических инструментов. Профессор Аоки оказал огромную услугу своей профессии, предоставив унифицированный подход к методам стохастического моделирования больших наборов разнородных агентов. Являясь дополнением и продолжением его основополагающих подходов к макроэкономическому моделированию, настоящий том не только добавляет продвинутый материал, но и демонстрирует силу статистического подхода, применяя его к важным классам экономических моделей.Благодаря уникальному охвату и строгому изложению, книга сразу станет стандартным справочником в новой захватывающей области моделирования взаимодействующих агентов в экономике ». Томас Люкс, Кильский университет

«Экономисты долгое время считали оптимизацию первым принципом экономики. Эта вера привела многих к вальрасианской или межвременной модели максимизации полезности и коренным образом изменила макроэкономику. К сожалению, стандартная модель, такая как теория реального делового цикла, выглядит безнадежно нереалистичной.Может показаться парадоксом, что модель, основанная на явной максимизации репрезентативного агента, столь же неудовлетворительна, как и макромодель. Книга профессора Аоки дает нам хороший ответ на этот вопрос и в то же время дает нам новую методологию макроэкономики. Он убедительно утверждает, что Jump Markov Process — мощный и плодотворный инструмент макроэкономики. Профессор Аоки объясняет метод, а также приводит примеры. Книга останется в памяти как достопримечательность ». Хироши Йошикава, Токийский университет,

В этой книге анализируется, как взаимодействует большое, но конечное число агентов, и какие статистические последствия следуют за этим.

Об авторе

Масанао Аоки — почетный профессор факультета экономики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Он также занимал профессорские должности в Институте социальных и экономических исследований Университета Осаки, Токийском технологическом институте и Университете Иллинойса. Профессор Аоки — бывший президент Общества экономической динамики и контроля, член Эконометрического общества и член Общества систем управления IEEE.В настоящее время помощник редактора журнала Macroeconomic Dynamics, публикуемого Cambridge University Press, он также работал редактором Journal of Economic Dynamics and Control и International Economic Review и заместителем редактора IEEE Transaction of Automatic Control, Information Sciences, and the Journal. математического анализа и приложений. Профессор Аоки является автором или редактором десяти книг, в том числе «Новые подходы к макроэкономическому моделированию: эволюционная стохастическая динамика, множественные равновесия и внешние эффекты как полевые эффекты» (Кембридж, 1996).
Моделирование
: просмотры: начало [RobMoSys Wiki]

Роли в экосистеме имеют определенные представления. Преимущество представления для роли состоит в том, чтобы представить только то, что имеет отношение к ответственности роли, тем самым скрывая сложность, которая не имеет отношения к этой роли, но в конечном итоге все еще актуальна для всей системы. В конечном итоге система состоит из множества конкретных моделей, основанных на структурах композиции RobMoSys.Эти элементы вносятся ролями, которые работают через представления и взаимодействуют таким образом, что добавленные элементы могут быть составлены для формирования системы. В результате индивидуальная роль может сосредоточиться только на своей ответственности и опыте, работая отдельно от других ролей. Это обеспечивается структурами композиции RobMoSys.
Каждая роль, которая участвует в экосистеме, использует специальное представление, чтобы сосредоточиться на своей ответственности и опыте.
Концепция «просмотров» группирует основные примитивы структур композиции RobMoSys.Представление связано с ролью и устанавливает связь между примитивами в структурах композиции RobMoSys и ролями RobMoSys.

Роль имеет конкретный взгляд на систему на адекватном уровне абстракции с использованием только соответствующих элементов. Взгляд — это не только перспектива, в которой человек видит только часть системы, но не видит остальную часть, даже если она там есть. Вместо этого в представлении отображается фрагмент всей системы, который можно просматривать независимо от других частей. Эти другие части могут даже не существовать во время просмотра системы, потому что они состоят из других частей, чтобы сформировать полную систему позже.

Пример: рассмотрим закрытую книгу. Вид на переднюю обложку — это определенный ракурс на книгу. Хотя видна только передняя обложка, там лежит вся книга. Книга также состоит из страниц и задней обложки, которые не видны, даже если они есть. Однако имеет смысл смотреть только на заднюю обложку книги, ее страницы содержания или даже отдельные главы отдельно (отрывок из книги), поскольку и передняя, и задняя страница могут иметь разный дизайн (разделение роли), а затем их можно собрать вместе.

Список представлений

Виды по отношению к композиционным структурам и ролям

Связи между представлениями: Пример 1

На рисунке ниже показана связь между несколькими представлениями.

9.2. Виды моделирования. Основы информатики: Учебник для вузов

Читайте также

Диаграммы функционального моделирования

Запуск моделирования

9.3. Анализ эффективности моделирования

16.1. Создание профилей моделирования

Пространство для трехмерного моделирования

3.1. Основы сплайнового моделирования

3.2. Основы полигонального моделирования

Пространство для трехмерного моделирования

19 Вопросы моделирования

9.1. Многовариантность твердотельного моделирования

Объекты как средство моделирования

Виды моделирования

19. Моделирование. Виды моделирования. — билеты по инфе

Основные виды 3D-моделирования

Параметрическое моделирование

Воксельное моделирование

Полигональное моделирование

Сплайновое моделирование

Скульптинг

Виды моделирования. Основы скульптинга, ретопологии и развертки / Хабр

Способы моделирования

1. Полигональное моделирование

2. NURBS моделирование

3. Точное моделирование в Сапрах

Про полигоны

Скульптинг

Ретопология﻿

Развертка

Моделирование систем.Модель. Понятие, виды и классификация Моделирование…

Основные понятия

Принципы моделирования.

Принципы подхода в моделировании систем

Виды моделирования

классификация видов моделирования систем

Процесс моделирования

Математическое моделирование исторической динамики

Основы научного моделирования

Моделирование для прямых измерений и экспериментов

Симуляция[править | править код]

Структура

Системы

Создание модели

Оценка модели

Визуализация

Пространственный маппинг

См. также

Компьютерное моделирование

Моделирование и его виды

Особенности компьютерного моделирования

Использование представления моделирования в Power BI Desktop — Power BI

В этой статье

Использование режима моделирования

Создание отдельных диаграмм

Установка общих свойств

Следующие шаги

различных типов представлений и сценариев моделирования SAP HANA

Типы представлений в SAP HANA

Просмотры и ELT по сравнению с ETL

Просмотры атрибутов

Аналитические представления

Просмотры расчетов

моделей, видов и диаграмм

Что такое модель?

Зачем нужны модели?

Назначение и целевая группа модели

Практические советы

Процесс анализа

Практические советы

Диаграммы как виды

Мы не можем найти эту страницу

просмотров моделей данных — TDAN.com

Моделирование совокупного поведения и колебаний в экономике: стохастические представления взаимодействующих агентов: 9780521606196: Economics Books @ Amazon.com

Об авторе

: просмотры: начало [RobMoSys Wiki]

Список представлений

Виды по отношению к композиционным структурам и ролям

Связи между представлениями: Пример 1

Добавить комментарий Отменить ответ

Ретопология