Имитационное моделирование сложных систем. Духанов А.В - 11 стр.

    1) Модели могут помочь нам упорядочить нечеткие или
противоречивые понятия, например, при сетевом планировании
некоторого производственного процесса.
    2) Все языки, в основе которых лежит слово, оказываются
неточными, когда дело доходит до сложных понятий и описа-
ний. Речь идет о том, что рассматриваемая система более ком-
пактно представляется в форме принятых обозначений, блоков,
уравнений и т.д., нежели в словесном описании. В качестве
примера можно привести уравнение теплопроводности.
    3) Модели часто применяются как превосходное средство
обучения лиц, которые должны уметь справляться со всевоз-
можными случайностями до возникновения критической ситуа-
ции (модели космических кораблей, тренажеры для обучения
водителей и др.).
    4) Прогнозирование поведения моделируемых объектов.
Здесь модель может отвечать на вопрос: «Что будет, если…».
    5) Модели позволяют производить контролируемые экспе-
рименты в ситуациях, где экспериментирование на реальных
объектах экономически нецелесообразно или практически не-
возможно. Здесь обычно варьируют несколько параметров сис-
темы, поддерживая остальные неизменными, и наблюдают ре-
зультаты эксперимента. Часто, моделируя систему, можно уз-
нать значительно больше о ее внутренних взаимосвязях, чем
оперируя с реальной системой.

   1.4. Классификация моделей
     Мы можем давать различные классификации моделей, но
не одна из них не будет полностью правильной (как мы уже зна-
ем – идея представления системы с помощью модели носит
столь общий характер).
     Тем не менее, можно привести общую классификацию
по принципу перемещения от точности до абстракции.

                             11