Компьютерное моделирование биотехнологических процессов и систем. Дворецкий Д.С - 7 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

4) формализацию объекта (построение модели) – переход от реального объекта к некоторой логи-
ческой схеме (абстрагирование);
5) подготовку данных – отбор данных, необходимых для построения модели, и представление их в
соответствующей форме;
6) разработку моделирующего алгоритма и программы ЭВМ;
7) оценку адекватности – повышение до приемлемого уровня степени уверенности, с которой
можно судить относительно корректности выводов о реальном объекте, полученных на основании об-
ращения к модели;
8) стратегическое планирование – планирование вычислительного эксперимента, который должен
дать необходимую информацию;
9) тактическое планирование – определение способа проведения каждой серии испытаний, преду-
смотренных планом эксперимента;
10) экспериментирование – процесс осуществления имитации с целью получения желаемых дан-
ных и анализа чувствительности;
11) интерпретацию – построение выводов по данным, полученным путем имитации;
12) реализацию – практическое использование модели и результатов моделирования;
13) документирование – регистрация хода осуществления процесса компьютерного моделирования
и его результатов, а также документирование этого процесса.
Перечисленные этапы компьютерного моделирования определены в предположении, что сформу-
лированная задача может быть решена наилучшим образом именно этим методом. Однако, это может
быть не самый эффективный метод. В том случае, если задача может быть сведена к простой линейной
модели и решена аналитически, нет никакой нужды в компьютерном моделировании. Следует изыски-
вать все возможные средства, подходящие для решения данной конкретной задачи, стремясь при этом к
оптимальному сочетанию стоимости и желаемых результатов. Поэтому прежде чем приступать к оценке
возможностей компьютерного моделирования, следует самому убедиться, что простая аналитическая
модель для данного случая не пригодна.
Понятие математической модели (ММ), как и ряд других понятий, используемых в математиче-
ском моделировании, не имеет строгого формального определения. Тем не менее, в это понятие вклады-
вают вполне конкретное содержание, с которым, в частности, тесно связано применение математики в
инженерной практике.
Этапы развития многих естественнонаучных направлений в познании законов природы и в совер-
шенствовании техники и технологий – это построение последовательности все более точных и более
полных ММ изучаемых процессов и явлений. Отвечающая реальности (адекватная) ММ является, как
правило, большим научным достижением. Она позволяет провести детальное исследование изучаемого
объекта и дать надежный прогноз его поведения в различных условиях. Но за адекватность ММ нередко
приходится расплачиваться ее усложнением, что вызывает трудности при ее использовании. В этом слу-
чае на помощь математике и приходит современная вычислительная техника, существенно расширив-
шая класс ММ, допускающих исчерпывающий количественный анализ.
Определение. Совокупность понятий и отношений, выраженных при помощи системы математиче-
ских символов и обозначений и отражающих наиболее существенные (характерные) свойства изучаемо-
го объекта, называют математической моделью этого объекта.
В данном случае математика выступает, по существу, в роли универсального языка науки. Его уни-
версальность французский математик Анри Пуанкаре (1854–1912) определил всего одной фразой: «Ма-
тематика – это искусство называть разные вещи одним и тем же именем».
В достаточно общем случае изучаемый технический или технологический объект (ТО) количест-
венно можно охарактеризовать векторами
knlm
RRyRaRx ∈∈∈∈ ξи,, входных, внутренних, выходных и
неопределенных (возмущающих) переменных (параметров) соответственно, (см. рис. 1.1).

Страницы