Моделирование технических систем. Дьячков Ю.А - 16 стр.

ски эквивалентными, например в виде полиномов различной сте-
пени и т.д.).
      Процедурные модели являются моделями управления процес-
сами исследования описательных и трансформирующих моделей
(схемы решения задач, алгоритмы поиска решений жесткой, пред-
писывающей и вариативной рекомендующей природы).
      Оценочные модели используют для исследования адекватности
построения моделей различных типов отображаемой ОД, точности
вычислений и предсказания результатов. Их построение, как прави-
ло, осуществляется на основе возможностей математической стати-
стики.
      Интерфейсные модели обеспечивают автоматизацию управ-
ления диалогом пользователя с вычислительной системой, а также
визуализацию результатов исследования. Следует отметить, что
в чистом виде выделенные математические модели-аналоги исполь-
зуются крайне редко по причине ограниченности инструментальных
возможностей. Практически любой серьезной математической мо-
дели, реализуемой с помощью вычислительной техники, присущи
черты большинства из перечисленных моделей.
      Кроме того, все математические аналоги по однозначности
причинно-следственных связей описываемых параметров и
процессов, физической сути моделируемой ОД и типу использу-
емых данных могут быть детерминированными (представления
ОД, при которых для заданной совокупности входных значений на
выходе может быть получен единственный результат) и вероят-
ностными (или стохастическими), которые строятся на основе опе-
раций со случайными числами и процессами, могут задаваться рас-
пределением случайных величин, их функциями и т.п.
      Общая схема классификации моделей показана на рис. 10. Ре-
шение практических задач может потребовать использования дру-
гих классифицирующих признаков (степень реальности, физиче-
ский носитель и т.д.).
      Построение моделей подчинено определенным правилам,
имеющим большую специфику и широкие вариации в рамках раз-
личных предметных областей. Но независимо от этого обнаружива-
емые при оценке моделей типичные недостатки имеют высокую
стабильность:
      – включение в модель несущественных для решаемой задачи
переменных;
      – невключение в модель существенных переменных;

                              16