Лекции для студентов

Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 1

6. Условия реализации модельных свойств

Для того, чтобы модель отвечала своему назначению, т.е. обладала модельными свойствами, рассмотрим необходимые для этого условия.

6.1. Условие согласованности с культурной средой (деньги « соответствующие правовые нормы, финансовые учреждения, изобретение самолета, вертолета ® соответствующий уровень знания и технологии и т.п.). (ингерентность < inherent — внутренний, собственный, связанный).

6.2. Определенная степень соответствия между моделью и действительностью

Предыдущее условия является внешним условием актуализации моделей. Не менее важны качества моделей, которые определяют ценность самого моделирования, т.е. отношение модели и действительности. Фактически эти отношения определяются степенью различия между моделью и отображаемым объектом. Главными различиями являются:

1) конечность модели

2) упрощенность модели

3) приближенность модели

Конечность модели. Мир, познаваемый человеком бесконечен в пространстве, во времени, в своих связях с другими объектами (к любому числу отношений, в которых рассматривается данный объект, можно добавить еще одно. Однако познавать мир мы вынуждены конечными средствами1. Способ преодоления этого противоречия и состоит в построении моделей.

Конечность абстрактных моделей очевидна, т.к. они сразу наделяются строго фиксированным числом свойств.

Реальные модели, как вещественные объекты бесконечны, однако при моделировании из множества свойств объекта модели выбираются и используются лишь те, что подобны интересующим нас свойствам объекта-оригинала.

Упрощенность моделей — есть следствие их конечности. Эта упрощенность в человеческой практике является допустимой. Более того, для конкретных целей такое упрощение является необходимым.

Упрощенность моделей основана:

· на свойствах мышления;

· ресурсах моделирования;

· свойствах самой природы.

Упрощения модели неизбежны и необходимы в связи со следующими обстоятельствами.

1. Упрощение является сильным средством для выявления главных эффектов в исследуемом явлении: идеальный газ, математический маятник, абсолютно черное тело, абсолютно твердое тело, пружина без массы и т.п.

2. Вынужденное упрощение модели обусловлено необходимостью оперирования с ней. Например, линеаризация нелинейных уравнений, уменьшение размерности, замена переменных величин постоянными и т.п. (по мере развития ЭВИ эти упрощения преодолеваются).

3. В каком-то смысле «загадочный» [1] аспект упрощенности моделей. Из двух моделей, одинаково хорошо описывающих данное явление, та, которая проще, оказывается ближе к природе отображаемого явления (яркий пример в науке — переход от геоцентрической модели Птолемея к гелиоцентрической модели Коперника). Для сравнения: эвристический критерий физиков — если уравнение красивое, то оно, скорее всего, правильное. Возможно, что простота правильных моделей отражает некое глубинное свойство природы («природа — проста (Ньютон) и не существует причинами вещей, «простота — печать истины (схоласты)).

Приближенность моделей – второй важный фактор, позволяющий преодолевать бесконечность мира в конечном познании. Это проявляется даже в расплывчатости терминов языка («больше — меньше», «лучше — хуже»).

Приближенность моделей может быть очень высокой, в других случаях она очевидна. Следует отличать, что само по себе различие не может быть ни большим, ни малым (оно либо есть, либо нет). Величина, мера, степень приемлемости имеет смысл лишь в соотнесении с целью моделирования, например, точность наручных часов).

Адекватность моделей – качество, с помощью которого достигается поставленная цель.

Модель, с помощью которой цель успешно достигается, называется адекватной целью. Адекватность не полностью совпадает с требованиями полноты, точности и правильности (истинности).

Адекватность означает, что эти требования выполнены не вообще (абсолютно), а лишь в той мере, которая достаточна для достижения цели. Пример: геоцентрическая модель Птолемея, христианская модель поведения, врачевание шамана и т.п.).

Мера адекватности ® степень успешности достижения цели (особенно, если возможно это выразить количественно).

6.3. Соответствие между моделью и действительностью

 

Сходство — предмет философских споров, подвергавших сомнению преодоления предела истинности наших знаний ® спор о доступности объективной истины субъективному познанию (у софистов: «что кому как является, так оно и есть для того, кому является», — агностики — диамат (относительная и абсолютная истина).

Истинность — также философский вопрос. Говорить об истинности, правильности или сложности модели самой по себе вне практики бессмысленно.

Изменение условий сравнения влияет на результат, поэтому возможны противоречивые по одинаково и истинные модели (например, корпускулярная и волновая концепции).

Каждая модель неявно содержит условия своей истинности одна из опасностей, возникающей при моделировании — применение модели без проверки этих условий (например — статистические процедуры, использующиеся без проверки закона распределения и т.д.).

Любая модель, таким образом, содержит в себе истинное и ложное.

Динамика моделей: некоторые модели могут существовать долго (усовершенствоваться, усложниться, например, познавательные модели и др.), другие должны быть завершены в определенный срок, т.е. процесс моделирования должен быть максимально эффективным.

Для этого необходимо моделирование самого процесса моделирования (алгоритмизация модели). Необходимость алгоритмизации моделирования наиболее остро стоит:

- в проектной деятельности;

- в исследовании операций;

- в изобретательской практике;

- в проектировании АСУ;

- в имитационном моделировании.

Причины и закономерности динамики моделей связаны с тем, что процесс моделирования структурирован, организован и состоит из последовательности этапов. Этапы отличаются качественно, конкретными целями и средствами и должны выполняться в определенной очередности. Например, для модели технических систем такими этапами являются

- техзадание;

-тех. проект;

- рабочий проект;

- опытный образец;

- мелкая серия;

- модель для промышленного выпуска.

Или для имитационного моделирования:

- формирование целей;

- создание абстрактной модели;

- создание имитационной реальной модели (ИРМ);

- исследование ИРМ;

- обработка и интерпретация результатов.

Тем не менее, полная алгоритмизация моделирования невозможна, и в процессе моделирования сочетаются как формальные, так и эвристические приемы. Для моделирования необходимо как глубокое знание систем и физических явлений, которые должны быть смоделированы, так и оригинальное мышление (Р. Шеннон).

 

Контрольные вопросы

1. Дайте определение модели.

2. Приведите примеры моделей, соответствующие различным степеням абстрагирования от оригинала.

3. Поясните утверждение: «модель — есть целевое отображение».

4. Чем отличаются познавательная и прагматическая модель?

5. В чем разница между статическими и динамическими моделями?

6. Как классифицируются модели по способу воплощения?

7. Назовите и объясните виды подобия, реализуемые в материальных моделях.

8. Что такое семиотика, из каких разделов она состоит?

9. Поясните условия согласованности модели с окружением (культурной средой).

10. Что изучает семантика?

11. Какие отношения изучаются в синтаксисе?

12. Что такое прагматика?

13. Перечислите основные виды различия между моделью и реальным объектом.

14. Поясните утверждение: «упрощение модели и неизбежно и необходимо».

15. Что такое адекватность модели? Каково соотношение адекватности и истинности?

16. Каким целям служит алгоритмизация моделирования?