Проверка адекватности модели. Модель адекватна объекту, если результаты моделирования удовлетворяют исследователя по заданной степени точности и могут служить основой для прогнозирования

Модель адекватна объекту, если результаты моделирования удовлетворяют исследователя по заданной степени точности и могут служить основой для прогнозирования поведения или свойств исследуемого объекта. Адекватность модели зависит от целей моделирования, принятых (заданных) точностей расчетов и критериев оценки выполнения целей.

Модель, адекватная при анализе одних характеристик, может быть неадекватна при анализе других.

Проверка адекватности модели преследует две цели: убедиться в справедливости принятых при моделировании существенных факторов, гипотез, предположений и установить, что точность полученных результатов позволяет выполнить цели исследования (проектирования) и соответствует точности, оговоренной в техническом задании. Иначе по неверным результатам моделирования будут приняты неправильные решения.

Требование адекватности находится в противоречии с требованием простоты, и это нужно учитывать при проверке модели на адекватность.

Оценка адекватности математической модели – определяется степень соответствия результатов, полученных по разработанной модели, удовлетворяющей исследователя (заданным точностям расчетов).

В частности, количественная адекватность оценивается для близких к известным частным и экстремальным случаям применения системы. Анализируется совпадение некоторых характерных особенностей модели и объекта (например, наличие экстремальных точек, возрастание или убывание параметров): оценивается совпадение вида функции (убывающая или возрастающая, с одним экстремумом или несколькими).

Вопрос, что является для данной модели существенным (факторы, принятые гипотезы и допущения), а что нет, решается неформально на основе качественного анализа и с помощью количественных вычислений при анализе чувствительности модели.

В результате анализа для каждой модели (факторы, принятые гипотезы и допущения) определяется мера ее адекватности по сравнению наиболее точной моделью, и из всех выбирается наиболее эффективная модель (факторы, принятые гипотезы и допущения) по степени упрощения при заданной точности расчетов.