III. Моделирование системы как этап исследования

10. Цель – создать описание системы, пригодное для предсказания её поведения и вывода неочевидных свойств.

Если ранее в представлениях исследователя была допустима слитность модели и реальной системы, то на этой стадии необходимо отделить их друг от друга и четко представлять то огрубление и приближенность, которые несет в себе модель.

Важное отличие моделирования от стадий 1-9 состоит в том, что моделирование идет не сверху, от глобальной функции и выделения основных частей, а снизу, с построения моделей для отдельных процессов, для простых модулей нижних иерархических уровней.

И далее на основе разумного усложнения моделей и перехода к их совокупностям моделируются все более крупные модули и, наконец, система в целом.

На практике наиболее распространены дедуктивное моделирование и близкие к нему методы. Это означает использование какой-либо общей модели для вывода из неё нужной конкретной.

Такая процедура часто включает упрощение, эмпирическое или вполне обоснованное (теоретическое) уточнение коэффициентов, параметров, вида функций.

Близким к дедукции является моделирование по аналогии – моделирование с взятием за основу сходной системы или ситуации.

Хотя такой метод может быть подвергнут серьёзной критике за часто необоснованное перенесение свойств другой системы на рассматриваемую, следует признать, что в целом он весьма продуктивен, а его недостатки преодолеваются критическим отношением к модели, которая используется в качестве основы.

Другой способ моделирования – индукционный, дающий в дословном переводе “выведенные из частного” модели.

К ним относятся создание принципиально новых моделей, а также эмпирическое моделирование, когда без достаточных научно-теоретических основ подбираются и получают экспериментальное подтверждение некоторые формальные соотношения. Хотя точность таких аппроксимационных моделей чаще всего невелика, в ряде случаев удается успешно работать и с ними.

Точность моделирования в целом может быть как недостаточной для целей рассмотрения, так и чрезмерной.

Общее утверждение о точности гласит, что она должна быть минимальной, обеспечивающей отражение всех важных особенностей системы.

Уход от излишней детализации – экономия времени и памяти ЭВМ, снижение объема исходных данных и даже рост надежности модели, связанный с уменьшением её сложности.

С другой стороны, слишком простая модель не опишет вещественные качественные особенности системы и приведет к неверным выводам о её поведении.

Найти грань разумной сложности часто нелегко, и она окончательно определяется только при отладке модели на практических задачах.