Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


ћоделирование как метод системного анализа




ќдной из проблем, с которой сталкиваютс€ почти всегда при проведении системного анализа, €вл€етс€ проблема эксперимента в системе или над системой. ќчень редко это разрешено моральными законами или законами безопасности, но сплошь и р€дом св€зано с материальными затратами и (или) значительными потер€ми информации.

ќпыт всей человеческой де€тельности учит Ч в таких ситуаци€х надо экспериментировать не над объектом, интересующим нас предметом или системой, а над их модел€ми. ѕод этим термином надо понимать не об€зательно модель физическую, т. е. копию объекта в уменьшенном или увеличенном виде. ‘изическое моделирование очень редко применимо в системах, хоть как то св€занных с людьми. ¬ частности в социальных системах (в том числе Ч экономических) приходитс€ прибегать к математическому моделированию.

Ѕуквально через минуту станет €сно, что математическим моделированием мы овладеваем еще на школьной скамье. ¬ самом деле, пусть требуетс€ найти площадь пр€моугольника со сторонами 2 и 8 метров. »змерение сторон произведено приближенно Ч других измерений рассто€ний не бывает!  ак решить эту задачу?  онечно же Ч не путем рисовани€ пр€моугольника (даже в уменьшенном масштабе) и последующем разбиении его на квадратики с окончательным подсчетом их числа. ƒа, безусловно, мы знаем формулу S = B Ј H и воспользуемс€ ею Ч применим математическую модель процесса определени€ площади.

¬озвраща€сь к начатому ранее примеру системного анализа обучени€, можно заметить, что там собственно нечего вычисл€ть по формулам Ч где же их вз€ть. Ёто так и есть, не существует методов расчета в такой сфере как Уприем-передачаФ знаний и сомнительно, чтобы эти методы когда-либо по€вились.

Ќо ведь не существует формулы пищеварени€, а люди все таки ед€т, планируют процесс питани€, управл€ют им и иногда даже успешно.....

“ак что же? ≈сли нет математических моделей Ч не выдумывать же их самому? ќтвет на этот вопрос самый простой: всем это уметь и делать Ч не об€зательно, а вот тому, кто вз€лс€ решать задачи системного анализа Ч приходитс€ и очень часто. »ногда здесь возможна подсказка природы, знание технологии системы; в р€де случаев может выручить эксперимент над реальной системой или ее элементами (т. н. методы планировани€ экспериментов) и, наконец, иногда приходитс€ прибегать к методу Учерного €щикаФ, предполага€ некоторую статистическую св€зь между его входом и выходом.

“аким У€щикомФ в рассматриваемом примере считалс€ не только студент (с веро€тностью такой-то получивший знани€), но и все остальные элементы системы Ч преподаватели и лица, организующие обучение.

 онечно, возможны ситуации, когда все процессы в большой системе описываютс€ известными законами природы и когда можно наде€тьс€, что запись уравнений этих законов даст нам математическую модель хот€ бы отдельных элементов или подсистем. Ќо и в этих, редких, случа€х возникают проблемы не только в плане сложности уравнений, невозможности их аналитического решени€ (расчета по формулам). ƒело в том, что в природе трудно обнаружить примеры УчистогоФ про€влени€ ее отдельных законов Ч чаще всего сопутствующие €вление факторы УсмазываютФ теоретическую картину.

≈ще одно важное обсто€тельство приходитс€ учитывать при математическом моделировании. —тремление к простым, элементарным модел€м и вызванное этим игнорирование р€да факторов может сделать модель неадекватной реальному объекту, грубо говор€ Ч сделать ее неправдивой. —нова таки, без активного взаимодействи€ с технологами, специалистами в области законов функционировани€ систем данного типа, при системном анализе не обойтись.

¬ системах экономических, представл€ющих дл€ вас основной интерес, приходитс€ прибегать большей частью к математическому моделированию, правда в специфическом виде Ч с использованием не только количественных, но и качественных, а также логических показателей.

Ј »з хорошо себ€ зарекомендовавших на практике можно упом€нуть модели: межотраслевого баланса; роста; планировани€ экономики; прогностические; равновеси€ и р€д других.

«аверша€ вопрос о моделировании при выполнении системного анализа, резонно поставить вопрос о соответствии используемых моделей реальности.

Ёто соответствие или адекватность могут быть очевидными или даже экспериментально проверенными дл€ отдельных элементов системы. Ќо уже дл€ подсистем, а тем более системы в целом существует возможность серьезной методической ошибки, св€занна€ с объективной невозможность оценить адекватность модели большой системы на логическом уровне.

»ными словами Ч в реальных системах вполне возможно логическое обоснование моделей элементов. Ёти модели мы как раз и стремимс€ строить минимально достаточными, простыми настолько, насколько это возможно без потери сущности процессов. Ќо логически осмыслить взаимодействие дес€тков, сотен элементов человек уже не в состо€нии. » именно здесь может УсработатьФ известное в математике следствие из знаменитой теоремы √Єдел€ Ч в сложной системе, полностью изолированной от внешнего мира, могут существовать истины, положени€, выводы вполне У допустимые Ф с позиций самой системы, но не имеющие никакого смысла вне этой системы.

“о есть, можно построить логически безупречную модель реальной системы с использованием моделей элементов и производить анализ такой модели. ¬ыводы этого анализа будут справедливы дл€ каждого элемента, но ведь система Ч это не проста€ сумма элементов, и ее свойства не просто сумма свойств элементов.

ќтсюда следует вывод Ч без учета внешней среды выводы о поведении системы, полученные на основе моделировани€, могут быть вполне обоснованными при взгл€де изнутри системы. Ќо не исключена и ситуаци€, когда эти выводы не имеют никакого отношени€ к системе Ч при взгл€де на нее со стороны внешнего мира.

ƒл€ по€снени€ вернемс€ к рассмотренному ранее примеру. ¬ нем почти все элементы были построены на вполне оправданных логических постулатах (допущени€х) типа: если студент »ванов получил оценку УзнаетФ по некоторому предмету, и посетил все зан€ти€ по этому предмету, и управление его обучением было на уровне УƒаФ Ч то веро€тность получени€ им оценки УзнаетФ будет выше, чем при отсутствии хот€ бы одного из этих условий.

Ќо как на основании системного анализа такой модели ответить на простейший вопрос; каков вклад (хот€ бы по шкале Убольше-меньшеФ) каждой из подсистем в полученные фактические результаты сессии? ј если есть числовые описани€ этих вкладов, то каково доверие к ним? ¬едь управл€ющие воздействи€ на систему обучени€ часто можно производить только через семестр или год.

«десь приходит на помощь особый способ моделировани€ Ч метод статистических испытаний (ћонте  арло). —уть этого метода проста Ч имитируетс€ достаточно долга€ УжизньФ модели, несколько сотен семестров дл€ нашего примера. ѕри этом моделируютс€ и регистрируютс€ случайно мен€ющиес€ внешние (входные) воздействи€ на систему. ƒл€ каждой из ситуации по уравнени€м модели просчитываютс€ выходные (системные) показатели. «атем производитс€ обратный расчет Ч по заданным выходным показател€м производитс€ расчет входных.  онечно, никаких совпадений мы не должны ожидать Ч каждый элемент системы при входе УƒаФ вовсе не об€зательно будет УƒаФ на выходе.

Ќо существующие современные методы математической статистики позвол€ют ответить на вопрос Ч а можно ли и, с каким доверием, использовать данные моделировани€. ≈сли эти показатели довери€ дл€ нас достаточны, мы можем использовать модель дл€ ответа на поставленные выше вопросы.

 





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-08; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 417 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

∆изнь - это то, что с тобой происходит, пока ты строишь планы. © ƒжон Ћеннон
==> читать все изречени€...

2076 - | 1884 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.012 с.