Роль ЭВМ в моделировании процессов природного характера

В таком случае модель называется неявной. Например, физические свойства реактивного двигателя, такие как площадь горловины турбины и сопла, могут быть явно рассчитаны с учетом расчетного термодинамического цикла (расхода воздуха и топлива, давления и температуры) при определенных условиях полета и параметрах мощности, но рабочие циклы двигателя при других условиях полета и параметрах мощности не могут быть явно рассчитаны на основе постоянных физических свойств.
Дискретная и непрерывная: дискретная модель рассматривает объекты как дискретные, такие как частицы в молекулярной модели или состояния в статистической модели; в то время как непрерывная модель представляет объекты непрерывным образом, такие как поле скорости жидкости в потоках трубы, температуры и напряжения в твердом теле и электрическое поле, которое непрерывно применяется по всей модели из-за точечного заряда.
Детерминированная и вероятностная (стохастическая): детерминированная модель-это модель, в которой каждый набор переменных состояний однозначно определяется параметрами в модели и наборами предыдущих состояний этих переменных; поэтому детерминированная модель всегда выполняет один и тот же путь для данного набора начальных условий. И наоборот, в стохастической модели-обычно называемой “статистической моделью” – присутствует случайность, и переменные состояния описываются не уникальными значениями, А скорее распределениями вероятностей.
Дедуктивная, индуктивная или плавающая: дедуктивная модель-это логическая структура, основанная на теории. Индуктивная модель возникает из эмпирических данных и их обобщения [12].
Плавающая модель не опирается ни на теорию, ни на наблюдение, а является просто вызовом ожидаемой структуры. Применение математики в социальных науках за пределами экономики подвергалось критике за необоснованные модели. Применение теории катастроф в науке было охарактеризовано как плавающая модель.
При изучении моделей полезно выделить широкие категории моделей. Классификация отдельных моделей по этим категориям сразу же говорит нам о некоторых существенных особенностях их структуры.
Одно разделение между моделями основано на типе результата, который они предсказывают. Детерминированные модели игнорируют случайные вариации и поэтому всегда предсказывают один и тот же результат с заданной начальной точки. С другой стороны, модель может носить более статистический характер и поэтому может предсказывать распределение возможных результатов. Такие модели называются стохастическими.
Второй метод различения типов моделей заключается в рассмотрении уровня понимания, на котором основана модель. Самое простое объяснение-рассмотреть иерархию организационных структур в моделируемой системе.
Модель, которая использует большое количество теоретической информации, обычно описывает то, что происходит на одном уровне иерархии, рассматривая процессы на более низких уровнях, которые называются механистическими моделями, потому что они учитывают механизмы, через которые происходят изменения. В эмпирических моделях не учитывается механизм, посредством которого происходят изменения в системе. Вместо этого просто отмечается, что они происходят, и модель пытается количественно учесть изменения, связанные с различными условиями.
Два вышеприведенных раздела, а именно детерминистический / стохастический и механистический / эмпирический, представляют собой крайности ряда типов моделей. Между ними лежит целый спектр типов моделей. Кроме того, эти два метода классификации являются взаимодополняющими. Например, детерминированная модель может быть либо механистической, либо эмпирической (но не стохастической).
Заслуживает упоминания еще один тип модели-модель системы. Это строится из серии подмоделей, каждая из которых описывает сущность некоторых взаимодействующих компонентов. Вышеприведенный метод классификации тогда более правильно относится к подмоделям: различные типы подмоделей могут использоваться в любой модели системы. Большая часть литературы по моделированию относится к “имитационным моделям”. Почему они не включены в классификацию?
Причина этого очевидного упущения заключается в том, что “моделирование” относится к способу выполнения расчетов модели – т. е. компьютерным моделированием. Фактическая модель системы не изменяется тем способом, которым выполняется необходимая математика, хотя наша интерпретация модели может зависеть от численной точности любых приближений [11].