|
|
Моделирование как метод познания. Курсовая работа по информатике Моделирование как метод познания
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Санкт-Петербургский государственный технологический институт
(технический университет)
К афедра бизнес-информатики
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПО ИНФОРМАТИКЕ
«Моделирование как метод познания»
Выполнил студент
Петрова Ольга Александровна
Специальность № 080200 группа 619зм
Руководитель:
Парамонова Надежда Николаевна
старший преподаватель
кафедры бизнес-информатики
Оценка ___________________
Санкт-Петербург
2012
СОДЕРЖАНИЕ
Введение………………………….………………………….……………..3
Моделирование как метод научного познания..….……………………..4
2.1 Взгляд в историю……...………………………….……………….......4
2.2 Понятия модели и моделирования....………………………………...6
2.3 Классификация методов моделирования…………………………….7
Особенности моделирования…………………………………………….12
3.1 Моделирование и проблема истины….……….……………………..12
3.2 Модельный эксперимент как критерий истинности теории….…….13
3.3 Проблема наглядности моделей………………………………………14
4. Современное имитационное моделирование…………………………...16
4.1 Особенности метода…………………………………………………...16
4.2 Компьютерное моделирование социально-экономических процессов………………………………………………………………………18
5. Заключение…………………………………………….……………….…...20
6. Список использованной литературы………………………………….…..21
1. Введение
В реальной жизни при осмыслении человеческих действий трудно уловить наличие одной важной составляющей – моделирования. Оно окружает нас в виде знаков и инструкций, схем и чертежей, правил и последовательностей движений. При этом сама модель может находиться и внутри нас - в нашем воображении.
Изучить, какую роль играет моделирование в познании, мне представилось возможным в рамках выполнения данной курсовой работы. Несмотря на обилие информации по данной теме, вся она достаточно сложна, так как кроме философской составляющей имеет еще и огромную логико-математическую.
Работа состоит из нескольких частей. В первой я опишу историческое становление и развитие моделирования, дам определение ключевым понятиям и рассмотрю наиболее полную классификацию методов моделирования. Вторая часть посвящена особенностям и проблемам моделирования, таким как относительная истинность и наглядность. В последней описательной части рассмотрен в качестве примера современный метод имитационного моделирования применительно к социально-экономическим процессам.
2. Моделирование как метод научного познания 2.1 Взгляд в историю
Колоссальный опыт развития науки доказал состоятельность моделирования как лучшего познавательного приема. Обращаясь к историографии, нельзя однозначно определить, в какой момент времени и кем были введены термины «модель» и «моделирование».
Специфическая форма научного познания использовалась еще в античные времена. Древние философы скорее пользовались больше описательными приемами, рассуждениями, нежели прибегали к разработке чертежей, схем, формул. Такой подход был назван «метафизикой». Так древнегреческий мыслитель Демокрит развил учение об атоме – атомистический материализм, согласно которому атом является мельчайшей и неделимой частицей вещества, существующей по своим уникальным законам. Атом не может быть разрушен сам по себе и не может возникнуть неоткуда. Мир представляет собой сложную бесконечную систему атомов с бесконечным числом форм. Движение атомов происходит хаотично в некой пустоте с неизбежными столкновениями по соответствию форм, размеров и положений. Образованные таким образом соединения объясняют возникновения сложных тел, разнообразие которых обусловлено не только различием самих атомов, но и различием порядка «сборки». Такое грубое представление является прообразом современной модели электронного строения вещества.
Более широкое использование моделирование получает в эпоху Возрождения – эпоху появления классической архитектуры. Известный скульптор того времени Микеланджело выполняет по заказу папы Юлия II роспись потолка Сикстинской капеллы – историческую модель периода от сотворения мира до потопа, включающую более 300 структурных элементов. Античная метафизика ломается работами Галилео Галилея, не просто использующим модели, но и устанавливающим им границы применимости. Галилей может по праву считаться основателем экспериментальной и, что важно, теоретической физики. Его научные методы были впечатляющими благодаря сочетанию эксперимента с его рациональным осмыслением и обобщением. Основой для проектирования эксперимента, для понимания его результатов Галилей считал математику, с помощью которой можно было составить некую предварительную теоретическую модель исследуемого явления, так как выводы математики представляют собой наиболее достоверные знания.
Позже Исаак Ньютон пользуется методами Галилея уже вполне осознанно. В его работах отсутствуют любые рассуждения, надуманные тезисы. Ньютон, например, не просто говорит о возможном существовании закона тяготения, а доказывает его с помощью модели движения планет и их спутников. Таким образом, метод Ньютона заключается в создании модели явления, произведении расчетов и, при достаточности данных, поиске первопричин. Такой подход разбил в пух и прах «старую физику», так как качественное описание природы уступило место количественному. Труд Ньютона «Математические начала» пестрит расчетами, таблицами, чертежами.
В 19 веке, кажется, нет уже ни одной области науки, в которой моделирование не играло бы главенствующую роль. А.М. Бутлеров представляет доклад «О химическом строении вещества», а позже вводит понятие изомерии, иллюстрируя его моделями пространственного расположения и взаимного влияния атомов. В это же время англичане активно разрабатывают и совершенствуют модели паровых двигателей, пытаясь создать наиболее эффективный вид транспорта.
В 20 веке развитие математики набирает огромные обороты, чем приносит методу моделирования новые перспективы. Однако прямая наследница математики – теория относительности указывает на неабсолютный характер механических моделей. Появляются первые ЭВМ и основные принципы кибернетики, приводящие к универсализации методов моделирования, в том числе в абстрактных областях знания.
В настоящее время моделирование широко применяется во всех отраслях человеческой деятельности. Философы всего мира в теории познания изучают этот метод, выпуская в последние годы огромное количество публикаций.
2.2 Понятия модели и моделирования
Поиски четкого определения этих двух терминов поставили меня в затруднительное положение. В словарях, учебниках и других научных изданиях авторов, пытающихся сформулировать определения этим, скорее философским, терминам, можно разделить на две группы. Первые рассматривают моделирование как разновидность эксперимента – эмпирического метода познания, вторые же считают моделирование основополагающим методом познания, ссылаясь на невозможность до конца изучить любое новое явление или процесс. Ту группу авторов, которые понимают под словом «модель» какую-либо узконаправленность (3D-модель, профессию модели, шаблон/макет/эталон), я по понятным причинам в расчет не брала.
Большинство авторов сходится на понимании под моделью некоторого условного или мысленного образа какого-либо объекта или системы объектов, используемого в качестве их «заместителя» при определенных условиях. Так моделью Земли является глобус, модель звездного неба видна на экране планетария, чучело – своего рода модель животного, а памятник, портрет или фотография – модель человека. Эти примеры можно разделить на имитационные модели (где первичен оригинал) и модели, реализующие некую мыслительную деятельность (где первична модель). Таким образом, для себя я выбрала наиболее короткое и общее определение термина: модель – инструмент научного познания, условный образ объекта (системы объектов) исследования или управления.
Следует пояснить, что модель создается исключительно для отображения только тех характеристик некоторого объекта, которые являются существенными для целей конкретного исследования. Оценка адекватности модели объекту, как качественного параметра, выставляется строго относительно определенной цели. Например, для изучения аэродинамических свойств будущего летательного аппарата важна его геометрия, но совершенно не важен цвет. Предварительное изучение объекта, выделение его существенных характеристик, теоретический и экспериментальный анализы модели, сопоставление результатов с данными об объекте, последующее конструирование и корректировка модели составляют основу метода моделирования.
В процессе моделирования я смогла четко выделить три основных элемента: объект исследования, субъект исследования (сам исследователь) и модель. В любом исследовании необходимо понимать, на чем основана уверенность в возможности переноса полученных результатов с модели на объект. Выбор модели должен происходить так, чтобы модель была значительно проще объекта. К тому же, не все объекты могут поддаваться исследованиям (например, совершенно нецелесообразно ставить эксперименты на экономике страны). Таким образом, наиболее подходящим и полным определением термина я считаю это: моделированием называется практическое или теоретическое исследование объекта, когда вместо изучения самого объекта используется вспомогательная система с объективным ему соответствием, замещающая его в определенных отношениях и дающая необходимую информацию об объекте по итогам исследования.
2.3 Классификация методов моделирования
При изучении литературы я сделала вывод, что единой классификации нет, а любая из существующих классификаций в полной мере не укажет на различия в известных науке методах моделирования. Например, если брать за основу моделирования теорию подобия, утверждающую, дескать, только абсолютное подобие даст наилучший результат в исследовании объекта, то модели можно разделить по степени полноты на полные, неполные и приближенные. Основу полного моделирования составляет абсолютное подобие, проявляющееся во времени и пространстве. Неполное подобие является наиболее распространенным, так как отражает лишь необходимые к изучению свойства объекта. Когда некоторые стороны функционирования объекта не моделируются совсем, говорят о приближенном подобии.
Наиболее полной и понятной мне показалась классификация видов моделирования в зависимости от характера изучаемых процессов, схема которой изображена на Рисунке 1.
Рисунок 1. Классификация методов моделирования
Детерминированное моделирование отображает процессы без всяких случайных воздействий, тогда как в стохастическом анализируется набор реализаций случайного процесса с последующей оценкой набора однородных реализаций. Статическое моделирование подразумевает описание объекта в определенный момент времени, динамическое же отражает поведение объекта на определенном временном интервале. Дискретное моделирование в противоположность непрерывному задается только отдельными значениями, фиксируемыми только в определенные промежутки времени.
Мысленное моделирование имеет огромную философскую составляющую, являясь, пожалуй, единственным способом моделирования объектов, не реализуемых практически, либо существующих вне условий для их физического создания. Реализуется в виде наглядного, символического и математического моделирования. Человек на базе своих представлений о реальных объектах создает различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. При получении некой закономерности в таких процессах и достаточном уровне знаний исследователя об объекте закладывается гипотеза, базирующаяся на причинно-следственных связях (гипотетическое моделирование). Применение аналогий различных уровней дает основу аналоговому моделированию. Количество уровней аналогий зависит от сложности объекта, причем высший уровень аналогии – полная аналогия – имеет место только для достаточно простых объектов.
Особое место в мысленном наглядном моделировании отдается макетированию, которое применимо в случае невозможности физически смоделировать объект либо является частью моделирования в несколько этапов. В основе макетирования лежат все те же аналогии, базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. При вводе условных обозначений, знаков и операций реализуется знаковое моделирование. Так, например, при помощи стандартных логических операций и элементов теории множеств можно дать описание какого-либо реального объекта.
Под математическим моделированием понимается процесс отождествления реального объекта с некой математической моделью, исследование которой позволяет получать нужнее характеристики реального объекта. Вид такой модели может зависеть как от природы объекта, так и от степени требуемой достоверности и точности исследования. Но никакая математическая модель не сможет описать объект со стопроцентной степенью приближения к действительности. Математическое моделирование делят на аналитическое, имитационное и комбинированное.
При аналитическом моделировании процессы внутри системы представимы в виде функциональных соотношений или логических условий. Исследование аналитических моделей может быть аналитическим (получение зависимостей в общем виде), численным (получение числовых результатов при конкретных начальных данных) и качественным (получение некоторых свойств решения). При имитационном моделировании процессы функционирования системы рассматриваются во времени, записываются в виде алгоритмов с сохранением логической структуры и последовательности протекания, что позволяет в любой момент времени по исходным данным получить сведения о состоянии процесса и оценить необходимые характеристики. Таким образом, имитационное моделирование может решать более сложные задачи, нежели аналитическое и является в настоящее время наиболее эффективным методом получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования. Комбинированное моделирование объединяет достоинства обоих методов. При построении моделей объект делится на составляющие, к которым применяются, где возможно, аналитические, либо уже имитационные модели.
Реальное моделирование подразумевает проведение исследования характеристик либо на объекте целиком, либо на его части, при этом являясь наиболее адекватным методом. При натурном моделировании объект функционирует в своих реальных процессах, а его разновидности – производственный эксперимент и комплексные испытания – обладают высокой степенью достоверности. Однако надо учитывать, что в реальном протекании процесса могут появиться критические ситуации, и надо будет определять границы устойчивости процесса. Совокупно со специально организованными испытаниями возможно реализовать натурное моделирование путем обобщения опыта, полученного в производственном процессе, то есть поставить производственный эксперимент.
Физическое моделирование отличается от натурного тем, что исследование происходит на установках, обладающих физическим подобием, в процессе которого задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение объекта или модели при данных или искусственных влияниях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальных или псевдореальных масштабах времени, либо без учета времени вовсе.
3. Особенности моделирования 3.1 Моделирование и проблема истины
Любые виды моделей, как мысленные, так и материальные выражают наше знание об окружающем мире. Исходя из этого знания, человек оценивает адекватность модели. Отсюда возникает вопрос: какую роль играет моделирование в поиске истинного знания?
Строго говоря, под истинностью модели понимается полное соответствие модели объекту. Однако при построении тех или иных моделей исследователями сознательно не учитываются некоторые свойства, в силу чего допускается несохранение сходства между объектом и моделью по ряду параметров. Абсолютно истинную модель нельзя сконструировать еще и потому, что любая модель является макрообразованием, не позволяющим в силу качественных отличий закономерностей макромира воспроизвести с высокой точностью специфику явлений, происходящих, например, в микромирах. Таким образом, ни одну модель, даже самую совершенную и адекватную нельзя рассматривать как абсолютную истину даже в рамках познания какой-либо ограниченной области.
Из предыдущих тезисов я сделала вывод, что любая модель может выражать только лишь относительную истину. Во-первых, каждая модель отображает только ту объективность, которая существует на данном этапе исторического развития мира (например, современный атомизм схож с атомизмом Демокрита, однако «объем истинности» у них совершенно разный в силу многовекового научного прогресса). Во-вторых, большинство моделей заметно проще объекта или построены на основе аналогий, что предполагает естественное различие в их физической природе. В-третьих, в некоторых моделях допускаются элементы научной фантазии, что в результате дает определенный процент фиктивности.
История научного познания предполагает замену одних моделей другими, более совершенными, причем ни одна из них в силу этого не оказывается истинной. Каждая новая ступень познания оценивает адекватность более старых моделей, вследствие чего они либо заменяются новыми, либо удаляются вовсе. Однако оказывается, что некоторые моменты, реализованные в старых моделях, не исчезают вместе с отказом от старой системы, а воплощаются в более совершенных моделях, выражающих более высокую ступень познания. Это происходит лишь тогда, когда в старых моделях отдельные элементы так или иначе верно воспроизводят некие стороны объекта, несмотря на низкий процент общей адекватности модели.
Любая мысленная модель формулирует и предполагает выполнение неких закономерностей, отношений, действительность которых необходимо проверять для установления истины. Проверить мысленную модель можно лишь с помощью вещественной, материальной модели, так как вторая существует объективно и работает по объективным законам природы.
Если модель построена с выполнением всех требований и условий проверяемой теории, то успешный результат работы такой модели практически доказывает истинность данной теории в рамках экспериментального доказательства. Однако нельзя забывать, что в модельном эксперименте исследование имеет дело не с объектом изучения, а с его заместителем, что накладывает отпечаток на познавательное значение и ценность результатов такого эксперимента. Отсюда возникает вопрос: в какой мере результаты модельного эксперимента можно считать истинными?
Нужно понимать, что специфика модельного эксперимента как критерия истины заключена в косвенной проверке теории, относящейся именно к существу объекта, а не к самой модели. Таким образом, модельный эксперимент является скорее вероятностной оценкой истинности применения данной теории к моделируемому объекту. Этот факт заставляет скорее выбрать прямой эксперимент вместо модельного, так как практическое построение объекта согласно принципам теории даст, насколько возможно, прямое доказательство истинности. Однако прямые эксперименты, как я описывала выше, не всегда возможны и осуществимы. Поэтому моделирование в подобных случаях является достаточно важным и удобным способом практической проверки, испытания и косвенного доказательства истинности теорий, отождествляя эмпирический и теоретический способы познания.
3.3 Проблема наглядности моделей
Как сложно однозначно дать определение термину «модель», также сложно дать определение термину «наглядность», причем не все ученые рассматривают наглядность как одно из свойств модели. Однако наиболее распространенным определением я нашла данное на основе теории чувственного познания (материалистического сенсуализма): наглядность – предъявляемое к научной теории требование, согласно которому предлагаемые ею модели изучаемых явлений должны быть непосредственно воспринимаемы наблюдателем с помощью органов чувств.
В реальном процессе мышления понятия и суждения не встречаются в чистом виде с отрывом от чувственности, связывающей человеческое мышление с внешним миром, а функционируют наряду с наглядными моментами представлений, которые носят сами по себе случайный, неустойчивый характер. В модели же чувственно-наглядная сторона тесно связана с теоретической стороной, фиксирована с помощью принципов и условий построения и выступает более точным носителем смыслового содержания. Только при помощи модели можно сделать сущность наглядной, построив чувственный образ явления – его мысленное воспроизведение после значительного преобразования и фильтраций от несущественного, второстепенного и т.п. Модельное воспроизведение сущности по своей специфике более свободно осуществимо в знаковых моделях, поскольку в них более широко сочетаются разные формы абстракций с элементами наглядности в отображении различных структур.
4. Современное имитационное моделирование 4.1 Особенности метода
Большой спрос на имитационное моделирование за последние годы обусловлен существенным технологическим скачком в развитии систем моделирования, являющихся на сегодняшний день мощнейшим средством анализа данных. Сегодня такие системы включают в себя уникальные графические оболочки для возможности визуального конструирования моделей, средства анимации и мультимедиа, Интернет-решения, объектно-ориентированное программирование и прочее, что делает их достаточно привлекательными для IT-специалистов.
Компьютерное моделирование является относительно новым понятием в сфере информационных технологий. В отличие от традиционного вида моделирования при помощи ЭВМ, особенностью которого является лишь своего рода поддержка математического моделирования, компьютерное призвано решать более сложные аналитические задачи синтезированных сложных систем. Однако нельзя утверждать, что традиционное моделирование противопоставлено компьютерному, ведь на сегодняшний день комплексные проекты осуществляются только при объединении различных способов моделирования. Имитационное моделирование подразделяется на концептуальное (для ранних этапов формирования модели), логико-математическое (для описания принципов работы отдельных составляющих модели), вычислительный эксперимент (аналогия с натурным моделированием) и структурно-функциональное (для создания многомодельных структур).
При имитационном моделировании в самой модели достаточно хорошо отображается логическая структура системы, при этом на самой модели имитируются процессы ее функционирования и взаимодействия с другими элементами. Второй важной особенностью является наличие специфического метода исследования модели – направленного вычислительного эксперимента, составляющие которого могут быть определены при помощи аналитических исследований и вычислительных процессов, реализуемых на стадиях планирования, обработки и интерпретации конечных результатов.
Технологии имитационного моделирования непрерывно совершенствуются наряду с появлением новых графических оболочек, средств мультимедиа и т.п., а также с появлением комплексных потребностей в самых разных областях научно-исследовательской деятельности. На рынке программного обеспечения сегодня существует достаточно большое количество разнообразных программных продуктов, ориентированных на данный вид моделирования, при этом их число продолжает расти, обуславливая устойчивый спрос на продукцию. Современные системы моделирования обладают следующими технологическими возможностями:
1. универсальность и гибкость концепций моделирования динамических процессов
2. наличие средств ориентации в предметной области исследования, среди которых могут быть как наборы ключевых понятий, так и некие абстрактные элементы
3. наличие встроенных компиляторов для объектно-ориентированных языков программирования, позволяющих поддерживать управление процессом моделирования
4. наличие дружественного графического интерфейса с набором опций, меню и возможностей настройки
5. использование 2D и 3D отображения
6. возможность реализовать несколько уровней представления моделей
7. наличие соответствующих инструментов для проведения расчетов и анализа результатов
8. поддержка многопользовательского режима работы и кроссплатформенности
9. возможность интеграции в сторонние программные среды
4.2 Компьютерное моделирование социально-экономических процессов
Метод имитационного моделирования позволяет формировать условную модель некой системы из единого потока данных, описывать неструктурированные системы на условиях неопределенности, действия вероятностных факторов различного происхождения, анализировать динамические процессы, проводить исследования большого количества исходов развития событий. Исследование социально-экономических систем предполагает особую сложность в их структуре, выделяя иерархичность управления и активность отдельных ее составляющих, взаимодействующих с учетом характеристик участия внешней среды.
При построении модельного комплекса используются методы системной динамики, концепция которых дает возможность моделировать меняющиеся процессы с высоким уровнем агрегирования. Основу концепции составляют представления о функционировании совокупности потоков (людских, финансовых, товарных), среди которых выделяются две сети: потоковая и информационная. При обработке экспертных знаний выявляются существенные факторы, действующие в системе с причинно-следственными соотношениями между собой. Современные системы моделирования формируют модель на идеографическом уровне, что при использовании визуального конструктора моделей обуславливает их простую и понятную интерпретацию для последующей экспертной оценки. Результирующие потоковые диаграммы структурируют знания эксперта, определяя дисбаланс по различным потребностям и способам потребления ресурсов. На основе полученной информации вырабатывается решение по эффективному воздействию на различные виды объектов.
Методы системной динамики применимы в совокупности с дифференциальными уравнениями баланса, принципами оптимизации и интеграции в управление потоками сложных систем. При этом сочетание компьютерного моделирования с интеллектуальными технологиями и экспертными процедурами делает данный метод достаточно перспективным.
5. Заключение
В современном мире моделирование является не просто методом познания, а инструментом анализа, прогнозирования и принятия решений. Развитие компьютерных технологий, нанотехнологий и искусственного интеллекта укрепляет позиции моделирования как лучшего, на мой взгляд, метода исследования.
Сегодня в крупных компаниях моделирование вхоже в формирование бизнес-планирования, разработку стратегий и оптимизацию процессов. Главная особенность моделирования – наглядность – позволяет дать рациональные обоснования любым возможным решениям. Постановка модельного эксперимента помогает выявлять любые отклонения заблаговременно, еще до утверждения какого-либо изменения.
Моделирование также играет огромную роль в формировании интеллектуальной базы. Разработка новых концепций, методов, программного обеспечения и модернизация старых приводит к обилию на рынке IT-индустрии
качественных инструментов, позволяющих применять моделирование во всех отраслях человеческой деятельности.
6. Список использованной литературы
1. Батороев К.Б. Кибернетика и метод аналогий. – М.: Высшая школа, 1974
2. Богомолов А.С. Античная философия. – М.: МГУ, 1985
3. Лычкина Н.Н. Технологические возможности современных систем моделирования // Банковские технологии, 2000
4. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей. – М.:КомКнига, 2007
5. Налимов В.В. Теория эксперимента. – М., 1971
6. Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология. – М., 2007
7. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. – М.: Наука, 1997
8. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. – М.: Высшая школа, 2007
9. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. – М.: Мир, 1987
10. Штофф В.А. Моделирование и философия. – М.: Наука, 1966
|
|
|
Скачать 220 Kb.