Детерминистік модельдер-белгілі және белгілі параметрлері бар жүйелерді сипаттайды. Бұл
модельдерде кездейсоқ элементтер жоқ және нәтижелер толығымен бастапқы шарттар мен
параметрлермен анықталады. Аурудың таралуын болжау үшін эпидемиялық модельдер сияқты
уақыт бойынша өзгеретін процестерді зерттеу үшін маңызды.
Мысалдар: Ньютонның қозғалыс теңдеулері, жылу өткізгіштік модельдері, электр тізбектері.
Динамикалық модельдер-жүйенің уақыт бойынша өзгеруін сипаттайды. Бұл модельдер уақыт
өте келе дамып, өзгеретін процестерді талдау үшін маңызды. Аурудың таралуын болжау үшін
эпидемиялық модельдер сияқты уақыт бойынша өзгеретін процестерді зерттеу үшін маңызды.
Мысалдар: популяция динамикасының модельдері, экономиканың өсу модельдері, химиялық
реакциялардағы концентрацияның өзгеру модельдері.
Статикалық модельдер-жүйені белгіленген уақытта, уақыттың өзгеруін ескермей зерттейді. Бұл
модельдер тепе-теңдік күйіндегі жүйелерді талдау үшін пайдалы. Тепе-теңдіктегі жүйелерді
талдау үшін қолданылады, мысалы, құрылыстағы құрылымдардың тұрақтылық модельдері.
Мысалдар: құрылыс конструкцияларындағы статикалық жүктеме модельдері, нарықтық тепе-
теңдік модельдері, статикалық электр тізбектері.
4. Модельдеу кезеңдері;
Зерттелетін объектінің қажетті қасиеттерін анықтау:
Алдымен нақты тапсырманы қою қажет:
тапсырманы сипаттау,
модельдеу мақсаттарын анықтау,
нысанды немесе процесті талдау.
Зерттеуші объектінің оны қызықтыратын бөліктерін таңдайды, ал қалғандарын тастайды. Бұл ең
маңызды аспектілерге назар аудару және модельді жеңілдету үшін жасалады. Мысалы,
молекуланың мінез-құлқын зерттеу үшін оның химиялық қасиеттері ғана маңызды болуы мүмкін,
ал физикалық өлшемдерді елемеуге болады.
Таңдалған қасиеттер негізінде қажетті дәлдік дәрежесімен модель құру: Бұл кезеңде
модельдің өзі жасалады, ол түпнұсқаның негізгі қасиеттері мен мінез-құлқын жеткілікті түрде
көрсетуі керек. Модельдің күрделілігі мен оның дәлдігі арасындағы тепе-теңдікті қамтамасыз ету
маңызды, сондықтан модель басқарылатын және пайдалы болады.
Достарыңызбен бөлісу: |
