Системная динамика и агентное моделирование


Математическое моделирование



Pdf көрінісі
бет2/7
Дата19.09.2024
өлшемі0.78 Mb.
#503808
түріРеферат
1   2   3   4   5   6   7
MMDP1 Introduction 2021

Математическое моделирование – это идеальное научное знаковое 
формальное моделирование, при котором описание объекта 
моделирования осуществляется на языке математики в виде 
математической модели, а исследование модели проводится с 
использованием математических методов
Трусов, 2005
Идеальное М. (vs. материальное) – мыслимая аналогия с объектом оригиналом
Научное М. (vs. интуитивное) – логически обоснованное 
Знаковое М. – в качестве моделей используются знаковые изображения, например, 
математические соотношения
Формальное М. – представление модели с помощью одного или нескольких формальных 
языков
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
6


Достоинства математического моделирования
• Экономичность – сбережение ресурсов для проведения реальных 
экспериментов (например, в экономике, в экологии)
• Безопасность – постановка экспериментов и наблюдения за объектом 
в реальных условиях затруднены/опасны (аварийные ситуации, 
астрофизические явления)
• Универсальность – различные объекты могут описываться 
одинаковыми математическими моделями 
• Возможность моделирования не реализованных в природе объектов
• Возможность контролировать (ускорять, замедлять) время изучаемого 
процесса
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
7


Математическая модель
Математическая модель – оператор 𝐴: Ω
𝑋
→ Ω
𝑌
, позволяющий по 
соответствующим значениям входных параметров 𝑋 ∈ Ω
𝑋
установить 
выходные значения параметров 𝑌 ∈ Ω
𝑌
объекта моделирования
Трусов, 2005
Элементами множеств Ω
𝑋
и Ω
𝑌
могут являться любые математические объекты (числа, векторы, 
тензоры, функции, множества и т.п.)
Оператором 𝐴 может быть 
• функция
• отображение в виде системы алгебраических, дифференциальных или интегральных уравнений
• алгоритм (функция, для которой не известен явный вид)
• вероятностное описание
• совокупность правил или таблиц
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
8


Содержание лекции
1. Определение понятий математическая модель, математическое 
моделирование
2. Классификация математических моделей
3. Математическое моделирование как процесс
4. Подходы к построению математических моделей
5. Динамическая система как пример математической модели
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
9


Классификация математических моделей I
в зависимости от сложности объекта моделирования: простой объект
или объект-система
Для простого объекта моделирования не рассматривается внутреннее 
строение объекта, не выделяются составляющие его элементы или 
подпроцессы
Модели объектов-систем, учитывающие свойства и поведение 
отдельных элементов, а также взаимосвязи между ними, называются 
структурными 
Трусов, 2005
Система есть совокупность взаимосвязанных элементов, выделенных из среды и 
взаимодействующих с окружающей средой как целое для достижения поставленной цели
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
10


Классификация математических моделей II
в зависимости от определенности параметров модели
детерминированные или вероятностные модели
Параметры детерминированных моделей определены полностью
В вероятностных моделях отдельные параметры могут задаваться 
случайными величинами, описываться случайными процессами, 
функциями принадлежности нечетким множествам
Трусов, 2005
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
11


Классификация математических моделей III
в зависимости от целей моделирования: дескриптивные или 
оптимизационные или управленческие модели
Целью дескриптивных математических моделей является установление 
закономерностей изменения параметров.
Целью оптимизационных математических моделей является 
определение оптимальных параметров моделируемого объекта с точки 
зрения некоторого критерия.
Целью управленческих математических моделей является принятие 
решений в различных областях целенаправленной деятельности 
человека. Сложность задачи в наличии неопределенностей, вид 
критерия оптимальности не фиксируется. 
Трусов, 2005
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
12


Классификация математических моделей IV
в зависимости от метода реализации: аналитический метод или алгоритмический метод
Аналитический метод реализации позволяет получить выходные параметры в виде аналитических 
выражений (выражения, в которых используется счетная совокупность арифметических операций, 
переходов к пределу, элементарные и специальные функции)
• Позволяет с меньшими вычислительными затратами изучить свойства объекта моделирования с 
помощью математических методов анализа аналитических функций
• Усиление интереса к аналитическим методам связан с появлением систем компьютерной математики, 
которые предоставляют возможности символьных вычислений
Алгоритмический метод реализации позволяет получить лишь приближенные значения выходных 
параметров
• Вычислительная математика – это раздел математики, связанный с разработкой численных методов и 
построением на их основе вычислительных алгоритмов, которые позволяют находить приближенное 
решение исходной математической задачи
• Для получения необходимых результатов необходимо осуществлять экспериментирование с 
вычислительным алгоритмом, а не решать математическую задачу
Трусов, 2005
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
13


Содержание лекции
1. Определение понятий математическая модель, математическое 
моделирование
2. Классификация математических моделей
3. Математическое моделирование как процесс
4. Подходы к построению математических моделей
5. Динамическая система как пример математической модели
2/15/2021
Математическое моделирование динамических процессов I
14


Процесс моделирования


Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3   4   5   6   7




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет