Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Модели в современном мире - Coggle Diagram
Модели в современном мире
Понятие и назначение моделей
1.1. Что такое модель?
Упрощённое представление реальной системы
Абстракция, выделяющая существенные свойства
Заместитель объекта для исследования
1.2. Цели создания моделей
Объяснение явлений и закономерностей
Прогнозирование развития и результатов
Управление и оптимизация систем
Обучение и наглядная демонстрация
1.3. Классификация моделей
По форме представления
По времени (статические/динамические)
По степени неопределённости (детерминированные/стохастические)
Виды моделей по форме представления
2.1. Материальные (физические)
Макеты зданий и сооружений
Анатомические муляжи
Глобус как модель Земли
Модели молекул в химии
2.2. Информационные (идеальные)
2.2.1. Образные (иконические)
Фотографии и рисунки
Карты и схемы
Графики и диаграммы
2.2.2. Знаковые (символические)
Математические формулы и уравнения
Компьютерные программы и алгоритмы
Словесные описания и теории
Нотации (например, блок-схемы, UML-диаграммы)
Моделирование систем в различных сферах
3.1. Естественные науки
Физика: модели атома, законы движения
Биология: модели экосистем, эволюции
Химия: модели реакций, структурные формулы
Климатология: глобальные климатические модели
3.2. Техника и технологии
CAD-модели (3D-проектирование)
Компьютерное имитационное моделирование (Симуляторы)
Сетевые модели и архитектуры (например, модель OSI)
BIM-модели в строительстве
3.3. Экономика и общество
Финансовые модели и прогнозы рынка
Оптимизационные модели (логистика, производство)
Социальные графы и модели распространения информации
Демографические модели и прогнозы
3.4. Информационные технологии и Data Science
Машинное обучение и нейросети (ML-модели)
Модели баз данных (ER-диаграммы)
Бизнес-процессы (BPMN)
Модели разработки ПО (Agile, Waterfall)
Цифровые (компьютерные) модели - основа современности
4.1. Преимущества цифрового моделирования
Высокая скорость расчетов
Возможность работы с "большими данными" (Big Data)
Визуализация сложных процессов
Проведение виртуальных экспериментов
4.2. Технологии и инструменты
Средства 3D-моделирования (Blender, AutoCAD)
Системы автоматизированного проектирования (САПР)
Языки программирования для анализа (Python, R)
Специализированное ПО (AnyLogic, MatLab)
4.3. Понятие "Цифрового двойника" (Digital Twin)
Виртуальная копия физического объекта/процесса
Постоянный обмен данными в реальном времени
Применение: "умные" города, промышленность, медицина
Этапы построения и исследования моделей
5.1. Постановка задачи
Определение цели моделирования
Выявление объекта и субъекта
Формулировка вопросов к модели
5.2. Разработка концептуальной модели
Выделение существенных элементов и связей
Определение границ системы
Выбор типа и формы модели
5.3. Формализация
Описание модели на формальном языке (формулы, алгоритмы)
Создание компьютерной реализации (код, схема)
5.4. Проведение вычислительного эксперимента
Задание исходных данных (входные параметры)
Запуск модели и получение результатов
Анализ и визуализация выходных данных
5.5. Анализ результатов и выводы
Интерпретация результатов в терминах исходной задачи
Оценка адекватности модели реальности
Принятие решений на основе модели
Корректировка и уточнение модели