Kas yra kompiuterinis eksperimentas. Kompiuterinis eksperimentas ir kompiuterinis modeliavimas. Kompiuterinės fizikos eksperimentas

Aukščiau pateiktame apibrėžime terminas „eksperimentas“ turi dvejopą reikšmę. Viena vertus, kompiuteriniame eksperimente, kaip ir realiame, tiriamos sistemos reakcijos į tam tikrus parametrų pokyčius ar į išorinį poveikį. Temperatūra, tankis, sudėtis dažnai naudojami kaip parametrai. O efektai dažniausiai realizuojami naudojant mechaninius, elektrinius ar magnetiniai laukai. Vienintelis skirtumas yra tas, kad eksperimentuotojas susiduria su realia sistema, o kompiuteriniame eksperimente atsižvelgiama į realaus objekto matematinio modelio elgesį. Kita vertus, galimybė gauti tikslius tiksliai apibrėžtų modelių rezultatus leidžia naudoti kompiuterinį eksperimentą kaip nepriklausomą informacijos šaltinį, kad būtų galima patikrinti analitinių teorijų prognozes, todėl šiuo atveju modeliavimo rezultatai yra svarbūs. atlieka tą patį standartą kaip ir eksperimentiniai duomenys.

Iš viso to, kas buvo pasakyta, matyti, kad yra dviejų labai skirtingų požiūrių į kompiuterinį eksperimentą galimybė, o tai yra dėl sprendžiamos problemos pobūdžio ir todėl lemia modelio aprašymo pasirinkimą.

Pirma, skaičiavimai MD arba MC metodais gali siekti grynai utilitarinių tikslų, susijusių su konkrečios realios sistemos savybių numatymu ir jų palyginimu su fiziniu eksperimentu. Tokiu atveju galima daryti įdomias prognozes ir atlikti tyrimus ekstremaliomis sąlygomis, pavyzdžiui, esant itin aukštam slėgiui ar temperatūrai, kai realus eksperimentas neįmanomas dėl įvairių priežasčių arba reikalauja per didelių medžiagų sąnaudų. Kompiuterinis modeliavimas dažniausiai yra vienintelis būdas gauti išsamiausią („mikroskopinę“) informaciją apie sudėtingos molekulinės sistemos elgesį. Tai ypač aiškiai parodė skaitiniai dinaminio tipo eksperimentai su įvairiomis biosistemomis: natūralios būklės rutuliniais baltymais, DNR ir RNR fragmentais. , lipidų membranos. Daugeliu atvejų gauti duomenys privertė peržiūrėti arba iš esmės pakeisti anksčiau susiklosčiusias idėjas apie šių objektų struktūrą ir funkcionavimą. Tačiau reikia turėti omenyje, kad kadangi atliekant tokius skaičiavimus skirtingos rūšies valentiniai ir nevalentingi potencialai, kurie tik apytiksliai atitinka tikrąsias atomų sąveikas, tada ši aplinkybė galiausiai lemia modelio ir tikrovės atitikimo laipsnį. Iš pradžių sprendžiama atvirkštinė problema, kai potencialai kalibruojami pagal turimus eksperimentinius duomenis ir tik po to šie potencialai naudojami detalesnei informacijai apie sistemą gauti. Kartais tarpatominės sąveikos parametrus iš esmės galima rasti iš kvantinių cheminių skaičiavimų, atliktų paprastesniems modelio junginiams. Modeliuojant MD ar MC metodais, molekulė traktuojama ne kaip elektronų ir branduolių visuma, paklūstanti kvantinės mechanikos dėsniams, o kaip surištų klasikinių dalelių – atomų sistema. Toks modelis vadinamas mechaninis molekulės modelis .

Kito kompiuterinio eksperimento nustatymo metodo tikslas gali būti suprasti bendruosius (universaliuosius arba modeliams nekintamus) tiriamos sistemos elgesio modelius, ty modelius, kuriuos lemia tik tipiškiausios tam tikros klasės ypatybės. objektų, bet ne pagal atskiro junginio cheminės struktūros detales. Tai yra, šiuo atveju kompiuterinio eksperimento tikslas yra nustatyti funkcinius ryšius, o ne apskaičiuoti skaitinius parametrus. Ši ideologija aiškiausiai yra polimerų mastelio teorijoje. Šio požiūrio požiūriu kompiuterinis modeliavimas veikia kaip teorinis įrankis, kuris, visų pirma, leidžia patikrinti esamų teorijos analitinių metodų išvadas arba papildyti jų prognozes. Ši analitinės teorijos ir kompiuterinio eksperimento sąveika gali būti labai vaisinga, kai abu metodai sugeba naudoti identiškus modelius. Ryškiausias tokių apibendrintų polimerų molekulių modelių pavyzdys yra vadinamasis grotelių modelis . Jos pagrindu buvo padaryta daug teorinių konstrukcijų, ypač susijusių su klasikinės ir tam tikra prasme pagrindinės polimerų fizikinės ir chemijos problemos, susijusios su tūrinės sąveikos poveikiu konformacijai ir atitinkamai, sprendimui. lanksčios polimerinės grandinės savybės. Tūrinė sąveika paprastai reiškia trumpo nuotolio atstūmimo jėgas, atsirandančias tarp grandinėje nutolusių vienetų, kai jie artėja vienas prie kito erdvėje dėl atsitiktinio makromolekulės lenkimo. Grotelių modelyje tikroji grandinė laikoma nutrūkusia trajektorija, einančia per tam tikro tipo taisyklingos gardelės mazgus: kubinius, tetraedrinius ir kt. Užimti gardelės mazgai atitinka polimero vienetus (monomerus), o atkarpas jungiasi. juos - cheminiai ryšiai makromolekulės stubure. Trajektorijos savaiminio susikirtimo draudimas (arba, kitaip tariant, neįmanoma vienu metu į vieną gardelės vietą patekti dviem ar daugiau monomerų) modeliuoja tūrines sąveikas (1 pav.). Tai yra, jei, pavyzdžiui, jei naudojamas MC metodas ir atsitiktinai parinkta nuoroda išstumiama, ji patenka į jau užimtą mazgą, tada tokia nauja konformacija atmetama ir į ją nebeatsižvelgiama apskaičiuojant dominantys sistemos parametrai. Skirtingi grandinių išdėstymai ant grotelių atitinka polimero grandinės konformacijas. Pagal juos suvidurkinamos reikiamos charakteristikos, pavyzdžiui, atstumas tarp grandinės galų R.

Tokio modelio tyrimas leidžia suprasti, kaip tūrio sąveika veikia šaknies vidurkio kvadrato vertės priklausomybę apie grandinės grandžių skaičių N . kurso vertė , kuris lemia vidutinį polimerinės ritės dydį, atlieka pagrindinį vaidmenį įvairiose teorinėse konstrukcijose ir gali būti matuojamas eksperimentiškai; tačiau vis dar nėra tikslios analitinės formulės priklausomybei apskaičiuoti ant N, esant masinei sąveikai. Taip pat galima įvesti papildomą traukos energiją tarp tų grandžių porų, kurios pateko į gretimus gardelės mazgus. Keičiant šią energiją kompiuteriniame eksperimente, visų pirma galima ištirti įdomų reiškinį, vadinamą „ritės-globulės“ perėjimu, kai dėl intramolekulinės traukos jėgų išsiskleidusi polimero ritė suspaudžiama ir virsta kompaktiška struktūra – rutuliukas, panašus į skysčio mikroskopinį lašą. Tokio perėjimo detalių supratimas yra svarbus kuriant bendriausias idėjas apie biologinės evoliucijos eigą, dėl kurios atsirado rutuliniai baltymai.

Yra įvairių gardelių modelių modifikacijų, pavyzdžiui, tokių, kuriose ryšių tarp grandžių ilgiai neturi fiksuotų dydžių, bet gali keistis tam tikru intervalu, kas garantuoja tik grandinės savaiminio kirtimo draudimą, taip plačiai naudojamas modelis su "svyruojančiomis obligacijomis". Tačiau visiems grotelių modeliams būdinga tai, kad jie yra diskretus, tai yra, tokios sistemos galimų konformacijų skaičius visada yra baigtinis (nors tai gali būti astronominė reikšmė net ir esant santykinai nedideliam grandinės grandžių skaičiui). Visi diskretieji modeliai turi labai aukštą skaičiavimo efektyvumą, tačiau, kaip taisyklė, gali būti tiriami tik Monte Karlo metodu.

Kai kuriais atvejais naudokite tęstinis apibendrinti polimerų modeliai, galintys nuolat keisti konformaciją. Paprasčiausias pavyzdys yra grandinė, sudaryta iš nurodyto skaičiaus N tvirti rutuliai, nuosekliai sujungti standžiomis arba elastinėmis jungtimis. Tokias sistemas galima tirti tiek Monte Karlo metodu, tiek molekulinės dinamikos metodu.

Pradžia > Paskaita

PASKAITA

Tema: Kompiuterinis eksperimentas. Modeliavimo rezultatų analizė

Norėdami suteikti gyvybės naujiems dizaino pokyčiams, pristatykite naujus techniniai sprendimai pradėti gaminti arba išbandyti naujas idėjas, jums reikia eksperimento. Eksperimentas yra eksperimentas, atliekamas su objektu arba modeliu. Jį sudaro kai kurių veiksmų atlikimas ir eksperimentinio mėginio reakcijos į šiuos veiksmus nustatymas. Mokykloje eksperimentus atliekate biologijos, chemijos, fizikos, geografijos pamokose. Eksperimentai atliekami bandant naujus gaminių pavyzdžius įmonėse. Dažniausiai tam naudojama specialiai sukurta sąranka, leidžianti atlikti eksperimentą laboratorinėmis sąlygomis arba pačiam gaminiui atliekami visokie bandymai (viso masto eksperimentas). Norint ištirti, pavyzdžiui, įrenginio ar mazgo eksploatacines savybes, jis dedamas į termostatą, užšaldomas specialiose kamerose, išbandomas ant vibracinių stendų, numetamas ir tt Gerai, jei tai naujas laikrodis ar dulkių siurblys – tai ne didelis nuostolis po sunaikinimo. O jei lėktuvas ar raketa? Laboratoriniai ir pilno masto eksperimentai reikalauja didelių medžiagų sąnaudų ir laiko, tačiau jų vertė vis dėlto yra labai didelė. Tobulėjant kompiuterinėms technologijoms, atsirado naujas unikalus tyrimo metodas – kompiuterinis eksperimentas. Daugeliu atvejų kompiuteriniai modelių tyrimai padėjo, o kartais netgi pakeitė eksperimentinius pavyzdžius ir bandymų stendus. Kompiuterinio eksperimento atlikimo etapas apima du etapus: eksperimento plano sudarymą ir tyrimo atlikimą. Eksperimento planas Eksperimento planas turi aiškiai atspindėti darbo su modeliu seką. Pirmas tokio plano punktas visada yra modelio testavimas. Testavimas - procesasčekiusteisingumaspastatytasmodeliai. Testas - rinkinyspradinėduomenis, leidžiantisapibrėžtipuiku-niekšybėpastatasmodeliai. Norint įsitikinti gautų modeliavimo rezultatų teisingumu, būtina:

patikrinti sukurtą modelio kūrimo algoritmą; įsitikinkite, kad sukonstruotas modelis teisingai atspindi originalo savybes, į kurias buvo atsižvelgta modeliuojant.

Modelio konstravimo algoritmo teisingumui patikrinti naudojamas pradinių duomenų bandomasis rinkinys, kurio galutinis rezultatas yra žinomas iš anksto arba kitais būdais nulemtas. Pavyzdžiui, jei modeliuodami naudojate skaičiavimo formules, tuomet turite pasirinkti keletą pradinių duomenų variantų ir apskaičiuoti juos „rankiniu būdu“. tai testo užduotys. Kai modelis yra sukurtas, jūs testuojate su tais pačiais įėjimais ir palyginate modeliavimo rezultatus su skaičiavimo išvadomis. Jei rezultatai sutampa, tai algoritmas sukurtas teisingai, jei ne, reikia ieškoti ir pašalinti jų neatitikimo priežastį. Bandymų duomenys gali visiškai neatspindėti tikrosios situacijos ir neturėti semantinio turinio. Tačiau testavimo metu gauti rezultatai gali paskatinti susimąstyti apie pirminės informacijos ar ženklų modelio keitimą, pirmiausia toje jo dalyje, kurioje išdėstytas semantinis turinys. Norint įsitikinti, kad sukonstruotas modelis atspindi originalo savybes, į kurias buvo atsižvelgta modeliuojant, būtina pasirinkti bandomąjį pavyzdį su realiais šaltinio duomenimis. Tyrimo atlikimas Po bandymo, kai pasitikite sukonstruoto modelio teisingumu, galite tiesiogiai pradėti tyrimą. Į planą turėtų būti įtrauktas eksperimentas arba eksperimentų serija, atitinkanti modeliavimo tikslus. Kiekvieną eksperimentą turi lydėti rezultatų supratimas, kuris yra pagrindas analizuojant modeliavimo rezultatus ir priimant sprendimus. Kompiuterinio eksperimento rengimo ir atlikimo schema parodyta 11.7 pav.

MODELIO TESTAVIMAS

EKSPERIMENTO PLANAS

TYRIMŲ ATLIKIMAS

REZULTATŲ ANALIZĖ

Ryžiai. 11.7. Kompiuterinio eksperimento schema

Modeliavimo rezultatų analizė

Galutinis modeliavimo tikslas yra priimti sprendimą, kuris turėtų būti parengtas remiantis išsamia modeliavimo rezultatų analize. Šis etapas yra lemiamas – arba tęsiate studijas, arba baigsite. 11.2 pav. parodyta, kad rezultatų analizės etapas negali egzistuoti savarankiškai. Gautos išvados dažnai prisideda prie papildomos eksperimentų serijos, o kartais ir prie užduoties pakeitimo. Sprendimo kūrimo pagrindas yra bandymų ir eksperimentų rezultatai. Jei rezultatai neatitinka užduoties tikslų, tai reiškia, kad ankstesniuose etapuose buvo padaryta klaidų. Tai gali būti arba neteisingas problemos išdėstymas, arba pernelyg supaprastinta informacinio modelio konstrukcija, arba nesėkmingas metodo ar modeliavimo aplinkos pasirinkimas, arba technologinių metodų pažeidimas kuriant modelį. Jei randama tokių klaidų, tada modelio koregavimas, tai yra grįžimas į vieną iš ankstesnių etapų. Procesas kartojamas tol, kol eksperimento rezultatai atitinka modeliavimo tikslus. Svarbiausia atsiminti, kad aptikta klaida yra ir rezultatas. Kaip sako patarlė, iš savo klaidų mokaisi. Apie tai rašė ir didysis rusų poetas A.S. Puškinas: O, kiek nuostabių atradimų mums ruošia nušvitimo ir patirties dvasia, sunkių klaidų sūnus, ir genijus, paradoksų draugas, ir atsitiktinumas, dievas išradėjas. ..

Kontrolėklausimusiružduotys

Kokie yra du pagrindiniai problemos teiginių modeliavimo tipai.

Gerai žinomoje G. Osterio „Problemų knygoje“ yra tokia problema:

Piktoji ragana, nenuilstamai dirbdama, per dieną 30 princesių paverčia vikšrais. Kiek dienų jai prireiks, kad 810 princesių paverstų vikšrus? Kiek princesių per dieną reikės paversti vikšrais, kad susitvarkytų su darbu per 15 dienų? Kuris klausimas gali būti priskirtas tipui „kas bus, jei...“, o kuris – „kaip tai padaryti, kad...“?

Išvardinkite žinomiausius modeliavimo tikslus. Formalizuokite žaismingą problemą iš G. Osterio „Problemų knygos“:

Iš dviejų būdelių, esančių 27 km atstumu viena nuo kitos, vienu metu vienas prie kito iššoko du įnirtingi šunys. Pirmasis važiuoja 4 km / h greičiu, o antrasis - 5 km / h. Kiek laiko prasidės kova? Namai: §11.4, 11.5.

1. Informacijos samprata

   dokumentas

   Mus supantis pasaulis yra labai įvairus ir susideda iš daugybės tarpusavyje susijusių objektų. Norėdami rasti savo vietą gyvenime, jūs ankstyva vaikystė Kartu su tėvais, o paskui su mokytojais žingsnis po žingsnio išmoksite visos šios įvairovės.

2. Redaktorius V. Zemskikh Redaktorius N. Fedorova Meninis redaktorius R. Yatsko Maketas T. Petrova Korektoriai M. Odinokova, M. Schukina bbk 65. 290-214

   Knyga

   Ш39 Organizacinė kultūra ir lyderystė / Per. iš anglų kalbos. red. V. A. Spivakas. - Sankt Peterburgas: Petras, 2002. - 336 p: iliustr. - (Serija „Vadybos teorija ir praktika“).

3. Mokomasis ir metodinis kompleksas disciplinoje: „Marketingas“ specialybė: 080116 „Matematiniai metodai ekonomikoje“

   Mokymo ir metodologijos kompleksas

   Profesinės veiklos sritis: ekonominių procesų ir objektų analizė ir modeliavimas mikro, makro ir pasauliniu lygiu; ekonominių ir matematinių modelių stebėjimas; ekonominių sistemų prognozavimas, programavimas ir optimizavimas.

Šiuolaikinis kompiuteris turi daugybę naudojimo būdų. Tarp jų, kaip žinia, ypač svarbios yra kompiuterio, kaip informacijos procesų automatizavimo priemonės, galimybės. Tačiau ne mažiau reikšmingos yra jo galimybės kaip įrankis atliekant eksperimentinius darbus ir analizuojant jo rezultatus.

Skaičiavimo eksperimentas moksle jau seniai žinomas. Prisiminkite Neptūno planetos atradimą „rašinuko gale“. Dažnai mokslinių tyrimų rezultatai laikomi patikimais tik tuo atveju, jei juos galima pateikti matematinių modelių forma ir patvirtinti matematiniais skaičiavimais. Be to, tai taikoma ne tik fizikai.

arba techninį dizainą, bet ir sociologiją, kalbotyrą, rinkodarą – tradiciškai humanitarinius mokslus, toli nuo matematikos.

Skaičiavimo eksperimentas yra teorinis pažinimo metodas. Šio metodo kūrimas yra skaitmeninis modeliavimas– gana naujas mokslinis metodas, plačiai paplitęs dėl kompiuterių atsiradimo.

Skaitinis modeliavimas plačiai naudojamas tiek praktikoje, tiek moksliniuose tyrimuose.

Pavyzdys. Nekuriant matematinių modelių ir neatliekant įvairių nuolat kintančių duomenų, gaunamų iš matavimo prietaisų, skaičiavimų, neįmanomas automatinių gamybos linijų, autopilotų, sekimo stočių, automatinės diagnostikos sistemų darbas. Be to, siekiant užtikrinti sistemų patikimumą, skaičiavimai turi būti atliekami realiu laiku, o jų paklaidos gali siekti milijonines dalis procentų.

Pavyzdys.Šiuolaikinį astronomą dažnai galima pamatyti ne prie teleskopo okuliaro, o prieš kompiuterio ekraną. Ir ne tik teoretikas, bet ir stebėtojas. Astronomija yra neįprastas mokslas. Ji, kaip taisyklė, negali tiesiogiai eksperimentuoti su tyrimo objektais. Skirtingos rūšys spinduliuotės (elektromagnetinių, gravitacinių, neutrininių ar kosminių spindulių srautai) astronomai tik „žiūri“ ir „pasiklauso“. Tai reiškia, kad turite išmokti iš stebėjimų išgauti maksimalią informaciją ir atkurti juos atliekant skaičiavimus, kad patikrintumėte šiuos stebėjimus apibūdinančias hipotezes. Kompiuterių pritaikymas astronomijoje, kaip ir kituose moksluose, yra itin įvairus. Tai ir stebėjimų automatizavimas, ir jų rezultatų apdorojimas (astronomai vaizdus mato ne okuliare, o monitoriuje, prijungtame prie specialių įrenginių). Kompiuteriai reikalingi ir darbui su dideliais katalogais (žvaigždės, spektrinės analizės, cheminiai junginiai ir kt.).

Pavyzdys. Visi žino posakį „audra arbatos puodelyje“. Norint išsamiai ištirti tokį sudėtingą hidrodinaminį procesą kaip audra, būtina naudoti sudėtingus skaitmeninio modeliavimo metodus. Todėl galingi kompiuteriai yra dideliuose hidrometeorologijos centruose: kompiuterio procesoriaus kristale „žaidžiama audra“.

Net jei atliekate nelabai sudėtingus skaičiavimus, bet juos reikia kartoti milijoną kartų, tada geriau programą parašyti vieną kartą, o kompiuteris ją kartos tiek kartų, kiek reikės (ribojimas, žinoma, bus kompiuterio greitis).

Skaitinis modeliavimas gali būti savarankiškas tyrimo metodas, kai domina tik kai kurių rodiklių reikšmės (pavyzdžiui, gamybos sąnaudos ar galaktikos integralinis spektras), tačiau dažniau ji veikia kaip viena iš kompiuterio konstravimo priemonių. modeliai plačiąja šio termino prasme.

Istoriškai pirmasis kompiuterinio modeliavimo darbas buvo siejamas su fizika, kur naudojant skaitmeninį modeliavimą buvo išspręsta visa klasė hidraulikos, filtravimo, šilumos perdavimo ir šilumos perdavimo, kietųjų medžiagų mechanikos ir kt.. Modeliavimas daugiausia buvo sudėtingų netiesinių problemų sprendimas. matematinės fizikos ir, žinoma, iš esmės buvo matematinis modeliavimas. Matematinio modeliavimo sėkmė fizikoje prisidėjo prie jo plitimo chemijos, elektros energijos, biologijos problemoms spręsti, o modeliavimo schemos viena nuo kitos per daug nesiskyrė. Modeliavimo pagrindu išspręstų problemų sudėtingumą ribojo tik turimų kompiuterių galia. Šis modeliavimo būdas yra plačiai paplitęs šiuo metu. Be to, kuriant skaitmeninį modeliavimą, buvo sukauptos ištisos paprogramių ir funkcijų bibliotekos, kurios palengvina pritaikymą ir išplečia modeliavimo galimybes. Ir vis dėlto šiuo metu „kompiuterinio modeliavimo“ sąvoka dažniausiai siejama ne su fundamentaliomis gamtos mokslų disciplinomis, o pirmiausia su sudėtingų sistemų sistemine analize kibernetikos požiūriu (tai yra vadybos, savivaldos požiūriu). , saviorganizacija). O dabar kompiuterinis modeliavimas plačiai naudojamas biologijoje, makroekonomikoje, kuriant automatizuotas valdymo sistemas ir kt.

Pavyzdys. Prisiminkite ankstesnėje pastraipoje aprašytą Piaget eksperimentą. Tai, žinoma, būtų galima atlikti ne su tikrais objektais, o su animuotu vaizdu ekrane. Bet juk žaislų judėjimą būtų galima filmuoti įprastoje juostoje ir rodyti per televizorių. Ar šiuo atveju kompiuterio naudojimą tikslinga vadinti kompiuteriniu modeliavimu?

Pavyzdys. Kūno, išmesto vertikaliai aukštyn arba kampu į horizontą, skrydžio modelis yra, pavyzdžiui, kūno aukščio, kaip laiko funkcijos, grafikas. Galite jį pastatyti

a) ant popieriaus lapo taškas po taško;

b) grafiniame redaktoriuje tiems patiems taškams;

c) naudojant verslo grafikos programą, pavyzdžiui, in
skaičiuoklės;

d) parašyti programą, kuri ne tik rodo
žaizdos skrydžio trajektorija, bet taip pat leidžia nustatyti skirtingus
pradiniai duomenys (pasvirimo kampas, pradinis greitis
augimas).

Kodėl nenorite skambinti pasirinkimo b) kompiuterio modeliu, o variantai c) ir d) visiškai atitinka šį pavadinimą?

Pagal kompiuterio modelis dažnai supranta programą (arba programą ir specialų įrenginį), kuri imituoja konkretaus objekto savybes ir elgesį. Šios programos vykdymo rezultatas dar vadinamas kompiuteriniu modeliu.

Specializuotoje literatūroje terminas „kompiuterinis modelis“ griežčiau apibrėžiamas taip:

Sąlyginis objekto ar tam tikros objektų sistemos (procesų, reiškinių) vaizdas, aprašomas naudojant tarpusavyje sujungtas kompiuterines lenteles, struktūrines schemas, diagramas, grafikus, brėžinius, animacijos fragmentus, hipertekstus ir pan., atvaizduojant struktūrą (elementus ir ryšius tarp jų). ) objekto. Tokio tipo kompiuterių modeliai vadinami struktūrinis ir funkcinis;

Atskira programa arba programų rinkinys, kuris, naudodamas skaičiavimų seką ir grafinį jų rezultatų atvaizdavimą, atkuria (imituoja) objekto funkcionavimo procesus veikiant įvairiems, dažniausiai atsitiktiniams, jam veiksniams. Tokie modeliai vadinami imitacija.

Kompiuterių modeliai gali būti paprasti arba sudėtingi. Daug kartų kūrėte paprastus modelius, kai išmokote programuoti arba kūrėte duomenų bazę. 3D grafikos sistemose, ekspertinėse sistemose, automatizuotose valdymo sistemose kuriami ir naudojami labai sudėtingi kompiuteriniai modeliai.

Pavyzdys. Idėja kompiuterio pagalba sukurti žmogaus veiklos modelį nėra nauja ir sunku rasti veiklos sritį, kurioje jo nebūtų bandoma įgyvendinti. Ekspertų sistemos yra kompiuterinės programos, imituojančios žmogaus eksperto veiksmus sprendžiant bet kurios dalykinės srities problemas, remiantis sukauptomis žiniomis, kurios sudaro žinių bazę. ES išspręsti modeliavimo problemą protinė veikla. Dėl modelių sudėtingumo ES kūrimas, kaip taisyklė, trunka keletą metų.

Šiuolaikinės ekspertų sistemos, be žinių bazės, turi ir precedentų bazę – pavyzdžiui, apklausų rezultatus tikrų žmonių ir informacija apie vėlesnę jų veiklos sėkmę / nesėkmę. Pavyzdžiui, NYPD ekspertų sistemos atvejų bazė yra 786 000 žmonių, Centras „Hobby“ (personalo politika įmonėje) - 512 000 žmonių, o, pasak šio centro specialistų, jų sukurtas ES suveikė laukiamu tikslumu tik viršijus bazę. 200 000 žmogau, jį sukurti prireikė 6 metų.

Pavyzdys. Kompiuterinės grafikos kūrimo pažanga perėjo nuo trijų dimensijų modelių vaizdų su paprastu pustonių vaizdu prie šiuolaikinių tikroviškų paveikslėlių, kurie yra meno pavyzdžiai. Tai buvo sėkmės tiksliau apibrėžti modeliavimo aplinką rezultatas. Skaidrumas, atspindys, šešėliai, apšvietimo modeliai ir paviršiaus savybės yra kai kurios sritys, kuriose tyrinėtojų komandos sunkiai dirba, nuolat sugalvodamos naujus algoritmus, kad sukurtų vis realistiškesnius dirbtinius vaizdus. Šiandien šie metodai taip pat naudojami kuriant aukštos kokybės animaciją.

praktiniai poreikiai in kompiuterinis modeliavimas kelia iššūkių techninės įrangos kūrėjams lėšų kompiuteris. Tai yra, metodas aktyviai įtakoja ne tik naujų ir naujos programos bet ir ant plėtra techninėmis priemonėmis.

Pavyzdys. Pirmą kartą kompiuterinė holografija buvo aptarta devintajame dešimtmetyje. Taigi kompiuterinio projektavimo sistemose, geografinėse informacinėse sistemose būtų malonu ne tik matyti dominantį objektą trimačiu pavidalu, bet ir pateikti jį hologramos, kurią galima pasukti, pavidalu. , pakreiptas, pažiūrėk į jo vidų. Norėdami sukurti holografinį vaizdą, naudingą tikros programos, reikia

holografinis

Paveikslėliai

ekranų su milžinišku pikselių skaičiumi – iki milijardo. Dabar toks darbas aktyviai vykdomas. Kartu su holografinio ekrano kūrimu sparčiai vyksta trimatės darbo vietos kūrimo darbai, pagrįsti principu, vadinamu „tikrovės pakeitimu“. Už šio termino slypi idėja plačiai taikyti visus tuos natūralius ir intuityvius metodus, kuriuos žmogus naudoja sąveikaudamas su gamtos (medžiagos-energijos) modeliais, tačiau tuo pačiu akcentuojamas jų visapusiškas tobulinimas ir tobulinimas naudojant unikalios skaitmeninių sistemų galimybės. Pavyzdžiui, daroma prielaida, kad bus galima manipuliuoti ir sąveikauti su kompiuterinėmis hologramomis realiu laiku naudojant gestus ir prisilietimus.

Kompiuterinis modeliavimas turi šiuos dalykus privalumai:

Suteikia matomumą;

Galima naudoti.

Pagrindinis kompiuterinio modeliavimo pranašumas yra tas, kad jis leidžia ne tik stebėti, bet ir numatyti eksperimento rezultatą tam tikromis ypatingomis sąlygomis. Dėl šios galimybės šis metodas buvo pritaikytas biologijoje, chemijoje, sociologijoje, ekologijoje, fizikoje, ekonomikoje ir daugelyje kitų žinių sričių.

Kompiuterinis modeliavimas plačiai naudojamas mokyme. Specialių programų pagalba galite pamatyti modelius tokių reiškinių kaip mikrokosmoso ir pasaulio reiškiniai su astronominiais matmenimis, branduoliniai ir Kvantinė fizika, augalų vystymasis ir medžiagų transformacija vykstant cheminėms reakcijoms.

Daugelio profesijų specialistų, ypač tokių kaip skrydžių vadovų, pilotų, atominių ir elektrinių vadovų, mokymas vykdomas kompiuteriu valdomų simuliatorių pagalba, imituojančiu realias situacijas, tarp jų ir avarines.

Laboratoriniai darbai gali būti atliekami kompiuteriu, jei nėra reikiamų realių prietaisų ir prietaisų arba jei uždaviniui išspręsti reikia naudoti sudėtingus matematinius metodus ir daug darbo reikalaujančius skaičiavimus.

Kompiuterinis modeliavimas leidžia „atgaivinti“ ištirtus fizikinius, cheminius, biologinius, socialinius dėsnius, su modeliu įdėti eilę eksperimentų. Tačiau nepamirškite, kad visi šie eksperimentai yra labai sąlyginio pobūdžio ir jų pažintinė vertė taip pat labai sąlyginė.

Pavyzdys. Iki praktinio branduolinio skilimo reakcijos panaudojimo branduolio fizikai tiesiog nežinojo apie radiacijos pavojų, tačiau pirmasis masinis „pasiekimų“ pritaikymas (Hirosima ir Nagasakis) aiškiai parodė, kiek radiacijos.

yra pavojingas žmonėms. Pradėkite fiziką nuo branduolinės elektros

stočių, žmonija jau seniai nebūtų sužinojusi apie radiacijos pavojų. Praėjusio amžiaus pradžios chemikų pasiekimas - galingiausias pesticidas DDT - ilgą laiką buvo laikomas visiškai saugiu žmonėms -

Galingų šiuolaikinių technologijų naudojimo, plataus replikavimo ir neapgalvoto klaidingų programinės įrangos produktų naudojimo sąlygomis, atrodytų, tokie labai specializuoti klausimai, kaip kompiuterinio tikrovės modelio tinkamumas, gali įgyti didelę visuotinę reikšmę.

Kompiuteriniai eksperimentai- tai priemonė modeliams, o ne gamtos ar socialiniams reiškiniams tirti.

Todėl visos apimties eksperimentas visada turi būti atliekamas kartu su kompiuteriniu eksperimentu, kad tyrėjas, lygindamas jų rezultatus, galėtų įvertinti atitinkamo modelio kokybę, mūsų supratimo apie reiškinių esmę gilumą.

gimdymas. Nepamirškite, kad fizika, biologija, astronomija, informatika yra mokslai apie realų pasaulį, o ne apie virtualią realybę.

AT moksliniai tyrimai, tiek fundamentalus, tiek praktiškai nukreiptas (taikomas), kompiuteris dažnai veikia kaip esminis įrankis eksperimentinis darbas.

Kompiuterinis eksperimentas dažniausiai siejamas su:

Su sudėtingais matematiniais skaičiavimais (numeris
tingus modeliavimas);

Kuriant ir studijuojant vizualinį ir (arba) dinaminį
mikrofonų modeliai (kompiuterinis modeliavimas).

Pagal kompiuterio modelis reiškia programą (arba programą kartu su specialiu įrenginiu), kuri imituoja konkretaus objekto charakteristikas ir elgesį, taip pat šios programos vykdymo rezultatą grafinių vaizdų (stacionarių ar dinaminių), skaitmeninių vaizdų pavidalu. vertes, lenteles ir kt.

Yra struktūriniai-funkciniai ir imitaciniai kompiuteriniai modeliai.

Struktūrinis-funkcinis kompiuterinis modelis – tai sąlyginis objekto ar tam tikros objektų (procesų, reiškinių) sistemos vaizdas, aprašomas naudojant tarpusavyje sujungtas kompiuterines lenteles, struktūrines schemas, diagramas, grafikus, brėžinius, animacijos fragmentus, hipertekstus ir pan., ir atvaizduojanti objekto struktūrą objektas ar jo elgesys.

Simuliacinis kompiuterinis modelis – tai atskira programa ar programinis paketas, leidžiantis, naudojant skaičiavimų seką ir grafinį jų rezultatų atvaizdavimą, atkurti (imituoti) objekto funkcionavimo procesus veikiant įvairiems atsitiktiniams veiksniams.

Kompiuterinis modeliavimas – tai sistemos (dažniausiai sudėtingos sistemos) analizės ar sintezės problemos sprendimo metodas, pagrįstas jos kompiuterinio modelio naudojimu.

Kompiuterinio modeliavimo privalumai ar tai:

Leidžia ne tik stebėti, bet ir tam tikromis ypatingomis sąlygomis numatyti eksperimento rezultatą;

Leidžia modeliuoti ir tirti bet kokių teorijų numatytus reiškinius;

Tai nekenksminga aplinkai, nekelia pavojaus gamtai ir žmogui;

Suteikia matomumą;

Galima naudoti.

Kompiuterinio modeliavimo metodas buvo pritaikytas biologijoje, chemijoje, sociologijoje, ekologijoje, fizikoje, ekonomikoje, kalbotyroje, jurisprudencijoje ir daugelyje kitų žinių sričių.

Kompiuterinis modeliavimas plačiai naudojamas specialistų švietimui, mokymui ir perkvalifikavimui:

Už vizualinį mikropasaulio ir pasaulio reiškinių modelių su astronominiais matmenimis atvaizdavimą;

Imituoti procesus, vykstančius gyvosios ir negyvosios gamtos pasaulyje

Imituoti realias sudėtingų sistemų valdymo situacijas, įskaitant ekstremalios situacijos;

Dėl laboratoriniai darbai kai nėra reikalingų prietaisų ir prietaisų;

Problemoms spręsti, jei tam reikia naudoti sudėtingus matematinius metodus ir daug darbo reikalaujančius skaičiavimus.

Svarbu atsiminti, kad kompiuteriu modeliuojama ne objektyvi tikrovė, o mūsų teorinės idėjos apie ją. Kompiuterinio modeliavimo objektas yra matematiniai ir kiti moksliniai modeliai, o ne realūs objektai, procesai, reiškiniai.

Kompiuteriniai eksperimentai- tai priemonė modeliams, o ne gamtos ar socialiniams reiškiniams tirti.

Bet kurio kompiuterinio modeliavimo rezultatų patikimumo kriterijus buvo ir išlieka plataus masto (fizinis, cheminis, socialinis) eksperimentas. Atliekant mokslinius ir praktinius tyrimus, kompiuterinis eksperimentas gali lydėti tik pilno masto, kad tyrėjas galėtų palyginti

Nivaya savo rezultatus, galėjo įvertinti modelio kokybę, mūsų idėjų apie gamtos reiškinių esmę gylį.

Svarbu atsiminti, kad fizika, biologija, astronomija, ekonomika, informatika yra mokslai apie realų pasaulį, o ne apie
Virtuali realybė.

1 pratimas

Laiškas, parašytas teksto rengyklėje ir išsiųstas elektroniniu paštu, vargu ar bus vadinamas kompiuteriniu modeliu.

Teksto rengyklės dažnai leidžia kurti ne tik paprastus dokumentus (laiškus, paketus, ataskaitas), bet ir dokumentų šablonus, kuriuose yra nuolatinė informacija, kurios vartotojas negali keisti, yra duomenų laukai, kuriuos pildo pats vartotojas, laukai, kuriuose atliekami skaičiavimai pagal įvestus duomenis. Ar tokį šabloną galima laikyti kompiuteriniu modeliu? Jei taip, koks šiuo atveju modeliavimo objektas ir koks tokio modelio kūrimo tikslas?

2 užduotis

Žinote, kad prieš kurdami duomenų bazę pirmiausia turite sukurti duomenų modelį. Taip pat žinote, kad algoritmas yra veiklos modelis.

Tiek duomenų modeliai, tiek algoritmai dažniausiai kuriami turint omenyje kompiuterinį įgyvendinimą. Ar galime sakyti, kad tam tikru momentu jie tampa kompiuteriniu modeliu, ir jei taip, kada tai įvyksta?

Pastaba. Patikrinkite savo atsakymą pagal „kompiuterinio modelio“ apibrėžimą.

3 užduotis

Apibūdinkite kompiuterinio modelio kūrimo etapus naudodami programos, imituojančios kokį nors fizinį reiškinį, kūrimo pavyzdį.

4 užduotis

Pateikite pavyzdžių, kada kompiuterinis modeliavimas davė realios naudos, o kada – nepageidaujamų pasekmių. Paruoškite pranešimą šia tema.

Kompiuterinis modeliavimas - žinių atvaizdavimo kompiuteriu pagrindas. Kompiuterinis modeliavimas naujos informacijos gimimui naudoja bet kokią informaciją, kurią galima atnaujinti kompiuterio pagalba. Modeliavimo pažanga siejama su kompiuterinių modeliavimo sistemų kūrimu, o informacinių technologijų pažanga – su modeliavimo kompiuteriu patirties atnaujinimu, modelių, metodų ir programinės įrangos sistemų bankų kūrimu, leidžiančiu rinkti naujus modelius. iš bankų modelių.

Kompiuterinio modeliavimo rūšis – tai skaičiavimo eksperimentas, t.y. eksperimentas, kurį eksperimentuotojas atlieka su tiriama sistema ar procesu, pasitelkdamas eksperimentinį įrankį – kompiuterį, kompiuterinę aplinką, technologijas.

Skaičiavimo eksperimentas tampa nauju įrankiu, mokslo žinių metodu, nauja technologija dar ir dėl didėjančio poreikio pereiti nuo linijinių matematinių sistemų modelių (kurių tyrimo metodai ir teorija gana gerai žinomi ar išplėtoti) tyrimo. sudėtingų ir netiesinių sistemų matematinių modelių tyrimas (kurių analizė yra daug sunkesnė). Grubiai tariant, mūsų žinios apie supantį pasaulį yra linijinės, o procesai aplinkiniame pasaulyje yra nelinijiniai.

Skaičiavimo eksperimentas leidžia rasti naujų modelių, patikrinti hipotezes, vizualizuoti įvykių eigą ir pan.

Norint suteikti gyvybės naujiems dizaino pokyčiams, gamyboje įdiegti naujus techninius sprendimus ar išbandyti naujas idėjas, būtinas eksperimentas. Neseniai tokį eksperimentą buvo galima atlikti arba laboratorinėmis sąlygomis specialiai jam sukurtose instaliacijose, arba gamtoje, tai yra su tikru gaminio pavyzdžiu, atliekant įvairius bandymus.

Tobulėjant kompiuterinėms technologijoms, atsirado naujas unikalus tyrimo metodas – kompiuterinis eksperimentas. Kompiuterinis eksperimentas apima tam tikrą darbo su modeliu seką, tikslingų vartotojo veiksmų kompiuteriniame modelyje rinkinį.

4 etapas. Modeliavimo rezultatų analizė.

Galutinis tikslas modeliavimas – sprendimo priėmimas, kuris turėtų būti parengtas remiantis visapusiška gautų rezultatų analize. Šis etapas yra lemiamas – arba tęsiate studijas, arba baigsite. Galbūt žinote laukiamą rezultatą, tuomet reikia palyginti gautus ir laukiamus rezultatus. Rungtynių atveju galite priimti sprendimą.

Sprendimo kūrimo pagrindas yra bandymų ir eksperimentų rezultatai. Jei rezultatai neatitinka užduoties tikslų, tai reiškia, kad ankstesniuose etapuose buvo padaryta klaidų. Tai gali būti arba pernelyg supaprastinta informacinio modelio konstrukcija, arba nesėkmingas modeliavimo metodo ar aplinkos pasirinkimas, arba technologinių metodų pažeidimas kuriant modelį. Jei randama tokių klaidų, tada modelio koregavimas , t. y. grįžkite prie vieno iš ankstesnių veiksmų. Procesas kartoja kol bus gauti eksperimento rezultatai tikslus modeliavimas. Svarbiausia atsiminti, kad aptikta klaida yra ir rezultatas. Kaip sako patarlė, iš savo klaidų mokaisi.

Modeliavimo programos

ANSYS- universali baigtinių elementų programinė įranga ( FEM) analizė, egzistuojanti ir tobulinama per pastaruosius 30 metų, yra gana populiari tarp kompiuterių inžinerijos srities specialistų ( CAE, Kompiuterinė inžinerija) ir FE sprendimai deformuojamosios mechanikos tiesinės ir netiesinės, stacionarios ir nestacionarios erdvinės problemos tvirtas kūnas ir konstrukcijų mechanika (įskaitant nestacionarias geometriškai ir fiziškai netiesines konstrukcinių elementų kontaktinės sąveikos problemas), skysčių ir dujų mechanikos, šilumos perdavimo ir šilumos perdavimo, elektrodinamikos, akustikos, taip pat susietųjų laukų mechanikos problemas. Modeliuojant ir analizuojant kai kuriose pramonės šakose išvengiama brangių ir ilgų kūrimo ciklų, tokių kaip „projektavimas – gamyba – bandymas“. Sistema veikia geometrinio branduolio pagrindu Parasolidas .

AnyLogic - programinė įranga dėl imitacinis modeliavimas sudėtingos sistemos ir procesus, išvystyta rusų pateikė XJ Technologies ( Anglų XJ technologijas). Programa turi vartotojo grafinę aplinką ir leidžia naudotis Java kalba modelio kūrimui .

AnyLogic modeliai gali būti pagrįsti bet kuria iš pagrindinių modeliavimo modeliavimo paradigmų: diskrečiųjų įvykių modeliavimas, sistemos dinamika, ir agento modeliavimas.

Sisteminė dinamika ir diskrečiųjų įvykių (procesų) modeliavimas, turint omenyje bet kokį idėjų vystymą GPSS yra tradiciniai nusistovėję metodai, agentais pagrįstas modeliavimas yra palyginti naujas. Sistemos dinamika daugiausia veikia su procesais, kurie yra nenutrūkstami laike, o diskrečiųjų įvykių ir agentų modeliavimas - su diskrečiais.

Sistemos dinamika ir diskrečiųjų įvykių modeliavimas istoriškai buvo mokomi visiškai skirtingos grupės studentai: vadybos, gamybos inžinieriai ir valdymo sistemų kūrimo inžinieriai. Dėl to susikūrė trys skirtingos beveik nepersidengiančios bendruomenės, kurios tarpusavyje beveik nebendrauja.

Agentu pagrįstas modeliavimas iki šiol buvo griežtai akademinė sritis. Tačiau augantis globalaus optimizavimo poreikis iš verslo pusės privertė pirmaujančius analitikus atkreipti dėmesį į agentais pagrįstą modeliavimą ir jo derinimą su tradiciniais metodais, siekiant susidaryti išsamesnį įvairaus pobūdžio sudėtingų procesų sąveikos vaizdą. Taip atsirado programinės įrangos platformų, leidžiančių integruoti skirtingus požiūrius, paklausa.

Dabar apsvarstykime modeliavimo modeliavimo metodus abstrakcijos lygio skalėje. Sistemos dinamika, pakeičiant atskirus objektus jų agregatais, įgauna aukščiausią abstrakcijos lygį. Diskrečių įvykių modeliavimas veikia žemame ir vidutiniame diapazone. Kalbant apie agentu pagrįstą modeliavimą, jis gali būti taikomas beveik bet kokiu lygiu ir bet kokiu mastu. Agentai gali atstovauti pėsčiuosius, automobilius ar robotus fizinėje erdvėje, klientą ar pardavėją vidutinio lygio arba konkuruojančias įmones aukštu lygiu.

Kurdami modelius programoje „AnyLogic“, galite naudoti kelių modeliavimo metodų koncepcijas ir įrankius, pavyzdžiui, agentu pagrįstame modelyje, naudoti sistemos dinamikos metodus, kad pavaizduotų aplinkos būklės pokyčius, arba nuolatiniame modelio modelyje. dinamiška sistema, atsižvelgti į atskirus įvykius. Pavyzdžiui, tiekimo grandinės valdymui naudojant imitacinį modeliavimą, tiekimo grandinės dalyvius apibūdintų agentai: gamintojai, pardavėjai, vartotojai, sandėlių tinklas. Tuo pačiu metu gamyba aprašoma diskrečiųjų įvykių (proceso) modeliavimo rėmuose, kur gaminys ar jo dalys yra pritaikymas, o automobiliai, traukiniai, krautuvai – ištekliai. Patys pristatymai vaizduojami atskirais įvykiais, tačiau prekių paklausą galima apibūdinti ištisine sistemine-dinamine diagrama. Galimybė derinti metodus leidžia apibūdinti realaus gyvenimo procesus, o ne derinti proceso prie turimo matematinio aparato.

LabVIEW (Anglų Lab oratoriją V virtualus aš instrumentai E inžinerija W orkbench) yra plėtros aplinka ir platforma vykdyti programas, sukurtas įmonės grafine programavimo kalba „G“. Nacionaliniai instrumentai(JAV). Pirmoji LabVIEW versija buvo išleista 1986 m Apple Macintosh, šiuo metu yra versijų, skirtų UNIX, GNU/Linux, MacOS ir tt, o labiausiai išvystytos ir populiariausios versijos yra skirtos Microsoft Windows.

LabVIEW naudojamas duomenų rinkimo ir apdorojimo sistemose, taip pat techniniams objektams ir technologiniams procesams valdyti. Ideologiškai LabVIEW yra labai artimas SCADA-sistemas, tačiau, skirtingai nei jos, ji labiau orientuota į problemų sprendimą ne tiek srityje APCS kiek rajone ASNI.

MATLAB(trumpai Anglų « matrica Laboratorija» ) yra terminas, reiškiantis taikomųjų programų paketą techninių skaičiavimų problemoms spręsti, taip pat į šiame pakete naudojamą programavimo kalbą. MATLAB naudojo daugiau nei 1 000 000 inžinierių ir mokslininkų, jis veikia su moderniausiomis Operacinės sistemos, įskaitant GNU/Linux, MacOS, Solaris ir Microsoft Windows .

klevas- programinės įrangos paketas, kompiuterine algebros sistema. Tai yra Waterloo Maple Inc. produktas, kuris 1984 m gamina ir parduoda programinės įrangos produktus, orientuotus į sudėtingus matematinius skaičiavimus, duomenų vizualizavimą ir modeliavimą.

„Maple“ sistema skirta simboliniai skaičiavimai, nors jame yra daugybė skaitmeninio sprendimo įrankių diferencialines lygtis ir radimas integralai. Jis turi pažangią grafiką. Turi savo programavimo kalba primenantis Paskalis.

Mathematica - kompiuterine algebros sistemaįmonių Wolfram tyrimai. Sudėtyje yra daug funkcijas tiek analitinėms transformacijoms, tiek skaitiniams skaičiavimams. Be to, programa palaiko grafika ir garsas, įskaitant dvimačio ir trimačio konstrukciją diagramas funkcijos, piešimas savavališkas geometrines figūras, importuoti ir eksportuoti vaizdai ir garsas.

Prognozavimo įrankiai- programinės įrangos produktai, turintys prognozių skaičiavimo funkcijas. Prognozavimas yra viena iš svarbiausių šiandienos žmogaus veiklos rūšių. Net senovėje prognozės leido žmonėms skaičiuoti sausrų periodus, Saulės ir Mėnulio užtemimų datas ir daugybę kitų reiškinių. Atsiradus kompiuterinėms technologijoms, prognozavimas gavo galingą impulsą plėtrai. Vienas iš pirmųjų kompiuterių pritaikymo būdų buvo sviedinių balistinės trajektorijos apskaičiavimas, tai yra, iš tikrųjų, taško, kuriame sviedinys atsitrenkia į žemę, numatymas. Šis prognozės tipas vadinamas statinis prognozė. Yra dvi pagrindinės prognozių kategorijos: statinės ir dinaminės. Pagrindinis skirtumas yra tas, kad dinaminės prognozės suteikia informaciją apie tiriamo objekto elgesį per reikšmingą laikotarpį. Savo ruožtu statinės prognozės atspindi tiriamo objekto būseną tik vienu momentu ir, kaip taisyklė, tokiose prognozėse laiko veiksnys, per kurį objektas pasikeičia, vaidina nereikšmingą vaidmenį. Iki šiol yra daugybė įrankių, leidžiančių sudaryti prognozes. Visi jie gali būti klasifikuojami pagal daugybę kriterijų:

Instrumento pavadinimas	Taikymo sritis	Įdiegti modeliai	Reikalingas vartotojo mokymas	Paruoštas naudojimui
Microsoft Excel , openoffice.org	Pagrindinis tikslas	algoritminis, regresinis	bazinės statistikos žinios	reikalingas didelis patobulinimas (modelių diegimas)
statistika , SPSS , el. peržiūros	tyrimai	platus regresijos spektras, neuroninis tinklas		dėžutėje supakuotas produktas
matlab	tyrimai, taikomųjų programų kūrimas	algoritminis, regresinis, neuroninis tinklas	specialusis matematinis išsilavinimas	reikalingas programavimas
SAP APO	verslo prognozavimas	algoritminis	gilių žinių nereikia
ForecastPro , ForecastX	verslo prognozavimas	algoritminis	gilių žinių nereikia	dėžutėje supakuotas produktas
Logiškumas	verslo prognozavimas	algoritminis, neuroninis tinklas	gilių žinių nereikia	Reikalingas reikšmingas patobulinimas (verslo procesams)
ForecastPro SDK	verslo prognozavimas	algoritminis	reikalingos pagrindinės statistikos žinios	reikalingas programavimas (programinės įrangos integravimas)
iLog , AnyLogic , aš manau MatlabSimulink , GPSS	taikomųjų programų kūrimas, modeliavimas	imitacija	reikalingas specialus matematinis išsilavinimas	reikalingas programavimas (pagal regiono specifiką)

PC LIRA- daugiafunkcinis programinės įrangos paketas, skirtas įvairios paskirties mašinų gamybos ir statybinių konstrukcijų projektavimui ir skaičiavimui. Skaičiavimai programoje atliekami tiek statiniams, tiek dinaminiams poveikiams. Skaičiavimo pagrindas yra baigtinių elementų metodas(FEM). Įvairūs plug-in moduliai (procesoriai) leidžia pasirinkti ir tikrinti plieninių ir gelžbetoninių konstrukcijų pjūvius, imituoti gruntą, apskaičiuoti tiltus ir pastatų elgseną montavimo metu ir kt.

Kompiuterinis eksperimentas su sistemos modeliu jo tyrimo ir projektavimo metu atliekamas siekiant gauti informacijos apie nagrinėjamo objekto funkcionavimo proceso ypatybes. Pagrindinis kompiuterinių eksperimentų planavimo uždavinys yra gauti reikiamą informaciją apie tiriamą sistemą esant išteklių (kompiuterio laiko, atminties ir kt.) apribojimams. Tarp konkrečių užduočių, kurios sprendžiamos planuojant kompiuterinius eksperimentus, yra kompiuterinio modeliavimo laiko sąnaudų mažinimas, modeliavimo rezultatų tikslumo ir patikimumo didinimas, modelio tinkamumo tikrinimas ir kt.

Kompiuterinių eksperimentų su modeliais efektyvumas labai priklauso nuo eksperimentinio plano pasirinkimo, nes būtent pagal planą nustatoma skaičiavimų kompiuteriu apimtis ir tvarka, sistemos modeliavimo rezultatų kaupimo ir statistinio apdorojimo metodai. . Todėl pagrindinis kompiuterinių eksperimentų su modeliu planavimo uždavinys suformuluotas taip: reikia gauti informaciją apie modeliavimo objektą, pateiktą modeliavimo algoritmo (programos) forma, naudojant minimalias arba ribotas mašinos resursų sąnaudas. modeliavimo proceso įgyvendinimas.

Kompiuterinių eksperimentų pranašumas prieš natūralius yra galimybė pilnai atkurti eksperimento sąlygas su tiriamos sistemos modeliu. . Reikšmingas pranašumas, palyginti su pilno masto, yra kompiuterinių eksperimentų pertraukimo ir atnaujinimo paprastumas, leidžiantis naudoti nuoseklaus ir euristinio planavimo metodus, kurie gali būti neįmanomi eksperimentuojant su tikrais objektais. Dirbant su kompiuteriniu modeliu, visada galima nutraukti eksperimentą tam laikui, kurio reikia rezultatams išanalizuoti ir priimti sprendimus dėl tolesnės jo eigos (pavyzdžiui, dėl poreikio keisti modelio charakteristikų reikšmes).

Kompiuterinių eksperimentų trūkumas yra tas, kad kai kurių stebėjimų rezultatai priklauso nuo vieno ar kelių ankstesnių rezultatų, todėl juose yra mažiau informacijos nei nepriklausomuose stebėjimuose.

Kalbant apie duomenų bazę, kompiuterinis eksperimentas reiškia manipuliavimą duomenimis pagal užsibrėžtą tikslą naudojant DBVS priemones. Eksperimento tikslas gali būti suformuotas remiantis bendru modeliavimo tikslu ir atsižvelgiant į konkretaus vartotojo reikalavimus. Pavyzdžiui, yra duomenų bazė „Dekanatas“. Bendras šio modelio kūrimo tikslas – valdyti ugdymo procesą. Jei reikia gauti informaciją apie mokinių pažangą, galite pateikti prašymą, t.y. atlikti eksperimentą norimai informacijai pasirinkti.

DBVS aplinkos įrankių rinkinys leidžia atlikti šias operacijas su duomenimis:

1) rūšiavimas – duomenų rikiavimas pagal kokį nors požymį;

2) paieška (filtravimas) – tam tikrą sąlygą tenkinančių duomenų parinkimas;

3) skaičiavimo laukų kūrimas – duomenų transformavimas į kitą formą pagal formules.

Informacinio modelio valdymas yra neatsiejamai susijęs su įvairių duomenų paieškos ir rūšiavimo kriterijų kūrimu. Skirtingai nei popierinėse kartotekų spintose, kuriose galima rūšiuoti pagal vieną ar du kriterijus, o paieška dažniausiai atliekama rankiniu būdu – rūšiuojant pagal korteles, kompiuterinės duomenų bazės leidžia nustatyti bet kokias rūšiavimo formas įvairiems laukams ir įvairius paieškos kriterijus. Kompiuteris surūšiuos arba parinks reikiamą informaciją be laiko sąnaudų pagal pateiktą kriterijų.

Sėkmingam darbui su informaciniu modeliu duomenų bazių programinės įrangos aplinkos leidžia sukurti skaičiavimo laukus, kuriuose pirminė informacija konvertuojama į kitą formą. Pavyzdžiui, remiantis semestro pažymiais, speciali įmontuota funkcija gali apskaičiuoti studento GPA. Tokie apskaičiuoti laukai naudojami kaip papildoma informacija arba kaip paieškos ir rūšiavimo kriterijai.

Kompiuterinis eksperimentas apima du etapus: testavimą (operacijų teisingumo patikrinimą) ir eksperimento su realiais duomenimis atlikimą.

Suformavę apskaičiuotų laukų ir filtrų formules, turite įsitikinti, kad jie tinkamai veikia. Norėdami tai padaryti, galite įvesti testo įrašus, kurių operacijos rezultatas yra žinomas iš anksto.

Kompiuterinis eksperimentas baigiasi rezultatų išvedimu patogia analizei ir sprendimų priėmimui forma. Vienas iš kompiuterinių informacinių modelių privalumų yra galimybė kurti įvairias išvesties informacijos pateikimo formas, vadinamas ataskaitomis. Kiekvienoje ataskaitoje pateikiama informacija, atitinkanti konkretaus eksperimento tikslą. Kompiuterinių ataskaitų patogumas slypi tuo, kad jos leidžia grupuoti informaciją pagal duotus kriterijus, įvesti galutinius laukus įrašams skaičiuoti pagal grupes ir apskritai visai duomenų bazei, o vėliau pagal šią informaciją priimti sprendimą.

Aplinka leidžia sukurti ir saugoti keletą tipiškų, dažnai naudojamų ataskaitų formų. Remdamiesi kai kurių eksperimentų rezultatais, galite sukurti laikiną ataskaitą, kuri ištrinama ją nukopijavus į Tekstinis dokumentas arba spaudinius. Kai kuriems eksperimentams ataskaitų visai nereikia. Pavyzdžiui, reikia išrinkti sėkmingiausią studentą padidintai stipendijai skirti. Tam pakanka surūšiuoti pagal semestro pažymių vidurkį. Reikalingoje informacijoje bus pirmasis įrašas studentų sąraše.