മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ ഘടനയും പ്രധാന ഘട്ടങ്ങളും. സിസ്റ്റം മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റം മോഡലിംഗിന്റെ പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ

ഒരു വസ്തുവിന്റെ (പ്രതിഭാസം, പ്രക്രിയ) ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അതിന്റെ ഘടക ഘടകങ്ങളും അവ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകളും തിരിച്ചറിയേണ്ടത് ആവശ്യമാണ് (ഒരു സിസ്റ്റം വിശകലനം നടത്തുക), തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഘടനയെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഏതെങ്കിലും രൂപത്തിലേക്ക് "വിവർത്തനം ചെയ്യുക" (പ്രദർശിപ്പിക്കുക). വിവരങ്ങൾ ഔപചാരികമാക്കുക.

പ്രാഥമിക ഔപചാരികവൽക്കരണമില്ലാതെ ഏതെങ്കിലും സിസ്റ്റത്തിന്റെ മോഡലിംഗ് അസാധ്യമാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ ആദ്യത്തേതും വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ ഘട്ടമാണ് ഔപചാരികവൽക്കരണം. മോഡലിംഗിന്റെ പ്രഖ്യാപിത ഉദ്ദേശ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പഠിക്കുന്ന വസ്തുക്കളിലും പ്രക്രിയകളിലും പ്രതിഭാസങ്ങളിലും ഏറ്റവും അത്യാവശ്യമായ കാര്യങ്ങൾ മോഡലുകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. മോഡലുകളുടെ പ്രധാന സവിശേഷതയും പ്രധാന ലക്ഷ്യവും ഇതാണ്.

ഔപചാരികവൽക്കരണം എന്നത് ഒരു വസ്തുവിന്റെയോ പ്രതിഭാസത്തിന്റെയോ പ്രക്രിയയുടെയോ ആന്തരിക ഘടനയെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട വിവര ഘടനയിലേക്ക് - രൂപത്തിലേക്ക് തിരിച്ചറിയുകയും വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്,ഭൂചലനത്തിന്റെ ശക്തി സാധാരണയായി പത്ത് സ്കെയിലിലാണ് അളക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങളുടെ ഭൂമിശാസ്ത്ര പഠനത്തിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം. വാസ്തവത്തിൽ, ഈ സ്വാഭാവിക പ്രതിഭാസത്തിന്റെ ശക്തി വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ലളിതമായ മാതൃകയാണ് ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്. വാസ്തവത്തിൽ, മനോഭാവം "ശക്തമായ",യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഇവിടെ ഔപചാരികമായി ബന്ധത്തെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു "കൂടുതൽ",സ്വാഭാവിക സംഖ്യകളുടെ ഗണത്തിലെ അർത്ഥം: ഏറ്റവും ദുർബലമായ ഭൂചലനങ്ങൾ നമ്പർ 1 ന് സമാനമാണ്, ഏറ്റവും ശക്തമായത് - 10. തത്ഫലമായി ക്രമീകരിച്ച 10 സംഖ്യകളുടെ കൂട്ടം ഭൂചലനത്തിന്റെ ശക്തിയെക്കുറിച്ച് ഒരു ആശയം നൽകുന്ന ഒരു മാതൃകയാണ്.

മോഡലിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ

ഏതെങ്കിലും ജോലി ഏറ്റെടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ആരംഭ പോയിന്റും ഓരോ പോയിന്റും അതിന്റെ ഏകദേശ ഘട്ടങ്ങളും നിങ്ങൾ വ്യക്തമായി സങ്കൽപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. മോഡലിംഗിനെക്കുറിച്ച് ഇതുതന്നെ പറയാം. ഇവിടെ ആരംഭ പോയിന്റ് ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ആണ്. ഇത് നിലവിലുള്ളതോ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതോ ആയ ഒരു വസ്തുവോ പ്രക്രിയയോ ആകാം. മോഡലിംഗിന്റെ അവസാന ഘട്ടം വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു തീരുമാനം എടുക്കുന്നു.

(മോഡലിങ്ങിൽ, ആരംഭ പോയിന്റ് ഇതാണ് - പ്രോട്ടോടൈപ്പ്, അത് നിലവിലുള്ളതോ രൂപകല്പന ചെയ്തതോ ആയ ഒരു വസ്തുവോ പ്രക്രിയയോ മാത്രമായിരിക്കും. മോഡലിംഗിന്റെ അവസാന ഘട്ടം വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു തീരുമാനം എടുക്കുന്നു.)

ചെയിൻ ഇതുപോലെ കാണപ്പെടുന്നു.

ഉദാഹരണസഹിതം ഇത് വിശദീകരിക്കാം.

പുതിയ സാങ്കേതിക മാർഗങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ മോഡലിംഗിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം ബഹിരാകാശ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വികസനത്തിന്റെ ചരിത്രമാണ്. ബഹിരാകാശ പറക്കൽ യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുന്നതിന്, രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ട്: ഗുരുത്വാകർഷണത്തെ മറികടക്കാനും വായുരഹിത ബഹിരാകാശത്ത് പുരോഗതി ഉറപ്പാക്കാനും. പതിനേഴാം നൂറ്റാണ്ടിൽ ഭൂമിയുടെ ഗുരുത്വാകർഷണത്തെ മറികടക്കാനുള്ള സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് ന്യൂട്ടൺ സംസാരിച്ചു. ബഹിരാകാശത്ത് ചലനത്തിനായി ഒരു ജെറ്റ് എഞ്ചിൻ സൃഷ്ടിക്കാൻ കെ.ഇ.സിയോൾകോവ്സ്കി നിർദ്ദേശിച്ചു, ഇത് ദ്രാവക ഓക്സിജനും ഹൈഡ്രജനും മിശ്രിതത്തിൽ നിന്ന് ഇന്ധനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ജ്വലന സമയത്ത് കാര്യമായ energy ർജ്ജം പുറത്തുവിടുന്നു. ഡ്രോയിംഗുകളും കണക്കുകൂട്ടലുകളും ന്യായീകരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഭാവിയിലെ ഇന്റർപ്ലാനറ്ററി ബഹിരാകാശ പേടകത്തിന്റെ കൃത്യമായ വിവരണാത്മക മാതൃക അദ്ദേഹം സമാഹരിച്ചു.

കെ.ഇ.സിയോൽകോവ്സ്കിയുടെ വിവരണാത്മക മാതൃക എസ്.പി.കൊറോലെവിന്റെ നേതൃത്വത്തിൽ ഡിസൈൻ ബ്യൂറോയിൽ യഥാർത്ഥ മോഡലിംഗിന് അടിസ്ഥാനമായി മാറിയിട്ട് അരനൂറ്റാണ്ടിൽ താഴെ മാത്രം. പൂർണ്ണ തോതിലുള്ള പരീക്ഷണങ്ങളിൽ, വിവിധ തരം ദ്രവ ഇന്ധനം, റോക്കറ്റിന്റെ ആകൃതി, ഫ്ലൈറ്റ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റം, ബഹിരാകാശയാത്രികർക്കുള്ള ലൈഫ് സപ്പോർട്ട്, ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണത്തിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ മുതലായവ പരീക്ഷിച്ചു. ബഹുമുഖ മോഡലിംഗിന്റെ ഫലം കൃത്രിമ ഭൂമി വിക്ഷേപിക്കുന്ന ശക്തമായ റോക്കറ്റുകളാണ്. ഉപഗ്രഹങ്ങൾ, ബഹിരാകാശയാത്രികർ ഉള്ള കപ്പലുകൾ, ബഹിരാകാശ നിലയങ്ങൾ.

മറ്റൊരു ഉദാഹരണം നോക്കാം. പതിനെട്ടാം നൂറ്റാണ്ടിലെ പ്രശസ്ത രസതന്ത്രജ്ഞനായ അന്റോയിൻ ലാവോസിയർ, ജ്വലന പ്രക്രിയയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുന്നു, നിരവധി പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി. പരീക്ഷണത്തിന് മുമ്പും ശേഷവും അദ്ദേഹം ചൂടാക്കുകയും തൂക്കുകയും ചെയ്ത വിവിധ പദാർത്ഥങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ജ്വലന പ്രക്രിയകൾ അനുകരിച്ചു. ചൂടാക്കിയ ശേഷം ചില പദാർത്ഥങ്ങൾ ഭാരമുള്ളതായി മാറുന്നു. ചൂടാക്കൽ പ്രക്രിയയിൽ ഈ പദാർത്ഥങ്ങളിൽ എന്തെങ്കിലും ചേർത്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ലാവോസിയർ നിർദ്ദേശിച്ചു. അങ്ങനെ, മോഡലിംഗും ഫലങ്ങളുടെ തുടർന്നുള്ള വിശകലനവും ഒരു പുതിയ പദാർത്ഥത്തിന്റെ നിർവചനത്തിലേക്ക് നയിച്ചു - ഓക്സിജൻ, "ജ്വലനം" എന്ന ആശയത്തിന്റെ പൊതുവൽക്കരണത്തിലേക്ക്, അറിയപ്പെടുന്ന പല പ്രതിഭാസങ്ങൾക്കും വിശദീകരണം നൽകുകയും ശാസ്ത്രത്തിന്റെ മറ്റ് മേഖലകളിലെ ഗവേഷണത്തിന് പുതിയ ചക്രവാളങ്ങൾ തുറക്കുകയും ചെയ്തു. പ്രത്യേകിച്ചും ജീവശാസ്ത്രത്തിൽ, മൃഗങ്ങളിലും സസ്യങ്ങളിലും ശ്വസനത്തിന്റെയും ഊർജ്ജ ഉപാപചയത്തിന്റെയും പ്രധാന ഘടകങ്ങളിലൊന്നായി ഓക്സിജൻ മാറിയതിനാൽ.

മോഡലിംഗ്- സൃഷ്ടിപരമായ പ്രക്രിയ. ഇത് ഒരു ഔപചാരിക ചട്ടക്കൂടിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതിന്റെ ഏറ്റവും പൊതുവായ രൂപത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ ഇത് ഘട്ടങ്ങളായി അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. 1.

അരി. 1. മോഡലിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ.

ഓരോ തവണയും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുമ്പോൾ, അത്തരമൊരു സ്കീം ചില മാറ്റങ്ങൾക്ക് വിധേയമായേക്കാം: ചില ബ്ലോക്ക് നീക്കംചെയ്യുകയോ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയോ ചെയ്യും, ചിലത് ചേർക്കും. എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും ചുമതലയും മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങളും അനുസരിച്ചാണ് നിർണ്ണയിക്കുന്നത്. മോഡലിംഗിന്റെ പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ കൂടുതൽ വിശദമായി പരിഗണിക്കാം.

സ്റ്റേജ്. പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണം.

ഒരു ടാസ്ക് എന്നത് പരിഹരിക്കപ്പെടേണ്ട ഒരു പ്രശ്നമാണ്. പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണ ഘട്ടത്തിൽ, മൂന്ന് പ്രധാന പോയിന്റുകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്: പ്രശ്നത്തിന്റെ വിവരണം, മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ നിർണ്ണയം, വസ്തുവിന്റെയോ പ്രക്രിയയുടെയോ വിശകലനം.

ചുമതലയുടെ വിവരണം

ചുമതല സാധാരണ ഭാഷയിലാണ് രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നത്, വിവരണം വ്യക്തമായിരിക്കണം. ഇവിടെ പ്രധാന കാര്യം മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ് നിർവ്വചിക്കുകയും ഫലം എന്തായിരിക്കണമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്.

മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം

1) ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ്

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഒരു വ്യക്തി മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്? ഈ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ, നാം വിദൂര ഭൂതകാലത്തിലേക്ക് നോക്കേണ്ടതുണ്ട്. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ്, മനുഷ്യരാശിയുടെ ഉദയത്തിൽ, പ്രകൃതിദത്ത ഘടകങ്ങളെ എങ്ങനെ ചെറുക്കാമെന്നും പ്രകൃതിദത്തമായ നേട്ടങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ലളിതമായി അതിജീവിക്കാമെന്നും പഠിക്കാൻ ആദിമ മനുഷ്യർ ചുറ്റുമുള്ള പ്രകൃതിയെ പഠിച്ചു.

ശേഖരിച്ച അറിവ് തലമുറകളിലേക്ക് വാമൊഴിയായും പിന്നീട് എഴുത്തിലും ഒടുവിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് മോഡലുകളിലൂടെയും കൈമാറി. ഉദാഹരണത്തിന്, ഭൂമിയുടെ ഒരു മാതൃക ജനിച്ചത് ഇങ്ങനെയാണ് - ഒരു ഗ്ലോബ് - ഇത് നമ്മുടെ ഗ്രഹത്തിന്റെ ആകൃതി, സ്വന്തം അച്ചുതണ്ടിന് ചുറ്റുമുള്ള അതിന്റെ ഭ്രമണം, ഭൂഖണ്ഡങ്ങളുടെ സ്ഥാനം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വിഷ്വൽ ആശയം നേടാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. അത്തരം മോഡലുകൾ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഒബ്ജക്റ്റ് എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാനും അതിന്റെ അടിസ്ഥാന സവിശേഷതകൾ കണ്ടെത്താനും അതിന്റെ വികസനത്തിന്റെ നിയമങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കാനും ചുറ്റുമുള്ള മോഡലുകളുടെ ലോകവുമായുള്ള ഇടപെടൽ സാധ്യമാക്കുന്നു.

(നൂറ്റാണ്ടുകളായി, മനുഷ്യൻ മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിച്ച്, അറിവ് ശേഖരിക്കുകയും വാമൊഴിയായും പിന്നീട് രേഖാമൂലവും ഒടുവിൽ വിഷയ മാതൃകകളുടെ സഹായത്തോടെയും തലമുറകളിലേക്ക് കൈമാറി. അത്തരം മാതൃകകൾ ഒരു പ്രത്യേക വസ്തുവിന്റെ ഘടന എങ്ങനെയാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും കണ്ടെത്താനും സഹായിക്കുന്നു. അതിന്റെ അടിസ്ഥാന ഗുണങ്ങൾ, അതിന്റെ വികസന നിയമങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതിനും ചുറ്റുമുള്ള മോഡലുകളുടെ ലോകവുമായുള്ള ഇടപെടൽ. *ഉദാഹരണം: ഭൂഗോളത്തിന്റെ മാതൃക*).

2) നിർദ്ദിഷ്ട ഗുണങ്ങളുള്ള വസ്തുക്കളുടെ സൃഷ്ടി ( പ്രശ്ന പ്രസ്താവനയാൽ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു "അതെങ്ങനെ ചെയ്യാം...".

മതിയായ അറിവ് ശേഖരിച്ച ശേഷം, ഒരു വ്യക്തി സ്വയം ചോദ്യം ചോദിച്ചു: "ഘടകങ്ങളെ പ്രതിരോധിക്കുന്നതിനോ പ്രകൃതി പ്രതിഭാസങ്ങളെ സ്വയം സേവിക്കുന്നതിനോ നൽകിയിട്ടുള്ള ഗുണങ്ങളും കഴിവുകളും ഉള്ള ഒരു വസ്തുവിനെ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയില്ലേ?" മനുഷ്യൻ ഇതുവരെ നിലവിലില്ലാത്ത വസ്തുക്കളുടെ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കാൻ തുടങ്ങി. കാറ്റാടിയന്ത്രങ്ങൾ, വിവിധ സംവിധാനങ്ങൾ, ഒരു സാധാരണ കുട എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ആശയങ്ങൾ ജനിച്ചത് അങ്ങനെയാണ്. ഈ മോഡലുകളിൽ പലതും ഇപ്പോൾ യാഥാർത്ഥ്യമായി. ഇവ മനുഷ്യ കൈകളാൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട വസ്തുക്കളാണ്.

(ആവശ്യമായ അറിവ് ശേഖരിച്ച ശേഷം, ഒരു വ്യക്തിക്ക് തന്നിരിക്കുന്ന ഗുണങ്ങളും കഴിവുകളും ഉള്ള ഒരു വസ്തു സൃഷ്ടിക്കാൻ ആഗ്രഹമുണ്ടായിരുന്നു, * മൂലകങ്ങളെ പ്രതിരോധിക്കാനോ പ്രകൃതി പ്രതിഭാസങ്ങളെ തന്റെ സേവനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനോ* തന്റെ ജീവിതം എളുപ്പമാക്കാനും വിനാശകരമായ ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് സ്വയം പരിരക്ഷിക്കാനും. പ്രകൃതി, മനുഷ്യൻ ഇതുവരെ നിലവിലില്ലാത്ത വസ്തുക്കളുടെ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കാൻ തുടങ്ങി, ഈ മോഡലുകളിൽ പലതും ഇപ്പോൾ യാഥാർത്ഥ്യമായി മാറിയിരിക്കുന്നു, ഇവ മനുഷ്യ കൈകളാൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട വസ്തുക്കളാണ്.) *ഉദാഹരണം: കാറ്റാടി യന്ത്രങ്ങൾ, വിവിധ സംവിധാനങ്ങൾ, ഒരു സാധാരണ കുട പോലും*

3) വസ്തുവിലെ ആഘാതത്തിന്റെ അനന്തരഫലങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുകയും ശരിയായ തീരുമാനം എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു . പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യം "എങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും..." . (ഗതാഗത നിരക്ക് വർദ്ധിപ്പിച്ചാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും, അല്ലെങ്കിൽ അത്തരം ഒരു പ്രദേശത്ത് ആണവ മാലിന്യം കുഴിച്ചിട്ടാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും?)

ഉദാഹരണത്തിന്, വലിയ നാശനഷ്ടങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്ന നിരന്തരമായ വെള്ളപ്പൊക്കത്തിൽ നിന്ന് നെവയിലെ നഗരത്തെ രക്ഷിക്കാൻ, ഒരു അണക്കെട്ട് നിർമ്മിക്കാൻ തീരുമാനിച്ചു. അതിന്റെ രൂപകൽപ്പന സമയത്ത്, പ്രകൃതിയിലെ ഇടപെടലിന്റെ അനന്തരഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനായി, പൂർണ്ണ തോതിലുള്ളവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി മോഡലുകൾ നിർമ്മിച്ചു.

ഈ ഖണ്ഡികയിൽ നമുക്ക് ഒരു ഉദാഹരണം മാത്രമേ നൽകാൻ കഴിയൂ ചോദ്യത്തെക്കുറിച്ച് പറയുക.

4) ഒബ്ജക്റ്റ് (അല്ലെങ്കിൽ പ്രക്രിയ) മാനേജ്മെന്റിന്റെ കാര്യക്ഷമത ) .

മാനേജ്മെന്റ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ വളരെ വൈരുദ്ധ്യമുള്ളതിനാൽ, "ചെന്നായ്‌കൾക്ക് ഭക്ഷണം നൽകുകയും ആടുകൾ സുരക്ഷിതരായിരിക്കുകയും ചെയ്താൽ" മാത്രമേ അത് ഫലപ്രദമാകൂ.

ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ സ്കൂൾ കാന്റീനിൽ ഭക്ഷണം മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു വശത്ത്, ഇത് പ്രായ ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കണം (കലോറി ഉള്ളടക്കം, വിറ്റാമിനുകളും ധാതു ലവണങ്ങളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു), മറുവശത്ത്, ഇത് മിക്ക കുട്ടികൾക്കും ഇഷ്ടപ്പെടണം, മാത്രമല്ല, മാതാപിതാക്കൾക്ക് താങ്ങാനാവുന്നതായിരിക്കണം, മൂന്നാമത്തേത്, തയ്യാറാക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യ സ്കൂൾ കാന്റീനുകളുടെ കഴിവുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം. പൊരുത്തപ്പെടാത്ത കാര്യങ്ങൾ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാം? ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നത് സ്വീകാര്യമായ ഒരു പരിഹാരം കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

ഈ ഖണ്ഡികയിലെ വിവരങ്ങൾ ആർക്കെങ്കിലും പ്രധാനപ്പെട്ടതായി തോന്നുകയാണെങ്കിൽ, അത് സ്വയം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഒബ്ജക്റ്റ് അനാലിസിസ്

ഈ ഘട്ടത്തിൽ, മാതൃകാപരമായ ഒബ്ജക്റ്റും അതിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകളും വ്യക്തമായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു, അതിൽ എന്താണ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നത്, അവയ്ക്കിടയിൽ എന്ത് കണക്ഷനുകൾ നിലവിലുണ്ട്.

(ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളുടെ സബോർഡിനേറ്റ് കണക്ഷനുകളുടെ ഒരു ലളിതമായ ഉദാഹരണം ഒരു വാക്യം പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നു. ആദ്യം, പ്രധാന അംഗങ്ങളെ (വിഷയം, പ്രവചനം) ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് പ്രധാന അംഗങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചെറിയ അംഗങ്ങൾ, തുടർന്ന് ദ്വിതീയവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വാക്കുകൾ മുതലായവ)

സ്റ്റേജ് II. മോഡൽ വികസനം

1. വിവര മാതൃക

ഈ ഘട്ടത്തിൽ, പ്രാഥമിക വസ്തുക്കളുടെ സവിശേഷതകൾ, അവസ്ഥകൾ, പ്രവർത്തനങ്ങൾ, മറ്റ് സവിശേഷതകൾ എന്നിവ ഏത് രൂപത്തിലും വ്യക്തമാക്കും: വാക്കാലുള്ള, ഡയഗ്രമുകളുടെ രൂപത്തിൽ, പട്ടികകൾ. യഥാർത്ഥ വസ്തുവിനെ നിർമ്മിക്കുന്ന പ്രാഥമിക വസ്തുക്കളെ കുറിച്ച് ഒരു ആശയം രൂപീകരിക്കപ്പെടുന്നു, അതായത്. വിവര മാതൃക.

വസ്തുനിഷ്ഠമായ ലോകത്തിലെ വസ്തുക്കളുടെ ഏറ്റവും അവശ്യ സവിശേഷതകൾ, ഗുണങ്ങൾ, അവസ്ഥകൾ, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ മോഡലുകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കണം. അവർ വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചുള്ള പൂർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു.

നിങ്ങൾ ഒരു കടങ്കഥ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഒരു യഥാർത്ഥ വസ്തുവിന്റെ ഗുണവിശേഷതകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് നിങ്ങൾക്ക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു: വൃത്താകൃതിയിലുള്ള, പച്ച, തിളങ്ങുന്ന, തണുത്ത, വരയുള്ള, റിംഗിംഗ്, പഴുത്ത, സുഗന്ധമുള്ള, മധുരമുള്ള, ചീഞ്ഞ, കനത്ത, വലുത്, ഉണങ്ങിയ വാൽ...

പട്ടിക നീളുന്നു, പക്ഷേ ഞങ്ങൾ തണ്ണിമത്തനെക്കുറിച്ചാണ് സംസാരിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ ഇതിനകം ഊഹിച്ചിരിക്കാം. അതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഏറ്റവും വൈവിധ്യമാർന്ന വിവരങ്ങൾ നൽകിയിരിക്കുന്നു: നിറം, മണം, രുചി, പിന്നെ ശബ്ദം പോലും... ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ആവശ്യമായതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ അതിൽ കൂടുതലുണ്ട്. ഒബ്ജക്റ്റ് കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന എല്ലാ ലിസ്റ്റുചെയ്ത അടയാളങ്ങളിൽ നിന്നും ഗുണങ്ങളിൽ നിന്നും ഏറ്റവും കുറഞ്ഞത് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ശ്രമിക്കുക. റഷ്യൻ നാടോടിക്കഥകളിൽ വളരെക്കാലമായി ഒരു പരിഹാരം കണ്ടെത്തി: "സ്കാർലറ്റ്, പഞ്ചസാര, പച്ച, വെൽവെറ്റ് കഫ്താൻ."

ആർട്ടിസ്റ്റ് ഒരു നിശ്ചലജീവിതം വരയ്ക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ് വിവരങ്ങൾ എങ്കിൽ, വസ്തുവിന്റെ ഇനിപ്പറയുന്ന ഗുണങ്ങളിൽ ഒരാൾക്ക് സ്വയം പരിമിതപ്പെടുത്താം: വൃത്താകൃതിയിലുള്ള, വലിയ, പച്ച, വരയുള്ള. മധുരപലഹാരത്തിന്റെ വിശപ്പ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ മറ്റ് ഗുണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കും: പഴുത്ത, ചീഞ്ഞ, സുഗന്ധമുള്ള, മധുരമുള്ള. ഒരു തണ്ണിമത്തൻ പാച്ചിൽ നിന്ന് ഒരു തണ്ണിമത്തൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരാൾക്ക്, ഞങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന മോഡൽ നൽകാം: വലുത്, ഉച്ചത്തിൽ, ഉണങ്ങിയ വാൽ കൊണ്ട്.

ധാരാളം വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടതില്ലെന്ന് ഈ ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു. അത് "മെറിറ്റുകളിൽ" ആയിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, അതായത്, അത് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉദ്ദേശ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, സ്കൂളിൽ, രക്തചംക്രമണത്തിന്റെ വിവര മാതൃകയിൽ വിദ്യാർത്ഥികളെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ വിവരങ്ങൾ ഒരു സ്കൂൾ കുട്ടിക്ക് മതിയാകും, എന്നാൽ ആശുപത്രികളിൽ രക്തക്കുഴലുകളുടെ ഓപ്പറേഷൻ നടത്തുന്നവർക്ക് ഇത് മതിയാകില്ല.

വിവര മാതൃകകൾ മനുഷ്യ ജീവിതത്തിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.

സ്കൂളിൽ നിങ്ങൾ നേടിയ അറിവ് വസ്തുക്കളെയും പ്രതിഭാസങ്ങളെയും പഠിക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ള ഒരു വിവര മാതൃകയുടെ രൂപമാണ്.

ചരിത്ര പാഠങ്ങൾസമൂഹത്തിന്റെ വികസനത്തിന്റെ ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുക, അതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ജീവിതം കെട്ടിപ്പടുക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഒന്നുകിൽ നിങ്ങളുടെ പൂർവ്വികരുടെ തെറ്റുകൾ ആവർത്തിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ അവ കണക്കിലെടുക്കുക.

ഓൺ ഭൂമിശാസ്ത്ര പാഠങ്ങൾഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വസ്തുക്കളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് നൽകിയിരിക്കുന്നു: പർവതങ്ങൾ, നദികൾ, രാജ്യങ്ങൾ മുതലായവ. ഇവയും വിവര മാതൃകകളാണ്. ഭൂമിശാസ്ത്ര ക്ലാസുകളിൽ പഠിപ്പിക്കുന്ന പലതും നിങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ കാണുകയില്ല.

ഓൺ രസതന്ത്ര പാഠങ്ങൾവ്യത്യസ്ത പദാർത്ഥങ്ങളുടെ ഗുണങ്ങളെയും അവയുടെ പ്രതിപ്രവർത്തന നിയമങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ പരീക്ഷണങ്ങൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അവ രാസപ്രക്രിയകളുടെ യഥാർത്ഥ മാതൃകകളല്ലാതെ മറ്റൊന്നുമല്ല.

ഒരു വിവര മാതൃക ഒരിക്കലും ഒരു വസ്തുവിനെ പൂർണ്ണമായി ചിത്രീകരിക്കുന്നില്ല. ഒരേ ഒബ്ജക്റ്റിനായി, നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത വിവര മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.

മോഡലിംഗിനായി "വ്യക്തി" പോലുള്ള ഒരു വസ്തു തിരഞ്ഞെടുക്കാം. ഒരു വ്യക്തിയെ വ്യത്യസ്ത വീക്ഷണകോണുകളിൽ നിന്ന് വീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും: ഒരു വ്യക്തി എന്ന നിലയിലും ഒരു വ്യക്തി എന്ന നിലയിലും.

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രത്യേക വ്യക്തി മനസ്സിൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ, പട്ടികയിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന മോഡലുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. 1-3.

പട്ടിക 1.വിദ്യാർത്ഥി വിവര മാതൃക

പട്ടിക 2..ഒരു സ്കൂൾ മെഡിക്കൽ ഓഫീസ് സന്ദർശകന്റെ വിവര മാതൃക

പട്ടിക 3.ഒരു എന്റർപ്രൈസ് ജീവനക്കാരന്റെ വിവര മാതൃക

നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം ഒപ്പം മറ്റ് ഉദാഹരണങ്ങൾഒരേ ഒബ്ജക്റ്റിനായി വ്യത്യസ്ത വിവര മാതൃകകൾ.

കുറ്റകൃത്യത്തിന്റെ നിരവധി സാക്ഷികൾ ആരോപിക്കപ്പെടുന്ന അക്രമിയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവിധ വിവരങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു - ഇവയാണ് അവരുടെ വിവര മാതൃകകൾ. പോലീസ് പ്രതിനിധി വിവരങ്ങളുടെ സ്ട്രീമിൽ നിന്ന് കുറ്റവാളിയെ കണ്ടെത്താനും കസ്റ്റഡിയിലെടുക്കാനും സഹായിക്കുന്ന ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടവ തിരഞ്ഞെടുക്കണം. നിയമത്തിന്റെ പ്രതിനിധിക്ക് ഒരു കൊള്ളക്കാരന്റെ ഒന്നിലധികം വിവര മാതൃകകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം. ബിസിനസ്സിന്റെ വിജയം അവശ്യ സവിശേഷതകൾ എത്രത്തോളം ശരിയായി തിരഞ്ഞെടുത്തു, ദ്വിതീയമായവ നിരസിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഒരു വിവര മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും അത്യാവശ്യമായ വിവരങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പും അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യമനുസരിച്ച് നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു.

ഒരു വിവര മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നത് മോഡൽ വികസന ഘട്ടത്തിന്റെ ആരംഭ പോയിന്റാണ്. വിശകലന സമയത്ത് തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ എല്ലാ ഇൻപുട്ട് പാരാമീറ്ററുകളും പ്രാധാന്യത്തിന്റെ അവരോഹണ ക്രമത്തിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തിന് അനുസൃതമായി മോഡൽ ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

2. ഐക്കണിക് മോഡൽ

മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഒരു വ്യക്തി കടലാസിൽ ഡ്രോയിംഗുകളുടെയോ ഡയഗ്രമുകളുടെയോ പ്രാഥമിക രേഖാചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു, കണക്കുകൂട്ടൽ സൂത്രവാക്യങ്ങൾ നേടുന്നു, അതായത്, ഒരു രൂപത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊന്നിൽ ഒരു വിവര മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പ്രതീകാത്മക രൂപം, ഒന്നുകിൽ ആകാം കമ്പ്യൂട്ടർ അല്ലെങ്കിൽ നോൺ-കമ്പ്യൂട്ടർ.

കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ

ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പരിതസ്ഥിതി ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു മാതൃകയാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ.

വിവര മോഡലുകളുടെ ഗവേഷണം (മോഡലിംഗ്) നടത്താൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന നിരവധി സോഫ്റ്റ്വെയർ പാക്കേജുകളുണ്ട്. ഓരോ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ പരിതസ്ഥിതിക്കും അതിന്റേതായ ടൂളുകൾ ഉണ്ട് കൂടാതെ ചില തരം വിവര വസ്തുക്കളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

മോഡൽ എന്തായിരിക്കുമെന്ന് വ്യക്തിക്ക് ഇതിനകം തന്നെ അറിയാം കൂടാതെ അതിന് ഒരു ഐക്കണിക്ക് രൂപം നൽകാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗ്രാഫിക്കൽ എൻവയോൺമെന്റുകൾ ജ്യാമിതീയ മോഡലുകളും ഡയഗ്രമുകളും നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ വാക്കാലുള്ള അല്ലെങ്കിൽ പട്ടിക വിവരണങ്ങൾക്കായി ഒരു ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്റർ പരിസ്ഥിതി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

സ്റ്റേജ് III. കമ്പ്യൂട്ടർ പരീക്ഷണം

പുതിയ ഡിസൈൻ സംഭവവികാസങ്ങൾക്ക് ജീവൻ നൽകാൻ, നിർമ്മാണത്തിൽ പുതിയ സാങ്കേതിക പരിഹാരങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനോ പുതിയ ആശയങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനോ ഒരു പരീക്ഷണം ആവശ്യമാണ്. സമീപകാലത്ത്, അത്തരം ഒരു പരീക്ഷണം ഒന്നുകിൽ ലബോറട്ടറി സാഹചര്യങ്ങളിൽ, അതിനായി പ്രത്യേകം സൃഷ്ടിച്ച ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകളിലോ സ്ഥലത്തോ, അതായത് ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ സാമ്പിളിൽ, എല്ലാത്തരം പരിശോധനകൾക്കും വിധേയമാക്കാം.

കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വികാസത്തോടെ, ഒരു പുതിയ അദ്വിതീയ ഗവേഷണ രീതി ഉയർന്നുവന്നു - ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പരീക്ഷണം. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പരീക്ഷണത്തിൽ ഒരു മോഡലുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു ശ്രേണി ഉൾപ്പെടുന്നു, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലിൽ ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം.

IV ഘട്ടം. സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനം

മോഡലിംഗിന്റെ ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യം ഒരു തീരുമാനമെടുക്കുക എന്നതാണ്, അത് ലഭിച്ച ഫലങ്ങളുടെ സമഗ്രമായ വിശകലനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് എടുക്കേണ്ടത്. ഈ ഘട്ടം നിർണായകമാണ് - ഒന്നുകിൽ നിങ്ങൾ ഗവേഷണം തുടരുക അല്ലെങ്കിൽ പൂർത്തിയാക്കുക. ഒരുപക്ഷേ പ്രതീക്ഷിച്ച ഫലം നിങ്ങൾക്കറിയാം, തുടർന്ന് നിങ്ങൾ നേടിയതും പ്രതീക്ഷിച്ചതുമായ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു പൊരുത്തം ഉണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു തീരുമാനമെടുക്കാൻ കഴിയും.

ഒരു പരിഹാരം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനം പരിശോധനകളുടെയും പരീക്ഷണങ്ങളുടെയും ഫലങ്ങളാണ്, ഫലങ്ങൾ ടാസ്ക്കിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ, മുൻ ഘട്ടങ്ങളിൽ തെറ്റുകൾ സംഭവിച്ചുവെന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം. ഇത് ഒരു വിവര മോഡലിന്റെ അമിതമായി ലളിതമാക്കിയ നിർമ്മാണമോ മോഡലിംഗ് രീതിയുടെയോ പരിസ്ഥിതിയുടെയോ വിജയിക്കാത്ത തിരഞ്ഞെടുപ്പോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ സാങ്കേതിക സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ ലംഘനമോ ആകാം. അത്തരം പിശകുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞാൽ, മോഡൽ ക്രമീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, അതായത്, മുമ്പത്തെ ഘട്ടങ്ങളിലൊന്നിലേക്ക് മടങ്ങുക. പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതുവരെ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നു.

പ്രധാന കാര്യം എല്ലായ്പ്പോഴും ഓർമ്മിക്കുക എന്നതാണ്: തിരിച്ചറിഞ്ഞ പിശകും ഒരു ഫലമാണ്. http://www.gmcit.murmansk.ru/text/information_science/base/simulation/materials/mysnik/2.htm

ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ.

നിയന്ത്രണ പ്രക്രിയകളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളിലൊന്നാണ് മോഡലിംഗ് സിദ്ധാന്തം. അതിന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങളിലൊന്ന് പ്രസ്താവനയാണ്: സിസ്റ്റത്തെ പരിമിതമായ ഒരു കൂട്ടം മോഡലുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അവ ഓരോന്നും അതിന്റെ സത്തയുടെ ഒരു പ്രത്യേക വശം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.

ഇന്നുവരെ, ഗണ്യമായ അനുഭവം ശേഖരിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് അടിസ്ഥാനം നൽകുന്നു. മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, ഗവേഷകന്റെ അനുഭവം, അവബോധം, ബൗദ്ധിക ഗുണങ്ങൾ എന്നിവയുടെ പങ്ക് വളരെ പ്രധാനമാണ് എന്ന വസ്തുത ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, മോഡലിംഗ് പരിശീലനത്തിലെ നിരവധി പിശകുകളും പരാജയങ്ങളും മോഡലിംഗ് രീതിശാസ്ത്രത്തിന്റെ അജ്ഞതയും കെട്ടിട മോഡലുകളുടെ തത്വങ്ങൾ പാലിക്കാത്തതുമാണ്.

പ്രധാനവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി മാതൃക പാലിക്കുന്നതിന്റെ തത്വം;

മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ ആവശ്യമായ കൃത്യതയോടെ മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന തത്വം;

മോഡൽ കാര്യക്ഷമതയുടെ തത്വം;

ആനുപാതികതയുടെ തത്വം;

കെട്ടിട മോഡലുകളിൽ മോഡുലാരിറ്റിയുടെ തത്വം;

തുറന്നതിൻറെ തത്വം;

കൂട്ടായ വികസനത്തിന്റെ തത്വം (വിഷയ മേഖലയിലും മോഡലിംഗ് മേഖലയിലും ഉള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ പങ്കെടുക്കുന്നു);

സേവനക്ഷമതയുടെ തത്വം (മോഡലിന്റെ ഉപയോഗം എളുപ്പമാണ്).

ഒരേ സംവിധാനത്തിനായി നിരവധി മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഈ മോഡലുകൾ വിശദാംശങ്ങളുടെ അളവിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒരു യഥാർത്ഥ വസ്തുവിന്റെ ചില സവിശേഷതകളും പ്രവർത്തന രീതികളും കണക്കിലെടുക്കുകയും സിസ്റ്റത്തിന്റെ സത്തയുടെ ഒരു പ്രത്യേക വശം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയും ഒരു പ്രത്യേക സ്വത്ത് അല്ലെങ്കിൽ ഗുണങ്ങളുടെ ഒരു ഗ്രൂപ്പിനെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യും. സിസ്റ്റം. അതിനാൽ, മോഡൽ നിർമ്മാണത്തിന്റെ പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിൽ ഇതിനകം തന്നെ മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം വ്യക്തമായി രൂപപ്പെടുത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഗവേഷണ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനാണ് മോഡൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്നതും കണക്കിലെടുക്കണം. സൃഷ്ടിച്ച മോഡലുകളുടെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സ്വഭാവവും പ്രായോഗിക ഉപയോഗത്തിന് അനുയോജ്യമല്ലാത്തതും കാരണം സാർവത്രിക മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള അനുഭവം സ്വയം ന്യായീകരിച്ചിട്ടില്ല. ഓരോ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്‌നവും പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഗവേഷണത്തിന്റെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്നുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വശങ്ങളും കണക്ഷനുകളും പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മോഡൽ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ്. മോഡലിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ പ്രത്യേകമായി സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന്റെ പ്രാധാന്യം നിർണ്ണയിക്കുന്നത് മോഡലിംഗിന്റെ തുടർന്നുള്ള എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഗവേഷണ ലക്ഷ്യത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചാണ്.

ഒറിജിനലുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മോഡൽ എല്ലായ്പ്പോഴും ഏകദേശമാണ്. ഈ ഏകദേശ കണക്ക് എന്തായിരിക്കണം? അമിതമായ വിശദാംശങ്ങൾ മോഡലിനെ സങ്കീർണ്ണമാക്കുകയും കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാക്കുകയും ഗവേഷണം സങ്കീർണ്ണമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയുടെ അളവും മാതൃകാപരമായ വസ്തുവിന് അതിന്റെ പര്യാപ്തതയും തമ്മിൽ ഒരു വിട്ടുവീഴ്ച കണ്ടെത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

പൊതുവായി പറഞ്ഞാൽ, "കൃത്യത - സങ്കീർണ്ണത" പ്രശ്നം രണ്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഒന്നായി രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു:

സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യത വ്യക്തമാക്കിയിട്ടുണ്ട്, തുടർന്ന് മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണത ചെറുതാക്കുന്നു;

ഒരു പ്രത്യേക സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഒരു മാതൃക ഉള്ളതിനാൽ, മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ പരമാവധി കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ അവർ ശ്രമിക്കുന്നു.

സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, പാരാമീറ്ററുകൾ, അസ്വസ്ഥമാക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നു. സിസ്റ്റത്തിന്റെ സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ കൂട്ടത്തിൽ നിന്ന് മോഡലിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ, മോഡലിംഗ് കൂടാതെ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയുന്നവ അല്ലെങ്കിൽ ഗവേഷകന്റെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് ദ്വിതീയ പ്രാധാന്യമുള്ളവ ഒന്നുകിൽ ഒഴിവാക്കപ്പെടുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ അവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. അത്തരം നടപടിക്രമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത മോഡലിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ, അസ്വസ്ഥമാക്കുന്ന ഘടകങ്ങളുടെ മുഴുവൻ വൈവിധ്യവും കണക്കിലെടുക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും ഉചിതമല്ല എന്ന വസ്തുതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഓപ്പറേറ്റിംഗ് അവസ്ഥകളുടെ ചില ആദർശവൽക്കരണം അനുവദനീയമാണ്. മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം സിസ്റ്റത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ രേഖപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, സിസ്റ്റത്തിന്റെ നിർമ്മാണത്തിലോ പ്രവർത്തനത്തിലോ ഉള്ള ചില തീരുമാനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയുമാണെങ്കിൽ, സിസ്റ്റം പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതിനു പുറമേ, ആ പാരാമീറ്ററുകൾ തിരിച്ചറിയേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ഗവേഷകന് മാറാൻ കഴിയും.

സിസ്റ്റം സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ സ്വഭാവം മാറ്റുന്നു. മോഡലിന്റെ നിർമ്മാണവും പഠനവും ലളിതമാക്കുന്നതിന്, ചില വേരിയബിൾ പാരാമീറ്ററുകൾ സ്ഥിരാങ്കങ്ങളായും വ്യതിരിക്തമായവ തുടർച്ചയായവയായും തിരിച്ചും പരിഗണിക്കാൻ അനുവദിച്ചിരിക്കുന്നു.

പരാമീറ്ററുകൾ തമ്മിലുള്ള പ്രവർത്തന ബന്ധം മാറ്റുന്നു. ഒരു നോൺ-ലീനിയർ ആശ്രിതത്വം സാധാരണയായി ഒരു ലീനിയർ ഒന്ന് കൊണ്ട് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒരു ഡിസ്ക്രീറ്റ് ഫംഗ്ഷൻ തുടർച്ചയായ ഒന്ന്. പിന്നീടുള്ള സന്ദർഭത്തിൽ, വിപരീത പരിവർത്തനം ഒരു ലളിതവൽക്കരണവും ആകാം.

നിയന്ത്രണങ്ങൾ മാറ്റുന്നു. നിയന്ത്രണങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു പരിഹാരം നേടുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയ സാധാരണയായി ലളിതമാക്കും. നേരെമറിച്ച്, നിയന്ത്രണങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒരു പരിഹാരം നേടുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. നിയന്ത്രണങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, സിസ്റ്റം പ്രകടന സൂചകങ്ങളുടെ അതിർത്തി മൂല്യങ്ങളാൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന തീരുമാന പ്രദേശം നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയും.

മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയ്‌ക്കൊപ്പം വിവിധ വിഭവങ്ങളുടെ (മെറ്റീരിയൽ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മുതലായവ) ചില ചെലവുകൾ ഉണ്ട്. ഈ ചെലവുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സിസ്റ്റവും മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകളും കൂടുതലാണ്. ഒരു സാമ്പത്തിക മോഡലിനെ അത്തരമൊരു മാതൃകയായി ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കും, മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഫലം അതിന്റെ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗത്തിനുമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന വിഭവങ്ങളുടെ ചെലവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഒരു നിശ്ചിത അധിക നിരക്ക് ഉണ്ട്.

ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃക വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ആനുപാതികതയുടെ തത്വം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നവയ്ക്ക് അനുസൃതമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ അത് ആവശ്യമാണ്. ഇതിനർത്ഥം, സിസ്റ്റമാറ്റിക് മോഡലിംഗ് പിശക് (അതായത്, മോഡൽ ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിന്റെ വിവരണത്തിൽ നിന്നുള്ള മോഡലിന്റെ വ്യതിയാനം) ഉറവിട ഡാറ്റയുടെ പിശക് ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിവരണത്തിലെ പിശകിന് ആനുപാതികമായിരിക്കണം എന്നാണ്. കൂടാതെ, മോഡലിന്റെ വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളുടെ വിവരണത്തിന്റെ കൃത്യത അവയുടെ ഭൗതിക സ്വഭാവവും ഉപയോഗിച്ച ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണവും പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ ആയിരിക്കണം. അവസാനമായി, സിസ്റ്റമാറ്റിക് മോഡലിംഗ് പിശകും വ്യാഖ്യാന പിശകും അതുപോലെ തന്നെ മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നതിലെ പിശകും പരസ്പരം ആനുപാതികമായിരിക്കണം.

വ്യത്യസ്ത കാരണങ്ങളാൽ ഉണ്ടാകുന്ന പിഴവുകളുടെ പരസ്പര നഷ്ടപരിഹാരത്തിന്റെ വിവിധ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ മൊത്തത്തിലുള്ള മോഡലിംഗ് പിശക് കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, പിശകുകളുടെ ബാലൻസ് തത്വം നിരീക്ഷിക്കണം. ഈ തത്വത്തിന്റെ സാരാംശം ഒരു തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾക്ക് മറ്റൊരു തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾക്ക് നഷ്ടപരിഹാരം നൽകുക എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, മോഡൽ അപര്യാപ്തത മൂലമുണ്ടാകുന്ന പിശകുകൾ ഉറവിട ഡാറ്റയിലെ പിശകുകളാൽ സമതുലിതമാക്കുന്നു. ഈ തത്ത്വം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള കർശനമായ ഔപചാരിക നടപടിക്രമം വികസിപ്പിച്ചിട്ടില്ല, എന്നാൽ പരിചയസമ്പന്നരായ ഗവേഷകർ ഈ തത്ത്വം അവരുടെ ജോലിയിൽ വിജയകരമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

നിർമ്മാണത്തിന്റെ മോഡുലാരിറ്റി മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രക്രിയയുടെ "ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു", കാരണം സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഘടകങ്ങളും മൊഡ്യൂളുകളും നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ സഞ്ചിത അനുഭവം ഉപയോഗിക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. കൂടാതെ, അത്തരമൊരു മാതൃക പരിഷ്ക്കരിക്കാൻ എളുപ്പമാണ് (വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുക).

മോഡലിന്റെ തുറന്നത അതിന്റെ ഘടനയിൽ പുതിയ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ മൊഡ്യൂളുകൾ ഉൾപ്പെടുത്താനുള്ള സാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതിന്റെ ആവശ്യകത ഗവേഷണ വേളയിലും മോഡൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന പ്രക്രിയയിലും വെളിപ്പെടുത്തിയേക്കാം.

മോഡലിംഗിന്റെ ഓർഗനൈസേഷണൽ വശങ്ങൾ എത്രത്തോളം വിജയകരമായി പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും മോഡലിന്റെ ഗുണനിലവാരം, അതായത് വിവിധ മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ പങ്കാളിത്തം. ഗവേഷണത്തിന്റെ (മോഡലിംഗ്) ഉദ്ദേശ്യം രൂപപ്പെടുത്തുകയും സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഒരു ആശയ മാതൃക വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ജോലിയിൽ ഉപഭോക്തൃ പ്രതിനിധികളുടെ പങ്കാളിത്തം നിർബന്ധമാണ്. മോഡലിംഗ്, വികസിപ്പിച്ച ആശയ മാതൃക, ഗവേഷണ പരിപാടി എന്നിവയുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഉപഭോക്താവ് വ്യക്തമായി മനസ്സിലാക്കുകയും മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയണം.

വികസിപ്പിച്ച മാതൃക ഉപയോഗിച്ച് ഗവേഷണം നടത്തുന്നതിലൂടെ മാത്രമേ മോഡലിംഗിന്റെ ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കാൻ കഴിയൂ. ഒരു മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നത് ഗവേഷണത്തിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് വിജയകരമായി നടപ്പിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമായും ഗവേഷകന് ലഭ്യമാക്കിയ സേവനം മൂലമാണ്, മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, മോഡലിന്റെ ഉപയോഗത്തിന്റെ എളുപ്പത, അതായത് ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസിന്റെ സൗകര്യം, ഇൻപുട്ട് മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ ഔട്ട്പുട്ട്, ഡീബഗ്ഗിംഗ് ടൂളുകളുടെ പൂർണ്ണത, വ്യാഖ്യാന ഫലങ്ങളുടെ എളുപ്പം മുതലായവ.

മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയെ നിരവധി ഘട്ടങ്ങളായി തിരിക്കാം.

ആദ്യ ഘട്ടംഉൾപ്പെടുന്നു: ഗവേഷണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക, സിസ്റ്റം ഗവേഷണ പ്രക്രിയയിൽ മോഡലിന്റെ സ്ഥാനവും പങ്കും, മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം രൂപപ്പെടുത്തുകയും വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്യുക, മോഡലിംഗ് ചുമതല സജ്ജമാക്കുക.

രണ്ടാം ഘട്ടം- ഇത് മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്ന (വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്ന) ഘട്ടമാണ്. മാതൃകാപരമായ ഒബ്‌ജക്‌റ്റിന്റെ അർത്ഥവത്തായ വിവരണത്തോടെ ഇത് ആരംഭിക്കുകയും മോഡലിന്റെ ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർവ്വഹണത്തോടെ അവസാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഓൺ മൂന്നാം ഘട്ടംപരീക്ഷണങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും നടത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു മാതൃക ഉപയോഗിച്ചാണ് ഗവേഷണം നടത്തുന്നത്.

മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയ (നാലാമത്തെ ഘട്ടം) മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനവും പ്രോസസ്സിംഗും, പ്രൊപ്പോസലുകളുടെ വികസനം, മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങൾ പ്രായോഗികമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ശുപാർശകൾ എന്നിവയോടെ അവസാനിക്കുന്നു.

മാതൃകാപരമായ വസ്തുവിന്റെ അർത്ഥവത്തായ വിവരണത്തോടെയാണ് മോഡലിന്റെ നേരിട്ടുള്ള നിർമ്മാണം ആരംഭിക്കുന്നത്. ഒരു സിസ്റ്റം സമീപനത്തിന്റെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്നാണ് മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ് വിവരിച്ചിരിക്കുന്നത്. പഠനത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഒരു കൂട്ടം മൂലകങ്ങളും അവയുടെ സാധ്യമായ അവസ്ഥകളും നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു, അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ സൂചിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ പഠനത്തിന് കീഴിലുള്ള വസ്തുവിന്റെ (സിസ്റ്റം) ഭൗതിക സ്വഭാവത്തെയും അളവ് സവിശേഷതകളെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു. പഠനത്തിൻ കീഴിലുള്ള വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ പഠനത്തിന്റെ ഫലമായി അർത്ഥവത്തായ ഒരു വിവരണം സമാഹരിക്കാൻ കഴിയും. വിവരണം ഒരു ചട്ടം പോലെ, ഗുണപരമായ വിഭാഗങ്ങളുടെ തലത്തിലാണ് നടത്തുന്നത്. ഒരു വസ്തുവിന്റെ അത്തരം പ്രാഥമിക, ഏകദേശ പ്രാതിനിധ്യത്തെ സാധാരണയായി വാക്കാലുള്ള മാതൃക എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഒരു വസ്തുവിന്റെ അർത്ഥവത്തായ വിവരണത്തിന്, ഒരു ചട്ടം പോലെ, സ്വതന്ത്രമായ അർത്ഥമില്ല, എന്നാൽ പഠന വസ്തുവിന്റെ കൂടുതൽ ഔപചാരികവൽക്കരണത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനമായി മാത്രം പ്രവർത്തിക്കുന്നു - ഒരു ആശയ മാതൃകയുടെ നിർമ്മാണം.

ഒരു വസ്തുവിന്റെ ആശയപരമായ മാതൃക അർത്ഥവത്തായ വിവരണവും ഗണിത മാതൃകയും തമ്മിലുള്ള ഒരു ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ലിങ്കാണ്. എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഇത് വികസിപ്പിച്ചിട്ടില്ല, എന്നാൽ പഠനത്തിൻ കീഴിലുള്ള വസ്തുവിന്റെ സങ്കീർണ്ണത അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ ചില ഘടകങ്ങൾ ഔപചാരികമാക്കുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കാരണം, അർത്ഥവത്തായ വിവരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃകയിലേക്കുള്ള നേരിട്ടുള്ള മാറ്റം അസാധ്യമോ അപ്രായോഗികമോ ആയി മാറുമ്പോൾ മാത്രം. ഒരു ആശയ മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രക്രിയ സർഗ്ഗാത്മകമാണ്. ഈ വിഷയത്തിലാണ് മോഡലിംഗ് ഒരു കല എന്ന നിലയിൽ ഒരു ശാസ്ത്രമല്ലെന്ന് ചിലപ്പോൾ പറയാറുണ്ട്.

മോഡലിംഗിന്റെ അടുത്ത ഘട്ടം വസ്തുവിന്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃകയുടെ വികസനമാണ്. ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിന്റെ നിർമ്മാണത്തിന് രണ്ട് പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങളുണ്ട്: പഠനത്തിൻ കീഴിലുള്ള വസ്തുവിന്റെ ഘടനയെയും പ്രവർത്തന പ്രക്രിയയെയും കുറിച്ച് ഒരു ഔപചാരിക വിവരണം നൽകുക, കൂടാതെ വസ്തുവിന്റെ വിശകലന അല്ലെങ്കിൽ അൽഗോരിതം പഠനം അനുവദിക്കുന്ന രൂപത്തിൽ പ്രവർത്തന പ്രക്രിയ അവതരിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക.

ഒരു ആശയ മാതൃകയെ ഗണിതശാസ്ത്രത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിന്, വിശകലന രൂപത്തിൽ എഴുതേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, അവശ്യ പാരാമീറ്ററുകൾ തമ്മിലുള്ള എല്ലാ ബന്ധങ്ങളും, ടാർഗെറ്റ് ഫംഗ്ഷനുമായുള്ള അവയുടെ കണക്ഷനും, നിയന്ത്രിത പാരാമീറ്ററുകളുടെ മൂല്യങ്ങളിൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതും. .

അത്തരമൊരു ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃകയെ ഇങ്ങനെ പ്രതിനിധീകരിക്കാം:

ഇവിടെ U ആണ് ടാർഗെറ്റ് ഫംഗ്‌ഷൻ (കാര്യക്ഷമത ഫംഗ്‌ഷൻ, മാനദണ്ഡ പ്രവർത്തനം);

നിയന്ത്രിത പാരാമീറ്ററുകളുടെ വെക്റ്റർ;

അനിയന്ത്രിതമായ പരാമീറ്ററുകളുടെ വെക്റ്റർ;

(x,y) - നിയന്ത്രിത പാരാമീറ്ററുകളുടെ മൂല്യങ്ങളിൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ.

ഔപചാരികവൽക്കരണത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണം, നിർദ്ദിഷ്ട തരം വസ്തുനിഷ്ഠമായ പ്രവർത്തനവും നിയന്ത്രണങ്ങളും നിർണ്ണയിക്കുന്നത് പ്രശ്നത്തിന്റെ സത്തയാണ്.

വികസിപ്പിച്ച ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡൽ വിവിധ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പഠിക്കാൻ കഴിയും - വിശകലനം, സംഖ്യാശാസ്ത്രം, "ഗുണാത്മക", സിമുലേഷൻ.

വിശകലന രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് മോഡലിന്റെ ഏറ്റവും പൂർണ്ണമായ പഠനം നടത്താൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ രീതികൾ താരതമ്യേന ലളിതമായ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് മാത്രം സാധ്യമായ, വ്യക്തമായ അനലിറ്റിക്കൽ ഡിപൻഡൻസികളുടെ രൂപത്തിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മോഡലിന് മാത്രമേ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയൂ. അതിനാൽ, അനലിറ്റിക്കൽ റിസർച്ച് രീതികൾ സാധാരണയായി ഒരു വസ്തുവിന്റെ (എക്‌സ്‌പ്രസ് അസസ്‌മെന്റ്) സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ പ്രാഥമിക ഏകദേശ വിലയിരുത്തലിനും സിസ്റ്റം ഡിസൈനിന്റെ പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പഠനത്തിന് കീഴിലുള്ള യഥാർത്ഥ വസ്തുക്കളുടെ പ്രധാന ഭാഗം വിശകലന രീതികളാൽ പഠിക്കാൻ കഴിയില്ല. അത്തരം വസ്തുക്കളെ പഠിക്കാൻ സംഖ്യാശാസ്ത്രവും സിമുലേഷൻ രീതികളും ഉപയോഗിക്കാം. സംഖ്യാ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാവുന്ന സമവാക്യങ്ങളുടെ ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ രൂപത്തിലോ അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ പ്രവർത്തന പ്രക്രിയയെ അനുകരിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം രൂപത്തിലോ ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുന്ന ഒരു വിശാലമായ ക്ലാസ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് അവ ബാധകമാണ്.

തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന സമവാക്യങ്ങൾ വിശകലന, സംഖ്യാ അല്ലെങ്കിൽ സിമുലേഷൻ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, അവർ "ഗുണാത്മക" രീതികൾ അവലംബിക്കുന്നു. “ഗുണാത്മക” രീതികൾ ആവശ്യമുള്ള അളവുകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ കണക്കാക്കാനും സിസ്റ്റത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പാതയുടെ സ്വഭാവം വിലയിരുത്താനും സാധ്യമാക്കുന്നു. സമാന രീതികൾ, ഗണിതശാസ്ത്ര യുക്തിയുടെ രീതികൾ, അവ്യക്തമായ സെറ്റുകളുടെ സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ രീതികൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം, കൃത്രിമ ബുദ്ധി സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ നിരവധി രീതികളും ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഒരു യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃക ഒരു അമൂർത്തമായ, ഔപചാരികമായി വിവരിച്ച വസ്തുവാണ്, ഇതിന്റെ പഠനം ഗണിതശാസ്ത്ര രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചും പ്രധാനമായും കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ചും നടത്തുന്നു. അതിനാൽ, ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് സമയത്ത്, ഒരു കണക്കുകൂട്ടൽ രീതി നിർണ്ണയിക്കണം, അല്ലെങ്കിൽ, കണക്കുകൂട്ടൽ രീതി നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം അല്ലെങ്കിൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കണം.

ഒരേ ഗണിത മാതൃക വ്യത്യസ്ത അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. അവയെല്ലാം പരിഹാരത്തിന്റെ കൃത്യത, കണക്കുകൂട്ടൽ സമയം, കൈവശമുള്ള മെമ്മറിയുടെ അളവ്, മറ്റ് സൂചകങ്ങൾ എന്നിവയിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കും.

സ്വാഭാവികമായും, ഗവേഷണം നടത്തുമ്പോൾ, ഫലങ്ങളുടെ ആവശ്യമായ കൃത്യതയും കമ്പ്യൂട്ടർ സമയത്തിന്റെയും മറ്റ് വിഭവങ്ങളുടെയും കുറഞ്ഞ ചെലവും ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിംഗ് നൽകുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ആവശ്യമാണ്.

ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃക, ഒരു യന്ത്ര പരീക്ഷണത്തിന്റെ ഒബ്ജക്റ്റ് ആയതിനാൽ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിന്റെ (പ്രോഗ്രാം മോഡൽ) രൂപത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, മോഡലിന്റെ ഭാഷയും പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഉപകരണങ്ങളും തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ പ്രോഗ്രാം കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിനും ഡീബഗ്ഗുചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഉറവിടങ്ങൾ കണക്കാക്കുക. അടുത്തിടെ, പ്രോഗ്രാമിംഗ് മോഡലുകളുടെ പ്രക്രിയ കൂടുതൽ യാന്ത്രികമായി മാറിയിരിക്കുന്നു (ഈ സമീപനം "സങ്കീർണ്ണമായ സൈനിക സംഘടനാ, സാങ്കേതിക സംവിധാനങ്ങളുടെ മോഡലിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ" എന്ന വിഭാഗത്തിൽ ചർച്ചചെയ്യും). വിപുലമായ ക്ലാസ് മോഡലുകൾ പ്രോഗ്രാമിംഗിനായി പ്രത്യേക അൽഗോരിതം മോഡലിംഗ് ഭാഷകൾ സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ട് (കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങൾ മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനായി GPSS ഭാഷയുടെ ഉപയോഗം (അക്ഷരാർത്ഥം റഷ്യൻ വിവർത്തനം - ഡിസ്ക്രീറ്റ് സിസ്റ്റം മോഡലിംഗ് ഭാഷ) തുടർന്നുള്ള അധ്യായങ്ങളിൽ ചർച്ചചെയ്യും). അൽഗോരിതങ്ങളുടെ കപട-സമാന്തര നിർവ്വഹണം, ഡൈനാമിക് മെമ്മറി അലോക്കേഷൻ, മോഡൽ സമയം നിലനിർത്തൽ, ക്രമരഹിതമായ ഇവന്റുകൾ (പ്രക്രിയകൾ) അനുകരിക്കൽ, സംഭവങ്ങളുടെ ഒരു നിര നിലനിർത്തൽ, സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ ശേഖരിക്കൽ, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യൽ തുടങ്ങിയ മോഡലിംഗ് സമയത്ത് ഉണ്ടാകുന്ന അത്തരം പൊതുവായ ജോലികൾ എളുപ്പത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാൻ അവ സഹായിക്കുന്നു. , മുതലായവ. വിവരണാത്മക ഭാഷാ ഉപകരണങ്ങളുടെ സിമുലേഷനുകൾ, സിമുലേറ്റഡ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ പാരാമീറ്ററുകളും ബാഹ്യ സ്വാധീനങ്ങളും, ഓപ്പറേറ്റിംഗ്, കൺട്രോൾ അൽഗോരിതങ്ങൾ, മോഡുകൾ, ആവശ്യമായ സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാനും സജ്ജമാക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, മോഡലിംഗ് ഭാഷകൾ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഔപചാരിക അടിസ്ഥാനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

മോഡലിൽ ഒരു പരീക്ഷണം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, പ്രാരംഭ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. പ്രാരംഭ ഡാറ്റയുടെ തയ്യാറെടുപ്പ് ആരംഭിക്കുന്നത് ഒരു ആശയപരമായ മാതൃക വികസിപ്പിക്കുന്ന ഘട്ടത്തിലാണ്, അവിടെ വസ്തുവിന്റെ ഗുണപരവും അളവിലുള്ളതുമായ ചില സവിശേഷതകളും ബാഹ്യ സ്വാധീനങ്ങളും തിരിച്ചറിയുന്നു. ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾക്കായി, അവയുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, അത് മോഡലിംഗിനായി ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയായി ഉപയോഗിക്കും. ഇത് അധ്വാനവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമായ ജോലിയുടെ ഘട്ടമാണ്. മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത ഉറവിട ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയെയും സമ്പൂർണ്ണതയെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നത് വ്യക്തമാണ്.

ചട്ടം പോലെ, പ്രാരംഭ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് വളരെ സങ്കീർണ്ണവും സമയമെടുക്കുന്നതുമായ പ്രക്രിയയാണ്. ഇത് പല കാരണങ്ങളാലാണ്. ഒന്നാമതായി, പാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങൾ നിർണ്ണായകമായി മാത്രമല്ല, സ്ഥിരതയുള്ളതുമാണ്. രണ്ടാമതായി, എല്ലാ പാരാമീറ്ററുകളും നിശ്ചലമായി മാറുന്നില്ല. ബാഹ്യ സ്വാധീനങ്ങളുടെ പാരാമീറ്ററുകൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ബാധകമാണ്. മൂന്നാമതായി, നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു സിസ്റ്റം അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ വ്യവസ്ഥകളിൽ പ്രവർത്തിക്കേണ്ട ഒരു സിസ്റ്റത്തെ മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് നമ്മൾ പലപ്പോഴും സംസാരിക്കുന്നത്. ഈ ഘടകങ്ങളിൽ ഏതെങ്കിലും കണക്കിലെടുക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത് മോഡലിന്റെ പര്യാപ്തതയുടെ കാര്യമായ ലംഘനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

വികസിത മോഡലിന്റെ ഉപയോഗത്തിലൂടെയാണ് മോഡലിംഗിന്റെ അന്തിമ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നത്, ഇത് മോഡലുമായി പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി സിസ്റ്റത്തിന്റെ ആവശ്യമായ എല്ലാ സവിശേഷതകളും നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു.

ഒരു പ്രത്യേക പ്ലാൻ അനുസരിച്ചാണ് സാധാരണയായി ഒരു മാതൃകയിലുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നത്. കാരണം, പരിമിതമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗും സമയ വിഭവങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, സാധ്യമായ എല്ലാ പരീക്ഷണങ്ങളും നടത്തുന്നത് സാധാരണയായി സാധ്യമല്ല. അതിനാൽ, പാരാമീറ്ററുകളുടെ ചില കോമ്പിനേഷനുകളും പരീക്ഷണത്തിന്റെ ക്രമവും തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, അതായത്, മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒപ്റ്റിമൽ പ്ലാൻ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ് ചുമതല. അത്തരമൊരു പദ്ധതി വികസിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ തന്ത്രപരമായ ആസൂത്രണം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആസൂത്രണ പരീക്ഷണങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങളും പൂർണ്ണമായും പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നില്ല. മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് യന്ത്ര പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ദൈർഘ്യം കുറയ്ക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ പ്രക്രിയയെ തന്ത്രപരമായ ആസൂത്രണം എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

പരീക്ഷണ പദ്ധതി ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ ഗവേഷണ പ്രോഗ്രാമിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും സ്വയമേവ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യാം. എന്നിരുന്നാലും, മിക്കപ്പോഴും ഗവേഷണ തന്ത്രത്തിൽ പരീക്ഷണ പദ്ധതി ശരിയാക്കുന്നതിനായി പരീക്ഷണത്തിൽ ഗവേഷകന്റെ സജീവമായ ഇടപെടൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അത്തരം ഇടപെടൽ സാധാരണയായി സംവേദനാത്മകമായി നടപ്പിലാക്കുന്നു.

പരീക്ഷണങ്ങൾക്കിടയിൽ, ഓരോ സ്വഭാവത്തിന്റെയും പല മൂല്യങ്ങളും സാധാരണയായി അളക്കുന്നു, അവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ ധാരാളം നടപ്പിലാക്കലുകൾ പുനർനിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ അവസ്ഥകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളുടെ അളവ് വളരെ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടർ മെമ്മറിയിൽ അതിന്റെ സംഭരണം, പ്രോസസ്സിംഗ്, തുടർന്നുള്ള വിശകലനം എന്നിവ പ്രായോഗികമായി അസാധ്യമാണ്. അതിനാൽ, സിമുലേഷൻ സമയത്ത് ആവശ്യമായ അളവുകളുടെ കണക്കുകൾ ക്രമേണ രൂപപ്പെടുന്ന വിധത്തിൽ സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളുടെ റെക്കോർഡിംഗും പ്രോസസ്സിംഗും സംഘടിപ്പിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

ഔട്ട്പുട്ട് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ പലപ്പോഴും ക്രമരഹിതമായ വേരിയബിളുകളോ ഫംഗ്ഷനുകളോ ആയതിനാൽ, പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ സാരാംശം ഗണിതശാസ്ത്ര പ്രതീക്ഷകൾ, വ്യതിയാനങ്ങൾ, പരസ്പര ബന്ധ നിമിഷങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കണക്കുകൾ കണക്കാക്കുക എന്നതാണ്.

മെഷീനിൽ എല്ലാ അളവുകളും സംഭരിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനായി, പുതിയ അളവുകൾ എടുക്കുമ്പോൾ, ക്യുമുലേറ്റീവ് ടോട്ടൽ രീതി ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണ സമയത്ത് എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ കണക്കാക്കുമ്പോൾ, ആവർത്തിച്ചുള്ള ഫോർമുലകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് പ്രോസസ്സിംഗ് സാധാരണയായി നടത്തുന്നത്.

പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പരിസ്ഥിതിയെ കണക്കിലെടുത്ത് സിസ്റ്റത്തിന്റെ സ്വഭാവം വ്യക്തമാക്കുന്ന ഡിപൻഡൻസികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. നല്ല ഔപചാരികമായ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക്, പരസ്പരബന്ധം, ഡിസ്പർഷൻ അല്ലെങ്കിൽ റിഗ്രഷൻ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് ചെയ്യാവുന്നതാണ്. മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിൽ അതിന്റെ പാരാമീറ്ററുകളിലെ വ്യതിയാനങ്ങളോടുള്ള മോഡലിന്റെ സംവേദനക്ഷമതയുടെ പ്രശ്നവും ഉൾപ്പെടുന്നു.

മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനം മോഡലിന്റെ നിരവധി വിവരദായക പാരാമീറ്ററുകൾ വ്യക്തമാക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, തൽഫലമായി, മോഡൽ തന്നെ വ്യക്തമാക്കുക. ഇത് ആശയപരമായ മോഡലിന്റെ യഥാർത്ഥ രൂപത്തിൽ കാര്യമായ മാറ്റത്തിന് ഇടയാക്കും, സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ വ്യക്തമായ ആശ്രിതത്വം തിരിച്ചറിയൽ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഒരു വിശകലന മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയുടെ ആവിർഭാവം, വെക്റ്റർ കാര്യക്ഷമത മാനദണ്ഡത്തിന്റെ വെയ്റ്റിംഗ് കോഫിഫിഷ്യന്റുകളുടെ പുനർനിർവ്വചനം. മോഡലിന്റെ പ്രാരംഭ പതിപ്പിന്റെ മറ്റ് പരിഷ്കാരങ്ങൾ.

മോഡലിംഗിന്റെ അവസാന ഘട്ടം മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ ഉപയോഗവും യഥാർത്ഥ ഒബ്‌ജക്റ്റിലേക്ക് അവയുടെ കൈമാറ്റവുമാണ്. ആത്യന്തികമായി, സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങൾ സാധാരണയായി സിസ്റ്റത്തിന്റെ ആരോഗ്യത്തെക്കുറിച്ച് തീരുമാനമെടുക്കാനും സിസ്റ്റത്തിന്റെ സ്വഭാവം പ്രവചിക്കാനും സിസ്റ്റം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

സിസ്റ്റത്തിന്റെ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ സ്ഥാപിത പരിധിക്കപ്പുറമാണോ അതോ പാരാമീറ്ററുകളിലെ അനുവദനീയമായ മാറ്റങ്ങൾക്ക് സ്ഥാപിത പരിധിക്കപ്പുറത്തേക്ക് പോകരുത് എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പ്രവർത്തനക്ഷമതയെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനം. ഏതൊരു മോഡലിംഗിന്റെയും പ്രധാന ലക്ഷ്യം പ്രവചനമാണ്. നിയന്ത്രിതവും അനിയന്ത്രിതവുമായ പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒരു നിശ്ചിത സംയോജനത്തിന് കീഴിൽ ഭാവിയിൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പെരുമാറ്റം വിലയിരുത്തുന്നതിൽ ഇത് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നത് ഒരു സിസ്റ്റം പെരുമാറ്റ തന്ത്രത്തിന്റെ നിർണ്ണയമാണ് (സ്വാഭാവികമായും, പരിസ്ഥിതി കണക്കിലെടുത്ത്) അതിൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നത് വിഭവങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൽ (സ്വീകാര്യമായ മാനദണ്ഡത്തിന്റെ അർത്ഥത്തിൽ) ഉപഭോഗം ഉറപ്പാക്കും. സാധാരണയായി, പ്രവർത്തന ഗവേഷണ സിദ്ധാന്തത്തിൽ നിന്നുള്ള വിവിധ രീതികൾ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികളായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ, അതിന്റെ എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളിലും, സൃഷ്ടിക്കുന്ന മോഡൽ ഒറിജിനലിനെ ശരിയായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുമോ എന്ന് നിരന്തരം തീരുമാനിക്കാൻ ഗവേഷകൻ നിർബന്ധിതനാകുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പോസിറ്റീവായി പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നതുവരെ, മോഡലിന്റെ മൂല്യം നിസ്സാരമാണ്.

മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, പര്യാപ്തതയുടെ ആവശ്യകത, ലാളിത്യത്തിന്റെ ആവശ്യകതയുമായി വൈരുദ്ധ്യത്തിലാണ്, പര്യാപ്തതയ്ക്കായി മോഡൽ പരിശോധിക്കുമ്പോൾ ഇത് നിരന്തരം ഓർമ്മിക്കേണ്ടതാണ്. ഒരു മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ, ബാഹ്യ വ്യവസ്ഥകളുടെയും ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡുകളുടെയും ആദർശവൽക്കരണം, ചില പാരാമീറ്ററുകൾ ഒഴിവാക്കൽ, ചില ക്രമരഹിത ഘടകങ്ങളുടെ അവഗണന എന്നിവ കാരണം പര്യാപ്തത വസ്തുനിഷ്ഠമായി ലംഘിക്കപ്പെടുന്നു. ബാഹ്യ സ്വാധീനങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള കൃത്യമായ വിവരങ്ങളുടെ അഭാവം, സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഘടനയുടെയും പ്രവർത്തന പ്രക്രിയയുടെയും ചില സവിശേഷതകൾ, ഏകദേശത്തിന്റെയും ഇന്റർപോളേഷന്റെയും അംഗീകൃത രീതികൾ, ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് അനുമാനങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും മോഡലും ഒറിജിനലും തമ്മിലുള്ള കത്തിടപാടുകൾ കുറയുന്നതിന് കാരണമാകുന്നു. പര്യാപ്തത വിലയിരുത്തുന്നതിന് വേണ്ടത്ര വികസിപ്പിച്ച ഒരു രീതിശാസ്ത്രത്തിന്റെ അഭാവം കാരണം, പ്രായോഗികമായി അത്തരം പരിശോധന നടത്തുന്നത്, ലഭ്യമായ ഓൺ-സൈറ്റ് പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളെ മെഷീൻ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ ലഭിച്ച സമാന ഫലങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്തോ അല്ലെങ്കിൽ സമാന മോഡലുകളിൽ ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്തോ ആണ്. പര്യാപ്തത പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള മറ്റ് പരോക്ഷ രീതികളും ഉപയോഗിക്കാം.

പര്യാപ്തത പരിശോധനയുടെ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനുള്ള മോഡലിന്റെ അനുയോജ്യതയെക്കുറിച്ച് നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നു. മോഡൽ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നുവെങ്കിൽ, ആസൂത്രിതമായ പരീക്ഷണങ്ങൾ അതിൽ നടത്തുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ, മോഡൽ ശുദ്ധീകരിക്കപ്പെടുന്നു (ശരിയാക്കി) അല്ലെങ്കിൽ പൂർണ്ണമായും പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു. അതേസമയം, മോഡലിംഗിന്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും മോഡലിന്റെ പര്യാപ്തതയുടെ ഒരു വിലയിരുത്തൽ നടത്തണം, മോഡലിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യം രൂപീകരിക്കുന്ന ഘട്ടം മുതൽ മോഡലിംഗിനായി ചുമതല സജ്ജീകരിക്കുകയും ഉപയോഗത്തിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന ഘട്ടത്തിൽ അവസാനിക്കുകയും വേണം. മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ.

ഒരു മോഡൽ ക്രമീകരിക്കുമ്പോഴോ പുനർനിർമ്മിക്കുമ്പോഴോ, ഇനിപ്പറയുന്ന തരത്തിലുള്ള മാറ്റങ്ങൾ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും: ആഗോള, പ്രാദേശിക, പാരാമെട്രിക്.

മോഡലിംഗിന്റെ പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിലെ ഗുരുതരമായ പിശകുകൾ കാരണം ആഗോള മാറ്റങ്ങൾ സംഭവിക്കാം: ഒരു മോഡലിംഗ് പ്രശ്നം സജ്ജീകരിക്കുമ്പോൾ, വാക്കാലുള്ളതും ആശയപരവും ഗണിതപരവുമായ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ. അത്തരം പിശകുകൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നത് സാധാരണയായി ഒരു പുതിയ മോഡലിന്റെ വികസനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

പ്രാദേശിക മാറ്റങ്ങൾ ചില പാരാമീറ്ററുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. പ്രാദേശിക മാറ്റങ്ങൾക്ക് ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിൽ ഭാഗികമായ മാറ്റം ആവശ്യമാണ്, എന്നാൽ ഒരു പുതിയ സോഫ്റ്റ്വെയർ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. അത്തരം മാറ്റങ്ങളുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന്, മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ വിശദമായ ഒരു മോഡൽ ഉടനടി വികസിപ്പിക്കാൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

പാരാമെട്രിക് മാറ്റങ്ങളിൽ കാലിബ്രേഷൻ പാരാമീറ്ററുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്ന ചില പ്രത്യേക പാരാമീറ്ററുകളിലെ മാറ്റങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. പാരാമെട്രിക് മാറ്റങ്ങളിലൂടെ മോഡലിന്റെ പര്യാപ്തത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, കാലിബ്രേഷൻ പാരാമീറ്ററുകൾ മുൻകൂട്ടി തിരിച്ചറിയുകയും അവ വ്യത്യാസപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ലളിതമായ വഴികൾ നൽകുകയും വേണം.

മാതൃകാ ക്രമീകരണ തന്ത്രം ആദ്യം ആഗോളവും പിന്നീട് പ്രാദേശികവും ഒടുവിൽ പാരാമെട്രിക് മാറ്റങ്ങളും അവതരിപ്പിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

പ്രായോഗികമായി, മോഡലിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ പരസ്പരം ഒറ്റപ്പെട്ടാണ് നടത്തുന്നത്, ഇത് ഫലങ്ങളെ മൊത്തത്തിൽ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്നു. ഈ പ്രശ്നത്തിനുള്ള പരിഹാരം ഒരു ഏകീകൃത ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും അതിൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും മോഡലിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയകൾ പരിഗണിക്കുന്നതാണ്.

സിമുലേഷൻ ആയി കണക്കാക്കണം ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഗവേഷണം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഏകീകൃത പ്രക്രിയ, ഉചിതമായ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറും ഹാർഡ്‌വെയർ പിന്തുണയും ഉണ്ടായിരിക്കും. ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട രണ്ട് പ്രധാന വശങ്ങളുണ്ട്.

രീതിശാസ്ത്രപരമായ വശം- പാറ്റേണുകളുടെ ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, സിസ്റ്റങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം വിവരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതകൾ, തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന വിവരണങ്ങളെ പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന മെഷീൻ മോഡലുകളുടെ പാക്കേജുകളാക്കി മാറ്റുക, അത്തരം പാക്കേജുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സാഹചര്യങ്ങളും വർക്ക് പ്ലാനുകളും തയ്യാറാക്കൽ, പ്രായോഗിക മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

ക്രിയേറ്റീവ് വശം- കല, വൈദഗ്ദ്ധ്യം, സങ്കീർണ്ണമായ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മെഷീൻ മോഡലിംഗ് സമയത്ത് പ്രായോഗികമായി ഉപയോഗപ്രദമായ ഫലങ്ങൾ നേടാനുള്ള കഴിവ്.

മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു അവിഭാജ്യ രീതിയായി സിസ്റ്റം മോഡലിംഗ് എന്ന ആശയം നടപ്പിലാക്കുന്നത് വിവര സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ ഉചിതമായ തലത്തിലുള്ള വികസനത്തിലൂടെ മാത്രമേ സാധ്യമാകൂ.

മോഡലുകളുടെ തരം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ (തുടർച്ചയായതും വ്യതിരിക്തവും, നിർണ്ണായകവും യാഥാസ്ഥിതികവും മുതലായവ), സിമുലേഷൻ മോഡലിംഗിൽ ചിത്രത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന നിരവധി പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. 3.1 ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ആവർത്തന പ്രക്രിയയാണ്:

അരി. 3.1 സിമുലേഷൻ മോഡലിംഗിന്റെ സാങ്കേതിക ഘട്ടങ്ങൾ

1. ഈ ഘട്ടത്തിൽ രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ട ഫലം സമാഹരിച്ചതാണ് ;

2. ഒരു ആശയപരമായ വിവരണത്തിന്റെ വികസനം.ഈ ഘട്ടത്തിലെ സിസ്റ്റം അനലിസ്റ്റിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഫലം ആശയപരമായ മാതൃകഒപ്പം ഔപചാരികമാക്കൽ രീതിയുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്തന്നിരിക്കുന്ന മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റിനായി.

3. സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ ഔപചാരികവൽക്കരണം.സമാഹരിച്ചത് ഔപചാരിക വിവരണംമോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ്.

4. ഒരു സിമുലേഷൻ മോഡൽ പ്രോഗ്രാമിംഗ് (ഒരു സിമുലേറ്റർ പ്രോഗ്രാമിന്റെ വികസനം). കുറിച്ച്മോഡലിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, അൽഗോരിതമൈസേഷൻ, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ ഡീബഗ്ഗിംഗ് എന്നിവ നടപ്പിലാക്കുന്നു.

5. മാതൃകാ പരിശോധനയും ഗവേഷണവും, മോഡൽ പരിശോധനയും.മോഡൽ പരിശോധിച്ചു, പര്യാപ്തത വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു, സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുന്നു, മറ്റുള്ളവ സമഗ്രമായ പരിശോധനാ നടപടിക്രമങ്ങൾവികസിപ്പിച്ച മോഡൽ.

6. ഒരു സിമുലേഷൻ പരീക്ഷണം ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.സിമുലേഷൻ പരീക്ഷണത്തിന്റെ തന്ത്രപരവും തന്ത്രപരവുമായ ആസൂത്രണം നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഫലം ഇതാണ്: സമാഹരിച്ച് നടപ്പിലാക്കിയത് പരീക്ഷണ പദ്ധതി, കൊടുത്തു സിമുലേഷൻ റൺ വ്യവസ്ഥകൾതിരഞ്ഞെടുത്ത പ്ലാനിനായി.

7. സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനം.ഗവേഷകൻ മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും അവ ഉപയോഗിക്കുകയും യഥാർത്ഥത്തിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സിമുലേഷൻ പഠനത്തിന്റെ പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണവും ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ നിർണ്ണയവും.ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ, ഗവേഷകൻ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന പ്രശ്നം രൂപപ്പെടുത്തുകയും സിമുലേഷൻ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഉപദേശം തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തുടർന്ന് സിമുലേഷന്റെ ഫലമായി കൈവരിക്കേണ്ട ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു. സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ തരവും സിമുലേഷൻ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ചുള്ള കൂടുതൽ സിമുലേഷൻ ഗവേഷണത്തിന്റെ സ്വഭാവവും പ്രധാനമായും ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ രൂപീകരണത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിൽ, മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ് നിർണ്ണയിക്കുകയും വിശദമായി പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഗവേഷണത്തിന് താൽപ്പര്യമുള്ള അതിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ വശങ്ങൾ. ഈ ഘട്ടത്തിലെ ജോലിയുടെ ഫലം മോഡലിംഗ് വസ്തുവിന്റെ അർത്ഥവത്തായ വിവരണംസിമുലേഷന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളും സിമുലേഷൻ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പഠിക്കേണ്ട മോഡലിംഗ് ഒബ്‌ജക്റ്റിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ വശങ്ങളും സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഉപഭോക്താവിന് മനസ്സിലാകുന്ന വിഷയ മേഖലയുടെ ഭാഷയിൽ യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പദാവലിയിൽ അർത്ഥവത്തായ ഒരു വിവരണം വരച്ചിരിക്കുന്നു.

INമോഡലിംഗ് ഒബ്‌ജക്റ്റിന്റെ അർത്ഥവത്തായ വിവരണം തയ്യാറാക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ, മാതൃകാപരമായ വസ്തുവിന്റെ പഠനത്തിന്റെ അതിരുകൾ സ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ അത് സംവദിക്കുന്ന ബാഹ്യ പരിതസ്ഥിതിയുടെ വിവരണം നൽകുന്നു. പ്രധാന കാര്യക്ഷമത മാനദണ്ഡങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, അതനുസരിച്ച് ഒരു മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് വ്യത്യസ്ത പരിഹാര ഓപ്ഷനുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ പരിഗണനയിലുള്ള ഇതരമാർഗങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും വിവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അർത്ഥവത്തായ ഒരു വിവരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പൊതുവായ പാചകക്കുറിപ്പുകളൊന്നുമില്ല. വിജയം ഡെവലപ്പറുടെ അവബോധത്തെയും യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിലെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പൊതു സാങ്കേതികവിദ്യ അല്ലെങ്കിൽ ക്രമം ഇപ്രകാരമാണ്: മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും കംപൈൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു മോഡലിംഗ് വസ്തുവിന്റെ അർത്ഥവത്തായ വിവരണം; ഇത് പിന്തുടരുന്നു: പ്രശ്ന സാഹചര്യം പഠിക്കുക - രോഗനിർണയം നിർണ്ണയിക്കുകയും പ്രശ്നം ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക; മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ വ്യക്തത; മോഡലിംഗിന്റെ ആവശ്യകത ന്യായീകരിക്കുകയും മോഡലിംഗ് രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിൽ, വ്യക്തമായും പ്രത്യേകമായും രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ.

സിമോഡലിംഗ് മരങ്ങൾ മൊത്തത്തിലുള്ള രൂപകൽപ്പനയെ നിർവചിക്കുന്നു മോഡലുകൾസിമുലേഷൻ മോഡലിംഗിന്റെ തുടർന്നുള്ള എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളിലും വ്യാപിക്കുക. അടുത്തതായി, പഠനത്തിൻ കീഴിലുള്ള വസ്തുവിന്റെ ഒരു ആശയ മാതൃക രൂപംകൊള്ളുന്നു.

പിഈ പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഒരു സിസ്റ്റം അനലിസ്റ്റിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പ്രധാന ഉള്ളടക്കത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിശദമായി നമുക്ക് താമസിക്കാം. സിമുലേഷൻ മോഡലിംഗിന്റെ തുടർന്നുള്ള എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളിലും ഈ ജോലി പ്രധാനമാണ്, കൂടാതെ മോഡലിംഗ് കലയിൽ പ്രാവീണ്യം നേടിയ ഒരു സിസ്റ്റം അനലിസ്റ്റായി സിമുലേഷൻ മോഡലർ സ്വയം പ്രകടമാക്കുന്നത് ഇവിടെയാണ്.

യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണം

യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണം. ഒന്നാമതായി, ഒരു സിസ്റ്റം അനലിസ്റ്റിന് ഒരു പ്രശ്നം വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയണം. യഥാർത്ഥ പ്രശ്നത്തിന്റെ പഠനവും ഘടനയും അദ്ദേഹം നിർവഹിക്കുന്നു, പ്രശ്നത്തിന്റെ വ്യക്തമായ രൂപീകരണം.

പ്രവർത്തനത്തിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും വിശദമായി പഠിച്ചുകൊണ്ട് പ്രശ്നത്തിന്റെ വിശകലനം ആരംഭിക്കണം. വിശദാംശങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഇവിടെ പ്രധാനമാണ്, അതിനാൽ നിങ്ങൾ ഒന്നുകിൽ ഒരു പ്രത്യേക വിഷയ മേഖലയിൽ വിദഗ്ധനായിരിക്കണം അല്ലെങ്കിൽ വിദഗ്ധരുമായി സംവദിക്കേണ്ടതുണ്ട്. സംശയാസ്‌പദമായ സിസ്റ്റം മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ടാസ്‌ക്കുകൾ ശരിയായി നിർവചിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. പൊതുവായ മോഡലിംഗ് പ്രശ്നം പ്രത്യേകമായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു.

പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ചിട്ടയായ സമീപനത്തിന്റെ പ്രധാന സെമാന്റിക് ഉള്ളടക്കം ചിത്രത്തിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നു. 3.2

പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചിട്ടയായ സമീപനം ഉൾപ്പെടുന്നു:

• പ്രശ്നത്തിന്റെ സാരാംശത്തിന്റെ വ്യവസ്ഥാപിത പരിഗണന:

1. പഠനത്തിൻ കീഴിലുള്ള പ്രശ്നത്തിന്റെ സത്തയും സ്ഥലവും ന്യായീകരിക്കൽ;
2. പഠനത്തിൻ കീഴിലുള്ള സിസ്റ്റത്തിന്റെ പൊതു ഘടനയുടെ രൂപീകരണം;
3. പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകങ്ങളുടെ മുഴുവൻ സെറ്റിന്റെയും തിരിച്ചറിയൽ;
4. ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള പ്രവർത്തനപരമായ ആശ്രിതത്വങ്ങളുടെ നിർണ്ണയം;

• പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഒരു ഏകീകൃത ആശയം നിർമ്മിക്കുന്നു:

1. ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള വസ്തുനിഷ്ഠമായ വ്യവസ്ഥകളുടെ ഗവേഷണം;
2. പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും ന്യായീകരണം;
3. ചുമതലകളുടെ ഘടന, ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഔപചാരികമാക്കൽ;
4. പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗങ്ങളുടെയും രീതികളുടെയും വികസനം: ഒരു മാതൃകയിൽ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമങ്ങൾ കൂടുതൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഇതരമാർഗങ്ങൾ, സാഹചര്യങ്ങൾ, തീരുമാന നിയമങ്ങൾ, നിയന്ത്രണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ വിവരണം;

• മോഡലിംഗ് രീതികളുടെ വ്യവസ്ഥാപിത ഉപയോഗം:

1. മോഡലിംഗ് പ്രശ്നങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം വർഗ്ഗീകരണം (ഘടന);
2. മോഡലിംഗ് രീതികളുടെ കഴിവുകളുടെ സിസ്റ്റം വിശകലനം;
3. ഫലപ്രദമായ മോഡലിംഗ് രീതികളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്.

ലക്ഷ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ

ലക്ഷ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ. ഏത് മോഡലും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യത്തേതും പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ ഘട്ടം അതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ്. ഗോൾ വിഘടിപ്പിക്കൽ രീതി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും, അതിൽ മുഴുവനും ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു: ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഉപഗോളുകളായി, ടാസ്‌ക്കുകൾ ഉപടാസ്‌ക്കുകളായി, മുതലായവ. പ്രായോഗികമായി, ഈ സമീപനം ഹൈരാർക്കിക്കൽ ട്രീ ഘടനകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു (ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ ഒരു വൃക്ഷം നിർമ്മിക്കുന്നത്). ഈ നടപടിക്രമം പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെയും വിദഗ്ധരുടെയും ഡൊമെയ്ൻ ആണ്. അതായത്, ഇവിടെ ഒരു ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകമുണ്ട്. എല്ലാം എത്ര പൂർണ്ണമായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതാണ് പ്രായോഗിക വെല്ലുവിളി. ഈ നടപടിക്രമത്തിന്റെ ഫലമായി നിർമ്മിച്ച ഗോൾ ട്രീ പിന്നീട് പല മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ രൂപീകരണത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് തെളിഞ്ഞേക്കാം.

ഒരു പ്രാരംഭ സിസ്റ്റം അനലിസ്റ്റിനെ കാത്തിരിക്കുന്ന അപകടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്? ഒരു ലെവലിനുള്ള ലക്ഷ്യം മറ്റൊരു ലെവലിനുള്ള മാർഗമാണ്, ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ ആശയക്കുഴപ്പം പലപ്പോഴും സംഭവിക്കാറുണ്ട്. നിരവധി ഉപസിസ്റ്റങ്ങളുള്ള ഒരു സങ്കീർണ്ണ സംവിധാനത്തിന്, ലക്ഷ്യങ്ങൾ പരസ്പരവിരുദ്ധമായിരിക്കാം. അപൂർവ്വമായി ഒരൊറ്റ ലക്ഷ്യം മാത്രമേയുള്ളൂ; നിരവധി ഗോളുകൾക്കൊപ്പം തെറ്റായ റാങ്കിംഗിന്റെ അപകടമുണ്ട്.

ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ രൂപപ്പെടുത്തിയ മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൂടുതൽ സിമുലേഷൻ ഗവേഷണത്തിന്റെ മുഴുവൻ ഗതിയിലും വ്യാപിക്കുന്നു.

ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിച്ചത് നോക്കാം ലക്ഷ്യ വിഭാഗങ്ങൾഒരു സിമുലേഷൻ പഠനത്തിൽ: വിലയിരുത്തൽ, പ്രവചനം, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ബദലുകളുടെ താരതമ്യംതുടങ്ങിയവ.

സിമുലേഷൻ പരീക്ഷണങ്ങൾ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി നടത്തപ്പെടുന്നു, അവയിൽ ഉൾപ്പെടാം:

• ഗ്രേഡ്- നിർദ്ദിഷ്ട ഘടനയുടെ സിസ്റ്റം ചില പ്രത്യേക മാനദണ്ഡങ്ങൾ എത്രത്തോളം പാലിക്കുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു;
• ബദലുകളുടെ താരതമ്യം- ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഫംഗ്ഷൻ നിർവഹിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത മത്സരിക്കുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളുടെ താരതമ്യം അല്ലെങ്കിൽ നിരവധി നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തന തത്വങ്ങളുടെയോ സാങ്കേതികതകളുടെയോ താരതമ്യം;
• പ്രവചനം- ഓപ്പറേറ്റിംഗ് അവസ്ഥകളുടെ ചില അനുമാനിച്ച സംയോജനത്തിൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പെരുമാറ്റം വിലയിരുത്തൽ;
• സംവേദനക്ഷമത വിശകലനം- സിസ്റ്റത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള സ്വഭാവത്തെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സ്വാധീനിക്കുന്ന പ്രവർത്തന ഘടകങ്ങളിൽ നിന്ന് തിരിച്ചറിയൽ;
• പ്രവർത്തന ബന്ധങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയൽ- രണ്ടോ അതിലധികമോ സജീവ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെ സ്വഭാവം നിർണ്ണയിക്കൽ, ഒരു വശത്ത്, സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രതികരണം, മറുവശത്ത്;
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ -പ്രവർത്തന ഘടകങ്ങളുടെയും അവയുടെ മൂല്യങ്ങളുടെയും അത്തരം സംയോജനത്തിന്റെ കൃത്യമായ നിർണ്ണയം, ഇത് മുഴുവൻ സിസ്റ്റത്തിന്റെയും മൊത്തത്തിലുള്ള മികച്ച പ്രതികരണം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ രൂപീകരണം

മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ രൂപീകരണം. മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ വ്യക്തവും അവ്യക്തവുമായ നിർവചനം വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഇത് മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയയെ ബാധിക്കുന്നു; കൂടാതെ, മാനദണ്ഡത്തിന്റെ തെറ്റായ നിർവചനം തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഒരു സിസ്റ്റം ഒരു ലക്ഷ്യം നേടിയതിന്റെ അളവ് വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങളുണ്ട്, കൂടാതെ ഒരു ലക്ഷ്യത്തിലേക്ക് നീങ്ങുന്ന രീതി (അല്ലെങ്കിൽ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി) വിലയിരുത്തുന്ന മാനദണ്ഡങ്ങളുണ്ട്. മൾട്ടി-ക്രൈറ്റീരിയ മോഡൽ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി, ഒരു കൂട്ടം മാനദണ്ഡങ്ങൾ രൂപീകരിക്കപ്പെടുന്നു; അവ ഉപസിസ്റ്റങ്ങളായി രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കണം അല്ലെങ്കിൽ പ്രാധാന്യമനുസരിച്ച് റാങ്ക് ചെയ്യണം.

അരി. 3.3 ഒരു യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് അതിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ലോജിക്കൽ ഡയഗ്രമിലേക്കുള്ള മാറ്റം

മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ ആശയപരമായ മാതൃകയുടെ വികസനം. ആശയപരമായ മാതൃക- പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണത്തിന് അനുസൃതമായി മോഡൽ ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിന്റെ ലോജിക്കൽ, ഗണിതശാസ്ത്ര വിവരണം ഉണ്ട്.

(ഈ സാങ്കേതിക പരിവർത്തനത്തിന്റെ പൊതുവായ ഉള്ളടക്കം ചിത്രം 3.3 ൽ സ്കീമാറ്റിക് ആയി കാണിച്ചിരിക്കുന്നു). ഗണിതശാസ്ത്ര ആശയങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വസ്തുവിന്റെ വിവരണവും അതിന്റെ ഘടകങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം ഇവിടെയുണ്ട്. ആശയപരമായ വിവരണം യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ലളിതമായ അൽഗോരിതം പ്രതിനിധാനമാണ്.

ഒരു ആശയ മാതൃക വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അത് സ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നു മോഡലിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടന, അതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത് സിസ്റ്റത്തിന്റെ സ്റ്റാറ്റിക്, ഡൈനാമിക് വിവരണം. സിസ്റ്റത്തിന്റെ അതിരുകൾ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു, ബാഹ്യ പരിതസ്ഥിതിയുടെ ഒരു വിവരണം നൽകുന്നു, അവശ്യ ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും അവയുടെ വിവരണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങൾക്കും പ്രക്രിയകൾക്കും മുഴുവൻ സിസ്റ്റത്തിനും, നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ലക്ഷ്യം എന്നിവയ്ക്കായി വേരിയബിളുകൾ, പാരാമീറ്ററുകൾ, പ്രവർത്തനപരമായ ഡിപൻഡൻസികൾ എന്നിവ രൂപപ്പെടുന്നു. പ്രവർത്തനങ്ങൾ (മാനദണ്ഡം).

ഈ ഘട്ടത്തിലെ ജോലിയുടെ ഫലം ഒരു ഡോക്യുമെന്റഡ് ആശയ വിവരണവും മാതൃകാ സംവിധാനം ഔപചാരികമാക്കുന്നതിനുള്ള തിരഞ്ഞെടുത്ത രീതിയുമാണ്. ചെറിയ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, ഈ ഘട്ടം മോഡൽ ചെയ്യുന്ന സിസ്റ്റത്തിന്റെ അർത്ഥവത്തായ വിവരണം വരയ്ക്കുന്ന ഘട്ടവുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിൽ, സിമുലേഷൻ പരീക്ഷണത്തിന്റെ രീതിശാസ്ത്രം വ്യക്തമാക്കുന്നു.

ഒരു ആശയപരമായ മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നു

ഒരു ആശയപരമായ മാതൃക നിർമ്മിക്കുന്നുമോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ അതിരുകൾ സ്ഥാപിക്കുകയും ബാഹ്യ പരിതസ്ഥിതിയുടെ സ്വാധീനം നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്ന വസ്തുതയോടെ ആരംഭിക്കുന്നു. അനുമാനങ്ങൾ മുന്നോട്ട് വയ്ക്കുകയും ഒരു സിമുലേഷൻ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ എല്ലാ അനുമാനങ്ങളും രേഖപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അനുകരണ പ്രക്രിയകളുടെ വിശദാംശങ്ങളുടെ തലം ചർച്ചചെയ്യുന്നു.

പരസ്പരബന്ധിതമായ മൂലകങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമായി ഒരു സിസ്റ്റത്തെ നിർവചിക്കാം. ഒരു പ്രത്യേക ഡൊമെയ്‌നിൽ, ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ നിർവചനം മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തെയും സിസ്റ്റത്തെ നിർവചിക്കുന്നതിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിൽ അത് നടപ്പിലാക്കുന്നു സിസ്റ്റം വിഘടനം. ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടത്, രൂപപ്പെടുത്തിയ പ്രശ്നത്തിന്റെ അർത്ഥത്തിൽ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഘടകങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു (ദി ഘടനാപരമായ വിശകലനംമാതൃകാ സംവിധാനവും അവ തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകളും, മോഡൽ ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ പ്രധാന വശങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു (കംപൈൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നു) പ്രവർത്തന മാതൃക), ബാഹ്യ പരിസ്ഥിതിയുടെ ഒരു വിവരണം നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ വിഘടനം (മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ്) അല്ലെങ്കിൽ ഉപസിസ്റ്റം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ഒരു പ്രവർത്തനമാണ് വിശകലനം. മോഡലിന്റെ ഘടകങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ സിസ്റ്റത്തിൽ നിലവിലുള്ള ശകലങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം. പരസ്പരബന്ധം പ്രാപ്തമാക്കുന്ന കണക്ഷനുകൾ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു സിസ്റ്റം ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു. പരിഗണനയിലുള്ള സിസ്റ്റത്തിൽ സംഭവിക്കുന്ന ചലനാത്മക പ്രക്രിയകളുടെ പ്രത്യേകതകൾ വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു ഫങ്ഷണൽ ഡയഗ്രം വരയ്ക്കാൻ സാധിക്കും. മോഡലിൽ ഏതൊക്കെ ഘടകങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തും, ഏതൊക്കെ ബാഹ്യവൽക്കരിക്കപ്പെടും, അവയ്ക്കിടയിൽ എന്ത് ബന്ധങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കും എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

ബാഹ്യ പരിസ്ഥിതിയുടെ വിവരണം

ബാഹ്യ പരിസ്ഥിതിയുടെ വിവരണംബാഹ്യ പരിതസ്ഥിതിയുടെ ഘടകങ്ങൾ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളിൽ ഒരു നിശ്ചിത സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു എന്ന പരിഗണനയിൽ നിന്നാണ് നടപ്പിലാക്കുന്നത്, എന്നാൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ തന്നെ സ്വാധീനം ഒരു ചട്ടം പോലെ, നിസ്സാരമാണ്.

ഒരു മോഡലിന്റെ വിശദാംശങ്ങളുടെ നിലവാരം ചർച്ചചെയ്യുമ്പോൾ, ഏത് വിഘടനവും രണ്ട് വൈരുദ്ധ്യാത്മക തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്: പൂർണ്ണതയും ലാളിത്യവും. സാധാരണഗതിയിൽ, മോഡൽ വികസനത്തിന്റെ പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങളിൽ, വളരെയധികം ഘടകങ്ങളും വേരിയബിളുകളും ഉൾപ്പെടുത്താനുള്ള പ്രവണതയുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു നല്ല മാതൃക ലളിതമാണ്. ഒരു പ്രതിഭാസത്തെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന്റെ അളവ് അതിന്റെ വിവരണത്തിൽ ദൃശ്യമാകുന്ന വേരിയബിളുകളുടെ എണ്ണത്തിന് വിപരീത അനുപാതമാണെന്ന് അറിയാം. വിശദാംശങ്ങളാൽ ഓവർലോഡ് ചെയ്ത ഒരു മോഡൽ സങ്കീർണ്ണവും നടപ്പിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമാകാം.

ഈ രണ്ട് ധ്രുവങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഒത്തുതീർപ്പ് അത് മാത്രമാണ് കാര്യമായ(അഥവാ പ്രസക്തമായ) ഘടകങ്ങൾ - വിശകലനത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് അത്യാവശ്യമാണ്.

അതിനാൽ, ആദ്യം “എലിമെന്ററി” ഉണ്ടായിരിക്കണം - ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ ഏറ്റവും ലളിതമായ വൃക്ഷം, മോഡലിന്റെ ലളിതമായ ഘടന സമാഹരിച്ചിരിക്കുന്നു. അടുത്തതായി, മോഡൽ ക്രമേണ പരിഷ്കരിക്കപ്പെടുന്നു. ലളിതമായ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കണം, തുടർന്ന് അവയെ സങ്കീർണ്ണമാക്കുക. പിന്തുടരേണ്ടതാണ് ആവർത്തന മാതൃകാ നിർമ്മാണത്തിന്റെ തത്വംമോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് സിസ്റ്റം പഠിക്കുമ്പോൾ, വികസന സമയത്ത്, പുതിയവ ചേർത്തോ അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ ചില ഘടകങ്ങൾ കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിയോ മോഡൽ മാറ്റുന്നു.

ഒരു യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് അതിന്റെ ലളിതമായ വിവരണത്തിലേക്ക് എങ്ങനെ നീങ്ങാം? ലളിതവൽക്കരണം, അമൂർത്തീകരണം- ഏതെങ്കിലും മോഡലിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാന ടെക്നിക്കുകൾ. വിശദാംശങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുത്ത തലം, വിവരങ്ങളുടെ അഭാവം മൂലം യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ തെറ്റായ നിർവചിക്കപ്പെട്ട വശങ്ങളിൽ നിന്ന് സംഗ്രഹിക്കാൻ അനുവദിക്കണം.

താഴെ ലളിതവൽക്കരണംഅപ്രധാനമായ വിശദാംശങ്ങളെ അവഗണിക്കുന്നതിനെയോ ലളിതമായ ബന്ധങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനെയോ സൂചിപ്പിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ഒരു രേഖീയ ബന്ധം അനുമാനിക്കുക). മോഡലിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളും വേരിയബിളുകളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെക്കുറിച്ച് അനുമാനങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും മുന്നോട്ട് വയ്ക്കുന്നു.

ഒരു യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന്റെ മറ്റൊരു വശം അമൂർത്തമാണ്. അമൂർത്തീകരണംഒരു വസ്തുവിന്റെ സ്വഭാവത്തിന്റെ അവശ്യ ഗുണങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഒരു യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിൽ സംഭവിക്കുന്നതുപോലെ അതേ രൂപത്തിലും വിശദമായും ആയിരിക്കണമെന്നില്ല.

സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഭാഗങ്ങളോ ഘടകങ്ങളോ വിശകലനം ചെയ്യുകയും മാതൃകയാക്കുകയും ചെയ്ത ശേഷം, അവയെ ഒരൊറ്റ മൊത്തത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ മുന്നോട്ട് പോകുന്നു. ആശയപരമായ മാതൃക അവരുടെ ഇടപെടലിനെ ശരിയായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കണം. രചനഒരു ഓപ്പറേഷൻ ഉണ്ട് സിന്തസിസ്, അഗ്രഗേഷൻ (സിസ്റ്റം മോഡലിംഗിൽ ഇത് ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു അസംബ്ലി മാത്രമല്ല). ഈ പ്രവർത്തന സമയത്ത്, ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഘടന വ്യക്തമാക്കുന്നു, ബന്ധങ്ങളുടെ വിവരണം, ക്രമപ്പെടുത്തൽ മുതലായവ നൽകിയിരിക്കുന്നു).

സിസ്റ്റം ഗവേഷണം വിശകലനത്തിന്റെയും സിന്തസിസ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും സംയോജനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. പ്രായോഗികമായി, വിശകലനത്തിന്റെയും സമന്വയത്തിന്റെയും ആവർത്തന നടപടിക്രമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഇതിനുശേഷം മാത്രമേ നമുക്ക് മൊത്തത്തിൽ - സിസ്റ്റം, അതിന്റെ ഘടകങ്ങളിലൂടെ - ഉപസിസ്റ്റങ്ങൾ, മൊത്തത്തിലുള്ള പൊതുവായ ഘടനയുടെ രൂപത്തിൽ വിശദീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കാം.

പ്രകടന മാനദണ്ഡം

പ്രകടന മാനദണ്ഡം. പാരാമീറ്ററുകൾ, മോഡൽ വേരിയബിളുകൾ.സിസ്റ്റം വിവരണത്തിൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയുടെ മാനദണ്ഡങ്ങളും വിലയിരുത്തപ്പെടുന്ന ഇതര പരിഹാരങ്ങളും ഉൾപ്പെടുത്തണം. രണ്ടാമത്തേത് മോഡൽ ഇൻപുട്ടുകളോ സാഹചര്യ പാരാമീറ്ററുകളോ ആയി കണക്കാക്കാം. സിമുലേറ്റഡ് പ്രോസസ്സുകൾ അൽഗോരിതം ചെയ്യുമ്പോൾ, അതിന്റെ വിവരണത്തിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മോഡലിന്റെ പ്രധാന വേരിയബിളുകളും വ്യക്തമാക്കുന്നു.

ഓരോ മോഡലും അത്തരം ഘടകങ്ങളുടെ ചില സംയോജനത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു ഘടകങ്ങൾ, വേരിയബിളുകൾ, പരാമീറ്ററുകൾ, ഫങ്ഷണൽ ഡിപൻഡൻസികൾ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ടാർഗെറ്റ് ഫംഗ്ഷനുകൾ (മാനദണ്ഡം).

താഴെ ഘടകങ്ങൾശരിയായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു സിസ്റ്റം രൂപീകരിക്കുന്ന ഘടകഭാഗങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക. ചിലപ്പോൾ ഘടകങ്ങളും പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു ഘടകങ്ങൾസിസ്റ്റം അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ ഉപസിസ്റ്റങ്ങൾ. സിസ്റ്റംഒരു നിശ്ചിത ഫംഗ്‌ഷൻ നിർവ്വഹിക്കുന്നതിന് ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള പതിവ് ഇടപെടൽ അല്ലെങ്കിൽ പരസ്പരാശ്രിതത്വം എന്നിവയാൽ ഏകീകരിക്കപ്പെട്ട വസ്തുക്കളുടെ ഒരു കൂട്ടം അല്ലെങ്കിൽ ശേഖരം എന്ന് നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു. പഠനത്തിന് കീഴിലുള്ള സിസ്റ്റം ഘടകങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

പരാമീറ്ററുകൾഗവേഷകന് ഏകപക്ഷീയമായി തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന അളവുകളാണ് വേരിയബിളുകൾതന്നിരിക്കുന്ന ഫംഗ്‌ഷന്റെ തരം അനുസരിച്ച് നിർണ്ണയിക്കുന്ന മൂല്യങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന മോഡലുകൾ. മോഡലിൽ ഞങ്ങൾ രണ്ട് തരം വേരിയബിളുകൾ തമ്മിൽ വേർതിരിക്കും: ബാഹ്യവും എൻഡോജനസും. എക്സോജനസ്വേരിയബിളുകൾ എന്നും വിളിക്കുന്നു ഇൻപുട്ട്. ഇതിനർത്ഥം അവ സിസ്റ്റത്തിന് പുറത്ത് ജനറേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുകയോ ബാഹ്യ കാരണങ്ങളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഫലമാണ് എന്നാണ്. എൻഡോജനസ്ആന്തരിക കാരണങ്ങളുടെ സ്വാധീനത്തിന്റെ ഫലമായി സിസ്റ്റത്തിൽ ഉണ്ടാകുന്ന വേരിയബിളുകളാണ് വേരിയബിളുകൾ. എൻഡോജെനസ് വേരിയബിളുകൾ സിസ്റ്റത്തിൽ സംഭവിക്കുന്ന അവസ്ഥയെയോ വ്യവസ്ഥകളെയോ ചിത്രീകരിക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഞങ്ങൾ അവയെ വിളിക്കുന്നു സംസ്ഥാന വേരിയബിളുകൾ. സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും വിവരിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ, ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് വേരിയബിളുകൾ.

പ്രവർത്തനപരമായ ആശ്രിതത്വങ്ങൾഒരു ഘടകത്തിനുള്ളിലെ വേരിയബിളുകളുടെയും പാരാമീറ്ററുകളുടെയും സ്വഭാവം വിവരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റം ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പ്രകടിപ്പിക്കുക. ഈ ബന്ധങ്ങൾ ഒന്നുകിൽ നിർണ്ണായകമാണ് അല്ലെങ്കിൽ സ്വാഭാവികമാണ്.

നിയന്ത്രണങ്ങൾവേരിയബിളുകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ മാറ്റുന്നതിനുള്ള സ്ഥാപിത പരിധികളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ അവയുടെ മാറ്റങ്ങൾക്കുള്ള വ്യവസ്ഥകൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. അവ ഡെവലപ്പർക്ക് നൽകാം അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റം തന്നെ അതിന്റെ അന്തർലീനമായ ഗുണങ്ങൾ കാരണം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം.

ഒബ്ജക്റ്റീവ് ഫംഗ്‌ഷൻ (മാനദണ്ഡം ഫംഗ്‌ഷൻ)സിസ്റ്റത്തിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും കൃത്യമായ പ്രാതിനിധ്യത്തെയും അവ നടപ്പിലാക്കുന്നത് വിലയിരുത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായ നിയമങ്ങളെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. വസ്തുനിഷ്ഠമായ പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള പദപ്രയോഗം തീരുമാനങ്ങൾ അളക്കേണ്ട ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും വ്യക്തമായ നിർവചനമായിരിക്കണം.

സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ ഔപചാരികവൽക്കരണം. സിമുലേഷൻ പഠനത്തിന്റെ മൂന്നാം ഘട്ടത്തിൽ, മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ് ഔപചാരികമാക്കുന്നു. ഒരു സങ്കീർണ്ണ സംവിധാനത്തെ ഔപചാരികമാക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഔപചാരികമാക്കൽ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കൽ;
• സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഔപചാരിക വിവരണം തയ്യാറാക്കുന്നു.

ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ, അതിന്റെ പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെ മൂന്ന് തലങ്ങൾ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും:

• അനൗപചാരിക (ഘട്ടം 2) - ആശയപരമായ മാതൃക;
• ഔപചാരികമായി (ഘട്ടം 3) - ഔപചാരിക മാതൃക;
• സോഫ്റ്റ്‌വെയർ (ഘട്ടം 4) - സിമുലേഷൻ മോഡൽ.

മോഡൽ ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിന്റെ വിശദാംശങ്ങളുടെ അളവിലും അതിന്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തന പ്രക്രിയയും വിവരിക്കുന്ന രീതിയിലും ഓരോ ലെവലും മുമ്പത്തേതിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്. അതേ സമയം, അമൂർത്തതയുടെ അളവ് വർദ്ധിക്കുന്നു.

ആശയപരമായ മാതൃക

ആശയപരമായ മാതൃകഅനൗപചാരിക ഭാഷയിൽ മാതൃകാപരമായ സിസ്റ്റത്തിന്റെ (അല്ലെങ്കിൽ പ്രശ്ന സാഹചര്യം) ചിട്ടയായ, അർത്ഥവത്തായ വിവരണമാണ്. വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ ഔപചാരികമല്ലാത്ത വിവരണത്തിൽ മോഡൽ ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെ നിർവചനം, അവയുടെ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, അവയുടെ സ്വന്തം ഭാഷയിലുള്ള ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള പ്രതിപ്രവർത്തനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, പട്ടികകൾ, ഗ്രാഫുകൾ, ഡയഗ്രമുകൾ മുതലായവ ഉപയോഗിക്കാം. മോഡലിന്റെ അനൗപചാരിക വിവരണം ഡവലപ്പർമാർക്കും (മോഡലിന്റെ പര്യാപ്തത, അതിന്റെ പരിഷ്ക്കരണം മുതലായവ പരിശോധിക്കുമ്പോൾ) മറ്റ് മേഖലകളിലെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുമായി പരസ്പര ധാരണയ്ക്കും ആവശ്യമാണ്.

സിസ്റ്റത്തെ ഔപചാരികമാക്കുകയും ഇതിനായി ഒരു പ്രത്യേക രീതിശാസ്ത്രവും സാങ്കേതികവിദ്യയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സിസ്റ്റം അനലിസ്റ്റിനുള്ള പ്രാരംഭ വിവരങ്ങൾ ആശയ മാതൃകയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അതായത്. അനൗപചാരിക വിവരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, കൂടുതൽ കർശനവും വിശദവുമായ ഔപചാരിക വിവരണം വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു.

പിന്നീട് ഔപചാരികമായ വിവരണം ഒരു പ്രോഗ്രാമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു - ചില രീതിശാസ്ത്രത്തിന് (പ്രോഗ്രാമിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ) അനുസൃതമായി ഒരു സിമുലേറ്റർ.

സിമുലേഷൻ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ സമാനമായ ഒരു സ്കീം സംഭവിക്കുന്നു: ഉള്ളടക്ക ഫോർമുലേഷൻ ഒരു ഔപചാരിക മോഡലിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, അതിനുശേഷം നിർദ്ദേശിച്ച കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരീക്ഷണത്തിന്റെ രീതിശാസ്ത്രത്തിൽ ആവശ്യമായ മാറ്റങ്ങളും കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകളും നടത്തുന്നു.

ഔപചാരിക ഘട്ടത്തിന്റെ പ്രധാന ദൌത്യം- അടിസ്ഥാന വിവരണത്തിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ദ്വിതീയ വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് മുക്തമായ ഒരു സങ്കീർണ്ണ സംവിധാനത്തിന്റെ ഔപചാരിക വിവരണം നൽകുക, മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ അൽഗോരിതം പ്രാതിനിധ്യം. ഔപചാരികവൽക്കരണത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം- ലോജിക്കൽ-ഗണിത മാതൃകയുടെ ഔപചാരിക പ്രാതിനിധ്യം നേടുക, അതായത്. സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളുടെ പെരുമാറ്റത്തിനായുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ, മോഡലിംഗ് അൽഗോരിതം തലത്തിൽ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള പ്രതിപ്രവർത്തനം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.

അർത്ഥവത്തായ വിവരണത്തിൽ ലഭ്യമായ വിവരങ്ങൾ മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ് ഔപചാരികമാക്കാൻ പര്യാപ്തമല്ലെന്ന് ഇത് മാറിയേക്കാം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അർത്ഥവത്തായ ഒരു വിവരണം വരയ്ക്കുന്ന ഘട്ടത്തിലേക്ക് മടങ്ങുകയും ഡാറ്റയുമായി അനുബന്ധമായി നൽകുകയും ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ ഔപചാരികവൽക്കരണ സമയത്ത് അതിന്റെ ആവശ്യകത കണ്ടെത്തി. പ്രായോഗികമായി, അത്തരം നിരവധി റിട്ടേണുകൾ ഉണ്ടാകാം. ഔപചാരികമാക്കൽ ചില പരിധിക്കുള്ളിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, ലളിതമായ മോഡലുകൾക്ക് ഇത് ന്യായീകരിക്കപ്പെടുന്നില്ല.

സിമുലേഷൻ മോഡലിംഗിൽ പ്രയോഗം കണ്ടെത്തിയ നിരവധി ഔപചാരികവൽക്കരണവും ഘടനാപരമായ സ്കീമുകളും (സങ്കൽപ്പങ്ങൾ) ഉണ്ട്. ഫോർമലൈസേഷൻ സ്കീമുകൾ വ്യത്യസ്ത ഗണിതശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തങ്ങളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ പഠിക്കുന്ന പ്രക്രിയകളെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യത്യസ്ത ആശയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളവയുമാണ്. അതിനാൽ അവയുടെ വൈവിധ്യവും ഉചിതമായ (നൽകിയ മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ് വിവരിക്കുന്നതിന്) ഔപചാരിക സ്കീം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലെ പ്രശ്നവും.

വ്യതിരിക്ത മോഡലുകൾക്ക്, ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രോസസ്സ്-ഓറിയന്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ (പ്രോസസ്സ് വിവരണം), നെറ്റ്‌വർക്ക് മാതൃകകൾ (നെറ്റ്‌വർക്ക് മാതൃകകൾ) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം, തുടർച്ചയായവയ്ക്ക് - സിസ്റ്റം ഡൈനാമിക്സ് മോഡലുകളുടെ ഫ്ലോ ഡയഗ്രമുകൾ.

ഔപചാരികവൽക്കരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്നതും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ ആശയങ്ങൾ ഇവയാണ്: അഗ്രഗേറ്റീവ് സിസ്റ്റങ്ങളും ഓട്ടോമാറ്റയും; പെട്രി വലകളും അവയുടെ വിപുലീകരണങ്ങളും; സിസ്റ്റം ഡൈനാമിക്സ് മോഡലുകൾ. ഒരു ഫോർമലൈസേഷൻ ആശയത്തിന്റെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ, വിവിധ അൽഗോരിതം മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. ചട്ടം പോലെ, ഘടനാപരമായ ഒന്നോ അതിലധികമോ ആശയം (അൽഗോരിതം മോഡലുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള സ്കീം) അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കേതിക തലത്തിൽ ഔപചാരികമാക്കൽ മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൽ, മോഡലിംഗ് ഭാഷയിൽ ഉറപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. സ്ട്രക്ചറിംഗ് എന്ന ആശയം എല്ലാ സിമുലേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും അടിവരയിടുന്നു, കൂടാതെ പ്രോഗ്രാമിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രത്യേകം വികസിപ്പിച്ച സാങ്കേതികതകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഇത് മോഡലിന്റെ നിർമ്മാണവും പ്രോഗ്രാമിംഗും ലളിതമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ജിപിഎസ്എസ് മോഡലിംഗ് ഭാഷയ്ക്ക് ഘടനാപരമായ ഒരു ബ്ലോക്ക് ആശയം ഉണ്ട്; മോഡൽ ചെയ്ത പ്രക്രിയയുടെ ഘടന സേവന ഉപകരണങ്ങൾ, ക്യൂകൾ, ക്യൂയിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയിലൂടെ കടന്നുപോകുന്ന ഇടപാടുകളുടെ ഒഴുക്കായി ചിത്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.

നിരവധി ആധുനിക മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, ഒന്നോ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു ഘടനാപരമായ ആശയത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഉപകരണത്തോടൊപ്പം, സിസ്റ്റത്തിൽ ഔപചാരികവൽക്കരണത്തിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക ആശയത്തിന്റെ പ്രയോഗം ഉറപ്പാക്കുന്ന പ്രത്യേക ഉപകരണങ്ങളുണ്ട്.

സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും അവയുടെ ചലനാത്മകത വിവരിക്കുന്നതിനുമുള്ള ആധുനിക രീതികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് സിമുലേഷൻ മോഡലുകളുടെ നിർമ്മാണം. സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന മോഡലുകളും രീതികളും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു:

• പീസ്‌വൈസ് ലീനിയർ യൂണിറ്റുകളുടെ ശൃംഖലകൾ മോഡലിംഗ് വ്യതിരിക്തവും തുടർച്ചയായി വ്യതിരിക്തവുമായ സിസ്റ്റങ്ങൾ;
• പെട്രി നെറ്റ്‌കൾ (ഇവന്റ് നെറ്റ്‌സ്, ഇ-നെറ്റുകൾ, കോംബി നെറ്റ്‌സ്, മറ്റ് വിപുലീകരണങ്ങൾ), സമാന്തര പ്രക്രിയകളോടെ കാര്യകാരണ ബന്ധങ്ങളും മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളും രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു, വ്യതിരിക്തവും വ്യതിരിക്തവുമായ തുടർച്ചയായ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ചലനാത്മകതയുടെ സ്‌ട്രാറ്റിഫിക്കേഷനും അൽഗോരിതമൈസേഷനും സഹായിക്കുന്നു;
• ഫ്ലോ ഡയഗ്രമുകളും സിസ്റ്റം ഡൈനാമിക്സിന്റെ പരിമിത-വ്യത്യാസ സമവാക്യങ്ങളും, അവ തുടർച്ചയായ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മാതൃകകളാണ്.

സിമുലേഷൻ മോഡൽ പ്രോഗ്രാമിംഗ്

സിമുലേഷൻ മോഡൽ പ്രോഗ്രാമിംഗ്. സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു സിസ്റ്റം മോഡലിന്റെ ആശയപരമോ ഔപചാരികമോ ആയ വിവരണം ചില പ്രോഗ്രാമിംഗ് രീതികൾക്കനുസൃതമായി ഭാഷകളും മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സിമുലേറ്റർ പ്രോഗ്രാമാക്കി മാറ്റുന്നു. സിമുലേഷൻ മോഡൽ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ ശരിയായ തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ് ഒരു പ്രധാന കാര്യം.

പ്രാരംഭ ഡാറ്റയുടെ ശേഖരണവും വിശകലനവും.ഈ ഘട്ടം എല്ലായ്പ്പോഴും സ്വതന്ത്രമായി വേർതിരിക്കപ്പെടുന്നില്ല, എന്നാൽ ഈ ഘട്ടത്തിൽ നിർവഹിച്ച ജോലിക്ക് വലിയ പ്രാധാന്യമുണ്ട്. ഒരു സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ പ്രോഗ്രാമിംഗും ട്രെയ്‌സിംഗും സാങ്കൽപ്പിക ഡാറ്റയിൽ നടത്താൻ കഴിയുമെങ്കിലും, വരാനിരിക്കുന്ന പരീക്ഷണാത്മക പഠനം ഒരു യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സ്ട്രീമിൽ നടത്തണം. ലഭിച്ച സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യതയും യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തിലേക്കുള്ള മോഡലിന്റെ പര്യാപ്തതയും ഇതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഇവിടെ സിമുലേഷൻ മോഡൽ ഡെവലപ്പർ രണ്ട് ചോദ്യങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു:

• പ്രാരംഭ വിവരങ്ങൾ എവിടെ, എങ്ങനെ നേടുകയും ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യാം;
• ഒരു യഥാർത്ഥ സിസ്റ്റത്തെക്കുറിച്ച് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ എങ്ങനെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാം.

പ്രാഥമിക ഡാറ്റ നേടുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന രീതികൾ:

• സിസ്റ്റത്തിനായുള്ള നിലവിലുള്ള ഡോക്യുമെന്റേഷനിൽ നിന്ന് (റിപ്പോർട്ട് ഡാറ്റ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ശേഖരണം, ഉദാഹരണത്തിന്, സാമൂഹിക-സാമ്പത്തിക സംവിധാനങ്ങൾ, ഉൽപ്പാദന സംവിധാനങ്ങൾക്കുള്ള സാമ്പത്തിക, സാങ്കേതിക ഡോക്യുമെന്റേഷൻ മുതലായവ);
• ശാരീരിക പരീക്ഷണം. ചിലപ്പോൾ, പ്രാരംഭ വിവരങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന്, സിമുലേറ്റഡ് സിസ്റ്റത്തിലോ അതിന്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളിലോ പൂർണ്ണ തോതിലുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്;
• പ്രാഥമിക, ഡാറ്റയുടെ ഒരു പ്രാഥമിക സമന്വയം. ചിലപ്പോൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ നിലവിലില്ലായിരിക്കാം, കൂടാതെ സിസ്റ്റം മാതൃകയാക്കുന്നത് ഭൌതിക പരീക്ഷണങ്ങളെ തടയുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, പ്രാഥമിക ഡാറ്റ സിന്തസിസിന്റെ വിവിധ രീതികൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വിവര സംവിധാനങ്ങൾ മോഡലിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിൽ നടപ്പിലാക്കിയ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു വിവര ആവശ്യകതയുടെ പൂർത്തീകരണ കാലയളവ് കണക്കാക്കുന്നു. പ്രശ്നത്തിന്റെ പൊതുവായ വിശകലനം, ചോദ്യാവലികൾ, അഭിമുഖങ്ങൾ, വിദഗ്ദ്ധ വിലയിരുത്തൽ രീതികളുടെ വ്യാപകമായ ഉപയോഗം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവിധ നടപടിക്രമങ്ങൾ ഈ രീതികളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ ചോദ്യം പ്രശ്നവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയൽസ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക്. സിമുലേഷൻ മോഡലിംഗ് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഫലപ്രദമായ ഉപകരണമാണെന്ന് മുമ്പ് ശ്രദ്ധിക്കപ്പെട്ടിരുന്നു, അതായത്. ക്രമരഹിതമായ ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ. ഒരു സ്‌റ്റോക്കാസ്റ്റിക് മോഡലിന്റെ ഇൻപുട്ട് (ഔട്ട്‌പുട്ട്) വേരിയബിളുകൾ സാധാരണയായി റാൻഡം വേരിയബിളുകൾ, വെക്‌ടറുകൾ, ഫംഗ്‌ഷനുകൾ, ക്രമരഹിതമായ പ്രക്രിയകൾ എന്നിവയാണ്. അതിനാൽ, താരതമ്യേന അജ്ഞാതമായ വിതരണ നിയമങ്ങൾക്കായുള്ള സമവാക്യങ്ങളുടെ സമന്വയവും വിശകലനം ചെയ്ത പ്രക്രിയകൾക്കും അവയുടെ പാരാമീറ്ററുകൾക്കുമായി പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ (ഗണിതശാസ്ത്ര പ്രതീക്ഷകൾ, വിതരണങ്ങൾ, പരസ്പര ബന്ധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മുതലായവ) നിർണ്ണയിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അധിക ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഉണ്ടാകുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിന്റെ ആവശ്യകത ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ വിവരിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷണൽ ഡിപൻഡൻസികളുടെ തരം നിർണ്ണയിക്കുക, ഈ ഡിപൻഡൻസികളുടെ പാരാമീറ്ററുകളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക, അതുപോലെ തന്നെ അവയുടെ പ്രാധാന്യം പരിശോധിക്കുക എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. പരാമീറ്ററുകൾ. റാൻഡം വേരിയബിളുകളുടെ സൈദ്ധാന്തിക വിതരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന്, ഗണിതശാസ്ത്ര സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ അറിയപ്പെടുന്ന രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അനുഭവ വിതരണങ്ങളുടെ പാരാമീറ്ററുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും, അനുഭവപരമായ ഡാറ്റ അറിയപ്പെടുന്ന വിതരണ നിയമങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഗുണം-ഓഫ്-ഫിറ്റ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്.

സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ സവിശേഷതകൾ പരിശോധിക്കുകയും പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ സവിശേഷതകൾ പരിശോധിക്കുകയും പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിൽ സിമുലേഷൻ മോഡൽ നടപ്പിലാക്കിയ ശേഷം, മോഡലിന്റെ വിശ്വാസ്യത വിലയിരുത്തുന്നതിന് പരിശോധനകൾ നടത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. വികസിപ്പിച്ച സിമുലേഷൻ മോഡലിന്റെ പരിശോധനയുടെയും ഗവേഷണത്തിന്റെയും ഘട്ടത്തിൽ, മോഡലിന്റെ സമഗ്രമായ പരിശോധന (ടെസ്റ്റിംഗ്) - സിമുലേഷൻ മോഡലുകളുടെയും ഡാറ്റയുടെയും സ്ഥിരീകരണത്തിനും മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുമുള്ള നടപടിക്രമങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒരു ആസൂത്രിത ആവർത്തന പ്രക്രിയ.

നടത്തിയ നടപടിക്രമങ്ങളുടെ ഫലമായി, മോഡൽ വേണ്ടത്ര വിശ്വസനീയമല്ലെങ്കിൽ, പിന്നെ സിമുലേഷൻ മോഡൽ കാലിബ്രേഷൻ(കാലിബ്രേഷൻ ഗുണകങ്ങൾ മോഡലിംഗ് അൽഗോരിതത്തിൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു) മോഡലിന്റെ പര്യാപ്തത ഉറപ്പാക്കാൻ. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ, മാതൃകാപരമായ വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ നേടുന്നതിനോ സിമുലേഷൻ മോഡൽ പരിഷ്ക്കരിക്കുന്നതിനോ വേണ്ടി പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിൽ നിരവധി ആവർത്തനങ്ങൾ സാധ്യമാണ്. മോഡൽ ഘടകങ്ങളുടെ ഇടപെടലിലെ പിശകുകളുടെ സാന്നിധ്യം ഗവേഷകനെ ഒരു സിമുലേഷൻ മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഘട്ടത്തിലേക്ക് തിരികെ കൊണ്ടുവരുന്നു. ഇതിനുള്ള കാരണം ഒരു പ്രക്രിയയുടെ അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിഭാസത്തിന്റെ തുടക്കത്തിൽ ലളിതമാക്കിയ മാതൃകയായിരിക്കാം, ഇത് വസ്തുവിന്റെ മാതൃകയുടെ അപര്യാപ്തതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഔപചാരികവൽക്കരണ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് വിജയിച്ചില്ലെങ്കിൽ, പുതിയ വിവരങ്ങളും നേടിയ അനുഭവവും കണക്കിലെടുത്ത് ഒരു ആശയ മാതൃക വരയ്ക്കുന്ന ഘട്ടം ആവർത്തിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. അവസാനമായി, ഒബ്ജക്റ്റിനെക്കുറിച്ച് മതിയായ വിവരങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, സിസ്റ്റത്തിന്റെ അർത്ഥവത്തായ ഒരു വിവരണം വരയ്ക്കുന്ന ഘട്ടത്തിലേക്ക് മടങ്ങുകയും പരിശോധനാ ഫലങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്ത് അത് വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

ഒരു സിമുലേഷൻ മോഡലിൽ ഡയറക്‌ടഡ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരീക്ഷണം. സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനവും തീരുമാനമെടുക്കലും. സിമുലേഷൻ മോഡലിംഗിന്റെ അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, സിമുലേഷൻ പരീക്ഷണത്തിന്റെ തന്ത്രപരവും തന്ത്രപരവുമായ ആസൂത്രണം നടത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ഒരു സിമുലേഷൻ മോഡലിൽ ഒരു ഡയറക്‌ടഡ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരീക്ഷണം സംഘടിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു സിമുലേഷൻ പഠനത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വിവിധ വിശകലന രീതികളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പും പ്രയോഗവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ ആവശ്യത്തിനായി, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരീക്ഷണം ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്ന രീതികൾ, റിഗ്രഷൻ, വേരിയൻസ് വിശകലനം, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു പരീക്ഷണം സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും നടത്തുന്നതിനും വിശകലന രീതികളുടെ ശരിയായ പ്രയോഗം ആവശ്യമാണ്. ലഭിച്ച ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിൽ തിരിച്ചറിഞ്ഞ പ്രശ്നങ്ങളിലും ചുമതലകളിലും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് മതിയായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാൻ പഠനം അനുവദിക്കണം.

മോഡലിംഗിന്റെ ഓരോ ഘട്ടവും നിർണ്ണയിക്കുന്നത് മോഡലിംഗിന്റെ ചുമതലയും ലക്ഷ്യങ്ങളും അനുസരിച്ചാണ്. പൊതുവേ, ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പഠിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയ ഡയഗ്രം ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കാം:

ഘട്ടം I. പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണം

മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

ചുമതലയുടെ വിവരണം

ചുമതല സാധാരണ ഭാഷയിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു.

രൂപീകരണത്തിന്റെ സ്വഭാവമനുസരിച്ച് മുഴുവൻ പ്രശ്നങ്ങളെയും 2 പ്രധാന ഗ്രൂപ്പുകളായി തിരിക്കാം:

1. ആദ്യ ഗ്രൂപ്പിൽ ടാസ്ക്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അതിൽ ചില സ്വാധീനത്തിൽ ഒരു വസ്തുവിന്റെ സവിശേഷതകൾ എങ്ങനെ മാറുമെന്ന് പഠിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, അതായത്. “എങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും?...” എന്ന ചോദ്യത്തിന് നിങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം ലഭിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

   ഉദാഹരണത്തിന്, റഫ്രിജറേറ്ററിൽ ഒരു കാന്തിക കാർഡ് വെച്ചാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? ഒരു സർവകലാശാലയിൽ പ്രവേശിക്കുന്നതിനുള്ള ആവശ്യകതകൾ വർദ്ധിച്ചാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? നിങ്ങൾ യൂട്ടിലിറ്റി ബില്ലുകൾ കുത്തനെ വർദ്ധിപ്പിച്ചാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? ഇത്യാദി.

   രണ്ടാമത്തെ ഗ്രൂപ്പിൽ ടാസ്‌ക്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അതിൽ ഒരു ഒബ്‌ജക്‌റ്റിൽ എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, അതുവഴി അതിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ഒരു നിശ്ചിത വ്യവസ്ഥയെ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്നു, അതായത്. "അത് എങ്ങനെ ചെയ്യാം..." എന്ന ചോദ്യത്തിന് നിങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം ലഭിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

   ഉദാഹരണത്തിന്, കുട്ടികൾ മെറ്റീരിയൽ മനസ്സിലാക്കുന്ന തരത്തിൽ ഒരു ഗണിത പാഠം എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്താം? ഫ്ലൈറ്റ് സുരക്ഷിതവും കൂടുതൽ ലാഭകരവുമാക്കാൻ ഞാൻ ഏത് എയർക്രാഫ്റ്റ് ഫ്ലൈറ്റ് മോഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കണം? നിർമ്മാണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കഴിയുന്നത്ര വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിന് എങ്ങനെ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യാം?

സിമുലേഷന്റെ ഉദ്ദേശ്യം നിർണ്ണയിക്കുന്നു

ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ നിരവധി സ്വഭാവസവിശേഷതകളിൽ (പാരാമീറ്ററുകൾ) ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടവ തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു. വ്യത്യസ്ത മോഡലിംഗ് ആവശ്യങ്ങൾക്കുള്ള ഒരേ ഒബ്ജക്റ്റിന് വ്യത്യസ്‌ത അവശ്യ ഗുണങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കും.

ഉദാഹരണത്തിന്, മോഡൽ കപ്പൽ മത്സരങ്ങളിൽ പങ്കെടുക്കാൻ ഒരു യാട്ടിന്റെ മാതൃക നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, അതിന്റെ നാവിഗബിലിറ്റി സവിശേഷതകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമായിരിക്കും. ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കുക എന്ന ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നതിന്, "അത് എങ്ങനെ ചെയ്യാം ...?" എന്ന ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം തേടും.

അതിൽ യാത്ര ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു യാച്ചിന്റെ മാതൃക നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, ദീർഘകാല ക്രൂയിസുകൾ, സഞ്ചരിക്കാവുന്ന സ്വഭാവസവിശേഷതകൾക്ക് പുറമേ, അതിന്റെ ആന്തരിക ഘടനയും പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നതാണ്: ഡെക്കുകളുടെ എണ്ണം, ക്യാബിനുകളുടെ സൗകര്യം, മറ്റ് സൗകര്യങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യം മുതലായവ.

കൊടുങ്കാറ്റുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ അതിന്റെ രൂപകൽപ്പനയുടെ വിശ്വാസ്യത പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഒരു യാച്ചിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടർ സിമുലേഷൻ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, ഇൻപുട്ട് പാരാമീറ്ററുകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ മാറുമ്പോൾ മോണിറ്റർ സ്ക്രീനിലെ ഇമേജിലും കണക്കാക്കിയ പാരാമീറ്ററുകളിലും യാച്ച് മോഡൽ ഒരു മാറ്റത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കും. “എങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും...?” എന്ന പ്രശ്നം പരിഹരിക്കപ്പെടും.

മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം, ഏത് ഡാറ്റയാണ് പ്രാരംഭ ഡാറ്റയായിരിക്കുകയെന്ന് സ്ഥാപിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി എന്താണ് നേടേണ്ടത്, ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ സവിശേഷതകൾ അവഗണിക്കാം.

ഈ രീതിയിൽ, പ്രശ്നത്തിന്റെ ഒരു വാക്കാലുള്ള മാതൃക നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റ് അനാലിസിസ്

ഇത് മാതൃകയാക്കപ്പെടുന്ന വസ്തുവിന്റെയും അതിന്റെ പ്രധാന ഗുണങ്ങളുടെയും വ്യക്തമായ തിരിച്ചറിയൽ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ഘട്ടം II. ചുമതലയുടെ ഔപചാരികവൽക്കരണം

ഒരു ഔപചാരിക മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അതായത്. മോഡൽ, ഇത് ചില ഔപചാരിക ഭാഷയിൽ എഴുതിയിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പട്ടികയുടെയോ ചാർട്ടിന്റെയോ രൂപത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്ന ഫെർട്ടിലിറ്റി നിരക്കുകൾ ഒരു ഔപചാരിക മാതൃകയാണ്.

ഒരു മോഡലിംഗ് ഒബ്‌ജക്‌റ്റിന്റെ അവശ്യ ഗുണങ്ങളും സവിശേഷതകളും ഒരു നിശ്ചിത രൂപത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നതായി ഔപചാരികവൽക്കരണം മനസ്സിലാക്കുന്നു.

ഒരു ഔപചാരിക മാതൃക എന്നത് ഔപചാരികതയുടെ ഫലമായി ലഭിക്കുന്ന ഒരു മാതൃകയാണ്.

കുറിപ്പ് 1

ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഭാഷ ഗണിതമാണ്. ഔപചാരിക മോഡൽ വിവിധ ഫോർമുലകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രാരംഭ ഡാറ്റയും അന്തിമ ഫലവും തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ പാരാമീറ്ററുകളുടെ അനുവദനീയമായ മൂല്യങ്ങളിൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഏർപ്പെടുത്തുന്നു.

ഘട്ടം III. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലിന്റെ വികസനം

മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പഠിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു മോഡലിംഗ് ടൂൾ (സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എൻവയോൺമെന്റ്) തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് ആരംഭിക്കുന്നത്.

ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള അൽഗോരിതവും അതിന്റെ അവതരണത്തിന്റെ രൂപവും സോഫ്റ്റ്വെയർ പരിസ്ഥിതിയുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ, ഉചിതമായ ഭാഷയിൽ എഴുതപ്പെട്ട ഒരു പ്രോഗ്രാമാണ് പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെ രൂപം. ആപ്ലിക്കേഷൻ പരിതസ്ഥിതികളിൽ (സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ, ഡിബിഎംഎസ്, ഗ്രാഫിക് എഡിറ്റർമാർ മുതലായവ), ഒരു അൽഗോരിതത്തിന്റെ അവതരണത്തിന്റെ രൂപം ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്ന സാങ്കേതിക സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ്.

വ്യത്യസ്ത സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ പരിതസ്ഥിതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരേ പ്രശ്‌നം പരിഹരിക്കാനാകുമെന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക, അതിന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, ഒന്നാമതായി, അതിന്റെ സാങ്കേതികവും ഭൗതികവുമായ കഴിവുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഘട്ടം IV. കമ്പ്യൂട്ടർ പരീക്ഷണം

2 ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

മോഡൽ ടെസ്റ്റിംഗ് - മോഡൽ നിർമ്മാണത്തിന്റെ കൃത്യത പരിശോധിക്കുന്നു.

ഈ ഘട്ടത്തിൽ, മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള വികസിപ്പിച്ച അൽഗോരിതം, മോഡലിംഗിന്റെ ഒബ്ജക്റ്റിനും ഉദ്ദേശ്യത്തിനും തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന മോഡലിന്റെ പര്യാപ്തതയും പരിശോധിക്കുന്നു.

കുറിപ്പ് 2

മോഡൽ നിർമ്മാണ അൽഗോരിതം ശരിയാണെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ, അന്തിമഫലം മുൻകൂട്ടി അറിയാവുന്ന ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മിക്കപ്പോഴും, ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ സ്വമേധയാ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു. പരിശോധനയ്ക്കിടെ ഫലങ്ങൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, ശരിയായ അൽഗോരിതം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു, ഇല്ലെങ്കിൽ, അവയുടെ പൊരുത്തക്കേടിന്റെ കാരണം കണ്ടെത്തി ഇല്ലാതാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ടെസ്റ്റിംഗ് ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത് ചിട്ടപ്പെടുത്തണം, അതേസമയം ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ സങ്കീർണ്ണത ക്രമേണ വർദ്ധിപ്പിക്കണം. മോഡലിന്റെ നിർമ്മാണത്തിന്റെ കൃത്യത നിർണ്ണയിക്കാൻ, അത് മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തിന് ആവശ്യമായ ഒറിജിനലിന്റെ ഗുണങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, അതായത്. അതിന്റെ പര്യാപ്തത, യഥാർത്ഥ സാഹചര്യം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

മാതൃകാ പഠനം

വിജയകരമായ പരിശോധനയ്ക്കും പഠനത്തിന് ആവശ്യമായ മോഡൽ സൃഷ്ടിച്ചു എന്ന ആത്മവിശ്വാസത്തിനും ശേഷം മാത്രമേ നിങ്ങൾക്ക് മോഡൽ പഠിക്കാൻ കഴിയൂ.

വി സ്റ്റേജ്. ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനം

മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയ്ക്ക് ഇത് അടിസ്ഥാനപരമാണ്. ഈ പ്രത്യേക ഘട്ടത്തിന്റെ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പഠനം തുടരുന്നതിനോ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനോ ഉള്ള തീരുമാനം.

ഫലങ്ങൾ ടാസ്ക്കിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ, മുൻ ഘട്ടങ്ങളിൽ തെറ്റുകൾ സംഭവിച്ചതായി അവർ നിഗമനം ചെയ്യുന്നു. അപ്പോൾ മോഡൽ ശരിയാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, അതായത്. മുമ്പത്തെ ഘട്ടങ്ങളിലൊന്നിലേക്ക് മടങ്ങുക. കമ്പ്യൂട്ടർ പരീക്ഷണത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതുവരെ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കണം.

മുമ്പത്തെ വിഷയങ്ങളിൽ, ഒരു മോഡൽ എന്താണെന്ന് ഞങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുകയും ഒരു പുതിയ ആശയം നിർവചിക്കുകയും ചെയ്തു - മോഡലിംഗ്.മനുഷ്യന്റെ പ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങളിലൊന്നാണ് മോഡലിംഗ് എന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. മോഡലിംഗ് എല്ലായ്‌പ്പോഴും ഒരു രൂപത്തിലല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊന്നിൽ ഏതെങ്കിലും ബിസിനസ്സിന് മുമ്പുള്ളതാണ്.

അരി. 4. പ്രോട്ടോടൈപ്പ് മുതൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ വരെ.

ചിത്രത്തിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്ന ഡയഗ്രം. ഒരു വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തിൽ മോഡലിംഗ് ഒരു പ്രധാന സ്ഥാനം വഹിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് 4 കാണിക്കുന്നു. അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു: പരിചിതമായ വസ്തുക്കൾ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം, പുതിയവ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണോ, മാനേജ്മെന്റ് പ്രക്രിയകൾ എങ്ങനെ മാറ്റാം, ആത്യന്തികമായി, നമുക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തെ എങ്ങനെ മികച്ച രീതിയിൽ മാറ്റാം.

ഇവിടെ ആരംഭ പോയിന്റ് ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ആണ് (ചിത്രം 2.4). ഇത് നിലവിലുള്ളതോ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതോ ആയ ഒരു വസ്തുവോ പ്രക്രിയയോ ആകാം.

മോഡലിംഗിന്റെ അവസാന ഘട്ടം തീരുമാനമെടുക്കലാണ്. പല സാഹചര്യങ്ങളിലും നമുക്ക് ഒന്നല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു തീരുമാനം എടുക്കേണ്ടി വരും. മോഡലിംഗിൽ, ഒന്നുകിൽ ഞങ്ങൾ ഒരു പുതിയ ഒബ്‌ജക്റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നു, അതിന്റെ മാതൃക ഞങ്ങൾ പഠിച്ചു, അല്ലെങ്കിൽ നിലവിലുള്ളത് മെച്ചപ്പെടുത്തുക അല്ലെങ്കിൽ അതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ നേടുക.

മോഡലിംഗ് ഒരു സൃഷ്ടിപരമായ പ്രക്രിയയാണ്. ഇത് ഒരു ഔപചാരിക ചട്ടക്കൂടിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതിന്റെ ഏറ്റവും പൊതുവായ രൂപത്തിൽ, ചിത്രത്തിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ ഇത് ഘട്ടങ്ങളായി അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. 5. ഓരോ തവണയും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുമ്പോൾ, അത്തരം ഒരു സ്കീം ചില മാറ്റങ്ങൾക്ക് വിധേയമായേക്കാം: ചില ബ്ലോക്ക് നീക്കംചെയ്യുകയോ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയോ ചെയ്യും, ചിലത് ചേർക്കപ്പെടും. എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും ചുമതലയും മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങളും അനുസരിച്ചാണ് നിർണ്ണയിക്കുന്നത്.

ഘട്ടം I. പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണം
ചുമതലയുടെ വിവരണം
മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം
ഒബ്ജക്റ്റ് അനാലിസിസ്
ഘട്ടം II. മാതൃകാ വികസനം
വിവര മാതൃക
ഐക്കണിക് മോഡൽ
കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡൽ
ഘട്ടം III. കമ്പ്യൂട്ടർ പരീക്ഷണം
സിമുലേഷൻ പ്ലാൻ
സിമുലേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ
ഘട്ടം IV. സിമുലേഷൻ ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനം
ഫലങ്ങൾ ലക്ഷ്യത്തിലാണ്	ഫലങ്ങൾ ലക്ഷ്യത്തിലെത്തുന്നില്ല

മോഡലിംഗിന്റെ പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ കൂടുതൽ വിശദമായി പരിഗണിക്കാം.

3.2 ഘട്ടം I. പ്രശ്നത്തിന്റെ രൂപീകരണം

വാക്കിന്റെ ഏറ്റവും പൊതുവായ അർത്ഥത്തിൽ ഒരു ചുമതല പരിഹരിക്കപ്പെടേണ്ട ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നമായി മനസ്സിലാക്കുന്നു. പ്രശ്നം ക്രമീകരിക്കുന്ന ഘട്ടത്തിൽ, മൂന്ന് പ്രധാന പോയിന്റുകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്: പ്രശ്നത്തിന്റെ വിവരണം, മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ നിർണ്ണയം, വസ്തുവിന്റെയോ പ്രക്രിയയുടെയോ വിശകലനം.

ചുമതലയുടെ വിവരണം

ചുമതല (പ്രശ്നം) സാധാരണ ഭാഷയിൽ രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, വിവരണം മനസ്സിലാക്കാവുന്നതായിരിക്കണം. ഇവിടെ പ്രധാന കാര്യം മോഡലിംഗ് ഒബ്ജക്റ്റ് നിർവ്വചിക്കുകയും ഫലം എന്തായിരിക്കണമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. മോഡലിംഗിന്റെയും ആത്യന്തികമായി തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന്റെയും ഫലം പ്രശ്നം എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

രൂപീകരണത്തിന്റെ സ്വഭാവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങളും രണ്ട് പ്രധാന ഗ്രൂപ്പുകളായി തിരിക്കാം.

ആദ്യ ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് ഒരു വസ്തുവിന്റെ ചില സ്വാധീനത്തിൽ അതിന്റെ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ എങ്ങനെ മാറുമെന്ന് പഠിക്കേണ്ട ചുമതലകൾ ഉൾപ്പെടുത്താം. പ്രശ്നത്തിന്റെ ഈ രൂപവത്കരണത്തെ സാധാരണയായി "എങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും?" ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കാറിന്റെ പ്രാരംഭ വേഗത 3 മീ/സെക്കിലും 0.5 മീ/സെ 2 ആക്സിലറേഷനിലും റക്റ്റിലീനിയർ ആയി നീങ്ങുകയും ഒരേപോലെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്താൽ 6 സെക്കന്റിനു ശേഷം അതിന്റെ വേഗത എങ്ങനെ മാറും

ചിലപ്പോൾ ചുമതലകൾ കുറച്ചുകൂടി വിശാലമായി രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഒരു നിശ്ചിത പരിധിയിൽ നിങ്ങൾ ഒരു വസ്തുവിന്റെ സവിശേഷതകൾ മാറ്റുകയാണെങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? പ്രാരംഭ ഡാറ്റയിൽ ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ പാരാമീറ്ററുകളുടെ ആശ്രിതത്വം കണ്ടെത്തുന്നതിന് അത്തരമൊരു പഠനം സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വിവര സ്ഫോടന മാതൃക:

“ഒരാൾ ഒരു UFO കണ്ടു, അടുത്ത 15 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ തന്റെ മൂന്ന് സുഹൃത്തുക്കളോട് അതിനെക്കുറിച്ച് പറഞ്ഞു. അവർ, മറ്റൊരു 15 മിനിറ്റിനുശേഷം, തങ്ങളുടെ പരിചയക്കാരായ മൂന്ന് പേരെക്കൂടി വാർത്തയെക്കുറിച്ച് അറിയിച്ചു.

രണ്ടാമത്തെ ഗ്രൂപ്പ് പ്രശ്നത്തിന് ഇനിപ്പറയുന്ന സാമാന്യവൽക്കരിച്ച ഫോർമുലേഷൻ ഉണ്ട്: ഒബ്ജക്റ്റിൽ എന്ത് സ്വാധീനം ചെലുത്തണം, അങ്ങനെ അതിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ചില വ്യവസ്ഥകൾ നിറവേറ്റുന്നു? പ്രശ്നത്തിന്റെ ഈ രൂപവത്കരണത്തെ പലപ്പോഴും "അത് എങ്ങനെ ചെയ്യാം ..." എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഹീലിയം വാതകം നിറച്ച ഒരു ബലൂൺ 100 കിലോഗ്രാം ഭാരത്തോടെ ഉയരാൻ കഴിയുന്ന വോളിയം എത്രയായിരിക്കണം?

ഏറ്റവും കൂടുതൽ മോഡലിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ, ചട്ടം പോലെ, സങ്കീർണ്ണമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ലായനിയുടെ സാന്ദ്രത മാറ്റുന്നതിലെ പ്രശ്നം: "5 ഭാഗങ്ങളുള്ള ഒരു രാസ ലായനിക്ക് 70% പ്രാരംഭ സാന്ദ്രതയുണ്ട്. ഒരു നിശ്ചിത സാന്ദ്രതയുടെ പരിഹാരം ലഭിക്കുന്നതിന് എത്ര ഭാഗങ്ങൾ വെള്ളം ചേർക്കണം? ആദ്യം, ജലത്തിന്റെ 1 ഭാഗം ചേർക്കുമ്പോൾ സാന്ദ്രത കണക്കാക്കുന്നു. അപ്പോൾ ജലത്തിന്റെ 2, 8, 4 ... ഭാഗങ്ങൾ ചേർക്കുമ്പോൾ സാന്ദ്രതയുടെ ഒരു പട്ടിക നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു. തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന കണക്കുകൂട്ടൽ വ്യത്യസ്ത പ്രാരംഭ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ വേഗത്തിൽ വീണ്ടും കണക്കാക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. കണക്കുകൂട്ടൽ പട്ടികകൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയും: ആവശ്യമായ സാന്ദ്രത ലഭിക്കുന്നതിന് എത്ര വെള്ളം ചേർക്കണം.

മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഒരു വ്യക്തി മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്?

ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട വസ്തുവിന്റെ ഘടന എങ്ങനെയെന്ന് മനസിലാക്കാനും അതിന്റെ അടിസ്ഥാന സവിശേഷതകൾ കണ്ടെത്താനും അതിന്റെ വികസനത്തിന്റെയും പുറം ലോകവുമായുള്ള ഇടപെടലിന്റെയും നിയമങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതിനും മോഡലുകൾ സാധ്യമാക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം ആണ്ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ്.

മോഡലിംഗിന്റെ മറ്റൊരു പ്രധാന ലക്ഷ്യം നിർദ്ദിഷ്ട ഗുണങ്ങളുള്ള വസ്തുക്കളുടെ സൃഷ്ടി. ഈ ലക്ഷ്യം നിർണ്ണയിക്കുന്നത് പ്രശ്നത്തിന്റെ പ്രസ്താവനയാണ് "അതെങ്ങനെ ചെയ്യാം...".

പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ മോഡലിംഗ് ലക്ഷ്യം "എങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും..." - വസ്തുവിലെ ആഘാതത്തിന്റെ അനന്തരഫലങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുകയും ശരിയായ തീരുമാനം എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സാമൂഹികവും മറ്റ് പ്രശ്നങ്ങളും അഭിമുഖീകരിക്കുമ്പോൾ അത്തരം മോഡലിംഗ് വളരെ പ്രധാനമാണ്.

പലപ്പോഴും മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം ഒബ്ജക്റ്റ് (അല്ലെങ്കിൽ പ്രക്രിയ) മാനേജ്മെന്റിന്റെ കാര്യക്ഷമത .

ഒബ്ജക്റ്റ് അനാലിസിസ്

ഈ ഘട്ടത്തിൽ, പ്രശ്നത്തിന്റെ പൊതുവായ രൂപീകരണത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച്, മാതൃകാപരമായ വസ്തുവും അതിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകളും വ്യക്തമായി തിരിച്ചറിയുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, ഈ ഘടകങ്ങളെയെല്ലാം സിമുലേഷന്റെ ഇൻപുട്ട് പാരാമീറ്ററുകൾ എന്ന് വിളിക്കാം. അവയിൽ ധാരാളം ഉണ്ടാകാം, ചിലത് അളവ് ബന്ധങ്ങളാൽ വിവരിക്കാനാവില്ല.

മിക്കപ്പോഴും, യഥാർത്ഥ ഒബ്ജക്റ്റ് ചില ബന്ധങ്ങളിൽ ഉള്ള ചെറിയ ഘടകങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ശേഖരമാണ്. വാക്ക് "വിശകലനം" (ഗ്രീക്ക് "വിശകലനം" എന്നതിൽ നിന്ന്) അർത്ഥമാക്കുന്നത് പ്രാഥമിക വസ്തുക്കൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഘടകങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഒരു വസ്തുവിന്റെ വിഘടനം, വിഘടിപ്പിക്കൽ. ലളിതമായ വസ്തുക്കളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് ഫലം. അവർ പരസ്പരം തുല്യ ബന്ധത്തിലോ പരസ്പര കീഴ്വഴക്കത്തിലോ ആകാം. അത്തരം കണക്ഷനുകളുടെ സ്കീമുകൾ ചിത്രത്തിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നു. 6 ഉം 7 ഉം.

കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ബന്ധങ്ങളുള്ള വസ്തുക്കളുണ്ട്. ചട്ടം പോലെ, സങ്കീർണ്ണമായ വസ്തുക്കൾ വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള ബന്ധങ്ങളുള്ള ലളിതമായവ ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയും.

ഏതെങ്കിലും ഗുരുതരമായ ജോലിയുടെ അടിസ്ഥാനം (അത് ഒരു സാങ്കേതിക പ്രക്രിയയുടെ ഡിസൈൻ വികസനമോ രൂപകൽപ്പനയോ ആകട്ടെ, ഒരു അൽഗോരിതം അല്ലെങ്കിൽ മോഡലിംഗ് വികസനം) "മുകളിൽ നിന്ന്" സിസ്റ്റം തത്വത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം. – താഴേക്ക്" , അതായത്, പൊതുവായ പ്രശ്നങ്ങൾ മുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട വിശദാംശങ്ങൾ വരെ. ഒരു വസ്തുവിന്റെ വിശകലനത്തിന്റെ ഫലം അതിന്റെ ഘടകങ്ങൾ (എലിമെന്ററി ഒബ്ജക്റ്റുകൾ) തിരിച്ചറിയുകയും അവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയിൽ ദൃശ്യമാകുന്നു.