В настоящее время при изучении различных дисциплин все более широко применяются персональные компьютеры, как в процессе обучения, так и текущего контроля. Применение компьютеров активизирует процесс изучения дисциплины студентами, облегчает и ускоряет усвоение нового материала и контроль, что в итоге повышает качество обучения и углубляет знания студентов. При этом используются как стандартные программы, так и разрабатываемые на кафедрах при изучении наиболее важных тем теоретического курса и материала практических и лабораторных занятий.

Для успешного применения компьютерных программ желательно создание специализированных классов на кафедрах и необходимо иметь программное обеспечение для наиболее важных разделов дисциплин.

Использование компьютеров связано с решением целого ряда задач развития физического образования. Автоматизированные обучающие системы могут применяться как дополнение и пояснение лекционного курса, для текущего контроля знаний на практических занятиях, а также для автоматизации проведения лабораторных работ.

Лабораторные занятия (практикум) для ряда специальностей являются одной из ведущих форм работы. Главная цель практикума - экспериментально подтвердить теоретические положения изучаемой науки, обеспечить понимание обучаемыми основных закономерностей и форм их проявления, сформировать у будущих специалистов профессиональный подход к научным исследованиям,и,наконец, привить навыки экспериментальной деятельности.

Повышение творческого потенциала, профессиональных навыков осуществляется в полной мере только при практическом применении знаний. Лабораторный практикум способствует познанию студентами органического единства теории и практики, знакомит с направлениями развития экспериментальной науки, развивает интерес к научно-исследовательской и самостоятельной творческой работе. Компьютерные обучающие системы могут широко использоваться на всех стадиях проведения лабораторных занятий: планирование эксперимента, обработка и анализ данных, оформление результатов исследований. Если компьютер не является сам объектом изучения, то его роль сводится к обеспечению работ.

Классификация моделей, способы моделирования

Моделью объекта называется любой другой объект, отдельные свойства которого полностью или частично совпадают со свойствами исходного.

Следует понимать, что исчерпывающе полной модель быть не может. Она всегда ограничена и должна лишь соответствовать целям моделирования, отражая ровно столько свойств исходного объекта и в такой полноте, сколько необходимо для конкретного исследования.

Математическая модель - это образ исследуемого объекта, создаваемый в с помощью определенных формальных (математических) систем с целью изучения (оценки) определенных свойств данного объекта.

Компьютерная модель - это программная реализация математической модели, дополненная служебными программами (Например, графическими). Данная модель имеет две составляющие - программную и аппаратную. Программная составляющая так же является абстрактной знаковой моделью.

Компьютерная модель проявляет свойства физической модели, когда она, а точнее ее абстрактные составляющие - программы - интерпретируются физическим устройством, компьютером. В работе совокупность компьютера и моделирующей программы называется "электронным эквивалентом изучаемого объекта". Компьютерная модель, как физическое устройство может входить в состав испытательных стендов и виртуальных лабораторий. Этот вид моделей, сочетающих в себе абстрактные и физические черты, обладает рядом полезных свойств. Главное из них - простота создания и модификации модели. Заново пишется и изменяется только программа, в то время как аппаратура компьютера остается неизменной. Кроме того, следует отметить практически неограниченную функциональную сложность модели и высокую точность получаемых результатов. Именно поэтому в настоящее время под моделированием почти всегда понимается компьютерное моделирование.

Существуют разнообразные классификации моделей, опирающиеся на различные основания: по области знания, по области или цели исследования, по основанию отображения свойств и другие. 

Модели можно условно разделить на две группы: материальные и идеальные. Моделирование, таким образом, подразделяется на предметное и абстрактное. Основными разновидностями предметного моделирования являются физическое и аналоговое моделирование.

Физическим принято называть такое моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие его увеличенная или уменьшенная копия. Эта копия создается на основе теории подобия, что и позволяет утверждать. Что в модели сохранились требуемые свойства. В физических моделях помимо геометрических пропорций может быть сохранен материал или цветовая гамма исходного объекта, а также любые другие свойства, необходимые для конкретного исследования.

Аналоговое моделирование основано на замене исходного объекта объектом другой физической природы, обладающим аналогичным поведением.

И физическое, и аналоговое моделирование в качестве основного способа исследования предполагают проведение натурального эксперимента с моделью, но этот эксперимент оказывается в каком-то смысле более привлекательным, чем эксперимент с исходным объектом.

В теме основы классификации вы познакомились с основными принципами классифика­ции. Для моделей можно составить различные виды классификаций в зависимости от выбранного основания. Таким основанием служат один или несколько признаков, общих для некоторых групп моделей. Рассмотрим несколько наиболее распространенных видов классифи­кации, определяемых следующими признаками:
- областью использования;
- учетом в модели временного фактора (динамики);

·                     - отраслью знаний;

·                     - способом представления моделей.

-Если рассматривать модели с позиции «для чего», «с какой целью» они используются, то можно использовать классификацию:

 Учебные модели-используются при обучении. Это могут наглядные пособия, различные, различные тренажеры, обучающие программы.

Опытные модели-это уменьшенные или увеличенные копии проектируемого объекта. Они используются для исследования объек­та и прогнозирования его будущих характеристик. 

Научно-технические модели создаются для исследования процес­сов и явлений. К этим моделям можно отвести и синхротрон - ускоритель электронов, и прибор для получения грозового электри­ческого разряда, и стенд для проверки телевизоров.
Игровые модели-это военные, экономические, спортивные, де­ловые игры. Эти модели как бы репетируют поведение объекта в раз­личных ситуациях, проигрывая их с учетом возможной реакции со стороны конкурента союзника или противника. С помощью игро­вых моделей можно оказывать психологическую помощь больным, разрешать конфликтные ситуации.
Имитационные модели- не просто отражают реальность с той или иной степенью точности, а имитируют ее. Эксперименты с моделью проводятся при разных исходных данных. По результатам исследований делаются выводы. Такой метод подбора правильного решения получил название метода проб и ошибок. 

Материальные модели иначе можно назвать предметными, физичес­кими. Они всегда имеют реальное воплощение. Такие модели Могут отражать:
внешние свойства исходных объектов;

·                   внутреннее устройство исходных объектов;

·                   суть процессов и явлений, происходящих с объектами-оригина­лами.

Назначение и функции модели чрезвычайно широки. Модель, воспроизводящая объект, может строиться для следующих целей:

1.достижения чисто практических результатов, например, установления функциональных связей между входом и выходом объекта для решения конкретных задач управления, создания протезов (искусственные сердце, кисти руки и т. д.);

2. обучения, демонстрации и облегчения усвоения уже готовых знаний;

3.исследования воспроизводимого объекта, что представляет наибольший интерес.

В этом случае модель может использоваться для:

• совершенствования или построения теории процесса, являясь некоторой предтеорией;
• предсказания поведения объекта, являясь его заместителем;
• замены сложной системы, например, дифференциальных уравнений более простой системой с допустимой для определенных условий точностью;
• экономии времени и средств;
• интерпретации экспериментальных и теоретических результатов путем замены эксперимента на объекте экспериментом на модели с использованием АВМ или ЦВМ.

Сюда же примыкает критериальная функция моделей, заключающаяся в том, что с её помощью можно проверять истинность знаний об оригинале, поскольку модель дает возможность представить накопленные знания в компактном и взаимосвязанном(системном) виде и сравнить их с оригиналом.

Понятие моделирования. Основные принципы моделирования.

Моделирование — воспроизведение характеристик некоторого объекта на другом материальном или мысленном объекте, специально созданном для их изучения.Процесс моделирования есть процесс перехода из реальной области в виртуальную (модельную) посредством формализации, далее происходит изучение модели (собственно моделирование) и, наконец, интерпретация результатов как обратный переход из виртуальной области в реальную. 

Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии информации об исследуемом объекте построить его модель невозможно. Если информация полная, то моделирование лишено смысла. Должен существовать некоторый критический уровень априорных сведений об объекте (уровень информационной достаточности), при достижении которого может быть построена его адекватная модель.

Принцип осуществимости. Модель должна обеспечивать достижения поставленной цели с вероятностью отличной от нуля и за конечное время. Обычно задают некоторое пороговое значение вероятности P0 и приемлемую границу времени t0 достижения цели. Модель осуществима, если

         P(t) ≥ P0 и t ≤ t0 .

Принцип множественности моделей. Создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства моделируемой системы или процесса, которые влияют на выбранный показатель эффективности. Соответственно, с помощью конкретной модели можно изучить лишь некоторые стороны реальности. Для более полного ее исследования необходим ряд моделей, позволяющих более разносторонне и с разной степенью детальности отражать рассматриваемый объект или процесс.

Принцип агрегирования. Сложную систему обычно можно представить состоящей из подсистем (агрегатов), для математического описания которых используются стандартные математические схемы. Кроме того, этот принцип позволяет гибко перестраивать модель в зависимости от целей исследования.

Принцип параметризации. В ряде случаев моделируемая система может иметь относительно изолированные подсистемы, которые характеризуются определенным параметром (в том числе векторным). Такие подсистемы можно заметить в модели соответствующими числами, а не описывать процесс их функционирования. При необходимости зависимость этих величин от ситуации может быть задана в виде таблицы, графика или аналитического выражения (формулы). Это позволяет сократить объем и продолжительность моделирования. Однако надо помнить, что параметризация снижает адекватность модели.

Основные этапы моделирования.

Для моделирования необходимо создать модель и провести ее исследование. Некоторые математические модели могут быть исследованы без применения средств ВТ. В настоящее время это практически исключено.

Моделирование на ЭВМ предполагает выполнение следующих этапов:

• формулирование цели моделирования;
• разработка концептуальной модели;
• подготовка исходных данных;
• разработка математической модели;
• выбор метода моделирования;
• выбор средств моделирования;
• разработка программной модели;
• проверка адекватности и корректировка модели;
• планирование экспериментов;

 Понятие модели и их классификация.

Модели могут принимать различную форму, в зависимости от способа мышления исследователя, его взгляда на мир, используемой алгебры. Использование различных математических аппаратов впоследствии приводит к различным возможностям в решении задач.

Модели могут быть:

• феноменологические и абстрактные;
• активные и пассивные;
• статические и динамические;
• дискретные и непрерывные;
• детерминированные и стохастические;
• функциональные и объектные.

Феноменологические модели сильно привязаны к конкретному явлению.

Феноменологическая модель передаёт внешнее подобие.

Абстрактная модель воспроизводит систему с точки зрения её внутреннего устройства, копирует её более точно. У неё больше возможностей, шире класс решаемых задач.

Активные модели взаимодействуют с пользователем; могут не только, как пассивные, выдавать ответы на вопросы пользователя, когда тот об этом попросит, но и сами активируют диалог, меняют его линию, имеют собственные цели. Все это происходит за счёт того, что активные модели могут самоизменяться.

Статические модели описывают явления без развития. Динамические модели прослеживают поведение систем, поэтому используют в своей записи, например, дифференциальные уравнения, производные от времени. 

Применение компьютеров в научных исследованиях является необходимым условием изучения сложных систем. Традиционная методология взаимосвязи теории и эксперимента должна быть дополнена принципами компьютерного моделирования. Эта новая эффективная процедура дает возможность целостного изучения поведения наиболее сложных систем как естественных, так и создаваемых для проверки теоретических гипотез.