Моделирование и его роль в познании.

Математика развивается благодаря исследованиям и любопытству по поводу присущих ей структур, а также благодаря новым вопросам, возникающим в науке и технике. Основная задача информатики заключается в совершенствовании методов, управляемых данными, для создания интеллектуальных моделей сложных систем. Сочетание таких моделей, основанных на данных, с классическим математическим моделированием будет способствовать прогрессу в вычислениях. Одна из целей - изучить модели на основе данных; как модели окружающей среды, так и модели системы, работающей в окружающей среде. Это возможно с использованием математического моделирования и/или методов, управляемых данными. Важно отметить, что модели должны быть понятными или объяснимыми для пользователей.Моделирование в среде компьютерного обучения началось с упора на языки программирования. Используя, например, Fortran, Pascal, Python этот подход требует от обучающихся развития практических знаний в области программирования. То же самое происходит с программным обеспечением для научных вычислений, таким как Mathematica или Matlab. Чтобы не перегружать учащихся понятиями и синтаксисом программирования, были разработаны системы компьютерного моделирования, такие как DynamicModelingSystem, Stella, EasyJavaSimulations и Modellus, чтобы сосредоточить учебную деятельность на понимании концепции науки и математики.Математические модели используются, в частности, в естественных и инженерных дисциплинах (таких как физика, биология и электротехника), но также и в социальных науках (таких как экономика, социология и политология); физики, инженеры, компьютерщики и экономисты наиболее широко используют математические модели.Эйхофф (1974) определил математическую модель как «представление основных аспектов существующей системы (или системы, которая будет построена), которая представляет знания об этой системе в удобной для использования форме».Математические модели могут принимать различные формы, включая, помимо прочего, динамические системы, статистические модели, дифференциальные уравнения или теоретико-игровые модели.Эти и другие типы моделей могут пересекаться, при этом данная модель включает в себя множество абстрактных структур.Существует шесть основных групп переменных: переменные решения, входные переменные, переменные состояния, экзогенные переменные, случайные переменные и выходные переменные.Поскольку может быть много переменных каждого типа, переменные обычно представлены векторами. Проблемы математического моделирования часто подразделяются на модели черного или белого ящика в зависимости от того, сколько априорной информации о системе доступно.Модель черного ящика - это система, о которой нет априорной информации.Модель белого ящика (также называемая стеклянным ящиком или прозрачным ящиком) - это система, в которой доступна вся необходимая информация.Практически все системы находятся где-то между моделями черного ящика и белого ящика, поэтому эта концепция работает только как интуитивно понятное руководство для подхода.Обычно предпочтительно использовать как можно больше априорной информации, чтобы сделать модель более точной.ЗаключениеМоделирование – это суть научного мышления, а модели – это одновременно методы и продукты науки. Однако зачастую люди рассматривают научные модели как миниатюры реальных объектов, и лишь некоторые из них действительно осознают, почему ученые используют несколько моделей для объяснения концепций. Для этого в работе представлена и объяснена концептуальная типология моделей. Сделана попытка объяснить, как систематическое представление моделей улучшает понимание основ научного познания. Эти модели показывают, как удивительно сложные поведенческие паттерны на макроуровне могут возникать из небольшого числа простых правил поведения для отдельных агентов и их взаимодействий. Список литературы1.Инженерные расчеты в Mathcad 15: учебный курс / Евгений Макаров. - Москва [и др.]: Питер, 2011. - 399 с.2. Математическое моделирование технических систем: учебник / В.П. Тарасик. — Минск: Новое знание; М.: ИНФРА-М, 2018. — 592 с.3. Математическое моделирование технологических объектов управления / Шевцова Т.Г. – Кемерово: ФГОУ ВО КТИПП, 2018 – 11 с.