А для чего нужны географические карты, планы городов, схемы метро? Чтобы ориентироваться . Чтобы доехать туда, куда нужно тебе, а не куда ноги приведут. Это конечно же возможность выбора. Приехав в незнакомое место, можно, купив местную карту или схемку, сразу увидетьмножество возможностей и выбрать лучший вариант. Посетить самое интересное. Побывать там, где больше всего хочется.

Еще это прекрасная возможность передать другомуинформацию об окружающем мире. Пусть не всю, но самую необходимую. Ту, что нужна здесь и сейчас. Может быть поэтому создается такое большое количество разнообразных карт и атласов. Эта информация может быть самая разная - начиная от указаний на ресурсы, кончая предупреждениями об опасности. А это, согласитесь, тоже очень важный момент.

Карты позволяют взглянуть на всю систему в целом - выйти за рамки своего обычного восприятия. Не так-то много землян удостоились чести видеть свою планету со стороны, а глобус видели многие. Какое никакое представление о нашем мире мы теперь имеем. Мы уже можем мыслить глобально.

Так и в наших представлениях о реальности. Это хороший способ разобраться в окружающей нас богатой и многообразной жизни. Во всех ее тонкостях и хитросплетениях. Зная, как устроена ссора, как делается конфликт, из чего состоит интрига, можно легкоподняться над ситуацией и решить ее максимально эффективно. Представляя себе механику успеха, источники счастья, ключи к интересу, можно легко получить и это.

Воспитывая нас, наши родители делятся своим жизненным опытом - своими картами. Они учат детей всему, что может быть интересно и полезно в жизни. Что может пригодиться. Онипредостерегают свое чадо от всех опасностей, которые могут ему встретиться.

Ребенок учится ориентироваться в этой странной штуке под названием "жизнь". Сначала взрослые буквально ведут его за руку. Потом, по мере взросления, он делает все более и более самостоятельные шаги. Он учится опираться на свою карту. Он учится ею пользоваться.

Начиная с некоторого момента, прилежный ученик уже умеет путешествовать по карте там, где он никогда не был в жизни. Числа, буквы, сложение, вычитание, логика, поэзия, Африка, мораль, электрон, квантово-волновой дуализм… Их ни пощупать, ни понюхать, ни попробовать, ни рассмотреть, ни послушать. Но человек уже может этим пользоваться, оперировать и получать реальную пользу.

Но и это еще не все.

Для чего вообще нужны модели реально действующих объектов? Математические модели? Чтобы по поведению модели спрогнозировать поведение самого объекта. Нет необходимости строить множество дорогостоящих самолетов в тайной надежде, что хоть один из них да полетит. Для этого существуют упрощенные, но эффективные математические модели поведения самолета в воздухе.

Где-то в начале двадцатого века была создана уменьшенная копия броненосца. Командование флота очень повеселил тот факт, что кораблик переворачивался даже от небольшой волны.

Броненосец решено было построить. Он утонул в первый же шторм.

Незачем сразу строить огромный (или микроскопический) механизм, не представляя себе, будет ли он работать. Вдруг какая шестеренка застрянет! Для модели можно использовать материалы попроще и подешевле. Она уже не будет точной копией прототипа, но самые важные его свойства она отразит. 28

Еще с помощью моделей можно объяснять школьникам, как работает сложный прибор. Не будешь же тащить в школу атомный реактор! Или так - реальный объект хрупкий, ломкий и скоропортящийся, а модель можно сделать из пластмассы. Или стали.

В принципе, основной задачей всех ученых во все времена можно считать создание наиболее действенных моделей окружающей реальности . Оговорюсь: некоторые пытались и пытаются понять истинную суть вещей - Бог им в помощь. Все философы, психологи, социологи, физики, химики, математики, филологи, биологи… создают своимодели мира .

Они пытаются понять окружающую действительность. Научитьсяпрогнозировать события,контролировать ситуацию. Управлять. Они выискивают закономерности, формулируют правила (тут же находя и записывая исключения), изобретают законы природы. Все это служит двум вещам: пониманию и управлению.

И индивидуальные карты только тем и отличаются, что довольно большая их часть формируются на основе личного опыта. А еще - многие люди искренне верят, что их видение реальности и есть сама реальность. В отличие от ученых. Уж они то знают, что они работают с моделями, а не с миром. Знают - в пределах своей профессии. Редко больше.

Как видите, карты - это очень удобный инструмент , особенно если грамотно с ним работать. Они помогают нам ориентироваться, путешествовать в неизведанное, передавать информацию, учиться, понимать и познавать окружающий мир, контролировать ситуацию. А также знать, как относиться к внешним событиям и как на них реагировать.

Как указывалось выше, существует множество причин, в силу которых политологи прибегают к использованию математических моделей. Однако у данного метода есть и недостатки и преимущества. Моделирование – это процесс упрощения и дедуктивного вывода. Упрощение влечет за собой потерю информации о событии. Дедуктивный вывод зачастую включает в себя сложную математическую обработку, которая, по крайней мере на первых порах, затрудняет работу с моделью. Поэтому в отношении моделирования возникает резонный вопрос: а для чего нужны все эти сложности?

Первая причина, побуждающая нас к моделированию политического поведения, состоит в том, что модель помогает формализовать происходящие в обществе события. Дело в том, что политическая жизнь достаточно регулярна, для того чтобы упрощенная неформальная модель ее могла принести определенную пользу. Большая часть того, что случается в области политики, как правило, не является совсем уж неожиданным – на самом деле наличие элемента неожиданности указывает на то, что у нас имеются априорные представления о том, как могут развиваться события, и мы в состоянии осознать факт неожиданного поворота дел. Значит, у нас в мозгу имеются своего рода ментальные модели функционирования политических систем, даже если мы ни разу не пытались выразитьих эксплицитно. Математические модели как раз и помогают эксплицировать подобные неформальные модели.

В качестве примера ментальной модели можно привести следующий. Предположим, что на предстоящих президентских выборах один из кандидатов набирает 95% всех голосов. Очевидно, что это никак не противоречит ни конституции, ни устоявшимся избирательным процедурам. Однако мы будем склонны рассматривать такой факт как крайне маловероятный в силу целого ряда причин. Во-первых, мы допускаем, что со стороны каждой партии наберется достаточное число избирателей, чтобы свести к минимуму возможность чисто случайного результата голосования. Во-вторых, мы исходим из того, что ни одна партия не станет выставлять столь непопулярного кандидата, чтобы он мог собрать лишь 5% голосов. В-третьих, мы полагаем, что подсчет голосов производится без подтасовок. Можно было бы перечислять и далее, но суть в том, что относительно политической системы США у нас имеется целый ряд исходных допущений, в свете которых разбиение голосов на 5 и 95% представляется нам малоправдоподобным.

Все подобные допущения упрощают действительность. Мы не знаем, каково точное число избирателей, да нам это и не надо – мы просто знаем, что оно очень велико. Мы не знаем, какие конкретно особенности кандидата делают его приемлемым для одних избирателей и неприемлемым для других, но мы исходим из того, что совсем уж непопулярные кандидаты не будут выдвинуты на голосование. Мало у кого есть личный опыт в деле подсчета голосов, достаточный для того, чтобы знать, честно ли проводятся выборы, но весь опыт прошлого дает основания считать, что фальсификации на выборах места не имеют 2 . Поскольку эти допущения не столь уж часто приводят нас к неверным выводам, мы можем использовать эту модель политической системы для неформального прогнозирования будущего. В действительности те случаи, когда какой-либо кандидат получает 95% голосов, вызывают у населения сильное недоверие, иногда вплоть до требований о расследовании, так что наша модель отчасти определяет также поступки и отношения людей.

Другой причиной применения математического моделирования является необходимость эксплицитно описать механизмы, объясняющие наши неформальные прогнозы. Несмотря на то, что все индивиды знают, чего можно, а чего нельзя ожидать от данной политической системы, они зачастую не в состоянии определить точно, почему ичто конкретно они от нее ожидают. Формальная модель как раз и помогает преодолеть чересчур свободные формулировки допущений неформальной модели и дать точный, а подчас и поддающийся проверке прогноз.

Вышеприведенный пример выводится из модели Даунса, которую мы будем рассматривать ниже в данной главе. Формальная модель Даунса предсказывает, что любая политическая партия в условиях альтернативных выборов будет выбирать своих кандидатов и платформу так, чтобы привлечь с их помощью как можно большее число избирателей. Это и некоторые дополнительные соображения приводят нас к заключению, что существует тенденция, в соответствии с которой политические партии должны получить на выборах примерно равное число голосов; именно такой исход обыкновенно и наблюдается на выборах в США. Таким образом, данная формальная модель предсказала не только то, что исход с распределением голосов в соотношении 95:5 является маловероятным, но и то, что ожидаемым будет распределение в соотношении 50:50, в пользу чего было приведено определенное обоснование.

Порой, кажется, что математические модели всего лишь подтверждают и так очевидные вещи. На самом деле это неотъемлемая особенность любых моделей постольку, поскольку от них ожидается, что они в той или иной степени должны воспроизводить все происходящее в каждодневной политической реальности. Однако люди, как правило, очень смутно представляют себе, что такое “очевидное”. Рассмотрение ряда противоречащих друг другу афоризмов (“волк волка чует издалека” и “крайности сходятся”, “с глаз долой – из сердца вон” и “чем дальше с глаз, тем ближе к сердцу” и т.п.) убеждает нас в том, что здравый смысл часто оказывается правильным именно потому, что он настолько расплывчат, что попросту не может быть неверным.

Строгость формальных моделей, напротив, означает как раз то, что они могут быть неверными, и в результате у модели “спортивные показатели” могут быть подчас хуже, чем у более неоднозначного здравого смысла. Однако это вовсе не слабость, а, наоборот, достоинство моделирования, ибо допущения и прогнозы модели оказываются достаточно точными, чтобы их можно было проверить, а также указать, в каком месте и как произошла возможная ошибка. Та модель, которая устояла против целого ряда попыток ее искажения, вполне вероятно, и в будущем будет давать правильные прогнозы. Модель же, которая раз за разом дает неверные предсказания, видимо, должна быть устранена из рассмотрения.

Короче говоря, модель бывает полезной только в том случае, если в принципе, возможно, продемонстрировать ее ошибочность. Если невозможно показать, что модель неверна, то невозможно также доказать, что она верна, а отсюда следует вывод о бесполезности такой модели. Неформальная интуитивная модель, позволяющая уходить от всевозможных ошибок, может быть большим тактическим подспорьем на переговорах, но она бессильна помочь нам яснее понять механизм политического поведения.

Третьим преимуществом формальных моделей, но сравнению с голой интуицией или даже с тщательно обоснованной аргументацией на естественном языке является их способность систематически оперировать с сущностями более высокого уровня сложности. Естественные языки (подобно английскому) возникли как средства общения, а не как средства логического вывода. Математика, напротив, изначально была задумана как средство логического вывода и систематического оперирования понятиями. И опыт показал, что математика в этом отношении – очень полезное орудие. Политологи со своей стороны только сейчас начинают осознавать, что может дать моделирование для более углубленного понимания политического поведения, а в ряде случаев должны были развиться целые отрасли математики (самый заметный пример – теория игр), прежде чем обществоведы смогли увидеть нечто общее в разрозненных типах социального поведения. Математическое моделирование социального поведения насчитывает не более 20 лет от роду, и пока нет оснований считать, что оно уже достигло пределов своего развития.

И наконец, преимуществом математического моделирования является также то, что оно позволяет различным научным дисциплинам обмениваться своими исследовательскими средствами и приемами. Тому можно привести много примеров: в моделях, используемых в политологии, задействованы не только основные математические средства, но и масса методик, заимствованных из эконометрики, социологии и биологии. Опросное исследование – представляющее собой, по сути дела, сложную математическую модель распределения общественного мнения между различными группами населения – является широко распространенным методом, используемым в большинстве социальных наук. Заимствование происходит и в обратном направлении: специалисты по системотехнике, разрабатывая крупные компьютерные модели глобальных социально-демографических процессов, для уточнения политических аспектов были вынуждены обратиться к политологическим моделям, а совсем недавно математики, работающие над новой теорией хаотического поведения, обнаружили, что модель Ричардсона гонки вооружений (см. пример 1) поддается весьма продуктивному анализу с применением методов вышеупомянутой теории. Подобным же образом и теория игр была изначально разработана экономистами и политологами для анализа явления конкуренции и лишь впоследствии превратилась в раздел чистой математики.

Помимо стимулирования междисциплинарного обмена методами и идеями, математические модели полезны также тем, что позволяют увидеть глубинную однородность явлений, которые на первый взгляд не имеют между собой ничего общего. Следующий пример, сам по себе довольно тривиальный, наглядно демонстрирует такой тип обобщения.

Представим себе нехитрую игру, в которой два игрока по очереди берут со стола фишки, пронумерованные от 1 до 9:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Выигрывает тот, кто первым наберет фишек на сумму, равную 15. Играя в эту игру, вы, несомненно, обнаружите, что в ней есть свои приемы – в частности, в порядке защитного приема вы можете забирать со стола именно те фишки, которые нужны второму игроку для получения окончательной суммы, – однако общая стратегия игры, по-видимому, не совсем очевидна. Чтобы обобщить игру, перепишем номера фишек следующим образом:

Заметим, что в такой записи каждая строка, столбец и диагональ в сумме дает желаемый исход – 15. Таким образом, для успешной игры нужно выбрать какой-то один из этих рядов чисел. В такой форме игра выглядит уже очень знакомо: это “крестики-нолики”, в которые умеет играть любой пятилетний ребенок. После того как мы представили игру в упорядоченном виде, то, что сначала нам казалось незнакомым, теперь стало выглядеть вполне узнаваемо, так что мы получили возможность использовать в новом контексте издавна известное нам решение.

Это упражнение – конечно, в более сложных формах и применительно к более значимым задачам – весьма характерно для процесса нахождения общих черт с использованием математических моделей. Известно множество случаев, когда математическая модель, разработанная изначально в расчете на одну какую-то проблему, оказывалась равным образом применимой и к другим проблемам. К примеру, модель Ричардсона гонки вооружений может быть использована для изучения не только международной гонки вооружений, но и динамики роста предвыборных расходов соперничающих политических партий или процесса взвинчивания участниками аукциона цены на “лакомый” товар. Игра “дилемма заключенного” применима не только к примеру позиционной войны (см. ниже), но и к случаю “войны цен” между двумя бензозаправочными станциями, а также к случаю принятия государством решения о необходимости разработки нового вида оружия. Разновидность игры “дилемма заключенного” под названием “цыпленок” берет свое начало от игр юных головорезов, носившихся в разбитых колымагах по заброшенным дорогам Калифорнийской пустыни; она теперь применяется к изучению политики ядерного сдерживания в условиях угрозы термоядерной войны. Перечислять примеры можно было бы до бесконечности; для нас, однако, существенно, что большинство хороших математических моделей находят применения, далеко выходящие за рамки тех проблем, ради которых они первоначально разрабатывались.

Итак, математические модели имеют четыре потенциальных преимущества по сравнению с естественно-языковыми моделями. Во-первых, они упорядочивают те ментальные модели, которыми мы обычно пользуемся. Во-вторых, они лишены неточности и неоднозначности. В-третьих, математическая запись в отличие от естественно-языковых выражений позволяет оперировать на очень высоком уровне дедуктивной сложности. И, наконец, математические модели способствуют нахождению общих решений для проблем, кажущихся на первый взгляд разнородными.

Является весьма распространенным способом анализа и прогнозирования экономической ситуации. Причем применять экономические модели может как на уровне обычного предпринимателя, либо инвестора, так и на уровне крупных компаний, государств и при изучении процессов, происходящих в мировой экономике.

Суть экономического моделирования заключается в построении упрощенной схемы процессов, протекающих в определенной области экономики и выделение наиболее важных факторов в компактной и сжатой форме.

Построение экономической модели требует соблюдения ряда факторов, к ним относятся:

— реалистичность принимаемых допущений

— возможность прогнозирования

— достаточное информационное обеспечение

— возможность практической проверки.

В различных случая, разные комплексы этих требований являются приоритетными, построить модель, полностью соответствующую всем им достаточно сложно и потребность в этом возникает достаточно редко. Это связано с тем, что главной целью экономического моделирования является практическое применение моделей и в зависимости от требований, меняться и приоритетные требования к свойствам модели.

Процесс построения экономической модели проходит ряд этапов. Основных этапов три:

1. Отбор используемых переменных
2. Принятие необходимых допущений
3. Выделение главных гипотез, которые объясняют связь параметров модели.

Переменные – конкретные данные, которые и составляют основу модели, их разделяют на экзогенные и эндогенные. То есть внутренние и внешние. Допущения позволяют упростить ряд процессов, протекающих в модели и таким образом упростить саму модель, ускорить процесс ее создания.

В наше время наиболее распространены два вида экономических моделей – равновесные и оптимизированные. Оптимизированные применяются в основном при маркетинговых исследованиях, исследованиях рынка. В таких моделях чаще всего фигурируют различные предельные показатели, такие как предельный доход, предельная полезность. Часто такой метод моделирования называют маржанализом.

Равновесные модели применяются для изучения взаимоотношений между различными объектами экономики. Основным допущением в таких моделях является то, что любая моделируемая система находится в равновесии и не учитываются факторы, которые могут ее из равновесия вывести. Обычно построение экономических моделей такого типа применяется для изучения различных рынков сбыта и взаимодействия компаний, работающих на одном рынке.

Именно равновесные модели наиболее применимы для частных предпринимателей и инвесторов, так как с их помощью они могут получить ценную информацию о рынке, на котором они работают и перспективах его развития.

Кроме этих разновидностей моделей их еще разделяют на позитивные и нормативные. В позитивных моделях основной целью построения является нахождение причин и следствий какого-либо события либо экономического явления. При этом оценки этим явлениям не даются.

Нормативные модели наоборот, позволяют дать оценку явлению либо событию, но не позволяют установить причины и следствия этого явления. Обе разновидности построения моделей взаимосвязаны и используются одновременно, для максимально точного моделирования экономических процессов.

А вы используете экономические модели в своей деятельности?

Андрей Малахов, профессиональный инвестор, финансовый консультант

В описываемой статье мы разберем подробно, что такое модель в информатике. Рассмотрим виды, а также способы проектирования. В данном разделе имеется множество полезных знаний, которые позволят будущим специалистам в сфере информационных технологий работать без каких-либо усилий. Для того чтобы решить любую задачу, причем неважно, научную или производственную, следует придерживаться цепочки: объект, модель, алгоритм, программа, результат, реализация. Нужно обратить внимание на второй пункт. Если этого звена не будет, то и сама проектировка не подлежит исполнению. Для чего же используется модель, и что под этим словом подразумевается? Далее раскроем этот вопрос.

Модель

Что такое модель в информатике? Благодаря ей можно составить образ какого-либо объекта, который реально существует. Также при необходимости можно отобразить все его свойства и признаки.

Для того чтобы решить какую-то задачу, следует сделать ее модель, ведь именно она и будет использоваться при дальнейшем проектировании. В школьном курсе информатики данные понятия вводятся уже в шестом классе. Однако в самом начале учат детей лишь пониманию, что же это такое.

Классификация

Описываемым термином можно назвать описание какого-либо процесса, его изображение, схему, уменьшенную копию реального объекта и так далее. Учитывая все вышеперечисленное, следует сказать, что модель - довольно широкое понятие. Его можно разделить на группы: материальное, идеальное.

Под первым типом понимают комплекс данных, который представляет собой реальный объект. Это может быть либо тело, либо процесс и так далее. Данная группа делится еще на два типа: физические, аналоговые. Эта классификация полностью условная, так как между указанными двумя подвидами нет никакой четкой черты.

Идеальную модель охарактеризовать еще труднее, потому что она связана полностью с воображением человека, его восприятием мира. К ней также можно отнести и любое произведение искусства, в том числе картины, прозу, спектакли и так далее.

Цели моделирования

Рассматривая, что такое модель в информатике, необходимо также сказать и о целях ее создания.

Моделирование - довольно важный этап, так как он позволяет осуществить большое количество задач. Именно об этом мы далее и поговорим.

Для начала, моделирование позволит человеку больше узнать о том, что его окружает. Если говорить в обширном смысле, то в самой древности люди собирали какие-то данные, информацию, факты и передавали из поколения в поколение. Примером можно назвать модель нашего мира, которая называется “глобус”. В прошлые века, как правило, моделирование было построено на несуществующих объектах, с трудом познаваемыми человеком, которые на данный момент уже имеют свою реализацию в качестве материального предмета. Большинство из них прочно закрепились в нашей жизни. Речь может идти о зонтах, мельницах и так далее.

На данный момент модели систем информатики касаются путей достижения максимального эффекта от принимаемых решений, а также обращают внимание на последствия какого-либо процесса или же действия. Если говорить о последнем подпункте, то в пример можно привести модель, которая выясняет, какие последствия будут в результате повышения стоимости проезда либо после утилизации каких-либо отходов под землей.

Задачи моделирования

Рассматривая, что такое модель в информатике, необходимо еще сказать о задачах данного способа проектирования. Описываемый процесс имеет несколько общих целей, о которых мы и поговорим далее. Если рассматривать более детально, то задачами являются этапы решения каких-либо проблем. То есть, в принципе, таковой можно назвать небольшую цель, с которой необходимо справиться, чтобы достигнуть определенных высот.

Классификация задач

При этом делятся данные задачи на две группы. Речь идет о прямых и обратных. Что касается последних, то подобные формулировки ставят перед разработчиком вопросы типа: “Как увеличить эффективность до максимума?” или “Какое же действие полностью удовлетворит имеющееся условие?” Если говорится о прямых, то такие задачи ставят перед человеком вопросы о том, что будет, если разработчик поступит так или иначе. Нужно заметить: любая прямая формулировка имеет исходные данные, а также ставит конкретные условия.

Вербальная модель

Также необходимо рассказать о видах моделей в информатике. Рассмотрим первую: вербальную. Такой метод моделирования позволяет работать с идеальными или абстрактными вопросами. Следует заметить, что в науке считаются двумя основными видами математический и информационный. Хоть и вербальный на данный момент не сильно распространен, однако он используется. Под ним подразумевают, что все задачи, цели и так далее описываются с помощью букв и связанных предложений. К таковым моделям можно отнести обычную художественную литературу, составленный протокол, какие-либо правила, информацию, описание предмета, явления и так далее.

Математическая модель

Математическая модель - это в информатике один из главных видов проектирования. Она еще известна, как алгоритмическая. Следует заметить, что между математическим и информационным видами граница максимально условная. Об этом уже говорилось ранее.

Если не задаваться сложными терминами, а попытаться объяснить простым языком, то описываемая модель необходима для того, чтобы решить любую задачу или достигнуть цель при помощи математической точки зрения. Следует заметить, что каждый человек в реальной жизни занимается постоянно проектированием такой модели. Допустим, обычная бытовая задача, например, купить что-то в магазине, требует составления таковой. Человек знает, сколько стоят продукты. Необходимо посчитать, какая сумма в итоге нужна для осуществления покупки, сложив все данные. Это является обычным примером математической модели.

Информационная модель

Следует заметить, что с этим видом моделирования нужно ознакомиться любому человеку, который видит свое будущее в IT-сфере. Как правило, все информационные модели создаются при помощи компьютерной техники. Причем речь идет не только конкретно о проектировании каких-то диаграмм, но используются еще и таблицы, рисунки, чертежи, схемы и так далее.

В целом информационная модель представляет собой свойства того объекта, который мы отображаем, максимально описывая его состояние, а также то, насколько он связан с окружающим миром, отношение к другим внешним предметам и влияние на них. Следует отметить, что информационной моделью может служить обычный текст, рисунок, словесное описание, чертеж, формула и так далее.

Такой вид отличается от других вышеперечисленных тем, что он является данными. То есть модель не имеет материального воплощения, так как считается примитивным комплексом информации, представленной в разном виде.

Системный подход к созданию модели

Классификацию моделей в информатике мы уже рассмотрели, теперь следует сказать о том, какой подход следует использовать, чтобы составить идеальную схему.

Необходимо понять, что такое система. Это комплекс элементов, которые взаимодействуют между собой, а также работают вместе для того, чтобы выполнить определенную задачу. Построение модели связано с использованием системного подхода. Объектом будет считаться любой комплекс, который функционирует в качестве единого в специальной среде. Иногда бывает так, что проект довольно сложный, поэтому систему делят на две части.

Цель использования

Приведем примеры моделей в информатике, для того чтобы понять, какими целями руководствуются производители при создании записи.

Следует заметить, что есть такие виды, как учебные, имитационные, игровые и так далее. Рассмотрим их.

К учебным относятся все материалы, при помощи которых осуществляется обучение.

К опытным следует добавить модели уменьшенной копии, создаваемые на основе реальных объектов.

Имитационные могут служить информацией, которая позволит понять, что произойдет в результате какого-либо действия. К примеру, если человек проводит реформу, он должен составить такую модель. Это поможет приблизительно понять то, как люди отреагируют на новые изменения. Либо же, например, чтобы человеку сделать операцию по пересадке какого-либо органа, в самом начале исследований проводится большое количество опытов. Их также можно назвать имитационной моделью. Таким образом, она представляет собой систему проб и ошибок. Это позволяет принимать более оправданные решения.

Игровой моделью является система, которая ставит определенные объекты в какие-либо рамки. Это может быть экономическая, деловая или военная игра. Таким образом, человек способен понять поведение определенного объекта в нужной ему среде.

Научно-техническую следует использовать для того, чтобы изучить какое-либо явление и процесс, который трудно исследовать в обычной жизни. Это может быть создание прибора, имитирующий грозовой разряд, либо же модель движения, полностью копирующая солнечную систему.

Способ представления

Подытоживая все вышесказанное о моделях данных в информатике, необходимо разузнать, как же представляется созданная запись.

Она бывает материальная и нематериальная. К первому виду нужно отнести все копии, которые были сняты с существующих объектов. Таким образом, их можно взять в руки, потрогать, понюхать и так далее. Они даже способны имитировать какие-либо свойства оригинального объекта, а также его действия. Данные материальные модели являются опытным методом проектирования.

К нематериальным относятся те, которые работают на теории. Они идеальные либо же абстрактные. Эта категория также имеет несколько типов. Речь идет об информационных, а еще воображаемых вариантах. Первый представляет собой перечень данных, который касается определенного объекта. Таковыми можно назвать таблицы, рисунки, схемы и так далее.

Однако многих их интересует, почему же данная модель класса информатики считается нематериальной. Текст хоть и напечатан, таблица составлена, но его потрогать нельзя. Именно поэтому данная модель является абстрактной. К слову, среди информационных вариантов записи имеются наглядные примеры.

К воображаемой модели относят то, что называется творческим процессом, то есть все происходящее в сознании человека. Это побуждает его создать на основе данной схемы оригинальный объект.

Настало время немножко вернуться к циклу материалов, которые обсуждались прошлым летом. Это нужно для того, чтобы сегодняшним материалом поставить точку в том цикле (и со спокойной душой начать новый).

Итак, что было летом?

• Мы начали цикл с
• Затем посмотрели работу этого интеллектуального инструмента на контекстную рекламу
• После частного случая с контекстной рекламой посмотрели, как можно применить
• Это позволило нам начать (есть же границы применимости интеллектуальных инструментов?)
• После перешли к (сложной становится любая система, где есть более одной обратной связи — то есть везде, где появляется человек, тут же возникает сложная система)
• Чтобы воздействовать на хаос, (они позволят , чтобы можно было половчее на это происходящее воздействовать)
• И сделав такой большой круг, мы вернулись вновь к применению интеллектуальных инструментов для решения частных прикладных задач (уже с точки зрения )
• Это позволило нам уверенно рассматривать тему (с целью предсказывать будущее этих систем)

При этом, по удивительному стечению обстоятельств, мы обошли стороной вопрос: «А что же такое модель?».

В общем смысле модель — это некое описание процесса или события. В бизнесе наиболее известны бизнес-модели (описание того, как именно собственник заработает деньги своим бизнесом) и модели бизнес-процессов (например, описание как именно, когда, кому и почему Фатима на кассе Макдональдса должна предложить пирожок).

Моделей может быть большое количество. Но для решения прикладных задач в начале будет достаточно простых моделей.

Чтобы не усложнять себе жизнь при работе с моделями, полезно придерживаться следующих критериев:

1. Модели должны быть упрощены — они должны охватывать не все аспекты действительности, а лишь самое значимое
2. Модели должны быть прагматичны — то есть сфокусированы на том, что полезно в данный момент
3. Модели должны обобщать — то есть представлять собой краткий обзор сложных взаимосвязей
4. Модели должны быть наглядны — то есть они должны визуально объяснять то, что с трудом поддается объяснению на словах (это же увеличивает их полезность при общении с коллегами, руководителями и подчиненными)
5. Модели должны упорядочивать — то есть структурировать информацию и раскладывать ее по полочкам
6. Модели должны являться рабочим инструментом — они не должны давать готовых ответов. Нет. Их первостепенная и основная задача — ставить вопросы. И только когда ты начинаешь работать с той или иной моделью, будут появляться ответы.

Для чего нужны модели?

Когда наш мозг сталкивается с хаосом, то автоматически (!) начинает создавать системы, чтобы этот хаос распознать, структурировать или хотя бы получить по возможности полную картину происходящего. Именно поэтому люди всегда находят объяснения случившемуся (что заводит в дебри мифов вроде молний с неба, как знака гнева богов). То есть это происходит независимо от нас. Люди просто не могут не реагировать. Неокортекс работает постоянно, достраивая картину будущего и постоянно стараясь предсказать будущее. Это элемент эволюции, который постоянно заводит нас в тупики инерции мышления и инструментальной слепоты.

Модели же помогают нам облегчить эту задачу. Потому что построение моделей — сознательный процесс. Он заставляет отбросить второстепенное и сконцентрироваться на самом главном.

Критики любят подчеркивать, что модели не отражают реальной действительности. Это верно. Но неправильно утверждать, что модели способствуют стандартизации мышления. Наоборот, модель — это результат логического мышления, которое требует сознательных активных усилий. И именно поэтому построение новой или применение уже существующей модели часто помогает выйти за рамки инерции мышления. В этом важность модели.

Два подхода в использовании моделей

Существует два подхода использовать модели. Так называемые «американский метод» и «европейский метод».

Американцы обожают совершать пробы и делать ошибки. Идеал такого подхода — Эдисон. Эталон такого подхода — совершить как можно большее количество ошибок в единицу времени. Это обучение полностью на практике. Попытка, неудача, выводы, новая попытка. Это далеко не всегда продуктивно (а в ).

Европейцы же склонны сначала ознакомиться с теорией, а потом уже что-то сделать и потерпеть неудачу. После чего они анализируют сделанное, исправляют ошибки и повторяют попытку. Тут процесс несколько другой. Сначала читаем инструкцию, затем применяем на практике, если терпим неудачу — делаем выводы, внимательнее изучаем теорию и снова применяем на практике. Применение такого подхода в решении простых задач избыточно по ресурсам. Но зато позволяет изящнее решать сложные задачи.

Подходы не хороши и не плохи. Они просто есть. И важно помнить главное правило:
Каждая модель хороша лишь настолько, насколько хорош ее исполнитель.