Моделирование как информационный процесс

Как известно, оба вещества состоят из совершенно одинаковых атомов, атомов углерода. Однако, графит имеет слоистую структуру, то есть атомы расположены слоями, причем каждый слой слабо связан с другим слоем, благодаря чему мы можем писать графитовым стержнем на бумаге и многих других поверхностях. Структура алмаза представлена кристаллической решеткой. Атомы оказываются сильно связанными друг с другом, такие связи тяжело разорвать. Именно поэтому алмаз является одним из самых прочных веществ на земле. Часто элементы системы сами являются системами, в таких случаях элемент такой системы является подсистемой по отношению к рассматриваемой системе.

Рассматриваемую систему же часто называют надсистемой. Стоит отметить, что под элементом системы понимают неразложимые части системы в данном представлении. Если мы будем рассматривать организм человека в целом, мы не можем на данном уровне рассматривать клетки, как элементы такой системы, такими элементами могут быть органы, либо системы органов. Что касается отдельных внутриклеточных образований, то они могут быть подсистемами клеток, но не организма; по отношению к системе «организм» они — компонент его содержания, но не элемент, не подсистема. Понятие «подсистема» выработано для анализа сложноорганизованных, саморазвивающихся систем[5], когда между элементами и системой имеются «промежуточные» комплексы, более сложные, чем элементы, но менее сложные, чем сама система.

Они объединяют в себе разные части (элементы) системы, в своей совокупности способные к выполнению единой (частной) программы системы. Будучи элементом системы, подсистема в свою очередь оказывается системой по отношению к элементам, ее составляющим. Аналогично обстоит дело с отношениями между понятиями «система» и «элемент»: они переходят друг в друга. Другими словами, система и элемент являются относительными понятиями. Второе из приведенных определений подчеркивает некоторое (возможно условное) отделение системы от окружающей среды, с которой оно взаимодействует. В таком подходе выделяют входы и выходы системы. То есть под входами понимают все элементы, с помощью которых система получает материальное и нематериальное воздействие со стороны окружающего мира. А под выходами понимают все элементы системы, с помощью которых она воздействует на окружающий мир. При рассмотрении систем различной природы, изучении их свойств, часто возникает необходимость в введении понятия сложной системы.

Одним из первых такое понятие было введено Н. П. Бусленко при рассмотрении моделирования такого рода систем с помощью электронно-вычислительных машин. Под сложной системой обычно понимают систему, при изучении и описании которой, возникает необходимость выделения в этой системе подсистем различных уровней. Теоретическое и практическое описание систем получило бурное развитие в 70-х годах прошлого века. Такими системами являются информационные системы, сложные структуры данных, системы управления отраслями, системы управления транспортом (например, авиационное сообщение, система распределения и управления железнодорожного сообщения), экономические системы различного уровня. Кроме того, примером сложной системы могут быть органы животных, например мозг. Задача моделирования работы человеческого мозга была решена (на определенном уровне) с помощью так называемых нейронных сетей, однако работы в данном направлении ведутся до сих пор.

Это связано с тем, что при моделировании таких систем используется подход «черный ящик». Иными словами, при создании алгоритмов нейронных сетей используются механизмы, принципы работы которых до сих непонятны. Сложные системы обычно обладают определенными свойствами, по которым их можно отличить. Во-первых, такие системы состоят из большого количества элементов, которые связаны друг с другом и находятся в постоянном взаимодействии. Во-вторых, выполнение заданной функции сложно (видно на примере человеческого мозга или управлением полетами самолетами). Задачи, которые выполняет система сложна, то есть достигается только при выполнении промежуточных задач. Кроме того, такую систему можно представить в виде иерархической структуры. При создании сложных систем, часто не удается с достаточной точностью спрогнозировать ее поведение.

Здесь необходимо использовать математический аппарат теории вероятности и статистики. Теория вероятностей позволяет учесть факторы внешней среды, влияющие на поведение системы. В случае, если при проектировании системы, учесть все факторы невозможно прибегают к созданию натурных или информационных (например, численных) моделей. При рассмотрении сложных систем необходимо использовать так называемый системный подход. Дело в том, что в сложной системе факторы, влияющие на функционирование конкретной подсистемы, оказывают влияние на функционирование системы в целом. Стоит отметить, что чем сложнее система, тем больше у нее эмерджентных свойств, то есть тем сильнее выражается системный эффект.

Под системным эффектом понимается наличие у системы свойств, которыми не обладают ее подсистемы. Если рассмотреть, например, систему «живая клетка», то она обладает свойствами, которыми не обладают составляющие ее молекулы. Например, ни одна из подсистем самолета, даже двигатель или крылья, не позволяют самолету летать. Только при правильном взаимодействии всех подсистем системы, она начинает проявлять заданные свойства. Чем сложнее система, то есть чем из большего количества подсистем состоит система, и чем сложнее каждая подсистема, тем сложнее ее изучение. Например, системы, которые описывает метеорология, гораздо сложнее поддаются точному математическому описанию, чем, свойства искусственно создаваемых клеток. Именно поэтому, так часто прогнозы погоды не отличаются точность, особенно при прогнозировании событий через значительные промежутки времени.

Заключение

.

В работе поставлены мы рассмотрели основные понятия моделирования, таких, как модель, информация, информационный процесс. Изучили процесс информационного моделирования, информационную модель как систему. Мы уделили особое внимание таким сложным современным аспектам моделирования, как сложные системы, использование нейронных сетей при компьютерном моделировании. Рассмотрели актуальные в кибернетике аспекты моделирования. В заключении заметим, что моделирование имеет большое значение в различных областях науки, техники, социальной сферы. Особое значение приобрело моделирование в информатике и кибернетике.

Список литературы

Игнатьев М. Б. Информационные технологии в микро-, нанои оптоэлектронике. — изд. ГУАП, Санкт-Петербург, 2008. — 200 с. Акулов, О.

А. Информатика: Базовый курс: учеб. / О. А. Акулов, Н. В.

Медведев. — 5-е изд., испр. и доп. — М.: Омега-Л, 2008.

Информатика: Базовый курс: учеб. пособие / под ред. С. В. Симоновича. — 2-е изд. — СПб.: Питер, 2008.

Михеева, Е. В. Информатика: учеб. / Е. В. Михеева, О.

И. Титова. — 3-е изд, стер. — М.: Академия, 2009.

Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: учение о взаимодействии. — Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003, 320 с.