Натурные методы моделирования
Принято считать, что шкалы абсолютная, отношений и порядковая — это метрические шкалы. Показатели, имеющие метрические шкалы, называются количественными, а показатели, измеряемые в порядковой и номинальной шкалах, — качественными. Поэтому первый признак классификации показателей — это тип показателя (количественный или качественный). Общая мысль этих высказываний ясна: она заключается… Читать ещё >
Натурные методы моделирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Роль эксперимента в моделировании систем
Считается, что эксперимент и модель находятся в таком же отношении между собой, как курица и яйцо, т. е. невозможно определить, что было «в самом начале».
В тех случаях, когда эксперимент проводится для уточнения модели объекта, проведение эксперимента определяется моделью, построенной до опыта. В этом случае речь идет об экспериментальном исследовании систем.
«Экспериментальный метод есть искусство постановки интересного вопроса и перебора всех следствий, вытекающих из лежащей в основе его теоретической схемы, всех ответов, которые могла бы дать природа на выбранном экспериментом теоретическом языке. Сколь бы отрывочно ни говорила природа в отведенных ей экспериментом рамках, высказавшись однажды, она не берет своих слов назад: природа никогда не лжет» (И. Пригожин)1.
«Простая истина состоит в том, что ни измерение, ни эксперимент, ни наблюдение невозможны без соответствующей теоретической схемы» (Д. Котари)[1][2].
Общая мысль этих высказываний ясна: она заключается во взаимосвязи реальности и модели, отражающей эту реальность. При этом не только эксперимент является критерием истинности модели, но и сама его постановка определяется моделью, так как вытекает из необходимости ее проверки или уточнения.
Исходя из возможностей практического взаимодействия с системами, различают пассивный и активный эксперименты.
Пассивным экспериментом (или наблюдением) называется такой опыт, который сводится к регистрации события на выбранных входах и выходах системы при неизменных ее параметрах.
Активным (управляемым) экспериментом будет называться опыт, при котором осуществляются воздействия на определенные входы и характеристики системы.
Результаты эксперимента регистрируются, фиксируются с помощью измерений, т. е. результаты опыта изображаются в виде чисел, номеров или символов. При этом существенно, что современное понимание измерения существенно шире только количественного измерения.
Под измерением понимается алгоритмическая операция, при которой наблюдаемому состоянию объекта, процесса, явления ставится в соответствие определенное обозначение: символ, номер, число. В этом случае результаты измерений содержат информацию о наблюдаемом объекте, а количество информации будет зависеть от степени полноты этого соответствия и разнообразия вариантов.
Получение необходимой информации связано с преобразованием результатов измерений, т. е. с обработкой экспериментальных данных.
В табл. 2.1 приведены типы измерительных шкал, которые могут использоваться в экспериментальных исследованиях. Очевидно, что количество сведений об изучаемом объекте зависит от шкалы, в которой производятся измерения: чем сильнее шкала, тем больше сведений об изучаемом объекте дают измерения.
Несмотря на естественное стремление каждого исследователя провести измерения в возможно более сильной шкале, необходимо при выборе шкалы измерения ориентироваться на объективные отношения, которым подчинена наблюдаемая величина, так как лучше всего производить измерения в той шкале, которая максимально согласована с этими отношениями.
Таблица 2.1
Основные типы измерительных шкал и их характеристики.
Наименование шкалы. | Описание. | Эквивалентное преобразование шкал. | Пример | Обработка данных. |
Номинальная. (классификационная, наименований). | Число различимых состояний объекта (классов эквивалентности) конечно. Каждому классу ставится в соответствие обозначение, отличное от других классов. | Перестановки наименований. | «Красный»,. «оранжевый»,. «желтый»,. «зеленый»,. «голубой»,. «синий»,. «фиолетовый». | Вычисление относительных частот и операций над ними. |
Порядковая. | Имеется возможность сравнивать классы эквивалентности и упорядочивать их по какому-либо признаку. | Не изменяющее порядка. | По степени защищенности системы: «слабо защищенные — класс 0», «средне защищенные — класс 1», «хорошо защищенные — класс 2». | Вычисление относительных частот и квантилей, операций над ними. |
Интервальная. | Измеряемые величины принадлежат заранее определенным числовым интервалам, как правило, равной длины. | Линейное преобразование. | Рост ниже среднего- [140, 160]; средний рост — [161, 180); рост выше среднего — [181,247]. | Арифметические действия над интервалами. |
Окончание табл. 2.1
Наименование шкалы. | Описание. | Эквивалентное преобразование шкал. | Пример | Обработка данных. |
Отношений. | В этой шкале есть точка отсчета, равная нулю. | Все арифметические операции. | Длина, рост, вес, денежная сумма и т. п. | Любая подходящая обработка. |
Абсолютная. | Имеет абсолютный ноль и абсолютную единицу. | То же. | Числовая ось. | То же. |
Принято считать, что шкалы абсолютная, отношений и порядковая — это метрические шкалы. Показатели, имеющие метрические шкалы, называются количественными, а показатели, измеряемые в порядковой и номинальной шкалах, — качественными. Поэтому первый признак классификации показателей — это тип показателя (количественный или качественный).
По форме представления показатели бывают векторными или скалярными. По характеру назначения — одноцелевые и многоцелевые. По физическому смыслу — вероятностные и детерминированные. По степени детализации — общие, обобщенные и частные. По значимости — основные и вспомогательные.
Такова общая классификация показателей, используемых в экспериментальных исследованиях.