컴퓨터 모델링 ". 컴퓨터 모델링

컴퓨터 모델링은 물리적 시스템을 연구하는 효과적인 방법 중 하나입니다. 컴퓨터 모델은 종종 연구하기가 더 간단하고 편리합니다. 컴퓨터 모델을 사용하면 실제 구현이 어렵거나 예측할 수 없는 결과를 얻을 수 있는 계산 실험을 수행할 수 있습니다. 컴퓨터 모델의 논리 및 형식화를 통해 연구 대상 객체의 속성을 결정하는 주요 요소를 식별하고 매개변수 및 초기 조건의 변화에 ​​대한 물리적 시스템의 반응을 연구할 수 있습니다.

컴퓨터 모델링은 현상의 구체적인 성격을 추상화하여 먼저 정성적 모델을 구축한 다음 정량적 모델을 구축해야 합니다. 그 다음에는 컴퓨터를 사용한 일련의 계산 실험, 결과 해석, 모델링 결과와 연구 대상 개체의 동작 비교, 모델의 후속 개선 등이 이어집니다.

컴퓨터 모델링의 주요 단계에는 문제 설명, 모델링 개체 식별, 개념적 모델 개발, 시스템의 주요 요소 식별 및 기본 상호 작용 행위; 공식화, 즉 수학적 모델로의 전환; 알고리즘을 만들고 프로그램을 작성합니다. 컴퓨터 실험 계획 및 수행; 결과 분석 및 해석.

분석 및 시뮬레이션 모델링이 있습니다. 분석 모델은 대수, 미분 및 기타 방정식을 사용하고 정확한 솔루션으로 이어지는 명확한 계산 절차의 구현을 제공하는 실제 개체의 모델이라고 합니다. 시뮬레이션 모델은 수많은 기본 작업을 순차적으로 수행하여 연구 중인 시스템의 기능 알고리즘을 재현하는 수학적 모델입니다.

모델링 원리는 다음과 같습니다.

• 1. 정보 충분성의 원칙. 객체에 대한 정보가 전혀 없으면 모델을 만드는 것이 불가능합니다. 완전한 정보가 이용 가능하다면 모델링은 의미가 없습니다. 시스템 모델을 구축할 수 있는 수준의 정보 충분성이 있습니다.
• 2. 타당성의 원칙. 생성된 모델은 제한된 시간 내에 명시된 연구 목표의 달성을 보장해야 합니다.
• 3. 다중 모델의 원리. 특정 모델은 실제 시스템의 일부 측면만 반영합니다. 완전한 연구를 위해서는 연구 중인 프로세스에 대한 여러 모델을 구축해야 하며, 각 후속 모델은 이전 모델을 명확히 해야 합니다.
• 4. 체계적인 원리. 연구 중인 시스템은 표준 수학적 방법으로 모델링된 서로 상호 작용하는 일련의 하위 시스템으로 표현될 수 있습니다. 더욱이 시스템의 속성은 해당 요소의 속성의 합이 아닙니다.
• 5. 매개변수화의 원리. 시뮬레이션된 시스템의 일부 하위 시스템은 벡터, 행렬, 그래프, 공식과 같은 단일 매개변수로 특성화될 수 있습니다.

시스템의 컴퓨터 모델링에는 종종 미분 방정식을 풀어야 하는 경우가 있습니다. 중요한 방법은 오일러의 유한 차분 방법을 포함하는 그리드 방법입니다. 이는 하나 이상의 인수의 연속 변경 영역을 1차원 또는 다차원 그리드를 형성하는 유한 노드 세트로 대체하고 이산 인수의 기능으로 작업하여 대략적인 도함수 계산이 가능하고 적분. 이 경우 함수 f = f(x, y, z, t)의 극소 증분과 해당 인수의 증분은 작지만 유한한 차이로 대체됩니다.

지난 10년 동안 컴퓨터 실험은 물리학 연구에서 중요한 위치를 차지했습니다. 물리적 시스템의 컴퓨터 모델링을 통해 해당 시스템에 대한 수치 정보를 얻을 수 있으며 그래픽 이미지를 기반으로 개체에 대한 아이디어를 얻을 수 있으며 이를 통해 개체를 연구하는 최적의 방법을 개발할 수 있습니다. . 물리적 시스템과 현상을 기술하고 수치해석을 하는 수학적 방법 중 주요 방법 중 하나는 몬테카를로 방법을 기반으로 이러한 물체와 프로세스를 모델링하는 것입니다. 이 방법은 복잡한 수학적 설명이 포함된 복잡한 물리적 시스템에 특히 유용합니다. 몬테카를로 방법 사용의 심각한 진전은 현대 컴퓨터 기술의 새로운 기능과 크게 관련되어 있습니다. 20년 전 모델링 초기 단계에서 연구 중인 객체는 한 차원에서 약 100개의 몬테카를로 단계로 나눌 수 있었지만 이제 간단한 모델에서는 한 차원의 규모가 수백만 몬테카를로 단계입니다. 정보 획득 속도도 크게 향상되었습니다. 결과적으로, 현실적인 모델을 사용하여 물리적 시스템의 특성을 연구하는 것이 가능합니다. 현재 여러 문제를 해결하는 컴퓨터 모델링 기능은 정보 획득 속도와 비용 측면에서 실험 기능을 크게 초과합니다. 이는 현대 물리학에서 컴퓨터 실험의 역할을 증가시키며, 물리학의 여러 분야에서 우리의 현대적 아이디어는 주로 컴퓨터 모델링에서 얻은 정보를 기반으로 합니다.

이 분야의 발전을 위해서는 고급 컴퓨터 기술과 함께 이를 효과적으로 사용할 수 있는 알고리즘과 접근 방식이 필요하다는 것은 분명합니다. 이러한 문제는 해당 물리적 ​​시스템의 분석과 함께 몬테카를로 방법을 사용하는 컴퓨터 시뮬레이션의 현대적인 내용을 구성합니다.

과학 연구로서의 모델링 방법은 고대부터 사용되기 시작했으며 점차적으로 기술 설계, 건축 및 건축, 천문학, 물리학, 화학, 생물학, 그리고 마지막으로 정보 기술과 같은 새로운 과학 지식 영역을 포착했습니다. 모델링 방법론은 오랫동안 개별 과학에 의해 독립적으로 개발되어 왔습니다. 통일된 개념 체계도, 통일된 용어도 없었습니다. 과학적 지식의 보편적인 방법으로서 모델링의 역할이 점차적으로 실현되기 시작했습니다.

용어 모델인간 활동의 다양한 영역에서 널리 사용되며 많은 의미 론적 의미를 가지고 있습니다.

모델은 연구 과정에서 원본 개체를 대체하여 직접적인 연구가 원본 개체에 대한 새로운 지식을 제공하는 물질적이거나 정신적으로 상상된 개체입니다. 아래에 모델링모델을 구성하고, 연구하고, 적용하는 과정을 이해합니다. 이는 추상, 유추, 가설 등과 같은 범주와 밀접하게 관련되어 있습니다. 모델링 프로세스에는 필연적으로 추상의 구성, 유추에 의한 추론, 과학적 가설의 구성이 포함됩니다.

모델링의 주요 특징은 프록시 객체를 이용한 간접적인 인식 방법이라는 점이다. 모델은 연구자가 자신과 대상 사이에 놓고 관심 있는 대상을 연구하는 일종의 인식 도구 역할을 합니다. 추상화, 유추, 가설 및 기타 범주 및인지 방법을 사용하는 특정 형태를 결정하는 것은 모델링 방법의 이러한 특징입니다.

모델링 방법을 사용할 필요성은 많은 객체(또는 이러한 객체와 관련된 문제)가 직접 연구할 수 없거나 이 연구에 많은 시간과 비용이 필요하다는 사실에 의해 결정됩니다.

모델링 프로세스에는 세 가지 요소가 포함됩니다.

1) 대상(연구원),

2) 연구 대상,

3) 인지주체와 인지대상 사이의 관계를 매개하는 모델.

어떤 객체 A가 있거나 생성해야 합니다. 우리는 현실 세계에서 또 다른 객체 B(객체 A의 모델)를 구성하거나(물질적으로 또는 정신적으로) 찾습니다. 모델을 구성하는 단계에서는 원래 객체에 대한 지식이 존재함을 전제로 합니다. . 모델의 인지 능력은 모델이 원본 개체의 필수 기능을 반영한다는 사실에 의해 결정됩니다. 원본과 모델 간의 유사성의 필요성과 충분한 정도에 대한 질문에는 구체적인 분석이 필요합니다. 분명히 모델은 원본과 동일성이 있는 경우와 모든 중요한 측면에서 원본과 과도한 차이가 있는 경우 그 의미를 잃습니다.

따라서 모델링된 객체의 일부 측면에 대한 연구는 다른 측면을 반영하는 것을 거부하는 대가로 수행됩니다. 따라서 모든 모델은 엄격하게 제한된 의미에서만 원본을 대체합니다. 따라서 하나의 개체에 대해 여러 가지 "전문화된" 모델을 구축하여 연구 대상 개체의 특정 측면에 주의를 집중하거나 다양한 세부 수준으로 개체를 특성화할 수 있습니다.

쌀. 1 – 컴퓨터 모델링 단계

모델링은 연구 대상에서 시작됩니다. 첫 번째 단계에서는 연구를 지배하는 법칙이 형성되고, 정보가 실제 대상과 분리되고, 필수 정보가 형성되고, 중요하지 않은 정보가 폐기됩니다. 정보의 변환은 해결되는 문제에 따라 결정됩니다. 한 작업에 필수적인 정보가 다른 작업에는 중요하지 않을 수도 있습니다. 필수 정보의 손실은 잘못된 결정으로 이어지거나 전혀 결정을 내릴 수 없게 만듭니다. 관련 없는 정보를 고려하면 불필요한 어려움이 발생하고 때로는 솔루션에 극복할 수 없는 장애물이 생기기도 합니다. 실제 객체에서 그에 대한 정보로의 전환은 작업이 설정된 경우에만 의미가 있습니다. 동시에 문제 진술은 대상을 연구하면서 다듬어집니다. 따라서 첫 번째 단계에서는 대상에 대한 표적 연구 프로세스와 작업 명확화가 서로 병행하고 독립적으로 발생합니다. 또한 이 단계에서는 컴퓨터에서 처리할 개체에 대한 정보가 준비됩니다. 현상의 소위 형식적 모델이 구축되었으며, 이는 다음을 포함합니다.

모델의 통계적 또는 상수 매개변수라고 불리는 모델링된 객체 전체와 그 구성 요소를 특성화하는 상수, 상수 세트.

동적 또는 제어 매개변수라고 하는 모델의 동작을 제어할 수 있는 값을 변경하여 변수 세트

모델링된 객체의 각 상태의 양을 연결하는 공식 및 알고리즘;

모델링된 객체의 상태를 변경하는 과정을 설명하는 공식 및 알고리즘.

두 번째 단계에서는 공식 모델을 컴퓨터에 구현하고 이에 적합한 소프트웨어를 선택하고 문제 해결을 위한 알고리즘을 구축하고 이 알고리즘을 구현하는 프로그램을 작성한 다음 작성된 프로그램을 디버깅하고 특별히 준비된 환경에서 테스트합니다. 테스트 모델. 테스트는 오류를 식별하기 위해 프로그램을 실행하는 프로세스입니다. 일부 기본 테스트 원칙이 개발되어 성공적으로 적용되었지만 테스트 모델을 선택하는 것은 일종의 예술입니다. 테스트는 파괴적인 프로세스이므로 오류가 발견되면 테스트가 성공한 것으로 간주됩니다. 모델링 결과가 미리 알려진 경우 간단한 모델 예를 사용하여 컴퓨터 모델이 원본과 일치하는지 확인하고 모델이 객체의 기본 속성을 얼마나 잘 반영하는지 또는 잘못 반영하는지 확인하는 것이 종종 가능합니다.

세 번째 단계에서는 컴퓨터 모델을 사용하여 직접 계산 실험을 수행합니다. 우리는 특정 동적 매개변수 세트를 사용하여 이 경우 또는 저 경우에 모델이 어떻게 작동할지 연구하고 작업에 따라 무언가를 예측하거나 최적화하려고 노력합니다.

컴퓨터 실험의 결과는 그래프, 다른 매개변수에 대한 일부 매개변수의 종속성, 다이어그램, 표, 실시간 또는 가상 시간의 현상 시연 등의 형태로 현상에 대한 정보 모델이 됩니다.

모델링은 순환 프로세스입니다. 이는 첫 번째 4단계 주기 다음에 두 번째, 세 번째 등이 이어질 수 있음을 의미합니다. 동시에 연구 대상에 대한 지식이 확장되고 정교해지며 초기 모델이 점차 개선됩니다. 첫 번째 모델링 주기 후에 객체에 대한 지식 부족과 모델 구성 오류로 인해 발견된 결함은 후속 주기에서 수정될 수 있습니다. 따라서 모델링 방법론에는 자기 개발을 위한 큰 기회가 포함되어 있습니다.

정보컴퓨터 기술의 발전과 함께 수학적 모델링의 한 분야로 등장한 컴퓨터 모델링은 이제 컴퓨터 응용의 독립적이고 중요한 분야가 되었다. 현재 과학 및 실제 연구에서 컴퓨터 모델링은 인지의 주요 방법 중 하나입니다. 오늘날 컴퓨터 모델링 없이는 주요 과학적 문제를 해결하는 것이 불가능합니다. 복잡한 문제를 연구하는 기술은 컴퓨터 기술을 사용하여 연구 대상의 수학적 모델을 구성하고 분석하는 데 기반을 두고 개발되었습니다. 이 연구 방법을 계산 실험이라고 합니다. 계산 실험은 물리학, 화학, 천문학, 생물학, 생태학, 심지어 심리학, 언어학, 문헌학과 같은 순수 인문 과학 등 거의 모든 과학 분야에서 사용됩니다. 컴퓨터 실험을 수행하면 소위 자연 실험에 비해 여러 가지 장점이 있습니다.

컴퓨터 실험에는 복잡한 실험실 장비가 필요하지 않습니다.

실험에 소요되는 시간이 크게 감소합니다.

매개변수를 자유롭게 제어하고 임의로 변경하여 비현실적이고 믿을 수 없는 값을 제공하는 기능;

우주에서 연구 중인 현상의 원격성(천문학), 시간의 상당한 연장(생물학) 또는 돌이킬 수 없는 변화의 도입 가능성으로 인해 본격적인 실험이 불가능한 컴퓨터 실험을 수행할 가능성 연구되는 과정에 들어갑니다.

이 경우 컴퓨터 모델링이 사용됩니다. 컴퓨터 모델링은 교육 및 훈련 목적으로도 널리 사용됩니다. 컴퓨터 모델링은 자연 과학 과목을 공부하는 데 가장 적합한 접근 방식입니다. 컴퓨터 모델링 연구는 컴퓨터 과학과 수학, 자연 과학과 사회 과학 사이의 연관성을 이해할 수 있는 폭넓은 기회를 열어줍니다. 교사는 수업에서 기성 컴퓨터 모델을 사용하여 천체의 움직임, 원자의 움직임, 분자 모델, 미생물의 성장 등 연구 중인 현상을 보여줄 수 있습니다. 또한 교사는 다음을 수행할 수 있습니다. 학생들에게 특정 현상을 모델링하여 특정 모델을 개발하도록 도전합니다. 학생은 특정 교육 자료를 숙달할 뿐만 아니라 문제와 과제를 제시하고, 연구 결과를 예측하고, 합리적인 추정을 하고, 구축에 대한 주요 및 부차적인 요소를 식별하는 능력을 습득하게 됩니다. 모델을 만들고, 유추와 수학적 공식을 선택하고, 컴퓨터를 사용하여 문제를 해결하고, 계산 실험을 분석합니다. 따라서 교육에 컴퓨터 모델링을 사용하면 교육 활동 방법론을 과학 연구 작업 방법론에 더 가깝게 만들 수 있습니다.

모델링의 개념은 매우 광범위한 개념이며 수학적 모델링에만 국한되지 않습니다. 모델링의 기원은 먼 과거에서 발견됩니다. 동굴 벽에 창으로 찔린 매머드의 암벽화는 고대 예술가가 창조한 성공적인 사냥의 모델로 볼 수 있습니다.

모델링의 요소는 어린이 게임에 자주 등장합니다. 어린이가 가장 좋아하는 취미는 즉석 수단을 사용하여 성인의 삶에서 사물과 관계를 모델링하는 것입니다. 아이들은 성장하고 인류는 성숙해집니다. 인류는 우리 주변의 세계에 대해 배우고 있으며 모델은 더욱 추상화되어 실제 물체와의 외부 유사성을 잃습니다. 모델은 대상 연구의 결과로 확립된 기본 패턴을 반영합니다. 이미지, 다이어그램, 지도, 그래프, 컴퓨터 프로그램, 수학 공식 등 다양한 개체가 모델 역할을 할 수 있습니다. 실제 물체를 수학 공식으로 대체하면 뉴턴의 제2법칙에 따라 특정 신체의 움직임을 비선형 방정식 시스템으로 설명하거나 열전도율 법칙에 따라 열 과정을 설명한다고 가정해 보겠습니다. 2차 미분 방정식을 사용한 전파 - 실제 객체를 컴퓨터 프로그램으로 대체하면 수학적 모델링에 대해 이야기합니다. - 컴퓨터 모델링에 대해 이야기합니다.

그러나 무엇이 모델의 역할을 하든, 실제 객체를 연구하거나 실제 객체의 속성에 대한 정보를 전달하기 위해 실제 객체를 모델 객체의 도움으로 대체하는 과정을 지속적으로 관찰합니다. 이 프로세스를 모델링이라고 합니다. 교체된 개체를 원본이라고 하고, 교체한 개체를 모델이라고 합니다(그림 2).

쌀. 2 – 모델링 요소

물리학은 아이작 뉴턴(17~18세기) 시대부터 수학적 모델링과 불가분의 관계를 맺어 왔습니다. I. Newton은 역학의 기본 법칙, 만유인력의 법칙을 발견하여 이를 수학 언어로 설명했습니다. I. Newton (G. Leibniz와 함께)은 물리학의 수학적 장치의 기초가 된 미분 및 적분 미적분학을 개발했습니다. 이후의 모든 물리적 발견(열역학, 전기역학, 원자물리학 등)은 수학 언어로 설명된 법칙과 원리의 형태로 제시되었습니다. 수학적 모델의 형태로.

이론적으로 모든 물리적 문제에 대한 해결책은 수학적 모델링이라고 말할 수 있습니다. 그러나 문제에 대한 이론적 해결 가능성은 수학적 모델의 복잡성 정도에 따라 제한됩니다. 도움을 받아 설명되는 물리적 프로세스가 복잡할수록 수학적 모델도 더욱 복잡해지고 계산에 이러한 모델을 사용하는 것이 더욱 어려워집니다.

가장 간단한 상황에서는 문제에 대한 해결책을 분석적으로 "수동으로" 얻을 수 있습니다. 대부분의 실질적으로 중요한 상황에서는 모델의 수학적 복잡성으로 인해 분석적 솔루션을 찾는 것이 불가능합니다. 이 경우 문제를 해결하기 위해 수치적 방법이 사용되며, 효과적인 구현은 컴퓨터에서만 가능합니다. 즉, 복잡한 수학적 모델을 기반으로 한 물리적 연구는 컴퓨터 수학적 모델링을 사용하여 수행됩니다. 이와 관련하여 20세기에는 물리학을 이론과 실험으로 나누는 전통적인 방식과 함께 "계산 물리학"이라는 새로운 방향이 나타났습니다.

컴퓨터에서 물리적 과정을 연구하는 것을 계산 실험이라고 합니다. 따라서 전산 물리학은 수학적 모델을 도출하는 이론 물리학과 컴퓨터에서 가상 물리적 실험을 구현하는 실험 물리학 사이에 다리를 구축합니다. 계산 결과를 처리할 때 컴퓨터 그래픽을 사용하면 결과의 명확성이 보장되며, 이는 연구자의 인식과 해석에 가장 중요한 조건입니다.

학문 분야인 물리학은 전자 기술을 교육 도구로 가장 광범위하게 응용할 수 있는 기회를 제공합니다. 여기에는 물리적 프로세스(시연 및 실험실) 모델링, 교육 시스템, 컴퓨터 제어, 시뮬레이터, 문제 해결을 위한 개별 작업 생성기가 포함됩니다. 이는 참조 및 정보 시스템, 실험 제어 시스템, 그리고 마지막으로 다양한 계산 수행(특히 실험실 작업장의 결과를 처리할 때)일 수도 있습니다.

컴퓨터를 사용하면 실제 개체의 반응과 유사한 사용자 동작에 반응하기 때문에 동적 모델을 구축할 수 있습니다. 컴퓨터 모델은 실험을 수행할 때 더 큰 유연성을 제공하는 동시에 실험 문제를 해결하고, 시간 흐름을 늦추거나 빠르게 하고, 공간을 압축하거나 늘리고, 그래프, 표, 애니메이션으로 모델을 보완하고, 상황을 반복하거나 변경할 수 있습니다.

물리적 실험의 기술과 방법론을 개선하는 데 특별한 위치를 차지하는 기술 개체를 제어하는 ​​수단인 컴퓨터는 다음 기능을 수행할 수 있습니다.

측정기;

객체의 물리적 프로세스 또는 동작을 제어합니다.

물리적 실험 또는 기술 대상의 제어

실험 결과의 다양한 처리.

컴퓨터 교육의 효과는 컴퓨터의 교훈적 기능, 멀티미디어 기술의 교육적 잠재력, 새로운 정보 기술의 기능이 가장 완벽하게 드러나는 교육 과정의 구성 등 여러 요소에 의해 결정됩니다.

멀티미디어 기술은 독립적이고 통제된 지식 발견과 같은 교육 활동 모델 구현의 일부로 사용될 수 있습니다. 멀티미디어 응용 프로그램 개발을 위한 기존 전자 도구를 교육 과정에서 사용하여 멀티미디어 교육 도구를 만들 수 있습니다. 교육 과정에서 멀티미디어 교육 프리젠테이션과 같은 교훈적인 도구를 사용하면 학생들이 받은 교육 정보를 동화하는 정도를 높일 수 있습니다.

현재 관련성이 높은 플래시 기술을 멀티미디어 애플리케이션으로 사용할 수 있습니다.

Flash는 다양한 활동 분야에 맞는 다양한 멀티미디어 및 대화형 응용 프로그램을 만들 수 있는 가장 널리 사용되는 기술입니다. Flash는 2차원 애니메이션 컴퓨터 그래픽의 형식을 만들고 저장하는 패키지입니다.

, 천체 물리학, 역학, 화학, 생물학, 경제학, 사회학, 기상학, 기타 과학 및 무선 전자, 기계 공학, 자동차 산업 등 다양한 분야의 응용 문제. 컴퓨터 모델은 모델링된 객체에 대한 새로운 지식을 얻거나 분석 연구를 하기에는 너무 복잡한 시스템의 동작을 근사화하는 데 사용됩니다.

컴퓨터 모델의 구성은 현상의 특정 특성이나 연구 중인 원래 개체의 추상화를 기반으로 하며 먼저 정성적 모델을 생성하고 그 다음에는 정량적 모델을 생성하는 두 단계로 구성됩니다. 컴퓨터 모델링은 컴퓨터에서 일련의 계산 실험을 수행하는 것으로 구성되며, 그 목적은 모델링 결과를 연구 대상 개체의 실제 동작과 분석, 해석 및 비교하고 필요한 경우 후속 모델 개선 등을 수행하는 것입니다.

컴퓨터 모델링의 주요 단계는 다음과 같습니다.

분석 및 시뮬레이션 모델링이 있습니다. 분석 모델링에서는 실제 객체의 수학적(추상) 모델을 대수학, 미분 방정식, 기타 방정식의 형태로 연구할 뿐만 아니라 정확한 솔루션을 도출하는 명확한 계산 절차 구현과 관련된 모델도 연구합니다. 시뮬레이션 모델링에서는 수많은 기본 작업을 순차적으로 수행하여 연구 중인 시스템의 기능을 재현하는 알고리즘 형태로 수학적 모델을 연구합니다.

실제 사용

컴퓨터 모델링은 다음과 같은 광범위한 작업에 사용됩니다.

• 대기 중 오염물질 분포 분석
• 소음 공해 방지를 위한 소음 장벽 설계
• 차량 디자인
• 조종사 훈련을 위한 비행 시뮬레이터
• 일기 예보
• 다른 전자 장치의 작동을 에뮬레이션
• 금융 시장의 가격 예측
• 기계적 하중을 받는 건물, 구조물, 부품의 거동 연구
• 구조물의 강도와 파괴 메커니즘 예측
• 산업 공정 설계(예: 화학)
• 조직의 전략적 관리
• 유압 시스템의 동작 연구: 송유관, 수도관
• 로봇 및 자동 조작기 모델링
• 도시 개발 시나리오 모델링
• 운송 시스템 모델링
• 시뮬레이션된 충돌 테스트
• 성형수술 결과 모델링

컴퓨터 모델을 적용하는 분야에 따라 도움을 받아 얻은 결과의 신뢰성에 대한 요구 사항이 다릅니다. 건물과 항공기 부품의 모델링에는 높은 정밀도와 신뢰성이 요구되는 반면, 도시 및 사회 경제적 시스템의 진화 모델은 대략적이거나 질적인 결과를 얻는 데 사용됩니다.

컴퓨터 시뮬레이션 알고리즘

• 부품회로 방식
• 상태변수 방식

또한보십시오

연결

위키미디어 재단. 2010.

다른 사전에 "컴퓨터 모델링"이 무엇인지 확인하십시오.

컴퓨터 모델링- 말 그대로 - 컴퓨터를 사용하여 무언가를 시뮬레이션합니다. 일반적으로 사람의 생각이나 행동이 모델링됩니다. 즉, 컴퓨터가 다음과 유사한 방식으로 작동하도록 프로그래밍하려는 시도가 이루어지고 있습니다. ... 심리학 설명사전

모델링은 모델에 대한 지식 대상을 연구하는 것입니다. 이러한 현상에 대한 설명을 얻고 관심 있는 현상을 예측하기 위해 실제 물체, 프로세스 또는 현상의 모델을 구축하고 연구합니다... ... Wikipedia

컴퓨터 비전은 물체를 감지, 추적, 분류할 수 있는 기계를 만드는 이론이자 기술입니다. 과학 분야로서 컴퓨터 비전은 인공 시스템을 만드는 이론과 기술을 의미합니다... ... Wikipedia

소셜 모델링- 사회 현상과 과정을 다른 대상의 특성을 재현하여 이해하는 과학적 방법, 즉 이 목적을 위해 특별히 제작된 모델입니다. M.s의 필요성. 최근 수요 증가로 인해.. 사회학 참고서

현대 우주에서 두께가 15 Mpc/h인 시뮬레이션된 부피의 단면(적색편이 z=0). 암흑 물질의 밀도가 잘 표시됩니다 ... Wikipedia

M.은 사람이 실제 상황인 것처럼 이상적으로 행동해야 하는 자연 상황의 모방입니다. 모델의 장점은 피험자가 위험에 직면하지 않고 상황에 반응할 수 있다는 것입니다... 심리백과사전

"소프트웨어"에 대한 요청이 여기로 리디렉션됩니다. 보다 또 다른 의미도 있습니다. 하드웨어와 함께 소프트웨어 (발음 소프트웨어는 권장되지 않거나 오히려 권장되지 않음)는 정보의 가장 중요한 구성 요소입니다 ... Wikipedia

소프트웨어 개발 소프트웨어 개발 프로세스 프로세스 단계 분석 | 디자인 | 구현 | 테스트 | 구현 | 유지 관리 민첩한 모델/방법 | 클린룸 | 반복 | 스크럼 | 루프 | MSF | 나선형 | ... 위키피디아

모델링- (군사) 실제 시스템에 대한 정보를 얻기 위해 유사체(모델)를 만들고 연구하여 대상(현상, 시스템, 프로세스)에 대한 이론적 또는 기술적 연구 방법입니다. M.은 물리적, 논리적, 수학적일 수 있습니다... ... 국경 사전

컴퓨터 모델링은 복잡한 시스템을 연구하는 효과적인 방법 중 하나입니다. 컴퓨터 모델은 소위 수행할 수 있는 능력으로 인해 연구하기가 더 쉽고 편리합니다. 실제 실험의 경우 계산 실험... ... Wikipedia

이 매뉴얼은 물리학 전공 학생들에게 컴퓨터에서 물리적 현상을 모델링하는 방법을 가르치기 위한 것입니다. 다양한 유형의 모델에 대한 정의가 제공되고 분류가 제공됩니다. 자연에서 흔히 볼 수 있는 현상과 물리적 실험에서 관찰되는 현상의 예를 사용하여 모델이 어떻게 컴파일되고 분석되는지 보여줍니다. 혼란스럽거나 분석적으로 예측할 수 없는 시스템이 고려됩니다: 결정 내 입자 흐름의 통과, 무작위 보행, 퍼콜레이션, 운동 성장 모델, 세포 자동 장치, Ising 모델. 이론적 프레젠테이션은 학생이 독립적으로 프로그램을 구성할 수 있는 기성 프로그램이나 프로그램 블록의 예를 통해 보완됩니다.

소재와 이상적인 모델링.
현재 존재하는 모든 모델링 기술은 (조건부로) 재료와 이상으로 나눌 수 있습니다.

재료 모델링은 재료 아날로그(그리스어 유추 - 대응, 비례)를 사용하여 물체에 대한 연구가 수행되어 이 물체의 기본적인 물리적, 기하학적, 동적 및 기능적 특성을 재현하는 모델링입니다. 예를 들어 이러한 모델에는 다양한 차량의 건축 모델, 모델 및 실험 샘플이 포함됩니다.

이상적인 모델링은 물질적인 모델링과 다릅니다. 그것은 대상과 모델의 물질적 유추에 기초한 것이 아니라 이상적이고 상상 가능한 유비에 기초하며 항상 이론적 성격을 갖는다는 것입니다.

질문: 특정 유형의 모델을 사용하지 않고 기술을 관리하는 것이 가능합니까? 분명한 대답은 '아니오'입니다! 물론, "머리에서" 새로운 항공기를 제작할 수 있습니다(예비 계산, 도면, 실험 샘플 없이, 즉 디자이너의 "머리"에 존재하는 유일한 "이상적인 모델" 사용). 그러나 이는 충분히 효과적이고 신뢰할 수 있는 설계가 아닐 수 있습니다. 유일한 장점은 독창성으로 간주 될 수 있습니다. 결국, 저자조차도 정확히 동일한 항공기를 다시 만들 수는 없을 것입니다. 왜냐하면 첫 번째 사본을 제작한 결과로 항공기의 "머리 속" "이상적인" 모델을 확실히 변화시킬 일부 경험을 얻게 될 것이기 때문입니다. 디자이너 자신.

목차
제1장 모델링의 정의와 목적
1.1. 모델이란 무엇입니까?
1.2. 재료 및 이상적인 모델링
1.3. 모델 정의
1.4. 모델 속성
1.5. 모델링 목표
1.6. 모델 분류
2장. 몬테카를로 방법
2.1 방법의 일반적인 아이디어
2.2. 무작위 변수
2.3. 몬테카를로법의 적용
3장. 결정 내 하전입자의 흐름
3.1. 채널링 효과
3.2. 이온 소스
3.3. 결정 구조
3.4. 산란
4장. 랜덤 워크
4.1. 1차원 랜덤워크
4.2. 여러 차원의 랜덤 워크
4.3. 자기교차가 없는 무작위 보행
4.4. 자기교차가 없는 진정한 걷기
제5장 퍼콜레이션 이론
5.1. 자연과 기술의 퍼칼레이션 과정
5.2. 여과 유형
5.3. 삼출 임계값
5.4. 호센-코펠만 알고리즘
5.5. 임계 지수 및 척도 불변성
5.6. 재정규화 그룹
6장. 자기 유사 구조의 부착
6.1. 프랙탈 차원
6.2. 규칙적인 도형과 자기유사성
6.3. 프랙탈 성장 과정
7장. 셀룰러 오토마타
7.1. 셀룰러 오토마타 모델의 특징
7.2. 인생의 게임
8장. ISING 모델
8.1. 미시적 앙상블
8.2. 위상 상호 작용
8.3. 정식 앙상블
8.4. 메트로폴리스 알고리즘
8.5. Ising 모델의 다른 응용
문학
목차.

편리한 형식으로 전자책을 무료로 다운로드하고 시청하고 읽으세요.
물리적 현상의 컴퓨터 모델링 책 다운로드, Malyutin V.M., Sklyarova E.A., 2004 - fileskachat.com, 빠르고 무료 다운로드.