МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
приближённое
описание какого-либо класса явлений внеш. мира, выраженное с помощью математич.
символики. М. м.- мощный метод познания внеш. мира, а также прогнозирования
и управления. Анализ М. м. позволяет проникнуть в сущность изучаемых явлений.
Процесс математич. моделирования, т. е. изучения явления с помощью
М. м., можно подразделить на 4 этапа.
Первый этап - формулирование законов, связывающих
основные объекты модели. Этот этап требует широкого знания фактов, относящихся
к изучаемым явлениям, и глубокого проникновения в их взаимосвязи. Эта стадия
завершается записью в математич. терминах сформулированных качеств, представлений
о связях между объектами модели.
Второй этап - исследование математич. задач,
к к-рым приводят М. м. Основным вопросом здесь является решение прямой
задачи, т. е. получение в результате анализа модели выходных данных (теоретических
следствий) для дальнейшего их сопоставления с результатами наблюдений изучаемых
явлений. На этом этапе важную роль приобретают математич. аппарат, необходимый
для анализа М. м., и вычислит, техника - мощное средство для получения
количеств, выходной информации как результата решения сложных математич.
задач. Часто математич. задачи, возникающие на основе М. м. различных явлений,
бывают одинаковыми (напр., основная задача линейного программирования
отражает
ситуации различной природы). Это даёт основание рассматривать такие типичные
математич. задачи как самостоят, объект, абстрагируясь от изучаемых явлений.
Третий этап - выяснение того, удовлетворяет
ли принятая гипотетическая модель критерию практики, т. е. выяснение вопроса
о том, согласуются ли результаты наблюдений стеоретич. следствиями модели
в пределах точности наблюдений. Если модель была вполне определена - все
параметры её были заданы,- то определение уклонений теоретич. следствий
от наблюдений даёт решения прямой задачи с последующей оценкой уклонений.
Если уклонения выходят за пределы точности наблюдений, то модель не может
быть принята. Часто при построении модели нек-рые её характеристики остаются
не определёнными. Задачи, в к-рых определяются характеристики модели (параметрические,
функциональные) таким образом, чтобы выходная информация была сопоставима
в пределах точности наблюдений с результатами наблюдений изучаемых явлений,
наз. обратными задачами. Если М. м. такова, что ни при каком выборе характеристик
этим условиям нельзя удовлетворить, то модель непригодна для исследования
рассматриваемых явлений. Применение критерия практики к оценке М. м. позволяет
делать вывод о правильности положений, лежащих в основе подлежащей изучению
(гипотетической) модели. Этот метод является единственным методом изучения
недоступных нам непосредственно явлений макро- и микромира.
Четвёртый этап - последующий анализ модели
в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели.
В процессе развития науки и техники данные об изучаемых явлениях всё более
и более уточняются и наступает момент, когда выводы, получаемые на основании
существующей М. м., не соответствуют нашим знаниям о явлении. Т. о., возникает
необходимость построения новой, более совершенной М. м.
Типичным примером, иллюстрирующим характерные
этапы в построении М. м., является модель Солнечной системы. Наблюдения
звёздного неба начались в глубокой древности. Первичный анализ этих наблюдений
позволил выделить планеты из всего многообразия небесных светил. Т. о.,
первым шагом было выделение объектов изучения. Вторым шагом явилось определение
закономерностей их движений. (Вообще определения объектов и их взаимосвязей
являются исходными положениями - "аксиомами" - гипотетической модели.)
Модели Солнечной системы в процессе своего развития прошли через ряд последовательных
усовершенствований. Первой была модель Птолемея
(2 в. н. э.), исходившая
из положения, что планеты и Солнце совершают движения вокруг Земли (геоцентрическая
модель), и описывавшая эти движения с помощью правил (формул), многократно
усложнявшихся по накоплении наблюдений.
Развитие мореплавания поставило перед астрономией
новые требования к точности наблюдений. Н. Коперником
в 1543 была
предложена принципиально новая основа законов движения планет, полагавшая,
что планеты вращаются вокруг Солнца по окружностям (гелиоцентрическая система).
Это была качественно новая (но не математич.) модель Солнечной системы.
Однако не существовало параметров системы (радиусов окружностей и угловых
скоростей движения), приводящих количеств, выводы теории в должное соответствие
с наблюдениями, так что Коперник был вынужден вводить поправки в движения
планет по окружностям (эпициклы).
Следующим шагом в развитии модели Солнечной
системы были исследования И. Кеплера (нач. 17 в.), к-рый сформулировал
законы движения планет. Положения Коперника и Кеплера давали кинематич.
описание движения каждой планеты обособленно, не затрагивая ещё причин,
обусловливающих эти движения.
Принципиально новым шагом были работы И.
Ньютона,
предложившего
во 2-й пол. 17 в. динамич. модель Солнечной системы, основанную на законе
всемирного тяготения. Динамич. модель согласуется с кинематич. моделью,
предложенной Кеплером, т. к. из динамич. системы двух тел "Солнце - планета"
следуют законы Кеплера.
К 40-м гг. 19 в. выводы динамич. модели,
объектами к-рой были видимые планеты, вошли в противоречие с накопленными
к тому времени наблюдениями. Именно, наблюдаемое движение Урана уклонялось
от теоретически вычисляемого движения. У. Леверъе в 1846 расширил
систему наблюдаемых планет новой гипотетич. планетой, названной им Нептуном,
и, пользуясь новой моделью Солнечной системы, определил массу и закон движения
новой планеты так, что в новой системе противоречие в движении Урана было
снято. Планета Нептун была открыта в месте, указанном Леверье. Аналогичным
методом, используя расхождения в теоретич. и наблюдаемой траектории Нептуна,
в 1930 была открыта планета Плутон.
Метод математич. моделирования, сводящий
исследование явлений внеш. мира к математич. задачам, занимает ведущее
место среди др. методов исследования, особенно в связи с появлением ЭВМ.
Он позволяет проектировать новые технич. средства, работающие в оптимальных
режимах, для решения сложных задач науки и техники; проектировать новые
явления. М. м. проявили себя как важное средство управления. Они применяются
в самых различных областях знания, стали необходимым аппаратом в области
экономического планирования и являются важным элементом автоматизированных
систем управления. А. Н. Тихонов.
А Б В Г Д Е Ё Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ъ Ы Ь Э Ю Я