Как называется процесс построения моделей
Моделирование
Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.
Содержание
Виды моделирования
В силу многозначности понятия «модель» в науке и технике не существует единой классификации видов моделирования: классификацию можно проводить по характеру моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике и т. д.). Например, можно выделить следующие виды моделирования:
Процесс моделирования
Процесс моделирования включает три элемента:
Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.
На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о её «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.
На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал — формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.
Четвёртый этап — практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.
Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырёхэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.
Сейчас трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов человека, жизнедеятельности Азовского моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.
Математическое моделирование исторической динамики
1. Как называется упрощенное представление реального объекта?
а) оригинал; б) прототип; в) модель; г) система.
2. Процесс построения моделей называется:
а) моделирование; б) конструирование; в) экспериментирование;
г) проектирование
3. Информационная модель, состоящая из строк и столбцов, называется:
а) таблица; б) график; в) схема; г) чертеж.
4. Каково общее название моделей, которые представляют собой совокупность полезной и нужной информации об объекте?
а) материальные; б) информационные; в) предметные; г) словесные.
5. Схема электрической цепи является:
а) табличной информационной моделью;
б) иерархической информационной моделью;
в) графической информационной моделью;
г) словесной информационной моделью
6. Знаковой моделью является:
а) карта; б) детские игрушки; в) глобус; г) макет здания.
7. Укажите в моделировании процесса исследования температурного режима комнаты цель моделирования:
а) конвекция воздуха в комнате;
б) исследование температурного режима комнаты;
в) комната; г) температура.
8. Инструментом для компьютерного моделирования является:
а) сканер; б) компьютер; в) принтер; г) монитор.
9. Как называются модели, в которых на основе анализа различных условий принимается решение?
а) словесные; б) графические; в) табличные; г) логические.
10. Решение задачи автоматизации продажи билетов требует использования:
а) графического редактора; б) текстового редактора;
в) операционной системы; г) языка программирования
Моделирование данных: зачем нужно и как реализовать
Моделирование данных ощутимо упрощает взаимодействие между разработчиками, аналитиками и маркетологами, как и сам процесс создания отчетов. Поэтому я перевела статью IBM Cloud Education о ценности моделирования и от себя добавила инфо о способах трансформации данных для моделирования.
Моделирование данных
Узнайте, как моделирование данных использует абстракцию для представления и лучшего понимания природы данных в информационной системе предприятия.
Что такое моделирование данных
Моделирование данных — это создание визуального представления о всей информационной системе либо ее части. Цель в том, чтобы проиллюстрировать типы данных, которые используются и хранятся в системе, отношения между этими типами данных, способы группировки и организации данных, их форматы и атрибуты.
Модели данных строятся на основе бизнес-потребностей. Правила и требования к модели данных определяются заранее на основе обратной связи с бизнесом, поэтому их можно включить в разработку новой системы или адаптировать к существующей.
Данные можно моделировать на различных уровнях абстракции. Процесс начинается со сбора бизнес-требований от заинтересованных сторон и конечных пользователей. Эти бизнес-правила затем преобразуются в структуры данных. Модель данных можно сравнить с дорожной картой, планом архитектора или любой формальной схемой, которая способствует более глубокому пониманию того, что разрабатывается.
Моделирование данных использует стандартизированные схемы и формальные методы. Это обеспечивает последовательный и предсказуемый способ управления данными в организации или за ее пределами.
В идеале модели данных — это живые документы, которые развиваются вместе с потребностями бизнеса. Они играют важную роль в поддержке бизнес-процессов и планировании ИТ-архитектуры и стратегии. Моделями данных можно делиться с поставщиками, партнерами и коллегами.
Преимущества моделирования данных
Моделирование упрощает просмотр и понимание взаимосвязей между данными для разработчиков, архитекторов данных, бизнес-аналитиков и других заинтересованных лиц. Кроме того, моделирование данных помогает:
Уменьшить количество ошибок при разработке программного обеспечения и баз данных.
Унифицировать документацию на предприятии.
Повысить производительность приложений и баз данных.
Упростить отображение данных по всей организации.
Улучшить взаимодействие между разработчиками и командами бизнес-аналитики.
Упростить и ускорить процесс проектирования базы данных на концептуальном, логическом и физическом уровнях.
Типы моделей данных
Разработка баз данных и информационных систем начинается с высокого уровня абстракции и с каждым шагом становится все точнее и конкретнее. В зависимости от степени абстракции модели данных можно разделить на три категории. Процесс начинается с концептуальной модели, переходит к логической модели и завершается физической моделью.
Концептуальные модели данных. Также они называются моделями предметной области и описывают общую картину: что будет содержать система, как она будет организована и какие бизнес-правила будут задействованы. Концептуальные модели обычно создаются в процессе сбора исходных требований к проекту. Как правило, они включают классы сущностей (вещи, которые бизнесу важно представить в модели данных), их характеристики и ограничения, отношения между сущностями, требования к безопасности и целостности данных. Любые обозначения обычно просты.
Логические модели данных уже не так абстрактны и предоставляют более подробную информацию о концепциях и взаимосвязях в рассматриваемой области. Они содержат атрибуты данных и показывают отношения между сущностями. Логические модели данных не определяют никаких технических требований к системе. Этот этап часто пропускается в agile или DevOps-практиках. Логические модели данных могут быть полезны для проектов, ориентированных на данные по своей природе. Например, для проектирования хранилища данных или разработки системы отчетности.
Физические модели данных представляют схему того, как данные будут храниться в базе. По сути, это наименее абстрактные из всех моделей. Они предлагают окончательный дизайн, который может быть реализован как реляционная база данных, включающая ассоциативные таблицы, которые иллюстрируют отношения между сущностями, а также первичные и внешние ключи для связи данных.
Процесс моделирования данных
Моделирование данных начинается с договоренности о том, какие символы используются для представления данных, как размещаются модели и как передаются бизнес-требования. Это формализованный рабочий процесс, включающий ряд задач, которые должны выполняться итеративно. Сам процесс обычно выглядят так:
Определите сущности. На этом этапе идентифицируем объекты, события или концепции, представленные в наборе данных, который необходимо смоделировать. Каждая сущность должна быть целостной и логически отделенной от всех остальных.
Определите ключевые свойства каждой сущности. Каждый тип сущности можно отличить от всех остальных, поскольку он имеет одно или несколько уникальных свойств, называемых атрибутами. Например, сущность «клиент» может обладать такими атрибутами, как имя, фамилия, номер телефона и т.д. Сущность «адрес» может включать название и номер улицы, город, страну и почтовый индекс.
Определите связи между сущностями. Самый ранний черновик модели данных будет определять характер отношений, которые каждая сущность имеет с другими. В приведенном выше примере каждый клиент «живет по» адресу. Если бы эта модель была расширена за счет включения сущности «заказы», каждый заказ также был бы отправлен на адрес. Эти отношения обычно документируются с помощью унифицированного языка моделирования (UML).
Полностью сопоставьте атрибуты с сущностями. Это гарантирует, что модель отражает то, как бизнес будет использовать данные. Широко используются несколько формальных шаблонов (паттернов) моделирования данных. Объектно-ориентированные разработчики часто применяют шаблоны для анализа или шаблоны проектирования, в то время как заинтересованные стороны из других областей бизнеса могут обратиться к другим паттернам.
Назначьте ключи по мере необходимости и определите степень нормализации. Нормализация — это метод организации моделей данных, в которых числовые идентификаторы (ключи) назначаются группам данных для установления связей между ними без повторения данных. Например, если каждому клиенту назначен ключ, этот ключ можно связать как с его адресом, так и с историей заказов, без необходимости повторять эту информацию в таблице с именами клиентов. Нормализация помогает уменьшить объем дискового пространства, необходимого для базы данных, но может сказываться на производительности запросов.
Завершите и проверьте модель данных. Моделирование данных — это итеративный процесс, который следует повторять и совершенствовать под потребности бизнеса.
Типы моделирования данных
Моделирование данных развивалось вместе с системами управления базами данных (СУБД), при этом типы моделей усложнялись по мере роста потребностей предприятий в хранении данных.
Иерархические модели данных представляют отношения «один ко многим» в древовидном формате. В модели этого типа каждая запись имеет единственный корень или родительский элемент, который сопоставляется с одной или несколькими дочерними таблицами. Эта модель была реализована в IBM Information Management System (IMS) в 1966 году и быстро нашла широкое применение, особенно в банковской сфере. Хотя этот подход менее эффективен, чем недавно разработанные модели баз данных, он все еще используется в системах расширяемого языка разметки (XML) и географических информационных системах (ГИС).
Реляционные модели данных были предложены исследователем IBM Э. Ф. Коддом в 1970 году. Они до сих пор встречаются во многих реляционных базах данных, обычно используемых в корпоративных вычислениях. Реляционное моделирование не требует детального понимания физических свойств используемого хранилища данных. В нем сегменты данных объединяются с помощью таблиц, что упрощает базу данных.
Реляционные базы данных часто используют язык структурированных запросов (SQL) для управления данными. Эти базы подходят для поддержания целостности данных и минимизации избыточности. Они часто используются в кассовых системах, а также для других типов обработки транзакций.
В ER-моделях данных используют диаграммы для представления взаимосвязей между сущностями в базе данных. ER-модель представляет собой формальную конструкцию, которая не предписывает никаких графических средств её визуализации. В качестве стандартной графической нотации, с помощью которой можно визуализировать ER-модель, была предложена диаграмма «сущность-связь» (Entity-Relationship diagram). Однако для визуализации ER-моделей могут использоваться и другие графические нотации, либо визуализация может вообще не применяться (например, только текстовое описание).
Объектно-ориентированные модели данных получили распространение как объектно-ориентированное программирование и стали популярными в середине 1990-х годов. Вовлеченные «объекты» — это абстракции сущностей реального мира. Объекты сгруппированы в иерархии классов и имеют связанные черты. Объектно-ориентированные базы данных могут включать таблицы, но могут также поддерживать более сложные связи. Этот подход часто используется в мультимедийных и гипертекстовых базах данных.
Размерные модели данных разработал Ральф Кимбалл для быстрого поиска данных в хранилище. Реляционные и ER-модели делают упор на эффективное хранение и уменьшают избыточность данных, а размерные модели упорядочивает данные таким образом, чтобы легче было извлекать информацию и создавать отчеты. Это моделирование обычно используется в системах OLAP.
Две популярные размерные модели данных — это схемы «звезда» и «снежинка». В схеме «звезда» данные организованы в факты (измеримые элементы) и измерения (справочная информация), где каждый факт окружен связанными с ним измерениями в виде звездочки. Схема «снежинка» напоминает схему «звезда», но включает дополнительные слои связанных измерений, что усложняет схему ветвления.
Инструменты для моделирования данных
Сегодня широко используются многочисленные коммерческие и CASE-решения с открытым исходным кодом, в том числе различные инструменты моделирования данных, построения диаграмм и визуализации. Вот несколько примеров:
erwin Data Modeler — это инструмент моделирования данных, основанный на языке IDEF1X, который теперь поддерживает и другие нотации, включая нотацию для размерного моделирования.
Enterprise Architect — это инструмент визуального моделирования и проектирования, который поддерживает моделирование корпоративных информационных систем и архитектур, программных приложений и баз данных. Он основан на объектно-ориентированных языках и стандартах.
ER/Studio — это программа для проектирования баз данных, совместимая с некоторыми из самых популярных СУБД. Она поддерживает как реляционное, так и размерное моделирование данных.
Бесплатные инструменты моделирования данных включают решения с открытым исходным кодом, такие как Open ModelSphere.
Для того, чтобы преобразовать данные в структуру, которая соответствует требованиям модели, можно использовать встроенный механизм регулярных запросов, которые выполняются в Google BigQuery, Scheduled Queries и AppScript. Их легко можно освоить, потому что это привычный SQL, но проводить отладку в Scheduled Queries практически нереально. Особенно, если это какой-то сложный запрос или каскад запросов.
Есть специализированные инструменты для управления SQL-запросами, например, dbt и Dataform.
dbt (data build tool) — это фреймворк с открытым исходным кодом для выполнения, тестирования и документирования SQL-запросов, который позволяет привнести элемент программной инженерии в процесс анализа данных. Он помогает оптимизировать работу с SQL-запросами: использовать макросы и шаблоны JINJA, чтобы не повторять в сотый раз одни и те же фрагменты кода.
Главная проблема, которую решают специализированные инструменты — это уменьшение времени, необходимого на поддержку и обновление. Это достигается за счет удобства отладки.
Процесс моделирования
Процесс моделирования можно представить как переход от одного моделей одного класса к другому. Условно выделяют три больших класса моделей: когнитивные, содержательные и формальные модели. Они составляют три взаимосвязанных уровня моделирования, которые нельзя рассматривать изолированно один от другого. Взаимовлияние уровней моделирования связано со свойством потенциальности моделей. Создание любой модели сопряжено с появлением новых знаний об исследуемом объекте, что ведет к переоценке и уточнению концепций и взглядов на объект моделирования на разных уровнях. Данное обстоятельство приводит, в свою очередь, к пересмотру соответствующих содержательных и когнитивных моделей, обеспечивая спиральное развитие всех уровней моделирования исследуемого объекта.
Когнитивные и содержательные модели
При наблюдении за объектом-оригиналом в голове исследователя формируется некий мысленный образ объекта, его идеальная модель, которую в научной литературе принято называть когнитивной (мысленной, способствующей познанию). Формируя такую модель, исследователь, как правило, стремится ответить на конкретные вопросы, поэтому от бесконечно сложного устройства объекта отсекается все ненужное с целью получения его более компактного и лаконичного описания. Представление когнитивной модели на естественном языке называется содержательной моделью.
Когнитивные модели субъективны, так как формируются исследователем умозрительно на основе всех его предыдущих знаний и опыта. Получить представление о когнитивной модели можно только описав ее в знаковой форме. Нельзя утверждать, что когнитивные и содержательные модели эквивалентны, поскольку первые могут содержать элементы, которые исследователь не сможет или не хочет сформулировать. В то же время, если содержательная модель сформулирована кем-то другим или является продуктом коллективного творчества, то ее интерпретация, уровень понимания, степень доверия могут существенно изменяться в зависимости от того или иного интерпретатора. Содержательную модель часто называют технической постановкой проблемы.
По функциональному признаку и целям содержательные модели подразделяются на описательные, объяснительные и прогностические:
Концептуальные модели
Концептуальной моделью принято называть содержательную модель, при формулировке которой используются понятия и представления предметных областей знания, занимающихся изучением объекта моделирования.
В более широком смысле под концептуальной моделью понимают содержательную модель, базирующуюся на определенной концепции или точке зрения. Выделяют три вида концептуальных моделей: логико-семантические, структурно-функциональные и причинно-следственные.
Формальные модели
Формальная модель является представлением концептуальной модели с помощью одного или нескольких формальных языков (например, языков математических теорий, специальных языков моделирования или алгоритмических языков). В гуманитарных науках процесс моделирования во многих случаях заканчивается созданием концептуальной модели объекта. В естественно-научных дисциплинах, как правило, удается построить формальную модель.
Если значение содержательных и формальных моделей для процесса познания более или менее осознается исследователями, то роль когнитивных моделей часто недооценивается. Это связано с субъективностью таких моделей и скрытостью процесса мышления. Однако существуют объекты и процессы, для которых роль когнитивных моделей особенно велика. Например, оператор или лицо, принимающее решения, осуществляет управление объектом или процессом главным образом на основании собственных когнитивных моделей. Велика роль данного типа моделей и в социальных науках.
Математическое моделирование — это идеальное научное знаковое формальное моделирование, при котором описание объекта осуществляется на языке математики, а исследование модели проводится с использованием тех или иных математических методов.
Любая математическая модель, предназначенная для научных исследований, позволяет по заданным исходным данным найти значения интересующих исследователя параметров моделируемого объекта или явления. Поэтому можно предположить, что суть любой подобной модели заключается в отображении некоторого заданного множества назначений входных параметров на множество значений выходных параметров. Данное обстоятельство позволяет рассматривать математическую модель как некоторый математический оператор. Понятие оператора может трактоваться достаточно широко. Это может быть как некоторая функция, связывающая входные и выходные значения, так и отображение, представляющее символическую запись системы алгебраических, дифференциальных, интегродифференциальных или интегральных уравнений. Это может быть некоторый алгоритм, совокупность правил или таблиц, обеспечивающих нахождение (или установление) выходных параметров по заданным исходным значениям.
Определение математической модели через понятие оператора является более конструктивным с точки зрения построения классификации таких моделей, поскольку включает в себя все многообразие имеющихся в настоящее время математических моделей.
Преимущества математического моделирования в сравнении с натурным экспериментом:
Информационная модель — модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путём подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта.
Контрольные и проверочные работы для студентов I курса (стр. 6 )
 | Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6 |
9. антивирус; 10. дефрагментация, 11. архив; 12. вирус.
Тест по теме «Модели и моделирование»
1. Модель есть замещение изучаемого объекта другим объектом, который отражает:
а) все стороны данного объекта;
б) некоторые стороны данного объекта;
в) существенные стороны данного объекта;
г) несущественные стороны данного объекта.
2. Результатом процесса формализации является:
а) описательная модель; в) графическая модель;
б) математическая модель; г) предметная модель.
3. Информационной моделью организации занятий в школе является:
а) свод правил поведения учащихся; в) расписание уроков;
б) список класса; г) перечень учебников.
4. Материальной моделью является:
а) макет самолеты; в) чертеж;
б) карта; г) диаграмма.
5. Генеалогическое дерево семьи является:
а) табличной информационной моделью;
б) иерархической информационной моделью;
в) сетевой информационной моделью;
г) словесной информационной моделью.
6. Знаковой моделью является:
а) анатомический муляж; в) модель корабля;
б) макет здания; г) диаграмма.
7. Укажите в моделировании процесса исследования температурного режима комнаты объект моделирования:
а) конвекция воздуха в комнате;
б) исследование температурного режима комнаты;
8. Правильный порядок указанных этапов математического моделирования процесса:
1) анализ результата; 3) определение целей моделирования;
2) проведение исследования; 4) поиск математического описания.
а) 3 – 4 – 2 – 1; в) 2 – 1 – 3 – 4;
б) 1 – 2 – 3 – 4; г) 3 – 1 – 4 – 2;
9. Из скольких объектов, как правило, состоит система?
а) из нескольких; в) из бесконечного числа;
б) из одного; г) она не делима.
10. Как называется граф, предназначенный для отображения вложенности, подчиненности, наследования и т. п. между объектами?
а) схемой; в) таблицей;
11. Устное представление информационной модели называется:
а) графической моделью; в) табличной моделью;
б) словесной моделью; г) логической моделью.
12. Упорядочение информации по определенному признаку называется:
а) сортировкой; в) систематизацией;
б) формализацией; г) моделированием.
1. Как называется упрощенное представление реального объекта?
а) оригинал; в) модель;
б) прототип; г) система.
2. Процесс построения моделей называется:
а) моделирование; в) экспериментирование;
б) конструирование; г) проектирование
3. Информационная модель, состоящая из строк и столбцов, называется:
4. Каково общее название моделей, которые представляют собой совокупность полезной и нужной информации об объекте?
а) материальные; в) предметные;
б) информационные; г) словесные.
5. Схема электрической цепи является:
а) табличной информационной моделью;
б) иерархической информационной моделью;
в) графической информационной моделью;
г) словесной информационной моделью
6. Знаковой моделью является:
б) детские игрушки; г) макет здания.
7. Укажите в моделировании процесса исследования температурного режима комнаты цель моделирования:
а) конвекция воздуха в комнате;
б) исследование температурного режима комнаты;
8. Правильные определения понятий приведены в пунктах
1) моделируемый параметр – признаки и свойства объекта – оригинала, которыми должна обязательно обладать модель;
3) закон – поведение моделируемого объекта.
9. Инструментом для компьютерного моделирования является:
а) сканер; в) принтер;
б) компьютер; г) монитор.
10. Как называется средство для наглядного представления состава и структуры системы?
11. Как называются модели, в которых на основе анализа различных условий принимается решение?
а) словесные; в) табличные;
б) графические; г) логические.
12. Решение задачи автоматизации продажи билетов требует использования:
а) графического редактора; в) операционной системы;
б) текстового редактора; г) языка программирования.
Кроссворд по теме «Модели и моделирование»
1. Некоторый предмет.
2. Описание модели с помощью формального языка.
3. Граф, предназначенный для отображения вложенности, подчиненности, наследования и т. п. между объектами.
4. Общее название моделей, которые можно осязать.
5. Инструмент для компьютерного моделирования.
6. Общее название моделей, которые представляют из себя совокупность полезной и нужной информации об объекте.
7. Информационная модель, состоящая из строк и столбцов.
8. Средство для наглядного представления состава и структуры системы.
9. Процесс построения моделей.
10. граф, отображающий последовательность выполнения действий.
11. Упрощенное представление реального объекта, процесса или явления.
1. объект; 2. формализация; 3.дерево; 4. материальные; 5. компьютер; 6. информационные.
7. таблица; 8. граф; 9. моделирование; 10. схема; 11. модель.