Каляка это маляка с тремя грымзиками что это

При слове «модель» у многих, наверное, появляется мысль о моделях самолётов, кораблей, танков и другой техники, кото­рые стоят на полках магазинов. Однако слово «модель» имеет бо­лее широкое значение. Например, игрушки, в которые играют дети всех возрастов, — это модели реальных объектов, с которы­ми они встречаются в жизни (или встретятся в будущем).

• объекты (самолёт, здание, ядро атома, кристаллическая
решетка металла, галактика);

• процессы (изменение климата и экологической обстановки,
развитие экономики);

• явления (землетрясения, цунами, солнечные затмения).

Зачем нужны модели вообще? Они появляются тогда, когда мы хотим решить какую-то задачу, связанную с оригиналом, а изучать оригинал невозможно, потому что:

• оригинал не существует; например, учебники истории —
это модели общества, которого уже нет; возможные послед­
ствия ядерной войны учёные изучали на моделях, потому
что ставить реальный эксперимент было бы безумием;

• исследование оригинала дорого или опасно для жизни, на­
пример, при управлении ядерным реактором, испытании
скафандра для космонавтов, создании нового самолёта или
корабля;

• сложно исследовать непосредственно оригинал, например
Солнечную систему, молекулы и атомы, очень быстрые про­
цессы в двигателях внутреннего сгорания, очень медленные
движения материков;

• нас интересуют только некоторые свойства оригинала; на­
пример, чтобы испытать новую краску для самолёта, не
нужно строить самолет.

Итак, модель всегда связана не только с оригиналом, но и с конкретной задачей, которую мы хотим решить с её помощью.

Вместе с тем одна и та же модель может описывать множество самых разных оригиналов. Например, в различных задачах атом, муха, человек, автомобиль, высотное здание, даже планета Земля могут быть представлены как материальные точки (если размеры соседних объектов и расстояния между ними значительно больше).

Теперь можно дать определение модели и моделирования.

Модель — это объект, который обладает существенными свойствами другого объекта, процесса или явления (оригинала) и используется вместо него.

Моделирование — это создание и исследование моделей с целью изучения оригиналов.

Практически всё, что мы делаем с помощью компьютеров, — это моделирование. Например, база данных библиотеки — это мо­дель реального хранилища книг, компьютерный чертёж — это модель детали и т. д.

С помощью моделирования можно решать задачи четырёх ти­пов:

• исследование оригинала, изучение его строения (чаще всего
в научных и учебных целях);

• анализ («что будет, если. ») — прогнозирование влияния
различных воздействий на оригинал;

• синтез («как сделать, чтобы. ») — управление оригиналом;

• оптимизация («как сделать лучше всего. ») — выбор наи­
лучшего решения в данных условиях.

Виды моделей

Существует множество классификаций моделей, каждая из которых отражает какое-то одно свойство. Универсальной класси­фикации моделей нет.

По природе модели делятся на материальные (физические, предметные) и информационные (рис. 2.1). Материальные модели «можно потрогать» — это игрушки, уменьшенные копии самолётов и кораблей, чучела животных, учебные модели молекул и т. п.

Информационные модели — это информация о свойствах ори­гинала и его связях с внешним миром. Среди них выделяют вер­бальные модели (словесные, от лат. verbalis — словесный) и зна­ковые модели, записанные с помощью какого-то формального языка:

• графические (схемы, карты, фотографии, чертежи);

• табличные;

• математические (формулы);

• логические (варианты выбора на основе анализа условий);

• специальные (ноты, химические формулы и т. п.).

• испытание лекарств на мышах, обезьянах, группах добро­
вольцев;

• модели биологических систем;

• экономические модели управления производством;

• модели систем массового обслуживания (банки, магазины
и т. п.).

Для понимания работы процессора можно использовать его имитационную модель, которая позволяет вводить команды в определённом формате и показывает изменение значений регис­тров (ячеек памяти) процессора. Подобные модели применяют в том случае, когда нужно написать программу для системы, на которой её невозможно отлаживать (например, для микропроцессо­ра, встроенного в утюг). Такой подход называют екросс-програм­мирование»: программа пишется и отлаживается в одной системе, а работать будет в другой. В этом случае «другую» систему прихо­дится моделировать с помощью имитационной модели.

Игровые модели позволяют учитывать действия противника, например, при моделировании военных действий, соревнований, конкуренции в бизнесе. Задача игрового моделирования — найти лучшую стратегию в игре — план действий, который даёт наилуч­шие результаты даже в том случае, когда противник играет безо­шибочно. Этими вопросами занимается теория игр раздел мате­матики, одним из создателей которого был Джон фон Нейман. В сложных случаях используются имитационные игровые модели.

Адекватность

При моделировании всегда возникает вопрос: можно ли ве­рить полученным результатам? Иначе говоря, будет ли оригинал вести себя так же, как и модель?

Адекватность модели (от лат. adaequatus — равный) — это совпадение свойств модели и оригинала в рассматриваемой задаче.

Адекватность означает, что результаты моделирования:

• не противоречат выводам теории, например законам сохра­
нения (вещества, энергии и т. п.);

• подтверждаются экспериментом с реальным объектом (ори­
гиналом).

Таким образом, адекватность модели можно окончательно до­казать только экспериментом: если мы сможем решить задачу, используя результаты моделирования, то модель адекватна. На практике модель считается адекватной, если расхождения между численными результатами моделирования и эксперимента не превышают 10%.

Нужно понимать, что любая модель отличается от оригинала, поэтому она может быть адекватна только при определённых условиях — в той задаче, для решения которой она создавалась. Например, модель деления амёб (через некоторый интервал времени каждая амёба делится надвое) адекватна только при малом количестве амёб и небольших интервалах наблюдения, иначе аме­бы заполнили бы все пространство.

Во многих случаях результаты моделирования — это некото­рые числа, измеренные или рассчитанные по результатам экспе­римента с моделью. Это могут быть, например, сила, расстояние, скорость, ускорение, давление и др. Чаще всего эти величины для модели и оригинала будут различаться, поэтому нужно уметь пе­ресчитывать «модельные» данные в соответствующие значения для оригинала. Этими вопросами занимается теория подобия. Простейший пример — работа с картой. Расстояние, измеренное по карте, нужно умножить на масштабный множитель, тогда получится соответствующее расстояние на реальной местности.

Вопросы и задания

1. Что такое модель? Зачем нужны модели?

2. Что вы думаете по поводу другого определения модели: «Модель —
это упрощённое представление реального объекта, процесса или яв­
ления»?

3. Приведите примеры моделей объектов, процессов и явлений.

4. Приведите примеры разных моделей Земли. В каких задачах они ис­
пользуются?

5. Приведите примеры разных моделей человека. Для каких задач они
предназначены?

6. Приведите примеры, когда одна модель используется для представ­
ления разных объектов-оригиналов.

7. Приведите примеры моделей, с которыми мы работаем на компьютерах.

8. Что такое моделирование?

9. Назовите типичные задачи, которые могут решаться с помощью мо­
делирования.

10. Что такое анализ и синтез? Какой из этих типов задач более сложен?

11. Приведите примеры задач анализа и синтеза.

12. Что такое оптимизация?

13. Как вы думаете, почему нет единой классификации моделей?

14. К какому типу (типам) можно отнести следующие модели:

а) «Каляка — это маляка с тремя грымзиками»;

в) «Если горит красный свет, то стой. Если горит зеленый свет —
иди»;

15. Объясните, чем различаются статические и динамические модели.

16. Что такое вероятностные модели? Зачем они могут понадобиться?

17. Как называются модели, в которых не используются случайные со­
бытия?

18. Назовите достоинства и недостатки вероятностных и детерминированных моделей?

19. Какую модель — вероятностную или детерминированную — вы ре­
комендуете выбрать для исследования движения судна в шторм? По­чему?

20. Что такое имитационные модели? Подумайте, какие достоинства
и недостатки у них есть но сравнению с теоретическими моделями.

21. Что такое метод проб и ошибок?

22. Приведите примеры задач из вашей практики, для которых имита­
ционная модель позволяет быстрее получить результат, чем теорети-

23. Какие модели называют игровыми?

24. Верно ли, что модели, используемые при создании компьютерных
игр, — это игровые модели? Обоснуйте вашу точку зрения.

25- Приведите примеры детерминированных и вероятностных игровых моделей.

26. Может ли существовать вербальная динамическая имитационная иг­
ровая модель? Обоснуйте свою точку зрения.

27. Что такое адекватность модели? Как можно убедиться, что модель
адекватна?

28. Почему ни одна модель не может быть полностью адекватна ориги­
налу?

Подготовьте собщение

б) «Детерминированные и вероятностные модели»

Источник

Модель в которой используются случайные события

В теории вероятностей реализацию некоторого комплекса условий называют испытанием. Результат испытания, регистрируемый как факт, называют событием.

Случайным называют событие, которое в результате испытания может наступить, а может и не наступить (в отличие от достоверного события, которое при реализации данного комплекса наступает всегда, и невозможного события, которое при реализации данного комплекса условий не наступает никогда). Исчерпывающей характеристикой случайного события является вероятность его наступления. Примерами случайных событий являются отказы в экономических системах; объемы выпускаемой продукции каждым предприятием в каждый день; котировки валют в обменных пунктах; состояние рынка ценных бумаг и биржевого дела и т. п.

Моделирование случайного события заключается в определении («розыгрыше») факта его наступления.

Для моделирования случайного события А, наступающего в опыте с вероятностью Р_А, достаточно одного случайного (псевдослучайного) числа R, равномерно распределенного на интервале [0; 1]. В случае попадания ПСЧ R в интервал [0; Р_А]событие А считают наступившим в данном опыте; в противном случае — не наступившим в данном опыте. На рис. 10.5 показаны оба исхода: при ПСЧ R₁событие следует считать наступившим; при ПСЧ R₂ — событие в данном испытании не наступило.

Очевидно, что чем больше вероятность наступления моделируемого события, тем чаще ПСЧ, равномерно распределенные на интервале [0; 1], будут попадать в интервал [0; Р_А],что и означает факт наступления события в испытании.

Для таких случайных событий можно записать

Факт наступления одного из событий группы определяют, исходя из условия принадлежности ПСЧ R тому или иному интервалу, на который разбивают интервал [0; 1]. Так, на рис. 10.6 для ПСЧ R₁ считают, что наступило событие А2. Если ПСЧ оказалось равным R₂, считают, что наступило событие A(N – 1).

Если группа событий не является полной, вводят дополнительное (фиктивное) событие A(N + 1), вероятность которого определяют по формуле

Далее действуют по уже изложенному алгоритму для полной группы событий с одним изменением: если ПСЧ попадает в последний (N + 1)-й интервал, считают, что ни одно из N событий, составляющих неполную группу, не наступило.

В практике имитационных исследований часто возникает необходимость моделирования зависимых событий, для которых вероятность наступления одного события оказывается зависящей от того, наступило или не наступило другое событие. В качестве одного из примеров зависимых событий приведем доставку груза потребителю в двух случаях: когда маршрут движения известен и был поставщиком дополнительно уточнен и когда уточнения движения груза не проводилось. Понятно, что вероятность доставки груза от поставщика к потребителю для приведенных случаев будет различной.

Для того чтобы провести моделирование двух зависимых случайных событий А и В, необходимо задать следующие полные и условные вероятности:

Заметим, что, если вероятность наступления события В при условии, что событие А не наступило, не задана, ее можно определить по формуле

Существуют два алгоритма моделирования зависимых событий. Один из них условно можно назвать «последовательным моделированием»; другой — «моделированием после предварительных расчетов».

Последовательное моделирование.Алгоритм последовательного моделирования представлен на рис. 10.7.

Несомненными достоинствами данного алгоритма являются его простота и естественность, поскольку зависимые события «разыгрываются» последовательно — так, как они наступают (или не наступают) в реальной жизни, что и является характерной особенностью большинства имитационных моделей. Вместе с тем алгоритм предусматривает троекратное обращение к датчику случайных чисел, что увеличивает время моделирования.

Моделирование после предварительных расчетов.Как легко заметить, приведенные на рис. 10.7 четыре исхода моделирования зависимых событий образуют полную группу несовместных событий. На этом основан алгоритм моделирования, предусматривающий предварительный расчет вероятностей каждого из исходов и «розыгрыш» факта наступления одного из них, как для любой группы несовместных событий. Рис. 10.8 иллюстрирует разбивка интервала [0; 1] на четыре отрезка, длины которых соответствуют вероятностям исходов наступления событий.

На рис. 10.9 представлен алгоритм моделирования. Данный алгоритм предусматривает одно обращение к датчику случайных чисел, что обеспечивает выигрыш во времени имитации по сравнению с последовательным моделированием, однако перед началом работы алгоритма исследователь должен рассчитать и ввести вероятности реализации всех возможных исходов (естественно, эту несложную процедуру можно также оформить программно, но это несколько удлинит алгоритм).

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Ответы на вопрос

такая модель называется – стохастическая

ну вроде «алгоритм» переходит в «терминал», хотя по буквам не получается – только последние 5 нормально встают и то, если в алфавите нет ё и й

program msd; uses crt; var a,l,proiz,b,i: longint; beginclrscr; readln(a); proiz: =1; while true do beginl: =a mod 10; a: = a div 10; if odd(l) = true thenproiz: =proiz*lelseb: =b+1; i: =i+1; if a = 0 then break; end; if b = i then writeln(‘0’)elsewriteln(proiz); if (proiz> 99) and (proiz

Содержание урока

Вопросы и задания

Вопросы и задания

1. Что такое модель? Зачем нужны модели?
2. Что вы думаете по поводу другого определения модели: «Модель — это упрощённое представление реального объекта, процесса или явления»?
3. Приведите примеры моделей объектов, процессов и явлений.
4. Приведите примеры разных моделей Земли. В каких задачах они используются?
5. Приведите примеры разных моделей человека. Для каких задач они предназначены?
6. Приведите примеры, когда одна модель используется для представления разных объектов-оригиналов.
7. Приведите примеры моделей, с которыми мы работаем на компьютерах.
8. Что такое моделирование?
9. Назовите типичные задачи, которые могут решаться с помощью моделирования.
10. Что такое анализ и синтез? Какой из этих типов задач более сложен?
11. Приведите примеры задач анализа и синтеза.
12. Что такое оптимизация?
13. Как вы думаете, почему нет единой классификации моделей?
14. К какому типу (типам) можно отнести следующие модели:

а) «Каляка — это маляка с тремя грымзиками»;
б) а 2 + b 2 = с 2 ;
в) «Если горит красный свет, то стой. Если горит зёленый свет — иди»;
г) 2Н₂ + O₂ = 2Н₂O?
Используйте разные классификации.

15. Объясните, чем различаются статические и динамические модели.
16. Что такое вероятностные модели? Зачем они могут понадобиться?
17. Как называются модели, в которых не используются случайные события?
18. Назовите достоинства и недостатки вероятностных и детерминированных моделей.
19. Какую модель — вероятностную или детерминированную — вы рекомендуете выбрать для исследования движения судна в шторм? Почему?
20. Что такое имитационные модели? Подумайте, какие достоинства и недостатки у них есть по сравнению с теоретическими моделями.
21. Что такое метод проб и ошибок?
22. Приведите примеры задач из вашей практики, для которых имитационная модель позволяет быстрее получить результат, чем теоретическая.
23. Какие модели называют игровыми?
24. Верно ли, что модели, используемые при создании компьютерных игр, — это игровые модели? Обоснуйте вашу точку зрения.
25. Приведите примеры детерминированных и вероятностных игровых моделей.
26. Может ли существовать вербальная динамическая имитационная игровая модель? Обоснуйте свою точку зрения.
27. Что такое адекватность модели? Как можно убедиться, что модель адекватна?
28. Почему ни одна модель не может быть полностью адекватна оригиналу?

Подготовьте собщение

а) «Анализ и синтез*
б) «Детерминированные и вероятностные модели»
в) «Игровые модели»
г) «Адекватность моделей»

Следующая страница Задачи

Cкачать материалы урока

Источник

Урок 10
Модели и моделирование
(§6. Модели и моделирование)

Содержание урока

Вопросы и задания

Вопросы и задания

1. Что такое модель? Зачем нужны модели?
2. Что вы думаете по поводу другого определения модели: «Модель — это упрощённое представление реального объекта, процесса или явления»?
3. Приведите примеры моделей объектов, процессов и явлений.
4. Приведите примеры разных моделей Земли. В каких задачах они используются?
5. Приведите примеры разных моделей человека. Для каких задач они предназначены?
6. Приведите примеры, когда одна модель используется для представления разных объектов-оригиналов.
7. Приведите примеры моделей, с которыми мы работаем на компьютерах.
8. Что такое моделирование?
9. Назовите типичные задачи, которые могут решаться с помощью моделирования.
10. Что такое анализ и синтез? Какой из этих типов задач более сложен?
11. Приведите примеры задач анализа и синтеза.
12. Что такое оптимизация?
13. Как вы думаете, почему нет единой классификации моделей?
14. К какому типу (типам) можно отнести следующие модели:

а) «Каляка — это маляка с тремя грымзиками»;
б) а 2 + b 2 = с 2 ;
в) «Если горит красный свет, то стой. Если горит зёленый свет — иди»;
г) 2Н₂ + O₂ = 2Н₂O?
Используйте разные классификации.

15. Объясните, чем различаются статические и динамические модели.
16. Что такое вероятностные модели? Зачем они могут понадобиться?
17. Как называются модели, в которых не используются случайные события?
18. Назовите достоинства и недостатки вероятностных и детерминированных моделей.
19. Какую модель — вероятностную или детерминированную — вы рекомендуете выбрать для исследования движения судна в шторм? Почему?
20. Что такое имитационные модели? Подумайте, какие достоинства и недостатки у них есть по сравнению с теоретическими моделями.
21. Что такое метод проб и ошибок?
22. Приведите примеры задач из вашей практики, для которых имитационная модель позволяет быстрее получить результат, чем теоретическая.
23. Какие модели называют игровыми?
24. Верно ли, что модели, используемые при создании компьютерных игр, — это игровые модели? Обоснуйте вашу точку зрения.
25. Приведите примеры детерминированных и вероятностных игровых моделей.
26. Может ли существовать вербальная динамическая имитационная игровая модель? Обоснуйте свою точку зрения.
27. Что такое адекватность модели? Как можно убедиться, что модель адекватна?
28. Почему ни одна модель не может быть полностью адекватна оригиналу?

Подготовьте собщение

а) «Анализ и синтез*
б) «Детерминированные и вероятностные модели»
в) «Игровые модели»
г) «Адекватность моделей»

Следующая страница Задачи

Cкачать материалы урока

Источник

Учитель информатики

Сайт учителя информатики. Технологические карты уроков, Подготовка к ОГЭ и ЕГЭ, полезный материал и многое другое.

Модели и моделирование. ГДЗ по Информатике 11 класс.

Информатика. 11 класс. Углубленный уровень. В 2 ч. Поляков К.Ю., Еремин Е.А.

§ 6. Модели и моделирование

1. Что такое модель? Зачем нужны модели?
2. Что вы думаете по поводу другого определения модели: «Модель — это упрощённое представление реального объекта, процесса или явления»?
3. Приведите примеры моделей объектов, процессов и явлений.
4. Приведите примеры разных моделей Земли. В каких задачах они используются?
5. Приведите примеры разных моделей человека. Для каких задач они предназначены?
6. Приведите примеры, когда одна модель используется для представления разных объектов-оригиналов.
7. Приведите примеры моделей, с которыми мы работаем на компьютерах.
8. Что такое моделирование?
9. Назовите типичные задачи, которые могут решаться с помощью моделирования.
10. Что такое анализ и синтез? Какой из этих типов задач более сложен?
11. Приведите примеры задач анализа и синтеза.
12. Что такое оптимизация?
13. Как вы думаете, почему нет единой классификации моделей?
14. К какому типу (типам) можно отнести следующие модели:

а) «Каляка — это маляка с тремя грымзиками»;
б) а 2 + b 2 = с 2 ;
в) «Если горит красный свет, то стой. Если горит зёленый свет — иди»;
г) 2Н₂ + O₂ = 2Н₂O?
Используйте разные классификации.

15. Объясните, чем различаются статические и динамические модели.
16. Что такое вероятностные модели? Зачем они могут понадобиться?
17. Как называются модели, в которых не используются случайные события?
18. Назовите достоинства и недостатки вероятностных и детерминированных моделей.
19. Какую модель — вероятностную или детерминированную — вы рекомендуете выбрать для исследования движения судна в шторм? Почему?
20. Что такое имитационные модели? Подумайте, какие достоинства и недостатки у них есть по сравнению с теоретическими моделями.
21. Что такое метод проб и ошибок?
22. Приведите примеры задач из вашей практики, для которых имитационная модель позволяет быстрее получить результат, чем теоретическая.
23. Какие модели называют игровыми?
24. Верно ли, что модели, используемые при создании компьютерных игр, — это игровые модели? Обоснуйте вашу точку зрения.
25. Приведите примеры детерминированных и вероятностных игровых моделей.
26. Может ли существовать вербальная динамическая имитационная игровая модель? Обоснуйте свою точку зрения.
27. Что такое адекватность модели? Как можно убедиться, что модель адекватна?
28. Почему ни одна модель не может быть полностью адекватна оригиналу?

Подготовьте собщение

а) «Анализ и синтез*
б) «Детерминированные и вероятностные модели»
в) «Игровые модели»
г) «Адекватность моделей»

Задачи

2. Напишите программу, которая моделирует работу процессора. Процессор имеет 4 регистра, они обозначаются R0, Rl, R2 и R3. Все команды состоят из трёх десятичных цифр: код операции, номер первого регистра и номер второго регистра или число от 0 до 9. Коды команд и примеры их использования приведены в таблице.

Обратите внимание, что результат записывается во второй регистр. Команды вводятся последовательно как символьные строки. После ввода каждой строки программа показывает значения всех регистров.

3. Добавьте в систему команд в задаче 2 умножение, деление и логические операции с регистрами — И, ИЛИ, исключающее ИЛИ.

*4. Добавьте в систему команд в задаче 2 логическую операцию НЕ. Подумайте, как можно использовать второй регистр.

*5. Сделайте так, чтобы в команде с кодом 1 (задача 2) можно было использовать шестнадцатеричные значения констант (0-9, A-F).

6. Добавьте в задаче 2 обработку ошибок типа «неверная команда», «неверный номер регистра», «деление на ноль».

*7. Добавьте в задаче 2 команду «СТОП», которая прекращает работу программы. Введите строковый массив, моделирующий память, и запишите в него программу — последовательность команд. Ваша программа должна последовательно выполнять эти команды, выбирая их из «памяти», пока не встретится команда «СТОП».

*8. Подумайте (задача 2), как можно было бы организовать условный переход: перейти на N байтов вперёд (или назад), если результат последней операции — ноль.

Источник