4. Виды моделей по формам представления и внешним размерам.

• Статистическая - если среди параметров, участвующих в написании модели нет временного параметра. Статистическая модель в каждый момент времени дает лишь «фотографию» системы, ее срез.

• Динамическая – если модель отображает систему во времени.

• Дискретная – если она описывает поведение только в дискретные моменты времени.

• Непрерывная – если описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка.

• Имитационная – если она предназначена для испытания или изучения проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров модели.

• Детерминированная – если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор входных параметров, в противном случае модель вероятностная.

• Логическая – представлена логическими функциями.

• Игровая – описывает некоторую игровую ситуацию между участниками игры.

• Алгоритмическая – описана некоторым алгоритмом или комплексом алгоритмов, определяющим его функционирование, развитие.

• Языковая – представлена формализированной языковой структурой.

• Визуальная – позволяет визуализировать отношение и связи моделируемой системы.

• Натуральная – материальная копия объекта моделирования.

• Геометрическая – представлена геометрическими образами и объектами.

5. Основные этапы процесса моделирования.

• Постановка задачи-включает в себя стадии: описание задачи, определение цели моделирования, анализ объекта.

• Формализация задачи- связан с созданием модели, записанной на каком-либо формальном языке.

• Разработка компьютерной модели- начинается с выбора программной среды, в которой будет создаваться и исследоваться модель.

• Компьютерный эксперимент- включает две стадии: тестирование модели и проведение исследования.

• Анализ результатов моделирования- является ключевым для процесса моделирования. Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, на предыдущих этапах были допущены ошибки. В этом случае необходимо возвращаться к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты компьютерного эксперимента не будут отвечать целям моделирования.

6. Классификация математических моделей по зависимости от времени, по отраслям знаний. Примеры задач.

Классификация математических моделей:

1. Мат модели в зависимости от характера отображаемых свойств объекта различают функциональные и структурные. Функциональные оторажают процессы функционирования, чаще всего они имеют форму систем уравнений. Структурные могут имет форму матриц, графов списков векторов и выражать взаимное расположение элементов в пространстве.

2. Мат модели различают по способам различения функциональных математических моделей, теоретические и формальные. Теоретичекие получают на основе изучения физических, химичекий закономмерностей. Структура уравнений ипараметры модели имеют определенное конкретно-предметное толкование . формальную представляют на основе провления свойств моделируемого объекта во внешней среде.

3. В зависимости от линейности или нелинейности уравнений

4. В зависимости от множества значений переменной модели: непрерывные и дискретные

5. По форме связей между выходными внутренними и внешними параметрами: алгоритмические и аналитические. Алгоритмические – модели ввиде систем уравнений. Аналитические – модели ввиде зависимостей выходных параметров от внутренних и внешних

6. По общему и целевому назначению. Балансовые, трендовые оптимизационные имитационные.

7. По типу математического аппарата: матричные модели линейного и нелинейного, модели динамического программирования, модели массового обслуживания, модели сетевого планирования и управления, модель теории игр,

8. по подходу к изучаемому явлению: дескриптивные - описание фактически наблюдаемых явлений, нормативные - описание того какой должна быть система

В общем случае вид математической модели зависит не только от природы реального объекта но и от тех задач ради решения которых она создается и требуемой точности решения.