Что такое объект моделирования в информатике
Информатика. 11 класс
Конспект урока
Информатика, 11 класс. Урок № 6.
Тема — Модели и моделирование
Цели и задачи урока:
На уроке вы научитесь:
Из курса школы основной школы вам известно, что:
Модель — это объект, который обладает существенными свойствами другого объекта, процесса или явления и используется вместо него.
Моделирование — это создание и исследование моделей с целью их изучения.
По природе модели делятся на материальные и информационные. Материальные модели обычно представляют собой физическое или предметное представление объекта. Например, архитектор, чтобы представить заказчику здание, сначала строит его уменьшенную копию. Для нас же более интересней рассмотреть именно информационные модели.
Информационные модели — это информация о свойствах оригиналах и его связях с внешним миром.
Среди таких моделей можно выделить вербальные, то есть представленные в виде слов и описаний и знаковые, то есть представленные в виде схем, карт, формул, чертежей.
Еще информационные модели можно различать по фактору времени. Статистические, то есть те, в которых интересующие нас свойства не изменяются со временем, и динамические — это модели, которые описывают движение, развитие.
Сами динамические модели могут быть дискретными и непрерывными. Дискретные модели — это модели, которые описывают поведение оригинала только в отдельные промежутки времени. Непрерывными моделями называются модели, описывающие поведение оригинала для всех промежутков времени.
По характеру связей выделяются детерминированные и стохастические. Детерминированные модели описывают четкую связь между исходными данными и результатом, в стохастических же моделях учитываются случайные события.
При моделировании всегда возникает вопрос: «Можно ли верить полученным результата?» Для этого проверяется свойство модели — АДЕКВАТНОСТЬ.
Адекватность — это совпадение существенных свойств модели и оригинала в рассматриваемой задаче. Доказать адекватность модели можно только в сравнении с оригиналом.
Для этого проверяется:
— не противоречит ли результат моделирования выводам теории,
— подтверждается ли результат моделирования результатами эксперимента.
Таким образом, любое моделирование должно соответствовать следующей схеме.
Такое моделирование позволяет:
Между данными, используемыми в той или иной информационной модели, всегда существует некоторые связи, определяющие ту или иную структуру данных.
Граф является многосвязной структурой, обладающей следующими свойствами:
— на каждый элемент может быть произвольное количество ссылок;
— каждый элемент может иметь связь с любым количеством элементов;
— каждая связка может иметь направление и вес.
Направленная (без стрелки) линия, соединяющая вершины графа, называется ребром.
Линия направленная (со стрелкой) называется дугой.
Граф называется неориентированным, если его вершины соединены ребрами.
Граф называется ориентированным, если его вершины соединены дугами.
Граф называется взвешенным, если его вершины или ребра характеризуются некоторой дополнительной информацией — весами вершин или ребер.
Оформляют таблица в соответствии с ГОСТ 2.105-95 «ЕСКД».
Таблицы могут быть следующими типами:
«Объект — свойство», содержащими информацию о свойствах отдельных объектов, принадлежащих одному классу.
«Объект — объект», содержащими информацию о некотором одном свойстве пар объектов, принадлежащих одному или разным классам.
Информационная модель объекта: что такое, какие виды существуют
Содержание:
Что такое информационная модель объекта? Это модель, которая описывает объект, применяя индивидуальную информацию, состоящую из различных взаимосвязанных параметров и переменных. Информационные модели — это неосязаемые и невидимые процессы, потому что состоят из «чистой» информации. Информация в модели, описывая объект, затрагивает:
В широком смысле, информационная модель объекта представляет собой совокупность информации из разных сфер, но объединенной описанием объекта. Пример информационной модели из жизни — это:
Что такое информационная модель объекта
Простой пример из жизни. Есть дворник, снег и снегоуборочная лопата. Словесное описание лопаты, а также инструкция по ее сборке и применению — это информационная модель лопаты для дворника. Однако это не полноценная информационная модель снегоуборочной лопаты. Еще есть задокументированное описание технологического процесса изготовления лопаты для компании производителя, сюда входят чертежи, описание изготовления, нормы по изготовлению, описание материалов для изготовления и др. Получается, что для производителя лопаты информационная модель будет своя, а для дворника своя, при этом лопата одна и та же.
Это говорит о том, что информационная модель одного и того же объекта может сильно отличаться в зависимости от того, для кого она необходима, то есть зависит от переменных.
Что такое информационная модель объекта: классификация и виды
Информационные модели могут принадлежать трем видам:
Информационные модели могут быт созданы разными способами. Отталкиваясь от способов создания, различают 2 типа моделей:
Как создаются информационные модели?
После сбора и анализа информации происходит ее «упаковка» способа подачи. Тому же дворнику, если описать процесс эксплуатации математическими формулами, будет непонятно, поэтому информационная модель лопаты для него преподносится текстом. А если прорабу описать словами каким должно быть здание, то он тоже вряд ли построит что-то путное. Поэтому информационная модель здания для прораба преподносится в виде чертежа.
Где применяются информационные модели
Любая информация вокруг вас, которая что-то описывает, объясняет или подсказывает — это информационная модель объектов.
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.
Компьютерное информационное моделирование
Урок 25. Информатика 11 класс ФГОС
В данный момент вы не можете посмотреть или раздать видеоурок ученикам
Чтобы получить доступ к этому и другим видеоурокам комплекта, вам нужно добавить его в личный кабинет, приобрев в каталоге.
Получите невероятные возможности
Конспект урока «Компьютерное информационное моделирование»
Сегодня на уроке мы с вами переходим к следующему разделу «Информационное моделирование». Понятие модель относится к основным общенаучным понятиям, а моделирование – это метод изучения окружающего мира, используемый различными науками.
Модели играют важную роль в проектировании и создании различных технических устройств, машин, механизмов, зданий. Кроме чертежей, без которых невозможно изготовить даже простую деталь, часто создаются макеты проектируемых объектов.
Развитие науки основывается на создании и использовании теоретических моделей. К ним относятся: теория, законы, гипотезы, которые иногда могут в корне изменить представление человечества об окружающем мире. Например, это сделала теория относительности Эйнштейна.
Произведения литературы и искусства можно рассматривать как модели, в художественной форме, отражающей реальную действительность.
Также без моделей не обойтись и в образовании. Они крайне необходимы для изучения объектов, процессов и явлений окружающего мира.
Например, на уроках географии вы работаете с картами, которые являются моделями земной поверхности на плоскости. Или модель кристаллической решётки каменной соли, используемая на уроках химии. На уроках физики не обойтись без моделей – это и модель двигателя внутреннего сгорания, и модель идеального газа и много других моделей.
Сегодня на уроке мы с вами узнаем:
· Какова роль информатики в информационном моделировании.
· В чём преимущество компьютерных информационных моделей перед теоретическими.
Под моделью понимается некоторый материальный либо мысленно представляемый объект или явление. Эти объекты или явления используют вместо другого объекта (оригинала). Модель повторяет существенные для целей конкретного моделирования свойства оригинала, опуская несущественные свойства.
Модели могут быть разделены на два больших класса: материальные и информационные.
Материальная (предметная) модель воспроизводит геометрические, физические, химические, биологические свойства объектов в материальной форме.
С материальными моделями вы встречаетесь с самого раннего детства. Это игрушки: куклы и машинки, собачки и самолёты – всё это материальные модели реальных людей, транспортных средств, животных.
Ещё примерами материальных моделей являются: глобус, макет застройки микрорайона, чучело животного.
Предметом изучения информатики являются информационные модели.
Информационная модель — это совокупность информации, описывающая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления.
Информационные модели нельзя потрогать, они не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации.
В то же время, рассматривая любую информационную модель, мы связываем её с определённым носителем информации (бумагой, видеоплёнкой, диском, флешкой и прочими).
Объектом информационного моделирования может быть всё что угодно. Это могут быть:
· отдельные предметы, например, диван или мобильный телефон;
· физические, химические, биологические процессы, например, горение дров, процесс переработки нефти или рост растений;
· экономические и социальные процессы, например, процессы международного соперничества или эволюция человека.
Таким образом, можно сделать вывод, что информационным моделированием занимается любая наука. Задача любой науки – это получение знаний. Все наши знания о реальности всегда носят приближённый, то есть модельный, характер. С развитием науки эти знания уточняются, углубляются, но всё равно остаются приближенными. Старые модели заменяются на новые, более точные, и этот процесс бесконечен.
География создаёт модели географических объектов, биология — биологических, физика — физических и так далее.
Информатика занимается общими методами и средствами создания и использования информационных моделей.
Появление компьютера обеспечило компьютерную реализацию информационных моделей, которая предполагает проведение вычислительного эксперимента и осуществление прогнозирования.
Компьютерные модели незаменимы в тех случаях, когда реальные эксперименты невозможны или затруднены из-за финансовых или физических препятствий (например, в атомной и ядерной физике, астрофизике).
Логичность и отображение результатов в точных понятиях и утверждениях компьютерных моделей дают возможность раскрыть основные свойства изучаемого объекта. Скажем, исследовать отклик моделируемой системы на изменения её параметров и начальных условий. Современные компьютеры позволяют строить весьма сложные модели, достаточно полно отражающие реальные объекты или процессы.
Рассмотрим основные этапы компьютерного моделирования на примере. Нужно выяснить, через сколько дней больной выздоровеет, то есть концентрация болезнетворных бактерий в его крови уменьшится с начального значения, которое вводится с клавиатуры, до 12 единиц, если в результате применения лекарства концентрация бактерий ежедневно уменьшается на 20 процентов по сравнению с предыдущим днём?
Первый этап. Постановка задачи: описание объекта и определение цели моделирования.
По характеру постановки все задачи можно разделить на две основные группы.
К первой группе относятся задачи, в которых требуется исследовать, как изменяются характеристики объекта при некотором воздействии на него.
В таких задачах можно поставить вопрос: Что произойдёт, если…?
В задачах другой группы требуется определить, как нужно воздействовать на объект, чтобы его параметры удовлетворяли некоторому заданному условию. Здесь вопрос может звучать так: Как сделать, чтобы …?
Определение цели моделирования позволяет установить, какие данные являются исходными, что ожидается получить в результате и какими свойствами объекта можно пренебречь.
Для нашей задачи объектом моделирования является концентрация болезнетворных бактерий в крови больного. Наша цель — сделать прогноз, через сколько дней эта концентрация уменьшится до 12 единиц.
Второй этап. Разработка плана создания модели. Выделение свойств объекта, существенных для данной задачи, и отбрасывание второстепенных. Выбор формы представления модели (это может быть, например, таблица) и необходимого инструментария (например, системы программирования).
Следует отметить, что иногда для достижения цели моделирования к данному этапу приходится возвращаться не раз и уточнять необходимые свойства объекта, так как существенные свойства не всегда могут быть очевидны.
От выбранной формы представления зависит точность результата и степень соответствия модели объекту.
В нашей задаче будем учитывать только изменение концентрации и пренебрегать остальными свойствами объекта, например, влиянием на кровь температуры больного или рациона его питания.
В качестве формы представления модели выберем числовую форму, а в качестве инструментария реализации этой модели — систему программирования Pascal ABC.
Третий этап. Создание модели: формализация, т. е. переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы.
Создание компьютерной модели начнём с построения математической модели изучаемого явления.
Поскольку каждый день концентрация бактерий уменьшается на р равное 20 процентов по сравнению с концентрацией с предыдущего дня, т. е. на с умноженное на р и делённое на сто (с • р / 100), то её можно выразить формулой: с минус с умноженное на р и делённое на сто (с — с • р / 100).
Теперь составим алгоритм решения.
Будем хранить значение концентрации в любой день в переменной c, процент ежедневного уменьшения и безопасное значение в переменных p и cb, количество дней — в переменной t. Переменные c и cb имеют тип real, а процент p и количество дней t — тип integer.
Начальное значение концентрации будем вводить с клавиатуры (в переменную c). Вычисления будут повторяться в цикле while, пока выполняется условие c больше cb, т. е. пока не будет достигнута безопасная концентрация. В результате получим целое число дней.
Реализация этого алгоритма, т. е. программа на языке программирования Паскаль, может выглядеть так:
Четвёртый этап. Анализ модели на соответствие объекту-оригиналу.
Протестируем модель. Будем вводить различные начальные значения концентрации бактерий.
Результат работы программы может выглядеть так:
Если начальная концентрация болезнетворных бактерий 50, то время, необходимое на выздоровление равно 7 дням.
Если начальная концентрация болезнетворных бактерий 80, то время, необходимое на выздоровление равно 9 дням.
Программа демонстрирует что, чем больше концентрация в крови болезнетворных бактерий, тем большее количество дней необходимо для выздоровления больного. И это соответствует действительности.
Мы рассмотрели пример простейшей модели. Полученные в процессе выполнения программы результаты представляются достоверными.
При анализе более сложной модели необходимо выполнять проверку достоверности результатов. Так, для рассмотренного примера рекомендуется проверять, как изменяется концентрация бактерий, например, через каждый час.
Полезно использовать графические формы представления результатов (графики зависимостей, диаграммы).
Если результаты компьютерного эксперимента не соответствуют целям поставленной задачи, значит на предыдущих этапах были допущены ошибки. Выявление ошибок и уточнение модели осуществляется до тех пор, пока результаты не будут удовлетворять цели моделирования. Затем их можно будет использовать для принятия решений.
А сейчас давайте вспомним всё, что мы изучили сегодня на уроке:
Модель — это объект-заменитель, который в определённых условиях может заменять объект-оригинал. Модель воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики оригинала.
Информатика занимается общими методами и средствами создания и использования информационных моделей.
Основные этапы компьютерного моделирования:
Первый этап. Постановка задачи: описание объекта и определение цели моделирования.
Второй этап. Разработка плана создания модели. Выделение свойств объекта, существенных для данной задачи, и отбрасывание второстепенных. Выбор формы представления модели (это может быть, например, таблица) и необходимого инструментария (например, системы программирования).
Третий этап. Создание модели: формализация, т. е. переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы.
Четвёртый этап. Анализ модели на соответствие объекту-оригиналу.