Статические и динамические информационные модели
Моделирование как метод познания
Моделирование и формализация. Классификация информационных моделей
Человек часто использует модели, т.е. создает образ объекта (процесса или явления). К созданию моделей прибегают, когда исследуемый объект либо очень велик (модель Солнечной системы), либо очень мал (модель атома), когда процесс очень быстр (модель двигателя внутреннего сгорания) или очень медленен (геологические модели), исследование объекта может привести к его разрушению (модель самолета) или очень дорого (архитектурный макет города) и т.д.
Моделирование – это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.
Модель – это некий новый объект, который отражает существенные стороны изучаемого объекта, явления или процесса.
Один и тот же объект может иметь множество моделей, а разные объекты могут описываться одной моделью.
Таблица классов моделей
| Класс модели | Предметные (материальные) | Знаковые (информационные) |
| Характеристика | воспроизводят геометрические, физические и др. свойства объектов в материальной форме. | представляют объекты и процессы в форме рисунков, схем, чертежей, таблиц, формул, текстов и т.д. |
| Примеры | глобус, муляжи (биология), модели кристаллических решеток и др. | рисунок цветка, карта, электрическая схема, блок-схема алгоритма, периодическая система элементов, формулы и т.д. |
Выводы: модели отражают существенные черты изучаемого объекта, явления или процесса.
модель не может заменить сам объект, но модель полезна для исследования.
Окружающий нас мир состоит из объектов. Каждый объект состоит из других объектов, т.е. представляет собой систему. Система состоит из объектов, которые называются элементами системы. Между элементами системы существуют связи. Например, ПК является системой, состоящей из различных устройств, при этом устройства связаны между собой и аппаратно (подключены друг к другу) и функционально (происходит обмен информацией).
Система – это объект, состоящий из элементов, находящихся между собой в различных отношениях и связях, которые обеспечивают ее целостное функционирование. Любая система существует в пространстве и времени. Состояние системы в каждый момент времени характеризуется ее структурой, т.е. составом, свойствами элементов, их отношениями и связями между собой. Состояние систем зависит от времени, т.е. происходят процессы изменения и развития систем. Например: иммунная система, система образования и т.д.
Модели, описывающие систему в определенный момент времени, называются статическими информационными моделями, а модели, описывающие процессы изменения и развития систем, – динамическими информационными моделями.
Урок по теме «Статистические и динамические информационные модели»
«Управление общеобразовательной организацией:
новые тенденции и современные технологии»
Свидетельство и скидка на обучение каждому участнику
Статистические и динамические информационные модели
Сформировать у учащихся понятие «информационная модель»
Научит учащихся описывать информационные модели;
развитие мышления, познавательных интересов, самоконтроля, умения конспектировать.
III . Изучение нового материала.
Система состоит из объектов, которые называются элементами системы.
Между элементами системы существуют различные связи и отношения. Важным признаком системы является ее целостное функционирование.
Статистические информационные модели – модели, описывающие состояние системы в определенный момент времени.
Примеры: в физике – простые механизмы, в биологии – классификация животного мира, в химии – строение молекул; обследование учащихся в поликлиники; успеваемость учащихся за одну четверть.
Динамические информационные модели. Состояние систем изменяется во времени, т.е. происходят процессы изменения и развития систем.
Динамические информационные модели – модели, описывающие процессы изменения и развития систем.
Примеры: в физике – движение тел; в биологии – развитие организмов; в химии – процессы прохождения химических реакций; Карточка школьника; рост учеников класса за 10 лет; изменение атмосферного давления в течении дня.
III . Закрепление изученного материала.
Беседа по вопросам – с. 140.
1. Выучить материал, изученный на уроке.
Курс повышения квалификации
Дистанционное обучение как современный формат преподавания
Курс повышения квалификации
Педагогическая деятельность в контексте профессионального стандарта педагога и ФГОС
Курс повышения квалификации
Авторская разработка онлайн-курса
Ищем педагогов в команду «Инфоурок»
Номер материала: ДБ-1635440
Не нашли то, что искали?
Вам будут интересны эти курсы:
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.
Учителя о ЕГЭ: секреты успешной подготовки
Время чтения: 11 минут
При детском омбудсмене в России создадут платформу для взаимодействия с родителями
Время чтения: 2 минуты
В российских школах могут появиться «службы примирения»
Время чтения: 1 минута
Ученые изучили проблемы родителей, чьи дети учатся в госпитальных школах
Время чтения: 5 минут
В Минпросвещения рассказали о формате обучения школьников после праздников
Время чтения: 1 минута
Учителя о ЕГЭ: секреты успешной подготовки
Время чтения: 11 минут
Названы главные риски для детей на зимних каникулах
Время чтения: 3 минуты
Подарочные сертификаты
Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако администрация сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.
Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение администрации может не совпадать с точкой зрения авторов.
Статические информационные модели.
Любая система существует в пространстве и времени. Состояние системы характеризуется ее структурой, т.е. составом, свойствами элементов, их отношениями и связями между собой. Так, структура Солнечной системы характеризуется составом выходящих в нее объектов (Солнце, планеты и пр.), их свойствами (например, размерами) и взаимодействием (силами тяготения).
Модели, описывающие систему в определенный момент времени, называется статическими информационными моделями.
В физике, например, статические информационные модели описывают простые механизмы, в биологии- классификацию животного мира, в химии- строение молекул и т.д.
Динамически информационные модели.
Состояние систем измеряется во времени, т.е. происходят процессы изменения и развития систем. Так, планеты движутся, изменяется их положение относительно Солнца и друг друга, Солнце, как любая другая звезда, развивается, меняется ее химический состав, излучения и д.т.
Модели, описывающие процессы изменения и развития системы, называются динамическими информационными моделями.
В физике динамические информационные модели описывают движение тел, в биологии- развитие организмов или популяций животных, в химии- процессы прохождения химических реакций и т.д.
Информационные модели процессов управления.
Изменение сложных систем во времени имеет свои особенности.
Так, для поддержания своей жизнедеятельности человек постоянно получает информацию из внешнего мира с помощью органов чувств, обрабатывает ее с помощью мозга и управляет своим поведением (например, перемещаясь в пространстве, избегая опасности).
В процессе функционирования сложных систем входящие в них объекты постоянно обмениваются информацией. Рассмотрим, например, систему компьютер. В компьютере информация хранится во внешней памяти (на гибких или жестких магнитных дисках).
В процессе записи информации дисковод обеспечивает запись информации на дискету, т.е. объект дисковод изменяет состояние другого объекта Дискета. В кибернетике (науке об управлении) Дисковод называется управляющим объектом, а Дискета- управляемым.
Билет 19
Вопрос 1
Текстовый редактор. Назначение, основные функции.
Стремление упростить работу с различными видами текстов (служебными бумагами, конспектами лекций, газетами, журналами, книгами и т. д.)привело к созданию большого количества программного обеспечения, ориентированного на решение этих проблем и называемого текстовым редакторами (ТР) или текстовыми процессорами. Среди профисиональных ТР наибольшее распространение получили «Лексикон», ChiWriter, Multiedit, Microsoft Word, TeX. Имеется значительное число разнообразных ТР для школьных компьютеров (например, для УКНЦ это Edit, Writer).
Общее назначение ТР- ввод текстов в компьютер и их редактирование, сохранение на ВЗУ и печать на бумаге.
Всякий текст- это последовательность символов. Символьный алфавит компьютера содержит 256 знаков. Один символ занимает 1 байт. Все символы в алфавите пронумерованы от 0 до 256. Каждому номеру соответствует 8- разрядный двоичный код от 00000000 до 11111111.этот код просто номер символа в двоичной системе счисления. Таблицу, в которой ставятся в соответствие символы, их десятичные номера и двоичные коды, называется таблицей кодировки. Наиболее распространенной таблицей на персональных компьютерах является код ASCII. Не все коды отображаются на экране в виде символов. Некоторые являются управляющими- управляют печатью или выводом на экран.
Простейшие ТР сохраняют тексты в форме текстовых файлов. Текстовый файл состоит только из символов, входящих в таблицу кодировки (1 символ- 1байт). Текст разбит на строки. Каждая строка заканчивается кодом конца строки.
Обычная пишущая машинка может печатать только единственным шрифтом. В текстовом документе, созданном на компьютере с помощью ТР, могут использоваться разнообразные шрифты. Современные текстовые редакторы имеют достаточно большие наборы шрифтов. У каждого шрифта есть свое назначение. Например: Arial, Times New Roman, Serif и др. буквы одного шрифта могут иметь разные начертания. Различаются обычное (прямое) начертание, курсив, полужирное начертания. Кроме того, представляется возможность подчеркивания текста. Вот несколько примеров:
Это обычное начертания шрифта Times New Roman
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰).
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим.
II. Статистические и динамические информационные модели
Один и тот же объект может иметь множество моделей, а разные объекты могут описываться одной моделью.
Все модели можно разбить на II больших класса:
— модели предметные (материальные);
— модели знаковые (информационные).
Предметные модели воспроизводят геометрические, физические и другие свойства объектов в материальной форме ( глобус – географическая, муляжи – экологическая, модели кристалл. решеток – химическая).
Модели информационные представляют объекты и процессы в форме рисунков, схем, чертежей, таблиц, формул, текстов и т.д. (рисунок цветка, парта, электрическая схема, блок-схема алгоритма, географическая формула).
— Совершенно не важно, какие объекты выбираются в качестве моделирующих. Важно лишь то, что с их помощью удается отразить наиболее существенные черты (признаки) изучаемого объекта, явления или процесса.
— Никакая модель не может заменить сам объект. Но при решении конкретной задачи, когда нас интересует определенное свойство изучаемого объекта, модель оказывается полезным, а подчас и единственным инструментом исследования.
Каждый объект состоит из других объектов, т.е. представляет собой систему (Планеты 
в Солнечной системе в галактику Млечный путь). Система состоит из объектов, которые называются элементами системы.
Система – это объект, состоящий из элементов, находящихся между собой в различных отношениях и связях, которые обеспечивают ее целостное функционирование.
Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет
Статистическое моделирование: методы, описание, применение
Связь с математикой
Этот научный метод коренится, прежде всего, в математике. Статистическое моделирование систем обычно задается математическими уравнениями, которые связывают одну или несколько случайных величин и, возможно, других неслучайных переменных. Таким образом, статистическая модель является «формальным представлением теории» (Герман Адер, цитируя Кеннета Боллена).
Вам будет интересно: Немецкие ордена. Боевые награды Третьего Рейха
Все статистические проверки гипотез и все статистические оценки получены из статистических моделей. В более общем смысле, статистические модели являются частью основы статистического вывода.
Методы статистического моделирования
Вам будет интересно: «Форсировать события»: что подразумевает фраза?
Неформально статистическая модель может рассматриваться как статистическое допущение (или набор статистических допущений) с определенным свойством: это допущение позволяет нам вычислять вероятность любого события. В качестве примера рассмотрим пару обычных шестигранных кубиков. Мы будем изучать два различных статистических предположения о кости.
Первое статистическое предположение составляет статистическую модель, потому что только с одним допущением мы можем вычислить вероятность любого события. Альтернативное статистическое допущение не составляет статистической модели, потому что только с одним допущением мы не можем рассчитать вероятность каждого события.
В приведенном выше примере с первым допущением вычислить вероятность события легко. Однако в некоторых других примерах расчет может быть сложным или даже непрактичным (например, это может потребовать миллионов лет вычислений). Для предположения, составляющего статистическую модель, такая трудность является приемлемой: выполнение вычисления не должно быть практически осуществимым, просто теоретически возможным.
Примеры моделей
Вам будет интересно: Как по-английски будет «встреча»: перевод слова
Чтобы сделать статистический вывод, нам сначала необходимо принять некоторые вероятностные распределения для εi. Например, мы можем предположить, что распределения εi являются Гауссовскими, с нулевым средним параметром. В этом случае модель будет иметь 3 параметра: b0, b1 и дисперсию распределения Гаусса.
Общее описание
Статистические модели часто используются в статистическом анализе и моделировании, даже если моделируемый физический процесс является детерминированным. Например, подбрасывание монет в принципе является детерминированным процессом; все же это обычно моделируется как стохастический (через процесс Бернулли).
Параметрические модели
Параметрические модели являются наиболее часто используемыми статистическими моделями. Что касается полупараметрических и непараметрических моделей, сэр Дэвид Кокс сказал: «Как правило, они включают меньше предположений о структуре и форме распределения, но обычно содержат сильные предположения о независимости». Как и все прочие упомянутые модели, также часто используются в статистическом методе математического моделирования.
Многоуровневые модели
Многоуровневые модели (так же известные, как иерархические линейные модели, модели с вложенными данными, смешанные модели, случайные коэффициенты, модели со случайными эффектами, модели со случайными параметрами или модели с разделением на участки) являются статистическими моделями параметров, которые варьируются на более чем одном уровне. Примером может служить модель успеваемости учащихся, которая содержит показатели для отдельных учащихся, а также показатели для классных комнат, в которые сгруппированы студенты. Эти модели можно рассматривать как обобщения линейных моделей (в частности, линейной регрессии), хотя они также могут распространяться на нелинейные модели. Эти модели стали намного популярнее после того, как стали доступны достаточные вычислительные мощности и программное обеспечение.
Многоуровневые модели особенно подходят для исследовательских проектов, где данные для участников организованы на более чем одном уровне (то есть, вложенные данные). Единицами анализа обычно являются отдельные лица (на более низком уровне), которые вложены в контекстные / совокупные единицы (на более высоком уровне). В то время как самый низкий уровень данных в многоуровневых моделях, как правило, индивидуальный, повторные измерения отдельных лиц также могут быть рассмотрены. Таким образом, многоуровневые модели предоставляют альтернативный тип анализа для одномерного или многомерного анализа повторных измерений. Индивидуальные различия в кривых роста могут быть рассмотрены. Кроме того, многоуровневые модели могут использоваться в качестве альтернативы ANCOVA, где баллы по зависимой переменной корректируются для ковариат (например, индивидуальных различий) перед тестированием различий в лечении. Многоуровневые модели способны анализировать эти эксперименты без предположения об однородности наклонов регрессии, что требуется ANCOVA.
Многоуровневые модели можно использовать для данных со многими уровнями, хотя двухуровневые модели являются наиболее распространенными, и остальная часть этой статьи посвящена только этим. Зависимая переменная должна быть исследована на самом низком уровне анализа.
Выбор модели
Представители компании Konishi & Kitagawa заявляют: «Большинство проблем статистического вывода можно считать проблемами, связанными со статистическим моделированием». Аналогичным образом, Кокс сказал: «Как осуществляется перевод предметной проблемы в статистическую модель, часто является наиболее важной частью анализа».
Выбор модели может также относиться к проблеме выбора нескольких репрезентативных моделей из большого набора вычислительных моделей для целей принятия решений или оптимизации в условиях неопределенности.
Графические модели
