Cтраница 1
Полезность модели как средства осмысления реальных связей и закономерностей очевидна. Модели могут помочь нам упорядочить наши нечеткие или противоречивые понятия и несообразности. Например, представление работ по проектированию сложных систем в виде сетевой модели ПЕРТ побуждает нас продумать, какие шаги и в какой последовательности необходимо предпринимать. [1]
Более того, полезность модели теснейшим образом связана с ее так называемой способностью к обобщению. Говорят, что модель обладает способностью к обобщению, если, будучи построена на основе п наблюдений над системой, она не очень сильно отличается от модели, построенный на основе п последующих наблюдений. Построение же моделей в рамках вероятностного подхода позволяет сравнивать различные модели и придавать точный смысл таким понятиям, как значимый и пренебрежимый, что совершенно невозможно для моделей, создаваемых в рамках детерминированного подхода. Поскольку класс стохастических моделей включает в себя класс детерминированных, поиск наилучшей стохастической модели не влечет какой бы то ни было потери общности. Для механических или электромеханических систем, таких как турбогенераторы и самолеты, переменные, доступные для непрерывного измерения вплоть до данного момента времени, подразделяются на две группы - так называемые входные и выходные. Обычная предпосылка такого подразделения состоит в том, что выходными являются те переменные, поведение которых нас интересует, но на которые нельзя воздействовать непосредственно: влиять на них можно посредством входных переменных, или независимых переменных, допускающих прямое воздействие. Однако это не исключает возможности того, что u ( t) зависит от прошлых значений у ( -) и (), поскольку в системе могут быть скрытые обратные связи. Для метеорологических или экономических систем причинная связь между переменными может быть заранее неочевидной; при этом произвольное деление переменных на входные и выходные не всегда полезно. В этом случае при построении модели все переменные рассматриваются как выходные, а причинные связи между переменными выявляются с помощью построенной модели. [2]
Третья сторона верификации модели связана с полезностью модели в качестве инструмента принятия решений. [3]
Совокупность уравнений, входящих в модель, обычно выводится аналитическим путем, и для того чтобы быть уверенным в полезности модели, важно оценить ее обоснованность, причем проверка пригодности и обоснованности заключается в поиске таких коэффициентов, входящих в уравнения, при которых модель наилучшим образом соответствует экспериментальным данным. [4]
Наконец, знание ценности фирмы и ее дисперсии делает возможным оценки опциона, при этом возникает интересный вопрос о полезности опционной модели при оценке собственного капитала. Если облигации фирмы публично торгуются, то рыночная стоимость долга может быть извлечена из ценности фирмы, что позволяет гораздо быстрее получить ценность собственного капитала. Однако подход, связанный с оценкой опциона, все же имеет свои преимущества. В частности, когда долг фирмы не торгуется публично, теория оценки опциона может обеспечить оценку ценности собственного капитала фирмы. Даже если долг - публично торгуемый, облигации могут иметь некорректную оценку, а аналитические рамки опционной модели могут оказаться полезными для оценки стоимости долга и собственного капитала. Наконец, связывание стоимости долга и собственного капитала с дисперсией ценности фирмы обеспечивает некоторое понимание перераспределяющих последствий действий, предпринятых этой фирмой. [5]
Признанная полезной модель солнечной системы предсказывает время предстоящих явлений, например восход солнца, смену времен года, лунные затмения. Полезность модели заключается в ее способности предсказывать это; точность прогнозов измеряется величиной расхождения во времени и пространстве между прогнозом и наблюдениями действительности. [6]
Предположения, подразумеваемые при формулировке системы, должны быть с точки зрения исследователя обоснованными. В общем полезность модели зависит от того, насколько разумны и уместны отдельные уравнения. [7]
На рис. 3.5.1 показаны также некоторые более частные модели 4-го уровня, в том числе обеспечивающие недостающей информацией модели 3-го уровня. Следует отметить полезность моделей реакции предприятий на возможные изменения ставок налогообложения и модели механизмов стимулирования природоохранной деятельности ( см. гл. Модель здоровья населения, рассмотренную в [ Батурин и др., 1994 ], можно отнести к моделям второго уровня, по методике, представленной в § 3.3. Она предназначена для более подробного описания состояния здоровья населения по сравнению с обобщенным показателем, введенным в природно-производ-ственную модель ( § 3.1, 3.2) и описывается дифференциальным уравнением процессов само - восстановления и взаимного влияния характеристик здоровья, влияния производственных и экологических факторов, восстановления здоровья за счет деятельности органов здравоохранения. [8]
На рис. 3.5.1 показаны также некоторые более частные модели 4-го уровня, в том числе обеспечивающие недостающей информацией модели 3-го уровня. Следует отметить полезность моделей реакции предприятий на возможные изменения ставок налогообложения и модели механизмов стимулирования природоохранной деятельности ( см. гл. Модель здоровья населения, рассмотренную в [ Батурин и др., 1994 ], можно отнести к моделям второго уровня, по методике, представленной в § 3.3. Она предназначена для более подробного описания состояния здоровья населения по сравнению с обобщенным показателем, введенным в природно-производственную модель ( § 3.1, 3.2) и описывается дифференциальным уравнением процессов само - восстановления и взаимного влияния характеристик здоровья, влияния производственных и экологических факторов, восстановления здоровья за счет деятельности органов здравоохранения. [9]
Но сравнению с реальным1 объектом ( оригиналом) модель может иметь совершенно иную природу. От полноты этого соответствия зависит полезность модели. При этом модель должна наиболее точно отражать лишь основные свойства оригинала, подлежащие изучению, и не учитывать второстепенные. За счет этого упрощается процесс исследований, а само моделирование становится эффективным. [10]
Если модель предназначена для улучшения промышленной системы, то прежде всего следует проверить, решает ли модель главные задачи и проблемы. Значимость целей наиболее важна при рассмотрении вопроса о полезности модели. [11]
В настоящее время не существует единой точки зрения на процесс формирования изверженных пород, следовательно, не может быть и сформулирована единая обобщенная модель процесса. Целесообразно для каждой из существующих моделей решить задачу динамики, а полезность модели выявить путем сопоставления теоретических следствий с наблюдаемыми природными закономерностями. Исследуются ( численно и аналитически) лишь раздельно отмеченные выше этапы процесса формирования изверженных пород. [12]
Недостаток модели - известный произвол в выборе геометрических параметров, использование подгоночных значений энергетических параметров, которые выступают не как молекулярные, а как полуфеноменологические, что затрудняет применение модели в практических расчетах фазовых равновесий. Однако при некоторой унификации схемы взаимодействий, согласованном рассмотрении серий систем, полезность модели для целей предсказания свойств возрастает. [13]
Оценка модели данных определяется ее полезностью с точки зрения формирования взглядов на организацию и использование данных. В частях I, II и III настоящей книги мы провели анализ свойств моделей данных, который позволил увидеть, что принципы организации данных и работы с ними могут существенно различаться. В этом плане полезность модели данных зависит от степени ее адекватности моделируемой предметной области. В части IV мы рассмотрим еще три аспекта моделирования данных - проектирование и анализ схемы и, наконец, проблемы различного рода отображений в СУБД. [14]
Схема Т - О - Т - Е также является фикцией, когда она используется для нейропсихологнческого анализа. Она является в каком-то смысле фикцией более высокого порядка, чем рефлекторная дуга, поскольку рефлекторная дуга - частный случай сервомеханизма, в котором обратная связь может быть реализована только через посредство окружающей среды и выполняемая им операция даже не контролируется этой обратной связью. Иными словами, действие этого сервомеханизма, однажды начавшись, продолжается до достижения ранее предопределенного состояния. Полезность модели более высокого порядка заключается в ее способности охватить большее число фактов. Именно по этой причине и возникла концепция Т - О - Т - Е, так как теория рефлекторной дуги не может удовлетворительно объяснить данные, которые указывают на существование центрального контроля над рецепторными механизмами. Далее концепция Т - О - Т - Е может объяснить множество других нейропсихологических данных, таких, как процессы адаптации и привыкания, рассмотренные в гл. Важно, однако, иметь в виду, что нейропсихологическая концепция Т - О - Т - Е, так же как и теория рефлекторной дуги, является только моделью и поэтому она должна быть заменена другой или дополнена, если окажется, что она ограничивает исследование, а не приносит ему пользу. Более детально разработанная, но еще очень упрощенная схема Т - О - Т - Е показана на рис. V-9. По сравнению с предыдущей она яснее показывает отношения между обратной и опережающей связями, а также роль кодирования, памяти и механизма коррекции в нейропове-денческом процессе. [15]