Верификация - модель
Cтраница 2
Другим важным аспектом прогона модели является определение того, какие покрытия необходимы для продолжения моделирования, а какие должны быть сохранены для верификации модели. На практике, многие считают, что если покрытие создано, то его следует на всякий случай сохранить. Однако, дисковое пространство всегда ограничено, и вы легко можете растратить все свободное место. Вот еще одна причина для использования только части БД, - это позволит выявить промежуточные покрытия, которые могут систематически удаляться, а также понять, не нужно ли увеличить объем дисковой памяти для полного набора данных. Здесь же вы можете решить, для каких покрытий следует делать резервные копии; по крайней мере, для исходных данных это просто необходимо. [16]
Если мы имеем дело с проектируемой системой, не имеющей прототипа, проверку адекватности модели объекту проводить невозможно, и обычно ограничиваются верификацией модели или хотя бы простейшей калибровкой выбранного масштаба моделирования большой системы, т.е. установлением соответствия масштабов временных характеристик компонентов модели и известных значений, вычисляемых при испытаниях функционирования прототипов реальной системы при основных режимах. [17]
Для естественных наук характерна особенность: стремление найти или построить упрощенную модель сложного явления, изучить ее свойства, а затем в процессе верификации модели переносить добытые знания на само сложное явление. [18]
Специально подчеркнем, что условие ( 6) однозначно не вытекает из выражения ( 3), оно есть углубляющее условие, как и показатель идентификации ( 5), для трудного дела построения и верификации моделей управляемых объектов. [19]
Для этого расчитывается б.ч. вариантов А. Верификация моделей Гаусса может быть выполнена сопоставлением с результатами численных расчетов системы дифференц. [21]
Использование макросов объясняется следующими причинами. Поскольку во время верификации модели микропроцессора необходимо протестировать все коды операций, то для указания отдельных команд нельзя использовать мнемонику этих команд вследствие того, что каждая команда микропроцессора семейства Intel может иметь несколько соответствующих ей кодов операций ( например, команда сложения ADD имеет коды операций - 00, 01, 02, 03, 04, 05, 80, 81 и 83), и при использовании мнемоники в задании команды Ассемблер устанавливает тот код операции, который он считает оптимальным. [22]
В ходе имитационного эксперимента фиксируется временной ряд значений Я ( Л, который затем исследуется на наличие тренда, строятся ковариационные матрицы, спектральные плотности. По этой информации и заключают о соответствии распределений. Непротиворечивость этой гипотезы подтверждает верификацию модели. Вообще верификация модели, особенно имитационной, для большой системы - дело, достаточно сложное. Не существует формальных правил ее проведения, можно лишь воспользоваться результатами и методиками верификации простых моделей. Но в каждом конкретном случае успех зависит в основном от квалификации и интуиции исследователя. [23]
Так как ввод данных занимает значительную долю времени работы с системой, имеет смысл выбрать небольшую часть области исследования для проверки работоспособности модели, и лишь после этого вводить все данные. Этот подход полезен и для верификации модели, о чем пойдет речь чуть позже. [24]
Групповая машинная составляющая в данном случае представлена ЭЦВМ для машинного проектирования и управления и аналоговыми ЭВМ для решения объектово-параметрических задач. Кроме того, машинная составляющая групповой системы человек-машина дополняется экспериментальным стендовым аналоговым и имитационным оборудованием, а также оборудованием масштабного натурного эксперимента. Подразумевается, что все эти виды экспериментального оборудования используются в верификации моделей. Очевидно, что и специалисты и универсалисты осуществляют в этом комплексе жизненно важные функции, и задача заключается в том, чтобы при решении сложных проблем их функции были объединены в логически и количественно обоснованной процедуре планирования создания БТС с участием всего человеко-машинного комплекса организационно-экономической системы ( ОЭС), участвующей в создании БТС. [25]
Конечно, есть множество и других вопросов, но и этих должно быть достаточно, чтобы понять, о чем речь. Выполняя операции над частью БД, легче оценить, что происходит на каждом шаге. Вдобавок, появляется возможность проверки промежуточных результатов вручную, что пригодится при верификации модели. [26]
Верификация модели осуществлена сопоставлением полученных на основе модели расчетных данных с приведенными в литературе. Исходные данные приняты равными указанным в цитированных работах. Этот же принцип выдержан и в дальнейшем при описании методики применения математической модели для неинвазивной диагностики конкретных заболеваний ССС. [27]
В ходе имитационного эксперимента фиксируется временной ряд значений Я ( Л, который затем исследуется на наличие тренда, строятся ковариационные матрицы, спектральные плотности. По этой информации и заключают о соответствии распределений. Непротиворечивость этой гипотезы подтверждает верификацию модели. Вообще верификация модели, особенно имитационной, для большой системы - дело, достаточно сложное. Не существует формальных правил ее проведения, можно лишь воспользоваться результатами и методиками верификации простых моделей. Но в каждом конкретном случае успех зависит в основном от квалификации и интуиции исследователя. [28]
Качественное соответствие поведения математической модели реальной биомеханике ЛС еще не дает уверенности в том, что ее можно использовать в практике. В клинике врач ориентируется не только и ( в основном) не столько на качественные изменения биомеханических и гемодинамических функций, сколько на значения показателей - чисел. Поэтому для полноты верификации модели необходимо удостовериться в ее согласованности с реальностью и в количественном отношении. Данная задача эффективно решается сопоставлением модельных расчетов с данными физиологических экспериментов. [29]
Правомерность утверждения о научности подхода к формированию управляющих решений вытекает из того обстоятельства, что при решении возникающих проблем эффективно используются математические модели и методы. Исследование операций можно рассматривать и как искусство, поскольку успешное выполнение всех этапов исследования - от его начала до реализации решения, полученного с помощью разработанной математической модели, - во многом определяется творческими способностями и интуицией исследователей. Поэтому при сборе информации, необходимой для построения математической модели, верификации модели и использовании получаемых с помощью модели результатов успех несомненно зависит от способности исследователей устанавливать рабочие контакты как с источниками необходимой информации, так и с лицами, ответственными за реализацию принимаемых решений. [30]
Страницы: 1 2 3