1. Ключевые проблемы и вызовы
1.1. Этика и влияние на общество
1.1.1. Как модели могут влиять на принятие решений в политике и бизнесе?
1.2. Точность моделей
1.2.1. Как гарантировать, что модель отражает реальность?
1.3. Сложность и вычислительные затраты
1.3.1. Как справиться с большими объемами данных и сложными расчетами?
1.4. Интерпретация результатов
1.4.1. Как правильно интерпретировать данные и результаты моделирования?
2. Типы компьютерного моделирования
2.1. Симуляционное моделирование
2.1.1. Инструменты: AnyLogic, Simul8.
2.1.1.1. Применение: Моделирование процессов, систем (например, бизнес-процессов).
2.2. Численное моделирование
2.2.1. Инструменты: MATLAB, ANSYS.
2.2.1.1. Применение: Физические процессы, динамика жидкостей.
2.3. Графическое моделирование
2.3.1. Инструменты: Blender, Autodesk Maya.
2.3.1.1. Применение: Визуализация данных, деградация объектов.
2.4. Статистическое моделирование
2.4.1. Инструменты: R, Python (pandas, NumPy).
2.4.1.1. Применение: Анализ данных, прогнозирование.
3. Области применения
3.1. Экология
3.1.1. Использование моделирования для предсказания изменений в экосистемах.
3.2. Наука и техника
3.2.1. Физика, химия, биология.
3.3. Экономика и бизнес
3.3.1. Моделирование рынков, оптимизация процессов.
3.4. Образование
3.4.1. Интерактивные симуляции для обучения.
4. Принципы моделирования
4.1. Принцип параметризации
4.1.1. Некоторые подсистемы моделируемой системы могут быть охарактеризованы единственным параметром: вектором, матрицей, графиком, формулой.
4.2. Принцип информационной достаточности
4.2.1. При полном отсутствии информации об объекте построить модель невозможно. При наличии полной информации моделирование лишено смысла. Существует уровень информационной достаточности, при достижении которого может быть построена модель системы.
4.3. Принцип осуществимости
4.3.1. Создаваемая модель должна обеспечивать достижение поставленной цели исследования за конечное время.
4.4. Принцип множественности моделей
4.4.1. Любая конкретная модель отражает лишь некоторые стороны реальной системы. Для полного исследования необходимо построить ряд моделей исследуемого процесса, причем каждая последующая модель должна уточнять предыдущую.
4.5. Принцип системности
4.5.1. Исследуемая система представима в виде совокупности взаимодействующих друг с другом подсистем, которые моделируются стандартными математическими методами. При этом свойства системы не являются суммой свойств ее элементов.
5. Объекты моделирования
5.1. система
5.2. математическая модель системы
5.3. компьютерная (алгоритмическая) модель
6. Основные задачи компьютерного моделирования
6.1. построение и преобразование алгоритмических моделей
6.2. упрощение и усложнение изучаемых моделей
6.3. повышение точности и достоверности результатов моделирования
6.4. организация направленных имитационных экспериментов
6.5. структурный анализ моделей
7. Преимущества компьютерного моделирования
7.1. нахождение оптимальной конструкцию объекта, не изготовляя его пробных экземпляров.
7.2. Многоразовые испытания модели
7.3. расширение круга исследовательских объектов — становится возможным изучать не повторяющиеся явления, явления прошлого и будущего, объекты, которые не воспроизводятся в реальных условиях
7.4. визуализирование объектов любой природы, в том числе и абстрактных
7.5. получение разных характеристик объекта в числовом или графическом виде
7.6. исследование явления и процессов в динамике их развертывания
7.7. управление временем (ускорение, замедление и т. д.)
7.8. проведение экспериментов без риска негативных последствий для здоровья человека или окружающей среды
8. Основные проблемы в процессе компьютерного моделирования
8.1. Трудности при создании детального плана эксперимента
8.2. В связи с тем, что компьютерная модель должна содержать большое множество различных параметров, имеющих актуальные значения, её параметризация может быть сильно затруднена
8.3. Проведение вычислительных экспериментов в реальном масштабе времени требует значительных вычислительных ресурсов
8.4. Необходимость математической обработки результатов экспериментов
8.5. Необходимость оперативной визуализации результатов экспериментов
8.6. Необходимость документирования (протоколирования) результатов экспериментов
9. Современные тренды
9.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
9.1.1. Как эти технологии меняют подходы к моделированию.
9.2. Открытые данные и открытые модели
9.2.1. Доступность и использование общедоступных наборов данных для моделирования.
9.3. Виртуальная и дополненная реальность
9.3.1. Использование VR/AR для создания визуализаций и интерактивных моделей.
10. Пошаговый процесс моделирования
10.1. 1. Определение цели моделирования
10.1.1. Четко сформулировать задачу или проблему, которую необходимо решить.
10.1.2. Определить, какие вопросы должны быть ответены в процессе моделирования.
10.2. 2. Сбор и анализ данных
10.2.1. Собрать необходимые данные для модели (например, исторические данные, эксперименты, теоретические данные).
10.2.2. Анализировать данные на предмет их качества, полноты и актуальности.
10.3. 3. Формулирование модели
10.3.1. Определить структуру модели (например, выбрав тип моделирования: аналитическое, симуляционное, графическое и т.д.).
10.3.2. Выбрать соответствующие параметры и переменные, которые будут использоваться в модели.
10.3.3. Разработать математическую или логическую основу модели, включая уравнения и зависимости.
10.4. 4. Реализация модели
10.4.1. Написать код модели с использованием выбранных инструментов и программного обеспечения.
10.4.2. Использовать языки программирования (например, Python, MATLAB) или специализированные программные пакеты для создания модели.
10.5. 5. Валидация модели
10.5.1. Проверить и протестировать модель на соответствие реальным данным и параметрам.
10.5.2. Сравнить результаты моделирования с известными данными или результатами предыдущих исследований.
10.6. 6. Симуляция и анализ результатов
10.6.1. Запустить модель для проведения симуляций или тестов.
10.6.2. Проанализировать полученные результаты, используя статистические методы и визуализации.
10.7. 7. Интерпретация результатов
10.7.1. Оценить, что результаты моделирования значат в контексте исходной задачи.
10.7.2. Выявить основные выводы, закономерности и ограничения полученных данных.
10.8. 8. Документация процесса и результатов
10.8.1. Подготовить отчет с описанием процесса моделирования, методологии и результатов.
10.8.2. Документировать любые предположения, ограничения и возможности использования модели.
10.9. 9. Обсуждение и обратная связь
10.9.1. Обсудить выводы с коллегами или заинтересованными сторонами для получения обратной связи.
10.9.2. Убедиться, что все аспекты модели понятны и логичны для всех участников.
10.10. 10. Корректировка и улучшение модели
10.10.1. На основании обратной связи внести изменения в модель для улучшения ее точности или применимости.
10.10.2. Проводить итерации по всем этапам по мере необходимости, чтобы обновить или улучшить модель в будущем.
10.11. 11. Применение результатов
10.11.1. Использовать результаты моделирования для решения вопросов, принятий решений или дальнейших исследований.
10.11.2. Рассмотреть применение или внедрение модели в реальную практическую среду.