Система, её свойства и компоненты. Моделирование

Система, её свойства и компоненты

Понятие "система" относится к основным как в науке, так и в обычной жизни. Каждая система обладает определённой структурой и предполагает взаимодействие её компонентов друг с другом и с окружающей средой.

Понятие системы

Система — совокупность элементов, которые взаимодействуют друг с другом и образуют определённую целостность, единство. Данное понятие применяется по отношению к самым различным предметам, явлениям и процессам. Примерами систем являются коллектив людей, живой организм, техническое устройство, организация здравоохранения и т.д. Они состоят из множества частей, каждая из которых работает во взаимодействии с другими для создания целого. Системы отличаются между собой как по составу, так и по целям. Рассмотрим несколько примеров систем подробнее:

Школа:

Элементы системы - люди, оборудование, материалы, здания и др. Главная цель система - Обучение, создание базы знаний.

Компьютер:

Элементы системы - электронные и электромеханические элементы, линии связи и др. Главная цель системы - обработка информации

Телекоммуникационная система:

Элементы системы - Компьютеры, модемы, кабели, сетевое программное обеспечение и др. Главная цель системы - передача информации

Информационная система:

Элементы системы - компьютеры, компьютерные сети, люди, информационное и программное обеспечение Главная цель системы - Производство профессиональной информации

Характеристики и свойства системы

Каждая система обладает определёнными характеристиками: функция (цель, назначение) системы, состав системы(элементы), структура системы. Архитектура системы — совокупность существенных для пользователей свойств системы. Элемент системы — часть системы, имеющая определённое функциональное назначение. Элементы, состоящие из простых взаимосвязанных элементов, часто называют подсистемами. Структура система — состав, порядок и принципы взаимодействия элементов системы, определяющие основные свойства системы. Если отдельные элементы системы разнесены по разным уровням и характеризуются внутренними связями, то принято говорить об иерархической структуре системы.

Свойства системы:

• Целостность: свойство означает, что все элементы системы функционируют как единое целое. Например, стрелки часов отдельно не могут показать время, а целая система "часы" может.
• Иерархичность: каждый компонент может рассматриваться как система, а исследуемая система представляется как элемент более широкой системы. Например, живая клетка многоклеточного организма является элементом системы, но при этом сама также является сложной системой.
• Множественность: в силу сложности каждой системы её изучение требует построения различных моделей. Например, человека можно рассматривать, с одной стороны, как совокупность частей тела, с другой как совокупность нервной, мышечной, кровеносной систем, а третьей - как совокупность химических элементов.
• Делимость: система состоит из ряда подсистем или элементов, выделенных по определённым критериям и отвечающих конкретным целям и задачам. Например, предприятие кондитерская состоит из трёх отделов: маркетинга, бухгалтерии и производства. Каждый из отделов выполняет определённую задачу.
• Сложность: система обладает большим количеством элементов, компонентов и подсистем, прямых и обратных связей между ними. Например, человек является очень сложной, до сих пор полностью не изученной системой.
• Структурность: данное свойство означает возможность описания системы через построение её структуры по уровням и иерархиям. Например, в строительной фирме есть несколько подразделений, которые управляются другими подразделениями.
• Адаптивность: система должна приспосабливаться к условиям конкретной предметной области. Например, раньше при лечении зубов применялись цементные пломбы, а в настоящее время применяются композитные световые материалы. Система здравоохранения адаптируется под новые знания.
• Интегрируемость: свойство означает возможность взаимодействия системы с вновь подключаемыми компонентами или подсистемами. Например, если в школе ввели дополнительный урок, то нужно перестроить расписание для него.
• Безопасность: система должна обеспечить конфиденциальность и целостность информации. Например, любой сотовый оператор или банк должен обеспечить конфиденциальность информации.

Информационная система и её компоненты

Понятие информационной системы можно трактовать как в широком, так и в узком смысле. В широком смысле информационная система (ИС) — это любая система, предназначенная для обработки информации. Закон РФ "Об информации, информационных технологиях и о защите информации" трактует данное понятие следующим образом: "Информационная система - совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих её обработку информационных технологий и технических средств". В узком смысле информационная система — совокупность аппаратных и программных средств, предназначенных для хранения, обработки и применения большого объёма информации. Современное понимание информационной системы предполагает использование компьютера в качестве основного технического средства обработки информации. Под архитектурой информационной системы понимается совокупность основных её элементов и схема их взаимодействия. Существует два вида архитектуры: логическая и физическая. Логическая архитектура включает комплекс методов, решений и алгоритмов, по которым работает система, обеспечивает функционирование и взаимодействие подсистем на логическом уровне на протяжении всего жизненного цикла. Физическая архитектура включает в себя элементы, обеспечивающие работу системы, т.е. является комплексом вычислительной техники, средств связи между элементами системы и обслуживающим персоналом. Компонент — простейшая неделимая часть системы. Принято считать, что компоненты информационной системы отвечают за хранение информации, её кодирование и т. д.

Основные компоненты информационной системы

• База данных и её структура
• Программы, необходимые для работы ИС, а также программа, позволяющая управлять базами данных
• Необходимые технические средства
• Пользователи

Классификация информационных систем

Существует множество классификаций информационных систем. Выделим несколько из них:

По степени автоматизации:

• ручные;
• автоматические;
• автоматизированные;

По целевому назначению:

• управляющие;
• информационно-справочные;
• системы принятия решений;
• информационно-поисковые;

По сфере применения:

• в образовании;
• в торговле;
• в юриспруденции;
• в науке;
• в здравоохранении и т.д.

Моделирование

Практически во всех науках построение и использование моделей(моделирование) — часто применяемый инструмент для познания и исследования. Реальные процессы и объекты очень многогранные и сложные, поэтому наилучшим способом изучения является построение модели. Она отображает только какую-то часть реальности и потому значительно проще, чем сама реальность.

Модель — некоторый объект, созданный специально по образу другого объекта, предмета или явления и обладающий его существенными признаками.

Классификация моделей

По форме представления:

• материальные;
• информационные:
  • знаковые: компьютерные, некомпьютерные;
  • вербальные.

С учётом фактора времени:

• статические;
• динамические:
  • дискретные;
  • непрерывные.

По области использования:

• учебные;
• опытные;
• научно-технические;
• игровые;
• имитационные.

По характеристике объекта моделирования:

• модели внешнего вида(манекен);
• модели структуры(анатомический атлас человека);
• модели поведения(велотренажёр);

По степени формализации:

• неформализованные(описание внешности героя литературного произведения);
• частично формализованные(кулинарный рецепт);
• формализованные(компьютерная программа).

Классификация моделей по форме представления

Материальные модели называются также предметными, поскольку всегда имеют реальное воплощение. Они отражают внешнее свойство и внутреннее устройство исходных объектов, суть процессов и явлений объекта-оригинала. Воплощают экспериментальный метод познания окружающей среды. Например: глобус, скелет человека, макет солнечной системы, химические опыты. Информационные модели — модели, в которых целенаправленно отобранная информация об объекте, которая отражает наиболее существенные для исследователя свойства этого объекта. Например: математическая формула, блок-схема, географическая карта, ноты, химические формулы. Информационные модели бывают знаковыми и вербальными. Вербальные модели — такие модели, которые могут быть представлены в мысленной или разговорной форме. Например: ход решения задачи. Знаковыми моделями называются модели, выраженные специальными знаками любого формального языка. Например: схема метро, чертёж. Знаковые модели, в свою очередь делятся, на компьютерные и некомпьютерные.Компьютерными моделями являются модели, реализованные с применением программных средств. Например: 3D-моделирование объекта для программы или игры. Некомпьютерными моделями называют модели, реализованные без использования программных средств. Например: математические, специальные(ноты, химические элементы и т.п.) модели.

Классификация моделей с учётом фактора времени

Статические модели — модели, которые не меняются с течением времени. Например: фотография. Динамические модели — модели, которые способны меняться с течением времени. Например: график изменения температуры в реальном времени. Динамические модели делятся на дискретные и непрерывные.Дискретные модели описывают прерывистые процессы. Например: модель численности населения(т.к. в реальном времени очень трудно отследить количество людей на планете). Непрерывные модели отражают непрерывные процессы. Например: отображение закона Ньютона в виде формулы.

Классификация моделей по области использования

Учебные модели — модели, которые используются в процессе обучения. Например: тренажёр для полётов. Опытные модели — увеличенные или уменьшенные копии реально проектируемых объектов. Например: модель корабля. Научно-технические модели — модели, созданные для исследования процессов или явлений. Например: прибор для получения грозового электрического разряда. Игровые модели — модели, созданные специально для изучения поведения людей в различных ситуациях. Например: военные учения/игры. Имитационные модели — модели, отражающие логику и закономерности поведения моделируемых объектов во времени и пространстве. Например: модель call-центра, линии производства на заводе.

❗️Для одного объекта один субъект может построить несколько моделей, если он решает разные задачи, приводящие к разным целям моделирования.

❗️Для одного объекта разные субъекты могут построить разные модели, даже если задача моделирования у них одна. Выбор вида модели и её построение зависят от знаний, опыта, предпочтений, личных интересов субъекта.

❗️Разные объекты могут иметь одинаковые по виду модели, даже если их строили совершенно разные субъекты, исходя при этом из разных целей моделирования.

Цели моделирования

1. Познание окружающего мира Зачем человек создаёт модели и какова их роль в постижении законов окружающего мира? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо обратиться к далёкому прошлому. Несколько миллионов лет назад, на заре человечества, первобытные люди изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять стихиям, пользоваться природными благами и просто выживать.
2. Создание объектов с заданными свойствами Решается задача типа "Как сделать, чтобы..." Накопив достаточно знаний, человек задаёт себе вопрос: "Нельзя ли создать объект с заданными свойствами и возможностями, чтобы противодействовать стихиям или ставить себе на службу природные явления?"
3. Определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения Речь идёт о решении задачи типа "Что будет, если...". Например, что будет, если увеличить плату за проезд в транспорте и одновременно снизить налоговую нагрузку на отдельные категории работников, или что произойдёт, если закопать ядерные отходы в какой-то местности.
4. Эффективность управления объектом или процессом Управление станет эффективным при условии, если будет соблюдено большинство критериев и задач. Решается задача типа "Как совместить несовместимое?". Например, как сделать питание в столовой качественным, чтобы при этом оно нравилось ребятам и было по карману родителям 😀.

Этапы моделирования

1. Постановка цели моделирования
2. Анализ и выделение всех его известных свойств
3. Анализ выделенных свойств с точки зрения цели моделирования и определение, какие из них следует считать существенными
4. Выбор формы представления модели
5. Формализация
6. Анализ полученной модели на непротиворечивость
7. Анализ адекватности полученной модели и цели моделирования

Информационное моделирование

Информационное моделирование — моделирование объектов и процессов в образной или знаковой форме.

Формы представления информационных моделей:

• в виде сигналов;
• устная, словесная;
• символьная(числа, текст, символы, формулы);
• табличная;
• схемы, карты;
• графики.

В зависимости от поставленной цели один и тот же объект можно представить несколькими информационными моделями, отличающимися набором параметров и способом представления. Рассмотрим пример информационной модели. Возьмём реальный объект - ученика. Для него мы можем создать модель - анкету данного учащегося, в которой будет представлено его описание, например цвет глаз, рост, возраст. В таком случае анкета является информационной моделью, по которой можно представить учащегося. Ещё один пример. Имеется класс из 25 учащихся, у каждого из которых есть свои персональные данные. Учителю достаточно взглянуть на список учащихся, чтобы предоставить этот класс. Список учащихся и сведения о них будут являться информационной моделью этого класса.

В процессе изучения информатики чаще всего мы встречаемся со знаковыми моделями. Далее рассмотрим их подробнее, в частности компьютерные и математические модели(наиболее интересный вид не компьютерных моделей) и способы их представления.

Математическое моделирование

Математическая модель — знаковая модель, сформулированная на языке математики и логики. Это система математических соотношений - формул, уравнений, неравенств, графиков и т.д., отображающих связи параметров объекта, системы объектов, процесса или явления. Над элементами математической модели можно выполнять определенные математические преобразования. Например, в модели нахождения наименьшего числа выполняются операции сравнения, а в модели вычисления корня уравнения - различные арифметические операции. С помощью математических моделей описываются решения различных инженерных задач, многие физические процессы(движения планет, автомобилей и т.п.) технологические процессы(сварка, плавление металла и т.п.). Графики, таблицы, диаграммы позволяют отображать различные закономерности и зависимости реального мира. Например, модель развития эпидемии можно описать как с помощью формул, так и с помощью графика. Полёт снаряда, выпущенного из орудия, можно математически смоделировать с помощью известных формул движения, а затем построить график движения снаряда - баллистическую кривую, которая отображает реальный полёт. Математически изменяя параметры снаряда или характеристики движения, можно изучать, например, вопросы увеличения дальности или высоты полёта и т.п. Как известно, не все математические задачи можно решить аналитически и получить решение в виде формул. Значительно больше задач, которые решаются приближённо, с заданной точностью, т.е. с использованием численных методов. Реализация приближённых расчётов на компьютерах позволяет повысить точность и скорость выполнения. В настоящее время расчёты для большинства математических моделей производят на компьютерах, используя специальные прикладные программные комплексы, которые позволяют:

• в несколько раз сократить время проведения исследований;
• уменьшить количество участников эксперимента;
• повысить точность и достоверность эксперимента, а следовательно, увеличить контроль;
• за счёт средств графической визуализации, например анимации, получить реальную картинку;
• повысить качество и информативность эксперимента за счёт увеличения числа контролируемых параметров и более точной обработки данных; например, на экране компьютера возможно сформировать целую систему приборов, которые будут отслеживать изменение параметров объекта.

Приведём несколько примеров математических моделей. У Даши и Саши одинаковое количество конфет

У Кости на семь пятёрок больше, чем у Паши

Площадь квадрата со стороной a

Компьютерное моделирование

Компьютерное моделирование — метод решения задачи с использованием компьютера. При создании какого-либо нового объекта возникает необходимость протестировать его до запуска в массовое производство и использование. Для этого применяют компьютерное моделирование, которое имитирует возможное поведение объекта. Данный вид моделирования нашёл широкое применение в таких отраслях, как строительство, медицина, транспорт, экология, метеорология и т.п. При исследовании с целью прогноза погоды на ближайшие дни создаётся компьютерная модель, которая на основе имеющихся данных помогает установить параметры, ожидаемые завтра или через неделю. В настоящее время существует множество аппаратов, которые способны воспроизвести головной мозг или коленный сустав человека, показать его внутренние проблемы, например аппарат МРТ. Все данные передаются на компьютер, врач изучает снимки и делает соответствующее заключение. Учитель может использовать на уроке готовые компьютерные модели для демонстрации изучаемого явления, например круговорота воды в природе, движения планет, взаимодействия молекул или атомов. В Интернете можно найти различные виртуальные лаборатории для исследования реальных процессов или явлений. Очень удобно проводить опыты в таких виртуальных лабораториях, особенно если в реальности они представляют опасность для жизни. Ещё одним примером компьютерной модели является симулятор. Симулятор - это комплект программных и технических средств, которые имитируют управление каким-либо процессом, устройством. В качестве примеров можно привести компьютерные игры, симуляторы вождения или полёта.

Области применения компьютерного моделирования

Одной из наиболее интересных областей компьютерного моделирования является моделирование процессов мышления, процессов распознавания образов, речи. В наши дни уже активно используются системы распознавания лиц в метро, управления некоторыми видами техники с помощью голоса. Области применения компьютерного моделирования:

• научные исследования, образование;
• разработка бытовых и промышленных объектов;
• системы безопасности;
• информационные и справочные службы;
• компьютерные сети;
• мобильные устройства (КПК, смартфоны, коммуникаторы и др.);
• искусство и дизайн.

Этапы компьютерного моделирования

1. Выделение условия задачи(цель и выбор модели) ⬇️
2. Выделение основных понятий, концепция ⬇️
3. Построение логики решения(логическая модель) ⬇️
4. Построение математического решения(математическая модель) ⬇️
5. Создание алгоритма(алгоритмов) ⬇️
6. Реализация на языке программирования(или программным способом) ⬇️
7. Тестирование ⬇️
8. Отладка - поиск ошибок и возврат к п. 6-7, если они обнаружены ⬇️
9. Процесс исследования модели

Имитационное моделирование

Имитационное моделирование — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (модель описывает процессы так, как они происходили бы в действительности). С моделью проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно "проиграть" во времени как одного испытания, так и для заданного множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Экспериментирование с моделью называют имитацией(постижение сути явления без проведения экспериментов на реальном объекте). Имитационное моделирование - частный случай математического моделирования. К имитационному моделированию прибегают, когда:

• дорого или практически невозможно экспериментировать на реальном объекте;
• невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствия, нелинейности, стохастические(случайные) переменные;
• необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами, или, другими словами, в разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Виды имитационного моделирования

Дискретно-событийное моделирование

Подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как "ожидание", "обработка заказа", "движение с грузом", "разгрузка" и др. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений - от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.

Системная динамика Парадигма моделирования, в которой для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. Такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящих причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950-х годах.

Агентное моделирование

Относительно новое(1990 - 2000-е гг.) направление в имитационном моделировании. Используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования, которых определяется не глобальными правилами и законами(как в других парадигмах моделирования), а, наоборот, эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей - получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействий этих объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент - некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.