Войти
Процесс построения компьютерной модели и взаимодействие эксперимента, моделирования, и теория. Компьютерное моделирование - это процесс математического моделирования, выполняемый на компьютере, который предназначен для прогнозирования поведения или результатов реального мир или физическая система. Поскольку они позволяют проверять надежность выбранных математических моделей, компьютерное моделирование стало полезным инструментом для математического моделирования многих природных систем в физике (вычислительной физике ), астрофизике, климатология, химия, биология и производство, а также человеческие системы в экономике, психология, социальные науки, здравоохранение и инженерия. Моделирование системы представлено как запуск модели системы. Его можно использовать для изучения и получения нового представления о новой технологии, а также для оценки производительности систем, слишком сложных для аналитических решений.
Компьютерное моделирование реализуется с помощью компьютерных программ это могут быть небольшие программы, выполняемые практически мгновенно на небольших устройствах, или крупномасштабные программы, которые могут выполняться часами или днями на сетевых группах компьютеров. Масштаб событий, моделируемых компьютерным моделированием, намного превзошел все возможное (или, возможно, даже вообразимое) с использованием традиционного математического моделирования, основанного на бумаге и карандаше. В 1997 году симуляция сражения в пустыне, когда одна сила вторглась в другую, включала моделирование 66 239 танков, грузовиков и других транспортных средств на имитируемой местности вокруг Кувейта с использованием нескольких суперкомпьютеров в DoD High Performance Программа модернизации компьютеров. Другие примеры включают модель деформации материала в 1 миллиард атомов; модель рибосомы, состоящей из 2,64 миллиона атомов, сложной органеллы, производящей белок, всех живых организмов, 2005 г.; полное моделирование жизненного цикла Mycoplasma genitalium в 2012 г.; и проект Blue Brain в EPFL (Швейцария), начатый в мае 2005 г. с целью создания первого компьютерного моделирования всего человеческого мозга, вплоть до молекулярного уровня.
Из-за вычислительной стоимости моделирования компьютерные эксперименты используются для выполнения вывода, такого как количественная оценка неопределенности.
Компьютерная модель - это алгоритмы и уравнения, используемые для определения поведения моделируемой системы. Напротив, компьютерное моделирование - это фактическое выполнение программы, содержащей эти уравнения или алгоритмы. Таким образом, моделирование - это процесс запуска модели. Таким образом, нельзя «строить симуляцию»; вместо этого можно было бы «построить модель», а затем либо «запустить модель», либо, что эквивалентно, «запустить симуляцию».
Компьютерное моделирование развивалось рука об руку с быстрым ростом компьютеров после его первого крупномасштабного развертывания во время Манхэттенского проекта в Вторая мировая война для моделирования процесса ядерного взрыва. Это было моделирование 12 твердых сфер с использованием алгоритма Монте-Карло. Компьютерное моделирование часто используется в качестве дополнения или замены систем моделирования, для которых простые аналитические решения в закрытой форме невозможны. Есть много типов компьютерного моделирования; их общей чертой является попытка создать выборку репрезентативных сценариев для модели, в которой полное перечисление всех возможных состояний модели было бы недопустимым или невозможным.
Внешнее требования к данным симуляций и моделей сильно различаются. Для некоторых ввод может быть всего лишь несколькими числами (например, имитация формы волны переменного тока в проводе), в то время как другим могут потребоваться терабайты информации (например, модели погоды и климата).
Источники входного сигнала также сильно различаются:
И наконец., время, в которое данные доступны, варьируется:
Из-за этого разнообразия и из-за того, что различные системы моделирования имеют много общих элементов, существует большое количество специализированных языков моделирования. Самым известным может быть Simula (иногда называемый Simula-67 после 1967 года, когда он был предложен). Сейчас есть много других.
Системы, принимающие данные из внешних источников, должны очень внимательно следить за тем, что они получают. Хотя компьютерам легко считывать значения из текстовых или двоичных файлов, гораздо сложнее знать, какова точность (по сравнению с разрешением измерения и точностью ) значений. Часто они выражаются как «планки ошибок», минимальное и максимальное отклонение от диапазона значений, в котором (как ожидается) находится истинное значение. Поскольку цифровая компьютерная математика несовершенна, ошибки округления и усечения умножают эту ошибку, поэтому полезно выполнить «анализ ошибок», чтобы подтвердить, что значения, выведенные моделированием, будут по-прежнему точными.
Компьютерные модели можно классифицировать по нескольким независимым парам атрибутов, включая:
Другой способ категоризации моделей - посмотреть на лежащие в основе структуры данных. Для моделирования с шагом во времени существует два основных класса:
Уравнения определить отношения между элементами моделируемой системы и попытаться найти состояние, в котором система находится в равновесии. Такие модели часто используются при моделировании физических систем в качестве более простого случая моделирования перед попыткой динамического моделирования.
Ранее выходные данные компьютерного моделирования иногда представлялись в виде таблицы или матрицы, показывающей, как данные Были затронуты многочисленные изменения в моделировании параметров. Использование формата матрицы было связано с традиционным использованием концепции матрицы в математических моделях. Однако психологи и другие специалисты отметили, что люди могут быстро воспринимать тенденции, глядя на графики или даже движущиеся изображения или кинофильмы, созданные на основе данных, которые отображаются с помощью анимации сгенерированных компьютером изображений (CGI). Хотя наблюдатели не всегда могли считывать числа или цитировать математические формулы, наблюдая за движущейся погодной картой, они могли бы предсказывать события (и «видеть, что идет дождь») намного быстрее, чем просматривая таблицы дождевых облаков координаты. Такие интенсивные графические изображения, выходящие за рамки мира чисел и формул, иногда также приводили к выводу, в котором отсутствовала координатная сетка или временные метки, как если бы они были слишком далеко от отображения числовых данных. Сегодня модели прогнозирования погоды стремятся уравновесить вид движущихся дождевых / снежных облаков и карты, которая использует числовые координаты и числовые отметки времени событий.
Точно так же компьютерное моделирование CGI компьютерной томографии может имитировать, как опухоль может уменьшиться или измениться в течение длительного периода лечения, представляя течение времени как вращающийся вид видимой головы человека по мере изменения опухоли.
Другие приложения компьютерного моделирования CGI разрабатываются для графического отображения больших объемов данных в движении, когда изменения происходят во время прогона моделирования.
Компьютерное моделирование процесса осмоса Общие примеры типов компьютерного моделирования в науке, которые выводятся из основного математического описания:
Ниже приведены конкретные примеры компьютерного моделирования:
Известные, а иногда и противоречивые компьютерные модели, используемые в науке, включают: Донелла Медоуз 'World3 используется в Limits to Growth, Джеймса Лавлока Daisyworld и Томаса Рэя Tierra.
В социальных науках, компьютерном моделировании является неотъемлемым компонентом пяти углов анализа, поддерживаемых методологией перколяции данных, которая также включает качественные и количественные методы, обзоры литературы (в том числе научные) и интервью с экспертами, и которая образует расширение триангуляции данных. Конечно, как и любой другой научный метод, репликация является важной частью вычислительного моделирования
Разработаны графические среды для моделирования моделирования. Особое внимание было уделено обработке событий (ситуаций, в которых уравнения моделирования недействительны и их необходимо изменить). Открытый проект Open Source Physics был начат с целью разработки многоразовых библиотек для моделирования в Java вместе с Easy Java Simulations, полной графической средой, которая генерирует код на основе эти библиотеки.
Taiwanese Tone Group Parser - это симулятор тайваньского набора тоновых сандхи. На практике метод, использующий лингвистическую теорию для реализации синтаксического анализатора тайваньских тоновых групп, является способом применения техники инженерии знаний для создания экспериментальной среды компьютерного моделирования для усвоения языка. Незавершенную версию синтаксического анализатора группы искусственных тонов, которая включает базу знаний и исполняемый файл программы для системы Microsoft Windows (XP / Win7), можно загрузить для оценки.
Компьютерное моделирование используется в самых разных практических контекстах, таких как:
Надежность и доверие людей к компьютерному моделированию зависит от достоверности имитации модели, поэтому проверка и проверка имеют решающее значение в развитии компьютерного моделирования. Другой важный аспект компьютерного моделирования - воспроизводимость результатов, а это означает, что имитационная модель не должна давать разные ответы для каждого выполнения. Хотя это может показаться очевидным, это особое внимание в стохастическом моделировании, где случайные числа фактически должны быть полуслучайными числами. Исключением из воспроизводимости являются моделирование человеком в цикле, такое как имитация полета и компьютерные игры. Здесь человек является частью симуляции и, таким образом, влияет на результат таким образом, что его трудно, если не невозможно, воспроизвести в точности.
Производители транспортных средств используют компьютерное моделирование для проверки функций безопасности в новых конструкциях. Создав копию автомобиля в среде моделирования физики, они могут сэкономить сотни тысяч долларов, которые в противном случае потребовались бы для создания и тестирования уникального прототипа. Инженеры могут проходить симуляцию за миллисекунды за раз, чтобы определить точные нагрузки, прикладываемые к каждой секции прототипа.
Компьютерная графика может использоваться для отображения результатов компьютерного моделирования. Анимации можно использовать для моделирования в реальном времени, например, в учебных симуляторах. В некоторых случаях анимация также может быть полезна в режимах быстрее, чем в реальном времени, или даже медленнее, чем в режиме реального времени. Например, анимация быстрее, чем в реальном времени, может быть полезна при визуализации роста очередей при моделировании эвакуации людей из здания. Более того, результаты моделирования часто объединяются в статические изображения с использованием различных способов научной визуализации.
При отладке моделирование выполнения тестируемой программы (а не выполнение изначально) может обнаруживать гораздо больше ошибок, чем может обнаружить само оборудование, и, в то же время регистрировать полезную отладочную информацию, такую как трассировка инструкций, изменения памяти и количество инструкций. Этот метод может также обнаруживать переполнение буфера и подобные «трудно обнаруживаемые» ошибки, а также производить информацию о производительности и настройку данных.
Хотя иногда это игнорируется при компьютерном моделировании, очень важно выполнить анализ чувствительности, чтобы гарантировать правильное понимание точности результатов. Например, вероятностный анализ риска факторов, определяющих успех программы разведки нефтяных месторождений, включает объединение выборок из различных статистических распределений с использованием метода Монте-Карло. Если, например, один из ключевых параметров (например, чистая доля нефтеносных пластов) известен только одной значащей цифрой, то результат моделирования может быть не более точным, чем одна значащая цифра, хотя он может ( вводит в заблуждение) будет иметь четыре значащих цифры.
Для создания точных имитационных моделей необходимо использовать следующие три шага: калибровка, проверка и проверка. Компьютерное моделирование хорошо отображает и сравнивает теоретические сценарии, но для того, чтобы точно смоделировать реальные примеры, они должны соответствовать тому, что на самом деле происходит сегодня. Базовая модель должна быть создана и откалибрована так, чтобы она соответствовала изучаемой области. Затем откалиброванная модель должна быть проверена, чтобы убедиться, что модель работает должным образом на основе входных данных. После проверки модели последним шагом является проверка модели путем сравнения выходных данных с историческими данными из области исследования. Это можно сделать с помощью статистических методов и обеспечения адекватного значения R-квадрата. Если эти методы не используются, созданная имитационная модель будет давать неточные результаты и не будет полезным инструментом прогнозирования.
Калибровка модели достигается путем корректировки любых доступных параметров для корректировки того, как модель работает и имитирует процесс. Например, при моделировании дорожного движения типичные параметры включают дальность обзора, чувствительность следования за автомобилем, интервал разгрузки и потерянное время при запуске. Эти параметры влияют на поведение водителя, например, когда и сколько времени требуется водителю для смены полосы движения, какое расстояние водитель оставляет между своим автомобилем и автомобилем перед ним и как быстро водитель начинает ускоряться на перекрестке. Регулировка этих параметров оказывает прямое влияние на объем трафика, который может пересекать смоделированную сеть дорог, делая водителей более или менее агрессивными. Это примеры параметров калибровки, которые можно точно настроить в соответствии с характеристиками, наблюдаемыми в полевых условиях в месте исследования. Большинство моделей трафика имеют типичные значения по умолчанию, но их может потребовать корректировка, чтобы лучше соответствовать поведению водителя в конкретном изучаемом месте.
Проверка модели достигается путем получения выходных данных из модели и сравнения их с ожидаемыми из входных данных. Например, при моделировании трафика можно проверить объем трафика, чтобы убедиться, что фактическая объемная пропускная способность в модели достаточно близка к объемам трафика, вводимым в модель. Десять процентов - это типичный порог, используемый при моделировании трафика, чтобы определить, достаточно ли близки выходные объемы к входным объемам. Имитационные модели обрабатывают входные данные по-разному, поэтому трафик, входящий в сеть, например, может достигать или не достигать желаемого пункта назначения. Кроме того, трафик, который хочет войти в сеть, может быть не в состоянии, если существует перегрузка. Вот почему проверка модели является очень важной частью процесса моделирования.
Последним шагом является проверка модели путем сравнения результатов с ожидаемыми на основе исторических данных из области исследования. В идеале модель должна давать результаты, аналогичные тому, что происходило исторически. Обычно это подтверждается не чем иным, как цитированием статистики R-квадрата из подгонки. Эта статистика измеряет долю изменчивости, учитываемую моделью. Высокое значение R-квадрата не обязательно означает, что модель хорошо соответствует данным. Другой инструмент, используемый для проверки моделей, - это графический анализ остатков. Если выходные значения модели сильно отличаются от исторических значений, это, вероятно, означает, что в модели есть ошибка. Прежде чем использовать модель в качестве основы для создания дополнительных моделей, важно проверить ее для различных сценариев, чтобы гарантировать точность каждого из них. Если результаты не соответствуют историческим значениям во время процесса проверки, модель следует пересмотреть и обновить, чтобы результаты больше соответствовали ожиданиям. Это итеративный процесс, который помогает создавать более реалистичные модели.
Проверка моделей имитации трафика требует сравнения трафика, оцененного с помощью модели, с наблюдаемым движением на проезжей части и в системах общественного транспорта. Первоначальные сравнения предназначены для обмена поездками между квадрантами, секторами или другими большими интересующими областями. Следующим шагом является сравнение трафика, оцененного с помощью моделей, с подсчетом трафика, в том числе транзитных пассажиров, пересекающих надуманные препятствия в исследуемой области. Они обычно называются линиями экрана, линиями порезов и линиями кордона и могут быть воображаемыми или реальными физическими барьерами. Линии кордона окружают определенные районы, такие как центральный деловой район города или другие крупные центры деятельности. Оценки транзитных пассажиров обычно проверяются путем сравнения их с фактическими данными о количестве пассажиров, пересекающих кордонные линии вокруг центрального делового района.
Три источника ошибок могут вызвать слабую корреляцию во время калибровки: ошибка ввода, ошибка модели и ошибка параметра. Как правило, пользователь может легко настроить ошибку ввода и ошибку параметра. Однако ошибка модели вызвана методологией, используемой в модели, и ее не так просто исправить. Имитационные модели обычно строятся с использованием нескольких различных теорий моделирования, которые могут давать противоречивые результаты. Некоторые модели более обобщены, а другие более подробны. Если в результате возникает ошибка модели, возможно, потребуется скорректировать методологию модели, чтобы результаты были более согласованными.
Для создания хороших моделей, которые можно использовать для получения реалистичных результатов, необходимо предпринять следующие шаги, чтобы гарантировать правильное функционирование имитационных моделей. Имитационные модели можно использовать в качестве инструмента для проверки инженерных теорий, но они действительны только при правильной калибровке. После получения удовлетворительных оценок параметров для всех моделей необходимо проверить модели, чтобы убедиться, что они адекватно выполняют предусмотренные функции. Процесс валидации устанавливает надежность модели, демонстрируя ее способность воспроизводить реальность. Важность проверки модели подчеркивает необходимость тщательного планирования, тщательности и точности программы сбора входных данных, которая имеет эту цель. Следует предпринять усилия, чтобы собранные данные соответствовали ожидаемым значениям. Например, при анализе трафика специалист по трафику обычно посещает объект, чтобы проверить подсчет трафика и ознакомиться со схемами движения в этом районе. Полученные модели и прогнозы будут не лучше данных, используемых для оценки и проверки модели.
48-часовое компьютерное моделирование Тайфуна Мавар с использованием модели исследования и прогнозирования погоды  | На Викискладе есть материалы, связанные с компьютерным моделированием. |
