Uutele disainiarendustele elu andmiseks, uute tehniliste lahenduste toomiseks tootmisse või uute ideede katsetamiseks on vaja katset. Lähiminevikus sai sellist katset läbi viia kas laboritingimustes spetsiaalselt selle jaoks loodud installatsioonidel või looduses, see tähendab reaalsel tooteproovil, tehes sellega kõikvõimalikke katseid. Näiteks seadme või seadme tööomaduste uurimiseks pandi see termostaadi, külmutati spetsiaalsetes kambrites, raputati vibreerivatel alustel, kukutati maha vms. Hea, kui tegu on uue kella või tolmuimejaga ~ kadu hävitamise ajal on väike. Mis siis, kui see on lennuk või rakett?
Laboratoorsed ja täismahus katsed nõuavad suuri materjalikulusid ja aega, kuid nende olulisus on sellegipoolest väga suur.
On juba öeldud, et esimeses etapis, esialgse objekti analüüsimisel, tuvastatakse elementaarobjektid, mida modelleerimise käigus tuleb läbi viia mitmesuguseid katseid. Kui naaseme lennukiga näite juurde, siis sõlmede ja süsteemidega katsetamiseks, nagu öeldakse, on kõik vahendid head. Kere voolujoonelisuse kontrollimiseks kasutatakse tuuletunnelit ning tiibade ja kere täismahus mudeleid, avariivabade toite- ja tuleohutussüsteemide katsetamiseks on võimalik erinevaid simulatsioonimudeleid ning avariivabade toite- ja tuleohutussüsteemide katsetamiseks on hädavajalik spetsiaalne stend. teliku süsteem.
Arvutitehnoloogia arenguga on ilmunud uus ainulaadne uurimismeetod - arvutikatse. Paljudel juhtudel on arvutisimulatsiooniuuringud aidanud katseproove ja katsestendid, mõnikord isegi asendada. Arvutikatse läbiviimise etapp sisaldab kahte etappi: simulatsiooniplaani koostamine ja simulatsioonitehnoloogia.
Simulatsiooniplaan peaks selgelt kajastama mudeliga töötamise järjekorda.
Sageli kuvatakse plaan nummerdatud üksuste jadana, mis kirjeldavad toiminguid, mida uurija peab arvutimudeliga tegema. Siin ei ole vaja täpsustada, milliseid tarkvaratööriistu tuleks kasutada. Detailplaneering on omamoodi arvutieksperimendi strateegia peegeldus.
Sellise plaani esimene samm on alati testi väljatöötamine ja seejärel mudeli testimine.
Testimine on mudeli õigsuse kontrollimise protsess.
Test on lähteandmete kogum, mille tulemus on ette teada.
Saadud simulatsioonitulemuste õigsuses veendumiseks on vaja koostatud testi jaoks esmalt läbi viia arvutikatse mudelil. Seda tehes peate meeles pidama järgmist:
Esiteks peaks test olema alati keskendunud arvutimudeli toimimise väljatöötatud algoritmi kontrollimisele. Test ei kajasta selle semantilist sisu. Testimise käigus saadud tulemused võivad aga sundida muutma algset informatsiooni või märgimudelit, mis sisaldab ennekõike probleemipüstituse semantilist sisu.
Teiseks ei pruugi testi algandmed tegelikku olukorda üldse kajastada. See võib olla mis tahes lihtsate numbrite või sümbolite kogu. Oluline on see, et saate eelnevalt teada algandmete konkreetse variandi eeldatavat tulemust. Näiteks on mudel esitatud keerukate matemaatiliste seoste kujul. Vaja katsetada. Valite algandmete kõige lihtsamate väärtuste jaoks mitu võimalust ja arvutate eelnevalt lõpliku vastuse, st teate eeldatavat tulemust. Järgmisena viite nende algandmetega läbi arvutikatse ja võrdlete tulemust oodatud tulemusega. Need peavad sobima. Kui need ei ühti, on vaja põhjus leida ja kõrvaldada.
Pärast testimist, kui olete mudeli õiges toimimises kindel, pöördute otse modelleerimistehnoloogiad.
Modelleerimistehnoloogia on kasutaja sihipäraste toimingute kogum arvutimudelil.
Iga katsega peab kaasnema tulemuste mõistmine, mis on aluseks simulatsioonitulemuste analüüsile.
Arvutikatse süsteemimudeliga selle uurimise ja projekteerimise käigus viiakse läbi, et saada teavet vaadeldava objekti toimimisprotsessi omaduste kohta. Arvutikatsete planeerimise põhiülesanne on ressursipiirangute (arvuti aeg, mälu jne) tingimustes saada uuritava süsteemi kohta vajalikku informatsiooni. Konkreetsete arvutikatsete kavandamisel lahendatavate ülesannete hulgas on näiteks modelleerimise arvutiaja kulu vähendamine, modelleerimistulemuste täpsuse ja usaldusväärsuse suurendamine, mudeli adekvaatsuse kontrollimine jne.
Mudelitega arvutikatsete tõhusus sõltub oluliselt katseplaani valikust, kuna just kava määrab arvutis arvutuste tegemise mahu ja korra, süsteemi simulatsiooni tulemuste kogumise ja statistilise töötlemise meetodid. . Seetõttu on mudeliga arvutikatsete kavandamise põhiülesanne sõnastatud järgmiselt: modelleerimisalgoritmi (programmi) kujul on vaja hankida teavet modelleerimisobjekti kohta minimaalse või piiratud masinaressursside kuluga. modelleerimisprotsessi rakendamine.
Arvutikatsete eeliseks looduslike katsete ees on võimalus katse tingimusi täielikult reprodutseerida uuritava süsteemi mudeliga. . Märkimisväärne eelis täismahuliste ees on arvutikatsete katkestamise ja jätkamise lihtsus, mis võimaldab kasutada järjestikuseid ja heuristlikke planeerimistehnikaid, mis ei pruugi olla teostatavad katsetes reaalsete objektidega. Arvutimudeliga töötades on alati võimalik katse katkestada ajaks, mis on vajalik tulemuste analüüsimiseks ja selle edasise käigu kohta otsuste tegemiseks (näiteks mudeli karakteristikute väärtuste muutmise vajaduse kohta).
Arvutikatsete miinuseks on see, et osade vaatluste tulemused sõltuvad ühe või mitme eelneva tulemustest ning seetõttu sisaldavad need vähem informatsiooni kui sõltumatud vaatlused.
Andmebaasiga seoses tähendab arvutieksperiment andmetega manipuleerimist vastavalt seatud eesmärgile, kasutades DBMS-i vahendeid. Eksperimendi eesmärgi saab kujundada lähtuvalt simulatsiooni üldisest eesmärgist ja arvestades konkreetse kasutaja nõudeid. Näiteks on olemas andmebaas "Dekanaat". Selle mudeli loomise üldine eesmärk on haridusprotsessi juhtimine. Kui on vaja saada infot õpilaste edenemise kohta, saab teha päringu, s.o. viige läbi katse soovitud teabe valimiseks.
DBMS-i keskkonna tööriistakomplekt võimaldab teil andmetega teha järgmisi toiminguid.
1) sorteerimine - andmete järjestamine mõne atribuudi järgi;
2) otsing (filtreerimine) - teatud tingimust rahuldavate andmete valimine;
3) arvutusväljade loomine - andmete teisendamine valemite alusel teisele vormile.
Infomudeli haldamine on lahutamatult seotud erinevate kriteeriumide väljatöötamisega andmete otsimiseks ja sortimiseks. Erinevalt pabertoimikukappidest, kus sorteerimine on võimalik ühe-kahe kriteeriumi järgi ning otsing toimub üldjuhul käsitsi – kaartide kaupa sorteerides võimaldavad arvutiandmebaasid erinevatele väljadele ja erinevatele otsingukriteeriumidele määrata mistahes sorteerimisvorme. Arvuti sorteerib või valib vajaliku info ilma ajakuluta vastavalt etteantud kriteeriumile.
Edukaks tööks infomudeliga võimaldavad andmebaasitarkvara keskkonnad luua arvutusvälju, milles algne info teisendatakse erinevale kujule. Näiteks semestri hinnete põhjal saab spetsiaalne sisseehitatud funktsioon arvutada õpilase GPA. Selliseid arvutatud välju kasutatakse kas lisainfona või otsingu ja sortimise kriteeriumidena.
Arvutikatse sisaldab kahte etappi: testimine (toimingute õigsuse kontrollimine) ja katse läbiviimine reaalsete andmetega.
Pärast arvutatud väljade ja filtrite valemite koostamist peate veenduma, et need töötavad õigesti. Selleks saab sisestada testkirjed, mille puhul on operatsiooni tulemus ette teada.
Arvutikatse lõppeb tulemuste väljastamisega analüüsiks ja otsustamiseks mugavas vormis. Üks arvutiteabe mudelite eeliseid on võimalus luua erinevaid väljundinformatsiooni esitusvorme, mida nimetatakse aruanneteks. Iga aruanne sisaldab teavet, mis vastab konkreetse katse eesmärgile. Arvutiaruannete mugavus seisneb selles, et need võimaldavad teil rühmitada teavet vastavalt etteantud kriteeriumidele, sisestada lõplikud väljad kirjete loendamiseks rühmade kaupa ja üldiselt kogu andmebaasi kohta ning seejärel kasutada seda teavet otsuse tegemiseks.
Keskkond võimaldab luua ja salvestada mitmeid tüüpilisi, sageli kasutatavaid aruandevorme. Mõne katse tulemuste põhjal saate luua ajutise aruande, mis kustutatakse pärast selle kopeerimist tekstidokumenti või printimist. Mõned katsed ei nõua üldse aruandlust. Näiteks kõrgendatud stipendiumi määramiseks tuleb valida edukaim üliõpilane. Selleks piisab, kui sorteerida semestri hinnete keskmise hinde järgi. Nõutav teave sisaldab esimest kannet õpilaste nimekirjas.
©2015-2019 sait
Kõik õigused kuuluvad nende autoritele. See sait ei pretendeeri autorlusele, kuid pakub tasuta kasutamist.
Lehe loomise kuupäev: 2016-02-16
Ülaltoodud määratluses on terminil "katse" kahekordne tähendus. Ühelt poolt uuritakse nii arvutikatses kui ka reaalses katses süsteemi reaktsioone teatud parameetrite muutustele või välismõjudele. Sageli kasutatakse parameetritena temperatuuri, tihedust, koostist. Ja mõju realiseeritakse enamasti mehaaniliste, elektriliste või magnetväljade kaudu. Ainus erinevus seisneb selles, et eksperimenteerija tegeleb reaalse süsteemiga, arvutikatses aga reaalse objekti matemaatilise mudeli käitumist. Teisest küljest võimaldab täpselt määratletud mudelite jaoks täpsete tulemuste saamise võimalus kasutada arvutikatset sõltumatu teabeallikana, et testida analüütiliste teooriate prognoose ja seetõttu mängivad simulatsiooni tulemused selles rollis katseandmetega sama standardi roll.
Kõigest öeldust on näha, et arvutieksperimendi seadistamisel on võimalik kaks väga erinevat lähenemist, mis tuleneb lahendatava probleemi olemusest ja määrab seega mudeli kirjelduse valiku.
Esiteks võivad MD- või MC-meetodit kasutavad arvutused taotleda puhtalt utilitaarseid eesmärke, mis on seotud konkreetse reaalse süsteemi omaduste ennustamisega ja nende võrdlemisega füüsilise katsega. Sel juhul saab teha huvitavaid ennustusi ja teha uuringuid ekstreemsetes tingimustes, näiteks ülikõrge rõhu või temperatuuri korral, kui reaalne katse on erinevatel põhjustel võimatu või nõuab liiga suuri materjalikulusid. Arvutisimulatsioon on sageli ainus viis keeruka molekulaarsüsteemi käitumise kohta kõige üksikasjalikuma ("mikroskoopilise") teabe saamiseks. Seda näitasid eriti selgelt dünaamilist tüüpi numbrilised katsed erinevate biosüsteemidega: natiivses olekus globulaarsed valgud, DNA ja RNA fragmendid. , lipiidmembraanid. Saadud andmed tingisid mitmel juhul vajaduse nende objektide struktuuri ja toimimise kohta varem eksisteerinud ideed üle vaadata või oluliselt muuta. Samas tuleb meeles pidada, et kuna sellistes arvutustes kasutatakse erinevat tüüpi valents- ja mittevalentsipotentsiaale, mis vaid ligikaudsed aatomite tegelikele vastasmõjudele, määrab see asjaolu lõppkokkuvõttes mudeli ja tegelikkuse vastavuse määra. . Esialgu viiakse läbi pöördülesande lahendamine, mil potentsiaalid kalibreeritakse olemasolevate katseandmete järgi ja alles seejärel kasutatakse neid potentsiaale süsteemi kohta täpsema informatsiooni saamiseks. Mõnikord võib aatomitevahelise interaktsiooni parameetrid põhimõtteliselt leida lihtsamate mudelühendite jaoks tehtud kvantkeemilistest arvutustest. MD või MC meetoditega modelleerimisel käsitletakse molekuli mitte kui elektronide ja tuumade kogumit, järgides kvantmehaanika seadusi, vaid kui seotud klassikaliste osakeste - aatomite süsteemi. Sellist mudelit nimetatakse molekuli mehaaniline mudel .
Teise arvutieksperimendi seadistamise lähenemisviisi eesmärk võib olla uuritava süsteemi üldiste (universaalsete või mudelite muutumatute) käitumismustrite mõistmine, st mustrite mõistmine, mille määravad ainult antud klassi kõige tüüpilisemad tunnused. objektide, kuid mitte ühe ühendi keemilise struktuuri üksikasjade järgi. See tähendab, et antud juhul on arvutieksperimendi eesmärgiks funktsionaalsete seoste loomine, mitte numbriliste parameetrite arvutamine. See ideoloogia on kõige selgemalt olemas polümeeride skaleerimise teoorias. Selle lähenemise seisukohalt toimib arvutimodelleerimine kui teoreetiline tööriist, mis võimaldab ennekõike kontrollida teooria olemasolevate analüüsimeetodite järeldusi või täiendada nende ennustusi. See analüütilise teooria ja arvutikatse vaheline interaktsioon võib olla väga viljakas, kui mõlemal lähenemisviisil õnnestub kasutada identseid mudeleid. Kõige markantsem näide sellistest polümeeri molekulide üldistatud mudelitest on nn võre mudel . Selle põhjal on tehtud palju teoreetilisi konstruktsioone, mis on seotud eelkõige polümeeride klassikalise ja mõnes mõttes ka põhiprobleemi lahendamisega polümeeride füüsikalis-keemia massilise interaktsiooni mõju kohta konformatsioonile ja vastavalt ka painduva polümeeri ahela omadused. Hulgiinteraktsiooni all mõistetakse tavaliselt lühiajalisi tõukejõude, mis tekivad ahelast kaugemal olevate üksuste vahel, kui nad lähenevad üksteisele ruumis makromolekuli juhusliku painde tõttu. Võremudelis käsitletakse reaalset ahelat katkenud trajektoorina, mis läbib teatud tüüpi regulaarvõre sõlmpunkte: kuup-, tetraeedriline jne. Hõivatud võre sõlmed vastavad polümeeriühikutele (monomeeridele) ja neid ühendavatele segmentidele. vastavad keemilistele sidemetele makromolekuli skeletis. Trajektoori iselõikumise keeld (või teisisõnu kahe või enama monomeeri samaaegse sisenemise võimatus ühte võrepiirkonda) modelleerib mahulisi interaktsioone (joonis 1). See tähendab, et kui näiteks MC-meetodi kasutamisel ja juhuslikult valitud lingi nihutamisel satub see juba hõivatud sõlme, siis selline uus konformatsioon jäetakse kõrvale ja seda ei võeta enam arvesse huvipakkuvad süsteemiparameetrid. Erinevad ahelate paigutused võrel vastavad polümeeri ahela konformatsioonidele. Nende järgi keskmistatakse vajalikud karakteristikud, näiteks keti otste vaheline kaugus R.
Sellise mudeli uurimine võimaldab mõista, kuidas mahu interaktsioonid mõjutavad ruutkeskmise väärtuse sõltuvust
Võremudelite modifikatsioone on erinevaid, näiteks selliseid, mille puhul lülidevaheliste sidemete pikkused ei oma kindlaid väärtusi, vaid võivad muutuda teatud intervalliga, mis garanteerib vaid ahela eneseületuste keelu, nii on laialt levinud. kasutatud mudel "kõikuvate võlakirjadega" on korraldatud. Kõigil võremudelitel on aga ühine joon, et nad on diskreetne, see tähendab, et sellise süsteemi võimalike konformatsioonide arv on alati lõplik (kuigi see võib olla astronoomiline väärtus ka suhteliselt väikese ahela lülide arvu korral). Kõik diskreetsed mudelid on väga kõrge arvutusliku efektiivsusega, kuid reeglina saab neid uurida ainult Monte Carlo meetodil.
Mõnel juhul kasutage pidev polümeeride üldistatud mudelid, mis on võimelised konformatsiooni pidevalt muutma. Lihtsaim näide on kett, mis koosneb antud arvust N jäikade või elastsete lülidega järjestikku ühendatud tahked kuulid. Selliseid süsteeme saab uurida nii Monte Carlo meetodi kui ka molekulaardünaamika meetodi abil.
Kaasaegsel arvutil on palju kasutusvõimalusi. Nende hulgas, nagu teate, on arvuti kui teabeprotsesside automatiseerimisvahendi võimalused eriti olulised. Kuid mitte vähem olulised pole selle võimalused tööriist eksperimentaaltööde läbiviimine ja selle tulemuste analüüsimine.
Arvutuslik eksperiment on teaduses juba ammu tuntud. Pidage meeles planeedi Neptuuni avastamist "pliiatsi otsas". Tihti peetakse teadusuuringute tulemusi usaldusväärseteks vaid siis, kui neid on võimalik esitada matemaatiliste mudelite kujul ja kinnitada matemaatiliste arvutustega. Pealegi ei kehti see ainult füüsika kohta.
või tehniline disain, aga ka sotsioloogia, lingvistika, turundus – traditsiooniliselt humanitaarteadused, kaugel matemaatikast.
Arvutuskatse on teoreetiline tunnetusmeetod. Selle meetodi väljatöötamine on numbriline simulatsioon– suhteliselt uus teaduslik meetod, mis on saanud laialt levinud tänu arvutite tulekule.
Numbrilist simulatsiooni kasutatakse laialdaselt nii praktikas kui ka teadusuuringutes.
Näide. Ilma matemaatiliste mudelite ehitamiseta ja mõõteriistadest tulevate pidevalt muutuvate andmete põhjal erinevaid arvutusi tegemata on automaatsete tootmisliinide, autopilootide, jälgimisjaamade ja automaatsete diagnostikasüsteemide töö võimatu. Veelgi enam, süsteemide töökindluse tagamiseks tuleb arvutused teha reaalajas ning nende vead võivad ulatuda miljondikprotsenti.
Näide. Kaasaegset astronoomi võib sageli näha mitte teleskoobi okulaari, vaid arvutiekraani ees. Ja mitte ainult teoreetik, vaid ka vaatleja. Astronoomia on ebatavaline teadus. Ta ei saa reeglina uurimisobjektidega otseselt katsetada. Erinevat tüüpi kiirgus (elektromagnetilised, gravitatsioonilised, neutriino- või kosmilised kiirgusvood) astronoomid ainult "piiluvad" ja "kuulavad pealt". See tähendab, et neid vaatlusi kirjeldavate hüpoteeside kontrollimiseks peate õppima, kuidas vaatlustest maksimaalset teavet eraldada ja arvutustes reprodutseerida. Arvutite rakendused astronoomias, nagu ka teistes teadustes, on äärmiselt mitmekesised. See on nii vaatluste automatiseerimine kui ka nende tulemuste töötlemine (astronoomid näevad pilte mitte okulaaris, vaid spetsiaalsete seadmetega ühendatud monitoril). Arvuteid on vaja ka suurte kataloogidega töötamiseks (tähed, spektraalanalüüsid, keemilised ühendid jne).
Näide. Kõik teavad väljendit "torm teetassis". Sellise keeruka hüdrodünaamilise protsessi nagu torm üksikasjalikuks uurimiseks on vaja kaasata keerukad numbrilised simulatsioonimeetodid. Seetõttu asuvad võimsad arvutid suurtes hüdrometeoroloogilistes keskustes: arvutiprotsessori kristallis “mängitakse välja torm”.
Isegi kui teete mitte väga keerulisi arvutusi, kuid peate neid miljon korda kordama, on parem programm kirjutada üks kord ja arvuti kordab seda nii mitu korda kui vaja (piirang on muidugi arvuti kiirus).
Numbriline simulatsioon võib olla iseseisev uurimismeetod, kui huvi pakuvad ainult mõne näitaja väärtused (näiteks tootmiskulud või galaktika integraalspekter), kuid sagedamini toimib see arvuti koostamise ühe vahendina. mudelid selle mõiste laiemas tähenduses.
Ajalooliselt seostus esimene arvutimodelleerimise töö füüsikaga, kus numbrilise simulatsiooni abil lahendati terve klass hüdraulika, filtreerimise, soojusülekande ja soojusülekande, tahkemehaanika jm ülesandeid Modelleerimine oli peamiselt keeruliste mittelineaarsete ülesannete lahendus. matemaatilisest füüsikast ja sisuliselt oli see muidugi matemaatiline modelleerimine. Matemaatilise modelleerimise edu füüsikas aitas kaasa selle levikule keemia, elektrienergia, bioloogia probleemidele ning modelleerimisskeemid ei erinenud üksteisest kuigi palju. Modelleerimisel lahendatavate ülesannete keerukust piiras vaid olemasolevate arvutite võimsus. Seda tüüpi modelleerimine on praegu laialt levinud. Veelgi enam, arvsimulatsiooni arendamise käigus on kogunenud terved alamprogrammide ja funktsioonide teegid, mis hõlbustavad rakendust ja avardavad simulatsiooni võimalusi. Ja ometi ei seostata praegu mõistet "arvutimodelleerimine" tavaliselt mitte fundamentaalsete loodusteaduslike distsipliinidega, vaid eelkõige keeruliste süsteemide süsteemianalüüsiga küberneetika (st juhtimise, enesejuhtimise) seisukohast. , iseorganiseerumine). Ja nüüd kasutatakse arvutimodelleerimist laialdaselt bioloogias, makroökonoomikas, automatiseeritud juhtimissüsteemide loomisel jne.
Näide. Tuletage meelde eelmises lõigus kirjeldatud Piaget' katset. Muidugi sai seda teha mitte päris objektidega, vaid ekraanil kuvatava animeeritud pildiga. Aga mänguasjade liikumist võiks ju tavafilmile filmida ja telekast näidata. Kas arvuti kasutamist on sel juhul kohane nimetada arvutisimulatsiooniks?
Näide. Vertikaalselt ülespoole või horisondi suhtes nurga all paisatud keha lennumudel on näiteks keha kõrguse graafik aja funktsioonina. Saate seda ehitada
a) paberil punkthaaval;
b) graafilises redaktoris samade punktide jaoks;
c) kasutades näiteks ärigraafika programmi
tabelid;
d) programmi kirjutamine, mis mitte ainult ei kuva
haava lennutrajektoori, vaid võimaldab määrata ka erinevaid
algandmed (kaldenurk, algkiirus
kasv).
Miks sa ei taha helistada varianti b) arvutimudeliks, vaid valikud c) ja d) vastavad täielikult sellele nimele?
Under arvuti mudel mõistavad sageli programmi (või programmi pluss spetsiaalset seadet), mis jäljendab konkreetse objekti omadusi ja käitumist. Selle programmi täitmise tulemust nimetatakse ka arvutimudeliks.
Erikirjanduses on mõiste "arvutimudel" rangemalt määratletud järgmiselt:
Objekti või mõne objektide (protsesside, nähtuste) süsteemi tingimuskujutis, mida kirjeldatakse omavahel ühendatud arvutitabelite, vooskeemide, diagrammide, graafikute, jooniste, animatsioonifragmentide, hüpertekstide jms abil ning kuvatakse struktuur (elemendid ja nendevahelised seosed). ) objektist. Seda tüüpi arvutimudeleid nimetatakse struktuurne ja funktsionaalne;
Eraldi programm või programmide komplekt, mis arvutuste jada ja nende tulemuste graafilise kuvamise abil reprodutseerib (simuleerib) objekti funktsioneerimise protsesse sellel erinevate, tavaliselt juhuslike tegurite mõjul. Selliseid mudeleid nimetatakse imitatsioon.
Arvutimudelid võivad olla lihtsad või keerulised. Programmeerimise õppimisel või andmebaasi loomisel lõite mitu korda lihtsaid mudeleid. 3D-graafikasüsteemides, ekspertsüsteemides, automatiseeritud juhtimissüsteemides ehitatakse ja kasutatakse väga keerulisi arvutimudeleid.
Näide. Arvuti abil inimtegevuse mudeli konstrueerimise idee ei ole uus ja raske on leida tegevusvaldkonda, milles seda ei püütaks ellu viia. Ekspertsüsteemid on arvutiprogrammid, mis simuleerivad inimeksperdi tegevust mis tahes ainevaldkonna probleemide lahendamisel teadmistebaasi moodustavate kogutud teadmiste põhjal. ES lahendab vaimse tegevuse modelleerimise probleemi. Mudelite keerukuse tõttu võtab ES-i väljatöötamine reeglina aega mitu aastat.
Kaasaegsetel ekspertsüsteemidel on lisaks teadmistebaasile ka pretsedentide baas - näiteks reaalsete inimeste küsitluse tulemused ja teave nende tegevuse hilisema edu/ebaõnnestumise kohta. Näiteks NYPD ekspertsüsteemi juhtumibaas on 786 000 inimesed, keskus "Hobby" (personalipoliitika ettevõttes) - 512 000 inimesi ning selle keskuse spetsialistide sõnul töötas nende poolt välja töötatud ES loodetud täpsusega alles baasi ületamisel. 200 000 mees, selle loomiseks kulus 6 aastat.
Näide. Edusammud arvutigraafika loomisel on liikunud lihtsa pooltoonipildiga kolmemõõtmeliste mudelite traatraami piltidelt tänapäevaste realistlike piltideni, mis on kunstinäited. See oli modelleerimiskeskkonna täpsema määratlemise edu tulemus. Läbipaistvus, peegeldus, varjud, valgusmustrid ja pinnaomadused on mõned valdkonnad, kus uurimisrühmad teevad kõvasti tööd, töötades pidevalt välja uusi algoritme, et luua üha realistlikumaid tehispilte. Tänapäeval kasutatakse neid meetodeid ka kvaliteetse animatsiooni loomiseks.
praktilised vajadused sisse arvutimodelleerimine seab riistvaraarendajatele väljakutseid rahalised vahendid arvuti. See tähendab, et meetod mõjutab aktiivselt mitte ainult uute ja uued programmid aga ja peal arengut tehnilisi vahendeid.
Näide. Esimest korda räägiti arvutiholograafiast 80ndatel. Seega oleks arvutipõhises projekteerimissüsteemides, geograafilistes infosüsteemides tore, kui huviobjekti oleks võimalik mitte ainult kolmemõõtmelisel kujul näha, vaid esitada seda ka pööratava hologrammi kujul. , kallutatud, vaadake selle sisse. Reaalsetes rakendustes kasuliku holograafilise pildi loomiseks vajate
holograafiline
Pildid 
kuvarid hiiglasliku pikslite arvuga – kuni miljard. Nüüd tehakse sellist tööd aktiivselt. Samaaegselt holograafilise kuva arendamisega käib täies hoos töö kolmemõõtmelise tööjaama loomisel, mis põhineb põhimõttel, mida nimetatakse "reaalsuse asendamiseks". Selle mõiste taga on idee kõigi nende loomulike ja intuitiivsete meetodite laialdasest rakendamisest, mida inimene kasutab looduslike (materjali-energia) mudelitega suhtlemisel, kuid samal ajal on rõhk nende igakülgsel täiustamisel ja arendamisel, kasutades digitaalsüsteemide ainulaadsed võimalused. Näiteks eeldatakse, et arvuti hologramme saab reaalajas manipuleerida ja nendega suhelda, kasutades žeste ja puudutusi.
Arvutisimulatsioonil on järgmised omadused eelised:
Pakub nähtavust;
Kasutamiseks saadaval.
Arvutisimulatsiooni peamine eelis seisneb selles, et see võimaldab mitte ainult jälgida, vaid ka ennustada katse tulemust teatud eritingimustes. Tänu sellele võimalusele on see meetod leidnud rakendust bioloogias, keemias, sotsioloogias, ökoloogias, füüsikas, majanduses ja paljudes teistes teadmiste valdkondades.
Arvutimodelleerimist kasutatakse õppetöös laialdaselt. Eriprogrammide abil saab näha mudeleid sellistest nähtustest nagu mikromaailma ja maailma astronoomiliste mõõtmetega nähtused, tuuma- ja kvantfüüsika nähtused, taimede areng ja ainete muundumine keemiliste reaktsioonide käigus.
Paljude erialade spetsialistide, eriti näiteks lennujuhtide, pilootide, tuuma- ja elektrijaamade juhtide koolitamine toimub arvutiga juhitavate simulaatorite abil, mis simuleerivad reaalseid olukordi, sealhulgas hädaolukordi.
Laboratoorseid töid saab teha arvutis, kui puuduvad vajalikud reaalsed seadmed ja seadmed või kui ülesande lahendamine eeldab keerukate matemaatiliste meetodite ja töömahukate arvutuste kasutamist.
Arvutimodelleerimine võimaldab "elustada" uuritud füüsikalisi, keemilisi, bioloogilisi, sotsiaalseid seaduspärasusi, panna mudeliga katseid. Kuid ärge unustage, et kõik need katsed on väga tingliku iseloomuga ja nende kognitiivne väärtus on samuti väga tingimuslik.
Näide. Enne tuuma lagunemisreaktsiooni praktilist kasutamist ei teadnud tuumafüüsikud lihtsalt kiirguse ohtudest, kuid esimene massiline "saavutuste" rakendamine (Hiroshima ja Nagasaki) näitas selgelt, kui palju kiirgust
on inimestele ohtlik. Alusta füüsikat tuumaelektro-
jaamades poleks inimkond ammu kiirgusohtudest teada saanud. Keemikute saavutust eelmise sajandi alguses - võimsaimat pestitsiidi DDT - peeti pikka aega inimestele täiesti ohutuks -
Võimsate kaasaegsete tehnoloogiate kasutamise kontekstis, ekslike tarkvaratoodete laialdane replikatsioon ja mõtlematu kasutamine, näib, et sellised väga spetsiifilised küsimused, nagu reaalsuse arvutimudeli adekvaatsus, võivad omandada märkimisväärse universaalse tähenduse.
Arvutikatsed- see on tööriist mustrite, mitte loodus- või sotsiaalsete nähtuste uurimiseks.
Seetõttu tuleks täismahus eksperiment alati läbi viia samaaegselt arvutikatsega, et uurija saaks nende tulemusi võrreldes hinnata vastava mudeli kvaliteeti, meie arusaamise sügavust nähtuste olemusest.
sünnitus. Ärge unustage, et füüsika, bioloogia, astronoomia ja arvutiteadus on teadused reaalse maailma, mitte virtuaalse reaalsuse kohta.
Teaduslikes uuringutes, nii fundamentaalsetes kui ka praktiliselt suunatud (rakenduslikes) uuringutes, toimib arvuti sageli eksperimentaalseks tööks vajaliku tööriistana.
Arvutikatse on kõige sagedamini seotud:
Keeruliste matemaatiliste arvutustega (number
laisk modelleerimine);
Visuaalse ja / või dünaamilise ehituse ja uurimisega
mikrofoni mudelid (arvuti modelleerimine).
Under arvuti mudel tähendab programmi (või programmi koos spetsiaalse seadmega), mis imiteerib konkreetse objekti omadusi ja käitumist, samuti selle programmi täitmise tulemust graafiliste kujutiste kujul (statsionaarne või dünaamiline), numbriline väärtused, tabelid jne.
On olemas struktuursed-funktsionaalsed ja simulatsiooniga arvutimudelid.
Struktuurne-funktsionaalne arvutimudel on objekti või mõne objektide (protsesside, nähtuste) süsteemi tingimuskujutis, mida kirjeldatakse omavahel ühendatud arvutitabelite, vooskeemide, diagrammide, graafikute, jooniste, animatsioonifragmentide, hüpertekstide jms abil ning kuvatakse objekti struktuuri. objekt või selle käitumine.
Simulatsiooniarvuti mudel on eraldiseisev programm või tarkvarapakett, mis võimaldab arvutuste jada ja nende tulemuste graafilise kuvamise abil reprodutseerida (simuleerida) objekti funktsioneerimise protsesse erinevate juhuslike tegurite mõjul.
Arvutimodelleerimine on meetod süsteemi (enamasti keeruka süsteemi) analüüsi või sünteesimise probleemi lahendamiseks, mis põhineb selle arvutimudeli kasutamisel.
Arvutisimulatsiooni eelised kas see on:
Võimaldab mitte ainult jälgida, vaid ka ennustada katse tulemust teatud eritingimustes;
Võimaldab modelleerida ja uurida mis tahes teooriatega ennustatud nähtusi;
See on keskkonnasõbralik ning ei kujuta endast ohtu loodusele ega inimesele;
Pakub nähtavust;
Kasutamiseks saadaval.
Arvutimodelleerimise meetod on leidnud rakendust bioloogias, keemias, sotsioloogias, ökoloogias, füüsikas, majanduses, lingvistikas, jurisprudentsis ja paljudes teistes teadmiste valdkondades.
Arvutimodelleerimist kasutatakse laialdaselt spetsialistide koolitamisel, koolitamisel ja ümberõppel:
Mikromaailma ja maailma nähtuste mudelite visuaalseks kujutamiseks astronoomiliste mõõtmetega;
Simuleerida elus- ja eluta looduse maailmas toimuvaid protsesse
Simuleerida keerukate süsteemide haldamise tegelikke olukordi, sealhulgas hädaolukordi;
Laboritöödeks, kui puuduvad vajalikud seadmed ja instrumendid;
Ülesannete lahendamiseks, kui see nõuab keerukate matemaatiliste meetodite ja töömahukate arvutuste kasutamist.
Oluline on meeles pidada, et arvutis ei modelleerita objektiivset reaalsust, vaid meie teoreetilised ideed selle kohta. Arvutimodelleerimise objektiks on matemaatilised ja muud teaduslikud mudelid, mitte reaalsed objektid, protsessid, nähtused.
Arvutikatsed- see on tööriist mustrite, mitte loodus- või sotsiaalsete nähtuste uurimiseks.
Arvutisimulatsiooni mis tahes tulemuste täpsuse kriteerium on olnud ja jääb täismahuliseks (füüsikaliseks, keemiliseks, sotsiaalseks) eksperimentiks. Teaduslikus ja praktilises uurimistöös saab arvutikatsega kaasneda ainult täismahus katse, nii et teadlane saab võrrelda
Nivaya saab hinnata mudeli kvaliteeti, meie ideede sügavust loodusnähtuste olemuse kohta.
Oluline on meeles pidada, et füüsika, bioloogia, astronoomia, majandus, arvutiteadus on teadused reaalse maailma kohta, mitte 
Virtuaalne reaalsus.
1. harjutus
Tekstiredaktoris kirjutatud ja e-postiga saadetud kirja arvutimudeliks tõenäoliselt ei nimetata.
Tekstiredaktorid võimaldavad sageli luua mitte ainult tavalisi dokumente (kirju, pakke, aruandeid), vaid ka dokumendimalle, milles on pidev teave, mida kasutaja ei saa muuta, on andmevälju, mida kasutaja täidab ja väljad, kus arvutatakse sisestatud andmete põhjal. Kas sellist malli saab pidada arvutimudeliks? Kui jah, siis mis on antud juhul modelleerimise objekt ja mis on sellise mudeli loomise eesmärk?
2. ülesanne
Teate, et enne andmebaasi loomist peate esmalt koostama andmemudeli. Samuti teate, et algoritm on tegevuse mudel.
Nii andmemudelid kui ka algoritmid töötatakse enamasti välja arvutirakendust silmas pidades. Kas võib öelda, et ühel hetkel saab neist arvutimudel, ja kui jah, siis millal see juhtub?
Märge. Kontrollige oma vastust "arvutimudeli" määratlusega.
3. ülesanne
Kirjeldage arvutimudeli ehitamise etappe mõnda füüsikalist nähtust simuleeriva programmi väljatöötamise näitel.
4. ülesanne
Tooge näiteid selle kohta, millal arvutisimulatsioon on toonud tõelist kasu ja millal on toonud kaasa soovimatud tagajärjed. Valmistage sellel teemal aruanne.
Arvutieksperiment Arvutieksperiment Uutele disainiarendustele elu andmiseks, uute tehniliste lahenduste toomiseks tootmisse või uute ideede katsetamiseks on vaja katset. Lähiminevikus sai sellist katset teha kas laboritingimustes spetsiaalselt selleks loodud rajatistel või looduses, s.o. toote tõelisel proovil, tehes sellega kõikvõimalikke teste. See nõuab palju raha ja aega. Appi tulid arvutisimulatsioonid. Arvutikatse läbiviimisel kontrollitakse ehitusmudelite õigsust. Mudeli käitumist uuritakse objekti erinevate parameetrite puhul. Iga katsega kaasneb tulemuste mõistmine. Kui arvutikatse tulemused on vastuolus lahendatava ülesande mõttega, siis tuleb viga otsida valesti valitud mudelist või selle lahendamise algoritmist ja meetodist. Pärast vigade tuvastamist ja kõrvaldamist korratakse arvutikatset. Uutele disainiarendustele elu andmiseks, uute tehniliste lahenduste toomiseks tootmisse või uute ideede katsetamiseks on vaja katset. Lähiminevikus sai sellist katset teha kas laboritingimustes spetsiaalselt selleks loodud rajatistel või looduses, s.o. toote tõelisel proovil, tehes sellega kõikvõimalikke teste. See nõuab palju raha ja aega. Appi tulid arvutisimulatsioonid. Arvutikatse läbiviimisel kontrollitakse ehitusmudelite õigsust. Mudeli käitumist uuritakse objekti erinevate parameetrite puhul. Iga katsega kaasneb tulemuste mõistmine. Kui arvutikatse tulemused on vastuolus lahendatava ülesande mõttega, siis tuleb viga otsida valesti valitud mudelist või selle lahendamise algoritmist ja meetodist. Pärast vigade tuvastamist ja kõrvaldamist korratakse arvutikatset.
Matemaatilise mudeli all mõistetakse valemite, võrratuste jms matemaatiliste korrelatsioonide süsteemi, mis peegeldab objekti või protsessi olulisi omadusi. Matemaatilise mudeli all mõistetakse valemite, võrratuste jms matemaatiliste korrelatsioonide süsteemi, mis peegeldab objekti või protsessi olulisi omadusi.
Erinevate ainevaldkondade probleemide modelleerimine Erinevate ainevaldkondade probleemide modelleerimine Majandusteadus Majandusteadus Astronoomia Astronoomia Astronoomia Astronoomia Füüsika Füüsika Füüsika Ökoloogia Ökoloogia Ökoloogia Bioloogia Bioloogia Bioloogia Geograafia Geograafia Geograafia
Masinaehitustehas, mis müüs tooteid lepinguliste hindadega, sai teatud summa tulu, kulutades tootmisele teatud summa raha. Määrake puhaskasumi ja investeeritud vahendite suhe. Masinaehitustehas, mis müüs tooteid lepinguliste hindadega, sai teatud summa tulu, kulutades tootmisele teatud summa raha. Määrake puhaskasumi ja investeeritud vahendite suhe. Probleemi püstitus Probleemi püstitus Modelleerimise eesmärk on uurida toodete valmistamise ja müügi protsessi, et saada suurim puhaskasum. Leia majandusvalemite abil puhaskasumi suhe investeeritud vahenditesse. Modelleerimise eesmärk on uurida toodete tootmis- ja müügiprotsessi, et saada suurim puhaskasum. Leia majandusvalemite abil puhaskasumi suhe investeeritud vahenditesse.
Simulatsiooniobjekti peamised parameetrid on: tulu, kulu, kasum, tasuvus, kasumimaks. Simulatsiooniobjekti peamised parameetrid on: tulu, kulu, kasum, tasuvus, kasumimaks. Algandmed: Algandmed: tulu B; tulu B; kulud (kulu) S. kulud (kulu) S. Muud parameetrid leiame peamiste majanduslike sõltuvuste abil. Kasumi väärtus on määratletud tulu ja kulu vahena P=B-S. Muud parameetrid leiame peamiste majanduslike sõltuvuste abil. Kasumi väärtus on määratletud tulu ja kulu vahena P=B-S. Kasumlikkus r arvutatakse valemiga:. Kasumlikkus r arvutatakse valemiga:. Kasumlikkuse piirtasemele 50% vastav kasum on 50% tootmiskulust S, s.o. S*50/100=S/2, seega on kasumimaks N defineeritud järgmiselt: S*50/100=S/2, seega on kasumimaks N defineeritud järgmiselt: kui r
Tulemuste analüüs Tulemuste analüüs Saadud mudel võimaldab olenevalt tasuvusest määrata kasumimaksu, arvutada automaatselt ümber puhaskasumi summa ning leida puhaskasumi suhe investeeritud vahenditesse. Saadud mudel võimaldab olenevalt kasumlikkusest määrata kasumimaksu, automaatselt ümber arvutada puhaskasumi summa ning leida puhaskasumi suhe investeeritud vahenditesse. Läbiviidud arvutieksperiment näitab, et puhaskasumi suhe investeeritud vahenditesse suureneb tulude kasvades ja väheneb tootmiskulude tõustes. Läbiviidud arvutieksperiment näitab, et puhaskasumi suhe investeeritud vahenditesse suureneb tulude kasvades ja väheneb tootmiskulude tõustes.
Ülesanne. Ülesanne. Määrake nende orbiidil olevate planeetide kiirus. Selleks tehke päikesesüsteemi arvutimudel. Ülesande püstitus Simulatsiooni eesmärk on määrata orbiidil olevate planeetide kiirus. Modelleeriv objekt Päikesesüsteem, mille elementideks on planeedid. Planeetide sisestruktuuri ei võeta arvesse. Planeete käsitleme elementidena, millel on järgmised omadused: nimi; R on kaugus Päikesest (astronoomilistes ühikutes; astronoomilistes ühikutes on keskmine kaugus Maast Päikeseni); t on pöördeperiood ümber Päikese (aastates); V on liikumise kiirus piki orbiidi (astro ühikut/aastas), eeldades, et planeedid liiguvad ümber Päikese ühtlase kiirusega ringidena.
Tulemuste analüüsimine Tulemuste analüüsimine 1. Analüüsige arvutustulemusi. Kas võib väita, et Päikesele lähemal asuvatel planeetidel on suurem tiirlemiskiirus? 1. Analüüsige arvutustulemusi. Kas võib väita, et Päikesele lähemal asuvatel planeetidel on suurem tiirlemiskiirus? 2. Esitatud päikesesüsteemi mudel on staatiline. Selle mudeli koostamisel jätsime tähelepanuta muutused planeetide ja Päikese vahelises kauguses nende orbiidi liikumise ajal. Sellest teabest piisab, et teada saada, milline planeet on kaugemal ja millised on ligikaudsed seosed vahemaade vahel. Kui tahame määrata Maa ja Marsi vahelise kauguse, ei saa me jätta tähelepanuta ajalisi muutusi ja siin peame kasutama dünaamilist mudelit. 2. Esitatud päikesesüsteemi mudel on staatiline. Selle mudeli koostamisel jätsime tähelepanuta muutused planeetide ja Päikese vahelises kauguses nende orbiidi liikumise ajal. Sellest teabest piisab, et teada saada, milline planeet on kaugemal ja millised on ligikaudsed seosed vahemaade vahel. Kui tahame määrata Maa ja Marsi vahelise kauguse, ei saa me jätta tähelepanuta ajalisi muutusi ja siin peame kasutama dünaamilist mudelit.
Arvutikatse Sisesta algandmed arvutimudelisse. (Näiteks: =0,5; =12) Leia selline hõõrdetegur, mille juures auto läheb allamäge (antud nurga all). Leidke selline nurk, mille all auto mäel seisab (antud hõõrdeteguri korral). Mis on tulemus, kui hõõrdejõudu eirata? Tulemuste analüüs See arvutimudel võimaldab füüsilise katse asemel läbi viia arvutusliku katse. Algandmete väärtusi muutes näete kõiki süsteemis toimuvaid muudatusi. Huvitav on märkida, et konstrueeritud mudeli puhul ei sõltu tulemus ei auto massist ega vabalangemise kiirendusest.
Ülesanne. Ülesanne. Kujutage ette, et Maal on ainult üks mageveeallikas - Baikali järv. Mitu aastat varustab Baikal kogu maailma elanikkonda veega? Kujutage ette, et Maal on ainult üks mageveeallikas - Baikali järv. Mitu aastat varustab Baikal kogu maailma elanikkonda veega?
Mudeliarendus Mudeliarendus Matemaatilise mudeli koostamiseks defineerime lähteandmed. Märkige: matemaatilise mudeli koostamiseks määratleme algandmed. Tähistame: V on Baikali järve maht km3; V on Baikali järve maht km3; N - Maa rahvaarv 6 miljardit inimest; N - Maa rahvaarv 6 miljardit inimest; p - veetarbimine päevas inimese kohta (keskmiselt) 300 liitrit. p - veetarbimine päevas inimese kohta (keskmiselt) 300 liitrit. Kuna 1l. = 1 dm3 vett, on vaja järvevee V teisendada km3-lt dm3-ks. V (km3) \u003d V * 109 (m3) \u003d V * 1012 (dm3) Alates 1l. = 1 dm3 vett, on vaja järvevee V teisendada km3-lt dm3-ks. V (km3) \u003d V * 109 (m3) \u003d V * 1012 (dm3) Tulemuseks on aastate arv, mille jooksul Maa elanikkond kasutab Baikali järve vett, mida tähistatakse g-ga. Niisiis, g=(V*)/(N*p*365) Tulemuseks on aastate arv, mille jooksul Maa elanikkond kasutab Baikali järve vett, tähistame g. Seega g=(V*)/(N*p*365) Valemi kuvamisrežiimis näeb tabel välja selline: Valemikuvamise režiimis näeb tabel välja selline:
Ülesanne. Ülesanne. Vaktsiini tootmiseks on plaanis tehases kasvatada bakterikultuuri. On teada, et kui bakterite mass on x g, siis päevaga suureneb see (a-bx)x g võrra, kus koefitsiendid a ja b sõltuvad bakteritüübist. Vaktsiini tootmiseks kogub tehas iga päev m g baktereid. Plaani koostamiseks on oluline teada, kuidas muutub bakterite mass 1, 2, 3, ..., 30 päeva pärast Vaktsiini tootmiseks on plaanis tehases kasvatada bakterikultuur . On teada, et kui bakterite mass on x g, siis päevaga suureneb see (a-bx)x g võrra, kus koefitsiendid a ja b sõltuvad bakteritüübist. Vaktsiini tootmiseks kogub tehas iga päev m g baktereid. Plaani koostamiseks on oluline teada, kuidas muutub bakterite mass 1, 2, 3, ..., 30 päeva pärast.
Probleemi püstitus Probleemi püstitus Modelleerimise objektiks on rahvastiku muutumise protsess sõltuvalt ajast. Seda protsessi mõjutavad paljud tegurid: keskkond, arstiabi olukord, majanduslik olukord riigis, rahvusvaheline olukord ja palju muud. Demograafilisi andmeid kokku võttes on teadlased tuletanud funktsiooni, mis väljendab rahvastiku sõltuvust ajast: Modelleerimise objektiks on populatsiooni ajast sõltuv muutumise protsess. Seda protsessi mõjutavad paljud tegurid: keskkond, arstiabi olukord, majanduslik olukord riigis, rahvusvaheline olukord ja palju muud. Demograafilisi andmeid kokku võttes on teadlased tuletanud funktsiooni, mis väljendab rahvastiku sõltuvust ajast: f(t)=kus koefitsiendid a ja b on iga riigi kohta erinevad, f(t)=kus koefitsiendid a ja b on erinevad. iga oleku puhul on e naturaallogaritmi alus. e on naturaallogaritmi alus. See valem peegeldab tegelikkust vaid ligikaudselt. Koefitsientide a ja b väärtuste leidmiseks võite kasutada statistika käsiraamatut. Võttes teatmeraamatust f(t) (rahvaarv ajahetkel t) väärtused, saab a ja b ligikaudselt lähendada nii, et valemiga arvutatud f(t) teoreetilised väärtused ei erine palju tegelikest andmed teatmeteoses. See valem peegeldab tegelikkust vaid ligikaudselt. Koefitsientide a ja b väärtuste leidmiseks võite kasutada statistika käsiraamatut. Võttes teatmeraamatust f(t) (rahvaarv ajahetkel t) väärtused, saab a ja b ligikaudselt lähendada nii, et valemiga arvutatud f(t) teoreetilised väärtused ei erine palju tegelikest andmed teatmeteoses.
Arvuti kasutamine õppetegevuse vahendina võimaldab ümber mõtestada traditsioonilisi lähenemisviise paljude loodusteaduslike küsimuste uurimisel, tugevdada õpilaste eksperimentaalset tegevust, viia õppeprotsess lähemale reaalsele tunnetusprotsessile, mis põhineb teaduslikul õppetööl. modelleerimistehnoloogia. Arvuti kasutamine õppetegevuse vahendina võimaldab ümber mõtestada traditsioonilisi lähenemisviise paljude loodusteaduslike küsimuste uurimisel, tugevdada õpilaste eksperimentaalset tegevust, viia õppeprotsess lähemale reaalsele tunnetusprotsessile, mis põhineb teaduslikul õppetööl. modelleerimistehnoloogia. Erinevate inimtegevuse valdkondade ülesannete lahendamine arvutis ei põhine mitte ainult õpilaste modelleerimistehnoloogia teadmistel, vaid loomulikult ka selle ainevaldkonna teadmistel. Sellega seoses on kavandatud modelleerimistunnid otstarbekam läbi viia pärast seda, kui õpilased on üldharidusliku aine materjaliga tutvunud, informaatikaõpetajal tuleb teha koostööd erinevate haridusvaldkondade õpetajatega. Binaarsete tundide läbiviimise kogemus on teada, s.o. tunnid, mida viib läbi informaatikaõpetaja koos aineõpetajaga. Erinevate inimtegevuse valdkondade ülesannete lahendamine arvutis ei põhine mitte ainult õpilaste modelleerimistehnoloogia teadmistel, vaid loomulikult ka selle ainevaldkonna teadmistel. Sellega seoses on kavandatud modelleerimistunnid otstarbekam läbi viia pärast seda, kui õpilased on üldharidusliku aine materjaliga tutvunud, informaatikaõpetajal tuleb teha koostööd erinevate haridusvaldkondade õpetajatega. Binaarsete tundide läbiviimise kogemus on teada, s.o. tunnid, mida viib läbi informaatikaõpetaja koos aineõpetajaga.
