Моделирование и прогнозирование в научных исследованиях

Используя хорошо известные  сейчас математические методы, можно  производить анализ информационных сетей любой сложности, получая  объективные данные о фактическом взаимовлиянии, тенденциях в перераспределении усилий исследователей, интенсивности и направленности миграции научной информации из одних областей исследований во многие другие и т. п.

В типичных для нашего времени  условиях широкого фронта научно исследовательских работ, колоссальных объемов информации и все возрастающего значения взаимодействия наук даже хорошо информированному и компетентному исследователю трудно оперативно уследить за изменениями в тактике решения научной проблемы, происходящими в разных странах. Изменения в структуре потоков информации – их чувствительный индикатор. На основе анализа этих изменений можно прогнозировать предстоящие потребности в возникновении новых специализированных научных учреждений, необходимость в существующих и новых журналах, назревающее обособление новых относительно самостоятельных научных направлений. Структура, интенсивность и направленность сетей фактического взаимовлияния позволяют также прогнозировать ожидаемые в отдельных областях крупные научные сдвиги, а иногда дают материал для объяснения причин низкой результативности тех или иных направлений.

В последние годы внимание науковедов привлекают возможности  использования для анализа опыта развития науки методов исследования операций. Применительно к задачам программных и организационных прогнозов подобный подход начинает складываться в попытки создания экономико-математических моделей выбора вариантов развития и целесообразного распределения ресурсов, что весьма актуально с точки зрения последующего использования прогнозных данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Виды моделей

 

 

Теория подобия и моделирования, являющаяся, в сущности, теорией  постановки и обработки проводимых экспериментальных и аналитических исследований, способна в значительной мере разрешить многие возникающие при этом трудности. Однако подобие и моделирование не могут становиться и не стали отдельной (специальной) наукой, хотя в гносеологическом плане выделяют некоторые общие свойства, присущие всем моделям. Эти свойства заключаются в наличии некоторой структуры статической и динамической, которая подобна или рассматривается в качестве подобной структуры другой системы. Любая модель, таким образом, находящийся в соответствии с изучаемым объектом или какой-либо из его сторон. В процессе изучения модель служит относительно самостоятельным «квазиобъектом», позволяющим получить при его исследовании некоторые знания о самом изучаемом объекте.

Концептуальные  модели предполагают разработку и использование моделей, формируемых наблюдение в процессе обучения и наблюдения за объектом во время его функционирования. Модели позволяют оценивать значимость свойств целостности, выявлять свойства системы и приходить в некоторые состояние, определяемое ее собственной структурой. Иногда выделяют логические модели, которые строятся с помощью аппарата математической логики, а формальное построение используется далее для содержательной их интерпретации.

Кибернетические модели основываются на получении соотношений между входными и выходными функциями для некоего черного или серого ящика, представляющего изучаемое явление, без раскрытия его внутренней структуры.

Квазианалоговые модели и электронные модели занимаются синтезом цепей, являющихся моделями различных объектов, имеют особенно большое значение в настоящее время при решении задач, возникающих при проектировании и эксплуатации больших систем технического назначения.

Электронное моделирование позволяет успешно решать задачи объектов и явлений путем создания модели из комбинированных операционных блоков и проведения синтеза моделей. Набор универсальных комбинационных операционных блоков позволяет создавать универсальные и специализированные аналоговые машины (АВМ), связанные с универсальными цифровыми вычислительными машинами (ЭВМ).

В последнее время много  внимания уделяется задачам синтеза  в отличие от задач анализа. Синтез требует не просто определения характера процесса при заданных его начальных условиях, но определения таких воздействии на систему (и такое ее моделирование), при которых удалось бы выявить характер и величину воздействии, обеспечивающих в данной системе такой характер процессов, который желательно придать процессам в проектируемой или уже функционирующей системе.

Модель открывает большие  возможности проверять предпосылки  различных соотношений и допущений, принятых при математическом описании различных процессов, возникающих в аварийных условиях, и воспроизводить все действия персонала в условиях, близких к естественным, необходимых для устранения аварийных ситуации, т. е. осуществить психологическое моделирование операции. Подобие и моделирование не только находятся в противоречии с аналитическими методами, применяющими цифровые вычислительные машины, но, напротив, подкрепляют их, обеспечивая проверку аналитических методов, способствуя уверенности в их применениях.

 

 

 

 

 

 

4. Физическое и аналоговое подобие в моделирование

 

 

Моделирование → наука → творчество

Поставленная задача может  быть осуществлена: 1) при натуральном  моделировании, когда в объект, подлежащий исследованию, не вносят изменений и не создают специальных установок (производственный эксперимент); при моделировании, осуществляемом путем обобщения сведений о явлениях или отдельных процессах, происходящих в натуре, и т. д.; 2) на специальных моделях и стендах.

Физическая модель (например, энергосистемы) представляет собой  миниатюрную копию физически реальной системы. Для всякой модели всегда четко формулируется круг задач, который будет решаться с ее помощью. Это выявляет те части системы, которые должны быть воспроизведены на модели с наибольшей полнотой и точностью, требуемыми теорией подобия (условия соблюдения критериев подобия) и практической необходимостью.

Если явления в двух сопоставляемых системах имеют различную  физическую природу, но некоторые наиболее интересные для данного исследования процессы, происходящие в двух системах, описываются формально одинаковыми дифференциальными уравнениями, то можно сказать, что одна система является прямой моделью-аналогом другой (структурное моделирование является разновидностью аналогового моделирования, при котором дифференциальные уравнения, описывающие физический процесс, представляются отдельными элементами). Применение прямых моделей-аналогов ограничено, поскольку не для всех задач можно выявить аналогию и подобрать модель. В этом отношении структурные модели, поэлементно моделирующие отдельные математические операции, более универсальны и обеспечивают большую точность.

 

 

5. Планирование и прогнозирование научных исследований

 

     Научные исследования в нашей стране являются частью государственного плана развития и планируются Кабинетом Министров. Планирование научных исследований в общегосударственном масштабе обеспечивает согласованную работу всей науки страны, направляет ее развитие в соответствии и тенденциями мировой науки и запросами производства. При планировании научных исследований составляются перспективные и годовые планы, при этом можно выделить следующие основные формы планирования НИР и использования достижений науки и техники:

 а) государственный  перспективный план по решению  основных научно-технических проблем,  который утверждается Кабинетом Министров и является частью плана развития страны;

 б) координационные  планы по решению основных  научно- технических программ и проблем;

 в) годовой план  использования новых видов продукции,  техно- логических процессов, образцов новой техники, имеющих общегосударственное значение. Этот план является частью годового плана раз- вития страны и утверждается Кабинетом Министров;

 г) отраслевые перспективные и годовые планы НИР, утверждаемые отраслевыми министерствами;

д) план научных исследований Национальной Академии наук Украины (НАНУ);

 е) перспективные и  годовые планы научно-исследовательских,  проектно-конструкторских и технологических  работ организаций, предприятий,  фирм и пр.

 Формирование планов  представляет собой длительный  процесс рассмотрения содержания НИР, начиная от подразделений научных учреждений до утверждающей вышестоящей организации. Работы, включенные в план на основании правительственных постановлений, составляют группу важнейших, они получают первоочередное финансирование и материально-техническое обеспечение. В последнее время в стране нашел применение новый вид планирования – программно-целевое, позволяющее решать крупные проблемы межотраслевого и межрегионального значения. Программно-целевое планирование состоит в разработке и реализации комплексных целевых программ, содержащих комплекс мероприятий, направленных на достижение определенной цели. По каждой из программ утверждаются головные организации, ответственные за результаты их реализации. В качестве примера можно привести программу «Анкер» Минуглепрома Украины с привлечением специалистов ИГТМ НАНУ. В вузах также оставляются план НИР и ОКР, план внедрения законченных исследований, план публикаций, план подготовки диссертаций и т.д. Хотя заранее предвидеть результаты творческой работы невозможно, планирование научной работы позволяет обеспечить ритмичность, целеустремленность и эффективность выполнения НИР, а также избежать дублирования исследований и неоправданных затрат времени и средств. Планирование науки тесным образом связано с прогнозированием ее развития. Прогнозирование научных исследований имеет целью дать вероятностную оценку путей их развития и достижения результатов в будущем, а также требуемых для их реализации ресурсов и организационных мер. Научно-технический прогресс, быстрое изменение научных концепций выдвигают задачу научного прогнозирования на передний план науки. Так, если раньше изменения в технологии разработки  месторождений полезных ископаемых происходили раз в 100 лет, то в настоящее время – через каждые 10-15 лет. Можно привести немало примеров, когда на вновь построенной шахте, еще до ее пуска в эксплуатацию, обнаруживались узкие места, а внедренные в производство новые технологические процессы не отвечали требованиям времени. Прогнозы обычно составляют на 10-20 лет вперед. Выбор такого периода объясняется тем, что длительность прогноза совпадает с продолжительностью  цикла «исследования – производство», т.е. научная идея пройдет через все этапы НИР и ОКР. За это время удваивается количество выполненных НИР, заканчивается срок действия патентов, на передовую линию прогресса выходит новое поколение специалистов. Наряду с этим составляются  отдельные прогнозы на 40-50 лет и более. За это время происходит полная смена поколений, удваивается количество теорий. Эти прогнозы дают в основном качественные показатели.  Современные методы научно-технического прогнозирования могут быть подразделены на три группы: методы экстраполяции; экспертная оценка; моделирование. Методы экстраполяции основаны на прямом и непосредственном продолжении действующих в настоящее время закономерностей на будущее. Обычно экстраполируют статистически складывающиеся тенденции изменения тех или иных количественных характеристик (рост научных кадров, затраты на науку и т.д.). Методы экспертных оценок связаны со сбором и систематизацией различного рода опросов. Экспертом может быть ведущий ученый специалист в конкретной области науки, выработавший гипотетическое представление о путях ее развития. Обычно используют мнение многих экспертов (метод комиссии). Оценки экспертов переводят в количественную форму (баллы), что позволяет обработать полученную информацию статистически. Эффективность метода зависит от компетенции эксперта, так как не все эксперты равноценны, их мнения субъективны, на оценки экспертов влияет авторитет коллег и пр.

Методы моделирования  при прогнозировании только разрабатываются, однако их перспективность очевидна. Следует отметить метод «исторической аналогии», в основе которого лежит закон спирали. Согласно этому методу техника развивается, опираясь на накопленный опыт, и в своем движении возвращается к старым идеям, используя их на новой научной основе. Методы научного прогнозирования имеют свои достоинства, ограничения и недостатки. Однако их комплекс представляет собой надежный инструмент научно обоснованного предвидения, что позволяет правильно определить политику в области развития науки и техники.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Моделирование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

В силу многозначности понятия  «модель» в науке и технике  не существует единой классификации видов моделирования: классификацию можно проводить по характеру моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике и т. д.).

Процесс моделирования включает три элемента: субъект (исследователь); объект исследования; модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых  знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный  объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.