Часть изданий извлеклась из сети Интернет
(
https://studwood.ru/1695996/informatika/kompyuternoe_modelirovanie
)
14
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОБЛЕМА ИСТИНЫ
Моделирование подразумевает внедрение абстрагирования и
идеализации. Отображая значительные (исходя из убеждений цели
исследования) характеристики оригинала и отвлекаясь от несущественного,
модель выступает как специфичная форма реализации абстракции, другими
словами, как некий абстрактный идеализированный объект.
При всем этом от характера и уровней, лежащих в базе моделирования
абстракций и идеализаций, в большой степени, зависит весь процесс переноса
познаний с модели на оригинал; в частности, значительное значение имеет
выделение трёх уровней абстракции, на которых может производиться
моделирование:
· уровня возможной осуществимости (когда указанный перенос
подразумевает отвлечение от ограниченности познавательно-практической
работе человека в пространстве и времени,);
· уровня «настоящей» осуществимости (когда данный перенос изучается
как реально осуществимый процесс, однако, может быть, только в некий
будущий период людской практики);
· уровня практической необходимости (когда данный перенос не только
осуществим, но и желателен для заслуги некоторых определенных
познавательных либо практических задач).
На всех этих уровнях, приходится считаться с тем, что моделирование
этого оригинала может ни на каком своём шаге не отдать полного познания о
нём.
Данная черта моделирования в особенности значительна в этом случае,
когда его предметом являются трудные системы, поведение которых зависит от
значимого числа взаимосвязанных причин разной природы.
Если подобные аспекты основываются на экспериментальных данных, то
появляется дополнительная сложность, сплетенная с тем, что не плохое
совпадение заключений, следующей из модели, с данными наблюдения и опыта
ещё не служит конкретным доказательством верности модели, в связи с тем, что
15
может быть построение остальных моделей этого явления, которые также будут
подтверждаться эмпирическими фактами.
Отсюда
—
естественность
положении,
если
создаются
взаимодополняющие либо даже противоречащие друг дружке модели явления.
Эти разногласия могут «сниматься» в процессе развития науки (и потом
появляться при моделировании на более глубочайшем уровне).
К примеру, на определенном шаге развития теоретической физики при
моделировании
физических
действий
на
«традиционном»
уровне
использовались
модели,
которые
подразумевают
несопоставимость
корпускулярных и волновых представлений; эта «несопоставимость» была
«снята» созданием квантовой механики, в базе которой лежит тезис о
корпускулярно-волновом дуализме, заложенном в самой природе материи.
Иным примером этого рода моделей может служить моделирование
разных форм работе мозга. Создаваемые модели ума и психологических
функций — к примеру, в виде эвристических программ для ЭВМ —
демонстрируют, что моделирование мышления как информационного процесса
может быть по меньшей мере в трёх качествах: (дедуктивном — формально-
логическом, индуктивном и нейролого-эвристическом) для «согласования»
которых нужны последующие логические, психические, физиологические,
эволюционно-генетические и модельно-кибернетические исследования.
Что все-таки следует осознавать под истинностью модели? Если
истинность в принципе — «соотношение наших познаний беспристрастной
реальности», то истинность модели значит соответствие модели объекту, а
ложность модели — отсутствие этого соответствия.
Подобное определение является нужным, но ннедостаточным. Требуются
последующие дополнения, которые были основаны на принятие во внимание
критерий, на базе которых модель того либо другого типа воспроизводят
изучаемое явление.
К примеру, условия сходства модели и объекта в математическом
моделировании, которые были основаны на физических аналогиях, которые
16
предполагают при различии физических действий в модели и объекте тождество
математической формы, в какой выражаются их общие закономерности,
являются более общими, более абстрактными.
В итоге, при построении тех либо других моделей постоянно осознанно
отвлекаются от некоторых сторон, параметров и даже отношений, в силу чего,
заранее допускается несохраненные сходства между моделью и оригиналом по
ряду характеристик, которые в принципе не входят в формулирование критерий
сходства.
Так планетарная модель атома Резерфорда оказалась настоящей в рамках
(и лишь в этих рамках) исследования электрической структуры атома, а модель
Дж. Дж. Томпсона оказалась неверной, в связи с тем, что ее структура не
совпадала с электрической структурой. Истинность — свойство познания, а
объекты вещественного мира не истинны, не неверны, просто есть.
Можно ли говорить об истинности вещественных моделей, если они —
вещи, которые существуют беспристрастно, вещественно?
В модели реализованы двойственного рода познания:
· познание самой модели (ее структуры, действий, функций) как системы,
которая была создана в целях проигрывания некого объекта.
· теоретические познания, средством которых модель была построена.
Имея в виду конкретно теоретические суждения и способы, лежащие в базе
построения модели, можно ставить вопросы про то, как правильно эта модель
отражает объект и как много она его отражает.
(В ходе моделирования выделяются особые этапы — шаг подтверждения
модели и оценка ее адекватности). В таком случае появляется идея о
сравнимости хоть какого сделанного человеком предмета с подобными
природными объектами и об истинности этого предмета.
Однако это имеет смысл только в этом случае, если такие предметы
создаются со специальной целью изобразить, скопировать, воспроизвести
определённые черты естественного предмета.
17
В итоге, можно разговаривать о том, истинность присуща вещественным
моделям:
· в силу связи их с определёнными познаниями;
· в силу наличия (либо отсутствия) изоморфизма ее структуры со
структурой моделируемого процесса либо явления;
· в силу отношения модели к моделируемому объекту, делающее ее частью
познавательного процесса и дозволяет решать определённые познавательные
задачки.
|