Редакционно-издательским советом Томского политехнического университета Издательство Томского политехнического университета 2013



бет17/64
Дата10.05.2022
өлшемі3,21 Mb.
#33886
1   ...   13   14   15   16   17   18   19   20   ...   64
Первый способ представляет собой разовую процедуру, основанную на сравнении данных, наблюдаемых на реальном объекте, с результатами вычислительного эксперимента, проведенного с моделью.
Модель считается адекватной, если отражает исследуемые свойства с приемлемой точностью, где под точностью модели понимается количественный показатель, характеризующий степень различия модели и изучаемого явления. Таким образом, в первом способе мера адекватности является количественной. Ей может быть значение некой функции несогласованности между моделью и измерениями.

Причем, оценка принципиально является векторной и взвешенной. Векторность связана с тем, что реальные объекты характеризуются не одним, а несколькими выходными показателями. Наконец, один и тот же выходной параметр модели может оказаться важным для одних применений модели и второстепенным для других.



Обычно погрешность модели по всей совокупности учитываемых выходных переменных оценивается одной из норм вектора :

или

где – относительная погрешность модели по -й выходной переменной. Возможна также вариация данного подхода, когда объект заменяется эталонной моделью, заведомо более точной, чем исследуемая. Использование количественной характеристики позволяет сравнивать между собой различные модели по степени их адекватности.

Второй способ представляет собой перманентную процедуру, основанную на использовании верификационного подхода. Такая процедура всегда используется, если нет возможности проверить модель экспериментально (например, объект находится в стадии проектирования, либо эксперименты с объектом невозможны).

Процесс оценки достоверности имеет две стороны:



  • приобретение уверенности в том, что модель ведет себя как реальная система;

  • установление того, что выводы, полученные на ее основе справедливы и корректны.

По сути, он сводится к обычному компромиссу между стоимостью проверки и последствиями ошибочных решений.

Для проверки модели могут использоваться разные приемы, такие как:

  • проверка физического смысла (соблюдение физических законов);

  • проверка размерности и знаков;

  • проверка пределов;

  • проверка тренда, т.е. тенденции изменения выходных переменных в зависимости от внутренних и внешних переменных и т.п.

Например, мы должны убедиться, что модель не будет давать абсурдных результатов, если параметры выходят на пределы. Кроме того, результаты должны иметь смысл.

Экономичность. Экономичность математических моделей определяется двумя основными факторами:

  • затратами машинного времени на прогон модели;

  • затратами оперативной памяти, необходимой для размещения модели. (Особенно актуально для систем реального времени).



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   13   14   15   16   17   18   19   20   ...   64




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет