1. Структурные и функциональные модели.
Структурная модель – отображается структура исследуемого объекта. Существенна для исследования свойств и взаимосвязи компонентов этого объекта.
Функциональная модель («черный ящик») – модель описывает реакцию объекта на воздействие внешних факторов (т.е. то, как объект функционирует), но не затрагивает и не описывает его структуру.
2. Дискретные и непрерывные модели.
Дискретные модели – принимают оторванные друг от друга значения, которые можно пронумеровать.
Непрерывная модель – принимает все значения на некотором интервале.
Какая-то величина может на одних интервалах вести себя как дискретная, на других – как непрерывная. При этом между этими типами моделей нет какого-либо принципиального барьера и при уточнении и видоизменении дискретная модель может переходить в непрерывную и наоборот. При составлении модели нужно учитывать эту возможность перехода.
3. Линейные и нелинейные модели.
Линейная зависимость одной величины от другой – это зависимость вида y=a*x+b. Это означает пропорциональность приращений, т.е. Δy = α*Δx. На самом деле все существующие на практике линейные зависимости являются линейными лишь приближенно, т.е. в каком-то интервале величины этих зависимостей являются линейными с некоторой степенью точности.
|
|
Аналогично определяется понятие линейной модели. Оно применяется для модели объектов, кот. рассм. как преобразователь, т.е. в кот. некоторому входу соответствует выход. Такой преобразователь называется оператором.
Пусть нулевому входу соответствует нулевой выход. Тогда модель называется линейной если выполняется принцип суперпозиции. При сложении входов складываются и выходы, а при умножении входа на число выход умножается на то же число. В противном случае модель нелинейная.
На практике часто применяется линеаризация (приближенная замена нелинейных моделей линейными). Она применима в двух случаях:
1) Если опыт показывает, что отклонение от линейности в каких-то диапазонах невелико.
2) Если имеется малый диапазон, то можно исп. линейное интерполирование.
4. Детерминированные и вероятностные модели.
Если модель включает в себя какие-либо случайные величины, то она называется статистической или стохастической. В противном случае она называется детерминированной.
5. Статические и динамические модели.
В случае динамической модели мы имеем дело с изучением движения объекта, т.е. его изменение во времени. При изучении динамических моделей обычно используются дифференциальные уравнения.