Компьютерлік модельдеудің негізгі кезеңдеріне:

есеп қою, модельдеу объектісін анықтау;
тұжырымдамалық модельді әзірлеу, жүйенің негізгі элементтерін және өзара іс-қимылдың қарапайым актілерін анықтау;
формализация, яғни математикалық үлгіге көшу; алгоритм құру және Бағдарлама жазу;
компьютерлік эксперименттерді жоспарлау және жүргізу;
нәтижелерді талдау және түсіндіру.
Аналитикалық және имитациялық үлгілеу бар.

Аналитикалық моделдеу-бұл алгебралық, дифференциалдық және басқа да теңдеулер түріндегі нақты объектінің сандық-математикалық (сандық) модельдері, сондай-ақ олардың дәл шешілуіне әкелетін бір мәнді есептеу процедурасын жүзеге асыруды қарастыратын модельдеу.
Иитациялық модельдеу-логикалық типтегі қарапайым операциялардың көп санын біртіндеп орындау арқылы зерттелетін жүйенің жұмыс істеуін жаңғыртатын Алгоритмдер түріндегі математикалық модельдер зерттелетін модельдеу.
Модельмен сандық экспериментті қамтитын компьютерлік математикалық модельдеу процесін қарастырайық (сурет. 1).

Сур.1. Компьютерлік математикалық модельдеу процесінің жалпы сұлбасы

Бірінші кезең – модельдеу мақсаттарын анықтау. Олардың негізгілері:

1) түсіну

Бұл жағдайда Модель нақты объектінің қалай орналасқанын, оның құрылымы, негізгі қасиеттері, даму заңдары мен қоршаған ортамен өзара әрекеттесуін түсіну үшін қажет. Мысалдар: Күн жүйесі планеталарының қозғалыс моделі, заттың кристалдану моделі, түрлі ортадағы толқындық қозғалыс моделі, қатты денелердің деформация моделі.

2) Басқарма

Модель объектіні (немесе процесті) басқаруды үйрену және Берілген мақсаттар мен өлшемдер кезінде басқарудың ең жақсы тәсілдерін анықтау үшін қажет. Мысалдар: автоматты басқару жүйесінің моделі, механизм моделі, адамдар массасының мінез-құлық моделі.

З) Болжау

Модель объектіге берілген тәсілдермен тікелей және жанама әсер ету салдарын болжау үшін қолданылады. Мысалдар: ауа-райын болжау үшін атмосфера моделі, нарық моделі, күрделі желі немесе басқа техникалық жүйе моделі.

Мұны нақты мысалдарда түсіндірейік.

Зерттеу объектісі-сұйықтық немесе газ ағынының осы ағынға кедергі болып табылатын денемен өзара әрекеттесуі болсын. Тәжірибе көрсетіп отырғандай, дененің ағынының қарсылық күші ағынның жылдамдығының өсуімен өсуде, бірақ кейбір жоғары жылдамдықта бұл күш жылдамдықтың одан әрі ұлғаюымен азаяды. Қарсылық күшінің азаюына байланысты не болды? Математикалық үлгілеу нақты жауап алуға мүмкіндік береді: ағатын дененің артында сұйықтық немесе газ ағынында пайда болатын құйын кедергісінің секіріс тәрізді төмендеуі кезінде одан жыртылып, ағынмен ағады.

Жалпы азықтық базасы бар екі түр популяциясының тұрақты санымен бейбіт қатар өмір сүрген “кенеттен” саны күрт өзгере бастайды – мұнда математикалық үлгілеу құбылыстың себебін анықтауға немесе оның себептері туралы белгілі бір гипотезаны жоққа шығаруға мүмкіндік береді.

Объектіні басқару тұжырымдамасын әзірлеу-модельдеудің басқа мүмкін болатын мақсаты. Ұшу қауіпсіз және экономикалық жағынан ең тиімді болу үшін ұшақтың ұшу тәртібі қандай? Үлкен нысанның құрылысында жүздеген жұмыс түрлерін орындау кестесін қалай жасауға болады, ол барынша қысқа мерзімде аяқталады? Мұндай көптеген проблемалар экономистер, конструкторлар, ғалымдар алдында жүйелі түрде туындайды.

Ақырында, объектіге қандай да бір әсерлердің салдарын болжау қарапайым іс (Күрделі емес физикалық жүйелерде), сондай – ақ өте күрделі – орындау қырында-биологиялық, экономикалық, әлеуметтік жүйелерде болуы мүмкін. Егер оны құраушы қорытпадағы өзгерістерге байланысты жұқа өзекте жылу тарату режимінің өзгеруі туралы сұраққа салыстырмалы түрде жеңіл жауап берсе, онда ірі ГЭС құрылысының экологиялық және климаттық салдарларын немесе салық заңнамасы өзгерістерінің әлеуметтік салдарларын қадағалау (болжау) теңдесі жоқ қиын. Мүмкін, мұнда математикалық модельдеу әдістері болашақта айтарлықтай көмек көрсетеді.

Сондай-ақ, ол модельдеудің нәтижесінде алынған шамалар мен объектінің мінез-құлқына немесе процестің барысына байланысты болатын шамалар тізімін құрастырамыз. Олардың біріншісін x1, x2 арқылы белгілейміз… y1, y2,…,yn арқылы екінші (демалыс). Нысанның немесе процестің символдық мінез-құлқын бейнелеуге болады

мұнда Fj — нәтижелерді алу үшін кіріс параметрлерінің үстінен жүргізілетін әрекеттер. Жазба функцияны еске түсірсе де, біз оны кең мағынада қолданамыз. Тек қарапайым жағдайларда ғана мұнда F әдеттегі мағынада функция бар; көбінесе ол модельдің кіріс және шығыс параметрлері арасындағы кейбір байланыстың болуын білдіреді.

Хі кіріс параметрлері “дәл” белгілі болуы мүмкін, яғни өлшеуге (кем дегенде, негізінде) бір мәнді және кез келген дәлдік дәрежесімен беріледі — онда олар детерминирленген шамалар болып табылады. Мысалы, классикалық механикада моделдеу жүйесі қаншалықты күрделі болса да, кіріс параметрлері детерминацияланған және сәйкесінше, мұндай жүйенің эволюциясы процесі детерминирленген. Алайда, табиғатта және қоғамда кіріс параметрлерінің мәні белгілі бір ықтималдылықпен ғана белгілі болған басқа түрдегі процестер жиі кездеседі, яғни. бұл параметрлер ықтималдық (стохастикалық) болып табылады, және, тиісінше, жүйенің эволюциясы кездейсоқ болып табылады.

Кездейсоқ-күтпеген нәрсе емес. Жай ғана осы жағдайда зерттеу және қойылған сұрақтар сипаты күрт өзгереді – олар “қандай ықтималдықпен…?”, “Қандай математикалық күтумен…?”және кездейсоқ процестердің мысалдары ғылымда да, қарапайым өмірде де саналмайды (желді ауа райында ұшатын ұшақтың күші; көліктің үлкен ағынында көшенің өтуі және т.б.).

Стохастикалық модель үшін Шығыс параметрлері ықтималдылықты және бір мәнді анықталатын шамалар болуы мүмкін. Мысалы, көше қиылысында бағдаршамның жасыл сигналын және жарты минутты күтуге болады, және екі минут (әр түрлі ықтималдықпен), бірақ орташа күту уақыты өте белгілі шамада болады, және ол үлгілеу объектісі болуы мүмкін.

Модельдеудің аса маңызды кезеңі кіріс параметрлерін олардың өзгеруінің демалыс кезіндегі әсерінің маңыздылығы бойынша бөлу болып табылады. Бұл процесс ранжирлеу деп аталады (дәрежесі бойынша бөлу). Көбінесе мүмкін емес, және бізді қызықтыратын уј шамаларының мәндеріне әсер етуі мүмкін барлық факторларды ескеру қажет емес. Үлгілеудің табысы, мақсатқа жетудің жылдамдығы мен тиімділігі аса маңызды факторлардың қаншалықты шебер көрсетілгеніне байланысты. Ең маңызды факторларды бөліп алып, маңыздысы аз адамдарды тек модель жататын пәндік саладағы маман ғана бөліп ала алады. Мысалы, тәжірибелі мұғалім бақылау жұмысының сәттілігіне пәнді білу дәрежесі мен сыныптың психологиялық көңіл-күйі әсер ететінін біледі; алайда, басқа да факторлар әсер етеді — мысалы, қандай сабақ бойынша бақылау жүргізіліп жатыр, осы сәтте ауа — райы қандай және т.б. – іс жүзінде ранжирлеу жүргізілді.

Аз мәнді факторларды жою үлгілеу объектісін қоршайды және оның басты қасиеттері мен заңдылықтарын түсінуге мүмкіндік береді. Шебер сараланған модель үлгілеу мақсаттарына қатысты бастапқы объектіге немесе процеске барабар болуы тиіс. Әдетте модель онымен эксперимент, бастапқы үлгілеу нәтижелерін талдау процесінде ғана барабар ма анықтау.

– Сур. 2 екі шеткі жағдай суреттелген: а) кейбір хі параметрі, уі нәтижелік шамасына өте қатты әсер етеді; б) оған әсер етпейді. Егер қызығушылық танытатын барлық шама хі-ге жауап берсе, онда суретте көрсетілгендей. 2б, онда хі, бірінші тәсілде үлгіден алынып тасталуы мүмкін параметр болып табылады. Егер ең болмағанда уі шамаларының бірі хі өзгерісіне жауап берсе, онда суретте көрсетілгендей. 2а, онда хі маңызды параметрлерден алып тастауға болмайды.Компьютерлік модель (ағылш. computer model) немесе сандық модель (ағылш. computational model) — жеке компьютерде, суперкомпьютерде немесе өзара әрекеттесетін көптеген компьютерлерде (есептеу тораптарында) жұмыс істейтін компьютерлік бағдарлама, объектінің, жүйенің немесе ұғымның шынайы, бірақ алгоритмдік сипаттамаға жақын, Жүйенің қасиеттерін және олардың уақытпен өзгеру динамикасын сипаттайтын деректер жиынтығын қамтитын формада көрсетілуін іске асыратын.[1] компьютерлік модельдер математикалық модельдеудің қарапайым құралы болды және физикада, астрофизикада, механикада, химияда, биологияда, экономикада, социологияда, метеорологияда қолданылады., радиоэлектрониканың, машина жасаудың, автомобиль құрастырудың және т.б. түрлі салаларындағы басқа да ғылымдарда және қолданбалы міндеттерді орындау. Компьютерлік модельдер объект туралы жаңа білім алу үшін немесе аналитикалық зерттеу үшін тым күрделі жүйелердің мінез-құлқын жақындап бағалау үшін қолданылады.

Компьютерлік модельдеу күрделі жүйелерді зерттеудің тиімді әдістерінің бірі болып табылады. Компьютерлік модельдерді олардың т.н. есептеу эксперименттерін жүргізу мүмкіндігіне байланысты зерттеу оңай және ыңғайлы, нақты эксперименттер қаржылық немесе физикалық кедергілерден қиын болған немесе болжанбаған нәтиже бере алатын жағдайларда. Компьютерлік модельдердің қисындылығы мен формалділігі зерттелетін объектінің-түпнұсқаның (немесе объектілердің тұтас класының) қасиеттерін анықтайтын негізгі факторларды анықтауға, атап айтқанда, модельделетін физикалық жүйенің оның параметрлері мен бастапқы жағдайларының өзгеруіне деген көзқарасын зерттеуге мүмкіндік береді.

Ақпараттық модельдеу-бұл шығармашылық процесс. Өмірдің барлық жағдайларына жарамды модельдерді құрудың әмбебап рецепті жоқ, бірақ әртүрлі модельдерді жасауға тән негізгі кезеңдер мен заңдылықтарды бөліп көрсетуге болады.

Бірінші кезең-міндет қою. Ең алдымен модельдеу мақсатын анықтау керек. Модельдеудің мақсатына сүйене отырып, ақпараттық модельдің түрі мен ұсыну нысаны, сондай-ақ модельдің детализация және формализация дәрежесі анықталады. Модельдеу мақсатында алдын ала жасалатын модельдің қолданылу шегі анықталады. Бұл кезеңде моделдеу кезінде пайдаланылатын құралдарды (мысалы, компьютерлік бағдарлама) таңдау қажет.

Екінші кезең-үлгілеу, модель құру. Бұл кезеңде жүйені құраушы объектілерді, олардың қасиеттері мен өзара қарым-қатынасын дұрыс анықтау және барлық осы ақпаратты таңдалған нысанда ұсыну маңызды. Құрылатын модельдің артық болуын, қарама-қайшылығын және үлгілеу мақсаттарына сәйкес еместігін уақтылы анықтау үшін кезең-кезеңімен сыни талдауға ұшырауы қажет.

Үшінші кезең-үлгінің үлгілеу мақсаттарына сәйкестігін тексеруден тұратын үлгінің сапасын бағалау. Мұндай тексеру логикалық пайымдаулар, сондай-ақ эксперименттер, оның ішінде компьютерлік сынақтар арқылы жүргізілуі мүмкін. Бұл ретте модельдің қолданылу шектері нақтылануы мүмкін. Үлгінің үлгілеу мақсаттарына сәйкессіздігі анықталған жағдайда ол ішінара немесе толық қайта жасауға жатады.

Төртінші кезең-модельді пайдалану, оны модельдеудің мақсаттарына сәйкес практикалық міндеттерді шешу үшін қолдану.

Бесінші кезең-алынған нәтижелерді талдау және зерттелетін модельді түзету.