Динамические модели что это
Динамическая модель
Примечания
Ссылки
Полезное
Смотреть что такое «Динамическая модель» в других словарях:
Динамическая модель — – см. Динамические модели экономики, Динамические модели межотраслевого баланса, Солоу модель роста, Неймана модель, Харрода Домара модель … Экономико-математический словарь
динамическая модель — Модель, находящаяся в отношении динамического подобия к моделируемому объекту. [Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 88. Основы теории подобия и моделирования. Академия наук СССР. Комитет научно технической терминологии. 1973 г.] Тематики… … Справочник технического переводчика
динамическая модель — dinaminis modelis statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. behavior model; dynamic model vok. dynamisches Modell, n rus. динамическая модель, f pranc. modèle dynamique, m … Automatikos terminų žodynas
динамическая модель — Модель, находящаяся в отношении динамического подобия к моделируемому объекту … Политехнический терминологический толковый словарь
Динамическая модель — математическая модель, описывающая развитие процесса во времени … Социологический словарь Socium
Динамическая модель — теоретическое описание процесса изменения какого либо явления … Словарь экономических терминов и иностранных слов
динамическая модель электронного датчика [преобразователя физической величины] по влияющей физической величине — Математическая модель, описывающая электронный датчик [преобразователь физической величины] как динамическую систему в виде дифференциального уравнения, передаточной функции или характеристики, связывающей значения влияющей физической величины и… … Справочник технического переводчика
динамическая модель электронного датчика [преобразователя физической величины] по измеряемой [контролируемой] физической величине — Математическая модель, описывающая электронный датчик [преобразователь физической величины] как динамическую систему в виде дифференциального уравнения, передаточной функции или характеристики, связывающей значения входного и выходного сигналов… … Справочник технического переводчика
динамическая модель в агрометеорологии — Математическое описание влияния агрометеорологических факторов на рост, развитие и продуктивность агрофитоценоза. Примечание Формирование продуктивности рассматривается как развивающийся во времени процесс, описываемый системой различных… … Справочник технического переводчика
динамическая модель электронного датчика — 40 динамическая модель электронного датчика [преобразователя физической величины] по влияющей физической величине: Математическая модель, описывающая электронный датчик [преобразователь физической величины] как динамическую систему в виде… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Динамическое моделирование – инструмент прогнозирования и планирования в неопределенных динамично развивающихся ситуациях
1. Ситуационные центры
Один из наиболее общих и важных принципов, которые должен учитывать финансовый менеджер, – это принцип повышения ценности фирмы. Теоретически управленческие решения имеют смысл только в том случае, если они повышают ценность фирмы. Факторами повышения ценности фирмы могут стать рост её доходов, снижение производственного или финансового риска, повышение уровня эффективности её работы в результате принятия верных решений.
В современных условиях, характеризующихся неопределенностью и постоянными изменениями, актуально использование инновационных методов управления, в частности прогнозирования финансовых результатов принимаемых решений. Один из таких методов, получивший уже довольно широкое распространение в странах с развитой рыночной экономикой,- так называемые «ситуационные центры» (разновидность информационных систем поддержки принятия решений). Ситуационные центры аккумулируют средства сбора и анализа информации, инструменты прогнозирования и построения возможных моделей развития и визуального представления результатов, причём в виде, который будет максимально удобен и полезен для первых лиц компании. Это инструмент для тех, кто не может и не должен копаться в многочисленных сводках и отчётах, но обязан видеть картину подчинённого ему хозяйства в целом, уметь оценить текущую ситуацию и принять оптимальное решение. Для России ситуационные центры пока экзотика. Однако, именно российские предприятия в большей степени нуждаются сегодня в таком инструменте, поскольку нестабильность экономической ситуации и изменчивость окружающей среды не дают руководителю расслабиться, заставляют его постоянно держать ситуацию под контролем. Механизмы анализа и прогноза, предоставляемые ситуационным центром, помогут компании овладеть сложной ситуацией и заработать на ней, создать задел для будущего успешного развития.
Ситуационные центры удовлетворяют семи основным требованиям предъявляемых к системам, обслуживающим первых лиц компании:
Инструмент руководителя должен обеспечивать поиск оптимальной траектории движения предприятия в многомерном пространстве параметров и ограничений, описывающих во времени внешнюю и внутреннюю среду предприятия.
2. Методические аспекты прогнозирования
Первый этап финансового прогнозирования – ознакомление с качественными проблемами, стоящими перед организацией и отраслью, к которой она относится. Поскольку прогноз будет основан на определённых предположениях, необходимо изучить факторы, влияющие на деятельность фирмы. Естественно, что обстоятельства, определяющие состояние отрасли, влияют и на фирму. Необходимо оценить следующие факторы: отраслевые характеристики, характеристики реализации товаров, структура издержек.
После исследования характеристик отрасли необходимо провести анализ деятельности фирмы по следующим направлениям: продукт (товар) или услуги (объём производства, инновационные или нет), потребители продукции (относительная устойчивость положения потребителей), текущее управление (структура, собственность), место фирмы в отрасли, оценка конкурентоспособности, стратегия маркетинга, структура затрат.
Ответив на эти вопросы, мы достигаем наших целей. Теперь можно сформулировать своё мнение о предсказуемости деятельности изучаемой фирмы. Фирма может иметь характеристики, полностью совпадающие с отраслевыми, или, наоборот, быть «белой вороной». Оценивая особенности управления фирмой, проводимую ею стратегию, размеры, продукцию, структуру издержек, можно определить критические параметры, существенно влияющие на будущую деятельность фирмы. Эти параметры и будут теми основными предположениями, которые лягут в основу прогноза развития фирмы.
В процессе количественного анализа очень важны временные рамки. Наиболее важные для развития фирмы факторы, выявленные на этапе качественного анализа, помогают определить направление исследования и установить момент будущего, когда прогноз потеряет своё значение. Точность прогноза уменьшается с увеличением его срока. На этапе количественного анализа перед нами стоят две цели: первая – определить, как развивалась фирма в прошлом, и вторая, – используя эту информацию и сформулированные нами предположения, составить прогноз на будущее.
Знание прошлого, однако, не означает знания будущего. На стадии прогнозирования качественные характеристики соединяются с цифрами. Должны быть сделаны оценки факторов, влияющих на фирму. Например, если уровень продаж данной фирмы неразрывно связан с общим состоянием экономики региона, то необходимо сделать прогноз развития экономики в целом. Если финансовое прогнозирование основывается на предположениях, то следует изучить несколько альтернативных предположений. Только после этого можно с известной долей осторожности положиться на прогноз.
Конечная и, возможно, наиболее существенная стадия финансового прогнозирования – это проверка исходных предположений, использованных при прогнозировании. Эта проверка называется анализом чувствительности. На этой стадии мы по существу проверяем верность наших выводов, варьируя предположениями. Для того чтобы осуществить анализ чувствительности прогноза, мы должны обратиться к тем основным допущениям, которые были сделаны при составлении прогноза. Допущение считается основным, если оно оказывает существенное влияние на отчетность компании. После определения этих допущений необходимо, изменяя их одно за другим, оценить влияние этих изменений. Для того чтобы не потерять отправную точку анализа и избежать путаницы, важно менять допущения по одному, сохраняя остальные допущения неизменными. После этого могут быть исследованы результаты изменений разных пар допущений.
Полезно начать с данных о прошлом фирмы. Вычисление величин различных прежних уровней продаж и других компонентов отчетности может обеспечить нас полезной информацией для проведения анализа чувствительности.
Процесс анализа чувствительности довольно трудоёмок, но использование вычислительной техники упрощает задачу, делая процесс анализа более реализуемым. Варианты расчетов легко генерируются, а результаты – почти мгновенны.
Серьёзность ситуации, требующей прогнозирования, – единственный критерий того, насколько тщательно вы должны проверять «чувствительность» ваших выводов и какой объём анализа необходим.
Точного прогноза развития фирмы может и не быть, но будет определено множество всех тех вариантов развития, которые являются возможными с точки зрения здравого смысла. Такая основа принятия решения намного лучше, чем чисто теоретические предположения или принятие желаемого за действительное.
3. Сравнительный анализ экстраполяции и динамического моделирования
Динамическое моделирование, являясь одним из ряда экономико-математических методов, имеет при этом значительные отличия от всех других.
Статическое моделирование отличается от динамического тем, что в нём не рассматриваются изменения во времени. Моделирование соотношений параметров происходит до определённого момента времени. В случае динамического моделирования параметры модели претерпевают непрерывные изменения во времени. Одной из важных черт динамического моделирования является разделение ресурсов на потоки и их накопления в так называемых накопителях (фондах), например, складах, банках и т. п., а также влияние скоростных характеристик изменений параметров на поведение социально-экономического объекта в целом.
В настоящее время в практике экономических расчётов широко используются статические методы, к которым относятся методы линейного и нелинейного программирования, балансовые методы и др. Как правило, они рассчитаны на получение удовлетворительного решения для некоторого фиксированного момента времени или краткого интервала. Вне этого момента (интервала) времени найденное решение неприемлемо. Это обусловлено тем, что статическая модель, «не зная» будущего, не резервирует ресурсов для его развития.
Метод динамического моделирования предназначен для изучения социально-экономических процессов и изменений состояний на временных интервалах. При этом в каждый момент все процессы и состояния зависят от структуры модели на данный момент и от всей предыстории объекта. Весьма важная особенность динамического моделирования – возможность реализации в модели непрерывных процессов. Статические методы не выявляют быстрых изменений параметров, что приводит к заметным ошибкам в результатах. Моделирование же непрерывных процессов обнаруживает скачкообразные изменения, а это повышает точность исследований.
При социально-экономическом моделировании использование статистической информации не всегда целесообразно, поскольку реально получаемая информация подчас единична не только по повторяемости, но и по совокупности порождающих причин.В таких случаях отсутствует репрезентативная информация о достаточном числе ситуаций одного порядка. Это объясняется тем, что в экономике и обществе в основном имеют место уникальные, неповторяющиеся и нестационарные процессы, следовательно, невозможно получить результаты статистически независимых экспериментов. Перенесение на будущее полученных статистическими методами взаимных связей параметров, наблюдаемых в прошлом, можно осуществить только лишь при выполнении анализа в границах постулатов математической статистики, которые гласят: 1) количество испытаний должно быть так велико, что их дальнейшее увеличение не изменит результатов, 2) все испытания должны выполняться в одинаковых условиях, 3) все испытания должны быть независимыми (проведение одного не должно влиять на результаты проведения остальных). Нарушение любого из постулатов математической статистики приводит к существенным ошибкам в результатах.
В связи со статическим подходом в экономическую практику широко вошли методы экстраполяции так называемых динамических рядов показателей. Для этого определяются значения показателей за ряд прошлых лет (месяцев, кварталов), а затем каким-либо формальным путём характер изменения этих показателей во времени продолжается в будущее. Использование такого приёма заключается в необоснованном допущении того, что данный показатель изменяется во времени сам собой без влияния на него других факторов, которые, в свою очередь подчиняются определённым закономерностям. Все попытки распространить существовавшие ранее процессы на будущее в большинстве случаев дают результаты, мало совпадающие с действительностью. И это естественно, поскольку нестационарная структура экономического объекта, породившая в прошлом статистически выявленные процессы, в будущем станет другой, непохожей на прошлую. Новая структура создаст качественно (или количественно) новый характер процессов, сохранятся только общие законы взаимовлияния факторов. Следовательно, статистика отражает состояние системы только в прошлые моменты времени. При экстраполяции известной траектории изучаемого параметра совершается двойная ошибка: во-первых, этим самым признаётся неизменность структуры объекта и постоянство мест приложения закономерностей в будущем, а, во-вторых, отвергается функциональная взаимосвязь между параметрами.
В большинстве случаев в современной экономике статистические данные используются не для раскрытия объективных законов, а для объяснения причин произошедших единичных процессов или состояний. Объяснения, предлагаемые на основе такого подхода, зачастую запаздывают и весьма редко отражают сущность. Вместе с тем раскрытие сущности прошлых взаимосвязей параметров объекта, независимых от времени, позволяет определить возможные закономерности этих связей. Тогда на основе раскрытых взаимосвязей можно построить корректные модели изучаемых объектов.
Таким образом, статистические способы прогнозирования не дают возможности получения корректных прогнозов развития экономических процессов, в то время как динамические модели позволяют решать такие задачи. Однако, ставя во главу угла детерминированные закономерности и алгоритмы хозяйственного механизма и понимая ограниченность статистических методов, не будем забывать о том, что формулирование используемых закономерностей можно получить только в результате статистического анализа прошлых событий и их причин.
Для этого используются другие инструменты из арсенала интеллектуальных информационных технологий, например, нейронные сети.
Источник: Компания Componenta
Моделирование динамических систем: введение
Трудно переоценить значение компьютерного моделирования в современном мире. Давным давно канули в Лету времена, когда траектории выведения спутников на околоземную орбиту вычислялись толпой девушек-расчетчиц с «Феликсами» наперевес (была такая вычислительная машина). Сегодня скромных размеров ящик около вашего рабочего стола решает все мыслимые и немыслимые задачи. Но есть одно «но».
У меня давно зрела мысль написать цикл, в котором будет разобрано по полочкам всё то, что мы называем современным математическим моделированием. Но сделать это просто и доступно для тех, кто только начинает познавать эту необъятную дисциплину современной науки. Что из этого выйдет, неизвестно, но тех кому стало интересно я приглашаю под кат.
1. Математические начала натуральной философии
Да, начнем мы с механики. Наука доньютоновской эпохи, в современном смысле, была неполноценна. В ней отсутствовал четкая, универсальная методика научного исследования. Но это не значит, что науки не существовало. Был накоплен огромный пласт экспериментальных данных из разных сфер человеческой деятельности. Ученые решали сложнейшие задачи, зачастую применяя методы, гениальность которых поражает до сих пор. Но гениальные открытия носили эпизодический характер. Пока не появился человек, написавший труд, давший в руки ученым четкий математический аппарат, ставший на столетия вперед основным инструментом научного познания.
Именно «Начала. » Ньютона, заложившие основы дифференциального исчисления с практическим выходом в сторону механики сделали последнюю первой в истории настоящей научной теорией. Законами механики, где-то успешно, где-то не очень, стали пытаться объяснять все явления, происходящие в природе, от оптики до электричества, от термодинамики до строения вещества. Время расставила точки над «i», на смену механистическим принципам пришли другие теории, да и сама механика изрядно эволюционировала. Но вместе с тем, механика, как никакая другая дисциплина наглядно и подробно иллюстрирует всё то, о чём мы будем говорить ниже. Большинство примеров данного цикла будет так или иначе связано с моделированием механических систем, по крайней мере в первых его статьях.
Прежде чем мы начнем, должен дать несколько поясняющих замечаний:
2. Количественные параметры, описывающие движение
Механика — это наука, изучающая движение материальных тел. Под механическим движением понимают перемещение тела в пространстве с течением времени. Это определение должно навести вас на следующие вопросы:
Земля имеет диаметр порядка 13000 километров. Солнце — почти полтора миллиона километров. Ничего себе точки! Но вот расстояние между ними 150 млн. километров, а путь проходимый Землей за год по орбите около миллиарда километров. Как видим, в таких масштабах пространства Землю и Солнце можно действительно считать точками.
А если мы хотим изучать вращение Земли вокруг своей оси?
Тогда каждая точка Земли движется по своей собственной траектории относительно оси вращения и пренебрегать её размерами никак нельзя! Здесь Землю стоит рассматривать уже как совокупность связанных точек или твердое тело.
Таким образом, механика предоставляет в наше распоряжение не само тело, а две его простые модели, используя которые можно решить большинство практических задач с нужной на практике степенью точности.
Нет смысла говорить о твердом теле, не разобравшись с тем, как описывается движение точки. Очевидно, для того чтобы определить положение точки в пространстве, необходимо выбрать начало отсчета, например другую точку. Определившись с началом отсчета нужно выбрать те параметры, количественное значение которых даст возможность оценить положение в пространстве интересующей нас движущейся точки. В зависимости от того, какие параметры выбраны, различаю три способа задания движения точки
2.1. Векторный способ задания движения
Все очень просто — из начала координат O к точке M проводят вектор. Длина и направление этого вектора позволяют нам судить о том, где расположена точка.
Точка будет двигаться в пространстве, вектор будет менять свою длину и направление, а его конец чертить в пространстве воображаемую кривую, которая называется траекторией точки. Сам вектор называют радиус-вектором точки. Если мы знаем математический закон, формулу, по которой можем вычислить этот вектор для любого момента времени, то мы знаем закон движения точки
Эта запись говорит нам о том, что радиус-вектор является функцией времени.
2.2. Координатный способ задания движения точки
Мы может провести из начала отсчета три взаимно перпендикулярных оси x, y, и z. Тогда положение точки будет определятся тройкой чисел — координатами в декартовой системе.
В этом случае закон движения точки это три функции времени
и теперь уже они являются законом движения.
2.3. Естественный (траекторный) способ задания движения точки
Мы можем вообще не использовать векторов и осей. Начало отчета выберем на траектории точки, и положение точки оценивать по длине дуги, которую она прошла по траектории
В этом случае нам придется определится с тем, в каком направлении вдоль кривой координата s отсчитывается в положительном направлении и тогда функция
так же является законом движения. Этот способ удобен тогда, когда мы точно знаем форму траектории точки.
3. Скорость и ускорение
Скорость точки — это первая производная радиус вектора точки по времени
Вектор скорости направлен по касательной к траектории точки.
Что, со многих точек зрения, является самым правильным и полным определением. Если движение точки задается координатным способом, то вектор скорости определяется своими проекциями на оси координат, вычисляемые как производные от соответствующих координат
Последнее обозначение производной — точкой над функцией, такое древнее как и сами «Начала. » и восходит к Ньютону. Именно он предложил это обозначение. Потом укоренился привычный школьникам и студентам штрих, как обозначение производной по произвольному параметру, а точка осталась как обозначение производной взятой именно по времени.
Ускорение точки — это первая производная от вектора скорости точки, или вторая производная от радиус-вектора точки
Тут двумя точками над функциями обозначена вторая производная по времени.
Таким образом, зная закон движения точки мы с легкостью можем определить её скорость и ускорение простым вычислением производной.
4. Аксиомы динамики
В школе рассказывают о законах Ньютона. При этом часто допускают фундаментальную ошибку — забывают сказать, что эти законы сформулированы и справедливы исключительно для материальной точки. И совершенно не работают для твердого тела (тише, тише, не надо гневных возгласов, я всё объясню).
В такой научной дисциплине, как теоретическая механика, законы Ньютона принято называть аксиомами, и дополненные принципом независимости действия сил, они образуют систему аксиом динамики.
Точка движется в пространстве равномерно и прямолинейно, если векторная сумма приложенных к ней сил равна нулю.
Вектор ускорения точки, умноженный на её массу равен действующей на точку силе
Две точки взаимодействуют с силами равными по модулю, противоположными по направлению и направленными вдоль одной прямой
Аксиома 4 (Принцип независимости действия сил)
Если на точку действует несколько сил, то ускорение, сообщаемое точки этими силами равно геометрической сумме ускорений, сообщаемых точке каждой силой в отдельности
Отсюда вытекает, что при действии на точку нескольких сил справедливо уравнение
которое в механике называю гордым и страшным именем — дифференциальное уравнение движения точки в векторной форме.
Именно это уравнение служит отправной точкой для математического моделирования в механике. Решая именно это уравнение мы начнем осваивать основы математического моделирования как самостоятельной научной отрасли. Посмотрите на него внимательно, покопайтесь памяти, откройте учебники. Мы ещё не раз вспомним о нем.
Теперь объясню, что я имел в виду, говоря что законы Ньютона справедливы только для материальной точки. Это действительно так, представьте себе твердое тело, движущееся в пространстве. Черт возьми, выйдите на улицу, поднимите с земли палку побольше и швырните её подальше. Видите? Каждая точка палки движется по своей траектории. А значит у каждой точки палки своё собственное ускорение. К какой из этих точек применим второй закон Ньютона? Он применим к каждой точке палки, но не к палке в целом. Понятия «ускорение палки», «траектория палки» бессмысленны. Имеют смысл ускорение и траектория конкретной точки палки, например её центра масс.
Именно поэтому, когда описывают движение твердого тела, то используют теоремы динамики для твердого тела: теорему о движении центра масс, теорему об изменении момента количества движения и теорему об изменении кинетической энергии. Да, эти теоремы выведены опираясь на вышеперечисленные аксиомы (законы Ньютона). Но непосредственно эти законы не применимы к описанию движения твердого тела. Только для точки.
5. Дифференциальные уравнения движения точки
Итак, второй закон Ньютона и принцип независимости действия сил дают нам в руки серьезный математический аппарат в виде уравнения, связывающего между собой ускорение точки и действующие на эту точку силы. Если мы заменим ускорение, по определению данному выше, второй производной по времени от радиус-вектора точки, то увидим такое выражение
Вроде бы просто, но на самом деле это чрезвычайно круто и важно. Посмотрите — слева у нас, стоит закон движения (да, продифференцированный дважды). А справа — сумма сил. Таким образом, это уравнение связывает между собой силы приложенные к точке и закон движения. А значит зная закон движения, можно вычислить силу, его вызывающую. Или наоборот, зная силы, приложенные к точке, найти закон движения.
В подавляющем большинстве случаев это уравнение не используют непосредственно, а раскладывают его на три уравнения в проекциях на оси координат
6. Задачи динамики точки
По известному закону движения точки определить действующую на точку силу
Пусть мы знаем закон движения точки, заданный в виде зависимости радиус-вектора от времени
Тогда, достаточно два раза взять производную по времени от этой функции, умножить результат на массу, и мы получим ту силу, которая вызывает движение точки по данному закону
Отмечу, что полученная сила по факту есть равнодействующая всех сил, приложенных к точке, то есть информация о силовых факторах определяющих движение является неполной. Но, однако этот принцип позволил Ньютону открыть закон всемирного тяготения. В наши дни эта задача получила обобщение на произвольные динамические системы, совершенно не связанные с механикой и известна в теории управления как метод обратных задач динамики.
По известным силам, приложенным к точке, определить закон её движения
Силы, приложенные к точке можно сложить, получив вектор равнодействующей. Причем эта равнодействующая в общем случае будет зависеть от времени, положения точки в пространстве и её скорости
Мы получили уравнение, содержащее неизвестную функцию 
а так же две её производные. Такое уравнение в математике называют дифференциальным. Его решение в конечном счете сводится к интегрированию — операции обратной нахождению производной. Поскольку уравнение содержит вторую производную неизвестной функции, оно является уравнением второго порядка, а значит брать интеграл придется дважды.
Операция поиска интеграла в порядки сложнее операции поиска производной. И в подавляющем большинстве случаев результат нельзя выразить через элементарные математические функции. Как говорил наш преподаватель математики в университете: «Если вы видите быка, то можете представить себе какие котлеты из него получаться. Но видя котлеты, вам никогда не удастся реконструировать по ним быка. ». По моему эта байка как нельзя лучше отражает смысл и сложность обратных операций.
Невозможность получения аналитического решения многих задач привела к появлению численных методов, бурный рост которых произошел в компьютерную эпоху. В тот день когда дифференциальное уравнение движения было впервые решено на ЭВМ, стал днём рождения новой отрасли знаний — математического моделирования.
Заключение
Не нужно упрекать меня за перепечатку учебника по механике. Данный текст является авторским и преследует целью обзор теоретических основ, без которых говорить о моделировании как практической области нет ни малейшего смысла. В следующий раз мы будет заниматься практикой, но начнем как это положено с азов.