Учебное пособие Пермь ипц «Прокростъ» 2017 удк

Приближенность моделей. Конечность и простота 
(упрощенность) модели характеризуют качественное разли-
чие (на структурном уровне) между оригиналом и моделью. 
Тогда приближенность модели будет характеризовать коли-
чественную сторону этого различия.
Можно ввести количественную меру приближенности 
путем сравнения, например, грубой модели с более точной 
эталонной (полной, идеальной) моделью или с реальной моде-

---

51 
лью. Приближенность модели к оригиналу неизбежна, суще-
ствует объективно, так как модель как другой объект отражает 
лишь отдельные свойства оригинала. Поэтому степень при-
ближенности (близости, точности) модели к оригиналу опре-
деляется постановкой задачи, целью моделирования.
Чрезмерное стремление к повышенной точности модели 
приводит к ее значительному усложнению, и, следовательно, 
к снижению ее практической ценности. При моделировании 
сложных (человеко-машинных, организационных) систем 
точность и практический смысл не совместимы и исключают 
друг друга. Причина противоречивости и несовместимости 
требований точности и практичности модели кроется в не-
определенности и нечеткости знаний о самом оригинале – его 
поведении, его свойствах и характеристиках, о поведении 
окружающей среды, о механизмах формирования цели, путей 
и средствах ее достижения и т.д.
Экономичность моделей. Данное свойство математи-
ческих моделей определяется затратами ресурсов (человече-
ских, материальных, временных, вычислительных и др.) на ее 
реализацию и эксплуатацию.
Истинность моделей. В каждой модели есть доля ис-
тины, т.е. любая модель в чем-то правильно отражает ориги-
нал. Степень истинности модели выявляется только при 
практическом сравнении еѐ с оригиналом. Что касается ма-
лых переменных, то ими пренебрегают обычно при решении 
задачи синтеза, но стараются учесть их влияние на свойства 
системы при решении задачи анализа.
При моделировании стремятся по возможности выде-
лить небольшое число основных факторов, влияние которых 
одного порядка и не слишком сложно описывается матема-
тически, а влияние других факторов оказывается возможным 
учесть с помощью осредненных, интегральных или "заморо-
женных" характеристик.

---

52 
С одной стороны, в любой модели содержится без-
условно истинное, т.е. определенно известное и правильное. 
С другой стороны, в модели содержится и условно истинное, 
т.е. верное лишь при определенных условиях. Типовая ошиб-
ка при моделировании заключается в том, что исследователи 
применяют те или иные модели без проверки условий их ис-
тинности, границ их применимости. Такой подход приводит 
заведомо к получению неверных результатов.
В любой модели также содержится нечто, могущее быть 
в условиях неопределенности либо верным, либо ложным. 
Только на практике устанавливается фактическое соотноше-
ние между истинным и ложным в конкретных условиях. Та-
ким образом, при анализе уровня истинности модели необхо-
димо выяснить:
1) точные, достоверные знания;
2) знания, достоверные при определенных условиях;
3) знания, оцениваемые с некоторой степенью неопре-
деленности;
4) знания, не поддающиеся оценке даже с некоторой 
степенью неопределенности;
5) незнания, т.е. то, что неизвестно.
Таким образом, оценка истинности модели как формы 
знаний сводится к выявлению содержания в ней как объек-
тивных достоверных знаний, так и знаний, приближенно 
оценивающих оригинал, а также то, что составляет незнание.