Учебное пособие Пермь ипц «Прокростъ» 2017 удк

Простота и сложность. Одновременное требование 
простоты и адекватности модели является противоречивым. 
С точки зрения адекватности сложные модели являются 
предпочтительнее простых. В сложных моделях можно 
учесть большее число факторов, влияющих на изучаемые ха-
рактеристики объектов. Хотя сложные модели и более точно 
отражают моделируемые свойства оригинала, но они более 
громоздки, труднообозримы и неудобны в обращении. По-
этому исследователь стремится к упрощению модели, так как 
простыми моделями легче оперировать. При стремлении к 
построению простой модели должен соблюдаться основной 
принцип упрощения модели: упрощать модель можно до тех 
пор, пока сохраняются основные свойства, характеристики 
и закономерности, присущие оригиналу.  
Этот принцип указывает на предел упрощения. При 
этом понятие простоты (или сложности) модели является по-
нятием относительным. Модель считается достаточно про-

---

47 
стой, если современные средства исследования (математиче-
ские, информационные, физические) дают возможность про-
вести качественный и количественный анализ с требуемой 
точностью. А поскольку возможности средств исследований 
непрерывно растут, то те задачи, которые раньше считались 
сложными, теперь могут быть отнесены к категории простых.
Более трудной задачей является обеспечение просто-
ты/сложности модели сложной системы, состоящей из от-
дельных подсистем, соединенных друг с другом в некоторую 
иерархическую и многосвязную структуру. При этом каждая 
подсистема и каждый уровень имеют свои локальные крите-
рии сложности и адекватности, отличные от глобальных кри-
териев системы.
С целью меньшей потери адекватности упрощение мо-
делей целесообразнее проводить:
1) на физическом уровне с сохранением основных фи-
зических соотношений,
2) на структурном уровне с сохранением основных си-
стемных свойств.
Упрощение же моделей на математическом уровне мо-
жет привести к существенной потере степени адекватности. 
Например, усечение характеристического уравнения высоко-
го порядка до 2 – 3-го порядка может привести к совершенно 
неверным выводам о динамических свойствах системы.
Заметим, что более простые модели используются при 
решении задачи синтеза, а более сложные точные модели – 
при решении задачи анализа.