4 reja kirish asosiy qism

85 
 
эти свойства вообще не могут быть обоснованы при современном 
уровне знаний, а опираются на длительное наблюдение над системой. 
Иногда же с точки зрения получения ответов на интересующие нас 
вопросы 
одно 
феноменологическое 
свойство 
оказывается 
эквивалентным множеству сложных математических соотношений и с 
успехом их заменяет. (В этом пункте требуется глубочайшее знание 
моделируемой физической системы, конечно, если мы хотим добиться 
высокой степени адекватности модели реальному объекту). 
6. 
Случайным параметрам, фигурирующим в модели, 
сопоставляются некоторые их реализации, сохраняющиеся в течение 
одного или нескольких тактов системного (модельного) времени. Далее 
отыскиваются новые реализации. 
Поскольку осуществление пятого и шестого из перечисленных выше 
этапов наиболее просто в компьютере, под имитационной моделью системы 
(имитационной системой) обычно понимают комплекс программ для 
компьютера, описывающий функционирование отдельных блоков системы и 
правил взаимодействия между ними. Использование реализаций случайных 
величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с 
имитационной системой (счет на компьютере по соответствующим 
программам) и последующий статистический анализ полученных 
результатов. 
Нельзя не сказать и вот о чем. Как известно, в настоящее время слова 
“математическая модель” стали почти синонимом известного выражения: 
“Сезам, откройся”. Создаются модели самых разнообразных систем, 
процессов, явлений. Если траектория математической модели хотя бы 
отдаленно похожа на траекторию реальной системы, то у многих 
недостаточно искушенных в математике специалистов - прикладников 
возникает желание немедленно использовать модель в практических целях 
(такое стремление не менее опасно, чем игнорирование моделирования 
вообще). Очень важно поэтому, чтобы модель была не только качественно, 
но и количественно близка к реальной системе. При достаточно глубоком 
знании поведения реальной системы и правильном представлении 
феноменологической информации в модели имитационные системы 
характеризуются, вообще говоря, большей близостью к реальной системе, 
чем математические модели. В значительной степени такая близость 
обусловлена тем, что блочный принцип построения имитационной модели 
(принцип расщепления) дает возможность верифицировать каждый блок до 
его включения в общую модель, а также благодаря тому, что она может 
включать зависимости более сложного характера, не описываемые простыми 
математическими соотношениями. 
Работа имитационной модели на компьютере представляет собой 
"вычислительный эксперимент", осуществляемый на компьютере, во многом 
родственный физическому эксперименту, хотя и не являющийся настоящим 
физическим экспериментом в силу того, что работа модели - это работа не 

---