OSA_4_Model-a-modelovani_2

up:: ZK > ai nav:: ⇐ / ⇒

4. Model a modelování

Vysvětlete pojem Model a modelování

(pouze definice nestačí, cíl je pochopit a vysvětlit)

.

Image

2

3

---

• Model = Zjednodušené zobrazení reálného objektu nebo procesu (originálu) vytvořené za určitým účelem.
• Modelování = Proces abstrakce, kdy záměrně vynecháváme nepodstatné detaily a ponecháváme jen klíčové aspekty pro řešení problému.
• Podstata = Model nikdy není dokonalou kopií reality – „Všechny modely jsou špatné, ale některé jsou užitečné“ (George Box).
• Účel = Slouží jako nástroj pro experimentování tam, kde by pokusy na reálném systému byly nebezpečné, drahé nebo nemožné. [[#|(more)]]

More

( P: 1 )

• Podstata modelu a modelování
  • Model se dá označit jako ÚMYSLNÉ zjednodušené zobrazení reality.
    • Bylo by zbytečné a extrémně náročné vytvářet model odpovídající realitě 1:1 (tzv. Map-Territory relation).
  • Jelikož se jedná o model a ne skutečnost, výsledky při práci s ním nebudou odpovídat realitě stoprocentně, ale pouze danému modelu.
  • G.E.P Box = „Všechny modely jsou chybné, otázka je jak moc, aby byly užitečné.“
    • Vysvětlení: Žádný model nenasimuluje realitu dokonale, ale pokud nám pomůže udělat správné rozhodnutí a pochopit chování, splnil účel.
  • Samotné modelování = Proces poznávání reality skrze abstrakci.
    • Vysvětlení: Identifikujeme podstatné prvky a vazby, ty nepodstatné (šum) zahodíme.
  • Proč modelujeme? (Důvody pro experiment s modelem namísto reality)
    • Reálný experiment je příliš drahý.
      • (např. testování dopadů krachu velké banky přímo v reálné ekonomice)
    • Reálný experiment je nebezpečný nebo eticky nemožný.
      • (např. simulace šíření smrtelné epidemie nebo havárie v jaderné elektrárně)
    • Reálný experiment je nerealizovatelný kvůli času.
      • (např. simulace vývoje klimatu a oteplování planety za dalších 100 let)
• Druhy modelů podle formy vyjádření:
  • Ikonické
    • Podobají se realitě fyzicky, zachovávají vizuální nebo strukturální proporce, jen mění měřítko.
      • (např. zmenšený model autíčka v aerodynamickém tunelu, architektonický model budovy, socha)
  • Analogické
    • Fungují jako funkční analogie k reálné věci, ale využívají úplně jiné fyzikální médium.
      • (např. rtuťový teploměr – výška sloupce vyjadřuje teplotu, mapa metra, schéma elektrických rozvodů)
  • Symbolické
    • Reprezentace reality pomocí grafů, matematiky a logických schémat.
      • Toto je absolutní základ pro naše systémové myšlení.
      • (např. matematická rovnice nabídky a poptávky, CLD diagram, simulační kód v počítači)
• Typy modelů podle účelu a chování:
  • Normativní (Preskriptivní)
    • Říká, jak by realita měla vypadat a co máme udělat, abychom dosáhli optima (hledá ideální stav a dává návod).
      • (např. lineární programování, SIMPLEX algoritmus pro optimální rozvezení zboží ze skladů)
  • Deskriptivní (Popisné)
    • Říká, jak reality aktuálně je nebo jak se chová bez snahy diktovat optimální řešení (pouze popisuje a simuluje mechanismus).
      • Toto je hlavní doména systémového myšlení a simulací.
      • (např. simulace chování a délky fronty zákazníků na pobočce)
  • Statické
    • Neuvažuje prvek času. Je to fixní snímek systému v jeden jediný okamžik, vztahy jsou neměnné.
      • (např. organizační struktura firmy, účetní rozvaha k 31. 12.)
  • Dynamické
    • Pracuje s časem. Systém se v čase mění, transformuje, vyvíjí a přizpůsobuje na základě zpětných vazeb.
      • (např. model růstu populace, simulace cash-flow firmy v průběhu roku)
  • Deterministické
    • Neobsahuje náhodné veličiny. Vstupy pevně určují výstupy skrze přesné vztahy. Při stejném vstupu vyjde vždy identický výsledek.
      • (např. výpočet lineárních odpisů majetku, plán fixní výroby strojů)
  • Stochastické
    • Prvky nebo vztahy mají charakter náhodných veličin (obsahují pravděpodobnost). Výstupy se při opakování mění, což je blíž k realitě.
      • Klíčové pro předmět OSA.
      • (např. simulace příchodu zákazníků do banky, Monte Carlo simulace vývoje investičního portfolia)