Модель

Моде́ль (фр. modèle от лат. modulus «мера, аналог, образец») — система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции.

Модель есть абстрактное представление реальности в какой-либо форме (например, в математической, физической, символической, графической или дескриптивной), предназначенное для представления определённых аспектов этой реальности и позволяющее получить ответы на изучаемые вопросы:80.

Источник: Википедия

Упоминания в литературе

Состав моделей логистической системы представляет собой характерную организацию связей и отношений между подсистемами и составными элементами системы и взаимосогласованный состав этих подсистем и элементов, каждому из которых соответствует конкретная функция. Логистическим системам свойственна полиструктурность, которая выражается во взаимопроникновении разных подсистем, формирующих несколько структур. Особенностью логистических систем является их отношение к системам с переменной структурой Они не статичны и организуются применительно к условиям работы, имеют свойство быстрой реструктуризации. Особая форма эксперимента является логистическим моделированием она заключается в исследовании объекта по его модели. Теория логистики и имеющийся в настоящее время практический опыт позволяют свести многообразие особенностей движения материальных, денежных и других ресурсов а также информации на предприятиях к определенному числу стандартных моделей. Такой подход сокращает время и экономит средства на формирование индивидуальных программ. Большое количество признаков, характеризующих особенности предприятия, применяемое для формирования моделей, делает последние более приближенными к реальным условиям, а следовательно, программы расчетов позволяют сделать меньше ошибок и сбоев в работе. Сущность моделирования основывается на определении подобия изучаемых систем или процессов, которое может быть полным или частичным. По этому признаку все модели экономических систем делятся на изоморфные и гомоморфные.

Группа авторов, Логистика

Новый конструкт был описан в соответствии с принципом структурно-функциональной аналогии. Исходя из этого, архитектоника когнитивной сферы включает структуры, которые обеспечивают возможность представления многомерных образов, моделей в мысленном пространстве, однако знание о структурах не объясняет механизмы их формирования. Анализ динамических аспектов когнитивной деятельности дает некоторое представление о том, каким образом осуществляется многомерное отображение задачи в мысленном плане, но не объясняет связи между структурами (элементами системы). Однако, согласно Дружинину, именно динамическая модель интеллекта обеспечила выход на модель когнитивного ресурса. Данные исследований (Eysenck, 1986; Neubauer, Bauer, Höller, 1992; Neubauer et al., 1997), в которых изучалось соотношение скорости психических процессов, ВР выбора и психометрического интеллекта, явились основанием для рассмотрения этих характеристик в качестве операциональных дескрипторов когнитивного ресурса. На этапе формирования представлений о новом конструкте было предложено следующее определение, согласно которому когнитивный ресурс можно рассматривать как мощность множества[3] связанных когнитивных элементов, которое субъект активно использует в процессе решения задачи для реконструкции ее модели в мысленном плане. Когнитивный элемент рассматривается как минимальная единица когнитивной структуры. Предполагается, что совокупность «активных» и «свободных» когнитивных элементов характеризует мощность когнитивного ресурса и проявляется в интеллектуальной продуктивности, в частности, в предельных показателях внимания, памяти, решения разного типа задач и т. д. На этом этапе исследования общепсихологический статус когнитивного ресурса как теоретического конструкта только постулировался. Рассматривая общий интеллект как «ресурс», характеризующий когнитивные возможности индивида, Дружинин предположил, что диапазон интеллектуальной продуктивности ограничен «верхним пределом» достижений, иными словами, отдельные когнитивные способности имеют предельные значения.

Анатолий Воронин, Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие, 2016

В рамках организационного поведения моделирование представляется как наиболее удобный и эффективный подход к изучению поведения работников. Модель представляет собой любое изображение процесса или любого объекта в виде графика, чертежа, диаграммы и других форм отображения данных с целью упрощения изучения свойств этого объекта или системы. Любой модели предписываются свойства изучаемого объекта. В рамках организационного поведения используют различные типы моделей и различные принципы моделирования. Существуют, например, модели трудового поведения, модели ролевого поведения в организации, модели мотивации сотрудников и т. д. Модели используют также для обобщения конкретных данных, для облегчения восприятия этих данных.

О. Ю. Грачева, Организационное поведение. Шпаргалка

Интерпретация модели. Обученная и надежная модель представления закономерностей часто может быть легко интерпретирована путем определения входных переменных, учитываемых при принятии решения в первую очередь (или с большим весом). Например, такие модели, как деревья решений, обобщенная линейная модель или дискриминантная модель, не только способны решать задачу предсказания значения целевой переменной, но и позволяют трактовать прогноз в терминах предметной области путем анализа структуры модели и ее идентифицированных параметров.

Коллектив авторов, Айтрекинг в психологической науке и практике, 2015

Динамические исполняемые модели строятся с использованием специализированных программных или программно-технических средств и позволяют исследовать поведение описываемых ими объектов в различных внешних условиях. Модели последнего типа относятся к числу наиболее сложных и часто применяются на этапе выбора архитектуры сложных систем со многими элементами и связями, особенно когда поведение элементов описывается нелинейной или случайной функцией. Хотя разработка такой модели и проведение исследований требуют определенных затрат времени и ресурсов, во многих случаях применение подобных моделей оказывается экономически обоснованным, а в отдельных областях, связанных с военными, космическими, ядерными и другими подобными объектами, – единственно возможным.

Е. И. Всяких, Практика и проблематика моделирования бизнес-процессов

Наряду со стоимостными оценками для интегрального количественного выражения социально-экономического эффекта предлагаются различного рода искусственные приёмы, предполагающие применение условных единиц измерения. Это направление более радикальное и смелое, чем первое, ведёт, на наш взгляд, к отрыву процесса определения эффекта от реальных социально-экономических процессов. Мы имеем в виду в первую очередь и по преимуществу метод суммирования различных составляющих общего социально-экономического эффекта, взвешенных по весам или баллам, отражающим якобы различную общественную важность тех или иных социально-экономических целей. Мы показали, что качественные принципы ранжирования целей есть, а для задания социально-экономического эффекта веса целей не нужны. Акт присвоения весов (баллов) упрощает проблему ран-жирования, помогает исследователю уйти в сторону от сложности реальной действительности. Присвоение количественных весов – приём, без которого не может обойтись векторная оптимизация, С точки зрения математики такое абстрактное конструирование единого интегрального критерия вполне правомерно[49]. С точки же зрения политической экономии не ясно, по какому критерию пред-почесть одни социально-экономические цели другим и как выбрать конкретные веса, то есть не ясны пути реализации абстрактных моделей.

Г. Я. Ракитская, Основные труды. Том 1. Идеология последовательного (революционного) гуманизма. Теория общества и хозяйства, 2017

Принцип функциональности. В. Д. Шадриков предлагает при изучении теоретических основ деятельности представить ее в виде идеальной модели, которую можно рассматривать как теоретическое обобщение, позволяющее свести разнообразные виды и формы профессиональной деятельности к определенному теоретическому конструкту. В рассматриваемой модели ведущим является принцип функциональности, означающий, что «система деятельности строится из имеющихся психических элементов путем их динамической мобилизации в соответствии с вектором цель – результат» [46; 47]. В качестве базовых элементов рассматриваются индивидуальные качества (потребности человека, его интересы, мировоззрение, убеждения и т. п.). Эти качества являются внутренней стороной овладения профессиональной деятельностью, тогда как внешняя сторона – это нормативно одобренный способ (требования) деятельности.

М. М. Кашапов, Формирование профессионального творческого мышления, 2013

Главным признаком кибернетичности системы служит наличие у неё не менее одной структурной обратной связи, в контуре которой должен находиться хотя бы один динамический элемент (интегрирования или дифференцирования). У реальных экономических систем (но не искусственных математических моделей, применяемых в традиционных экономических описаниях) всегда наличествует множество динамических элементов (накопителей-интеграторов ресурсов, и/или дифференцирующих элементов, отражающих скорости и ускорения изменений параметров), и большое количество различных (положительных и отрицательных) структурных обратных связей (О.С.). Необходимо заметить, что корректность прогнозирования экономической динамики существенно возрастает, когда количество О.С. того же порядка, что и число моделируемых переменных, которых иногда несколько сотен тысяч. Кроме того, помимо структурных О.С. в кибернетических системах часто присутствуют обратные связи из будущей динамики, т. е. О.С. по временно́му континууму из будущего (см. ниже 4.В).

А. А. Кугаенко, Прогнозы экономических кризисов и возможности их ослабления, 2013

Мышление на языке систем. Описано системное мышление, которое в процессе своего развития, начиная с 20-х годов прошлого столетия, превратилось в самостоятельную дисциплину, называемую также системным подходом. Системное мышление сосредоточено, прежде всего, на использовании целостного представления, которое служит для понимания динамики взаимодействия между множеством систем в процессе их функционирования. Именно такой подход позволяет выявить возможные пути системного развития и связанные с этим проблемы. Цели системного мышления представлены наряду с инструментами его практической реализации. Описывается различие между «жесткими» и «мягкими» системами. Важнейшим аспектом системного мышления является моделирование, для которого существует множество методов и инструментов, начиная от структурирования текста и использования различных графических представлений, использующихся для качественного анализа, и до моделей, элементы которых могут быть описаны на различных языках программирования, и использованы в качестве основы количественного анализа посредством имитации. Описываются несколько подходов, в том числе: метод «Пять Почему», диаграммы влияния, язык причинно-следственных связей, обратных связей и запаздывания реакции Питера Сенге (Peter Senge), методология Rich Pictures (Богатые картинки), метод системограмм (Systemigrams) и методы имитационного моделирования STELLA и iThink. Питер Чекланд (Peter Checkland), один из известных специалистов в области системного мышления, в разработанной им методологии устанавливает связь между мышлением и деятельностью, которую он назвал методологией мягких систем (Soft System Methodology, SSM). Рассматривается сущность экспериментального исследования, из которого вытекает потребность в SSM, а также модель SSM, введенная Чекландом. Наконец, представлено несколько общих принципов, которые необходимо помнить применительно к системному мышлению.

Гарольд Лоусон, Путешествие по системному ландшафту, -1

Что же касается физики и техники, то механизмы, обеспечивающие самонастройку системы, уже в течение многих лет являются объектом исследований специалистов по проблемам управления. Сегодня наука обладает достаточно развитой математической теорией систем, способных к адаптации. Поэтому, если мы в состоянии построить математическую модель системы и механизма ее самонастройки и располагаем достаточно полной информацией о свойствах окружающей среды, то, используя указанную теорию, мы сможем не только предсказать тенденции, как это делают селекционеры, но и дать с определенной точностью количественную характеристику развивающихся событий. Простейшие модели подобных механизмов широко используются в технике, биотехнологиях, при изучении динамики популяций и т. д. Зная достаточно хорошо внешние?условия и их прогноз, а также те объективные законы, которые управляют развитием системы, мы можем быть уверены, что с помощью механизмов адаптационного типа развивающаяся система не обретет никаких новых, неожиданных свойств. Механизмы подобного рода позволяют параметрам системы изменяться лишь в достаточно ограниченных пределах. И эти пределы во многих случаях можно определить заранее.

Н. Н. Моисеев, Алгоритмы развития, 1987

Для определения предельных требований к автоматизированным системам необходимо описать максимально сложные условия для их применения. Как известно, выделяют классы познавательных и диагностических автоматизированных систем обработки информации (АСОИ) [72]. Основной задачей познавательных систем является изучение новой сложной предметной области без существенных ограничений по времени работы. Задачей диагностических систем является другая крайность – в минимальное время принимать решения в динамической формализованной области. Представляется, что наиболее сложным случаем является сочетание этих двух систем, когда на неизвестной исследуемой предметной области надо распознавать ее состояние и принимать решения в минимальное время. Такие познающе-диагностические АСОИ являются наиболее сложными, и в них отрабатываются новые подходы, модели, методы и алгоритмы. Практически все реальные сложные проблемы менеджмента относятся именно к познающе-диагностическим задачам.

О. О. Варламов, Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта, -1

Научная модель и научная теория. Модель – это логическая (знаковая) конструкция, воспроизводящая те или иные характеристики исследуемого нами объекта при условии заранее определенных требований к соответствию этой конструкции объекту. Строго говоря, понятие модели шире: это вообще всякая «…мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает нам новую информацию об этом объекте» (Штофф, 1966, с.19). Внутри множества моделей выделяют теоретические или идеальные модели (в отличие от моделей, представляющих собой физические, материальные объекты – например, модель самолета, продуваемая в аэродинамической трубе). В свою очередь, они делятся на наглядные модели (элементы которых имеют какое-то сходство с элементами моделируемого объекта) и модели знаковые и логические, для которых не обязательно внешнее сходство с моделируемым объектом (но зато обязательно функциональное сходство). Впрочем, термины знаковая и логическая модель (конструкция) не кажутся нам удачными, и целесообразно вслед за Ю.А.Ждановым (1963) говорить о «…моделях, конструируемых из воображаемых элементов».

А. А. Леонтьев, Основы психолингвистики, 1997

Еще одну группу методов психологической науки образуют методы моделирования. Они применяются, когда использование других методов затруднено. Их особенностью является то, что, с одной стороны, они опираются на определенную информацию о том или ином психическом явлении, а с другой стороны, при их использовании, как правило, не требуется участие испытуемых или учет реальной ситуации. Поэтому бывает очень сложно отнести разнообразные методики моделирования к разряду объективных или субъективных методов. Модели могут быть техническими, логическими, математическими, кибернетическими и т. д.

А. Г. Маклаков, Общая психология: Ответы на экзаменационные билеты, 2012

Существует два приема построения моделей, где первый – это постепенный переход от нахождения простейших зависимостей, описывающих отдельные стороны изучаемой системы, к зависимостям, определяющим ее в достаточном объеме. Сначала на основе эмпирических исследований находят простейшие зависимости, потом на основе синтеза получают более правдоподобную и цельную картину. Суть второго приема заключается в планомерном переходе от обобщенной модели, учитывающей только основные характеристики, к модели, показывающей изучаемый объект в более полном виде.

Е. А. Петрухина, Регионоведение. Шпаргалка, 2009

Как отмечает В. А. Козырев (47), в педагогических проектных исследованиях, связанных с проектированием сложных систем, полный цикл шагов может занимать весьма длительное время. Поэтому зачастую в исследованиях такого рода авторы ограничиваются разработкой теоретической (идеальной) модели объекта. С этим послаблением трудно спорить, однако следует иметь в виду, что ценность таких исследований оказывается существенно зависимой от степени уверенности в том, что создаваемая теоретическая (идеальная) модель адекватно отражает функционирование реального объекта, прообразом которого она предположительно является. Иными словами, в этом случае требуется дополнительное обоснование того, что теоретическая модель реалистична и может служить основой для последующих шагов по созданию реального объекта.

Л. Н. Харченко, Проектирование программы неформального образования и психологической поддержки преподавателя в первые годы работы в вузе, 2014

Гомоморфные модели предполагают неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощаются построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места, поэтому в дальнейшем рассматриваются лишь гомоморфные модели.

И. Я. Савченко, Логистика. Краткий курс, 2008

В главе 13 представлены результаты комплексного исследования, в котором изучались особенности организации функциональных обобщений и инструментального опыта. В ходе исследований определены способы описания и измерения нечеткости инструментального опыта по таким параметрам, как самооценка опытности, когнитивная сложность, ситуативная и инструментальная дифференцированность, диапазон функциональной применимости, направленность мышления. Показана роль организации обобщений в процессе решения задач. При этом инструментальный опыт рассматривается как форма обобщения, используемая в решении разнообразных проблем, а актуальная модель ситуации является формой обобщения конкретной ситуации преобразования и имеет устойчивую структуру. В отдельных исследованиях изучались структура функционального обобщения (актуальной модели) и ее связь с характеристиками мыслительного процесса, а также влияние типа психологической структуры задачи на структуру функционального обобщения. Кроме того, показаны результаты анализа трудности реализации, которая рассматривается как фактор, определяющий широту диапазона ситуативной применимости. Представлены материалы соответствующих эмпирических исследований.

Коллектив авторов, Технологии сохранения и воспроизведения когнитивного опыта, 2016

Определяя структуру объекта управления, следует иметь в виду, что окружающая среда представляет собой сложную динамическую систему, в которой многие процессы и явления слабо изучены либо вообще не исследованы. Это обстоятельство создает трудности в принятии решений по регулированию (управлению) состояния среды, так как приниматься они будут в условиях неопределенности информации о состоянии управляемого объекта. Важная роль при этом отводится выбору модели объекта управления как схемы соотнесения между собой характеризующих объект переменных. Модели могут принимать самую разную форму отображения реальной природно-техногенно-социальной системы с различной степенью детальности и целевой направленности. Уровень детализации модели, который делает ее полезной, определяется прежде всего ее планируемым использованием. В этой связи может быть предложена следующая прагматическая модель объекта управления (рис. 1.5), состоящая из источников антропогенного воздействия; абиотических сред, включая атмосферный воздух, поверхностные воды, геологическую среду; биотических сред, включая растительный и животный мир; геоэкосистемы; социально-экономической системы.

К. М. Мурин, Геомониторинг в городском подземном строительстве, 2016

Конкретными основаниями выбора априорной системы координат в данном варианте диагностического подхода являются специальные идеальные объекты психологической теории: различные многопараметрические (комплексные, сложные, многоплановые и т. д.) модели психических образований. В качестве таковых могут выступать модели личности, начиная от простейших “плоских” и кончая иерархическими структурными моделями. Примеры реализации этого подхода – хорошо известные и весьма распространенные диагностические процедуры: факторные, корреляционные и регрессионные модели и методы; модели и методы семантических дифференциалов; методы многомерного шкалирования и т. д.

В. П. Ступницкий, Психология, 2011

Идеально-типические модели подвергаются критике прежде всего за их субъективность. В самом деле, разные ученые, исследующие одно и то же явление, даже при ориентации на одни и те же теоретические положения могут построить разные идеальные типы этого явления (в примере с биржей: почему бы не построить идеальный тип традиционного при «обвале» рынка поведения? Как тогда объяснять отклонения? Будут ли получены те же результаты, что при модели целерационального действия?). Иными словами, возникают вопросы о воспроизводимости уже проведенного исследования. Классический же идеал научности предполагает, что при заданной теории и методах любой человек может повторить проведенное исследование, и при этом он получит те же результаты. Тем не менее, несмотря на критическое отношение к построению идеально-типических моделей в социальных науках, «идеальные типы» продолжают оставаться одним из наиболее гибких и эффективных инструментов социального анализа.

Коллектив авторов, Сравнительная социология, 2015

М. Денис[32] также подчеркивал так называемые динамические и продуктивные свойства образов, а именно тот факт, что образы не сводятся к воспроизведению только статических объектов, но охватывают и движущиеся, изменяющиеся объекты, другими словами, динамические события. Возможности использования образов не ограничиваются восстановлением объектов или ситуаций, воспринятых в прошлом (недавнем или далеком прошлом), они также могут быть обращены к еще не произошедшим объектам или ситуациям. В этом смысле образы позволяют человеку предупреждать будущее (или хотя бы теоретически возможные события).[33] Данное определение стало общеизвестным благодаря использованию его в масштабной исследовательской работе по изучению образов К. Холлом и его коллегами.[34] Отметим, что детальный характер данного определения обеспечивает прочную основу для разработки модели изучения индивидуальных различий в пространственных и чувственных характеристиках образов.

А. И. Грушко, Мысленная тренировка в психологической подготовке спортсмена, 2016

Метафора «когнитивного ресурса» является структурной экспликацией содержания модели «отображение – экран» (Горюнова, Дружинин, 2000; Дружинин, 1999). Гипотетически, существует минимальная структурная единица, отвечающая за переработку информации, – когнитивный элемент. Сложность любой задачи связана с числом когнитивных элементов, представляющих ее в ментальном пространстве. Если множество элементов, требующихся для репрезентации задачи, больше, чем когнитивный ресурс, субъект не способен построить адекватную модель ситуации. Согласно версии Р. Стернберга, именно адекватная ментальная модель задачи, на построение которой тратится основная часть времени, определяет успешность ее решения.

А. Н. Воронин, Дискурсивные способности. Теория, методы изучения, психодиагностика, 2015

3) метод расширения (предусматривает расширение исходной факторной модели путем умножения числителя и знаменателя дроби на один или несколько новых показателей. Этот способ моделирования широко применяется в анализе). Результативные показатели могут быть разложены на составные элементы различными способами и представлены в виде различных типов детерминированных моделей. Выбор способа моделирования зависит от объекта исследования, поставленной цели, профессиональных знаний и навыков исследователя.

Ю. А. Швам, Экономический анализ хозяйственной деятельности. Ответы на экзаменационные билеты, 2009

Одновременно с системным подходом в 1950-х гг. возник количественный подход в управлении, или исследование операций. Он продолжал направление Ф. Тэйлора, но на основе новых достижений в математике, статистике, компьютерной технике. Данное направление разрабатывало модели принятия решений в наиболее сложных ситуациях, где нельзя ограничиваться прямой причинно-следственной зависимостью. В готовую модель подставлялись количественные значения исследуемых переменных и рассчитывался оптимальный вариант решения проблемы.

Л. И. Дорофеева, Менеджмент, -1

Однако более важной нам представлялась тогда другая задача, а именно увязать идею сущности первичных формально-динамических свойств темперамента с функциональным содержанием общих свойств в рамках единого функционально-системного подхода. Нами было высказано предположение: а не являются ли функционально-системные свойства, отражающие общие свойства нервной системы в целом на поведенческом уровне, одновременно и структурными единицами темперамента? И если перефразировать И. П. Павлова, то получалось, что функционально-системные (общие) свойства – это тоже темперамент. Таким образом, опираясь на представления В. Д. Небылицына и П. К. Анохина, мы пришли к заключению, что количество первичных фундаментальных свойств темперамента должно соответствовать количеству основных блоков функциональной системы. Проанализировав сложную архитектуру функциональной системы, мы выделили в ней четыре «несократимых» функциональных блока: «афферентный синтез», «принятие решения», «исполнение» и «сличение результатов реального действия с акцептором результата действия». Исходя из этого, естественно было предположить, что основных, базовых, первичных характеристик темперамента должно быть тоже четыре. Именно эта теоретическая модель и легла в основу наших дальнейших экспериментальных исследований структуры темперамента.

В. М. Русалов, Темперамент в структуре индивидуальности человека. Дифференциально-психофизиологические и психологические исследования, 2012

Кроме методов познания и философских (мировоззренческих) принципов познания правовых явлений в структуре методологии познания выделяется элемент организации познания или стадии процесса познания объекта. Методология в сущности воспринимается как некий процесс движения от знания меньшего объема к знанию большего по объему, т. е. ключевым в понимании методологии следует признать направление и последовательность такого движения. Это значит, что процесс движения к познанию объекта включает в себя, во-первых, его функции – направления исследования и, во-вторых, стадии (этапы) познания исследуемого объекта. Функции процесса познания являются ключевыми явлениями, которые предопределяются характером исследуемого объекта, позволяя сформировать систему необходимых методов его познания. В свою очередь функции процесса познания не исчерпывают саму организацию данного процесса. А. М. Новиков и Д. А. Новиков отмечают, что «организовать деятельность означает упорядочить ее в целостную систему с четко определенными характеристиками, логической структурой и процессом ее осуществления – временной структурой. Логическая структура включает в себя следующие компоненты: субъект, объект, предмет, формы, средства, методы деятельности, ее результаты. Внешними по отношению к этой структуре являются следующие характеристики деятельности: особенности, принципы, условия, нормы».[30] Далее указанные авторы, рассматривая исторические типы культуры организации, отмечают, что современным типом культуры организации является проектно-технологический тип, который складывается из «трех фаз: – фазы проектирования, результатом которой является построенная модель создаваемой системы и план ее реализации; – технологической фазы, результатом которой является реализация системы; – рефлексивная фаза, результатом которой является оценка реализованной системы и определение необходимости либо ее дальнейшей коррекции, либо ”запуска“ нового проекта».[31] По своей природе данные фазы есть не что иное, как модернизированные в соответствии с историческим типом культуры организации стадии процесса познания исследуемого социально-правового явления.

А. Н. Жеребцов, Общая теория публично-правовой обязанности, 2013

Подход к построению математической модели может быть индуктивным и дедуктивным. При использовании индуктивного метода модель того или иного экономического процесса строится с помощью частичного моделирования, охватывающего более простые переменные экономического процесса, с переходом от них к общей модели всего процесса. При дедуктивном методе сначала строится общая модель и лишь на ее основе конструируются частичные модели, устанавливаются алгоритмы конкретных математических расчетов. Экономико-математические модели будут наиболее обоснованными, если при их конструировании методы индукции и дедукции использованы в единстве. В этих условиях обеспечивается большая «похожесть» модели на реальный экономический процесс; она в большей мере будет отражать объективно существующие экономические соотношения и закономерности.

Наталья Ольшевская, Экономический анализ. Шпаргалки, 2009

В макроэкономике широко используются экономические модели – формализованные описания (логические, графические, алгебраические) различных экономических явлений и процессов для обнаружения функциональных взаимосвязей между ними. Макроэкономические модели позволяют отвлечься от второстепенных элементов и сосредоточиться на главных элементах системы и их взаимосвязях. Макроэкономические модели, выступая абстрактным выражением экономической реальности, не могут быть всеобъемлющими, поэтому в макроэкономике существует множество различных моделей, которые могут быть классифицированы по различным критериям:

Г. С. Вечканов, Макроэкономика, -1

Наиболее прогрессивной в настоящее время является спиральная модель, которая обладает рядом преимуществ, по сравнению с другими моделями, и характеризуется повышенным вниманием к управлению рисками. По мнению автора спиральной модели Барри Боэма, «главное достижение спиральной модели состоит в том, что она предлагает спектр возможностей адаптации удачных аспектов существующих моделей процессов жизненного цикла. В то же время ориентированный на риски подход позволяет избежать многих сложностей, присутствующих в этих моделях. В определенных ситуациях спиральная модель становится эквивалентной одной из существующих моделей. В других случаях она обеспечивает возможность наилучшего соединения существующих подходов в контексте данного проекта».

Е. Ю. Песоцкая, Информатизация бизнеса. Управление рисками, 2011

Он продолжал направление Ф. Тэйлора, но на основе новых достижений в математике, статистике, компьютерной технике. Данное направление разрабатывало модели принятия решений в наиболее сложных ситуациях, где нельзя ограничиваться прямой причинно-следственной зависимостью. В готовую модель подставлялись количественные значения исследуемых переменных и рассчитывался оптимальный вариант решения проблемы.

Л. И. Дорофеева, Менеджмент: конспект лекций, -1

Моделирование представляет собой логико—математическое отображение структуры и процесса функционирования логистического объекта с целью проведения на данной модели эксперимента. Содержание моделирования состоит в создании такого аналога изучаемых объектов, в котором отражены все их важнейшие с позиции цели исследования свойства и опущены второстепенные, малосущественные черты.

С. В. Загородников, Логистика. Шпаргалка, -1

Таким образом, результативные показатели могут быть разложены на составные элементы (факторы) различными способами и представлены в виде различных типов детерминированных моделей. Выбор способа моделирования зависит от объекта исследования, поставленной цели, а также от профессиональных знаний и навыков исследователя.

А. С. Литвинюк, Экономический анализ, -1

Одиннадцатая глава содержит примеры твердотельного моделирования, которое подразумевает создание тел, имеющих все атрибуты реального физического тела. Также твердотельные модели способствуют лучшему визуальному восприятию деталей по сравнению с каркасными или поверхностными объектами. Специальный набор команд позволяет быстро построить для тел их различные проекции и сечения. Данная глава знакомит с методикой создания и редактирования встроенных и пользовательских твердотельных моделей.

М. И. Бабенко, AutoCAD 2010. Самоучитель, 2010

Процессы интеграции знаний могут различаться по степени их взаимного проникновения. Важную роль здесь играет использование гибридной методологии исследований и синтеза полученных знаний. Сейчас различают мульти-, меж – и трансдисциплинарные модели и алгоритмы интеграции знаний. В качестве примера мультидисциплинарного знания можно рассматривать подготовку и издание энциклопедий, в которых приводится каталогизация известного знания, не нарушая при этом его фактической автономии. Междисциплинарное знание интегрирует сведения, добытые разными дисциплинами, о едином объекте познания или изучаемом процессе, но при этом каждая дисциплина использует свою собственную методологию исследования и свою систему понятий. В качестве интегрирующей силы в таком случае выступает сам объект познания. Примером такого объекта познания можно считать биосферу или ее биоразнообразие. Трансдисциплинарность достигается путем систематического использования множественных методологий исследования из самых разных дисциплин, что позволяет сразу получать интегрированное знание для характеристики сложных объектов или для решения сложных глобальных проблем. При этом наблюдается сдвиг главного фокуса познавательной деятельности от простоты к сложности; от сингулярности к гетерогенности; от линейности к нелинейности; от детерминистской причинности к стохастической; от единства и универсальности к процессам объединения и интеграции; от фрагментарности явлений и событий к их связям и кооперации; от формирования границ к их пересечению; от краткосрочных к долгосрочным и глобальным процессам; от редукции и анализа к синтезу и интеграции знания. Трансдисциплинарность ориентируется на формирование новых понятий и категорий, полагается на мудрость и этические ценности человека[52].

Коллектив авторов, Философские проблемы междисциплинарного синтеза, 2015