решение сложных проблем

solving the challenging problems — решение сложных проблем

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

имитация
Процесс разработки модели реальной ситуации и выполнения экспериментов с целью понять, как будет реально изменяться ситуация.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

Тематики

• менеджмент в целом

EN

• simulation

машинная имитация
имитация на компьютере
Экспериментальный метод изучения экономики с помощью электронной вычислительной техники. (В литературе часто в том же смысле применяется термин «имитационное моделирование«, однако, по-видимому, лучше разделить значения: моделирование есть разработка, конструирование модели некоторого объекта для его исследования, а имитация — один из возможных способов использования модели). Для имитации формируется имитационная система, включающая имитационную модель, а также программное обеспечение. В машину вводятся необходимые данные и ведется наблюдение за тем, как изменяются интересующие исследователя показатели; они подвергаются анализу, в частности, статистической обработке данных. С одной стороны, имитация применяется в тех случаях, когда модель (а значит, отражаемые ею система, процесс, явление) слишком сложна, чтобы можно было использовать аналитические методы решения. Для многих проблем управления и экономики такая ситуация неизбежна: например, даже столь отработанные методы, как линейное программирование, в ряде случаев слишком сильно огрубляют действительность, чтобы по полученным решениям можно было делать обоснованные выводы. А если изучаемые процессы имеют нелинейный характер и еще осложнены разного рода вероятностными характеристиками, то вопрос об аналитическом решении вообще не возникает. Сам выбор между имитационным (численным) или аналитическим решением той или иной экономической задачи не всегда легкая проблема. С другой стороны, имитация применяется тогда, когда реальный экономический эксперимент по тем или иным соображениям невозможен или слишком сложен. Тогда она выступает в качестве замены такого эксперимента. Но еще более ценна ее роль как предварительного этапа, «прикидки», которая помогает принять решение о необходимости и возможности проведения самого реального эксперимента. С помощью статической имитации можно выявить, при каких сочетаниях экзогенных (вводимых) факторов достигается оптимальный результат изучаемого процесса, установить относительное значение тех или иных факторов. Это полезно, например, при изучении различных методов и средств экономического стимулирования на производстве. М.и. в форме проигрывания динамических моделей (динамической имитации) применяется также в прогнозировании,. С его помощью изучают возможные последствия крупных структурных сдвигов в экономике, внедрения важнейших научно-технических достижений, принятия плановых решений. Если имитация организуется в форме диалога человека и машины, то у экспериментатора появляется возможность, анализируя на ходу промежуточные результаты, менять те или иные управляющие параметры и тем самым — направление изучаемого процесса. В последнее время широко применяется имитация экономических процессов, в которых сталкиваются различные интересы типа конкуренции на рынке. При этом управляют «проигрыванием» люди, принимающие по ходу деловой игры те или иные решения, например: «снизить цены», «увеличить или уменьшить выпуск продукции» и т.д., и ЭВМ показывает, у кого из «конкурирующих» сторон дело идет лучше, у кого — хуже (см. также Деловые игры, Олигопольные эксперименты). Таким образом, машинное имитирование экономических процессов — это, по существу эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. Для повышения его эффективости разрабатываются методы планирования эксперимента, проверки имитационной модели (см. Верификация моделей, Валидация модели), методы анализа функции отклика и т.д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• имитация на компьютере

EN

• simulation

машинное моделирование
Реализуемый на вычислительной машине метод исследования, предполагающий замену реального процесса его математической моделью.
[ ГОСТ 15971-90]

Тематики

• системы обработки информации

EN

• simulation

моделирование
Метод исследования сложных процессов и явлений на их моделях или на натурных установках с применением теории подобия при постановке и обработке эксперимента
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

моделирование
Техника, используемая для предсказания будущего поведения системы, процесса, ИТ-услуги, конфигурационной единицы и т.п. Моделирование обычно используется в управлении финансами, управлении мощностями и управлении доступностью.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

моделирование
1. Исследование объектов познания на моделях. 2. Построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений, а также предполагаемых (конструируемых) объектов. М. в обоих указанных смыслах является мощным орудием научного познания и решения практических задач и широко используется как в науке, так и во многих областях производственной деятельности человека. С теоретической точки зрения, модель — гомоморфное отображение моделируемого объекта действительности (см. Гомоморфизм). Ряд авторов, стремясь глубже проникнуть в процесс образования модели, утверждают, что она изоморфна (См. Изоморфизм) по отношению к некоторому абстрактному образу, представлению об объекте, которое в свою очередь является его гомоморфным отображением. М. основывается на принципе аналогии и позволяет (при определенных условиях и с учетом неизбежной относительности аналогии) изучать объект, почему либо трудно доступный для изучения, не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта — модели. По свойствам модели оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта — однако не обо всех, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте, и при этом важны для исследования (такие свойства называются существенными). Различается подобие между моделируемым объектом и моделью: физическое — когда объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу; структурное — при сходстве между структурой объекта и структурой модели; функциональное — подобие с точки зрения выполнения объектом и моделью сходных функций при соответствующих воздействиях; динамическое — между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели; вероятностное — между процессами вероятностного характера в объекте и модели; геометрическое — между пространственными характеристиками объекта и модели. Соответственно различаются типы моделей.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

modelling
A technique that is used to predict the future behaviour of a system, process, IT service, configuration item etc. Modelling is commonly used in financial management, capacity management and availability management.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• теория подобия и моделирования
• экономика

EN

• model-building
• modelling
• simulation

DE

• Modellierung
• Simulation

FR

• simulation

моделирование
Учения кабинетного типа в режиме реального времени (не обязательно проходящие на объекте Игр) с участием руководящей группы поддержки, которая разрабатывает сценарии проведения учений и наблюдает за действиями команд. В ходе таких мероприятий, в основном, отрабатывается информационное взаимодействие. Участников размещают в разных помещениях/зонах, исходя из их функциональных задач, где им предстоит общаться между собой с помощью средств связи, которые будут использоваться во время Игр (радио и телефоны), или же перемещаться по объекту для непосредственного общения. Такие учения характеризуются тем, что их участники разъединены в пространстве, а оперативным группам приходится действовать с учетом нескольких вариантов развития событий. Моделирование ситуаций проводится накануне тестовых мероприятий и до того, как команды переедут на объекты, которые они будут обслуживать во время Игр.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

simulation
SIM
Real-time laboratory-type exercise (which can be conducted in the actual Games-time location, but not necessarily) involving a "driving team" which facilitates the exercise. The driving team feeds scenarios and observes the team responses, and therefore communication is the key testing outcome. Participants are separated into different rooms/spaces based on their functional role and communicate using Games-time devices such as radios and telephones or by moving around to speak face to face. This exercise is characterized by the introduction of geographic separation and by the need for operational teams to address multiple scenarios at once. Simulations are conducted prior to test events and prior to venue teams moving to their venues for the Games time.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (управление Играми)

EN

• SIM
• simulation

моделирование (обычно имитационное)
Имитация структуры, функций и поведения одной системы средствами другой; обычно при моделировании исследуется реальная жизненная ситуация.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• simulation

4.41 моделирование (simulation): Воспроизведение деятельности, характерной для помещения, выполняемой в контролируемых условиях для проверки ее влияния на содержание волокон асбеста в воздухе.

Источник: ГОСТ Р ИСО 16000-7-2011: Воздух замкнутых помещений. Часть 7. Отбор проб при определении содержания волокон асбеста оригинал документа

52. Машинное моделирование

Simulation

Реализуемый на вычислительной машине метод исследования, предполагающий замену реального процесса его математической моделью

Источник: ГОСТ 15971-90: Системы обработки информации. Термины и определения оригинал документа

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling