2.2. Общие и конкретные модели

Все типы моделей необходимо перед их применением к конкретной системе наполнить информацией, соответствующей используемым символам, макетам, общим понятиям. Наполнение информацией в наибольшей степени свойственно знаковым моделям; в наименьшей – натурным. Так, для математической модели – это численные (вместо буквенных) значения физических величин коэффициентов, параметров; конкретные виды функций и операторов, определенные последовательности действий и графовые структуры (там, где они не были фиксированы однозначно) и др. Наполненную информацией модель принято называть конкретной.

Модель без наполнения информацией до уровня соответствия единичной реальной системе называется общей (теоретической абстрактной, системной).

Таким образом, если хотя бы часть параметров в модели не фиксирована, то она еще является общей. Практически всегда создаются и разрабатываются общие модели, описывающие классы, по крайней мере, близких однотипных систем. Но уровни их общности различны.

Наибольший интерес представляют общие модели с достаточно высоким уровнем абстракции. Такие модели могут самостоятельно изучаться, анализироваться, дополняться доказанными свойствами и утверждениями. Сведения, полученные при их теоретическом рассмотрении, будут применимы ко всем конкретным системам, содержащимся в них. Эти уровни общности или абстракции могут образовывать целые иерархические структуры, в которых переход к конкретной модели будет проходить в несколько этапов («спуск» ко все более и более частному).

Особенно широко распространено и известно исследование абстрактных математических моделей.


Типичными с точки зрения практики являются модели в виде наборов формул, систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений, дискретных переходов, статистических описаний, аппроксимирующих представлений, описания игровых ситуаций и т. д. Можно говорить о ряде общих моделей в химии, физике, биологии, экономике. Абстрактное моделирование часто относят к области теории сложных систем. В ней имеется ряд результатов, скажем, по теории линейных непрерывных нестационарных детерминированных или линейных дискретных стационарных стохастических систем. Каждая такая комбинация из четырех свойств (линейная – нелинейная, непрерывная – дискретная, стационарная – нестационарная, детерминированная – стохастическая) порождает общую модель высокого уровня с набором определенных свойств и своей методикой исследования.

Процесс превращения общей модели в конкретную не всегда прост, особенно при использовании неоднородной и объемной информации. Одновременно он настолько важный и ответственный, что ведет к самостоятельному исследованию понятий удобного хранения, выдачи и подготовки информации к непосредственному использованию. В настоящий момент эти исследования образуют отдельную область знания, называемую организацией баз данных (знаний). Данными обычно называют числовой и словесный (говорят также: фактографический) материал, который сам по себе не несет смысловой нагрузки. В противовес этому знаниями называют смысловой материал типа программных средств, методик, указаний, описания моделей.