Для чего используется моделирование
Что такое модели и моделирование — 5 этапов моделирования, когда и какие модели применяются
Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Что общего между девушкой на подиуме, игрушечной машинкой и изображением атома на экране монитора? Во всех случаях мы говорим о моделях.
Это понятие плотно вошло в повседневную речь, но немногие понимают его подлинное значение и умеют применять осознанно.
Без всякого занудства я расскажу о моделях и моделировании все, что нужно знать.
Что такое модель
Термин образовался от латинского слова modulus — «мера, аналог, образец».
Под «моделью» понимается образ некого объекта или явления, который отражает лишь отдельные свойства.
Например, глобус – это модель земного шара. Он статичен, а не вращается вокруг солнца. Не может похвастаться собственной силой притяжения. Не имеет атмосферы. На поверхности глобуса не живут крошечные человечки. Он воспроизводит внешний вид нашей планеты, не затрагивая другие характеристики.
Военачальник разрабатывает план сражения. Чтобы обозначить ландшафт, он создает модель поля боя на своем столе. Вот этот камень будет горой, коробок спичек – вражеским танком, а зеленый платок – лесом.
При моделировании важна степень соответствия модели и реального объекта.
Поставив камешек не туда, можно проиграть настоящую битву.
Но избыточная схожесть также вредит делу — усложняет процесс и отвлекает от сути.
Стратег слишком увлекся, потратил время на воспроизведение полной копии танка в миниатюре. Враг начал наступление, застал военачальника врасплох, пока тот собирал макет.
Американский словарь английского языка дает такое определение:
«Модель — это упрощенное описание сложного объекта или явления».
Земля имеет шарообразную форму, но для простоты говорят, что она круглая.
Моделирование — это.
Моделирование — это метод познания. Он заключается в исследовании предметов, систем, процессов и явлений на основе их моделей.
Вот мы возвели небоскреб в зоне с высокой сейсмической активностью. Теперь хотим выяснить, выдержит ли постройка толчки земной коры. Как это сделать? Проведем эксперимент: произведем подрыв, чтобы вызвать землетрясение. Если здание устоит — все хорошо.
Но вот проблема — затея дорогостоящая, может привести к человеческим жертвам, уничтожить сам предмет исследования. Гораздо проще создать модель небоскреба в компьютерной программе, задать силу виртуального землетрясения и проверить устойчивость, не вставая с дивана.
Что можно моделировать:
5 этапов моделирования
Процесс состоит из 5 этапов:
Исследователь выбирает те части, которые его интересуют, а остальные отбрасывает, чтобы не мешались. Один объект может иметь несколько моделей, каждая из которых отображает некоторые из его особенностей.
Например, мы хотим изучить человека:
Получаются 3 разных описания человека, которые только частично замещают оригинал.
Моделирование — это циклический процесс. Исследователь возвращается к самому началу, снова строит модель, но уже более точную.
С каждым кругом он получает все больше информации о предмете изучения.
Моделирование – это воссоздание и изучение фрагмента реальности для исследовательских целей.
Метод применяется, когда необходимо:
Когда применяется моделирование
Зачем экспериментировать с моделями, когда есть оригинал?
Существуют ситуации, когда без построения модели не обойтись:
Какие бывают модели (их виды)
По своему характеру они делятся на 2 вида: материальные и информационные.
Материальные модели можно потрогать, увидеть, услышать, понюхать. Они воспроизводят физические особенности изучаемой системы, явления или процесса.
Деревянный макет здания – это изделие, которое отражает некоторые свойства реальной постройки. Плюшевый мишка – упрощенное представление большого медведя. Маленький ребенок приходит в зоопарк и легко узнает в грозном животном прообраз своей игрушки.
Информационные модели не существуют в реальном мире. Это набор информации, выраженный определенным образом – вербальным или знаковым.
Примерами знакового обозначения могут быть математические формулы, схемы, графики и рисунки. Вербальное представление – это слова или мысли. Например, модель поведения при переходе регулируемого перекрестка: посмотреть на светофор, если горит зеленый человечек, нужно убедиться, что нет машин. Только потом можно идти.
Более подробно на эту тему смотрите в видео:
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru
Эта статья относится к рубрикам:
Комментарии и отзывы (2)
Компьютерное моделирование вряд ли сможет заменить полноценный эксперимент с физической моделью, тем более, что программу пишут люди, а они могут ошибаться. На модели же можно проверить, к примеру, аэродинамические качества объекта, поместив уменьшенную копию в аэродинамическую трубу, чего нельзя сделать с реальным объектом, например, пассажирским самолётом. Потому модели будут существовать всегда.
Раньше и дети моделированием увлекались, самолеты небольшие конструировали, а сейчас только в компьютерные стрелялки играют.
Трехмерное моделирование в современном мире
Сегодня я расскажу вам о том, что такое 3D-моделирование, каким оно бывает, где его применяют и с чем его едят. Эта статья в первую очередь ориентирована на тех, кто только краем уха слышал, что такое 3D-моделирование, или только пробует свои силы в этом. Поэтому буду объяснять максимум «на пальцах».
Сам я технический специалист и уже более 10 лет работаю с 3D-моделями, поработал более чем в 10ке различных программ разных классов и назначений, а также в различных отраслях. В связи с этим накопился определенный helicopter view на эту отрасль, с чем и хотел с вами поделиться.
3D-моделирование прочно вошло в нашу жизнь, частично или полностью перестроив некоторые виды бизнеса. В каждой отрасли, в которую 3D-моделирование принесло свои изменения, имеются как свои определенные стандарты, так и негласные правила. Но даже внутри одной отрасли, количество программных пакетов бывает такое множество, что новичку бывает очень трудно разобраться и сориентироваться с чего начинать. Поэтому, для начала давайте разберем какие же бывают виды 3D-моделирования и где они применяются.
Можно выделить 3 крупные отрасли, которые сегодня невозможно представить без применения трехмерных моделей. Это:
Полигонами называются вот эти треугольники и четырехугольники.
Чем больше полигонов на площадь модели, тем точнее модель. Однако, это не значит, что если модель содержит мало полигонов (low poly), то это плохая модель, и у человека руки не оттуда. Тоже самое, нельзя сказать про то, что если в модели Over999999 полигонов (High poly), то это круто. Все зависит от предназначения. Если, к примеру, речь идет о массовых мультиплеерах, то представьте каково будет вашему компьютеру, когда нужно будет обработать 200 персонажей вокруг, если все они high poly?
Полигональное моделирование происходит путем манипуляций с полигонами в пространстве. Вытягивание, вращение, перемещение и.т.д.
Пионером в этой отрасли является компания Autodesk (известная многим по своему продукту AutoCAD, но о нем позже).
Продукты Autodesk 3Ds Max, и Autodesk Maya, де-факто стали стандартом отрасли. И свое знакомство с 3D моделями, будучи 15-летним подростком, я начал именно с 3Ds Max.
Что же мы получаем на выходе сделав такую модель? Мы получаем визуальный ОБРАЗ. Геймеры иногда говорят: «я проваливался под текстуры» в игре. На самом деле вы проваливаетесь сквозь полигоны, на которые наложены эти текстуры. И падение в бесконечность происходит как раз потому, что за образом ничего нет. В основном, полученные образы используются для РЕНДЕРА (финальная визуализация изображения), в игре / в фильме / для картинки на рабочем столе.
Собственно, я в свое время и пытался что-то «слепить», чтобы сделать крутой рендер (тогда это было значительно сложнее).
Кстати о лепке. Есть такое направление как 3D-sсulpting. По сути, тоже самое полигональное моделирование, но направленное на создание в основном сложных биологических организмов. В ней используются другие инструменты манипуляций с полигонами. Сам процесс больше напоминает чеканку, чем 3D моделинг.
Если полигональная модель выполнена в виде замкнутого объема, как например, те же скульптуры, то благодаря современной технологии 3D-печати (которая прожует почти любую форму) они могут быть воплощены в жизнь.
По сути, это единственный путь для полигональных 3D моделей оказаться в реальном мире. Из вышеописанного можно сделать вывод, что полигональное моделирование нужно исключительно для творческих людей (художников, дизайнеров, скульпторов). Но это не однозначно. Так, например, еще одной крупной сферой применения 3D моделей является медицина, а именно- хирургия. Можно вырастить протез кости взамен раздробленной. Например, нижняя челюсть для черепашки.
У меня нет медицинского образования и я никогда ничего не моделил для медицины, но учитывая характер форм модели, уверен, что там применяется именно полигональное моделирование. Медицина сейчас шагнула очень далеко, и как показывает следующее видео, починить себе можно практически все (были бы деньги).
Конечно, используя полигональное моделирование, можно построить все эти восстанавливающие и усиливающие элементы, но невозможно контролировать необходимые зазоры, сечения, учесть физические свойства материала и технологию изготовления (особенно плечевого сустава). Для таких изделий применяются методы промышленного проектирования.
По правильному они называются: САПР (Система Автоматизированного ПРоектирования) или по-английский CAD (Computer-Aided Design). Это принципиально другой тип моделирования. Именно на нем я специализируюсь уже 8 лет. И именно про него я буду вам в дальнейшем рассказывать. Чем этот метод отличается от полигонального? Тем, что тут нет никаких полигонов. Все формы являются цельными и строятся по принципу профиль + направление.
Базовым типом является твердотельное моделирование. Из названия можно понять, что, если мы разрежем тело, внутри оно не будет пустым. Твердотельное моделирование есть в любой CAD-системе. Оно отлично подходит для проектирования рам, шестеренок, двигателей, зданий, самолётов, автомобилей, да и всего, что получается путем промышленного производства. Но в нем (в отличии от полигонального моделирования) нельзя сделать модель пакета с продуктами из супермаркета, копию соседской собаки или скомканные вещи на стуле.
Цель этого метода — получить не только визуальный образ, но также измеримую и рабочую информацию о будущем изделии.
CAD – это точный инструмент и при работе с CAD, нужно предварительно в голове представлять топологию модели. Это алгоритм действий, который образует форму модели. Вот, как раз по топологии, можно отличить опытного специалиста от криворукого. Не всегда задуманную топологию и сложность формы можно реализовать в твердотелке, и тогда нам на помощь приходит неотъемлемая часть промышленного проектирования — поверхностное моделирование.
Топология в поверхностях в 10 раз важнее, чем при твердотельном моделирование. Неверная топология – крах модели. (напоминаю, что это статья обзорная и для новичков, я не расписываю тут нюансы). Освоение топологии поверхностей на высоком уровне, закрывает 70% вопросов в промышленном моделировании. Но для этого нужно много и постоянно практиковаться. В конечном итоге, поверхности все равно замыкаются в твердотельную модель.
Со временем приходит понимание наиболее удобного метода при моделировании того или иного изделия. Тут полно лайф-хаков, причем у каждого специалиста есть свои.
ВАЖНО: использование CAD без профильного образования не продуктивно! Я сам много раз наблюдал, как творческие люди, или мастера на все руки пытались проектировать. Да, конечно они что-то моделировали, но все это было «сферическим конем в вакууме».
При моделировании в CAD, помимо топологии, необходимо иметь конструкторские навыки. Знать свойства материалов, и технологию производства. Без этого, все равно, что подушкой гвозди забивать, или гладить пылесосом.
В CAD мы получаем электронно-геометрическую модель изделия.
(Напоминаю, что при полигональном моделировании мы получаем визуальный образ)
Моделирование данных: зачем нужно и как реализовать
Моделирование данных ощутимо упрощает взаимодействие между разработчиками, аналитиками и маркетологами, как и сам процесс создания отчетов. Поэтому я перевела статью IBM Cloud Education о ценности моделирования и от себя добавила инфо о способах трансформации данных для моделирования.
Моделирование данных
Узнайте, как моделирование данных использует абстракцию для представления и лучшего понимания природы данных в информационной системе предприятия.
Что такое моделирование данных
Моделирование данных — это создание визуального представления о всей информационной системе либо ее части. Цель в том, чтобы проиллюстрировать типы данных, которые используются и хранятся в системе, отношения между этими типами данных, способы группировки и организации данных, их форматы и атрибуты.
Модели данных строятся на основе бизнес-потребностей. Правила и требования к модели данных определяются заранее на основе обратной связи с бизнесом, поэтому их можно включить в разработку новой системы или адаптировать к существующей.
Данные можно моделировать на различных уровнях абстракции. Процесс начинается со сбора бизнес-требований от заинтересованных сторон и конечных пользователей. Эти бизнес-правила затем преобразуются в структуры данных. Модель данных можно сравнить с дорожной картой, планом архитектора или любой формальной схемой, которая способствует более глубокому пониманию того, что разрабатывается.
Моделирование данных использует стандартизированные схемы и формальные методы. Это обеспечивает последовательный и предсказуемый способ управления данными в организации или за ее пределами.
В идеале модели данных — это живые документы, которые развиваются вместе с потребностями бизнеса. Они играют важную роль в поддержке бизнес-процессов и планировании ИТ-архитектуры и стратегии. Моделями данных можно делиться с поставщиками, партнерами и коллегами.
Преимущества моделирования данных
Моделирование упрощает просмотр и понимание взаимосвязей между данными для разработчиков, архитекторов данных, бизнес-аналитиков и других заинтересованных лиц. Кроме того, моделирование данных помогает:
Уменьшить количество ошибок при разработке программного обеспечения и баз данных.
Унифицировать документацию на предприятии.
Повысить производительность приложений и баз данных.
Упростить отображение данных по всей организации.
Улучшить взаимодействие между разработчиками и командами бизнес-аналитики.
Упростить и ускорить процесс проектирования базы данных на концептуальном, логическом и физическом уровнях.
Типы моделей данных
Разработка баз данных и информационных систем начинается с высокого уровня абстракции и с каждым шагом становится все точнее и конкретнее. В зависимости от степени абстракции модели данных можно разделить на три категории. Процесс начинается с концептуальной модели, переходит к логической модели и завершается физической моделью.
Концептуальные модели данных. Также они называются моделями предметной области и описывают общую картину: что будет содержать система, как она будет организована и какие бизнес-правила будут задействованы. Концептуальные модели обычно создаются в процессе сбора исходных требований к проекту. Как правило, они включают классы сущностей (вещи, которые бизнесу важно представить в модели данных), их характеристики и ограничения, отношения между сущностями, требования к безопасности и целостности данных. Любые обозначения обычно просты.
Логические модели данных уже не так абстрактны и предоставляют более подробную информацию о концепциях и взаимосвязях в рассматриваемой области. Они содержат атрибуты данных и показывают отношения между сущностями. Логические модели данных не определяют никаких технических требований к системе. Этот этап часто пропускается в agile или DevOps-практиках. Логические модели данных могут быть полезны для проектов, ориентированных на данные по своей природе. Например, для проектирования хранилища данных или разработки системы отчетности.
Физические модели данных представляют схему того, как данные будут храниться в базе. По сути, это наименее абстрактные из всех моделей. Они предлагают окончательный дизайн, который может быть реализован как реляционная база данных, включающая ассоциативные таблицы, которые иллюстрируют отношения между сущностями, а также первичные и внешние ключи для связи данных.
Процесс моделирования данных
Моделирование данных начинается с договоренности о том, какие символы используются для представления данных, как размещаются модели и как передаются бизнес-требования. Это формализованный рабочий процесс, включающий ряд задач, которые должны выполняться итеративно. Сам процесс обычно выглядят так:
Определите сущности. На этом этапе идентифицируем объекты, события или концепции, представленные в наборе данных, который необходимо смоделировать. Каждая сущность должна быть целостной и логически отделенной от всех остальных.
Определите ключевые свойства каждой сущности. Каждый тип сущности можно отличить от всех остальных, поскольку он имеет одно или несколько уникальных свойств, называемых атрибутами. Например, сущность «клиент» может обладать такими атрибутами, как имя, фамилия, номер телефона и т.д. Сущность «адрес» может включать название и номер улицы, город, страну и почтовый индекс.
Определите связи между сущностями. Самый ранний черновик модели данных будет определять характер отношений, которые каждая сущность имеет с другими. В приведенном выше примере каждый клиент «живет по» адресу. Если бы эта модель была расширена за счет включения сущности «заказы», каждый заказ также был бы отправлен на адрес. Эти отношения обычно документируются с помощью унифицированного языка моделирования (UML).
Полностью сопоставьте атрибуты с сущностями. Это гарантирует, что модель отражает то, как бизнес будет использовать данные. Широко используются несколько формальных шаблонов (паттернов) моделирования данных. Объектно-ориентированные разработчики часто применяют шаблоны для анализа или шаблоны проектирования, в то время как заинтересованные стороны из других областей бизнеса могут обратиться к другим паттернам.
Назначьте ключи по мере необходимости и определите степень нормализации. Нормализация — это метод организации моделей данных, в которых числовые идентификаторы (ключи) назначаются группам данных для установления связей между ними без повторения данных. Например, если каждому клиенту назначен ключ, этот ключ можно связать как с его адресом, так и с историей заказов, без необходимости повторять эту информацию в таблице с именами клиентов. Нормализация помогает уменьшить объем дискового пространства, необходимого для базы данных, но может сказываться на производительности запросов.
Завершите и проверьте модель данных. Моделирование данных — это итеративный процесс, который следует повторять и совершенствовать под потребности бизнеса.
Типы моделирования данных
Моделирование данных развивалось вместе с системами управления базами данных (СУБД), при этом типы моделей усложнялись по мере роста потребностей предприятий в хранении данных.
Иерархические модели данных представляют отношения «один ко многим» в древовидном формате. В модели этого типа каждая запись имеет единственный корень или родительский элемент, который сопоставляется с одной или несколькими дочерними таблицами. Эта модель была реализована в IBM Information Management System (IMS) в 1966 году и быстро нашла широкое применение, особенно в банковской сфере. Хотя этот подход менее эффективен, чем недавно разработанные модели баз данных, он все еще используется в системах расширяемого языка разметки (XML) и географических информационных системах (ГИС).
Реляционные модели данных были предложены исследователем IBM Э. Ф. Коддом в 1970 году. Они до сих пор встречаются во многих реляционных базах данных, обычно используемых в корпоративных вычислениях. Реляционное моделирование не требует детального понимания физических свойств используемого хранилища данных. В нем сегменты данных объединяются с помощью таблиц, что упрощает базу данных.
Реляционные базы данных часто используют язык структурированных запросов (SQL) для управления данными. Эти базы подходят для поддержания целостности данных и минимизации избыточности. Они часто используются в кассовых системах, а также для других типов обработки транзакций.
В ER-моделях данных используют диаграммы для представления взаимосвязей между сущностями в базе данных. ER-модель представляет собой формальную конструкцию, которая не предписывает никаких графических средств её визуализации. В качестве стандартной графической нотации, с помощью которой можно визуализировать ER-модель, была предложена диаграмма «сущность-связь» (Entity-Relationship diagram). Однако для визуализации ER-моделей могут использоваться и другие графические нотации, либо визуализация может вообще не применяться (например, только текстовое описание).
Объектно-ориентированные модели данных получили распространение как объектно-ориентированное программирование и стали популярными в середине 1990-х годов. Вовлеченные «объекты» — это абстракции сущностей реального мира. Объекты сгруппированы в иерархии классов и имеют связанные черты. Объектно-ориентированные базы данных могут включать таблицы, но могут также поддерживать более сложные связи. Этот подход часто используется в мультимедийных и гипертекстовых базах данных.
Размерные модели данных разработал Ральф Кимбалл для быстрого поиска данных в хранилище. Реляционные и ER-модели делают упор на эффективное хранение и уменьшают избыточность данных, а размерные модели упорядочивает данные таким образом, чтобы легче было извлекать информацию и создавать отчеты. Это моделирование обычно используется в системах OLAP.
Две популярные размерные модели данных — это схемы «звезда» и «снежинка». В схеме «звезда» данные организованы в факты (измеримые элементы) и измерения (справочная информация), где каждый факт окружен связанными с ним измерениями в виде звездочки. Схема «снежинка» напоминает схему «звезда», но включает дополнительные слои связанных измерений, что усложняет схему ветвления.
Инструменты для моделирования данных
Сегодня широко используются многочисленные коммерческие и CASE-решения с открытым исходным кодом, в том числе различные инструменты моделирования данных, построения диаграмм и визуализации. Вот несколько примеров:
erwin Data Modeler — это инструмент моделирования данных, основанный на языке IDEF1X, который теперь поддерживает и другие нотации, включая нотацию для размерного моделирования.
Enterprise Architect — это инструмент визуального моделирования и проектирования, который поддерживает моделирование корпоративных информационных систем и архитектур, программных приложений и баз данных. Он основан на объектно-ориентированных языках и стандартах.
ER/Studio — это программа для проектирования баз данных, совместимая с некоторыми из самых популярных СУБД. Она поддерживает как реляционное, так и размерное моделирование данных.
Бесплатные инструменты моделирования данных включают решения с открытым исходным кодом, такие как Open ModelSphere.
Для того, чтобы преобразовать данные в структуру, которая соответствует требованиям модели, можно использовать встроенный механизм регулярных запросов, которые выполняются в Google BigQuery, Scheduled Queries и AppScript. Их легко можно освоить, потому что это привычный SQL, но проводить отладку в Scheduled Queries практически нереально. Особенно, если это какой-то сложный запрос или каскад запросов.
Есть специализированные инструменты для управления SQL-запросами, например, dbt и Dataform.
dbt (data build tool) — это фреймворк с открытым исходным кодом для выполнения, тестирования и документирования SQL-запросов, который позволяет привнести элемент программной инженерии в процесс анализа данных. Он помогает оптимизировать работу с SQL-запросами: использовать макросы и шаблоны JINJA, чтобы не повторять в сотый раз одни и те же фрагменты кода.
Главная проблема, которую решают специализированные инструменты — это уменьшение времени, необходимого на поддержку и обновление. Это достигается за счет удобства отладки.