Соответствие между моделью и реальностью: сходство

Истинность моделей. Об истинности, правильности или ложности модели самой по себе говорить бессмысленно. Только в практическом соотнесении модели с отображаемой ей натурой выявляется степень истинности. При этом изменение условий, в которых ведется сравнение, весьма существенно влияет на результат. Яркий пример — волновая и корпускулярная модели света или электрона: эти модели различны, противоположны и истинны, каждая в своих условиях. Важно отметить, что каждая модель явно или неявно содержит условия своей истинности, и одна из опасностей практики моделирования состоит в применении модели без проверки выполнения этих условий. В инженерной практике часто встречается именно такая ситуация.

Сочетание истинного и ложного в модели. Ошибки в предположениях имеют разные последствия для прагматических и познавательных моделей. Если ошибки в предположениях вредны для прагматических моделей, то при создании познавательных моделей предположения, истинность которых еще только предстоит проверить, — единственный способ оторваться от фактов. Можно сказать, что вся научная работа состоит в выдвижении и проверке гипотез.

динамике моделей. Как и всё в мире, модели проходят свой жизненный цикл: они возникают, развиваются и уступают место более совершенным. Например, при проектировании новой технической системы ее модель развивается от результатов НИР по стадиям технического задания, эскизного и технического проекта, рабочего проекта, опытного образца, мелкой серии до модели, предназначенной для серийного производства.

Сложности алгоритмизации моделирования. Стремление к совершенству требует алгоритмизации. Однако, в практике моделирования чаще всего не удается строго выдержать рекомендуемую последовательность действий. Более того, вообще не существует какого-то единого, пригодного для всех случаев алгоритма для работы с моделями. Это вызвано различными причинами. Во-первых, модель функционирует в культурной среде и конкретное окружение каждой модели может настолько отличаться, что опыт работы с одной моделью не может без изменений переноситься на другую. Во-вторых, требования, предъявляемые к модели, противоречивы: полнота противоречит ее простоте; точность — размерности; эффективность — затратам на реализацию. Многое зависит от того, какой компромисс выбран при согласовании этих противоречивых требований. В-третьих, невозможно предусмотреть все детали того, что произойдет в будущем с любой моделью. Начальные цели впоследствии могут оказаться неполными. Недостатки модели проще и легче обнаружить и исправить в ходе моделирования, чем предусмотреть их заранее.

На примере инженерной и научной практики можно показать, что даже там отсутствует четкий набор правил (т.е. алгоритм) моделирования, т. е. в общем случае процесс моделирования неформализуемый. В нем, кроме осознанных, формализованных, технических и научных приемов огромную и решающую роль играет то, что мы называем творчеством. В этом одна из главных причин невозможности полной формализации процесса моделирования.