1.6. Заключительные замечания

Роль, которую играет математическое моделирование, безусловно, зависит от характера рассматриваемой задачи, мастерства экспериментатора, располагаемого времени и отпущенных средств, а также от выбранной модели. Необходимо постоянно иметь в виду первоначальную задачу. Самая распространенная ошибка связана с тем, что теряется из виду основная цель. Другой ошибкой является переход к моделированию при отсутствии достаточного количества данных о поведении системы в прошлом.

В работе [40] предложен основной метод последовательного решения задачи, состоящий из следующих этапов:

1) формулировка задачи;

2) накопление экспериментальных данных (в том числе, анализ возможных ошибок в системе регистрации данных, а в некоторых случаях разработка новой системы регистрации, которая будет давать соответствующие данные);

3)  определение влияния рабочих параметров системы или процесса (анализ случайных колебаний процесса с целью выяснения статистической зависимости результатов от соответствующих параметров);

4)  составление методики эксперимента (например, изменение параметров с целью определения фактического воздействия на результат);

5)     уменьшение числа «рабочих» параметров (оставление лишь тех параметров, к изменению которых результаты наиболее чувствительны);

6)     выяснение ограничений, свойственных методу.

Одной из основных ошибок при математическом  моделировании является стремление к искажению реальных условий, т. е. условий, наблюдаемых в естественной или технической системе. Эти искажения часто делаются для того, чтобы воспользоваться определенной, уже созданной для другой цели моделью. Такой порядок неразумен, даже если он кажется целесообразным. В отличие от таких типовых методов, как, например, методы линейного программирования [18], математическое моделирование требует применения довольно утомительных операций, поскольку в данном случае необходимо выводить специальные математические уравнения, адекватно описывающие рассматриваемую реальную систему.

Задача экспериментатора не ограничивается построением модели. После разработки модели в нее необходимо ввести определенную информацию, чтобы проверить, насколько приближаются воспроизводимые ею данные к ранее зарегистрированным экспериментальным данным, которые соответствуют введенной информации. Лишь в том случае, когда воспроизводимые данные достаточно близки к исходной информации, можно будет гарантировать определенный успех при использовании модели для экспериментирования.