2. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ
Общепризнанной, полной и в то же время удобной классификации моделей процессов не существует. Следуя преимущественно рекомендациям, данным в работе [10], укажем ряд моделей процессов с кратким пояснением основных признаков, положенных в основу бинарной классификации моделей.
Скалярные и векторные модели (классификация по признаку размерности). Скалярная модель задается одной скалярной величиной. В векторной модели объединяются несколько в общем случае разнородных скалярных величин, рассматриваемых как компоненты вектора.
Прямые и структурные модели (классификация по признаку способа формирования). Прямые модели непосредственно определяют свойства процессов как функций времени. Структурные модели задаются в виде математических моделей систем
обычно в виде систем дифференциальных уравнений) так, чтобы выходные сигналы этой системы моделировали процессы
Полные и неполные модели (классификация по признаку степени полноты описания) Для полных моделей по заданной конечной совокупности параметров могут быть рассчитаны все другие параметры или характеристики.
Детерминированные и вероятностные модели (классификация по признаку предсказуемости).
Временные и частотные модели (классификация по виду аргумента) Временные модели задают параметры функциональной зависимости процесса во времени, для частотных — параметры спектральных характеристик.
Стационарные и нестационарные модели (классификация по признаку, определяющему изменение свойств во времени). Стационарными являются те модели процессов, для которых все характеристики не изменяются при сдвиге во времени.
Параметрические и непараметрические модели (классификация по способу задания). Для параметрических моделей задаются аналитические выражения для процесса или его характеристик, зависящие от конечного числа параметров
Одним и тем же процессам могут соответствовать различные модели. В практике описаиия результатов расчета и экспериментальных данных чаще всего используют модели, кратко рассмотренные в следующих разделах главы.
