Каковы преимущества и недостатки различных типов моделей в моделировании?

Некоторые типы моделей в моделировании и их особенности:

Аналитические модели. cyberleninka.ru Позволяют проанализировать небольшую часть факторов относительно объекта исследования. cyberleninka.ru Преимущество — возможность находить оптимальные решения. cyberleninka.ru Однако такие модели имеют ограниченное применение и хорошо показывают себя в работе с простыми, идеализированными задачами и объектами. cyberleninka.ru

Статистические модели. cyberleninka.ru Обладают большей точностью и детальностью, позволяют провести анализ большего количества факторов. cyberleninka.ru Среди недостатков — малая обозримость, объёмность, значительные затраты машинного времени и трудность в поиске оптимального решения. cyberleninka.ru

Имитационные модели. cyberleninka.ru Позволяют анализировать процессы, протекающие во времени, с учётом неопределённых, неподвластных контролю факторов. cyberleninka.ru С помощью имитационного моделирования можно создавать средства обучения в виде тренажёров, симуляторов и т. д.. cchgeu.ru Однако для получения оптимальных результатов имитационное моделирование требует проведения большого количества испытаний. cyberleninka.ru

Динамические модели. moodle.kstu.ru Описывают системы, поведение которых изменяется во времени. moodle.kstu.ru Среди преимуществ — точность, прогнозирование и гибкость. moodle.kstu.ru К недостаткам относят сложность, чувствительность к параметрам и зависимость от начальных условий. moodle.kstu.ru

Статические модели. moodle.kstu.ru Описывают состояние системы в фиксированный момент времени, без учёта временных изменений. moodle.kstu.ru Обычно применяются для оценки состояния системы на основе текущих данных. moodle.kstu.ru

Модели, основанные на данных. habr.com Такие модели используются для решения задач машинного обучения. habr.com Среди преимуществ — высокая точность, масштабируемость и гибкость, автоматизация и поиск ранее неизвестных закономерностей. habr.com К недостаткам относят зависимость от качества данных, переобучение или недообучение, низкую интерпретируемость и ресурсозатратность. habr.com

Физически обоснованные модели. habr.com Опираются внутри себя на законы физики. habr.com Такие модели обычно записываются в виде математических уравнений и имеют достаточно строгое описание переменных и закономерностей между ними. habr.com Среди недостатков — могут быть сложные математические модели без аналитического решения, часто есть допущения и упрощения, неустойчивость к новым неизученным закономерностям и чувствительность к начальным условиям. habr.com

Гибридные модели. habr.com Используют данные и одновременно опираются на физику рассматриваемого явления. habr.com Среди преимуществ — высокая точность, масштабируемость и гибкость. habr.com К недостаткам относят проблему баланса между интерпретируемостью и качеством, ресурсозатратность и сложность в интеграции и обучении. habr.com

Важно понимать, что все модели имеют свои значительные недостатки. cyberleninka.ru Чтобы увеличить точность исследований, распространено комбинированное использование различных типов моделей. cyberleninka.ru