Modelování a simulace

Modelování je důležitou součástí mnoho oblastí informatiky (a nejen informatiky). Často jej používáme i bez toho, abychom přímo o modelování mluvili. Například témata Grafy a abstrakce a Abstrakce představují určitou formu modelování.

V této sekci se zabýváme především tím, co se označuje jako výpočetní modelování, tj. modely reprezentované na počítači, které následně můžeme strojově simulovat. Pro rozsáhlejší úvod do této oblasti lze použít e-knihu Modelování a simulace komplexních systémů (od jednoho z autorů Umíme).

Zde nabízíme procvičování k základním principům:

• Modely a skutečnost: příklady modelů a zamyšlení nad tím, jakou část skutečnosti modelují.
• Použití modelů a simulací: k čemu vlastně modely a simulace využíváme, jaký je účel konkrétních modelů, jak účel simulace ovlivňuje volbu modelu.
• Interpretace simulací: interaktivní práce s konkrétními simulacemi a interpretace toho, co se v nich děje.

Model je zjednodušenou reprezentací skutečnosti. Model se zaměřuje jen na určité části skutečnosti a i ty zjednodušuje. Díky tomu nám ale dobrý model umožňuje o skutečnosti lépe přemýšlet. Takto obecně to vše může znít obecně a neuchopitelně. Ale s modely pracujeme neustále, i když o nich třeba nepřemýšlíme jako o modelech.

Typický příklad je mapa. Mapa je model prostoru. Turistická mapa například zachycuje polohu míst, vzdálenosti, nadmořské výšky. Zachycuje také tvar cest, ale jen zjednodušeně. A mnohé věci ze skutečnosti v mapě vůbec nejsou. Třeba aktuální počasí, barvu budov, nebo polohu srn v lese z běžné mapy nevyčteme.

Další příklady modelů:

• glóbus jako model Země,
• modely počasí používané pro předpovídání počasí,
• malá autíčka či vláčky jako modely skutečných aut a vlaků,
• 3D model postavy v počítačovém programu,
• obrázek potravního řetězce jako model vztahů mezi živočichy v přírodě.

Model zachycuje pravidla a principy. Pokud model „rozhýbeme“, dostáváme simulaci. Například můžeme simulovat nehodu, ať už pomocí simulace modelu auta v počítači nebo pomocí fyzické nárazová zkoušky (crashtestu). Nebo simulujeme model počasí, abychom předpověděli budoucnost. Ne všechny modely simulujeme. Například u mapy nemá o simulaci příliš smysl mluvit.

Modely a simulace můžeme dělat s mnoha různými účely:

• předpovídání budoucího chování, např. pomocí simulace modelu předpovídáme počasí,
• zkoumání účinnosti opatření, např. pomocí modelu epidemie odhadujeme, jak efektivní může být zavedení karantény,
• porovnání různých možností, např. různých variant křižovatky,
• výuka, trénink dovedností, např. letecké simulátory,
• zkoumání světa, porovnávání hypotéz, např. modely buněk používané v biologii.

Pomocí simulací často zkoumáme otázky typu „Co kdyby?“. Co kdyby rychlostní limit na silnici byl nižší? Co kdyby byla karanténa přísnější? Co kdybychom počítačovou síť propojili jiným způsobem?

Zpětné vazby hrají důležitou roli v práci s modely, ale má smysl o nich mluvit i bez toho, abychom přímo modely vytvářeli. Zpětnovazební cyklus je série příčin a následků, které se vzájemně ovlivňují.

Existují dva základní typy zpětné vazby: negativní a pozitivní. Toto dělení nijak nesouvisí s tím, jestli se nám příslušené děje líbí nebo nelíbí (jde o technické pojmy, nikoliv emotivní hodnocení). Následující obrázek intuitivně ilustruje základní rozdíl mezi negativní a pozitivní zpětnou vazbou.

Negativní zpětná vazba znamená, že změna v jedné složce zpětnovazebního cyklu vede v konečném důsledku ke zmenšení této změny. Negativní zpětná vazba tedy udržuje systém v rovnovážném stavu. Typický příklad je řízení teploty v místnosti pomocí termostatu: pokud je chladno, termostat zapne topení, místnost se ohřeje, topení se vypne. Podobně funguje regulace teploty těla pocením.

Pozitivní zpětná vazba nastává, když změna jedné složce zpětnovazebního cyklu vede v konečném důsledku ke zvětšení této změny. Pozitivní zpětná vazba tedy vyvádí systém z rovnováhy. Příkladem pozitivní zpětné vazby je epidemie infekční nemoci: když přibude nemocných, zvýší se i počet zdravých, kteří s nimi přijdou do kontaktu, a tím se zvýší počet nemocných.

V světě kolem nás se vyskytuje mnoho zpětných vazeb, které spolu vzájemně interagují. Porozumět jejich chování není jednoduché. Modelování často využíváme k tomu, abychom zpětným vazbám lépe porozuměli.

V této sekci si můžete zkusit práci s připravenými modely. Modely vychází z nástroje NetLogo, který je obsahuje celou řadu dalších zajímavých modelů.

Modely mají nastavitelné parametry, které ovlivňují chování simulací. Kdykoliv pracujeme se simulacemi, je užitečné zkoumat vliv parametrů na průběh simulace. Cvičení procvičují práci s parametry, porozumění popisu modelu a interpretování výsledků simulace.