Математическая модель теоретически описывает объект, который существует вне области математики. Прогнозы погоды и экономические прогнозы, например, основаны на математических моделях. Его успех или неудача зависят от точности, с которой построено это числовое представление, от точности, с которой факты и природные ситуации конкретизируются в форме взаимосвязанных переменных .

В основном, в математической модели мы отмечаем 3 этапа:

* конструкция, процесс, в котором объект преобразован в математический язык;
* анализ или изучение подготовленной модели;
* интерпретация указанного анализа, в котором результаты исследования применяются к объекту, из которого он был разделен.

Полезность этих моделей заключается в том, что они помогают изучить поведение сложных структур в ситуациях, которые трудно увидеть в реальном мире. Существуют модели, которые работают в одних случаях и не являются точными в других, как это происходит с ньютоновской механикой, надежность которой была поставлена ​​под сомнение собственным Альбертом Эйнштейном.

Можно сказать, что математические модели - это наборы с уже определенными определенными отношениями, которые делают возможным удовлетворение предложений, вытекающих из теоретических аксиом. Для этого они используют различные инструменты, такие как линейная алгебра, которая, например, облегчает этап анализа, благодаря графическому представлению различных функций.

Классификации по разным критериям

По происхождению информации, на которой основана модель, мы можем различить эвристическую модель, основанную на определениях причин или естественных механизмах, которые порождают данное явление, и эмпирическую модель, ориентированную на изучение результаты экспериментов.

Кроме того, что касается типа предполагаемого результата, существует две основные классификации:

* качественные модели, которые могут использовать графику и которые не ищут точного результата типа, но пытаются обнаружить, например, тенденцию системы увеличивать или уменьшать определенное значение;

* количественные модели, которым, наоборот, нужно дать точное число, для которого они опираются на математические формулы различной сложности.

Другим фактором, который разделяет типы математических моделей, является случайность исходной ситуации; таким образом, мы различаем стохастические модели, которые возвращают вероятность того, что будет получен определенный результат, а не само значение, и детерминированные, когда данные и результаты известны, так что нет никакой неопределенности.

По назначению модели мы можем описать следующие типы:

* имитационная модель, которая пытается предвидеть результат в определенной ситуации, может ли он быть измерен точно или случайно;

* оптимизационная модель, которая рассматривает различные случаи и условия, чередуя значения, чтобы найти наиболее удовлетворительную конфигурацию;

* модель управления, с помощью которой можно определить необходимые корректировки для получения конкретного результата.

Математические модели как опора потребительства

Учитывая различные культурные и образовательные факторы, математика является наименее привлекательной наукой для большого процента людей, которые связывают ее с гнусными воспоминаниями о своих студенческих днях. Многие из них посвящают свою жизнь гуманистическим или художественным задачам и считают, что они живут за пределами числа и сложных функций, которые однажды угрожают школьной неудаче; но эти формулы являются опорами системы и, если они представлены в дружественной и близкой форме, не приведут к такому типичному отказу, часто оправданному отсутствием возможностей.

Мобильные телефоны с сенсорными экранами, платное телевидение с сотнями каналов и виртуальные сервисы для проката фильмов или сам Интернет с его безграничными возможностями являются любимыми видами развлечений на глобальном уровне. Теперь, если мы посетим компании, которые производят устройства, или которые проектируют и разрабатывают вышеупомянутые услуги, мы найдем большие отделы контроля качества, которые только анализируют с помощью математических моделей возможные взаимодействия между пользователями. и системы, возможные сбои, и которые стремятся улучшить конечный продукт, основываясь только на тестах и ​​их итоговом количестве.

Предположим, у нас есть видео по запросу, и при оплате определенного фильма нас спрашивают, есть ли у нас купон на скидку. В то же время нам также сообщают, что, учитывая, что мы проводим рекламную неделю, мы будем применять бонус в размере одной X суммы. Все это, если бы мы делали это вручную, для конкретного клиента, не было бы очень сложным; с бумагой, карандашом и калькулятором мы бы решили окончательную цену. Но в случае платформы, с которой миллионы людей взаимодействуют в день, необходимо создавать и тщательно тестировать все возможные комбинации, чтобы избежать, например, использования купона более одного раза или после его истечения в период между другие потенциальные нарушения в системе.