Модели что это такое: Модель — это… Что такое Модель?

МОДЕЛЬ — это… Что такое МОДЕЛЬ?

модель — и, ж. modèle m., ит. modello, нем. Model, пол. model. 1. Образец, с которого снимается форма для отливки или воспроизведения в другом материале. БАС 1. Точить модель посуды, наводить резьбы, делать формы 15. 11. 1717. Контракт с Антонио Бонавери …   Исторический словарь галлицизмов русского языка

Модель AD-AS — (модель совокупного спроса и совокупного предложения)  макроэкономическая модель, рассматривающая макроэкономическое равновесие в условиях изменяющихся цен в краткосрочном и долгосрочном периодах …   Википедия

МОДЕЛЬ — 1) воспроизведение предмета в уменьшенных размерах; 2) натурщик, служащий образцом при живописи или скульптуре; 3) образец, по которому изготовляют какое либо изделие. Словарь иностранных слов, вошедших в состав русского языка. Павленков Ф., 1907 …   Словарь иностранных слов русского языка

Модель А — используемая в соционике модель функционирования психики человека.

Эта модель гипотетически выделяет в психике восемь функций, схематически располагаемых в виде прямоугольника 2х4 в четырёх горизонтальных уровнях и двух вертикальных блоках.… …   Википедия

МОДЕЛЬ — [дэ], модели, жен. (франц. modele). 1. Образец, образцовый экземпляр какого нибудь изделия (спец.). Модель товара. Модель платья. 2. Воспроизведенный, обычно в уменьшенном виде, образец какого нибудь сооружения (тех.). Модель машины. 3. Тип,… …   Толковый словарь Ушакова

модель — См. пример …   Словарь синонимов

модель — Масштабный предметный образец объекта или его частей, отображающий их строение и действие [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)] модель Представление системы, процесса, ИТ услуги, конфигурационной единицы …   Справочник технического переводчика

МОДЕЛЬ — (model) Упрощенная система, используемая для имитирования определенных аспектов реальной экономики. Экономическая теория вынуждена использовать упрощенные модели: реальная мировая экономика настолько велика и сложна, что ее просто невозможно… …   Экономический словарь

МОДЕЛЬ —         (франц. modele, от лат. modulus мера, образец, норма), в логике и методологии науки аналог (схема, структура, знаковая система) определ. фрагмента природной или социальной реальности, порождения человеч. культуры, концептуально теоретич.… …   Философская энциклопедия

МОДЕЛЬ — абстрактное или вещественное отображение объектов или процессов, адекватное исследуемым объектам (процессам) в отношении некоторых заданных критериев. Напр., математическая модель слоенакопления (абстрактная модель процесса), блок диаграмма… …   Геологическая энциклопедия

МОДЕЛЬ IS-LM — (IS LM model) Модель, которая часто используется в качестве исключительно простого примера общего равновесия (general equilibrium) в макроэкономике. Кривая IS показывает сочетания национального дохода Y и процентной ставки r, при которых… …   Экономический словарь

Модель — Гуманитарный портал

Модель — это форма отображения определённого фрагмента действительности (предмета, явления, процесса, ситуации) — оригинала модели, которое содержит существенные свойства моделируемого объекта и может быть представлено в абстрактной (мысленной или знаковой) или материальной (предметной) форме. Модель обычно представляет собой либо материальную копию оригинала, либо некоторый условный образ, сконструированный для хранения и расширения знания (информации) об оригинале, конструирования оригинала, его преобразования или управления им. Таким образом, в общем случае под моделью обычно понимают некоторый объект, который каким-либо образом используется, чтобы представить что-то другое. Процедуры создания моделей широко используются как в научно-теоретических, так и в прикладных сферах человеческой деятельности. В математической логике (см. Логика математическая) и математике под моделью понимается интерпретация каких-либо логико-математических положений и их систем. Изучение таких интерпретаций производится в логической семантике (см. Семантика), а также в теории моделей (см. Теория моделей) математической логики, где под моделью понимают произвольное множество элементов с определёнными на нём функциями и предикатами. С точки зрения научного познания (см.  Наука) модель — это «объект-подобие» или «объект-заместитель» объекта-оригинала в познании и практике, воспроизводящий определённые характеристики изучаемого оригинала. В этом смысле модель всегда соответствует объекту-оригиналу — в тех свойствах, которые подлежат изучению, но в то же время отличается от него по ряду других признаков, что делает модель удобной для исследования изучаемого объекта. Результаты разработки и исследования моделей при определённых условиях, принимаемых в методологии науки и специфических для различных областей и типов моделей, распространяются на оригинал. Возможны два способа конструирования модели: если первый способ подразумевает эмпирически выявленные свойства и связи объекта к его модели, то второй уже в исходной точке предполагает теоретическое воссоздание объекта в модели, и поскольку модель известна, то считается познаваемым и объект. Изучение объекта-оригинала путём создания и исследования его модели, называется в  методологии науки (см.  Методология науки) методом моделирования или моделированием и представляет собой универсальный приём познания, который использовался ещё в глубокой древности, хотя и не осознавался в качестве особого метода исследования. Использование моделирования в научном познании диктуется необходимостью раскрыть такие стороны объектов, которые либо невозможно постигнуть путём непосредственного изучения, либо непродуктивно изучать их таким образом в силу каких-либо ограничений. Модели, применяемые в научном познании, разделяются на два больших класса: материальные и идеальные. Первые являются природными объектами, подчиняющимися в своём функционировании естественным законам. Вторые представляют собой идеальные образования, зафиксированные в соответствующей знаковой форме и функционирующие по законам логики мышления, отражающей мир. Материальные модели подразделяются на два основных вида: предметно-физические и предметно-математические модели. Идеальные модели также подразделяются на два основных вида: идеализированные модельные представления и знаковые модели. Соответственно этому различению выделяют основные разновидности моделирования. Каждое из них применяется в зависимости от особенностей изучаемого объекта и характера познавательных задач. Предметно-физическое моделирование широко используется как в научной практике, так и в сфере материального производства. Такое моделирование всегда предполагает, что модель должна быть сходна с оригиналом по физической природе и отличаться от него лишь численными значениями ряда параметров. Наряду с этим в практике научного исследования часто используется и такой вид моделирования, при котором модель строится из объектов иной физической природы, чем оригинал, но описывается одинаковой с ним системой математических зависимостей. В отличие от предметно-физического этот вид моделирования называют предметно математическим. Предметная модель становится здесь объектом испытания и изучения, в результате которого создаётся её математическое описание. Последнее затем переносится на моделируемый объект, характеризуя его структуру и функционирование. В развитой науке, особенно при переходе к теоретическим исследованиям, широко используется моделирование с применением идеальных моделей. Этот способ получения знаний об объектах может быть охарактеризован как моделирование посредством идеализированных представлений. Он является ведущим инструментом теоретического исследования. Активно используя модельные представления, научное исследование вместе с тем применяет и так называемое знаковое моделирование, которое основано на построении и испытании математических моделей некоторого класса явлений, без использования при этом вспомогательного физического объекта, который подвергается испытанию. Последнее отличает знаковую модель от предметно-математической. Такой вид моделирования иногда называют также абстрактно-математическим. Он требует построения знаковой модели, представляющей некоторый объект, где отношения и свойства объекта представлены в виде знаков и их связей. Эта модель затем исследуется чисто логическими средствами, и новое знание возникает в результате дедуктивного развёртывания модели без обращения к предметной области, на основании которой выросла данная знаковая модель.

Понятие моделей — Информационное моделирование

Модель-то система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе, это упрощённое представление реального устройства и/или протекающих в нём процессов, явлений.

Моделирование — это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.

Модель — это некий новый объект, который отражает существенные особенности изучаемого объекта, явления или процесса. Один и тот же объект может иметь множество моделей, а разные объекты могут описываться одной моделью. Так, в механике различные материальные тела могут рассматриваться как материальные точки, т.е. объекты разные – модель одна.

Образные модели представляют собой зрительные образы объектов, зафиксированные на каком-либо носителе информации (бумаге, фото- и кинопленке и др

• Модель — это искусственно созданный объект, дающий упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении, отражающий существенные стороны изучаемого объекта с точки зрения цели моделирования. Моделирование — это построение моделей, предназначенных для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.

Модель —  это упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении.

Модель — это, как правило, искусственно созданный объект в виде схемы, математических формул, физической конструкции, наборов данных и алгоритмов их обработки и т.п.

Модель воспроизводит в специально оговоренном виде строение и свойства исследуемого объекта. Исследуемый объект, по отношению к которому изготавливается модель, называется оригиналом, образцом, прототипом.

Модель — это объект, используемый вместо другого объекта с какой-то целью.

это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе, это упрощённое представление реального устройства и/или протекающих в нём процессов, явлений.

Требования к моделям

Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования к моделям:

• адекватность, то есть соответствие модели исходной реальной системе и учет, прежде всего, наиболее важных качеств, связей и характеристик. Оценить адекватность выбранной модели, особенно, например, на начальной стадии проектирования, когда вид создаваемой системы ещё неизвестен, очень сложно.

• точность, то есть степень совпадения полученных в процессе моделирования результатов с заранее установленными, желаемыми. универсальность, то есть применимость модели к анализу ряда однотипных систем в одном или нескольких режимах функционирования. Это позволяет расширить область применимости модели для решения большего круга задач;

Объект, система, модель, моделирование

         Объект, для которого создается модель, называют оригиналом или прототипом. Любая модель не является абсолютной копией своего оригинала, она лишь отражает некоторые его качества и свойства, наиболее существенные для выбранной цели исследования. При создании модели всегда присутствуют определенные допущения и гипотезы

    Моделирование — исследование явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей — это основной способ научного познания. В информатике данный способ называется вычислительный эксперимент и основывается он на трех основных понятиях: модель — алгоритм — программа.

Основные виды моделей:

1)Эвристические модели-Эвристические модели, как правило, представляют собой образы, рисуемые в воображении человека.

2)Натурные модели-Отличительной чертой этих моделей является их подобие реальным системам (они материальны), а отличие состоит в размерах, числе и материале элементов и т. п. По принадлежности к предметной области модели подразделяют на следующие:

Физические модели.Ими являются реальные изделия, образцы, экспериментальные и натурные модели, когда между параметрами системы и модели одинаковой физической природы существует однозначное соответствие.

Промежуточные виды моделей

графические модели. Занимают промежуточное место между эвристическими и математическими моделями. Представляют собой различные изображения:

• графы;

• схемы;

• эскизы. Этому упрощенному изображению некоторого устройства в значительной степени присущи эвристические черты;

• чертежи. Здесь уже конкретизированы внутренние и внешние связи моделируемого (проектируемого) устройства, его размеры;

• графики;

[PDF] Тесты ММ — Free Download PDF

Download Тесты ММ…

1. Модель объекта это… 1) предмет похожий на объект моделирования 2) объект — заместитель, который учитывает свойства объекта, необходимые для достижения цели !! 3) копия объекта 4) шаблон, по которому можно произвести точную копию объекта 2. Основная функция модели это: 1) Получить информацию о моделируемом объекте 2) Отобразить некоторые характеристические признаки объекта 3) Получить информацию о моделируемом объекте или отобразить некоторые характеристические признаки объекта!! 4) Воспроизвести физическую форму объекта 3. Математические модели относятся к классу… 1) Изобразительных моделей 2) Прагматических моделей 3) Познавательных моделей 4) Символических моделей!! 4. Математической моделью объекта называют… 1) Описание объекта математическими средствами, позволяющее выводить суждение о некоторых его свойствах при помощи формальных процедур!! 2) Любую символическую модель, содержащую математические символы 3) Представление свойств объекта только в числовом виде 4) Любую формализованную модель 5. Методами математического моделирования являются … 1) Аналитический 2) Числовой 3) Аксиоматический и конструктивный!! 4) Имитационный 6. Какая форма математической модели отображает предписание последовательности некоторой системы операций над исходными данными с целью получения результата: 1) Аналитическая 2) Графическая 3) Цифровая 4) Алгоритмическая !! 7. Объект, состоящий из вершин и ребер, которые между собой находятся в некотором отношении, называют… 1) Системой 2) Чертежом 3) Структурой объекта 4) Графом !! 8. Эффективность математической модели определяется … 1) Оценкой точности модели 2) Функцией эффективности модели!! 3) Соотношением цены и качества 4) Простотой модели 9. Адекватность математической модели и объекта это…

1) правильность отображения в модели свойств объекта в той мере, которая необходима для достижения цели моделирования!! 2) Полнота отображения объекта моделирования 3) Количество информации об объекте, получаемое в процессе моделирования 4) Объективность результата моделирования 10. Состояние объекта определяется … 1) Количеством информации, полученной в фиксированный момент времени 2) Множеством свойств, характеризующим объект в фиксированный момент времени относительно заданной цели!! 3) Только физическими данными об объекте 4) Параметрами окружающей среды 11. Изменение состояния объекта отображается в виде … 1) Статической модели 2) Детерминированной модели 3) Динамической модели!! 4) Стохастической модели 12. Фазовое пространство определяется … 1) Множеством состояний объекта, в котором каждое состояние определяется точкой с координатами эквивалентными свойствам объекта в фиксированный момент времени!! 2) Координатами свойств объекта в фиксированный момент времени 3) Двумерным пространством с координатами x,y 4) Линейным пространством 13. Фазовая траектория это 1) Вектор в полярной системе координат 2) След от перемещения фазовой точки в фазовом пространстве!! 3) Монотонно убывающая функция 4) Синусоидальная кривая с равными амплитудами и частотой 14. Точка бифуркации это… 1) Точка фазовой траектории, характеризующая изменение состояния объекта 2) Точка на траектории, характеризующая состояние покоя 3) Точка фазовой траектории, предшествующая резкому изменению состояния объекта!! 4) Точка равновесия 15. Декомпозиция это … 1) Процедура разложения целого на части с целью описания объекта !! 2) Процедура объединения частей объекта в целое 3) Процедура изменения структуры объекта 4) Процедура сортировки частей объекта 16. Установление равновесия между простотой модели и качеством отображения объекта называется… 1) Дискретизацией модели 2) Алгоритмизацией модели 3) Линеаризацией модели 4) Идеализацией модели !! 17. Имитационное моделирование … 1) Воспроизводит функционирование объекта в пространстве и времени

2) Моделирование, в котором реализуется модель, производящая процесс функционирования системы во времени, а также имитируются элементарные явления, составляющие процесс!! 3) Моделирование, воспроизводящее только физические процессы 4) Моделирование, в котором реальные свойства объекта заменены объектами – аналогами 18. Планирование эксперимента необходимо для… 1) Точного предписания действий в процессе моделирования 2) Выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью!! 3) Выполнения плана экспериментирования на модели 4) Сокращения числа опытов 19. Модель детерминированная … 1) Матрица, детерминант которой равен единице 2) Объективная закономерная взаимосвязь и причинная взаимообусловленность событий. В модели не допускаются случайные события!! 3) Модель, в которой все события, в том числе, случайные ранжированы по значимости 4) Система непредвиденных, случайных событий 20. Дискретизация модели это процедура… 1) Отображения состояний объекта в заданные моменты времени 2) Процедура, которая состоит в преобразовании непрерывной информации в дискретную!! 3) Процедура разделения целого на части 4) Приведения динамического процесса к множеству статических состояний объекта 21. Свойство, при котором модели могут быть полностью или частично использоваться при создании других моделей 1) Универсальностью!! 2) Неопределенностью 3) Неизвестностью 4) Случайностью 22. Непрерывно-детерминированные схемы моделирования определяют… 1) Математическое описание системы с помощью непрерывных функций с учётом случайных факторов 2) Математическое описание системы с помощью непрерывных функций без учёта случайных факторов!! 3) Математическое описание системы с помощью функций непрерывных во времени 4) Математическое описание системы с помощью дискретно-непрерывных функций 23. Погрешность математической модели связана с … 1) Несоответствием физической реальности, так недостижима!! 2) Неадекватностью модели 3) Неэкономичностью модели 4) Неэффективностью модели

как

абсолютная

истина

Что такое модель (определение)

Понятие модели (Н.В.Макарова) В отличие от концепции обучения моделированию предлагаемой А.И.Бочкиным, Н.В.Макарова вынесла понятия модели и моделирования в самое начало раздела «Компьютерное моделирование» (Информатика 9 класс). «..,все многообразие моделей отличает нечто общее, а именно моделью может стать искусственно созданный человеком абстрактный или материальный объект. Анализ модели и наблюдение за ней позволяют познать суть реально существующего объекта, процесса или явления, называемого прототипом или >оригиналом. Значит можно дать более простое определение и модели и процесса моделирования. Модель — упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Моделирование — построение моделей для исследования и изучения объектов, процессов, явлений. Может возникнуть вопрос, почему бы ни исследовать сам оригинал, зачем создавать его модель? Во-первых, в реальном времени оригинал может уже не существовать или его нет в действительности. Для моделирования время не помеха. На основании известных фактов методом гипотез и аналогий можно построить модель событий или природных катаклизмов далекого прошлого (гибель Атлантиды, вымирание динозавров). С помощью такого же метода можно заглянуть в будущее (модель «ядерной зимы», мальтусовская модель перенаселения Земли, модель глобального потепления планеты и пр. ) Во-вторых, оригинал может иметь много свойств и взаимосвязей. Чтобы изучить какое — либо конкретное, интересующее нас свойство, иногда полезно отказаться от менее существенных, не рассматривая их. Что же поддается моделированию? Это может быть объект, явление или процесс. Моделями объектов могут быть уменьшенные копии архитектурных сооружений, наглядные пособия и пр. Модель может отражать нечто реально существующее, скажем атом водорода или Солнечную систему, структуру парламентской власти, грозовой разряд и пр. Для изучения явлений живой природы, для предотвращения катастрофы, для применения природных сил на благо человечества создаются модели явлений. Академик Георг Рихман , сподвижник и друг Ломоносова, еще в начале 18 века моделировал магнитные и электрические силы, чтобы изучить их и найти им дальнейшее применение. Когда речь на уроках географии идет о природных явлениях (землетрясения, цунами и пр.), мы имеем в виду не какой-то конкретный случай, а его обобщение. В моделях объектов или явлений отражаются свойства оригинала — его характеристики, параметры. Можно также создавать модели процессов, т.е. моделировать действия над материальными объектами: ход, последовательную смену состояний, стадий развития одного объекта или их системы. Примеры тому общеизвестны: это модели экологических или процессов, развития Вселенной или общества и т.п.. И, наконец, любым действиям человека, будь то разрешение конкретной житейской проблемы или выполнение какой-либо работы, предшествует возникновение модели будущего поведения. Это главное отличие человека мыслящего от всех других существ на земле.» На начало

Модель D2С: что это такое и как этим пользоваться? — E-pepper.ru

Модель D2C (direct to customer) — это один из самых современных способов управления клиентским опытом и продажами. В этой модели взаимодействия бренд общается с покупателем напрямую на онлайн-площадках и управляет клиентским опытом во всех каналах коммуникации, формируя доверие к своим товарам.  Особенности и перспективы D2C на совместном вебинаре обсудили  операционный директор Brandquad Даниил Матвеев, руководитель центра экспертизы в Atlas Delivery Дмитрий Серажим и Country eCommerce в Coca-Cola Александра Цыганкова. Делимся основными выводами этой беседы.

Итоги вебинара практиков D2C о том, как вывести свой бренд в онлайн без посредников.

Модель D2C (direct to customer) — это один из самых современных способов управления клиентским опытом и продажами. В этой модели взаимодействия бренд общается с покупателем напрямую на онлайн-площадках и управляет клиентским опытом во всех каналах коммуникации, формируя доверие к своим товарам. 

Особенности и перспективы D2C на совместном вебинаре обсудили  Даниил Матвеев, операционный директор Brandquad, Дмитрий Серажим, руководитель центра экспертизы в Atlas Delivery и Александра Цыганкова, Country eCommerce в Coca-Cola в роли модератора. Делимся основными выводами этой беседы:

Даниил Матвеев из Brandquad рассказал, что D2C — это единое окно для взаимодействия потребителя с брендом. Это также инструмент для общения с конечными покупателями, который позволяет улучшать клиентский опыт, удерживать и привлекать новых клиентов. Позитивные ощущения от знакомства с сайтом бренда убеждают покупателей рассказывать о бренде, отметил Даниил. 

Дмитрий Серажим, из  Atlas Delivery, поделился мнением о том, что D2C — это агрегированная стратегия бренда  по выходу на уровень прямых продаж со своими потребителям через онлайн каналы, минуя оффлайн-игроков — дистрибьюторов, ритейлеров и т.д. Это новое поколение автоматизированных и персонализированых продаж, которое нельзя запустить, не изменив классические подходы и процессы в бизнесе. 

Спикеры выделили особенности это модели продаж: 

D2C — это не только канал продаж, но и коммуникация как часть бренда, которая формирует лояльность. Эта модель — уже сформировавшийся тренд в e-comm на западе. Fashion-компании, например, первыми начали использовать инструмент прямых онлайн продаж. Вспомним, Asos — первопроходец direct-to-consumer модели продаж или, например, Nike, который выстраивал прямое взаимодействие с потребителем уже на стадии дизайна продукта — предоставляя возможность кастомизировать дизайн кроссовок еще до начала производства.

D2C формирует новые требования к работе: включение новых технологических программ, наличие новых компетенций у ряда сотрудников, нового подхода менеджмента “технологии + человек”. Важно синхронизировать работу всех процессов и каналов взаимодействия, чтобы создать у покупателя имидж стабильного, уверенного, развитого, идущего в ногу со временем бренда. 

D2C требует технологий. В будущем удержать клиентов сможет только отличный клиентский опыт, и на большом масштабе это лучше доверить технологиям.  Но технологии — всегда не дешевое удовольствие, и для их эффективного использования нужны данные. Качественные данные для анализа пользовательского опыта собираются минимум в течение 3-5 лет.

С чего начать внедрение D2C 

Определить задачи и проблемы, которые решит D2C, и собрать команду

Внедрить D2C  в компании стоит, если нужно повысить лояльность клиентов, увеличить онлайн продажи и найти новые точки для роста выручки компании.. D2C модель подходит под любые типы товаров, однако стоит обратить внимание, что товары с более низкой ценой нуждаются в более “хитрой” проработке — для сохранения рентабельности доставки можно увеличить минимальный квант заказа, реализовать коллаборацию с другими брендами или, например, использовать модель подписки.

Перед внедрением D2C, нужно оценить ресурсы,  которыми располагает компания: наличие и мощность ИТ-технологий для коммуникаций с клиентами, готовность логистики к гибкой работе и возможность выделения команды под проект.

Важно, что для запуска D2C бренду нужна экспертная поддержка специалистов с релевантным и масштабируемым опытом работы. Можно привлечь экспертов на аутсорс, в качестве исполнителей отдельных модулей, процессов и задач, или только как консультантов.  Такие специалисты смогут сформулировать стратегию, создать рабочий план и управлять проектом. 

После формировании команды, важно определить стратегические и операционные цели компании в данном направлении и распределить их по этапам. Имея уже такую прописанную дорожную карту проекта необходимо оценить реализацию каждого этапа, соотнести затратную и доходную часть и, при необходимости, скорректировать дорожную карту. В итоге мы получим план проекта со сроками реализации каждого этапа, стоимостью реализации каждого этапа и с целевыми показателями, опять же, каждого этапа. Такой подход позволяет постепенно реализовать такой комплексный и сложный проект, а также позволяет компании отслеживать, насколько выполняются поставленные цели. Почему важно разделять стратегические и операционные цели? Потому что внедрение D2C модели — это не быстрый проект, а при его реализации важно контролировать успешность каждого этапа, чтобы понимать насколько быстро мы движемся к достижению нашей стратегической цели.

Сделать стратегию D2C

В D2C-стратегию должны быть сбалансированы текущие задачи бренда и те, к которым компания стремится в будущем. Важно также “приземлить” эту новую стратегию не только в маркетинговой сфере (применяя новые инструменты и механики продвижения в цифровых каналах), но и адаптировать другие области бизнес-процессов: пересмотреть работу категорийного менеджмента, коммерческого отдела, логистических потоков. При этом резко переключаться только на новую модель, пренебрегая ранее использованными классическими моделями, не совсем правильно.

Что должно быть формализовано в стратегии внедрения D2C:

1. Размещение товара на онлайн-витрине, 

2. Настройка логистических потоков 

3. Сборка заказов

4. Запуск доставки

5. Сбор данных о покупателе

6. Оптимизация по результатам анализа

7. Карта рисков 

Сделать детальный пошаговый план на основе стратегии

Имея стратегию и карту рисков, можно смело выстроить четкий пошаговый план действий, где будет указано, как нужно двигаться в рамках программы внедрения, какие затраты потребуются на каждом из этапов и что это даст бренду.  Например, в таком плане могут быть указаны конкретные шаги для того, чтобы решить отдельные задачи. 

Минимизировать “невыкупленные” заказы

В 80% случаев покупка в онлайне не завершается, так как неверно настроена механика оформления заказа. Много полей для заполнения на регистрации? Нет Apple или Google Pay? Не приходит подтверждение о получении оплаты? Покупатель уйдет или не вернется к вам. Сделайте простую и очевидную систему оплаты: 

• кнопку для оплаты легко найти, она всегда доступна, на любой странице

• для оплаты требуется указать минимум данных, в идеале оплата несколькими способами

• потенциальный покупатель всегда понимает на каком он шаге оплаты и что нужно делать, чтобы перейти на следующий шаг

Еще 15% отказов от покупки происходят из-за некачественного товарного контента. Здесь помогут автоматизированные сервисы для управления товарным контентом и его передачи на разные e-comm витрины (PIM и DAM системы). Такие каталоги помогают хранить и управлять данными о товарах и пользоваться только самыми актуальными версиями информации. А дополнительные аналитические модули таких систем — сравнивать контент в каталоге с тем, что используется на внешних площадках, и быстро находить ошибки в текстах, изображениях и другой информации о товаре. Тем более, если контента много, следует использовать такие системы — это значительно ускорит выгрузку товаров ритейлерам.  

Эффективнее всего показать товар с помощью rich-контента — то есть карточки, наполненной различными данными, всесторонне описывающими товар. В такой карточке должно быть:  

• понятное и грамотное описание товара

• указаны точные вес и размер товара

• крупное и контрастное название бренда

• указаны понятные и полные потребительские свойства

• визуальное изображение преимуществ товара

• объяснение, как именно это товар будет полезен и почему он уникален

• связь с яркими образами тенденций из целевой аудитории

Чек-лист для проверки карточки товара

Как настроить логистику для D2C  

По сравнению с классическими моделями продаж, D2С приносит новые задачи для логистики. Если раньше бренд чаще работал на крупные оптовые поставки на склады своих дистрибьюторов и розничных партнеров, то при реализации D2C модели появляются новые процессы, например, штучное комплектование и доставка заказов конечному потребителю. Не все компании готовы покупать склады для отгрузки, упаковки, мультипакинга. На старте эти услуги разумнее передать на аутсорс. Также очень важно найти баланс между объемом заказа и себестоимостью доставки, чтобы высокие затраты на логистику не легли на плечи покупателей. 

На западе, по оценкам eMarketer, доля продаж по D2C модели в 2020 году составит $17,8 млрд. от общего объема электронной коммерции (+24,3% к прошлому году). В России же D2C пока находится в развивающейся фазе, не все участники рынка еще четко понимают, как работает новая западная концепция direct-to-consumer, как ее внедрять и что можно из этого получить. Как показал опрос во время вебинара, более 38% компаний стремятся начать работать по модели D2C.  Если подойти к этому процессу не интуитивно, а по указанной методологии, можно избежать огромного числа ошибок и потерь. Синергия проработанной стратегии, сильной экспертной поддержки и новых технологий — основа для успешного выхода в D2C.

Определение моделей iPhone — Служба поддержки Apple (RU)

В этой статье приведены сведения об определении модели iPhone по ее номеру и другим характеристикам.

Поиск номера используемой модели

iPhone 12 Pro Max

Год выпуска: 2020
Объем памяти: 128, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, графитовый, золотой, «тихоокеанский синий»
Номера моделей: A2342 (США), A2410 (Канада, Япония), A2412 (Китай континентальный, Гонконг, Макао), A2411 (другие страны и регионы)

Сведения: устройство iPhone 12 Pro Max оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina XDR с диагональю 6,7 дюйма¹. На задней панели — текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находятся три 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная, широкоугольная и с телеобъективом. Также на задней панели корпуса расположен сканер LiDAR. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Dual-LED True Tone, а с левой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 12 Pro Max.

iPhone 12 Pro

Год выпуска: 2020
Объем памяти: 128, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, графитовый, золотой, «тихоокеанский синий»
Номера моделей: A2341 (США), A2406 (Канада, Япония), A2408 (Китай континентальный, Гонконг, Макао), A2407 (другие страны и регионы)

Сведения: устройство iPhone 12 Pro оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina XDR с диагональю 6,1 дюйма¹. На задней панели — текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находятся три 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная, широкоугольная и с телеобъективом. Также на задней панели корпуса расположен сканер LiDAR. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Dual-LED True Tone, а с левой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 12 Pro.

iPhone 12

Год выпуска: 2020
Объем памяти: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, белый, (PRODUCT)RED, зеленый, синий, фиолетовый
Номера моделей: A2172 (США), A2402 (Канада, Япония), A2404 (Китай континентальный, Гонконг, Макао), A2403 (другие страны и регионы)

Сведения: устройство iPhone 12 оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina XDR с диагональю 6,1 дюйма¹.  На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из анодированного алюминия. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находятся две 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная и широкоугольная. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Dual-LED True Tone, а с левой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 12.

iPhone 12 mini

Год выпуска: 2020
Объем памяти: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, белый, (PRODUCT)RED, зеленый, синий, фиолетовый
Номера моделей: A2176 (США), A2398 (Канада, Япония), A2400 (Китай континентальный), A2399 (другие страны и регионы)

Сведения: устройство iPhone 12 mini оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina XDR с диагональю 5,4 дюйма¹.  На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из анодированного алюминия. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находятся две 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная и широкоугольная. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Dual-LED True Tone, а с левой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 12 mini.

iPhone SE (2-го поколения)

Год выпуска: 2020
Объем памяти: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: белый, черный, (PRODUCT)RED
Номера моделей: A2275 (Канада, США), A2298 (Китай континентальный), A2296 (другие страны и регионы)

Сведения: диагональ дисплея составляет 4,7 дюйма. Стекло передней панели плоское с закругленными краями. На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из анодированного алюминия. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. Сенсорная кнопка «Домой» устройства оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone SE (2-го поколения).

iPhone 11 Pro

Год выпуска: 2019
Объем памяти: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, «серый космос», золотой, темно-зеленый
Номера моделей: A2160 (Канада, США), A2217 (Китай континентальный, Гонконг, Макао), A2215 (другие страны и регионы)

Сведения: устройство iPhone 11 Pro оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina XDR с диагональю 5,8 дюйма¹. На задней панели — текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находятся три 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная, широкоугольная и с телеобъективом. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Dual-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 11 Pro.

iPhone 11 Pro Max

Год выпуска: 2019
Объем памяти: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, «серый космос», золотой, темно-зеленый
Номера моделей: A2161 (Канада, США), A2220 (Китай континентальный, Гонконг, Макао), A2218 (другие страны и регионы)

Сведения: устройство iPhone 11 Pro Max оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina XDR с диагональю 6,5 дюйма¹. На задней панели — текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находятся три 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная, широкоугольная и с телеобъективом. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Dual-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 11 Pro Max.

 

iPhone 11

Год выпуска: 2019
Объем памяти: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: фиолетовый, зеленый, желтый, черный, белый, (PRODUCT)RED
Номера моделей: A2111 (Канада, США), A2223 (Китай континентальный, Гонконг, Макао), A2221 (другие страны и регионы)

Сведения: устройство iPhone 11 оснащено дисплеем Liquid Retina с диагональю 6,1 дюйма¹.  На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из анодированного алюминия. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находятся две 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная и широкоугольная. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Dual-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 11.

iPhone XS

Год выпуска: 2018
Объем памяти: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, «серый космос» и золотой
Номера моделей: A1920, A2097, A2098 (Япония), A2099, A2100 (Китай континентальный)

Сведения: устройство iPhone XS оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina с диагональю 5,8 дюйма¹ . На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели две 12-мегапиксельные камеры с широкоугольным и телеобъективом, На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone XS.

iPhone XS Max

Год выпуска: 2018
Объем памяти: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, «серый космос» и золотой
Номера моделей: A1921, A2101, A2102 (Япония), A2103, A2104 (Китай континентальный)

Сведения: устройство iPhone XS Max оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina с диагональю 6,5 дюйма¹ . На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели две 12-мегапиксельные камеры с широкоугольным и телеобъективом, На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM³ Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты. 

См. спецификации iPhone XS Max.

iPhone XR

Год выпуска: 2018
Объем памяти: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, белый, синий, желтый, коралловый, (PRODUCT)RED
Номера моделей: A1984, A2105, A2106 (Япония), A2107, A2108 (Китай континентальный)

Сведения: устройство iPhone XR оснащено дисплеем Liquid Retina с диагональю 6,1 дюйма¹. На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из анодированного алюминия. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели корпуса находится одна 12-мегапиксельная камера с широкоугольным объективом. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone XR.

iPhone X

Год выпуска: 2017
Объем памяти: 64, 256 ГБ
Цвета: серебристый, «серый космос»
Номера моделей: A1865, A1901, A1902 (Япония²)

Сведения: устройство iPhone X оснащено полноэкранным дисплеем Super Retina с диагональю 5,8 дюйма¹ . На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. На задней панели две 12-мегапиксельные камеры с широкоугольным и телеобъективом, На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты. 

См. спецификации iPhone X.

 

iPhone 8

Год выпуска: 2017
Объем памяти: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: золотой, серебристый, «серый космос», (PRODUCT)RED
Номера моделей: A1863, A1905, A1906 (Япония²)

Сведения: диагональ дисплея составляет 4,7 дюйма. Стекло передней панели плоское с закругленными краями. На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из анодированного алюминия. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. Сенсорная кнопка «Домой» устройства оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 8.

 

iPhone 8 Plus

Год выпуска: 2017
Объем памяти: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: золотой, серебристый, «серый космос», (PRODUCT)RED
Номера моделей: A1864, A1897, A1898 (Япония²)

Сведения: диагональ дисплея составляет 5,5 дюйма. Стекло передней панели плоское с закругленными краями. На задней панели — стекло, а вокруг рамки — полоса из анодированного алюминия. Боковая кнопка расположена с правой стороны устройства. Сенсорная кнопка «Домой» устройства оснащена датчиком Touch ID. На задней панели две 12-мегапиксельные камеры с широкоугольным и телеобъективом, На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 8 Plus.

 

iPhone 7

Год выпуска: 2016
Объем памяти: 32, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, «черный оникс», золотой, «розовое золото», серебристый, (PRODUCT)RED
Номера моделей на задней крышке: A1660, A1778, A1779 (Япония⁴)

Сведения: диагональ дисплея составляет 4,7 дюйма. Стекло передней панели плоское с закругленными краями. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия. Кнопка «Режим сна/Пробуждение» расположена с правой стороны устройства. Сенсорная кнопка «Домой» устройства оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) Nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 7.

 

iPhone 7 Plus

Год выпуска: 2016
Объем памяти: 32, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, «черный оникс», золотой, «розовое золото», серебристый, (PRODUCT)RED
Номера моделей на задней крышке: A1661, A1784, A1785 (Япония⁴)

Сведения: диагональ дисплея составляет 5,5 дюйма. Стекло передней панели плоское с закругленными краями. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия. Кнопка «Режим сна/Пробуждение» расположена с правой стороны устройства. Сенсорная кнопка «Домой» устройства оснащена датчиком Touch ID. На задней панели находятся две 12-мегапиксельные камеры. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 7 Plus.

 

iPhone 6s

Год выпуска: 2015
Объем памяти: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: «серый космос», серебристый, золотой, «розовое золото»
Номер модели на задней панели: A1633, A1688, A1700

Сведения: диагональ дисплея составляет 4,7 дюйма. Стекло передней панели плоское с закругленными краями. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия с лазерной гравировкой «S». Кнопка «Режим сна/Пробуждение» расположена с правой стороны устройства. Кнопка «Домой» оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 6s.

 

iPhone 6s Plus

Год выпуска: 2015
Объем памяти: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: «серый космос», серебристый, золотой, «розовое золото»
Номер модели на задней панели: A1634, A1687, A1699

Сведения: диагональ дисплея составляет 5,5 дюйма. Передняя панель плоская и стеклянная с закругленными краями. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия с лазерной гравировкой «S». Кнопка «Режим сна/Пробуждение» расположена с правой стороны устройства. Кнопка «Домой» оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. Номер IMEI выгравирован на лотке SIM-карты. 

См. спецификации iPhone 6s Plus.

 

iPhone 6

Год выпуска: 2014
Объем памяти: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: «серый космос», серебристый, золотой
Номер модели на задней панели: A1549, A1586, A1589

Сведения: диагональ дисплея составляет 4,7 дюйма. Передняя панель плоская и стеклянная с закругленными краями. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия. Кнопка «Режим сна/Пробуждение» расположена с правой стороны устройства. Кнопка «Домой» оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. На задней панели выгравирован номер IMEI.

См. спецификации iPhone 6.

 

 

iPhone 6 Plus

Год выпуска: 2014
Объем памяти: 16, 64, 128 ГБ
Цвета: «серый космос», серебристый, золотой
Номер модели на задней панели: A1522, A1524, A1593

Сведения: диагональ дисплея составляет 5,5 дюйма. Передняя панель стеклянная с закругленными краями. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия. Кнопка «Режим сна/Пробуждение» расположена с правой стороны устройства. Кнопка «Домой» оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. На задней панели выгравирован номер IMEI.

См. технические характеристики iPhone 6 Plus.

 

 

iPhone SE (1-го поколения)

Год выпуска: 2016
Объем памяти: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: «серый космос», серебристый, золотой, «розовое золото»
Номер модели на задней панели: A1723, A1662, A1724

Сведения: диагональ дисплея составляет 4 дюйма. Плоская передняя панель изготовлена из стекла. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия с матовыми скругленными кромками и вставкой-логотипом из нержавеющей стали. Кнопка «Режим сна/Пробуждение» находится на верхней стороне устройства. Кнопка «Домой» оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. На задней панели выгравирован номер IMEI.

См. спецификации iPhone SE.

 

iPhone 5s

Год выпуска: 2013
Объем памяти: 16, 32, 64 ГБ
Цвета: «серый космос», серебристый, золотой
Номер модели на задней панели: A1453, A1457, A1518, A1528,
A1530, A1533

Сведения: передняя панель плоская, изготовлена из стекла. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия. Кнопка «Домой» оснащена датчиком Touch ID. На задней панели корпуса находится светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. На задней панели выгравирован номер IMEI.

См. спецификации iPhone 5s.

 

iPhone 5c

Год выпуска: 2013
Объем памяти: 8, 16, 32 ГБ
Цвета: белый, голубой, розовый, зеленый и желтый
Номер модели на задней панели: A1456, A1507, A1516, A1529, A1532

Сведения: передняя панель плоская, изготовлена из стекла. Задняя панель изготовлена из твердого поликарбоната (пластик). С правой стороны находится лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. На задней панели выгравирован номер IMEI.

См. спецификации iPhone 5c.

 

iPhone 5

Год выпуска: 2012
Объем памяти: 16, 32, 64 ГБ
Цвета: черный и белый
Номер модели на задней панели: A1428, A1429, A1442

Сведения: передняя панель плоская, изготовлена из стекла. Задняя панель изготовлена из анодированного алюминия. С правой стороны находится лоток SIM-карты для карт четвертого форм-фактора (4FF) nano-SIM. На задней панели выгравирован номер IMEI.

См. спецификации iPhone 5.

 

iPhone 4s

Год выпуска: 2011
Объем памяти: 8, 16, 32, 64 ГБ
Цвета: черный и белый
Номер модели на задней панели: A1431, A1387

Сведения: передняя и задняя панели плоские и стеклянные, имеется окантовка из нержавеющей стали по краям. Кнопки регулирования громкости помечены знаками «+» и «–». С правой стороны находится лоток SIM-карты для карт третьего форм-фактора (3FF) Micro-SIM.

См. спецификации iPhone 4s.

 

iPhone 4

Год выпуска: 2010 (GSM), 2011 (CDMA)
Объем памяти: 8, 16, 32 ГБ
Цвета: черный и белый
Номер модели на задней панели: A1349, A1332

Сведения: передняя и задняя панели плоские и стеклянные, имеется окантовка из нержавеющей стали по краям. Кнопки регулирования громкости помечены знаками «+» и «–». С правой стороны находится лоток SIM-карты для карт третьего форм-фактора (3FF) Micro-SIM. В модели CDMA лоток SIM-карты отсутствует.

См. спецификации iPhone 4.

 

iPhone 3GS

Год выпуска: 2009
Объем памяти: 8, 16, 32 ГБ
Цвета: черный и белый
Номер модели на задней панели: A1325, A1303

Сведения: задняя панель корпуса изготовлена из пластмассы. Гравировка на задней панели корпуса такая же яркая и светло-серебристая, как и логотип Apple. С верхней стороны имеется лоток SIM-карты для карт второго форм-фактора (2FF) Mini-SIM. Серийный номер напечатан на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 3GS.

 

 

 

iPhone 3G

Год выпуска: 2008 и 2009 (Китай континентальный)
Объем памяти: 8, 16 ГБ
Номер модели на задней панели: A1324, A1241

Сведения: задняя панель корпуса изготовлена из пластмассы. Гравировка на задней панели корпуса телефона менее яркая, чем расположенный над ней логотип Apple. С верхней стороны имеется лоток SIM-карты для карт второго форм-фактора (2FF) Mini-SIM. Серийный номер напечатан на лотке SIM-карты.

См. спецификации iPhone 3G.

 

 

 

iPhone

Год выпуска: 2007
Объем памяти: 4, 8, 16 ГБ
Номер модели на задней панели корпуса: A1203.

Сведения: задняя панель корпуса изготовлена из анодированного алюминия. С верхней стороны имеется лоток SIM-карты для карт второго форм-фактора (2FF) Mini-SIM. Серийный номер выгравирован на задней панели корпуса.

См. спецификации iPhone.

1. Дисплей имеет скругленные углы, которые дополняют элегантный изогнутый корпус и вписываются в стандартный прямоугольник. Диагональ экрана без учета скругленных краев составляет 5,42 дюйма (iPhone 12 mini), 5,85 дюйма (iPhone X, iPhone XS и iPhone 11 Pro), 6,06 дюйма (iPhone 12 Pro, iPhone 12, iPhone 11 и iPhone XR), 6,46 дюйма (iPhone XS Max и iPhone 11 Pro Max) и 6,68 дюйма (iPhone 12 Pro Max). Фактическая область просмотра меньше.
2. Модели A1902, A1906 и A1898 поддерживают диапазоны LTE в Японии.
3. На территории континентального Китая, в Гонконге и Макао лоток SIM-карты модели iPhone XS Max рассчитан на две карты nano-SIM.
4. Модели iPhone 7 и iPhone 7 Plus, которые продаются в Японии (номера A1779 и A1785), оснащены радиочипом FeliCa для оплаты покупок и проезда в транспорте через службу Apple Pay.

Информация о продуктах, произведенных не компанией Apple, или о независимых веб-сайтах, неподконтрольных и не тестируемых компанией Apple, не носит рекомендательного или одобрительного характера. Компания Apple не несет никакой ответственности за выбор, функциональность и использование веб-сайтов или продукции сторонних производителей. Компания Apple также не несет ответственности за точность или достоверность данных, размещенных на веб-сайтах сторонних производителей. Обратитесь к поставщику за дополнительной информацией.

Дата публикации: 01 мая 2021 г.

Что такое модель?

Модель может быть разных форм, размеров и стилей. Важно подчеркнуть, что модель — это не реальный мир, а просто человеческая конструкция, чтобы помочь нам лучше понять системы реального мира. Как правило, все модели имеют ввод информации, информационный процессор и вывод ожидаемых результатов. Методология моделирования для учителей физики (дополнительная информация) (1998 г.) дает набросок общей структуры модели, которая полезна для обучения геонаукам. В «Моделировании окружающей среды» Эндрю Форд философски обсуждает, что такое модели и почему они полезны.Стоит взглянуть на первые несколько абзацев главы 1 книги Форда.

Ключевые особенности, общие с разработкой любой модели:

• необходимо сделать упрощающие допущения;
• граничные условия или начальные условия должны быть определены;
• следует понимать диапазон применимости модели.

Типы моделей:

Ниже мы выделяем 4 типа моделей для обсуждения и справки. Перейдите по ссылке на тип модели, чтобы познакомиться с ее использованием в классе и с примерами занятий.На практике хорошо разработанная модель реальной системы, вероятно, будет содержать аспекты каждого отдельного типа модели, описанного здесь.
Концептуальные модели — это качественные модели, которые помогают выделить важные связи в реальных системах и процессах. Они используются в качестве первого шага при разработке более сложных моделей. Интерактивные демонстрации лекций Интерактивные демонстрации представляют собой физические модели систем, которые можно легко наблюдать и которыми можно легко управлять и которые имеют характеристики, аналогичные ключевым характеристикам более сложных систем в реальном мире.Эти модели могут помочь преодолеть разрыв между концептуальными моделями и моделями более сложных систем реального мира. Математические и статистические модели включают решение соответствующего уравнения (й) системы или характеристику системы на основе ее статистических параметров, таких как среднее значение, режим, дисперсия или коэффициенты регрессии. Математические модели включают аналитические модели и численные модели. Статистические модели полезны для выявления закономерностей и лежащих в основе отношений между наборами данных.
Обучение с помощью визуализаций Под этим мы подразумеваем все, что может помочь визуализировать работу системы. Модель визуализации может быть прямой связью между данными и некоторым графическим или графическим выводом или может быть последовательно связана с каким-либо другим типом модели, чтобы преобразовать ее вывод в визуально полезный формат. Примеры включают пакеты 1-, 2- и 3-D графики, наложения карт, анимацию, манипуляции с изображениями и анализ изображений.

Несколько дополнительных цитат, относящихся к использованию моделей и развитию теорий, включают:

• «Все модели неправильные, но некоторые полезны». Джордж Э.Box
• «Сделайте свою теорию как можно проще, но не проще». А. Эйнштейн
• «На каждый сложный вопрос есть простое и неправильное решение». А. Эйнштейн.

Ссылки

Определение модели Merriam-Webster

мод · эль | \ ˈMä-dᵊl \

1 : обычно миниатюрное изображение чего-либо. пластиковая модель человеческого сердца также : Выкройка чего-то, что нужно сделать

2а : тип или конструкция продукта (например, автомобиля). предлагает восемь новых моделей на следующий год, в том числе полностью рестайлинговый кабриолет.

б : Тип или дизайн одежды девушки, застенчивые в своих парижских моделях — Пол Боулз

3 : Система постулатов, данных и выводов, представленная как математическое описание сущности или положения дел. также : компьютерное моделирование (см. Смысл имитации 3a) на основе такой системы. климатические модели

5 : пример для имитации или эмуляции его письменные обращения являются образцами ясности, логического порядка и стиля — А.Б. Благородный

6 : Работник выставок одежды или других товаров. снялась как модель в рекламе купальников

7 : человек или предмет, служащие образцом для художника. особенно : позирующий художнику Его жена послужила моделью для многих его картин.

9 : описание или аналогия, используемая для визуализации чего-то (например, атома), что нельзя непосредственно наблюдать.

10 : структурное проектирование дом по образцу старинного фермерского дома

11 : организм, внешний вид которого имитирует

14 устаревший : Набор чертежей здания.

смоделированы или смоделированы; моделирование или моделирование \ ˈMäd- liŋ, mä- dᵊl- iŋ \

переходный глагол

1 : для создания или создания модели, имитирующей определенную модель. построил свою конституцию по образцу U.С.

2а : Придание формы или придание формы из пластического материала. лепка фигурок из глины

б : для создания представления или моделирования (см. Смысл имитации 3a) использование компьютера для моделирования проблемы

3 : для отображения путем ношения, использования или позирования с лепные платья

4 : для планирования или формирования по шаблону : по форме законодательные институты в основном построены по образцу английского

5 архаичный : преобразовать в организацию (например, армию, правительство или приход)

непереходный глагол

1 : работать или действовать в качестве модной или художественной модели Каждый участник моделировался перед судьями.

2 : для создания или имитации форм : для создания выкройки Студенты лепят из глины.

1 : служит или может служить шаблоном образцовый студент

2 : обычно является миниатюрным изображением чего-либо. модель самолета

Агентное моделирование: методы и методы моделирования человеческих систем

Аннотация

Агентное моделирование — это мощный метод имитационного моделирования, который за последние несколько лет нашел применение в ряде приложений, включая приложения для решения реальных бизнес-задач.После краткого ознакомления с основными принципами агентного моделирования обсуждаются четыре области его применения с использованием реальных приложений: моделирование потока, организационное моделирование, моделирование рынка и моделирование распространения. Для каждой категории описывается и анализируется одно или несколько бизнес-приложений.

При моделировании на основе агентов (ABM) система моделируется как совокупность автономных субъектов, принимающих решения, называемых агентами. Каждый агент индивидуально оценивает свою ситуацию и принимает решения на основе набора правил.Агенты могут выполнять различные действия, соответствующие системе, которую они представляют, например, производить, потреблять или продавать. Повторяющиеся конкурентные взаимодействия между агентами — это особенность агентно-ориентированного моделирования, которое опирается на возможности компьютеров для исследования динамики, недоступной для чистых математических методов (1, 2). На простейшем уровне агент-ориентированная модель состоит из системы агентов и отношений между ними. Даже простая агентно-ориентированная модель может демонстрировать сложные модели поведения (3) и предоставлять ценную информацию о динамике реальной системы, которую она имитирует.Кроме того, агенты могут развиваться, позволяя проявиться непредвиденному поведению. Сложная ABM иногда включает нейронные сети, эволюционные алгоритмы или другие методы обучения, чтобы обеспечить реалистичное обучение и адаптацию.

ABM — это больше мышление, чем технология. Образ мышления ABM состоит из описания системы с точки зрения составляющих ее единиц. Ряд исследователей считают, что альтернативой ABM является традиционное моделирование дифференциальными уравнениями; это неверно, поскольку набор дифференциальных уравнений, каждое из которых описывает динамику одной из составляющих системы, является агентно-ориентированной моделью.Синонимом ABM может быть микроскопическое моделирование, а альтернативой — макроскопическое моделирование. Поскольку образ мышления ABM начинает пользоваться значительной популярностью, сейчас хорошее время, чтобы пересмотреть, почему он полезен и когда следует использовать ABM. Это вопросы, которые рассматриваются в данной статье, сначала путем обзора и классификации преимуществ ABM, а затем путем предоставления различных примеров, в которых преимущества будут четко описаны. Что читатель сможет унести домой, так это четкое представление о том, когда и как использовать ПРО.Одна из причин, лежащих в основе популярности ABM, — это простота реализации: действительно, если кто-то услышал об ABM, легко запрограммировать агентную модель. Поскольку эта техника проста в использовании, можно ошибочно думать, что ее легко освоить. Но хотя ABM технически проста, она также глубока в концептуальном плане. Эта необычная комбинация часто приводит к неправильному использованию ПРО.

Преимущества агентного моделирования.

Преимущества ABM по сравнению с другими методами моделирования можно описать в трех утверждениях: ( i ) ABM фиксирует возникающие явления; ( ii ) ABM обеспечивает естественное описание системы; и ( iii ) ABM гибкая.Однако ясно, что способность ABM справляться с возникающими явлениями — вот что движет другими преимуществами.

ABM фиксирует возникающие явления.

Эмерджентные явления возникают в результате взаимодействия отдельных сущностей. По определению, они не могут быть сведены к частям системы: целое больше, чем сумма ее частей из-за взаимодействия между частями. Возникающее явление может иметь свойства, не связанные со свойствами детали. Например, затор, возникающий в результате поведения и взаимодействия отдельных водителей транспортных средств, может двигаться в направлении, противоположном направлению автомобилей, которые его вызывают.Эта характеристика эмерджентных явлений затрудняет их понимание и предсказание: эмерджентные явления могут быть нелогичными. Многочисленные примеры нелогичных эмерджентных явлений будут описаны в следующих разделах. ABM по самой своей природе является каноническим подходом к моделированию эмерджентных явлений: в ABM один моделирует и моделирует поведение составляющих единиц системы (агентов) и их взаимодействия, фиксируя возникновение снизу вверх при запуске симуляции.

Вот простой пример возникающего явления с участием людей. Это игра, в которую легко играть с группой от 10 до 40 человек. Один просит каждого члена аудитории случайным образом выбрать двух человек, человека A и человека B. Затем один просит их двигаться, чтобы они всегда держали A между собой и B, чтобы A был их защитником от B. казалось бы, случайная мода, и скоро начнут спрашивать, зачем они это делают. Затем их просят двигаться так, чтобы они оставались между A и B (они — Защитники).Результаты поразительны: почти мгновенно вся комната взорвется, и все сгруппируются в тугой узел. Этот пример показывает, как простые индивидуальные правила могут привести к согласованному групповому поведению, как небольшие изменения в этих правилах могут иметь драматическое влияние на групповое поведение и как интуиция может быть очень плохим ориентиром для результатов, выходящих за рамки очень ограниченного уровня сложности. Коллективное поведение группы — явление возникающее. Используя простое моделирование на основе агентов (доступно на сайте www.icosystem.com/game.htm), в котором каждый человек моделируется как автономный агент, следующий правилам, можно фактически предсказать возникающее коллективное поведение. Хотя это простой пример, когда индивидуальное поведение не меняется со временем, ABM позволяет иметь дело с более сложным индивидуальным поведением, включая обучение и адаптацию.

Кто-то может захотеть использовать ABM, когда есть потенциал для эмерджентных явлений, например, когда:

• Индивидуальное поведение нелинейно и может быть охарактеризовано порогами, правилами «если-то» или нелинейной связью.С помощью дифференциальных уравнений сложно описать прерывистость в индивидуальном поведении.

• Индивидуальное поведение проявляет память, зависимость от пути и гистерезис, немарковское поведение или временные корреляции, включая обучение и адаптацию.

• Взаимодействие агентов неоднородно и может создавать сетевые эффекты. Уравнения совокупного потока обычно предполагают глобальное однородное перемешивание, но топология сети взаимодействия может привести к значительным отклонениям от прогнозируемого поведения агрегата.

• Средние значения не работают. Агрегированные дифференциальные уравнения имеют тенденцию сглаживать флуктуации, а не ABM, что важно, потому что при определенных условиях флуктуации могут усиливаться: система линейно устойчива, но нестабильна по отношению к большим возмущениям.

Интересно, что поскольку ABM порождает эмерджентные явления снизу вверх, возникает вопрос о том, что составляет объяснение такого явления. Более широкая повестка дня сообщества ABM состоит в том, чтобы отстаивать новый подход к социальным явлениям, не с точки зрения традиционного моделирования, а с точки зрения полного переопределения научного процесса.Согласно Эпштейну и Акстеллу (1), «[ABM] может изменить то, как мы думаем об объяснении в социальных науках. Что составляет объяснение наблюдаемого социального явления? Возможно, однажды люди интерпретируют вопрос «Можете ли вы объяснить это?» Как вопрос: «Сможете ли вы вырастить это?» ».

ABM обеспечивает естественное описание системы.

Во многих случаях ABM наиболее естественен для описания и моделирования системы, состоящей из «поведенческих» сущностей. Пытаетесь ли вы описать пробку, фондовый рынок, избирателей или то, как работает организация, ABM приближает модель к реальности.Например, более естественно описать, как покупатели перемещаются в супермаркете, чем придумывать уравнения, которые управляют динамикой плотности покупателей. Поскольку уравнения плотности являются результатом поведения покупателей, подход ABM также позволит пользователю изучать совокупные свойства. ABM также позволяет реализовать весь потенциал данных, которые компания может иметь о своих клиентах: панельные данные и опросы клиентов предоставляют информацию о том, что на самом деле делают реальные люди.Знание фактической корзины покупок клиента позволяет создать виртуального агента с этой корзиной для покупок, а не с плотностью людей с синтетической корзиной для покупок, вычисленной на основе усреднения данных о покупках.

Различие между бизнес-процессами и действиями — еще один пример того, насколько естественнее ABM. Бизнес-процесс — это абстракция, иногда полезная, с которой людям внутри организации часто трудно понять. ABM смотрит на организацию с точки зрения не бизнес-процессов, а деятельности, то есть того, что на самом деле делают люди внутри организации (рис.1).

Рис. 1.

Иллюстрация бизнес-процесса и представлений агентов о бизнесе.

Эти два описания, конечно, должны быть взаимно согласованными. Описание бизнес-процесса фактически предоставляет разработчику модели полезную проверку согласованности. Однако когда дело доходит до заполнения, проверки и калибровки модели, сотрудникам внутри организации легче отвечать на вопросы о своей деятельности: они могут относиться к модели, потому что модели описывают их действия.

Можно использовать ABM, когда описание системы с точки зрения составляющих ее единиц деятельности более естественно, например, когда:

• Поведение людей не может быть четко определено с помощью совокупных скоростей перехода.

• Индивидуальное поведение сложно. В принципе, с помощью уравнений можно сделать все, но сложность дифференциальных уравнений экспоненциально возрастает по мере увеличения сложности поведения. Описание сложного индивидуального поведения с помощью уравнений становится трудноразрешимым.

• Действия — более естественный способ описания системы, чем процессы.

• Проверка и калибровка модели на основе экспертной оценки имеют решающее значение. ABM часто является наиболее подходящим способом описания того, что на самом деле происходит в реальном мире, и эксперты могут легко «подключиться» к модели и получить чувство «собственности».

• Стохастичность применяется к поведению агентов. С помощью ABM источники случайности применяются в нужных местах, в отличие от шумового члена, добавляемого более или менее произвольно к совокупному уравнению.

ABM гибкая.

Гибкость ABM можно наблюдать во многих измерениях. Например, в агентную модель легко добавить больше агентов. ABM также обеспечивает естественную основу для настройки сложности агентов: поведения, степени рациональности, способности учиться и развиваться, а также правил взаимодействия. Еще одним аспектом гибкости является возможность изменять уровни описания и агрегации: можно легко играть с агрегированными агентами, подгруппами агентов и отдельными агентами, с разными уровнями описания, сосуществующими в данной модели.Кто-то может захотеть использовать ABM, когда соответствующий уровень описания или сложности неизвестен заранее, и его поиск требует некоторых усилий.

Области применения.

Примеры возникающих явлений изобилуют социальными, политическими и экономическими науками. Постепенно стало общепризнанным, что некоторые явления трудно предсказать или даже противоречить здравому смыслу. В контексте бизнеса ситуации, представляющие интерес, когда могут возникать новые явления, можно разделить на четыре области:

1. Потоки: эвакуация, движение и управление потоками клиентов.

2. Рынки: фондовый рынок, торговые роботы и программные агенты, а также стратегическое моделирование.

3. Организации: операционный риск и организационная структура.

4. Распространение: распространение инноваций и динамика внедрения.

Остальная часть статьи построена вокруг этих областей применения.

Потоки

Откачка.

Паническое бегство толпы, вызванное паникой, часто приводит к гибели людей, когда людей раздавливают или топчут.Такие явления могут возникать в опасных для жизни ситуациях, таких как пожары в многолюдных зданиях, или могут возникать из-за спешки за сиденьями, а иногда и без всякой причины. Недавние примеры включают панику в Хараре, Зимбабве, и на рок-концерте в Роскилле в Дании. Частота таких бедствий, по-видимому, увеличивается, поскольку растущая плотность населения в сочетании с более легким транспортом приводит к более масштабным массовым мероприятиям, таким как поп-концерты, спортивные мероприятия и демонстрации. Паникующие люди одержимы краткосрочными личными интересами, не контролируемыми социальными и культурными ограничениями.Снижение внимания в ситуациях страха также приводит к тому, что такие альтернативы, как боковые выходы, по большей части игнорируются. Кроме того, существует социальная инфекция, то есть переход от индивидуальной психологии к массовой, при которой люди передают контроль над своими действиями другим, что приводит к конформизму. Такое нерациональное пастушеское поведение часто приводит к плохим общим результатам, таким как опасная перенаселенность и более медленный побег, увеличение смертности или, в более общем плане, ущерба. С точки зрения агентов, коллективное паническое поведение — это возникающее явление, которое возникает в результате относительно сложного поведения на индивидуальном уровне и взаимодействий между людьми (гипнотический эффект, взаимное возбуждение изначального инстинкта, круговые реакции и социальная помощь).ПРО кажется идеально подходящей для получения ценной информации о механизмах и предпосылках паники и помех из-за несогласованности действий. Результаты моделирования (4, 5) предлагают практические способы минимизации вредных последствий таких событий и существования оптимальной стратегии ухода. Например, рассмотрим ситуацию пожарной лестницы в замкнутом пространстве: кинотеатр или концертный зал. Предположим, что доступен один выход. Как увеличить отток людей? Сужая проблему, можно спросить: каков эффект от установки колонны (столба) непосредственно перед выходом, слегка асимметрично (например, слева от выхода), примерно в 1 м от выхода? Интуитивно можно было подумать, что колонна замедлит отток людей.Однако ABM, подкрепленная реальными экспериментами, показывает, что колонка регулирует поток, что приводит к уменьшению количества травмированных людей и значительному увеличению потока, особенно если предположить, что раненые не могут двигаться и препятствовать потоку (4). Этот результат является примером контринтуитивного следствия возникающего явления: кому придет в голову поставить колонну перед аварийным выходом? ABM естественным образом фиксирует это возникающее явление (рис. 2).

Рис. 2.

Агентное моделирование эвакуации при пожаре (живое моделирование доступно на сайте www.helbing.org). Люди представлены кружками, зелеными кружками — раненые. В симуляциях предполагается, что в комнате находится 200 человек. ( a ) Без столбца. ( b ) С колонкой, через 10 с. ( c ) С колонкой, через 20 с. При отсутствии колонны 44 человека убегают и 5 ранены через 45 с; с колонны сбегают 72 человека, и через 45 с никто не пострадал. После Helbing et al. (4).

Управление потоками.

Очевидным приложением ABM для управления потоками является трафик.Один из самых амбициозных проектов моделирования в этой области уже несколько лет реализуется в Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL) (transims.tsasa.lanl.gov). Команда подразделения LANL по оценке технологий и безопасности разработала пакет программного обеспечения для моделирования дорожного движения для создания продуктов, которые можно использовать в городских агентствах по планированию по всей стране. Пакет ABM TRansportation ANalysis SIMulation System (TRANSIMS) предоставляет планировщикам синтетические модели повседневной активности населения (например, поездки на работу, в магазин, отдых и т. Д.)), моделирует движение отдельных транспортных средств в региональной транспортной сети и оценивает выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, создаваемые движением транспортных средств. Информация о поездках извлекается из фактических данных переписи и обследований по конкретным районам в целевых городах, что дает более точное представление о передвижениях и распорядке дня реальных людей, поскольку они проводят целый день с различными доступными для них вариантами транспорта. TRANSIMS основан на (и вносит свой вклад в дальнейшее развитие) передовых программ компьютерного моделирования, разработанных Ливерморской национальной лабораторией для военных приложений.Модели TRANSIMS создают виртуальный мегаполис с полным представлением людей региона, их деятельности и транспортной инфраструктуры. Поездки планируются таким образом, чтобы удовлетворить потребности людей в активности. Затем TRANSIMS моделирует перемещение людей по транспортной сети, включая использование ими транспортных средств, таких как автомобили или автобусы, на посекундной основе. Этот виртуальный мир путешественников имитирует путешествия и поведение реальных людей в этом регионе.Взаимодействие отдельных транспортных средств создает реалистичную динамику движения, на основе которой аналитики, использующие TRANSIMS, могут оценить выбросы транспортных средств и оценить общую производительность транспортной системы. В предыдущем планировании перевозок люди опрашивались об элементах их поездок, таких как пункты отправления, назначения, маршруты, время и используемые виды транспорта или виды транспорта. TRANSIMS начинает с данных о деятельности людей и поездках, которые они совершают для выполнения этой деятельности, а затем строит модель спроса со стороны домохозяйств и видов деятельности.Модель прогнозирует, как изменения в транспортной политике или инфраструктуре могут повлиять на эти действия и поездки. TRANSIMS пытается уловить все важные взаимодействия между подсистемами путешествий, такие как индивидуальные планы действий и загруженность транспортной системы. Например, когда поездка занимает слишком много времени, люди находят другие маршруты, пересаживаются с машины на автобус или наоборот, , уезжают в разное время или решают не заниматься определенной деятельностью в данном месте.Кроме того, поскольку TRANSIMS отслеживает отдельных путешественников — места, маршруты, используемые виды транспорта и насколько хорошо выполняются их планы поездок, — он может оценивать альтернативы транспортировки и надежность, чтобы определить, кто может выиграть, а кто может пострадать от изменений в транспорте. В первоначальных тематических исследованиях для демонстрации первой версии TRANSIMS использовалась часть региона Даллас / Форт-Уэрт площадью 25 квадратных миль. Используя существующие зональные данные о производстве / достопримечательностях Далласа / Форт-Уэрта, мероприятия и планы на ≈3.5 миллионов путешественников были сгенерированы на часы с 5:00 до 10:00. Из этих планов те, кто попадает в исследуемый регион площадью 25 квадратных миль, использовались в качестве входных данных для модуля моделирования для сравнения двух изменений инфраструктуры относительно того, как каждый помогли облегчить заторы. Хотя обе альтернативы улучшили перегруженность и поток вдоль автострады, неожиданным результатом стало то, что альтернатива улучшения местных артерий превосходила альтернативу добавлению полос на автостраду с точки зрения надежности сети.Надежность сети — это мера ежедневной изменчивости времени в пути путешественников. Другими словами, если поездка на работу занимает от 10 до 30 минут, надежность сети низкая; если на это уходит от 10 до 12 минут, надежность сети высока. Команда недавно смоделировала столичный регион Портленд, штат Орегон, модель, которая требует 120 000 ссылок и 1,5 миллиона путешественников, что на порядок больше, чем моделирование Далласа / Форт-Уэрта из 10 000 ссылок и 200 000 путешественников.Преимущества подхода ABM очевидны: лучшее и более эффективное планирование инфраструктуры, включая не только лучшую пропускную способность, но и соответствие требованиям с точки зрения выбросов, благодаря способности ABM улавливать и воспроизводить возникающие явления движения.

Еще одно приложение ABM для управления потоками — моделирование поведения клиентов в тематическом парке или супермаркете. Коллективные шаблоны, генерируемые тысячами клиентов, могут быть чрезвычайно сложными по мере их взаимодействия: например, время ожидания у аттракциона в тематическом парке зависит от выбора других людей.Крупная курортная компания тематических парков думала о том, как улучшить адаптируемость графика работы, но знала, что это зависит от знания об оптимальном балансе вместимости и спроса. Акстелл и Эпштейн разработали ResortScape (13), агентную модель парка, которая дает целостную картину окружающей среды и всех взаимодействующих элементов, которые вступают в игру на таком курорте. Модель in silico позволяет менеджерам быстро определять, настраивать и наблюдать за воздействием любого количества рычагов управления, например:

• Когда или нужно ли выключить конкретную поездку.

• Как распределить аттракционы на душу населения по территории парка.

• Какой уровень допуска для времени ожидания.

• Когда продлить часы работы.

В моделировании агенты представляют реалистичное и изменчивое сочетание элементов предложения (аттракционы, магазины, пункты питания) и спроса (посетители с разными предпочтениями) дня в парке. Используя существующие ресурсы и данные, такие как опросы клиентов, исследования сегментации, таймеры очередей, счетчики посетителей, оценки посещаемости и показатели емкости, модель генерирует информацию о потоке гостей.Пользователи могут разрабатывать и запускать бесконечное количество сценариев для изучения динамики парковочного пространства, проверки эффективности различных управленческих решений и отслеживания удовлетворенности посетителей в течение дня.

ABM особенно полезен в этом контексте, потому что сопоставление между предпочтениями и поведением агентов, с одной стороны, и производительностью парка (с точки зрения среднего времени ожидания, количества посещенных достопримечательностей, общего пройденного расстояния и т. Д.) На другой слишком сложен, чтобы его можно было решить с помощью математических методов и чисто статистического анализа данных.Почему отображение слишком сложное? Потому что, например, время, в течение которого данный клиент должен ждать у данного аттракциона, зависит от того, что делают другие клиенты, как они реагируют на различные условия парка, каков их список желаний и т. Д. Поток клиентов в парке и деньги, которые они тратят, представляют собой «возникающие» свойства взаимодействия между клиентами и пространственной планировкой парка. Поэтому моделирование работы парка с заданной планировкой кажется единственным решением.ABM — наиболее естественный и простой способ описания системы, потому что действующими лицами этой системы являются заказчики (и влечения) с собственным поведением. Например, время ожидания в аттракционе тематического парка является результатом взаимодействия многих поведенческих единиц: клиентов. Наконец, данные, доступные разработчику модели, естественно структурированы для ABM: доступные данные представляют собой описание желаний и поведения ряда клиентов.

В том же духе Бильге, Венейблс и Касти разработали агентную модель супермаркета (www.simworld.co.uk) (6). SimStore — это модель настоящего британского супермаркета, магазина Sainsbury’s в Южном Руислипе в Западном Лондоне. Агенты в SimStore — это покупатели программного обеспечения, вооруженные списками покупок. Они ходят по кремниевому магазину, собирая товары с полок в соответствии с такими правилами, как принцип ближайшего соседа: «Где бы вы ни были, идите туда, где находится ближайший товар в вашем списке покупок». Используя эти правила, SimStore генерирует пути, по которым идут клиенты, на основе которых он может рассчитать плотность клиентов в каждом месте.

Также можно связать все точки, которые посетили, скажем, не менее 30% клиентов, чтобы сформировать наиболее популярный путь. Затем алгоритм оптимизации может изменить расположение различных товаров в супермаркете и, таким образом, минимизировать или максимизировать длину среднего пути совершения покупок. Покупатели, конечно, не хотят терять время, поэтому им нужен кратчайший путь. Но менеджер магазина хотел бы, чтобы они проходили почти у каждой полки, чтобы стимулировать импульсивные покупки. Таким образом, существует динамическое напряжение между минимальной и максимальной траекториями покупок.Первоначально эта модель была нацелена на то, чтобы помочь Sainsbury’s модернизировать свои магазины, чтобы увеличить поток покупателей, сократить запасы и сократить время нахождения продуктов на полках.

Macy’s — это сеть универмагов, использующая ABM (7). В 1997 году компания Macy’s East обратилась в PricewaterhouseCoopers со следующим вопросом: «Как мы узнаем, что у нас есть нужное количество продавцов в торговом зале?» По словам ветеранов отрасли, розничный бизнес — это бизнес средних значений, где анализ выполняется в виде таблиц.Это бизнес, в котором объем продаж в час является определяющим фактором при распределении продавцов, а количество продавцов, размещаемых в торговом зале, основывается на скорости продаж, прогнозируемой на конкретный день. И все же реальное поведение — это результат взаимодействия между людьми, а не усредненных значений. С помощью ABM у Macy’s появилась возможность использовать визуализацию для просмотра данных таким образом, чтобы они становились информативными и приводили к решениям. Средние значения данных электронной таблицы можно использовать для оценки распределения индивидуального поведения, поэтому отдельные агенты в моделировании согласуются с доступными реальными данными.Но поскольку агенты представляют людей, реальный ход их поведения может быть гораздо более реалистичным и информативным. Таким образом, вместо того, чтобы делать оценки сверху вниз, Macy’s может наблюдать, как объем на самом деле происходит снизу вверх. Виртуальный магазин может быть изменен с точки зрения планировки (полки, позиции кассовых аппаратов, ворот и т. Д.) И количества сотрудников в каждом отделе, чтобы увидеть, как эти изменения влияют на эмоциональное состояние большого количества агентов. Затем можно исследовать пространство рычагов, чтобы максимально рентабельно увеличить количество довольных клиентов.Результаты модели включают наблюдение «микровзрывов» спроса, когда клиенты могут делать «покупки в рамках проекта» (например, покупают одежду и затем дополняют ее), важность близости к предметам (физическое размещение, а также привязанность к бренду. ), что помогает стимулировать импульсивные покупки.

Рынки

Динамика фондового рынка является результатом поведения многих взаимодействующих агентов, приводя к возникающим явлениям, которые лучше всего понять, используя восходящий подход — ABM.В последние несколько лет наблюдается всплеск интереса к агентным моделям рынков, стимулируемый новаторской работой Артура и его коллег (8, 9). Одно коммерческое приложение было разработано Bios Group для фондовой биржи Национальной ассоциации торговцев ценными бумагами (NASDAQ) (www.cbi.cgey.com/journal/issue4/features/future/future.pdf). В 1997 году фондовый рынок NASDAQ собирался осуществить серию, по-видимому, небольших изменений: уменьшение размера тика с 1/8 до 1/16 и так далее до гроша.NASDAQ очень внимательно рассматривает изменения в торговой политике: NASDAQ может очень много потерять, если новое правило вызовет негативный отклик со стороны инвесторов, маркет-мейкеров и эмитентов в масштабах всей сети. В прошлом руководители NASDAQ анализировали финансовый рынок с помощью экономических исследований, финансовых моделей и отзывов участников рынка. Комитет по качеству рынка устанавливает правила, в основном, благодаря вкладу экономистов, юристов, лоббистов и политиков.

Чтобы оценить влияние сокращения размера тиков, NASDAQ использовала агентную модель, которая имитирует влияние регуляторных изменений на финансовый рынок в различных условиях.Модель позволяет регулирующим органам тестировать и прогнозировать эффекты различных стратегий, наблюдать за поведением агентов в ответ на изменения и отслеживать развитие событий, обеспечивая заблаговременное предупреждение о непредвиденных последствиях недавно введенных правил быстрее, чем в режиме реального времени, и без риска раннего тестирования в реальном времени. рынок. В агентской модели NASDAQ маркет-мейкер и агенты инвесторов (институциональные инвесторы, пенсионные фонды, дневные трейдеры и случайные инвесторы) покупают и продают акции, используя различные стратегии.Доступ агентов к информации о ценах и объемах примерно такой же, как на реальном рынке, и их поведение варьируется от очень простых до сложных стратегий обучения. Нейронные сети, обучение с подкреплением и другие методы искусственного интеллекта использовались для создания стратегий для агентов. Этот творческий элемент важен, потому что регуляторы NASDAQ особенно заинтересованы в стратегиях, которые еще не были обнаружены игроками на реальном рынке, опять же, чтобы приблизиться к своей цели по разработке регулирующей структуры с как можно меньшим количеством лазеек, чтобы предотвратить злоупотребления со стороны коварных игроков.

Модель дала неожиданные результаты. В частности, моделирование предполагает, что уменьшение размера тика рынка может снизить способность рынка выполнять определение цены, что приводит к увеличению спреда спроса и предложения. Увеличение спреда в ответ на уменьшение размера тика противоречит здравому смыслу, поскольку размер тика является нижней границей спреда. Первоначально считалось, что внедрение десятичной дроби будет способствовать более узкому спреду, уменьшая расхождение между ценой заявки и ценой продажи.В целом десятичное представление считалось очень эффективным и действенным средством. Среди профессионалов рынка бытует мнение, что обеспечение большей детализации ценового обозначения полезно для инвесторов, поскольку оно способствует конкуренции между покупателями и продавцами, которые могут вести переговоры на более точных условиях, и, таким образом, снижает спрэд рынка, что приводит к более выгодным ценам на товары и услуги. инвесторы. Эту мудрость сложно проверить эмпирически: сложность рыночного поведения делает выделение причины и следствия весьма проблематичным.Без компьютерного моделирования разработчики правил вынуждены прибегать к интуитивному и недостаточно детальному аргументу, оценивая взаимодействие на рынке только по одному критерию: конкуренции (и, следовательно, цене). Остались без внимания другие аспекты проблемы: если доступны более выгодные цены, выиграют ли только мелкие инвесторы или крупные инвесторы тоже выиграют? Сделают ли меньшие размеры тиков рынок более нервным и нестабильным?

Табличная модель или даже системная динамика (10) (популярный метод бизнес-моделирования, использующий наборы дифференциальных уравнений) не смогли бы дать такого же глубокого понимания, как ABM, потому что поведение рынка возникает из взаимодействия игроков, которые, в свою очередь, могут изменить свое поведение в ответ на изменения на рынке.Взаимодействие между инвесторами, маркет-мейкерами и правила работы фондовой биржи NASDAQ затрудняют понимание динамики всей системы. Прогнозирование того, как это изменится в соответствии с новым набором операционных правил, не может основываться на интуиции или классических методах моделирования, потому что они не подходят для описания сложности поведения агентов фондового рынка. Например, сопоставление между размером тика и спредом можно понять, только приняв во внимание детали поведения инвесторов и маркет-мейкеров для моделирования процесса определения цены.

Фондовые рынки — не единственные рынки, которые можно лучше понять с помощью ABM. Например, такой подход может принести пользу аукционам. Действительно, электронные двойные аукционы с использованием интеллектуальных агентов сегодня имеют множество применений. eBay использует интеллектуальных агентов, чтобы позволить клиентам автоматизировать процесс торгов, но их можно было бы сделать гораздо более сложными, используя ABM для тестирования различных поведений роботов. Разработка интеллектуальных агентов с желаемыми совокупными свойствами может оказаться «приложением-убийцей», которое сделает кибер-мир предпочтительной средой для экономических транзакций.Shopbots — это интернет-агенты, которые автоматически ищут информацию, касающуюся цены и качества товаров и услуг. По мере того как распространенность торговых роботов в электронной коммерции увеличивается, результирующее сокращение экономических трений из-за снижения затрат на поиск может кардинально изменить поведение рынка. Некоторые предсказывают, что интеллектуальные агенты в конечном итоге преобразуют наш мир, а это значит, что они могут торговать информацией, собирать информацию, переводить информацию и проводить для нас всевозможные переговоры в будущем.В конечном итоге транзакции между экономическими программными агентами будут составлять существенную и, возможно, даже доминирующую часть мировой экономики. Заманчиво предположить, что те же механизмы могут успешно применяться к программным агентам. Но нужно быть очень осторожным с внедрением агентской технологии, поскольку агенты ведут себя так, как это все еще плохо изучено. Например, на аукционе с участием всех агентов цены имеют тенденцию расти, достигают пика, а затем внезапно резко падают, прежде чем тот же процесс начнется снова.Кепхарт из IBM и его коллеги изучают потенциальное влияние торговых роботов на динамику рынка, моделируя и анализируя агентную модель экономики торговых роботов, которая включает представления покупателей и продавцов программным агентом (11). Их модель похожа на те, которые изучаются экономистами, интересующимися, например, феноменом разброса цен, с различными исходными допущениями и методологией: здесь цель состоит в том, чтобы спроектировать экономических программных агентов, а не «просто» объяснить человеческие экономические факторы. поведение.В частности, они изучали агентскую экономику, в которой (–) затраты на поиск нелинейны; ( ii ) некоторая часть покупателей не использует механизмы поиска; и ( iii ) торговые роботы экономически мотивированы, они стратегически оценивают свои информационные услуги так, чтобы максимизировать свою прибыль. В этих условиях они обнаружили, что рынки могут демонстрировать множество ранее не наблюдаемых динамических моделей поведения, включая сложные лимитные циклы и сосуществование нескольких стратегий поиска покупателей.Робот-бот, взимающий с покупателей плату за информацию о ценах, может манипулировать рынками в своих интересах, иногда непреднамеренно принося пользу покупателям и продавцам.

Те же методы ABM, которые используются для изучения фондового рынка или коллективного поведения торговых роботов, могут быть применены к ситуациям, когда есть много агентов, играющих в экономические игры. Это «теория игр без теории». Теория игр — отличная основа, но теоретики игр страдают от наложенных на себя ограничений: способность доказывать теоремы накладывает серьезные ограничения на то, что возможно.В частности, любая реальная ситуация может оказаться за пределами досягаемости теории. Аксельрод (2) утверждает, что агентно-ориентированная теория игр — единственный путь вперед.

Команда Icosystem Corporation смоделировала рынок интернет-провайдеров (ISP) с помощью ABM (www.icosystem.com). Агенты используются для представления как интернет-провайдеров, так и их клиентов. Каждый интернет-провайдер является агентом, а каждый клиент — агентом. Предложения интернет-провайдеров соответствуют потребностям и ожиданиям клиентов; клиенты принимают решения (принять, уйти или переключиться) в зависимости от соответствия между их профилями и профилями интернет-провайдеров.Одним из атрибутов интернет-провайдеров, среди многих других, является то, сколько они ежемесячно взимают за свои услуги. Интернет-провайдеры, которые не зарабатывают достаточно денег, устраняются в соответствии с «эволюционной» динамикой; те, которые успешны, порождают подражателей (то есть интернет-провайдеров с аналогичными бизнес-моделями), а также тонко настраивают свои собственные бизнес-модели. ABM дала два важных результата: ( i ) Она открыла для себя бизнес-модель бесплатного интернет-провайдера (без ежемесячной платы). ( ii ) Он предсказал нестабильность бизнес-модели бесплатного интернет-провайдера: первый бесплатный интернет-провайдер, который появляется в симуляции, отличается от пакета тем, что предоставляет услуги без взимания ежемесячной платы и зарабатывает деньги на рекламе.Эти два свойства возникают из динамики взаимодействия между интернет-провайдерами через рынок. Поскольку интернет-провайдеры учатся и развиваются, было бы трудно получить это понимание с помощью других методов моделирования.

Организации

Перспективной областью применения ABM является организационное моделирование (12). Совершенно очевидно, что можно смоделировать возникающее коллективное поведение организации или части организации в определенном контексте или на определенном уровне описания.По крайней мере, процесс моделирования дает ценную качественную информацию. Но в некоторых случаях можно также генерировать полуколичественные идеи. Хорошей иллюстрацией этого является агентная модель операционного риска (www.businessinnovation.ey.com/events/pubconf/2000–04-28/ec5transcripts/BonabeauNivollet.pdf) (13).

Человеческая организация часто подвержена операционному риску. Рассмотрим финансовые учреждения. Операционный риск возникает из-за того, что неадекватные информационные системы, операционные проблемы, нарушения внутреннего контроля, мошенничество или непредвиденные катастрофы приведут к непредвиденным убыткам.Согласно Базельскому комитету по банковскому делу, операционный риск включает сбои во внутреннем контроле и корпоративном управлении, которые могут привести к финансовым потерям из-за ошибок, мошенничества или несвоевременной работы или привести к ущемлению интересов банка в других сферах. Таким образом, например, его дилеры, кредитные сотрудники или другой персонал превышают свои полномочия или ведут дела неэтичным или рискованным образом. Это все чаще рассматривается как самый важный риск, с которым сталкиваются банки.Примеры крупных операционных убытков включают Daiwa, Sumitomo, Barings, Salomon, Kidder Peabody, Orange County, Jardine Fleming, а в последнее время — NatWest Markets, Common Fund или Yamaichi. Хотя большинство банков разработали эффективные, а иногда и изощренные способы борьбы с рыночным риском и, в значительной степени, с кредитным риском, они все еще находятся на ранних стадиях разработки системы измерения и мониторинга операционного риска. В отличие от рыночного и кредитного риска, факторы операционного риска в значительной степени являются внутренними для организации, и четкой математической или статистической связи между отдельными факторами риска и размером и частотой операционных убытков не существует.Опыт с крупными убытками встречается нечасто, и многим банкам не хватает временных рядов исторических данных об их собственных операционных убытках и их причинах. Неопределенность в отношении того, какие факторы являются важными, возникает из-за отсутствия прямой связи между обычно определяемыми факторами риска (измеряемыми с помощью рейтингов внутреннего аудита, самооценки внутреннего контроля на основе таких показателей, как объем, текучесть, уровень ошибок и волатильность доходов) и размер и частота убытков. Это контрастирует с рыночным риском, когда изменения цен оказывают легко вычисляемое влияние на стоимость торгового портфеля банка, и с кредитным риском, когда изменения кредитного качества заемщика часто связаны с изменениями в разнице процентных ставок по обязательствам заемщика. по безрисковой ставке.Очевидно, что с учетом всех характеристик операционного риска его количественно оценить сложно. Операционные исторические данные настолько скудны, что невозможно надежно и эффективно распределить капитал, и невозможно получить хорошие оценки VAR (стоимость с учетом риска) и RAROC (доходность капитала с поправкой на риск). Распределение капитала важно, потому что оно дает менеджерам стимул держать операционный риск под контролем. Тем не менее, финансовые учреждения испытывают растущее давление с целью количественной оценки операционного риска таким образом, чтобы убедить как инвесторов (эффективное распределение капитала), так и регулирующие органы (риск под «контролем»).Точнее, финансовое учреждение должно иметь возможность количественно оценивать операционный риск в надежных рамках, чтобы иметь возможность держать риск под контролем, оптимизировать распределение экономического капитала и определять свои потребности в страховании.

Учитывая характеристики операционного риска, восходящее моделирование в масштабах всего предприятия выглядит многообещающим подходом (к низкочастотному высокому операционному риску). Что необходимо, так это структура, которая включает возможность нелинейных эффектов из-за взаимодействий между субъединицами и каскадных событий.Фреймворк должен уметь работать с ограниченными данными. Отсюда идея моделирования операций снизу вверх для создания большого искусственного набора данных, который включает в себя большие события. Затем искусственно созданные данные можно использовать для применения классических методов распределения капитала. Bios и Cap Gemini Ernst & Young (13) применили методы ABM для измерения и управления операционным риском в Société Générale Asset Management (SGAM). Была разработана имитационная модель деятельности бизнес-единицы, начиная с моделирования бизнес-процессов и идентификации рабочих процессов.Затем с помощью модели бизнес-процессов и рабочих процессов были идентифицированы «агенты» банка и смоделированы их действия, а также их взаимодействие с другими агентами и факторы риска, которые могут повлиять на их деятельность. Чтобы сделать инструмент управляемым, в конечном итоге, действия должны были быть смоделированы достаточно подробно, чтобы охватить «физику» банка, но не слишком подробно. Факторы риска были связаны с прибылью и убытками банка через потенциально сложные пути в организации, например, от распоряжения клиента до обнаружения торговой ошибки в бэк-офисе.Затем была смоделирована среда банка — рынки, клиенты, регулирующие органы и т. Д. Запуская модель, можно сгенерировать искусственное распределение доходов, используемое для оценки потенциальных убытков и их вероятности. Например, банк может рассчитать свою «подверженную риску прибыль», то есть минимальную прибыль, которую можно наблюдать в течение одного года в банке с уровнем уверенности 95%. Выгода для банка: его распределение экономического капитала подкреплено моделированием того, как работает организация, а не каким-то странным сочетанием отраслевых исторических данных и бухгалтерской магии.Если модель хороша, регулирующие органы с большей легкостью ее примут, и банку не придется откладывать в 10 раз больше экономического капитала, в котором он действительно нуждается. Для бизнеса по управлению активами экономический капитал — это часть активов под управлением. Уменьшение доли всего на 0,01% означает миллионы долларов. Однако измерения — это только первый шаг. Дополнительным преимуществом моделирования является то, что можно определить, откуда происходят потери, и протестировать процедуры смягчения последствий.

Принимая решение смоделировать банк с помощью ABM, нельзя принимать произвольное решение по моделированию.Один из них моделирует банк способом, который естественен для практиков, потому что он моделирует деятельность банка, глядя на то, что делает каждый участник. Если вместо этого моделировать процессы банка, людям будет труднее понять модель, потому что деятельность одного человека охватывает множество процессов. Это имеет важные последствия, когда дело доходит до заполнения, проверки и калибровки модели. Если люди «подключаются» к имитационной модели в том смысле, что они распознают и понимают, что делает модель, они могут улучшить ее, упростить количественную оценку того, что необходимо количественно оценить, и т. Д.Поскольку они глубоко понимают факторы риска, связанные с их собственной деятельностью, их легче включить в модель. После того, как у них есть свои действия и соответствующие факторы риска в модели, они могут предложить процедуры контроля и смягчения последствий и протестировать их с помощью инструмента моделирования. Другими словами, ABM — это не только инструмент моделирования; это естественно структурированный репозиторий для самооценки и идей по реорганизации организации.

ABM идеально подходит не только для управления операционным риском в финансовом учреждении, но и для моделирования риска в целом.Моделирование риска в организации с использованием ABM — это правильный подход к моделированию риска, потому что чаще всего риск является свойством действующих лиц в организации: события риска влияют на деятельность людей, а не на процессы. Например, более естественно сказать, что кто-то из бухгалтеров допустил ошибку (отправил неправильный счет покупателю), чем сказать, что на процесс дебиторской задолженности повлияло событие ошибки в подпроцессе выставления счета. ABM произведет революцию в сфере консультационных услуг по бизнес-рискам, поскольку представляет собой смену парадигмы от моделей, основанных на электронных таблицах, и моделей, ориентированных на процессы.Заполнение, проверка и калибровка агентной модели риска на порядок проще и имеет гораздо больше смысла, чем другие модели. Агент-ориентированная модель также упрощает разработку стратегий смягчения последствий. В течение 3–6 лет ABM следует регулярно использовать в аудите.

То, на что намекнул пример Société Générale Asset Management, — это идея использования ABM для создания лучших организаций (12). Действительно, получив надежную модель организации, можно поиграть с ней, изменить некоторые организационные параметры и измерить, как производительность организации меняется в ответ на эти изменения.Показатели эффективности могут варьироваться от скорости распространения информации в организации до того, насколько хорошо организация коллективно выполняет свою задачу — изобретает новые продукты, продает или управляет дебиторской задолженностью.

Распространение

В контексте этого раздела ABM применяется к случаям, когда на людей влияет их социальный контекст, то есть то, что делают другие вокруг них. Хотя этому предмету уделяется много академического внимания, существует очень мало бизнес-приложений, возможно, из-за «мягкой» природы переменных и сложности измерения параметров.Социальное моделирование в бизнесе до сих пор не было очень успешным, потому что упор делался на его использование как инструмент прогнозирования, а не как инструмент обучения. Например, менеджер может лучше понять свой рынок, играя с его агентной моделью. Тогда, конечно, сложно количественно оценить ощутимые выгоды от чего-то нематериального, и менеджер не может утверждать, что сэкономил X миллиона долларов, играя с симуляцией своих клиентов. Тем не менее, использование социального моделирования в бизнес-контексте имеет большую ценность.Фаррелл и его команда разработали синтетический мир, населенный виртуальными агентами, чтобы попытаться предсказать, как (и когда) произойдут попадания (7). Работая на Twentieth Century Fox, они смоделировали, как такие фильмы, как «Титаник» или «Проект ведьм из Блэр» могут стать хитами, но их модель не имела большого успеха. Прогнозирование попаданий может оказаться самой сложной задачей; понимание того, как происходят совпадения, — лучшее использование модели.

Давайте рассмотрим простую модель принятия продукта, чтобы проиллюстрировать ценность ABM в моделировании распространения в социальных сетях.Этот пример также покажет, почему и когда необходим ABM, и подчеркнет взаимосвязь между ABM и более традиционной моделью агрегированной системной динамики (10). Предположим, что ценность нового продукта V зависит от количества его пользователей, N , в общей популяции N _T потенциальных потребителей, в соответствии со следующей функцией, где ρ — доля населения, которая принял продукт, θ — характеристическое значение (здесь θ = 0.4), а d — показатель степени, определяющий крутизну функции (здесь d = 4). V ( N ) равно 0, когда нет пользователя, и является максимальным (= 1), когда все население приняло продукт. Наконец, θ действует как порог: когда пользовательская база приближается к 40% населения, кривая ценности взлетает. Предположим для простоты, что функция ценности одинакова для всех пользователей. Далее предположим, что степень принятия определяется оценкой потенциальных клиентов в V .Действительно, клиенты могут не знать точное количество людей, принявших эту технологию в населении, но они могут оценить долю пользователей в их социальном окружении. Если мы предположим, что каждый человек связан с n другими людьми в популяции, мы можем определить оценку пользователем k доли пользователей во всем населении как ρ̂ _k = n _k / n , где n _k — это количество соседей k , которые приняли продукт.Значение продукта V̂ _k , по оценке человека k , затем дается следующим образом: Если человек k подключен ко всем остальным, V̂ _k идентично V . Однако это маловероятно. Подход к проблеме с помощью системной динамики моделирует поток людей от непользователей к пользователям, при этом каждый человек в популяции воспринимает одинаковую среднюю долю усыновителей ρ = N / N _T и, следовательно, одинаковую воспринимаемую ценность: Получающееся в результате дифференциальное уравнение эквивалентно: Здесь мы предполагаем, что единица времени составляет 10 дней.Рис. 3 a показывает, как ρ и V меняются во времени, когда начальное количество пользователей равно 5% от совокупности.

Рис. 3.

( a ) Результаты дифференциального уравнения. ( b ) Агентно-ориентированная модель среднего поля.

Давайте теперь рассмотрим, как агентный подход решит эту проблему. Первое преобразование — от главного уравнения (то есть уравнения, описывающего динамику общего числа пользователей) к индивидуальным вероятностям перехода, где каждый агент имеет вероятность перехода, заданную скоростью главного уравнения.Другими словами, для каждого агента, который еще не является пользователем, вероятность стать им равна V (ρ) в единицу времени. Смысл этой модели в том, что каждый агент действует индивидуально, но прекрасно знает, сколько пользователей в популяции. На рис. 3 b показано, как доля пользователей увеличивается со временем для популяции из 100 агентов. Эта кривая в среднем почти неотличима от кривой, полученной с помощью подхода системной динамики, за исключением случаев, когда начальная популяция пользователей очень мала, и в этом случае взлет может быть значительно медленнее в агентном описании в некоторых моделированиях из-за значительных колебаний в ранняя часть симуляции.Эти колебания отражают индивидуальные решения, принимаемые агентами, в отличие от среднего глобального потока. Тем не менее, в среднем получается такая же динамика, как и в модели потока. Однако все становится совсем иначе, если исходить из предположения, что агенты оценивают долю пользователей от доли своих соседей, которые являются пользователями. Предположим, что у каждого человека в популяции ровно n = 30 соседей. Давайте теперь рассмотрим два случая:

1. Эти 30 соседей выбираются случайным образом из популяции.

2. В топологии социальных взаимодействий существует кластеризация, в которой соседом соседа, скорее всего, будет сосед. Для определенности предположу, что популяция делится на две субпопуляции равного размера. Вероятность того, что две особи из одной субпопуляции являются соседями, равна P = 0,5, а вероятность того, что две особи из разных субпопуляций являются соседями, равна 0,1. В популяции из 100 агентов среднее общее количество соседей любого заданного узла равно 0.5⋅50 + 0,1⋅50 = 30. Мы предполагаем, что начальные 5% пользователей относятся к одной из субпопуляций.

Второй случай вводит локализацию в динамику: человек взаимодействует только со своими соседями, и здесь мало дальнодействующих взаимодействий и мало глобального перемешивания. В первом случае можно было ожидать увидеть динамику, аналогичную модели системной динамики, тогда как во втором случае динамика могла быть совершенно иной. Похоже, что даже в первом случае результирующая динамика отличается от динамики среднего поля (рис.4 a ), но второй случай приводит к потенциально совершенно другим результатам, как видно на рис. 4 b . Принятие продукта происходит намного быстрее с кластеризацией, даже если начальная группа пользователей полностью находится в одном кластере.

Рис. 4.

( a ) Сто агентов, 30 случайных соседей. ( b ) Сто агентов, соседи по кластеру (два кластера, распространение начинается в одном кластере).

Этот простой пример показывает не только то, насколько полезна ABM при работе с неоднородными популяциями и сетями взаимодействия, но и то, как перейти от модели дифференциального уравнения к модели на основе агентов — обычно используется противоположное преобразование, где дифференциальное Уравнительная модель — это аналитически управляемая (но обманчиво) версия агентно-ориентированной модели для среднего поля.Что полезно в этом «обратном» преобразовании, так это то, что оно ясно показывает, что агент-ориентированная модель становится все более необходимой по мере увеличения степени неоднородности моделируемой системы.

Обсуждение

Когда пригодится ПРО?

Из примеров, представленных в этой статье, должно быть ясно, что ABM может принести значительные преимущества при применении к человеческим системам. На этом этапе полезно подвести итог, когда лучше всего использовать ABM:

• Когда взаимодействия между агентами являются сложными, нелинейными, прерывистыми или дискретными (например, когда поведение агента может резко измениться, даже периодически, другими агентами).Пример: все примеры, описанные в этой статье.

• Когда место ограничено, а позиции агентов не фиксированы. Пример: пожарная лестница, тематический парк, супермаркет, движение.

• Когда популяция неоднородна, когда каждый человек (потенциально) индивидуален. Пример: практически каждый пример в этой статье.

• Когда топология взаимодействий неоднородна и сложна. Пример: когда взаимодействия однородны и глобально смешиваются, нет необходимости в агентном моделировании, но социальные сети редко бывают однородными, они характеризуются кластерами, что приводит к отклонениям от среднего поведения.

• Когда агенты демонстрируют сложное поведение, включая обучение и адаптацию. Пример: NASDAQ, интернет-провайдеры.

Проблемы с ПРО.

Есть некоторые вопросы, связанные с применением ПРО в социальных, политических и экономических науках. Одна проблема является общей для всех методов моделирования: модель должна служить определенной цели; универсальная модель не может работать. Модель должна быть построена на нужном уровне описания, с достаточным количеством деталей, чтобы служить ее цели; это остается скорее искусством, чем наукой.

Другая проблема связана с самой природой систем, моделируемых с помощью ABM в социальных науках: чаще всего в них задействованы человеческие агенты с потенциально иррациональным поведением, субъективным выбором и сложной психологией — другими словами, мягкие факторы, трудно количественно оценить, откалибровать, а иногда и оправдать. Хотя это может стать основным источником проблем при интерпретации результатов моделирования, справедливо будет сказать, что в большинстве случаев ПРО — это просто единственная игра в городе, которая имеет дело с такими ситуациями.Сказав это, следует быть осторожным в том, как использовать ABM: например, нельзя принимать решения на основе количественного результата моделирования, который следует интерпретировать исключительно на качественном уровне. Из-за разной степени точности и полноты входных данных для модели (данные, опыт и т. Д.) Характер выходных данных также варьируется, начиная от чисто качественной информации и кончая количественными результатами, используемыми для принятия решений и реализация.

Последняя важная проблема в ABM — практическая проблема, которую нельзя упускать из виду. По определению ABM рассматривает систему не на уровне агрегатов, а на уровне составляющих ее единиц. Хотя совокупный уровень, возможно, можно описать всего несколькими уравнениями движения, описание нижнего уровня включает в себя описание индивидуального поведения потенциально многих составляющих единиц. Моделирование поведения всех модулей может быть чрезвычайно затратным по вычислениям и, следовательно, отнимать много времени.Хотя вычислительная мощность по-прежнему растет впечатляющими темпами, высокие вычислительные требования ABM остаются проблемой, когда дело доходит до моделирования больших систем.

Сноски

• ↵ * Электронная почта: eric {at} icosystem.com.

• Этот документ является результатом коллоквиума Артура М. Саклера Национальной академии наук «Адаптивные агенты, интеллект и новые человеческие организации: определение сложности с помощью агент-ориентированного моделирования», состоявшегося 4–6 октября 2001 г. Центр Арнольда и Мейбл Бекман Национальной академии наук и инженерии в Ирвине, Калифорния.

Сокращения

• ABM, моделирование на основе агентов

• NASDAQ, Национальная ассоциация дилеров по ценным бумагам. Наук

Климатические модели | NOAA Climate.gov

Как мы используем модели

Модели

помогают нам справляться со сложными проблемами и понимать сложные системы.Они также позволяют нам проверять теории и решения. От таких простых моделей, как игрушечные машинки и кухни, до сложных представлений, таких как авиасимуляторы и виртуальные глобусы, мы используем модели на протяжении всей нашей жизни, чтобы исследовать и понимать, как все работает.

Модели климата и как они работают

Климатические модели основаны на хорошо задокументированных физических процессах для моделирования передачи энергии и материалов через климатическую систему. В климатических моделях, также известных как модели общей циркуляции или GCM, используются математические уравнения для описания взаимодействия энергии и вещества в различных частях океана, атмосферы и суши.Построение и запуск климатической модели — это сложный процесс идентификации и количественной оценки процессов в системе Земли, их представления с помощью математических уравнений, установки переменных для представления начальных условий и последующих изменений климатического воздействия, а также многократного решения уравнений с использованием мощных суперкомпьютеров.

Ознакомьтесь с очень простой моделью климата »

Разрешение климатической модели

Климатические модели разделяют поверхность Земли на трехмерную сетку ячеек.Результаты процессов, смоделированных в каждой ячейке, передаются в соседние ячейки для моделирования обмена веществом и энергией во времени. Размер ячейки сетки определяет разрешение модели: чем меньше размер ячеек сетки, тем выше уровень детализации модели. Более подробные модели имеют больше ячеек сетки, поэтому им требуется больше вычислительной мощности.

См. Анимацию, показывающую различные размеры сетки »

Изучите информацию о суперкомпьютерных системах, используемых для запуска глобальных климатических моделей »

Климатические модели также включают элемент времени, называемый временным шагом.Шаги по времени могут быть в минутах, часах, днях или годах. Как и в случае с размером ячейки сетки, чем меньше временной шаг, тем более подробными будут результаты. Однако это более высокое временное разрешение требует дополнительных вычислительных мощностей.

Как тестируются климатические модели?

После того, как климатическая модель создана, ее можно протестировать с помощью процесса, известного как «заброс назад». Этот процесс запускает модель из настоящего времени в прошлое. Затем результаты модели сравниваются с наблюдаемыми климатическими и погодными условиями, чтобы увидеть, насколько хорошо они совпадают.Это тестирование позволяет ученым проверять точность моделей и, при необходимости, корректировать их уравнения. Научные группы по всему миру тестируют и сравнивают результаты своих моделей с наблюдениями и результатами других моделей.

Использование сценариев для прогнозирования будущего климата

Если климатическая модель может хорошо работать при испытаниях заднего заброса, ее результаты для моделирования будущего климата также считаются действительными. Чтобы спрогнозировать климат в будущем, климатическое воздействие должно измениться в соответствии с возможным сценарием будущего.Сценарии — это возможные истории о том, как быстро будет расти человеческое население, как будет использоваться земля, как будет развиваться экономика, и об атмосферных условиях (и, следовательно, о влиянии климата), которые возникнут в каждой сюжетной линии.

В 2000 году Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) выпустила свой Специальный отчет о сценариях выбросов (СДСВ), в котором описаны четыре семейства сценариев для описания ряда возможных будущих условий. Обозначаемый комбинациями букв и цифр, такими как A1, A2, B1 и B2, каждый сценарий основан на сложной взаимосвязи между социально-экономическими факторами, влияющими на выбросы парниковых газов и аэрозолей, и уровнями, до которых эти выбросы вырастут в 21 веке.Сценарии СДСВ используются более десяти лет, поэтому многие результаты климатических моделей описывают свои входные данные с использованием буквенно-цифровых комбинаций.

В 2013 году климатологи согласовали новый набор сценариев, в которых основное внимание уделялось уровню парниковых газов в атмосфере в 2100 году. В совокупности эти сценарии известны как пути репрезентативной концентрации или RCP. Каждый RCP указывает количество климатических воздействий, выраженное в ваттах на квадратный метр, которое может возникнуть в результате парниковых газов в атмосфере в 2100 году.Скорость и траектория воздействия — это путь. Как и их предшественники, эти значения используются при создании моделей климата.

Подробнее о RCP »

Результаты текущих климатических моделей

По всему миру разные группы ученых построили и запустили модели для прогнозирования будущих климатических условий при различных сценариях на следующее столетие. Результаты модели прогнозируют, что глобальная температура будет продолжать расти, но показывают, что человеческие решения и поведение, которые мы выбираем сегодня, будут определять, насколько резко изменится климат в будущем.

Чем климатические модели отличаются от моделей прогнозирования погоды?

В отличие от прогнозов погоды, которые описывают подробную картину ожидаемой ежедневной последовательности условий, начиная с настоящего момента, климатические модели являются вероятностными, указывая области с более высокими шансами стать теплее или прохладнее, влажнее или суше, чем обычно. Климатические модели основаны на глобальных закономерностях в океане и атмосфере, а также на записях о погодных условиях, которые были аналогичными в прошлом.

Посмотреть карты с краткосрочными прогнозами климата »

Системный мыслитель — что такое ментальные модели?

Когда я пишу и обучая людей системному мышлению, мои коллеги и я видим, что системы часто относятся к «ментальным моделям». Для некоторых это становится неожиданностью, потому что контекст обычно включает построение моделей с помощью программ I Think или STELLA. Они не ожидают, что мы начнем метафизически говорить о мышлении.«Это о философии или программном обеспечении для моделирования?» они могут задаться вопросом. Дело в том, что программное обеспечение на самом деле является инструментом, помогающим создавать, моделировать и передавать ментальные модели.

Определение терминов

Давайте определим термин модель: модель — это абстракция или упрощение системы. Модели могут принимать самые разные формы — от модели вулкана на научной ярмарке в старшей школе до сложной астрофизической модели, моделируемой с помощью суперкомпьютера. Модели — это упрощенные представления части реальности, о которой мы хотим узнать больше.Джордж Бокс заявил: «По сути, все модели неверны, но некоторые полезны». Они ошибаются, потому что являются упрощениями, и могут быть полезны, потому что мы можем учиться на них.

СОВЕТ КОМАНДЫ

Полевое руководство по пятой дисциплине включает в себя материал о двух инструментах для понимания наших ментальных моделей: «Лестница умозаключений» и «Левая колонка».

Итак, что такое «ментальная модель»? Ментальная модель — это модель, которая создается и моделируется в сознательном уме.Быть «сознательным» — значит осознавать окружающий мир и себя по отношению к миру. Давайте поразмышляем о том, как этот процесс работает на практике.

Представьте, что вы стоите на улице

Представьте, что вы стоите снаружи и смотрите на дерево. Что просходит? Хрусталики в ваших глазах фокусируют световые фотоны на сетчатке. Светочувствительные клетки сетчатки отвечают, посылая нервные импульсы в мозг. Ваш мозг обрабатывает эти сигналы и формирует в уме образ дерева.

Итак, на данном этапе мы рассмотрели только механизмы, с помощью которых вы воспринимаете дерево. Мы не занимались пониманием того, что такое дерево, и не рассматривали изменения с течением времени. Мы имеем дело только с визуальной информацией. В этой информации нет ничего, что говорило бы вам, что такое дерево на самом деле.

Что заставляет образ дерева ощущаться в вашей голове, как настоящее дерево, которое существует прямо перед вами? Здесь срабатывают ментальные модели, и вы начинаете думать о дереве.Дерево на самом деле представляет собой концепцию чего-то, что существует в физической реальности. «Концепция дерева» — это модель. Для понимания концепции дерева требуется больше информации, чем можно получить только на основе сенсорного опыта. Он также основан на прошлом опыте и знаниях.

Дерево — это растение. Это живое существо, которое со временем растет и меняет внешний вид, часто в зависимости от времени года. У деревьев есть корневая система. Деревья используют листья для фотосинтеза. Дерево происходит из деревьев. Я могу утверждать эти факты с уверенностью, потому что у меня есть воспоминания и знания о деревьях в рамках моих ментальных моделей.Ментальные модели содержат знания и помогают нам создавать новые знания.

Моделирование мыслями

Взгляните на изображения ниже на несколько мгновений, а затем подумайте о том, что происходит в вашем уме, когда вы смотрите на них.

Я предполагаю, что с каждым изображением вы думали о том, что будет дальше. Изображения не показывают, что произошло дальше, но вы, вероятно, можете сделать довольно хорошее предположение. Это предположение

Моделирование с помощью нашего разума

результат моделирования ментальной модели изображаемого.И вы можете моделировать разные результаты. На изображении справа мне нравится изображать родителя, который врывается в сцену и подхватывает ребенка, прежде чем он сгорел.

Когда мы думаем о мальчике, ловящем мяч, о сбивании блоков друг друга и об ожоге малыша, мы применяем знания, которые хранятся в нашем сознании, чтобы помочь нам смоделировать мысленную модель того, что изображено на изображении. Все это происходит подсознательно, поэтому мы на самом деле не осознаем этого, как это происходит.

Размышляя о системах

Человеческий разум очень хорошо моделирует ментальные модели нашей непосредственной физической реальности. Все становится сложнее, когда мы начинаем думать об абстрактных системах.

Рынок — хороший пример абстрактной системы. В рыночной системе цена действует как сигнал совокупного спроса на товар. Вы не можете «видеть» рынок, как «видите» дерево перед собой. Рынок не существует в конкретном физическом месте. Рынок — это абстрактное понятие, которое существует в коллективном сознании всех, кто в нем участвует.Несмотря на то, что рынки не существуют физически, они, тем не менее, оказывают огромное влияние на нашу жизнь.

ЦЕНОВАЯ ПЕТЛЯ

Когда разразился мировой экономический кризис, люди начали копить деньги, а не тратить их. Розничные торговцы, в свою очередь, снизили цены, чтобы увеличить потребительские расходы. Но когда потребители увидели быстрое падение цен, они откладывали покупки в надежде получить дополнительную экономию, что привело к петле дефляции цен.

Когда в конце 2008 года разразился глобальный экономический кризис, розничные торговцы начали испытывать финансовые трудности, потому что покупательские покупки быстро сокращались.Люди беспокоились об экономике и начали копить деньги вместо того, чтобы их тратить. Это началось незадолго до сезона праздничных покупок — период решимости для многих розничных торговцев. Поэтому, стремясь повысить спрос, розничные торговцы начали снижать цены (см. «Петля дефляции цен»).

Этот процесс привел к дефляции цен, поскольку потребители увидели быстрое падение цен и в результате начали откладывать покупки. Результат моделирования их ментальных моделей рынка повлиял на их принятие решения: «Я должен подождать, чтобы купить это, потому что цена продолжает падать.”

Эта ментальная модель рисует для потребителей красивую картину в краткосрочной перспективе: низкие цены в условиях спада экономики. Однако по мере того, как дефляционная динамика разыгрывается в долгосрочной перспективе, картина становится мрачной. По мере того, как цены падают, прибыль падает, и предприятия вынуждены увольнять рабочих или полностью закрывать цеха. По мере роста безработицы мнение потребителей о стабильности экономики снижается, и они тратят еще меньше (см. «Петля экономической стабильности»).

Экономисты и политики используют сложные компьютерные модели, чтобы помочь им понять рынки.С другой стороны, потребители используют простые ментальные модели при принятии решений о покупке. Более сложные модели информируют политиков о долгосрочных последствиях сокращения потребительских расходов, поэтому они реагируют, пытаясь ускорить расходование средств с помощью программ стимулирования. В США мы видели несколько из этих программ в течение 2009 года: программа скидок «Деньги за драндулет», налоговый кредит для впервые покупателя жилья и снижение налога на заработную плату в системе социального страхования.

ПЕТЛЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СТАБИЛЬНОСТИ

По мере того, как дефляционная динамика разыгрывается в долгосрочной перспективе, картина становится мрачной.По мере того, как цены падают, прибыль падает, и предприятия вынуждены увольнять рабочих или полностью закрывать цеха. По мере роста безработицы мнение потребителей о стабильности экономики снижается, и они тратят еще меньше.

Комплексные системы

Часто нам трудно определить оптимальные границы для ментальной модели. Мы, как правило, имеем узкую направленность и действуем в соответствии с краткосрочной динамикой наших ментальных моделей. Например, в приведенной выше модели наше понимание меняется, когда мы расширяем границы, чтобы включить прибыль и увольнения.

Однако мы, как правило, не очень хороши в мысленном моделировании сложных систем с взаимозависимостями, множеством переменных и задержками. Именно здесь на помощь приходит программное обеспечение. Используя программное обеспечение системного мышления, мы можем преобразовать наши ментальные модели в операционные модели, которые мы можем более надежно моделировать с помощью компьютера. Это не только помогает нам создавать новые знания и понимание, но также помогает нам строить более совершенные ментальные модели в будущем.

Мы исследуем роль программного обеспечения в построении, моделировании и передаче ментальных моделей во второй части этой серии.

Подробнее об использовании моделирования и симуляции для понимания экономического кризиса см. В видеопрезентации «Понимание экономического кризиса».

Определите модель вашего iPhone — служба поддержки Apple

Узнайте, как определить модель вашего iPhone по номеру модели и другим сведениям.

iPhone 12 Pro Max

Год выпуска: 2020
Емкость: 128, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, графитовый, золотой, тихоокеанский синий
Номера моделей: A2342 (США), A2410 (Канада, Япония), A2412 (материковый Китай, Гонконг, Макао), A2411 (другие страны и регионы)

Подробности: iPhone 12 Pro Max имеет 6.7-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina XDR ¹ . Задняя часть — это текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки есть полоса из нержавеющей стали с плоским краем. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. На задней панели расположены три камеры на 12 МП: сверхширокоугольная, широкоугольная и телеобъектив. Сзади есть сканер LiDAR. На задней панели есть двойная светодиодная вспышка True Tone, а с левой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 12 Pro Max.

iPhone 12 Pro

Год выпуска: 2020
Емкость: 128, 256, 512 ГБ
Цвета: Серебристый, графитовый, золотой, тихоокеанский синий
Номера моделей: A2341 (США), A2406 (Канада, Япония), A2408 (материковый Китай, Гонконг, Макао), A2407 (другие страны и регионы)

Подробности: iPhone 12 Pro имеет 6.1-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina XDR ¹ . Задняя часть — это текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки есть полоса из нержавеющей стали с плоским краем. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. На задней панели расположены три камеры на 12 МП: сверхширокоугольная, широкоугольная и телеобъектив. Сзади есть сканер LiDAR. На задней панели есть двойная светодиодная вспышка True Tone, а с левой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 12 Pro.

iPhone 12

Год выпуска: 2020
Емкость: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, белый, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ, зеленый, синий, фиолетовый
Номера моделей: A2172 (США), A2402 (Канада, Япония), A2404 ( Материковый Китай, Гонконг, Макао), A2403 (другие страны и регионы)

Подробности: iPhone 12 имеет 6.1-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina XDR ¹ . Задняя стенка стеклянная, а рамка из анодированного алюминия с плоскими краями. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. На задней панели расположены две 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная и широкоугольная. На задней панели есть двойная светодиодная вспышка True Tone, а с левой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 12.

iPhone 12 mini

Год выпуска: 2020
Емкость: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, белый, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ, зеленый, синий, фиолетовый
Номера моделей: A2176 (США), A2398 (Канада, Япония), A2400 ( Материковый Китай), A2399 (другие страны и регионы)

Подробности: iPhone 12 mini имеет корпус 5.4-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina XDR ¹ . Задняя стенка стеклянная, а рамка из анодированного алюминия с плоскими краями. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. На задней панели расположены две 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная и широкоугольная. На задней панели есть двойная светодиодная вспышка True Tone, а с левой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 12 mini.

iPhone SE (2-го поколения)

Год выпуска: 2020
Емкость: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: белый, черный, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ
Номера моделей: A2275 (Канада, США), A2298 (материковый Китай), A2296 (другие страны и регионы)

Подробности: на дисплее 4.7 дюймов (диагональ). Стеклянный фасад плоский с загнутыми краями. Задняя стенка стеклянная, а вокруг рамы есть анодированная алюминиевая полоса. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. В устройстве есть твердотельная кнопка «Домой» с Touch ID. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone SE (2-го поколения).

iPhone 11 Pro

Год выпуска: 2019
Емкость: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, космический серый, золотой, темно-зеленый
Номера моделей: A2160 (Канада, США), A2217 (материковый Китай, Гонконг, Макао), A2215 (другие страны и регионы)

Подробности: iPhone 11 Pro имеет рейтинг 5.8-дюймовый полноэкранный дисплей ¹ Super Retina XDR. Задняя часть — это текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. На задней панели расположены три камеры на 12 МП: сверхширокоугольная, широкоугольная и телеобъектив. На задней панели есть двойная светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 11 Pro.

iPhone 11 Pro Max

Год выпуска: 2019
Емкость: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, космический серый, золотой, темно-зеленый
Номера моделей: A2161 (Канада, США), A2220 (материковый Китай, Гонконг, Макао), A2218 (другие страны и регионы)

Подробности: iPhone 11 Pro Max имеет 6.5-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina XDR ¹ . Задняя часть — это текстурированное матовое стекло, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. На задней панели расположены три камеры на 12 МП: сверхширокоугольная, широкоугольная и телеобъектив. На задней панели имеется двойная светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 11 Pro Max.

iPhone 11

Год выпуска: 2019
Емкость: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: фиолетовый, зеленый, желтый, черный, белый, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ
Номера моделей: A2111 (Канада, США), A2223 (материковый Китай, Гонконг) , Макао), A2221 (другие страны и регионы)

Подробности: iPhone 11 имеет 6.1-дюймовый дисплей ¹ Liquid Retina. Задняя стенка стеклянная, а вокруг рамы есть анодированная алюминиевая полоса. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. На задней панели расположены две 12-мегапиксельные камеры: сверхширокоугольная и широкоугольная. На задней панели есть двойная светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 11.

iPhone XS

Год выпуска: 2018
Емкость: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, космический серый, золотой
Номера моделей: A1920, A2097, A2098 (Япония), A2099, A2100 (материковый Китай)

Подробности: iPhone XS имеет циферблат 5.8-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina ¹ . Задняя крышка стеклянная, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. Сзади расположены широкоугольные и телеобъективы на 12 МП. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone XS.

iPhone XS Max

Год выпуска: 2018
Емкость: 64, 256, 512 ГБ
Цвета: серебристый, космический серый, золотой
Номера моделей: A1921, A2101, A2102 (Япония), A2103, A2104 (материковый Китай)

Подробности: iPhone XS Max имеет 6.5-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina ¹ . Задняя крышка стеклянная, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. Сзади расположены широкоугольные и телеобъективы на 12 МП. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). ³ IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone XS Max.

iPhone XR

Год выпуска: 2018
Емкость: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, белый, синий, желтый, коралловый, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ
Номера моделей: A1984, A2105, A2106 (Япония), A2107, A2108 (материковый Китай) )

Подробности: iPhone XR имеет 6.1-дюймовый дисплей ¹ Liquid Retina. Задняя стенка стеклянная, а вокруг рамы есть анодированная алюминиевая полоса. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. Сзади находится широкоугольная камера на 12 МП. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone XR.

iPhone X

Год выпуска: 2017
Емкость: 64, 256 ГБ
Цвета: серебристый, космический серый
Номера моделей: A1865, A1901, A1902 (Япония ² )

Подробности: iPhone X имеет версию 5.8-дюймовый полноэкранный дисплей Super Retina ¹ . Задняя крышка стеклянная, а вокруг рамки — полоса из нержавеющей стали. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. Сзади расположены широкоугольные и телеобъективы на 12 МП. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone X.

iPhone 8

Год выпуска: 2017
Емкость: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: золотой, серебристый, космический серый, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ
Номера моделей: A1863, A1905, A1906 (Япония ² )

Подробности: на дисплее 4.7 дюймов (диагональ). Стеклянный фасад плоский с загнутыми краями. Задняя стенка стеклянная, а вокруг рамы есть анодированная алюминиевая полоса. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. В устройстве есть твердотельная кнопка «Домой» с Touch ID. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 8.

iPhone 8 Plus

Год выпуска: 2017
Емкость: 64, 128, 256 ГБ
Цвета: золотой, серебристый, космический серый, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ
Номера моделей: A1864, A1897, A1898 (Япония ² )

Подробности: на дисплее 5.5 дюймов (диагональ). Стеклянный фасад плоский с загнутыми краями. Задняя стенка стеклянная, а вокруг рамы есть анодированная алюминиевая полоса. Боковая кнопка находится на правой стороне устройства. В устройстве есть твердотельная кнопка «Домой» с Touch ID. Сзади расположены широкоугольные и телеобъективы на 12 МП. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 8 Plus.

iPhone 7

Год выпуска: 2016
Емкость: 32, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, угольно-черный, золото, розовое золото, серебро, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ
Номер модели на задней крышке: A1660, A1778, A1779 (Япония ⁴ )

Подробности: на дисплее 4.7 дюймов (диагональ). Стеклянный фасад плоский с загнутыми краями. Задняя часть из анодированного алюминия. Кнопка сна / пробуждения находится на правой стороне устройства. В устройстве есть твердотельная кнопка «Домой» с Touch ID. На задней панели есть вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который вставлена ​​нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 7.

iPhone 7 Plus

Год выпуска: 2016
Емкость: 32, 128, 256 ГБ
Цвета: черный, угольно-черный, золото, розовое золото, серебро, (ПРОДУКТ) КРАСНЫЙ
Номер модели на задней крышке: A1661, A1784, A1785 (Япония ⁴ )

Подробности: на дисплее 5.5 дюймов (диагональ). Стеклянный фасад плоский с загнутыми краями. Задняя часть из анодированного алюминия. Кнопка сна / пробуждения находится на правой стороне устройства. В устройстве есть твердотельная кнопка «Домой» с Touch ID. Сзади расположены двойные камеры на 12 МП. На задней панели имеется вспышка Quad-LED True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается карта nano-SIM четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 7 Plus.

iPhone 6s

Год выпуска: 2015
Емкость: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: серый космос, серебро, золото, розовое золото
Номер модели на задней крышке: A1633, A1688, A1700

Подробности: на дисплее 4.7 дюймов (диагональ). Стеклянный фасад плоский с загнутыми краями. Задняя крышка из анодированного алюминия с выгравированной лазером буквой «S». Кнопка сна / пробуждения находится на правой стороне устройства. У кнопки «Домой» есть Touch ID. На задней панели есть светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 6s.

iPhone 6s Plus

Год выпуска: 2015
Емкость: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: серый космос, серебро, золото, розовое золото
Номер модели на задней крышке: A1634, A1687, A1699

Подробности: на дисплее 5.5 дюймов (диагональ). Лицевая сторона плоская, с загнутыми краями и сделана из стекла. Задняя крышка из анодированного алюминия с выгравированной лазером буквой «S». Кнопка сна / пробуждения находится на правой стороне устройства. У кнопки «Домой» есть Touch ID. На задней панели есть светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 6s Plus.

iPhone 6

Год выпуска: 2014
Емкость: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: серый космос, серебристый, золотой
Номер модели на задней крышке: A1549, A1586, A1589

Подробности: на дисплее 4.7 дюймов (диагональ). Лицевая сторона плоская, с загнутыми краями и сделана из стекла. Задняя часть из анодированного алюминия. Кнопка сна / пробуждения находится на правой стороне устройства. У кнопки «Домой» есть Touch ID. На задней панели есть светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на задней крышке.

См. Технические характеристики iPhone 6.

iPhone 6 Plus

Год выпуска: 2014
Емкость: 16, 64, 128 ГБ
Цвета: серый космос, серебристый, золотой
Номер модели на задней крышке: A1522, A1524, A1593

Подробности: на дисплее 5.5 дюймов (диагональ). Лицевая сторона имеет закругленные края и сделана из стекла. Задняя часть из анодированного алюминия. Кнопка сна / пробуждения находится на правой стороне устройства. У кнопки «Домой» есть Touch ID. На задней панели есть светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на задней крышке.

См. Технические характеристики iPhone 6 Plus.

iPhone SE (1 поколение)

Год выпуска: 2016
Емкость: 16, 32, 64, 128 ГБ
Цвета: серый космос, серебро, золото, розовое золото
Номер модели на задней крышке: A1723, A1662, A1724

Детали: Диагональ дисплея составляет 4 дюйма.Стеклянный фасад плоский. Задняя крышка из анодированного алюминия с матовыми скошенными краями и вставкой из нержавеющей стали с логотипом. Кнопка сна / пробуждения находится в верхней части устройства. У кнопки «Домой» есть Touch ID. На задней панели есть светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на задней крышке.

См. Технические характеристики iPhone SE.

iPhone 5s

Год выпуска: 2013
Емкость: 16, 32, 64 ГБ
Цвета: серый космос, серебристый, золотой
Номер модели на задней крышке: A1453, A1457, A1518, A1528,
A1530, A1533

Детали: Фасад плоский, стеклянный.Задняя часть из анодированного алюминия. Кнопка «Домой» содержит Touch ID. На задней панели есть светодиодная вспышка True Tone, а с правой стороны — лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на задней крышке.

См. Технические характеристики iPhone 5s.

iPhone 5c

Год выпуска: 2013
Емкость: 8, 16, 32 ГБ
Цвета: белый, синий, розовый, зеленый, желтый
Номер модели на задней крышке: A1456, A1507, A1516, A1529, A1532

Детали: Фасад плоский, стеклянный.Задняя часть — поликарбонат с твердым покрытием (пластик). С правой стороны находится лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на задней крышке.

См. Технические характеристики iPhone 5c.

iPhone 5

Год выпуска: 2012
Емкость: 16, 32, 64 ГБ
Цвета: Черно-белый
Номер модели на задней крышке: A1428, A1429, A1442

Детали: Фасад плоский, стеклянный.Задняя часть из анодированного алюминия. С правой стороны находится лоток для SIM-карты, в который помещается нано-SIM-карта четвертого форм-фактора (4FF). IMEI выгравирован на задней крышке.

См. Технические характеристики iPhone 5.

iPhone 4s

Год выпуска: 2011
Емкость: 8, 16, 32, 64 ГБ
Цвета: черный и белый
Номер модели на задней крышке: A1431, A1387

Детали: Передняя и задняя часть плоские, стеклянные, по краям — полоса из нержавеющей стали.Кнопки увеличения и уменьшения громкости отмечены знаком «+» и «-». С правой стороны находится лоток для SIM-карты, в который помещается карта micro-SIM «третьего форм-фактора» (3FF).

См. Технические характеристики iPhone 4s.

iPhone 4

Год выпуска: 2010 (GSM), 2011 (CDMA)
Емкость: 8, 16, 32 ГБ
Цвета: черный и белый
Номер модели на задней крышке: A1349, A1332

Детали: Передняя и задняя часть плоские, стеклянные, по краям — полоса из нержавеющей стали.Кнопки увеличения и уменьшения громкости отмечены знаком «+» и «-». С правой стороны находится лоток для SIM-карты, в который помещается карта micro-SIM «третьего форм-фактора» (3FF). Модель CDMA не имеет лотка для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 4.

iPhone 3GS

Год выпуска: 2009
Емкость: 8, 16, 32 ГБ
Цвета: Черно-белый
Номер модели на задней крышке: A1325, A1303

Детали: Задний корпус выполнен из пластика.Отпечаток на задней крышке такой же яркий и блестящий, как логотип Apple. На верхней стороне находится лоток для SIM-карты, в который помещается mini-SIM «второго форм-фактора» (2FF). Серийный номер напечатан на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 3GS.

iPhone 3G

Год выпуска: 2008, 2009 (материковый Китай)
Емкость: 8, 16 ГБ
Номер модели на задней крышке: A1324, A1241

Детали: Задний корпус выполнен из пластика.Отпечаток на задней панели телефона менее блестящий, чем логотип Apple над ним. На верхней стороне находится лоток для SIM-карты, в который помещается mini-SIM «второго форм-фактора» (2FF). Серийный номер напечатан на лотке для SIM-карты.

См. Технические характеристики iPhone 3G.

iPhone

Год выпуска: 2007
Емкость: 4, 8, 16 ГБ
Номер модели на задней крышке — A1203.

Детали: Задний корпус выполнен из анодированного алюминия. На верхней стороне находится лоток для SIM-карты, в который помещается mini-SIM «второго форм-фактора» (2FF). Серийный номер выгравирован на задней крышке.

См. Технические характеристики iPhone.

1. Экран имеет закругленные углы, которые соответствуют красивому изогнутому дизайну, и эти углы находятся в пределах стандартного прямоугольника.При измерении стандартной прямоугольной формы размер экрана составляет 5,42 дюйма (iPhone 12 mini), 5,85 дюйма (iPhone X, iPhone XS и iPhone 11 Pro), 6,06 дюйма (iPhone 12 Pro, iPhone 12, iPhone 11 и iPhone XR. ), 6,46 дюйма (iPhone XS Max и iPhone 11 Pro Max) и 6,68 дюйма (iPhone 12 Pro Max) по диагонали. Фактическая видимая область меньше.
2. Модели A1902, A1906 и A1898 поддерживают диапазоны LTE в Японии.
3. В материковом Китае, Гонконге и Макао лоток для SIM-карты на iPhone XS Max может вместить две карты nano-SIM.
Модели
4. iPhone 7 и iPhone 7 Plus, продаваемые в Японии — A1779 и A1785 — содержат FeliCa для оплаты и перевозки через Apple Pay.

Информация о продуктах, произведенных не Apple, или о независимых веб-сайтах, не контролируемых и не проверенных Apple, предоставляется без рекомендаций или одобрения.Apple не несет ответственности за выбор, работу или использование сторонних веб-сайтов или продуктов. Apple не делает никаких заявлений относительно точности или надежности сторонних веб-сайтов. Свяжитесь с продавцом для получения дополнительной информации.

Дата публикации: , 29 апреля 2021 г.

Научное моделирование — Science Learning Hub

В науке модель — это представление идеи, объекта или даже процесса или системы, которые используются для описания и объяснения явлений, которые нельзя испытать напрямую.Модели играют центральную роль в том, что делают ученые, как в своих исследованиях, так и при передаче своих объяснений.

Модели — это мысленно-визуальный способ связать теорию с экспериментом, и они направляют исследования, будучи упрощенными представлениями воображаемой реальности, которые позволяют разрабатывать и проверять предсказания экспериментально.

Почему ученые используют модели

Модели имеют множество применений — от предоставления способа объяснения сложных данных до представления в качестве гипотезы.Ученые могут предложить несколько моделей для объяснения или предсказания того, что может произойти в определенных обстоятельствах. Часто ученые спорят о «правильности» своей модели, и в процессе модель будет развиваться или будет отвергнута. Следовательно, модели занимают центральное место в процессе накопления знаний в науке и демонстрируют, насколько научное знание носит предварительный характер.

Представьте себе модель, показывающую Землю — глобус. До 2005 года глобусы всегда были художественным изображением того, как, по нашему мнению, выглядела планета.(В 2005 году был создан первый глобус с использованием спутниковых снимков НАСА.) Первый известный глобус, который был сделан (в 150 г. до н.э.), был не очень точным. Земной шар был построен в Греции, поэтому, возможно, на нем был изображен лишь небольшой участок земли в Европе, и на нем не было бы Австралии, Китая или Новой Зеландии! Поскольку объем знаний накапливался за сотни лет, модель улучшалась до тех пор, пока к тому времени, когда глобус, сделанный из реальных изображений, был создан, не было заметной разницы между представлением и реальной вещью.

Построение модели

Ученые начинают с небольшого количества данных и с течением времени создают все более и более лучшее представление о явлениях, которые они объясняют или используют для прогнозирования. В наши дни многие модели, скорее всего, будут математическими и запускаются на компьютерах, а не являются визуальным представлением, но принцип тот же.

Использование моделей для прогнозирования

В некоторых ситуациях ученые разрабатывают модели, чтобы попытаться предсказать вещи.Лучшие примеры — климатические модели и изменение климата. Люди не в полной мере осознают влияние, которое они оказывают на планету, но мы действительно много знаем о круговоротах углерода, круговоротах воды и погоде. Используя эту информацию и понимание того, как эти циклы взаимодействуют, ученые пытаются выяснить, что может произойти. Модели также полагаются на работу ученых по сбору качественных данных для использования в моделях. Чтобы узнать больше о работе по сопоставлению данных для моделей, ознакомьтесь с проектом Argo и работой, проводимой по сбору крупномасштабных данных о температуре и солености, чтобы понять, какую роль океан играет в климате и изменении климата.

Например, они могут использовать данные, чтобы предсказать, каким может быть климат через 20 лет, если мы продолжим производить углекислый газ с нынешними темпами — что может произойти, если мы произведем больше углекислого газа, и что произойдет, если мы произведем меньше. Результаты используются для информирования политиков о том, что может случиться с климатом и что можно изменить.

Еще одно распространенное использование моделей — в управлении рыболовством. Рыболовство и продажа рыбы на экспортные рынки — важная отрасль для многих стран, включая Новую Зеландию (стоимостью 1 доллар США.4 миллиарда долларов в 2009 году). Однако чрезмерный вылов рыбы представляет собой реальный риск и может привести к разрушению рыболовных угодий. Ученые используют информацию о жизненных циклах рыб, моделях размножения, погоде, прибрежных течениях и средах обитания, чтобы предсказать, сколько рыбы можно выловить из определенного района, прежде чем популяция сократится до уровня, при котором она не сможет восстановиться.

Модели также могут использоваться, когда полевые эксперименты слишком дороги или опасны, например модели, используемые для прогнозирования распространения огня в автодорожных туннелях и возможного возникновения пожара в здании.

Как узнать, работает ли модель?

Модели часто используются для принятия очень важных решений, например, сокращение количества рыбы, которую можно выловить в каком-либо районе, может привести к прекращению деятельности компании или помешать рыбаку сделать карьеру, которая была в его семье в течение нескольких поколений. .

Затраты, связанные с борьбой с изменением климата, практически невообразимы, поэтому важно, чтобы модели были правильными, но часто это случай использования самой лучшей информации, доступной на сегодняшний день.Модели необходимо постоянно тестировать, чтобы видеть, предоставляют ли используемые данные полезную информацию. Ученые могут задать вопрос о модели: соответствует ли она данным, которые мы знаем?

Для изменения климата это немного сложно. Это может соответствовать тому, что мы знаем сейчас, но достаточно ли мы знаем? Один из способов проверить модель изменения климата — запустить ее в обратном направлении. Может ли он точно предсказать, что уже произошло? Ученые могут измерить то, что происходило в прошлом, поэтому, если модель соответствует данным, она считается более надежной.Если он не подходит, пора поработать еще раз.

Этот процесс сравнения прогнозов модели с наблюдаемыми данными известен как «наземная проверка». Что касается управления рыболовством, то наземная проверка включает в себя отбор проб рыбы в разных районах.