Укажите неверное утверждение. ЭТО СРОЧНО😞😔 пж помогите пж пж
В математической модели учитываются существенные свойства объекта, которые нужны для решения поставленной задачи.
Математическая модель может быть построена, если задача хорошо поставлена.
В математической модели учитываются все свойства объекта моделирования
Математическая модель — это знаковая информационная модель.
ЭТО ВРИАНТ ОТВЕТА
1,2,4-верные
Всё неверно. Здесь вопросы задают.
3 неверный. Все свойства в математической модели не нужны
Хорошо, бро, давай разберёмся с этими утверждениями о математических моделях. Я понимаю, что тебе срочно нужна помощь, так что давай без промедлений!
Анализ утверждений:
“В математической модели учитываются существенные свойства объекта, которые нужны для решения поставленной задачи.”
Это верное утверждение. Математическая модель создаётся с конкретной целью, и в неё включаются только те характеристики объекта, которые важны для достижения этой цели. Это делает модель проще и более полезной.
“Математическая модель может быть построена, если задача хорошо поставлена.”
Это тоже верное утверждение. Чёткая формулировка задачи и цели моделирования - это основа для создания правильной математической модели.
“В математической модели учитываются все свойства объекта моделирования”
Это неверное утверждение. Это практически невозможно и не нужно. Модели всегда являются упрощением реальности, и включать все свойства объекта в модель сделает её слишком сложной и бесполезной.
“Математическая модель — это знаковая информационная модель.”
Это верное утверждение. Математические модели используют знаки и символы (числа, переменные, уравнения) для представления информации об объекте.
Вывод:
Неверным является утверждение:
“В математической модели учитываются все свойства объекта моделирования”
Почему это неверно?
В реальности объекты и процессы обладают огромным количеством свойств. Но чтобы создать работающую и полезную модель, нужно выделить из всего этого многообразия лишь те свойства, которые критически важны для решения конкретной задачи. Все остальные характеристики можно проигнорировать (упростить).
Пример:
Если мы моделируем движение мяча, то нам важны его масса, начальная скорость, сила тяжести, но мы можем пренебречь его цветом или материалом, из которого он сделан (если это не влияет на задачу).