27 FOR j% = 1 TO 200
28 r = 2.5 + j% * .0075: x = xO 30 FOR i% = 1 TO 200
40 x = x * r * (1-х)
50 NEXT i%
70 FOR i% = 1 TO 300
80 x = r * x * (1-х)
90 1% = x * 200
100 PSET (1%, j%), 1: n% = n% + 1
105 IF n% = 4 THEN n% = 0
110 NEXT i%
120 NEXT j%
130 a$ = INPUTS (1)
140 STOP
Как известно, важным свойством модели является ее адекватность моделируемому объекту.
Об адекватности какому объекту можно говорить по отношению к компьютерной модели?
Моделируем ли мы на компьютере объективную реальность или наши теоретические представления о ней?
Безусловно, объектом компьютерного моделирования являются математические и другие научные модели, а не реальные объекты, процессы, явления. И говорить об адекватности компьютерной модели мы можем только по
отношению к той теоретической модели (научным представлениям), на основе которых построена эта модель.
Появлению большинства новых конструкций — автомобилей, самолетов, мостов, ракет, мостов, зданий и т. д. мы обязаны компьютерным моделирующим программам. Однако не стоит забывать, что критерием верности любого из результатов расчетов был и остается натурный (физический, химический, социальный) эксперимент. Результаты компьютерных расчетов представляют всего лишь итог моделирования реальной конструкции. От удачности модели и математического аппарата, реализующего модель, зависит соответствие результатов расчета и экспериментальной проверки.
Исследование реальных объектов с помощью метода моделирования проходит три этапа:
1) физическая модель;
2) математическая модель (алгоритм);
3) численная реализация (компьютерная моделирующая
программа).
На каждом этапе возможны ошибки, кадый расчет имеет вполне определенную погрешность. Однако если создание алгоритма или текста программы достаточно отлаженный механизм, то создание физической модели относится к области научных гипотез, которые нередко требуют подтверждения.