Методологические основы моделирования биофизических процессов | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 26 октября, печатный экземпляр отправим 30 октября.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Денисов, Е. Н. Методологические основы моделирования биофизических процессов / Е. Н. Денисов, Г. В. Чернова, Е. А. Пономарева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 12 (116). — С. 488-491. — URL: https://moluch.ru/archive/116/31511/ (дата обращения: 17.10.2024).



This article examines statistics of hemodynamic studies. The author's model of forecasting of blood pressure values depending on the hemodynamic parameters.

Keywords: modeling, correlation coefficient, the method of least squares.

Любая наука, в том числе и физика, основывается на моделях. https://d27v8envyltg3v.cloudfront.net/mio/30217150/14028143210196/large.gif Обратимся к пониманию модели в работах А. М. Новикова и Д. А. Новикова, выделяя многочисленные черты понятия такие как: «любой образ, аналог, мысленный или условный посредством изображения, описания, схемы, чертежа, графика, плана, карты и т. п»., авторы дают и самое общее определение модели, как образ некоторой системы [4].

А. А. Леонтьев акцентирует внимание на том что, модель-это логическая (знаковая) конструкция, воспроизводящая те или иные характеристики исследуемого нами объекта при условии заранее определенных требований к соответствию этой конструкции объекту. Моделирование объекта — необходимый компонент его познания, но на нем это познание отнюдь не заканчивается [3].

Таким образом, обобщая вышеизложенное можно считать модель как материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе изучения замещает объект, сохраняя некоторые важные для данного исследования черты. Или можно сказать другими словами:модель — это упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении.

Модель необходима для того, чтобы:

‒ понять, как устроен конкретный объект и как он взаимодействует с другими объектами;

‒ прогнозировать процессы в случае изменения параметров, которые заложены в основу модели [1,2].

Любое исследование требует наличие умения ставить проблемы и задачи, прогнозировать результаты исследования, а значит, необходимо умение моделировать изучаемый процесс.

Приведем классификацию видов моделирования, которой можно описать физическое явление:

http://do.gendocs.ru/pars_docs/tw_refs/238/237943/237943_html_29df5842.png

Рис. 1. Виды моделирования

Материальным (физическим)принято называть моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие копия, в которую перенесены свойства рассматриваемого явления.

Идеальное моделирование — основано на мысленной аналогии.

Знаковое моделирование — это моделирование, использующее схемы, графики, чертежи.

Математическое моделирование — это моделирование, в котором объект описывается математическими формулами.

В физике рассматриваются множество моделей. В качестве примера можно привести модель материальной точки, модель идеального газа, модель атома и многие другие. Основная цель создания физической модели: в связи с очень сложными признаками и свойствами реального процесса, упростить его, чтобы описать явления. Физическое моделирование — первый этап рассмотрения и изучения знаний и средство проверки сформулированных гипотез в основе которой лежит выбранная модель. Физическая модель позволяет охватить явление или процесс во всем их многообразии, наиболее адекватна и точна, но менее универсальна [6,7]. При рассмотрении биофизических процессов организма человека, на сложные физические явления накладываются анатомо-физиологические и индивидуально-психологические факторы. В связи с этим в случае с биофизическими исследованиями мы предлагаем использовать именно математическое моделирование

На практике необходимо следовать определенному плану:

  1. Выделение явления, которое будут положено в основу модели и выделение предмета моделирования
  2. Рассмотрение свойств и процессов, влияющих на рассматриваемое явление
  3. Выяснение вопроса о влиянии свойств на рассматриваемое явление. В этом случае можно воспользоваться понятием коэффициента корреляции. Коэффициент корреляции — это безразмерная величина, которая показывает степень зависимости одной величины от другой.
  4. Для явления, которое в большей степени влияет на рассматриваемый процесс (коэффициент корреляции максимальный) построить математические формулы, по которым может изменяться процесс.
  5. Для проверки правильности выбранной формулы можно воспользоваться методом наименьших квадратов, согласно которому: чем меньше будет сумма квадратов отклонений эмпирических значений от теоретических значений, рассчитанных по соответствующим формулам, тем зависимость будет правильнее [5].

В качестве процесса, который мы положили в основу модели, рассмотрим формирование артериального давления. В качестве зависимых величин мы предлагаем рассмотреть следующие показатели: систолическое и диастолическое давление. В качестве независимых величин: ударный и минутный объем крови, рост, вес и возраст.

Для определения степени зависимости одних величин от других мы рассчитали коэффициенты корреляции и получили следующие значения

Таблица 1

Коэффициенты корреляции

Ударный объем крови

Рост

Вес

Систолическое давление

Диастолическое давление

Возраст

Минутный объем крови

0,240

0,391

0,037

0,143

0,085

0,111

Ударный объем крови

0,416

0,364

0,296

0,484

0,035

Рост

0,224

0,116

0,068

0,083

Вес

0,001

0,207

0,245

Сист.д.

0,657

0,052

Диаст.д.

0,263

Из таблицы 1 видно, что на величину диастолического давления больше всего влияет ударный объем крови (R= 0,484).

В качестве возможных моделей мы выбрали следующие зависимости: линейная, экспоненциальная, логарифмическая, степенная.

Для каждой из этих зависимостей можно построить математические формулы, которые представлены в таблице 2.

Таблица 2

Математические формулы для моделей

линейная

ДИ=0,67Vуд+13,5

экспоненциальная

ДИ=35,4e0,01Vуд

логарифмическая

ДИ=71,3ln(Vуд)-248

степенная

ДИ=1,4* Vуд0,8691

Мы рассчитали суммы квадратов отклонений для выбранных функций, результаты которых представлены в таблице 3.

Таблица 3

Сумма квадратов отклонений

Вид функции

Сумма квадратов отклонений

линейная

501,4

экспоненциальная

507,5

логарифмическая

495,2

степенная

501,5

Сравнив суммы квадратов отклонений можно сделать вывод, что наиболее точной зависимостью является логарифмическая зависимость диастолического давления от ударного объема крови. Для данной зависимости нами была построена математическая формула: ДИ=71,3ln(Vу)-248.

Резюмируя вышеопределенные параметры нашего исследования, считаем возможным заключить, что никакая модель не может заменить само явление, но при решении задачи, когда нас интересуют определенное свойство изучаемого процесса или явления, модель оказывается полезным, а подчас и единственным инструментом исследования, познания.

Литература:

  1. Годфруа Ж. Что такое психология: В 2-х т. Изд. 2-е, стереотипное. Т.1.:Пер. с франц.- М.: Мир,1996.-496 с., ил. ISBN 5–03–001901–4
  2. Крутский А. Н. Психодидактика физики. Ч.4 Системно-функциональный подход к усвоению знаний.-Барнаул:БГПУ,1994.-143с.
  3. Леонтьев А. А. Основы психолингвистики.- М.: Смысл, 1997. — 287 с.
  4. Новиков А. М., Новиков Д. А. Методология научного исследования. — М.: Либроком. — 280 с.
  5. Орлов А. И. Прикладная статистика.-М.: Издательство «Экзамен», 2004. 656 с.
  6. Тулькибаева, Н. Н. Функции и содержание теста на определение уровня обученности, сформированности интеллектуальных способностей и типа мышления обучающегося / Н. Н. Тулькибаева. — Челябинск: Изд-во ЧГПИ,1993. -9с.
  7. Педагогическая энциклопедия: актуальные понятия современной педагогики / сост. Н. Н. Тулькибаева, Л. В. Трубайчук, О. Г. Учанова, З. М. Большакова и др.; под ред. Н. Н. Тулькибаевой, Л. В. Трубайчук. -М.: Издателский Дом «Восток», 2003.-273с.
Основные термины (генерируются автоматически): коэффициент корреляции, сумма квадратов отклонений, диастолическое давление, модель, основа модели, рассматриваемое явление, зависимость, кровь, математическое моделирование, физическая модель.


Похожие статьи

Методики клинической гистохимии в клинике терапевтической стоматологии с использованием вероятностно-статистических оценок полученных данных

В данной публикации рассматривается вопрос использования вероятностно-статистических приемов в исследовании слизистой оболочки полости рта и возможность достоверной интерпретации полученных результатов.

Математическая модель иммунного ответа организма млекопитающих на поражение кожи ожогом

Формулируется математическая модель иммунного ответа организма млекопитающего на поражении кожи ожогом. Модель представляет собой краевую задачу для системы четырех нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных. Предлагается алгоритм чи...

Применение топологических индексов в изучении структурно-свойственных связей в химических соединениях

Предложен новый подход к методике расчета теоретико-информационных индексов, учитывающий радиус атомов. Данная методика позволит использовать эти индексы в изучении зависимости «структура-свойство», для которых применение ранее известной методики рас...

Математическая модель нарушений функционирования щитовидной железы

Разработана математическая модель функционирования щитовидной железы, представляющая собой задачу Коши для системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Учитываются возможные нарушения ее функций. Предлагаются варианты планирования лечения, позвол...

Определение параметров плазмы по сравнительному анализу реальных и промоделированных спектров излучения

В статье рассматривается моделирование спектров излучения плазмы газового разряда и разработка нового метода диагностики для определения параметров плазмы на основе разработанного программного кода. Применение с целью упрощения анализа состава вещест...

Прогнозирование помеховой обстановки с использованием линейного моделирования

Разработаны предложения по оценке состояния помеховой обстановки на основе прогнозирования с использованием линейной модели.

Описание нестационарных случайных процессов с помощью модели с переменными параметрами

В настоящей статье представлен алгоритм моделирования неоднородных случайных процессов, основанный на применении моделей с изменяющимися параметрами. При этом внимание уделяется моделям на основе базового набора возможных значений корреляционных пара...

Статические обработки результатов наблюдений при проведении ускоренных испытаний на надежность

В работе выполнены экспериментальные исследования точности метода максимального правдоподобия экспоненциального закона распределения для оценки надежности электрооборудования. По результатам моделирования построены графики правдоподобия экспоненциаль...

Повышение точности краткосрочного прогнозирования энергопотребления с учетом использования математических моделей

В статье автор исследует использование математических моделей для повышения точности краткосрочного прогнозирования энергопотребления.

Математическое моделирование плазмонных спектров

В начале данной статьи рассматриваются основные принципы и геометрия плазмонных взаимодействий на границе проводящей и диэлектрической среды. Далее предлагается математическая модель и алгоритм для моделирования спектров плазмонных взаимодействий. В ...

Похожие статьи

Методики клинической гистохимии в клинике терапевтической стоматологии с использованием вероятностно-статистических оценок полученных данных

В данной публикации рассматривается вопрос использования вероятностно-статистических приемов в исследовании слизистой оболочки полости рта и возможность достоверной интерпретации полученных результатов.

Математическая модель иммунного ответа организма млекопитающих на поражение кожи ожогом

Формулируется математическая модель иммунного ответа организма млекопитающего на поражении кожи ожогом. Модель представляет собой краевую задачу для системы четырех нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных. Предлагается алгоритм чи...

Применение топологических индексов в изучении структурно-свойственных связей в химических соединениях

Предложен новый подход к методике расчета теоретико-информационных индексов, учитывающий радиус атомов. Данная методика позволит использовать эти индексы в изучении зависимости «структура-свойство», для которых применение ранее известной методики рас...

Математическая модель нарушений функционирования щитовидной железы

Разработана математическая модель функционирования щитовидной железы, представляющая собой задачу Коши для системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Учитываются возможные нарушения ее функций. Предлагаются варианты планирования лечения, позвол...

Определение параметров плазмы по сравнительному анализу реальных и промоделированных спектров излучения

В статье рассматривается моделирование спектров излучения плазмы газового разряда и разработка нового метода диагностики для определения параметров плазмы на основе разработанного программного кода. Применение с целью упрощения анализа состава вещест...

Прогнозирование помеховой обстановки с использованием линейного моделирования

Разработаны предложения по оценке состояния помеховой обстановки на основе прогнозирования с использованием линейной модели.

Описание нестационарных случайных процессов с помощью модели с переменными параметрами

В настоящей статье представлен алгоритм моделирования неоднородных случайных процессов, основанный на применении моделей с изменяющимися параметрами. При этом внимание уделяется моделям на основе базового набора возможных значений корреляционных пара...

Статические обработки результатов наблюдений при проведении ускоренных испытаний на надежность

В работе выполнены экспериментальные исследования точности метода максимального правдоподобия экспоненциального закона распределения для оценки надежности электрооборудования. По результатам моделирования построены графики правдоподобия экспоненциаль...

Повышение точности краткосрочного прогнозирования энергопотребления с учетом использования математических моделей

В статье автор исследует использование математических моделей для повышения точности краткосрочного прогнозирования энергопотребления.

Математическое моделирование плазмонных спектров

В начале данной статьи рассматриваются основные принципы и геометрия плазмонных взаимодействий на границе проводящей и диэлектрической среды. Далее предлагается математическая модель и алгоритм для моделирования спектров плазмонных взаимодействий. В ...

Задать вопрос