Компьютерное моделирование как метод научного познания

Актуальность исследования определяется возрастающим влиянием новых компьютерных технологий, воспроизводящих иммерсионные среды в цифровых моделях реальности. Формирование таких технологий в основном базируется на компьютерном моделировании различных процессов, необходимых для жизнедеятельности человека, определении их преимуществ и недостатков, а также визуализации, являющейся одним из важных компонентов этого процесса.

Целью работы является всесторонний и комплексный анализ компьютерного моделирования как метода научного познания.

Задачи: раскрыть теоретические основы компьютерного моделирования; проанализировать его ключевые преимущества и присущие ему ограничения.

Методология. Для выполнения поставленной цели использованы следующие методы: диалектический метод, в контексте которого моделирование рассматривается не просто как инструмент познания, но и как активный процесс формирования социальной реальности; сравнительный методологический анализ, в рамках которого компьютерное моделирование сопоставляется с двумя фундаментальными методами научного познания: теоретическим и эмпирическим (экспериментальным).

Результаты. Компьютерное моделирование в современной науке выступает мощным и гибким инструментом, способным эффективно преодолевать ограничения как традиционных аналитических методов, так и дорогостоящих реальных экспериментов. При этом оно предлагает уникальную виртуальную среду для тщательной проверки гипотез, точного прогнозирования развития процессов и эффективной оптимизации различных решений.

Выводы. В настоящее время компьютерное моделирование является одним из универсальных методов научного познания, предоставляя исследователям беспрецедентные возможности для глубокого изучения сложных систем и многогранных явлений. Возможности применения компьютерного моделирования охватывают практически все области знаний, начиная от фундаментальных исследований в физике и передовых инженерных разработок и заканчивая сложными биологическими системами, динамикой экономических процессов и глубоким анализом социальных явлений.

1. Маришина А. А., Бугай Н. Р. Моделирование как метод познания // Теория и практика современной науки. 2022. № 2 (80). С. 103-106.

2. Акулин Е. В., Свиридова Л. Е. Математическое моделирование как метод научного познания // Вестник науки. 2021. № 1 (34). С. 177-179.

3. Синявская Е. В. Моделирование как метод научного познания // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. 2013. № 3 (24). С. 192-196.

4. Григорян Н. Д., Шахбазян Л. Г. Компьютерное моделирование как универсальный метод познания // Педагогическая информатика. 2012. № 1. С. 52-59.

5. Асеева И. А., Лукьянов Д. Д. Технонаука: неоднозначность понятия и науковедческие профили // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2024. Т. 14, № 5. С. 227-239.

6. Столетов А. И. К построению философской концепции креативности // Социально-гуманитарные знания. 2007. № 2. С. 462-472.

7. Ядровская М. В. Моделирование как метод обучения информационным технологиям // Вестник Донского государственного технического университета. 2012. № 4 (65). С. 121-128.

8. Гербеков Х. А., Башкаева О. П. Место математического и компьютерного моделирования в системе современного общего образования // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2017. Т. 14, № 1. С.17-23.

9. Ядровская М. В. К вопросу о компьютерном моделировании // Advanced Engineering Research. 2020. Т. 20, № 3. С. 332-345.

10. Трусфус М. В., Кирпичников А. П., Якимов И. М. Моделирование в системе структурного и имитационного моделирования Simulink // Вестник Казанского технологического университета. 2017. Т. 20, № 8. С. 107-110.

11. Филатов О. К. Основные подходы к построению информационной модели процесса обучения // Информатика и образование. 2007. № 6. С. 3-7.

12. Баяндин Д. В. Динамические интерактивные модели для поддержки познавательной деятельности учащихся // Вестник Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета. Серия «Информационные компьютерные технологии в образовании». 2009. № 5. С. 30– 44.

13. Ядровская М. В. Средства моделирования в обучении // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М. К. Аммосова. 2010. Т. 7, № 1. С. 89-95.

14. Иванов Д. В. Виртуализация общества: монография. СПб.: Петербургское Востоковедение, 2000. 96 с.

15. Рахимов А. А. Компьютерное и математическое моделирование как метод научного познания явлений, процессов, систем различной природы и образования // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. 2024. № 4 (26). С. 51-54.

16. Килимова Л. В., Черкашин М. Д. Видеоигра как форма моделирования социальной реальности // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2025. Т. 15, № 2. С. 188-198.

17. Колодина Н. И. Проблемы понимания и интерпретации художественного текста. Тамбов: Издательство Тамбовского государственного технического университета, 2002. 183 с.

18. Игнатова Е. И., Ростов Н. В. Робототехнические системы. Компьютерное моделирование: монография. СПб.: Издательство Политехнического университета, 2009. 272 с.

19. Гримов О.А. Cоциально-философское измерение цифровой культуры // Манускрипт. 2025. Т. 18, № 2. С. 680-684.

20. Тарасов В. Б. Философия искусственного интеллекта, система когнитивных наук, компьютерная поддержка научных исследований и образования // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 2. С. 93-109.

21. Ушаков Д.В. Искусственный интеллект как инструмент психологического исследования // Сибирский психологический журнал. 2023. № 90. С. 188-200.

22. Глуздов Д. В. Философия искусственного интеллекта и философия науки // Журнал философских исследований. 2021. № 1. С. 32-42.