например, плотность сложения © 
в модели (?). Но некоторые пара--
метры не могут быть измерены й их определяют расчетным путем,на-
пример, коэффициент 
Ъ@‚ 
в эмпирической модели (8). Эта операция
называется идентификацией модели, ее калибровкой или настройкой,
иногда говорят об оптимизации параметров. Идентификация обычно
трудоемка и осуществляется в Хходе спепциальных вычислительных
эксдериментов.
Мы будем рассматривать только найиболее распространную задачу
определения параметров (коэффициентов) эмпирических моделей. Для
вычислительных эксплериментов, проводимых в этих случаях, в ка-
честве переменной отклика часто берут среднеквадратическую абсо-
лютную Ф 
или относительную Ф, 
погрецность:
'
®- (мЁ;” ), ф“(гіч%"б&а) 
' 
(15)
в обозначениях табл.З.
План вычислительного эксперимента задается алгоритмом, обесле--
чивающим нахождение такого набора эзначений дараметров 
Ь, , Ь,›
‚.., Б,, при котором достигается минимум 
©Ф 
или Ф, .
Если вычисления по модели относительно трудоемки, то использу-
ют алгоритмы сканирования или симплекс-метод. Мы рассмотрим при-
менение метода сканирования на примере модели с двумя параметра-
ми Б, и 
Ь, . Область в плоскости переменных, где могут находитьсл
искомые их значения, покрывается прямоугольной сеткой. В узлах
рассчитываются величины переменной отклика, например 
Р, . Близ
узла, где л оказалось минимальной, сетка измельчается. Рассчи-
тывается , в узлах новой сетки, область, содержещая искомые
значения параметров, находится более точно. Затем проводят следу-
юдее измельчение возле узла минимума и т.д. Обычно вычисления мож-
но прекращать, когда в пределах сетки относительные изменения сР
не превосходят 10”“, где М - холичество точных значащих ЦиФр в
значениях измеренный 
Ц .
Рассмотрим пример. 
Цусть зависимость между критической глуби-
ной грунтовых вод (Ч‚ м) и их минерализацией (201,т.л ”) дается
таблицей:
<
о, 
0,8 
2,0 
5,0 
10,0 ° 20,0
ЧО 
1.,1 
1,5 0 2,4 
3,0 
4,0
Модель возьъмем в виде: Ж (Эсі / Ь‚Э В обозначениях табл.3 имеем
2*-1005 
- 61 -