ГОСТ Р 57188—2016
2.1.16итерационный метод Численный метод решения on iterative method
математических задач, который заключается в нахождении по
некоторой оценке решения следующей оценки, являющейся бо
лее точной
ел scalability of multi-CPU simula-
tions
2.1.17 масштабируемость многопроцессорных вычис-
лений: Уменьшение времени расчета или увеличение разме-
ров задачи, решаемой за заданное время за счет увеличения
количества параллельных процессов
ел mesh-independence of solution
2.1.18 сеточная независимость решения: Характеристика
чувствительности решения задачи математического моделиро
вания. получаемого сеточным (разностным) методом, к изме
нению размерности сетки (изменению значений интервалов, на
которые разбита при решении рассматриваемая область)
П р и м е ч а н и е — Диапазон допустимого изменения решения при изменении сетки зависит от предъяв
ляемых требований.
еп test problem benchmark problem
test case
2.1.19 тестовая задача: Задача для проверки математи-
ческой модели или программного комплекса при верификации
или валидации
П р и м е ч а н и е — Тестовая задача должна иметь известное решение.
2.1.20 эталонное решение: Общепризнанное решение не-
которой задачи
en test problem solution reference
solution
П р и м е ч а н и е — Эталонное решение может быть как аналитическим или численным, так и представлять
собой экспериментальный результат. Используется при верификации и валидации программ математического
моделирования.
2.2 Численное моделирование физических процессов
2.2.1 алгоритм: Последовательность действий (операций)
en algorithm
en simulation based model
2.2.2 имитационная модель: Частный случай математи-
ческой модели процесса, явления, который представляет про
цесс с определенной точностью
При меч ан ие — Имитационная модель обычно строитсябез знания реальнойфизики процесса или явления.
en mathematical (numerical)
simulation
2.2.3 математическое моделирование: Исследование
каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем по-
строения, применения и изучения их математических моделей
П р и м е ч а н и е — Процесс математического моделирования можно подразделить на пять этапов: первый —
формулирование законов, связывающих основные объекты модели; второй — исследование математических задач, к
которым приводит математическая модель; третий— верификация модели; четвертый — валидация глодали; пятый—
последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели.
on mathematical model verification
2.2.4 верификация математической модели: Подтверж-
дение корректности решения уравнений математической моде
ли [2], [3]. (4)
en mathematical model validation
2.2.5 валидация математической модели: Подтверж-
дение адекватности математической модели моделируемому
объекту [2]. (3). (4)
en boundary conditions
2.2.6граничные условия: Условия, накладываемые на
рассчитываемые искомые величины на границах расчетной
области
en initial conditions
2.2.7начальные условия: Условия на рассчитываемые
искомые величины внутри расчетной области на начальный
момент времени моделирования
3