using System;
namespace restless
{
class Visitor
{
private bool ticket;
private int age;
private int height;
public void InputInfo()
{
c:
Console.Write("Наличие билета: (Да/Нет): ");
string t = Console.ReadLine().ToLower();
if (t == "да")
ticket = true;
else if (t == "нет")
ticket = false;
else
{
Console.WriteLine("Вы ввели что-то не то...");
goto c;
}
Console.Write("Ваш возраст: ");
age = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
Console.Write("Ваш рост: ");
height = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
}
public bool CheckPeople()
{
if (ticket == true && age > 15 && height > 120)
return true;
return false;
}
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Visitor ch1 = new Visitor();
ch1.InputInfo();
if (ch1.CheckPeople())
Console.WriteLine("Вам можно пройти!");
else
Console.WriteLine("Увы, но пройти Вам нельзя!");
}
}
}
Адекватность.
Объяснение:
Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования к моделям:
а) адекватность, то есть соответствие модели исходной реальной системе и учет, прежде всего, наиболее важных качеств, связей и характеристик. Оценить адекватность выбранной модели, особенно, например, на начальной стадии проектирования, когда вид создаваемой системы ещё неизвестен, очень сложно. В такой ситуации часто полагаются на опыт предшествующих разработок или применяют определенные методы, например, метод последовательных приближений;
б) точность, то есть степень совпадения полученных в процессе моделирования результатов с заранее установленными, желаемыми. Здесь важной задачей является оценка потребной точности результатов и имеющейся точности исходных данных, согласование их как между собой, так и с точностью используемой модели;
в) универсальность, то есть применимость модели к анализу ряда однотипных систем в одном или нескольких режимах функционирования. Это позволяет расширить область применимости модели для решения большего круга задач;
г) целесообразная экономичность, то есть точность получаемых результатов и общность решения задачи должны увязываться с затратами на моделирование. И удачный выбор модели, как показывает практика, - результат компромисса между отпущенными ресурсами и особенностями используемой модели и др.
