Мне нужен сам перечень моделей, чтобы однозначно отметить каждую. Пока можете воспользоваться краткой сводкой — какие типы моделей обычно годятся для каждой цели:

Концептуальные/качественные (схемы, блок‑диаграммы, ментальные модели) — в основном: а) представление; б) объяснение; частично в) формулирование гипотез. Для д) и е) — слабые возможности. Физические/натурные модели (макеты, стенды) — а) представление; б) объяснение (наглядно); в) проверка гипотез (экспериментально); д) ограниченно; е) для отработки управления (HIL, стенды). Математические (дифференциальные уравнения, алгебраические модели) — а), б), в), д) (прогнозы), е) (при внедрении теории управления, оптимизации). Статистические/эмпирические модели (регрессии, ARIMA и т.п.) — а) представление в виде зависимостей; б) объяснение корреляций (ограниченно); в) проверка гипотез (стат.тесты); д) прогнозирование (сильная сторона); е) ограниченно (если использовать в управляющих алгоритмах — косвенно). Имитирующие модели (дискретно‑событийные, агентные, динамические симуляции) — а), б), в), д) (прогнозы сценариев), е) да (тестирование стратегий управления). Механистические модели (с физической интерпретацией механизмов) — а), б) сильно, в), д), е) (лучше всего для объяснения и управления). Модели машинного обучения / «чёрные ящики» (нейросети, бустинг) — а) частично (представление через параметры/фичи); б) плохо объясняют; в) ограниченно (генерация гипотез возможна); д) очень хороши для прогнозирования; е) применимы (RL, управляющие нейросети), но с оговорками по интерпретируемости и безопасности. Байесовские/вероятностные модели — а), б) (в терминах вероятностей), в) сильны для обновления знаний и проверки гипотез; д) прогнозирование с учётом неопределённости; е) управление в стохастической постановке.

Пришлите конкретный перечень моделей — отмечу для каждой пункты a)–e).