Одной из задач математического моделирования является построение модели, отражающей как можно больше свойств исследуемого объекта. Но учесть все не всегда удается, поэтому математические модели могут нести в себе ряд неточностей, возникающих вследствие упрощения модели за счет отброса влияния некоторых факторов, неточного определения ряда параметров моделей и т.п. Так как при исследовании моделей часто применяются приближенные методы, то и они  могут являться причиной появления ошибок. Таким образом, достоверная оценка точности решения является актуальной задачей.Выделяются два основных подхода оценки точности: использование методов интервального анализа и построение двусторонних оценок [1]. Наиболее удобными для практического использования являются апостериорные методы оценивания решения. Эти методы позволяют получить базовое решение дифференциального уравнения (систем дифференциальных уравнений) с помощью численного метода Рунге-Кутты, например, четвертого порядка точности. Уточнение тоже производится решением дополнительных дифференциальных уравнений (систем дифференциальных уравнений) численным методом Рунге-Кутты такого же порядка точности. Одним из них является метод, основанный на мажорантах Лозинского [1].