Modélisation scientifique
La modélisation comme substitut à la mesure directe et à lexpérimentationModifier
Les modèles sont généralement utilisés lorsquil est impossible ou peu pratique de créer des conditions expérimentales dans lesquelles les scientifiques peuvent mesurer directement les résultats . La mesure directe des résultats dans des conditions contrôlées (voir Méthode scientifique) sera toujours plus fiable que les estimations modélisées des résultats.
Dans la modélisation et la simulation, un modèle est une simplification et une abstraction dune perception orientée tâches et ciblées. de la réalité, façonnée par des contraintes physiques, juridiques et cognitives. Il est axé sur les tâches car un modèle est capturé avec une certaine question ou tâche à lesprit. Les simplifications laissent de côté toutes les entités connues et observées et leurs relations qui ne sont pas importantes pour la tâche. Labstraction regroupe les informations importantes mais non nécessaires dans le même détail que lobjet dintérêt. Les deux activités, la simplification et labstraction, sont faites à dessein. Cependant, ils se font sur la base dune perception de la réalité. Cette perception est déjà un modèle en soi, car elle saccompagne dune contrainte physique. Il y a aussi des contraintes sur ce que nous sommes capables dobserver légalement avec nos outils et méthodes actuels, et des contraintes cognitives qui limitent ce que nous sommes capables dexpliquer avec nos théories actuelles. Ce modèle comprend les concepts, leur comportement et leurs relations sous forme informelle et est souvent appelé modèle conceptuel. Afin dexécuter le modèle, il doit être implémenté sous forme de simulation informatique. Cela nécessite plus de choix, comme des approximations numériques ou lutilisation dheuristiques. Malgré toutes ces contraintes épistémologiques et informatiques, la simulation a été reconnue comme le troisième pilier des méthodes scientifiques: construction de théorie, simulation et expérimentation.
SimulationEdit
Une simulation est un moyen de mettre en œuvre le modèle, souvent utilisé lorsque le modèle est trop complexe pour la solution analytique. Une simulation en régime permanent fournit des informations sur le système à un instant précis dans le temps (généralement à léquilibre, si un tel état existe). Une simulation dynamique fournit des informations dans le temps. Une simulation montre comment un objet ou un phénomène particulier se comportera. Une telle simulation peut être utile pour tester, analyser ou sentraîner dans les cas où des systèmes ou des concepts du monde réel peuvent être représentés par des modèles.
StructureEdit
La structure est fondamentale et parfois notion intangible couvrant la reconnaissance, lobservation, la nature et la stabilité des modèles et des relations dentités. De la description verbale dun enfant dun flocon de neige à lanalyse scientifique détaillée des propriétés des champs magnétiques, le concept de structure est un fondement essentiel de presque tous les modes denquête et de découverte en science, philosophie et art.
SystemsEdit
Un système est un ensemble dentités interactives ou interdépendantes, réelles ou abstraites, formant un tout intégré. En général, un système est une construction ou un ensemble déléments différents qui, ensemble, peuvent produire des résultats ne peut pas être obtenu par les seuls éléments. Le concept de « tout intégré » peut également être énoncé en termes de système incorporant un ensemble de relations qui sont différenciées des relations de lensemble à dautres éléments, et forment des relations entre un élément de lensemble et les éléments ne faisant pas partie du régime relationnel. Il existe deux types de modèles de système: 1) discret dans lequel les variables changent instantanément à des moments distincts dans le temps et 2) continu où les variables détat changent c de manière ontinuale par rapport au temps.
Génération dun modelEdit
La modélisation est le processus de génération dun modèle en tant que représentation conceptuelle dun phénomène. En règle générale, un modèle ne traitera que certains aspects du phénomène en question, et deux modèles du même phénomène peuvent être essentiellement différents, cest-à-dire que les différences entre eux comprennent plus quun simple changement de nom des composants.
Ces différences peuvent être dues à des exigences différentes des utilisateurs finaux du modèle, ou à des différences conceptuelles ou esthétiques entre les modélisateurs et à des décisions contingentes prises au cours du processus de modélisation. Les considérations susceptibles dinfluencer la structure dun modèle peuvent être la préférence du modélisateur pour une ontologie réduite, les préférences concernant les modèles statistiques par rapport aux modèles déterministes, le temps discret par rapport au temps continu, etc. Dans tous les cas, les utilisateurs dun modèle doivent comprendre les hypothèses formulées qui sont pertinentes pour sa validité pour une utilisation donnée.
La construction dun modèle nécessite de labstraction. Des hypothèses sont utilisées dans la modélisation afin de spécifier le domaine dapplication du modèle. Par exemple, la théorie de la relativité spéciale suppose un cadre de référence inertiel. Cette hypothèse a été contextualisée et expliquée par la théorie générale de la relativité.Un modèle fait des prédictions précises lorsque ses hypothèses sont valides, et peut très bien ne pas faire des prédictions précises lorsque ses hypothèses ne sont pas valables. Ces hypothèses sont souvent le point avec lequel les anciennes théories sont remplacées par de nouvelles (la théorie générale de la relativité fonctionne également dans des référentiels non inertiels).
Évaluation dun modèle Modifier
Un modèle est évalué avant tout par sa cohérence avec des données empiriques; tout modèle incompatible avec des observations reproductibles doit être modifié ou rejeté. Une façon de modifier le modèle consiste à restreindre le domaine sur lequel il est crédité davoir une validité élevée. Un exemple typique est la physique newtonienne, qui est très utile sauf pour les phénomènes très petits, très rapides et très massifs de lunivers. Cependant, un ajustement aux seules données empiriques nest pas suffisant pour quun modèle soit accepté comme valide. Dautres facteurs importants dans lévaluation dun modèle incluent:
- Capacité à expliquer les observations passées
- Capacité à prédire les observations futures
- Coût dutilisation, en particulier en combinaison avec dautres modèles
- Refutabilité, permettant destimer le degré de confiance dans le modèle
- Simplicité, voire esthétique
Les gens peuvent tenter de quantifier lévaluation dun modèle à laide dune fonction utilitaire.
VisualizationEdit
La visualisation est toute technique de création dimages, de diagrammes ou danimations pour communiquer un message. La visualisation par imagerie visuelle a été un moyen efficace de communiquer des idées abstraites et concrètes depuis laube de lhomme. Les exemples de lhistoire incluent les peintures rupestres, les hiéroglyphes égyptiens, la géométrie grecque et les méthodes révolutionnaires de dessin technique de Léonard de Vinci à des fins techniques et scientifiques.
Cartographie spatialeModifier
La cartographie spatiale fait référence à une méthodologie qui emploie une formulation de modélisation «quasi-globale» pour relier les modèles compagnons «grossiers» (idéaux ou peu fidèles) à des modèles «fins» (pratiques ou haute fidélité) de différentes complexités. ) un modèle grossier très rapide avec son modèle fin coûteux à calculer afin déviter une optimisation coûteuse directe du modèle fin. Le processus dalignement affine de manière itérative un modèle grossier « mappé » (modèle de substitution).