Modelowanie naukowe
Modelowanie jako substytut bezpośrednich pomiarów i eksperymentówEdytuj
Modele są zwykle używane, gdy niemożliwe lub niepraktyczne jest stworzenie warunków eksperymentalnych, w których naukowcy mogą bezpośrednio mierzyć wyniki . Bezpośredni pomiar wyników w kontrolowanych warunkach (patrz Metoda naukowa) zawsze będzie bardziej wiarygodny niż modelowane szacunki wyników.
W modelowaniu i symulacji model jest zadaniowym, celowym uproszczeniem i abstrakcją percepcji rzeczywistości, ukształtowanej przez ograniczenia fizyczne, prawne i poznawcze. Jest oparty na zadaniach, ponieważ model jest uchwycony z myślą o pewnym pytaniu lub zadaniu. Uproszczenia pomijają wszystkie znane i obserwowane jednostki oraz ich relacje, które nie są istotne dla zadania. Abstrakcja agreguje informacje, które są ważne, ale nie są potrzebne, z takimi samymi szczegółami, jak przedmiot zainteresowania. Obie czynności, upraszczanie i abstrakcja, są wykonywane celowo. Robione są jednak na podstawie postrzegania rzeczywistości. Ta percepcja jest już modelem samym w sobie, ponieważ wiąże się z fizycznym ograniczeniem. Istnieją również ograniczenia dotyczące tego, co możemy legalnie zaobserwować za pomocą naszych obecnych narzędzi i metod, a także ograniczenia poznawcze, które ograniczają to, co jesteśmy w stanie wyjaśnić za pomocą naszych obecnych teorii. Model ten obejmuje koncepcje, ich zachowanie i ich relacje w formie nieformalnej i jest często określany jako model konceptualny. Aby wykonać model, należy go zaimplementować jako symulację komputerową. Wymaga to większych możliwości, takich jak przybliżenia liczbowe lub użycie heurystyki. Pomimo tych wszystkich epistemologicznych i obliczeniowych ograniczeń, symulacja została uznana za trzeci filar metod naukowych: budowanie teorii, symulacja i eksperymentowanie.
SimulationEdit
Symulacja to sposób na wdrożenie model, często stosowany, gdy model jest zbyt złożony dla rozwiązania analitycznego. Symulacja stanu ustalonego dostarcza informacji o systemie w określonej chwili w czasie (zwykle w stanie równowagi, jeśli taki stan istnieje). Dynamiczna symulacja dostarcza informacji w czasie. Symulacja pokazuje, jak zachowa się określony obiekt lub zjawisko. Taka symulacja może być przydatna do testowania, analizy lub szkolenia w przypadkach, gdy rzeczywiste systemy lub koncepcje mogą być reprezentowane przez modele.
StructureEdit
Struktura jest podstawą, a czasami niematerialne pojęcie obejmujące rozpoznawanie, obserwację, naturę i stabilność wzorców i relacji między bytami. Od werbalnego opisu płatka śniegu przez dziecko po szczegółową naukową analizę właściwości pól magnetycznych, koncepcja struktury jest podstawowym fundamentem prawie każdego sposobu poszukiwań i odkryć w nauce, filozofii i sztuce.
SystemsEdit
System to zbiór oddziałujących lub współzależnych bytów, rzeczywistych lub abstrakcyjnych, tworzących zintegrowaną całość. Ogólnie system to konstrukcja lub zbiór różnych elementów, które razem mogą dawać rezultaty nieosiągalne przez same elementy. Pojęcie „zintegrowanej całości” można również określić w kategoriach systemu zawierającego zestaw relacji, które różnią się od relacji zbioru do innych elementów i tworzą relacje między elementem zbioru i elementy, które nie są częścią reżimu relacyjnego. Istnieją dwa typy modeli systemów: 1) dyskretne, w których zmienne zmieniają się natychmiastowo w różnych punktach w czasie i 2) ciągłe, w których zmienne stanu zmieniają się w sposób ciągły z uwzględnieniem czasu.
Generowanie modeluEdytuj
Modelowanie to proces tworzenia modelu jako konceptualnej reprezentacji pewnego zjawiska. Zazwyczaj model będzie zajmował się tylko niektórymi aspektami danego zjawiska, a dwa modele tego samego zjawiska mogą być zasadniczo różne – to znaczy, że różnice między nimi obejmują coś więcej niż zwykłą zmianę nazw komponentów.
Takie różnice mogą wynikać z odmiennych wymagań końcowych użytkowników modelu lub z koncepcyjnych lub estetycznych różnic między twórcami modeli oraz z zależnych decyzji podjętych podczas procesu modelowania. Rozważania, które mogą wpłynąć na strukturę modelu, mogą być preferencje twórcy modeli dotyczące ograniczonej ontologii, preferencje dotyczące modeli statystycznych w porównaniu z modelami deterministycznymi, dyskretne w porównaniu z czasem ciągłym itp. W każdym przypadku użytkownicy modelu muszą zrozumieć przyjęte założenia, które są istotne dla jego ważności dla danego zastosowania.
Budowanie modelu wymaga abstrakcji. Założenia są wykorzystywane w modelowaniu w celu określenia dziedziny zastosowania modelu. Na przykład specjalna teoria względności zakłada inercjalny układ odniesienia. Założenie to zostało kontekstualizowane i dodatkowo wyjaśnione przez ogólną teorię względności.Model dokonuje dokładnych przewidywań, gdy jego założenia są prawidłowe, i może nie dokonywać dokładnych prognoz, gdy jego założenia się nie sprawdzają. Takie założenia są często punktem, w którym starsze teorie są zastępowane przez nowe (ogólna teoria względności działa również w nieinercjalnych układach odniesienia).
Ocena modeluEdit
Model jest oceniany przede wszystkim na podstawie jego zgodności z danymi empirycznymi; każdy model niezgodny z odtwarzalnymi obserwacjami musi zostać zmodyfikowany lub odrzucony. Jednym ze sposobów modyfikacji modelu jest ograniczenie domeny, w której przypisuje się mu wysoką ważność. Przykładem jest fizyka Newtona, która jest bardzo użyteczna, z wyjątkiem bardzo małych, bardzo szybkich i bardzo masywnych zjawisk wszechświata. Jednak samo dopasowanie do danych empirycznych nie jest wystarczające, aby model został uznany za ważny. Inne czynniki ważne przy ocenie modelu to:
- Umiejętność wyjaśniania wcześniejszych obserwacji
- Umiejętność przewidywania przyszłych obserwacji
- Koszt użytkowania, zwłaszcza w połączeniu z innymi modelami
- Obalalność, umożliwiająca oszacowanie stopnia zaufania do modelu
- Prostota, a nawet atrakcyjność estetyczna
Ludzie mogą próbować kwantyfikować ocenę modelu za pomocą funkcji użytkowej.
VisualizationEdit
Wizualizacja to dowolna technika tworzenia obrazów, diagramów lub animacji w celu przekazania wiadomości. Wizualizacja za pomocą obrazów wizualnych była skutecznym sposobem przekazywania zarówno abstrakcyjnych, jak i konkretnych pomysłów od zarania dziejów człowieka. Przykłady z historii obejmują malowidła jaskiniowe, egipskie hieroglify, grecką geometrię i rewolucyjne metody rysowania technicznego Leonarda da Vinci do celów inżynieryjnych i naukowych.
Mapowanie przestrzeniEdytuj
Mapowanie przestrzeni odnosi się do metodologia, która wykorzystuje „quasi-globalne” formułowanie modelowania w celu połączenia „zgrubnego” (idealnego lub o niskiej wierności) towarzyszącego z „drobnymi” (praktycznymi lub o wysokiej wierności) modelami o różnym stopniu złożoności. W optymalizacji inżynierskiej odwzorowanie przestrzeni ) bardzo szybki zgrubny model z powiązanym kosztownym do obliczeń dokładnym modelem, aby uniknąć bezpośredniej kosztownej optymalizacji dokładnego modelu. Proces dopasowywania iteracyjnie udoskonala „odwzorowany” zgrubny model (model zastępczy).