Modelagem científica

Modelagem como um substituto para medição direta e experimentaçãoEditar

Os modelos são normalmente usados quando é impossível ou impraticável criar condições experimentais nas quais os cientistas possam medir resultados diretamente . A medição direta de resultados sob condições controladas (consulte Método científico) será sempre mais confiável do que estimativas modeladas de resultados.

Na modelagem e simulação, um modelo é uma simplificação e abstração intencional direcionada por tarefas de uma percepção da realidade, moldada por restrições físicas, legais e cognitivas. É orientado por tarefas porque um modelo é capturado com uma determinada pergunta ou tarefa em mente. As simplificações deixam de fora todas as entidades conhecidas e observadas e sua relação que não são importantes para a tarefa. A abstração agrega informações que são importantes, mas não necessárias nos mesmos detalhes que o objeto de interesse. Ambas as atividades, simplificação e abstração, são feitas propositalmente. No entanto, eles são feitos com base na percepção da realidade. Essa percepção já é um modelo em si, pois vem com uma restrição física. Também existem restrições sobre o que podemos observar legalmente com nossas ferramentas e métodos atuais, e restrições cognitivas que limitam o que somos capazes de explicar com nossas teorias atuais. Este modelo compreende os conceitos, seu comportamento e suas relações de forma informal e é freqüentemente referido como um modelo conceitual. Para executar o modelo, ele precisa ser implementado como uma simulação de computador. Isso requer mais opções, como aproximações numéricas ou o uso de heurísticas. Apesar de todas essas restrições epistemológicas e computacionais, a simulação foi reconhecida como o terceiro pilar dos métodos científicos: construção de teoria, simulação e experimentação.

SimulationEdit

Uma simulação é uma maneira de implementar o modelo, frequentemente empregado quando o modelo é muito complexo para a solução analítica. Uma simulação de estado estacionário fornece informações sobre o sistema em um instante específico no tempo (geralmente em equilíbrio, se tal estado existir). Uma simulação dinâmica fornece informações ao longo do tempo. Uma simulação mostra como um determinado objeto ou fenômeno se comportará. Essa simulação pode ser útil para teste, análise ou treinamento nos casos em que sistemas ou conceitos do mundo real podem ser representados por modelos.

StructureEdit

A estrutura é fundamental e, às vezes, noção intangível que abrange o reconhecimento, observação, natureza e estabilidade de padrões e relacionamentos de entidades. Desde a descrição verbal de um floco de neve feita por uma criança até a análise científica detalhada das propriedades dos campos magnéticos, o conceito de estrutura é uma base essencial para quase todos os modos de investigação e descoberta na ciência, filosofia e arte.

SystemsEdit

Um sistema é um conjunto de entidades interagentes ou interdependentes, reais ou abstratas, formando um todo integrado. Em geral, um sistema é uma construção ou coleção de diferentes elementos que, juntos, podem produzir resultados não pode ser obtido apenas pelos elementos. O conceito de um “todo integrado” também pode ser expresso em termos de um sistema que incorpora um conjunto de relações que são diferenciadas das relações do conjunto com outros elementos e formam relações entre um elemento do conjunto e elementos que não fazem parte do regime relacional. Existem dois tipos de modelos de sistema: 1) discreto em que as variáveis mudam instantaneamente em pontos separados no tempo e, 2) contínuo, onde as variáveis de estado mudam c continuamente em relação ao tempo.

Gerando um modelEdit

Modelagem é o processo de geração de um modelo como uma representação conceitual de algum fenômeno. Normalmente, um modelo lidará com apenas alguns aspectos do fenômeno em questão, e dois modelos do mesmo fenômeno podem ser essencialmente diferentes – isto é, que as diferenças entre eles compreendem mais do que apenas uma simples renomeação de componentes.

Essas diferenças podem ser devido a requisitos diferentes dos usuários finais do modelo, ou a diferenças conceituais ou estéticas entre os modeladores e a decisões contingentes tomadas durante o processo de modelagem. Considerações que podem influenciar a estrutura de um modelo podem ser a preferência do modelador por uma ontologia reduzida, preferências quanto a modelos estatísticos versus modelos determinísticos, tempo discreto versus tempo contínuo, etc. Em qualquer caso, os usuários de um modelo precisam entender as suposições feitas que são pertinentes à sua validade para um determinado uso.

Construir um modelo requer abstração. Suposições são usadas na modelagem a fim de especificar o domínio de aplicação do modelo. Por exemplo, a teoria da relatividade especial assume um quadro de referência inercial. Essa suposição foi contextualizada e posteriormente explicada pela teoria geral da relatividade.Um modelo faz previsões precisas quando suas suposições são válidas e pode muito bem não fazer previsões precisas quando suas suposições não são válidas. Tais suposições são frequentemente o ponto com o qual as teorias mais antigas são substituídas por novas (a teoria geral da relatividade funciona em referenciais não inerciais também).

Avaliando um ModelEdit

Um modelo é avaliado primeiro e principalmente por sua consistência com os dados empíricos; qualquer modelo inconsistente com observações reproduzíveis deve ser modificado ou rejeitado. Uma maneira de modificar o modelo é restringindo o domínio sobre o qual ele é creditado como tendo alta validade. Um caso em questão é a física newtoniana, que é altamente útil, exceto para os fenômenos muito pequenos, muito rápidos e muito massivos do universo. No entanto, um ajuste apenas aos dados empíricos não é suficiente para que um modelo seja aceito como válido. Outros fatores importantes na avaliação de um modelo incluem:

• Capacidade de explicar observações anteriores
• Capacidade de prever observações futuras
• Custo de uso, especialmente em combinação com outros modelos
• Refutabilidade, permitindo estimar o grau de confiança no modelo
• Simplicidade, ou mesmo apelo estético

As pessoas podem tentar quantifique a avaliação de um modelo usando uma função de utilidade.

VisualizationEdit

Visualização é qualquer técnica para criar imagens, diagramas ou animações para comunicar uma mensagem. A visualização por meio de imagens visuais tem sido uma forma eficaz de comunicar ideias abstratas e concretas desde o surgimento do homem. Exemplos da história incluem pinturas rupestres, hieróglifos egípcios, geometria grega e métodos revolucionários de desenho técnico de Leonardo da Vinci para fins científicos e de engenharia.

Mapeamento espacialEdit

O mapeamento espacial se refere uma metodologia que emprega uma formulação de modelagem “quase global” para vincular modelos “grosseiros” (ideais ou de baixa fidelidade) com modelos “finos” (práticos ou de alta fidelidade) de diferentes complexidades. Na otimização de engenharia, o mapeamento do espaço se alinha (mapas ) um modelo grosseiro muito rápido com seu modelo fino caro para calcular relacionado, de modo a evitar a otimização cara direta do modelo fino. O processo de alinhamento refina iterativamente um modelo grosseiro “mapeado” (modelo substituto).