Wissenschaftliche Modellierung
Modellierung als Ersatz für direkte Messung und ExperimenteEdit
Modelle werden normalerweise verwendet, wenn es entweder unmöglich oder unpraktisch ist, experimentelle Bedingungen zu schaffen, unter denen Wissenschaftler Ergebnisse direkt messen können . Die direkte Messung von Ergebnissen unter kontrollierten Bedingungen (siehe Wissenschaftliche Methode) ist immer zuverlässiger als modellierte Schätzungen von Ergebnissen.
Innerhalb der Modellierung und Simulation ist ein Modell eine aufgabengesteuerte, zielgerichtete Vereinfachung und Abstraktion einer Wahrnehmung der Realität, geprägt von physischen, rechtlichen und kognitiven Zwängen. Es ist aufgabengesteuert, da ein Modell unter Berücksichtigung einer bestimmten Frage oder Aufgabe erfasst wird. Vereinfachungen lassen alle bekannten und beobachteten Entitäten und ihre Beziehung unberücksichtigt, die für die Aufgabe nicht wichtig sind. Die Abstraktion aggregiert Informationen, die wichtig sind, aber nicht im selben Detail wie das interessierende Objekt benötigt werden. Beide Aktivitäten, Vereinfachung und Abstraktion, werden gezielt durchgeführt. Sie basieren jedoch auf einer Wahrnehmung der Realität. Diese Wahrnehmung ist bereits ein Modell für sich, da sie mit einer physischen Einschränkung verbunden ist. Es gibt auch Einschränkungen für das, was wir mit unseren aktuellen Werkzeugen und Methoden legal beobachten können, und kognitive Einschränkungen, die einschränken, was wir mit unseren aktuellen Theorien erklären können. Dieses Modell umfasst die Konzepte, ihr Verhalten und ihre informelle Beziehungsform und wird häufig als konzeptionelles Modell bezeichnet. Um das Modell auszuführen, muss es als Computersimulation implementiert werden. Dies erfordert mehr Auswahlmöglichkeiten, wie z. B. numerische Näherungen oder die Verwendung von Heuristiken. Trotz all dieser erkenntnistheoretischen und rechnerischen Einschränkungen wurde die Simulation als dritte Säule wissenschaftlicher Methoden anerkannt: Theoriebildung, Simulation und Experimentieren.
SimulationEdit
Eine Simulation ist ein Weg zur Implementierung das Modell, das häufig verwendet wird, wenn das Modell für die analytische Lösung zu komplex ist. Eine stationäre Simulation liefert Informationen über das System zu einem bestimmten Zeitpunkt (normalerweise im Gleichgewicht, wenn ein solcher Zustand vorliegt). Eine dynamische Simulation liefert Informationen über die Zeit. Eine Simulation zeigt, wie sich ein bestimmtes Objekt oder Phänomen verhält. Eine solche Simulation kann zum Testen, Analysieren oder Trainieren in den Fällen nützlich sein, in denen reale Systeme oder Konzepte durch Modelle dargestellt werden können.
StructureEdit
Structure ist eine grundlegende und manchmal immaterieller Begriff, der das Erkennen, Beobachten, die Natur und die Stabilität von Mustern und Beziehungen von Entitäten abdeckt. Von der verbalen Beschreibung einer Schneeflocke durch ein Kind bis zur detaillierten wissenschaftlichen Analyse der Eigenschaften von Magnetfeldern ist das Konzept der Struktur eine wesentliche Grundlage für nahezu jede Art der Untersuchung und Entdeckung in Wissenschaft, Philosophie und Kunst. P. >
SystemsEdit
Ein System ist eine Reihe interagierender oder voneinander abhängiger Entitäten, real oder abstrakt, die ein integriertes Ganzes bilden. Im Allgemeinen ist ein System ein Konstrukt oder eine Sammlung verschiedener Elemente, die zusammen Ergebnisse liefern können Das Konzept eines „integrierten Ganzen“ kann auch als ein System bezeichnet werden, das eine Menge von Beziehungen verkörpert, die sich von Beziehungen der Menge zu anderen Elementen unterscheiden und Beziehungen zwischen einem Element der Menge bilden und Elemente, die nicht Teil des relationalen Regimes sind. Es gibt zwei Arten von Systemmodellen: 1) diskret, bei denen sich die Variablen zu unterschiedlichen Zeitpunkten sofort ändern, und 2) kontinuierlich, bei denen sich die Zustandsvariablen ändern c Kontinuierlich in Bezug auf die Zeit.
Generieren eines ModellsEdit
Modellierung ist der Prozess des Generierens eines Modells als konzeptionelle Darstellung eines Phänomens. Typischerweise behandelt ein Modell nur einige Aspekte des fraglichen Phänomens, und zwei Modelle desselben Phänomens können wesentlich unterschiedlich sein – das heißt, die Unterschiede zwischen ihnen umfassen mehr als nur eine einfache Umbenennung von Komponenten. P. >
Solche Unterschiede können auf unterschiedliche Anforderungen der Endbenutzer des Modells oder auf konzeptionelle oder ästhetische Unterschiede zwischen den Modellierern und auf zufällige Entscheidungen während des Modellierungsprozesses zurückzuführen sein. Überlegungen, die die Struktur eines Modells beeinflussen können, können sein Die Präferenz des Modellierers für eine reduzierte Ontologie, Präferenzen in Bezug auf statistische Modelle gegenüber deterministischen Modellen, diskrete gegenüber kontinuierlicher Zeit usw. In jedem Fall müssen Benutzer eines Modells die getroffenen Annahmen verstehen, die für seine Gültigkeit für eine bestimmte Verwendung relevant sind.
Das Erstellen eines Modells erfordert eine Abstraktion. Bei der Modellierung werden Annahmen verwendet, um den Anwendungsbereich des Modells anzugeben. Beispielsweise nimmt die spezielle Relativitätstheorie einen trägen Bezugsrahmen an. Diese Annahme wurde kontextualisiert und durch die allgemeine Relativitätstheorie weiter erklärt.Ein Modell macht genaue Vorhersagen, wenn seine Annahmen gültig sind, und möglicherweise keine genauen Vorhersagen, wenn seine Annahmen nicht zutreffen. Solche Annahmen sind oft der Punkt, an dem ältere Theorien von neuen abgelöst werden (die allgemeine Relativitätstheorie funktioniert auch in nicht trägen Referenzrahmen).
Bewertung eines ModellsEdit
Ein Modell wird in erster Linie anhand seiner Konsistenz mit empirischen Daten bewertet; Jedes Modell, das nicht mit reproduzierbaren Beobachtungen vereinbar ist, muss geändert oder abgelehnt werden. Eine Möglichkeit, das Modell zu ändern, besteht darin, die Domäne einzuschränken, für die ihm eine hohe Gültigkeit zugeschrieben wird. Ein typisches Beispiel ist die Newtonsche Physik, die bis auf die sehr kleinen, sehr schnellen und sehr massiven Phänomene des Universums sehr nützlich ist. Eine Anpassung an empirische Daten allein reicht jedoch nicht aus, um ein Modell als gültig zu akzeptieren. Weitere wichtige Faktoren für die Bewertung eines Modells sind:
- Fähigkeit, frühere Beobachtungen zu erklären
- Fähigkeit, zukünftige Beobachtungen vorherzusagen
- Nutzungskosten, insbesondere in Kombination mit anderen Modellen
- Widerlegbarkeit, die eine Einschätzung des Vertrauensgrades in das Modell ermöglicht
- Einfachheit oder sogar ästhetische Attraktivität
Menschen können dies versuchen Quantifizieren Sie die Bewertung eines Modells mithilfe einer Dienstprogrammfunktion.
VisualizationEdit
Visualisierung ist eine beliebige Technik zum Erstellen von Bildern, Diagrammen oder Animationen zur Übermittlung einer Nachricht. Visualisierung durch visuelle Bilder ist seit den Anfängen des Menschen ein effektiver Weg, um sowohl abstrakte als auch konkrete Ideen zu kommunizieren. Beispiele aus der Geschichte sind Höhlenmalereien, ägyptische Hieroglyphen, griechische Geometrie und Leonardo da Vincis revolutionäre Methoden des technischen Zeichnens für technische und wissenschaftliche Zwecke.
Space MappingEdit
Space Mapping bezieht sich auf Eine Methodik, die eine „quasi-globale“ Modellierungsformulierung verwendet, um den Begleiter „grob“ (ideal oder Low-Fidelity) mit „feinen“ (praktischen oder High-Fidelity) Modellen unterschiedlicher Komplexität zu verknüpfen. Bei der technischen Optimierung wird die Raumzuordnung ausgerichtet (Karten) ) ein sehr schnelles Grobmodell mit dem dazugehörigen teuer zu berechnenden Feinmodell, um eine direkte teure Optimierung des Feinmodells zu vermeiden. Der Ausrichtungsprozess verfeinert iterativ ein „abgebildetes“ Grobmodell (Ersatzmodell).