Научное моделирование

Материал из свободной русской энциклопедии «Традиция»
Перейти к: навигация, поиск
Icons-mini-icon 2main.png Основная статья: Научная теория
Схема транспортных путей перемещения химически элементов кругооборота в природе, связанных с атмосферным составом

Научное моделирование — процесс исследования реального мира с помощью создания абстрактных, концептуальных, графических и/или математических моделей. Наука предлагает растущее собрание методов, методов и теории обо всех видах специализированного научного моделирования. Научная модель может обеспечить путь лёгкого прочтения элементов, которые были сломаны в более простой форме.

Моделирование — существенная и неотделимая часть всей научной деятельности, и много научных дисциплин имеют их собственные идеи об определенных типах моделирования. Есть небольшая общая теория о научном моделировании, предлагаемая философией науке — теория систем, и новые области как визуализация знания.[1]

Научные основы моделирования[править]

Модель[править]

Научная модель стремится представить эмпирические объекты, явления, и физические процессы логическим и объективным способом. Все модели находятся в изображениях, то есть, в упрощённом размышлении действительности, но несмотря на их врожденную ошибочность, они однако чрезвычайно полезны [2]. Строение и обсуждение моделей фундаментальны для научного подхода. Полное и истинное представление может быть невозможным (см. непредставительную теорию en:Non-representational_theory), но научные дебаты часто касаются того, что является лучшей моделью для данной задачи, типа самой точной модели климата для сезонного прогноза[3].

Попытки формализовать принципы эмпирических наук, используя интерпретацию, чтобы моделировать действительность, таким же образом логичны, как аксиоматические (axiomatize) принципы логики. Цель этих попыток состоит в том, чтобы строить формальную систему, для которой действительность является единственной интерпретацией en:Reality. Мир — интерпретация (или модель) этих наук, только поскольку эти науки верны[4].

Для учёного модель — также путь, которым человек думал о том, что процессы могут быть усилены[5]. Например, модели, которые представлены в программном обеспечении, позволяют учёным усиливать вычислительную власть моделирования, визуализировать, управлять и получать интуицию о юридическом лице, явлении или представляемом процессе. Такие компьютерные модели находятся в silico. Другие типы научной модели — модели в естественных условиях (живущий модели, типа лабораторных крыс en:Laboratory_rat) и в пробирке (в стеклянной посуде, типа культуры ткани en:Tissue_culture)[6].

Моделирование вместо прямого измерения и экспериментирования[править]

Модели типично используются, когда это является или невозможным или непрактичным, чтобы создать экспериментальные условия, в которых ученые могут непосредственно измерить результаты. Прямое измерение результатов при условиях, которыми управляют (см. Научный метод) всегда будет более точным, чем моделируемые оценки результатов. Предсказывания результатов, предположения использования моделей призводят в то время, когда отсутствуют измерения. С увеличением числа предположений в модели, точность и рациональность модели уменьшаются.

Моделирование языка[править]

Язык моделирования en:Modeling_language — любой искусственный язык en:Artificial_language, который может использоваться, чтобы выразить информацию или знание или системы в структуре, которая определена последовательным набором правил. Правила используются для интерпретации значения компонентов в структуре. Примеры моделирования языков — Язык Описания Архитектуры (ADL) en:Architecture_Description_Language для описания и представления архитектуры системы en:System_architecture, Объединенный Язык Моделирования (UML) en:Unified_Modeling_Language для систем программного обеспечения, IDEF en:IDEF для процессов и VRML en:VRML 3D - стереомоделей компьютерной графики en:3-D_computer_graphics, разработанных особенно со Всемирной Паутиной в памяти en:World_Wide_Web.

Моделирование[править]

Моделирование — построение модели. Устойчивое государственное моделирование обеспечивает информацию о системе во время (обычно в равновесия, если это существует). Динамическое моделирование обеспечивает информацию в течение длительного времени. Моделирование приводит модель в чувство и показывает, как специфический объект или явление будут вести себя. Это полезно для испытания, анализа или обучения, где системы реального мира или понятия могут быть представлены моделью.[7]

Структурирование[править]

Структура en:Structure — фундаментальное и иногда неосязаемое понятие покрыть признание, наблюдение, природу, и стабильность образцов и отношений объектов. От устного описания основы метода en:Scientific_analysis, к детальному научному анализу свойств магнитных полей en:Magnetic_field, понятие структуры — существенный фонд почти каждого способа запроса и открытия в философии науки, и искусстве.[8]

Система[править]

Система en:System — ряд взаимодействующих или взаимозависимых объектов, реальных или абстрактных, формирующих интегрированное целое. Вообще, система — конструкция или собрание различных элементов, которые вместе могут произвести результаты, не доступные с одними элементами[9]. Понятие интегрированного целого может также быть заявлено в терминах системы, воплощающей ряд отношений, которые дифференцированы от отношений набора с другими элементами, и от отношений между элементами набора и элементами, не являющихся частью относительно режима. Есть два типа систем: 1) дискретный, в котором переменные изменяются мгновенно в отдельных пунктах во времени, 2) непрерывные системы, где государственные переменные изменяются непрерывно относительно времени[10].

Производство модели[править]

Моделирование обращается к процессу производства модели как концептуальное представление некоторого явления. Как правило модель обращается только к некоторым аспектам рассматриваемого явления, и две модели того же самого явления могут быть чрезвычайно отличными, где различие является большим, чем только простое переименование. Это может произойти из-за отличающихся требований конечных пользователей модели или к концептуальным или эстетическим различиям modellers и решениями, принятыми в течение процесса моделирования. Эстетические рассмотрения, которые могут влиять на структуру en:Structure модели, могли бы быть предпочтением модельеров с уменьшенной онтологии en:Ontology (процесс представления знаний о реальном мире при моделировании), предпочтением относительно вероятностных моделей в отношении детерминированных, дискретных моделей против непрерывного времени и т.д. По этой причине пользователи образцовой потребности должны понимать оригинальную цель модели и предположения о ее законности [цитата, необходимая].

Процесс оценки модели[править]

Модель оценена прежде всего ее последовательностью к эмпирическим данным; любая модель, непоследовательная с восстанавливаемыми наблюдениями должна быть изменена или отклонена. Однако, использование только эмпирических данных не достаточно для модели, которая будет принята как действительная.

Другие факторы, важные в оценке модели включают:[цитата, необходимая]

  • Способность объяснять прошлые наблюдения
  • Способность предсказывать будущие наблюдения
  • Стоимость использования, особенно в комбинации с другими моделями
  • Refutability, позволяя оценку степени веры модели
  • Простота, или даже эстетическое обращение

Люди могут попытаться определить количество оценок модели, используя сервисную функцию en:Utility_function.

Визуализация[править]

Визуализация — методы создания изображений, диаграмм, мультипликаций и т.д., для более ясного иллюстрирования мысли или сообщения. Визуализация через визуальные образы была эффективным способом сообщить и абстрактные и конкретные идеи с начала эволюции человека. Примеры из истории включают наскальные рисунки en:Cave_painting, Египетские иероглифы en:Egyptian_hieroglyphs, греческую геометрию en:Geometry, и Леонардо дa Винчи en:Leonardo_da_Vinci с его революционными методами технического рисунка для разработки и научных целей.

Типы научного моделирования[править]

Моделирование бизнес-процесса[править]

Абстракция для моделирования Бизнес-процесса [11]

В бизнес-процессе, моделируя модель процесса предприятия часто упоминается как модель бизнес-процесса en:Business_process_modeling. Модели процесса — основные понятия в дисциплине разработки процесса.

Модели процесса:

  • Процессы той же самой природы, которые классифицированы вместе в модель.
  • Описание процесса на уровне типового.
  • Когда модель процесса — на уровне типового, процесс — его экземпляр.

Та же самая модель процесса, которая используется неоднократно для развития многих заявлений, имеет много экземпляров.

Одно возможное использование модели процесса должно предписать, как вещи must/should/could, должно быть сделано отличающимся от непосредственного процесса, который является действительным, что случается. Модель процесса — это примерное ожидание того, на что будет похож процесс. То, чем должен быть процесс, будет определено в течение фактического развития системы.[12]

Другие типы[править]

Применение[править]

Моделирование и симуляция[править]

Одно заявление научного моделирования — область Моделирования и Симуляции, вообще называется M&S.[12] M&S имеет спектр заявлений, которые располагаются согласно развития понятия и анализа от экспериментирования, измерения и проверки, до анализа распоряжения. Проекты и программы могут использовать сотни различных моделирований, тренажеров и моделированные инструменты анализа.

Пример интегрированного использования Моделирования и симуляции в управлении цикла жизни Защиты. Моделирование и моделирование в этом изображении представлены в центре изображения с этими тремя контейнерами.[13]

Показы фигуры, как Моделирование и Симуляция используются как центральная часть интегрированной программы в процессе развития способности защиты.[6]

Смотри также[править]

Логотип «Викисловаря»
В Викисловаре есть страница о термине «Экономическая модель»

А Общие определения

Б. Моделирование в естественных науках:

Примечания[править]

  1. http://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_model
  2. Box, George E.P. & Draper, N.R. (1987). [Empirical Model-Building and Response Surfaces.] Wiley. p. 424
  3. Hagedorn, R. et al. (2005) http://www.ecmwf.int/staff/paco_doblas/abstr/tellus05_1.pdf Tellus 57A:219-233
  4. edited by Hans Freudenthal (1951), The Concept and the Role of the Model in Mathematics and Natural and Social Sciences, p. 8-9
  5. C. West Churchman, The Systems Approach, New York: Dell publishing, 1968, p.61
  6. What is a model?
  7. Systems Engineering Fundamentals. Defense Acquisition University Press, 2003.
  8. Pullan, Wendy (2000). Structure. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 0521782589
  9. Fishwick PA. (1995). Simulation Model Design and Execution: Building Digital Worlds. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  10. Sokolowski, J.A.,Banks, C.M.(2009). Principles of Modeling and Simulation. Hoboken, NJ: John Wiley and Sons.
  11. Colette Rolland (1993). "Modeling the Requirements Engineering Process." in: 3rd European-Japanese Seminar on Information Modelling and Knowledge Bases, Budapest, Hungary, June 1993.
  12. C. Rolland and C. Thanos Pernici (1998). "A Comprehensive View of Process Engineering". In: Proceedings of the 10th International Conference CAiSE'98, B. Lecture Notes in Computer Science 1413, Pisa, Italy, Springer, June 1998.
  13. Systems Engineering Fundamentals. Defense Acquisition University Press, 2003.