Kas yra mokslinis modelis?

Mokslinis modelis yra abstraktus reiškinių ir procesų, paaiškinančių juos, vaizdavimas. Įvedus duomenis į modelį, galima ištirti galutinį rezultatą.

Norėdami sukurti modelį, būtina kelti tam tikras hipotezes, kad norimo gauti rezultato atvaizdavimas būtų kuo tikslesnis, taip pat paprastas, kad jį būtų lengva manipuliuoti.

Yra keletas metodų, metodų ir teorijų, taikomų moksliniams modeliams. Praktikoje kiekviena mokslo kryptis turi savo metodą moksliniams modeliams kurti, nors ji gali apimti kitų šakų modelius, kad galėtų patikrinti jo paaiškinimus.

Modeliavimo principai leidžia kurti modelius, pagrįstus mokslo šaka, kurią jie stengiasi paaiškinti.

Analizės modelių kūrimo būdas nagrinėjamas mokslo filosofijoje, bendroje sistemų teorijoje ir mokslinėje vizualizacijoje.

Beveik visuose reiškinių paaiškinimuose galima taikyti vieną ar kitą modelį, tačiau būtina koreguoti naudotiną modelį, kad rezultatas būtų kuo tikslesnis.

Galbūt jus domina 6 mokslinio metodo žingsniai ir tai, ką jie sudaro.

Bendrosios mokslinio modelio dalys

Atstovavimo taisyklės

Norėdami sukurti modelį, jums reikia duomenų serijos ir jų organizavimo. Iš įvesties duomenų rinkinio modelis pateiks išvesties duomenų seriją su siūlomų hipotezių rezultatais

Vidinė struktūra

Kiekvieno modelio vidinė struktūra priklausys nuo siūlomo modelio tipo. Paprastai jis apibrėžia įvesties ir išvesties atitiktį.

Modeliai gali būti deterministiniai, kai kiekvienas įėjimas atitinka tą patį išvestį, taip pat net deterministinis, kai skirtingi išėjimai atitinka tą pačią įvestį.

Modelių tipai

Modeliai pasižymi jų vidinės struktūros atvaizdavimo forma. Ir iš ten galime nustatyti klasifikaciją.

Fiziniai modeliai

Fiziniuose modeliuose galime atskirti teorinius ir praktinius modelius. Dažniausiai naudojami praktinio modelio tipai yra modeliai ir prototipai.

Jie yra studijų dalyko ar reiškinio atvaizdas arba kopija, kuri leidžia ištirti jų elgesį skirtingose ​​situacijose.

Nereikia, kad šis reiškinio atvaizdavimas būtų atliekamas toje pačioje skalėje, bet kad jie būtų suprojektuoti taip, kad gautus duomenis būtų galima ekstrapoliuoti pagal pradinį reiškinį pagal jo dydį.

Teorinių fizinių modelių atveju jie laikomi modeliais, kai vidaus dinamika nėra žinoma.

Per šiuos modelius siekiame atkurti studijuotą reiškinį, bet nežinodami, kaip jį atkurti, mes įtraukiame hipotezes ir kintamuosius, kad būtų galima paaiškinti, kodėl šis rezultatas yra gautas. Jis taikomas visuose fizikos variantuose, išskyrus teorinę fiziką.

Matematiniai modeliai

Matematiniuose modeliuose siekiama parodyti reiškinius matematine forma. Šis terminas taip pat vartojamas geometriniams modeliams, skirtiems dizainui. Jie gali būti suskirstyti į kitus modelius.

Deterministinis modelis yra toks, kuriame daroma prielaida, kad duomenys yra žinomi ir kad naudojamos matematinės formulės yra tikslios, kad nustatytų rezultatus bet kuriuo metu, laikantis nustatytų ribų.

Stochastiniai arba tikimybiniai modeliai yra tie, kuriuose rezultatas nėra tikslus, bet tikimybė. Ir kur yra netikrumas, ar modelis yra teisingas.

Kita vertus, skaitmeniniai modeliai yra tie, kurie per skaitinius rinkinius atspindi pradines modelio sąlygas. Šie modeliai yra tie, kurie leidžia modeliuoti modelius, keičiant pradinius duomenis, kad žinotų, kaip modelis elgtųsi, jei jis turėtų kitų duomenų.

Apskritai matematiniai modeliai taip pat gali būti klasifikuojami priklausomai nuo įvesties tipo, su kuriuo dirbate. Jie gali būti heuristiniai modeliai, kuriuose ieškoma pastebėto reiškinio priežasties.

Arba jie gali būti empiriniai modeliai, kuriuose jie tikrina modelio rezultatus per stebėjimo rezultatus.

Galiausiai jie taip pat gali būti klasifikuojami pagal tikslą, kurį jie nori pasiekti. Jie gali būti modeliavimo modeliai, kuriuose bandote numatyti stebimo reiškinio rezultatus.

Jie gali būti optimizavimo modeliai, todėl atsiranda modelio veikimas ir bandoma ieškoti taško, kuris yra patobulintas, siekiant optimizuoti šio reiškinio rezultatą.

Norėdami baigti, jie gali būti valdymo modeliai, kuriuose jie bando kontroliuoti kintamuosius, kad būtų galima kontroliuoti gautą rezultatą ir, jei reikia, sugebėti jį keisti.

Grafiniai modeliai

Per grafinius išteklius pateikiami duomenys. Šie modeliai paprastai yra linijos arba vektoriai. Šie modeliai palengvina šio reiškinio viziją, pateikiamą per lenteles ir grafikus.

Analoginis modelis

Tai materialus objekto ar proceso atvaizdas. Jis naudojamas patvirtinti tam tikras hipotezes, kurios priešingu atveju būtų neįmanoma. Šis modelis yra sėkmingas, kai pavyksta išprovokuoti tą patį reiškinį, kurį stebime, analogijoje

Konceptualūs modeliai

Jie yra abstrakčių sąvokų žemėlapiai, atspindintys tiriamus reiškinius, įskaitant prielaidas, leidžiančias matyti modelio rezultatą ir prisitaikyti prie jo.

Jie turi aukštą abstrakcijos lygį, kad paaiškintų modelį. Tai yra moksliniai modeliai per se, kur konceptualus procesų atstovavimas sugeba paaiškinti pastebėtą reiškinį.

Modelių vaizdavimas

Konceptualus tipas

Modelio veiksniai matuojami organizuojant kokybinius kintamųjų aprašymus, kurie bus tiriami pagal modelį.

Matematinis tipas

Per matematinę formuluotę sukuriami reprezentaciniai modeliai. Nereikia, kad jie būtų skaičiai, bet matematinis atvaizdavimas gali būti algebrinė arba matematinė grafika

Fizinio tipo

Nustatant prototipus ar modelius, kurie bando atkurti tiriamą reiškinį. Apskritai jie naudojami siekiant sumažinti mastą, reikalingą tiriamo reiškinio atkūrimui.