Plik model naukowy jest abstrakcyjną reprezentacją zjawisk i procesów w celu ich wyjaśnienia. Model naukowy to wizualna reprezentacja Układu Słonecznego, w której docenia się związek między planetami, Słońcem i ruchami.
Poprzez wprowadzenie danych do modelu pozwala na badanie wyniku końcowego. Aby stworzyć model, konieczne jest postawienie pewnych hipotez, aby odwzorowanie wyniku, który chcemy uzyskać, było jak najdokładniejsze, a także proste, aby można było nim łatwo manipulować.
Istnieje kilka rodzajów metod, technik i teorii służących do kształtowania modeli naukowych. W praktyce każda dziedzina nauki ma własną metodę tworzenia modeli naukowych, chociaż może obejmować modele z innych dziedzin, aby zweryfikować jej wyjaśnienie..
Zasady modelowania pozwalają na tworzenie modeli według gałęzi nauki, którą starają się wyjaśnić. Sposób budowania modeli analitycznych jest badany w filozofii nauki, ogólnej teorii systemów oraz w naukowej wizualizacji..
W prawie wszystkich wyjaśnieniach zjawisk można zastosować jeden lub drugi model, ale konieczne jest dostosowanie używanego modelu, aby wynik był jak najbardziej dokładny. Możesz być zainteresowany 6 krokami metody naukowej i tym, z czego one się składają.
Do stworzenia modelu potrzebna jest seria danych i ich organizacja. Ze zbioru danych wejściowych model dostarczy szereg danych wyjściowych z wynikiem postawionych hipotez
Struktura wewnętrzna każdego modelu będzie zależała od typu modelu, który proponujemy. Zwykle określa zgodność między wejściem a wyjściem.
Modele mogą być deterministyczne, gdy każde wejście odpowiada temu samemu wynikowi, lub też niedeterministyczne, gdy różne dane wyjściowe odpowiadają temu samemu wejściu..
Modele wyróżnia forma odwzorowania ich wewnętrznej struktury. I stamtąd możemy ustalić klasyfikację.
W ramach modeli fizycznych można wyróżnić modele teoretyczne i praktyczne. Najczęściej używanymi praktycznymi typami modeli są makiety i prototypy.
Są reprezentacją lub kopią badanego przedmiotu lub zjawiska, co pozwala na badanie ich zachowania w różnych sytuacjach.
Nie jest konieczne, aby ta reprezentacja zjawiska była przeprowadzana w tej samej skali, ale raczej są one zaprojektowane w taki sposób, aby uzyskane dane można było ekstrapolować na pierwotne zjawisko na podstawie jego rozmiaru.
W przypadku teoretycznych modeli fizycznych uważa się je za modele, gdy nie jest znana dynamika wewnętrzna.
Poprzez te modele stara się odtworzyć badane zjawisko, ale nie wiedząc, jak je odtworzyć, uwzględniono hipotezy i zmienne, aby spróbować wyjaśnić, dlaczego uzyskano ten wynik. Jest stosowany we wszystkich odmianach fizyki, z wyjątkiem fizyki teoretycznej.
W modelach matematycznych dąży się do przedstawienia zjawisk za pomocą sformułowania matematycznego. Termin ten jest również używany w odniesieniu do modeli geometrycznych w projektowaniu. Można je podzielić na inne modele.
Model deterministyczny to taki, w którym zakłada się, że dane są znane, a użyte wzory matematyczne są dokładne w celu określenia wyniku w dowolnym momencie, w obserwowalnych granicach..
Modele stochastyczne lub probabilistyczne to takie, w których wynik nie jest dokładny, ale raczej prawdopodobieństwo. I w którym nie ma pewności, czy podejście modelu jest poprawne.
Z drugiej strony modele numeryczne to takie, które poprzez zbiory numeryczne przedstawiają warunki początkowe modelu. Te modele umożliwiają symulacje modelu poprzez zmianę danych początkowych, aby wiedzieć, jak zachowałby się model, gdyby miał inne dane.
Ogólnie rzecz biorąc, modele matematyczne można również klasyfikować w zależności od rodzaju danych wejściowych, z którymi się pracuje. Mogą to być modele heurystyczne, w których poszukuje się wyjaśnień przyczyny obserwowanego zjawiska.
Lub mogą to być modele empiryczne, w których wyniki modelu są sprawdzane na podstawie wyników uzyskanych z obserwacji.
I wreszcie, można je również sklasyfikować według celu, który chcą osiągnąć. Mogą to być modele symulacyjne, w których próbujesz przewidzieć skutki obserwowanego zjawiska.
Mogą to być modele optymalizacyjne, w których rozważa się działanie modelu i podejmuje się próbę znalezienia punktu, który można poprawić w celu optymalizacji wyniku zjawiska.
Wreszcie, mogą to być modele kontrolne, w których próbują kontrolować zmienne, aby kontrolować otrzymany wynik i móc go modyfikować, jeśli to konieczne..
Reprezentacja danych odbywa się za pomocą zasobów graficznych. Te modele to zwykle linie lub wektory. Modele te ułatwiają wizję zjawiska przedstawionego za pomocą tabel i wykresów.
Jest materialną reprezentacją obiektu lub procesu. Służy do weryfikacji pewnych hipotez, które w innym przypadku byłyby niemożliwe do przetestowania. Model ten jest skuteczny, gdy udaje mu się sprowokować to samo zjawisko, które obserwujemy, w swoim analogu
Są to mapy abstrakcyjnych pojęć, które reprezentują badane zjawiska, w tym założenia, które pozwalają dostrzec wynik modelu i można go do niego dopasować..
Mają wysoki poziom abstrakcji, aby wyjaśnić model. Są to modele naukowe per se, w których konceptualna reprezentacja procesów jest w stanie wyjaśnić obserwowane zjawisko.
Czynniki modelu są mierzone poprzez organizację opisów jakościowych zmiennych, które mają być badane w ramach modelu..
Modele reprezentacji są ustalane za pomocą sformułowania matematycznego. Nie jest konieczne, aby były to liczby, ale reprezentacja matematyczna może być grafami algebraicznymi lub matematycznymi
Kiedy powstają prototypy lub modele, które próbują odtworzyć badane zjawisko. Na ogół służą do zmniejszenia skali niezbędnej do odtworzenia badanego zjawiska..
Jeszcze bez komentarzy