科学モデルとは何ですか？



の 科学モデル それはそれらを説明するための現象とプロセスの抽象的な表現です。モデルにデータを導入することで最終結果を研究することができます.

モデルを作成するためには、特定の仮説を立てる必要があります。それにより、取得したい結果の表現ができるだけ正確になるだけでなく、簡単に操作できるようになります。.

科学モデルの立体配座については、いくつかの種類の方法、技法、理論があります。そして実際には、科学の各分野には科学モデルを作成するための独自の方法がありますが、説明を検証するために他の分野のモデルを含めることもできます。.

モデリングの原則は、彼らが説明しようとしている科学の分野に基づいてモデルの作成を可能にします.

分析のモデルを構築する方法は、科学の哲学、システムの一般理論、そして科学的可視化において研究されています。.

現象のほとんどすべての説明で、1つのモデルまたは別のモデルを適用できますが、結果ができるだけ正確になるように、使用するモデルを調整する必要があります。.

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科学モデルの一般部分

表現ルール

モデルを作成するには、一連のデータとそれらの編成が必要です。一連の入力データから、モデルは一連の出力データと提案された仮説の結果を提供します。

内部構造

各モデルの内部構造は、提案しているモデルの種類によって異なります。通常、それは入力と出力の間の対応を定義します.

各入力が同じ出力に対応する場合はモデルは決定論的になり、異なる出力が同じ入力に対応する場合は非決定論的になる可能性があります。.

モデルの種類

モデルは、それらの内部構造の表現形式によって区別されます。そしてそこから我々は分類を確立することができます.

物理モデル

物理モデルの中では、理論的モデルと実際的モデルを区別することができます。実用的なモデルの最も一般的に使用されるタイプはモデルとプロトタイプです.

それらは研究する目的または現象の表現またはコピーであり、それは異なる状況におけるそれらの行動を研究することを可能にする。.

現象のこの表現が同じ規模で実行される必要はないが、それらは、結果のデータが現象の大きさに従って元の現象に外挿されることができるように設計されることが必要である。.

理論物理モデルの場合、内部力学がわからない場合はモデルと見なされます。.

これらのモデルを通して、我々は研究された現象を再現しようと試みるが、それを再現する方法を知らないので、この結果が得られる理由の説明を達成することを試みるための仮説および変数を含める。それは理論物理学を除いて、物理学のすべての変種に適用されます.

数学モデル

数学的モデルの中で、目的は数学的定式化を通して現象を表現することです。この用語は、設計における幾何学的モデルを指すのにも使用されます。彼らは他のモデルに分けることができます.

決定論的モデルは、データが既知であること、および使用可能な数式が観測可能な範囲内でいつでも結果を決定するために正確であることが前提とされているモデルです。.

確率モデルまたは確率モデルは、結果が正確ではなく確率であるモデルです。そしてモデルのアプローチが正しいかどうかに関して不確実性があります.

一方、数値モデルは、数値セットを通じてモデルの初期条件を表すものです。これらのモデルは、初期データを変更するモデルのシミュレーションが、他のデータがある場合にモデルがどのように動作するかを知ることを可能にするものです。.

一般に、数学モデルは、作業する入力の種類に応じて分類することもできます。観察されている現象の原因についての説明が求められているヒューリスティックモデルにすることができます。.

あるいは、観測から得られた出力を通してモデルの結果をチェックする、経験的モデルにすることもできます。.

そして最後に、達成したい目的に応じて分類することもできます。それらは、観察されている現象の結果を予測しようとするシミュレーションモデルです。.

それらは最適化のモデルになることができ、これらの中でモデルの動作が生じ、現象の結果を最適化するために改善可能な点を探すことが試みられます。.

最後に、それらは得られた結果を制御し、必要ならばそれを修正するために変数を制御しようとする制御モデルであり得る。.

グラフィックモデル

グラフィックリソースを通して、データの表現が作られます。これらのモデルは通常線またはベクトルです。これらのモデルは、表やグラフを通して表される現象のビジョンを容易にします.

アナログモデル

それはオブジェクトやプロセスの物質的な表現です。それはそうでなければ対比することが不可能であるであろう特定の仮説を検証するために使用されます。このモデルは、私たちが観察しているのと同じ現象を、そのアナログで引き起こすことができれば成功します。

概念モデル

それらは、モデルの結果を垣間見ることができ、それに合わせて調整することができるという仮定を含む、研究されるべき現象を表す抽象的な概念のマップです。.

彼らはモデルを説明するために高レベルの抽象化を持っています。それらは科学的モデルそれ自体であり、そこではプロセスの概念的表現は観察する現象を説明するために管理される.

モデルの表現

概念的なタイプの

モデルの要因は、モデル内で研究するための変数の定性的記述の編成を通して測定されます。.

数学タイプ

数学的定式化を通して、表現モデルが確立されます。数字である必要はありませんが、数学的表現は代数グラフまたは数学グラフにすることができます。

物理的なタイプの

研究対象の現象を再現しようとするプロトタイプまたはモデルを確立するとき。一般に、それらは研究されている現象の再現に必要な規模を縮小するために使用されます。.

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