과학적 모델은 무엇입니까?

그 과학적 모델 그것들을 설명하기위한 현상과 과정을 추상적으로 표현한 것입니다. 모델의 데이터 도입을 통해 최종 결과를 연구 할 수 있습니다..

모델을 만들기 위해서는 우리가 얻고 자하는 결과의 표현이 가능한 한 정확하고 단순 할뿐만 아니라 쉽게 조작 될 수 있도록 특정 가설을 제기 할 필요가있다.

과학 모델의 형태에 대한 방법, 기술 및 이론에는 여러 가지 유형이 있습니다. 실제로 과학의 각 부문은 과학적 모델을 만들기위한 고유 한 방법을 가지고 있지만 설명을 검증하기 위해 다른 지점의 모델을 포함 할 수 있습니다.

모델링의 원리는 그들이 설명하려고하는 과학의 한 부분을 기반으로 한 모델의 생성을 허용한다..

분석 모델을 만드는 방법은 과학 철학, 시스템의 일반적인 이론 및 과학적 시각화에서 연구됩니다.

거의 모든 현상 설명에서 하나의 모델 또는 다른 모델을 적용 할 수 있지만 사용되는 모델을 조정해야 결과가 가능한 정확 해집니다..

아마 당신은 과학적 방법의 6 단계와 그것들로 구성되는 것에 흥미가있을 것입니다..

과학 모델의 일반 부분

표현 규칙

모델을 생성하려면 일련의 데이터와 그 모델을 구성해야합니다. 일련의 입력 데이터로부터 모델은 제안 된 가설의 결과와 함께 일련의 출력 데이터를 제공 할 것이다

내부 구조

각 모델의 내부 구조는 우리가 제안하고있는 모델의 유형에 달려 있습니다. 일반적으로 입력과 출력 사이의 일치 성을 정의합니다..

모델은 각 입력이 동일한 출력에 해당 할 때 결정적 일 수 있으며, 또는 서로 다른 출력이 동일한 입력에 해당 할 때 결정적이지 않을 수도 있습니다..

모델 유형

모델은 내부 구조의 표현 형식으로 구별됩니다. 그리고 거기에서 우리는 분류를 확립 할 수 있습니다..

물리적 모델

물리적 모델 내에서 이론적 모델과 실제 모델을 구별 할 수 있습니다. 실용적인 모델의 가장 일반적으로 사용되는 유형은 모델과 프로토 타입입니다..

연구 대상 또는 현상의 표 현 또는 사본으로, 상황에 따라 행동을 연구 할 수 있습니다.

현상의 이러한 표현이 동일한 규모로 수행 될 필요는 없지만 결과 데이터가 현상의 크기에 따라 원래의 현상으로 외삽 될 수있는 방식으로 설계되어야합니다.

이론적 인 물리적 모델의 경우 내부 역학이 알려지지 않은 경우 모델로 간주됩니다.

이 모델들을 통해 우리는 연구 된 현상을 재현하려하지만 그것을 재현하는 방법을 모르는 상태에서 왜 결과가 얻어지는 지에 대한 설명을 얻기 위해 가설과 변수를 포함합니다. 그것은 이론 물리학을 제외하고 물리학의 모든 변형에 적용됩니다..

수학적 모델

수학적 모델 내에서 목표는 수학적 공식을 통해 현상을 표현하는 것입니다. 이 용어는 디자인의 기하학 모델을 나타 내기 위해 사용됩니다. 그들은 다른 모델들로 나눌 수있다..

결정 론적 모델은 데이터가 알려져 있고 사용 된 수학 공식이 관찰 가능한 한계 내에서 언제든지 결과를 결정할 수 있다고 가정하는 모델입니다.

확률 적 또는 확률 론적 모델은 결과가 정확하지는 않지만 확률이 높은 모델입니다. 그리고 모델의 접근법이 올바른지 여부에 대한 불확실성이있다..

반면에 수치 모델은 수치 세트를 통해 모델의 초기 조건을 나타내는 모델입니다. 이 모델은 모델의 시뮬레이션을 허용하여 초기 데이터를 변경하여 다른 데이터가있는 경우 모델이 작동하는 방식을 알 수 있도록합니다..

일반적으로 수학 모델은 작업하는 입력 유형에 따라 분류 할 수도 있습니다. 관찰되는 현상의 원인에 대한 설명이 필요한 휴리스틱 모델이 될 수 있습니다..

또는 그것들은 경험적 모델이 될 수 있으며, 관찰에서 얻은 결과를 통해 모델의 결과를 확인합니다.

그리고 마지막으로, 그들은 또한 그들이 성취하고자하는 목표에 따라 분류 될 수 있습니다. 관찰되는 현상의 결과를 예측하려고하는 시뮬레이션 모델이 될 수 있습니다..

그것들은 최적화의 모델이 될 수 있습니다. 모델의 작동이 발생하고 현상의 결과를 최적화하는 것이 개선 될 수있는 지점을 찾으려고 노력합니다.

끝내기 위해 변수는 제어 모델이 될 수 있습니다. 여기서 변수를 제어하여 얻은 결과를 제어하고 필요한 경우 변수를 수정하려고합니다..

그래픽 모델

그래픽 자원을 통해 데이터 표현이 이루어집니다. 이 모델은 대개 선 또는 벡터입니다. 이 모델은 테이블과 그래프를 통해 나타나는 현상의 시야를 촉진합니다..

아날로그 모델

객체 또는 프로세스의 재료 표현입니다. 그렇지 않으면 대조가 불가능한 특정 가설을 검증하는 데 사용됩니다. 이 모델은 우리가 관찰하고있는 것과 동일한 현상을 그 아날로그에서 일으킬 때 성공적이다.

개념적 모델

그것들은 모델의 결과를 엿볼 수 있고 그것에 조정될 수있는 가정을 포함하여 연구되어야 할 현상을 나타내는 추상적 개념의지도입니다.

그들은 모델을 설명하기 위해 높은 추상화 수준을 가지고 있습니다. 그것들은 과학적 모델 그 자체로서, 프로세스의 개념적 표현이 관찰 할 현상을 설명하는 것을 관리합니다.

모델 표현

개념 유형 중

모델의 요인은 모델 내에서 연구 할 변수에 대한 질적 설명의 조직을 통해 측정됩니다.

수학적 유형

수학 공식을 통해 표현 모델이 수립됩니다. 숫자 일 필요는 없지만 수학적 표현은 대수적 또는 수학적 그래프 일 수 있습니다.

물리적 유형

연구 할 현상을 재현하려는 프로토 타입이나 모델을 수립 할 때. 일반적으로 연구 된 현상의 재생산에 필요한 규모를 줄이기 위해 사용됩니다.

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