科学的なモデルは、それらを説明するための現象とプロセスの抽象表現です。科学モデルは、惑星、太陽、運動の関係が理解されている太陽系を視覚的に表現したものです。
モデルにデータを導入することで、最終結果を検討できます。モデルを作成するには、特定の仮説を提案する必要があります。これにより、取得したい結果の表現ができるだけ正確であり、操作が簡単になるように単純になります。
科学モデルの例
科学モデルを形成するための方法、手法、理論にはいくつかのタイプがあります。そして実際には、科学の各ブランチは科学モデルを作成する独自の方法を持っていますが、他のブランチのモデルを含めて説明を検証することもできます。
モデリングの原則により、彼らが説明しようとする科学の分野に従ってモデルを作成できます。分析モデルを構築する方法は、科学の哲学、一般システム理論、および科学的視覚化で研究されています。
現象のほとんどすべての説明で、いずれかのモデルを適用できますが、使用するモデルを調整して、結果ができるだけ正確になるようにする必要があります。あなたは科学的方法の6つのステップとそれらが何で構成されるかに興味があるかもしれません。
科学モデルの一般的な部分
表現ルール
モデルの作成には、一連のデータとその編成が必要です。モデルは一連の入力データから、提起された仮説の結果を含む一連の出力データを提供します
内部構造
各モデルの内部構造は、提案するモデルのタイプによって異なります。通常、入力と出力の間の対応を定義します。
モデルは、各入力が同じ出力に対応する場合は確定的である場合があり、異なる出力が同じ入力に対応する場合は非確定的である場合もあります。
モデルのタイプ
モデルは、内部構造の表現形式によって区別されます。そして、そこから分類を確立できます。
物理モデル
物理モデル内では、理論モデルと実用モデルを区別できます。最も広く使用されている実用的なモデルタイプは、モックアップとプロトタイプです。
それらは、調査対象のオブジェクトまたは現象の表現またはコピーであり、さまざまな状況での彼らの行動を調査することを可能にします。
この現象の表現を同じスケールで実行する必要はありませんが、結果のデータをそのサイズに基づいて元の現象に外挿できるように設計されています。
理論的な物理モデルの場合、内部ダイナミクスが不明な場合、モデルと見なされます。
これらのモデルを通じて、研究された現象を再現することが求められますが、再現方法がわからないため、この結果が得られる理由を説明するために仮説と変数が含まれています。理論物理学を除いて、物理学のすべてのバリアントに適用されます。
数学モデル
数学的モデルの中で、数学的定式化によって現象を表すことが求められます。この用語は、設計での幾何モデルの参照にも使用されます。それ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、データが既知であり、使用される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と想定されるモデルです。
確率的または確率的モデルとは、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モデルです。これらのモデルは、他のデータがあった場合のモデルの動作を知るために初期データを変更することにより、モデルのシミュレーションを可能にするものです。
一般に、数学モデルは、使用する入力のタイプ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原因の説明が求められるヒューリスティックモデルである場合があります。
または、観測から得られた出力を通じてモデルの結果がチェックされる経験的モデルでもかまいません。
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ある場合があります。
それらは最適化モデルである可能性があり、これらではモデルの操作が考慮され、現象の結果を最適化するために改善できる点を見つける試みが行われます。
最後に、それらは制御モデルになり、変数を制御して取得した結果を制御し、必要に応じて変更できるようにします。
グラフィックモデル
グラフィックリソースを介してデータ表現が行われます。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、表やグラフで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
これは、オブジェクトまたはプロセスのマテリアル表現です。他の方法ではテストすることができない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誘発することが可能である場合に成功します
概念モデル
これらは、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できる仮定を含む、調査対象の現象を表す抽象的な概念のマップです。
モデルを説明するための高度な抽象化があります。それらは、それ自体が科学モデルであり、プロセスの概念的表現は、観察される現象を説明するために管理します。
モデルの表現
概念型
モデルの要因は、モデル内で調査される変数の定性的記述の編成を通じて測定されます。
数学タイプ
数学的定式化により、表現モデルが確立されます。数値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的グラフにすることができます
物理タイプ
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が確立されたとき。一般的に、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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