Научное моделирование

редактировать

Пример научного моделирования. Схема химических и транспортных процессов, связанных с составом атмосферы.

Научное моделирование - это научная деятельность, цель которой - облегчить понимание определенной части или особенности мира, определить, количественно определить, визуализировать или смоделировать, ссылаясь на существующие и обычно общепринятые знания. Это требует выбора и определения соответствующих аспектов ситуации в реальном мире, а затем использования различных типов моделей для различных целей, таких как концептуальные модели для лучшего понимания, операционные модели для реализации, математические модели для количественной оценки и графические модели для визуализации объекта.

Моделирование - неотъемлемая и неотъемлемая часть многих научных дисциплин, каждая из которых имеет свои представления о конкретных типах моделирования. Следующее сказал Джон фон Нейман.

... науки не пытаются объяснять, они даже не пытаются интерпретировать, они в основном создают модели. Под моделью подразумевается математическая конструкция, которая с добавлением определенных словесных интерпретаций описывает наблюдаемые явления. Обоснование такой математической конструкции заключается исключительно в том, что она должна работать, то есть правильно описывать явления из достаточно обширной области.

Также все большее внимание уделяется научному моделированию в таких областях, как естественнонаучное образование, философия науки, теория систем и визуализация знаний. Растет коллекция методов, техник и мета- теории, касающихся всех видов специализированного научного моделирования.

Содержание
  • 1 Обзор
  • 2 Основы
    • 2.1 Моделирование вместо прямых измерений и экспериментов
    • 2.2 Моделирование
    • 2.3 Структура
    • 2.4 Системы
    • 2.5 Создание модели
    • 2.6 Оценка модели
    • 2.7 Визуализация
    • 2.8 Отображение пространства
  • 3 Типа
  • 4 Приложения
    • 4.1 Моделирование и симуляция
    • 4.2 Обучение на основе моделей в образовании
  • 5 См. Также
  • 6 Ссылки
  • 7 Дополнительная литература
  • 8 Внешние ссылки
Обзор
MathModel.svg

Научная модель стремится представить эмпирические объекты, явления и физические процессы в логической и объективный путь. Все модели находятся в симулякрах, то есть в упрощенных отражениях реальности, которые, несмотря на то, что они являются приблизительными, могут быть чрезвычайно полезными. Построение и обсуждение моделей имеет фундаментальное значение для научного предприятия. Полное и правдивое представление может быть невозможно, но научные дебаты часто касаются того, какая модель лучше подходит для данной задачи, например, какая модель климата является более точной для сезонного прогнозирования.

Попытки формализовать принципы эмпирических наук используют интерпретацию для моделирования реальности, точно так же логики аксиоматизируют принципы из логики. Целью этих попыток является построение формальной системы, которая не приведет к теоретическим последствиям, противоречащим тому, что обнаруживается в реальности. Прогнозы или другие утверждения, сделанные на основе такой формальной системы, отражают или отображают реальный мир только в той мере, в какой эти научные модели верны.

Для ученого модель также является способом, с помощью которого человеческие мыслительные процессы могут быть усилены. Например, модели, которые визуализируются в программном обеспечении, позволяют ученым использовать вычислительные мощности для моделирования, визуализации, манипулирования и получения интуитивного представления о представляемой сущности, явлении или процессе. Такие компьютерные модели in silico. Другие типы научных моделей - это in vivo (живые модели, такие как лабораторные крысы ) и in vitro (в стеклянной посуде, например, культура ткани ).

Основы

Моделирование как замена прямого измерения и экспериментирования

Модели обычно используются, когда невозможно или нецелесообразно создать экспериментальные условия, в которых ученые могут напрямую измерять результаты. Прямое измерение результатов в контролируемых условиях (см. Научный метод ) всегда будет более надежным, чем смоделированные оценки результатов.

В рамках моделирования и симуляции модель представляет собой ориентированное на задачу целенаправленное упрощение и абстракцию восприятие реальности, сформированное физическими, правовыми и когнитивными ограничениями. Оно ориентировано на задачи, потому что модель фиксируется с учетом определенного вопроса или задачи. Упрощения оставляют все известные и наблюдаемые объекты и их отношения, которые не являются важно для задачи. Абстракция агрегатов. информация, которая важна, но не нужна в тех же деталях, что и интересующий объект. Оба действия, упрощение и абстракция, выполняются целенаправленно. Однако делаются они на основе восприятия реальности. Это восприятие уже само по себе является моделью, поскольку оно связано с физическим ограничением. Существуют также ограничения на то, что мы можем законно наблюдать с помощью наших текущих инструментов и методов, и когнитивные ограничения, которые ограничивают то, что мы можем объяснить с помощью наших текущих теорий. Эта модель включает в себя концепции, их поведение и их отношения в формальной форме и часто называется концептуальной моделью. Чтобы выполнить модель, ее необходимо реализовать как компьютерное моделирование. Это требует большего выбора, например численных приближений или использования эвристик. Несмотря на все эти эпистемологические и вычислительные ограничения, моделирование было признано третьим столпом научных методов: построение теории, моделирование и эксперименты.

Моделирование

A моделирование - это способ реализации модели, часто используется, когда модель слишком сложна для аналитического решения. Моделирование установившегося состояния предоставляет информацию о системе в определенный момент времени (обычно в состоянии равновесия, если такое состояние существует). Динамическое моделирование предоставляет информацию с течением времени. Моделирование показывает, как будет вести себя конкретный объект или явление. Такое моделирование может быть полезно для тестирования, анализа или обучения в тех случаях, когда реальные системы или концепции могут быть представлены моделями.

Структура

Структура - это фундаментальное и иногда нематериальное понятие, охватывающее распознавание, наблюдение, природу и стабильность паттернов и отношений объектов. От словесного описания снежинки ребенком до подробного научного анализа свойств магнитных полей - концепция структуры является важной основой практически любого способа исследования и открытия в мире. наука, философия и искусство.

Системы

A система - это совокупность взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих единое целое. В общем, система - это конструкция или совокупность различных элементов, которые вместе могут давать результаты, которые невозможно получить с помощью одних элементов. Концепция «интегрированного целого» также может быть сформулирована в терминах системы, воплощающей набор отношений, которые отличаются от отношений набора с другими элементами, а также от отношений между элементом набора и элементами, не являющимися частью реляционный режим. Существует два типа системных моделей: 1) дискретная, в которой переменные изменяются мгновенно в отдельные моменты времени, и 2) непрерывная, когда переменные состояния изменяются непрерывно во времени.

Создание модели

Моделирование - это процесс создания модели как концептуального представления некоторого явления. Обычно модель имеет дело только с некоторыми аспектами рассматриваемого явления, и две модели одного и того же явления могут существенно отличаться, то есть различия между ними заключаются не только в простом переименовании компонентов.

Такие различия могут быть следствием различных требований конечных пользователей модели, концептуальных или эстетических различий между разработчиками модели и случайных решений, принятых в процессе моделирования. Соображения, которые могут повлиять на структуру модели, могут заключаться в предпочтении моделиста сокращенной онтологии, предпочтениях в отношении статистических моделей по сравнению с детерминированными моделями, дискретное или непрерывное время и т. д. В любом случае пользователи модели должны понимать сделанные допущения, которые имеют отношение к ее применимости для данного использования.

Для построения модели требуется абстракция. Предположения используются при моделировании, чтобы указать область применения модели. Например, специальная теория относительности предполагает инерциальную систему отсчета. Это предположение было контекстуализировано и дополнительно объяснено общей теорией относительности. Модель делает точные прогнозы, когда ее предположения верны, и вполне может не делать точных прогнозов, когда ее предположения не верны. Такие допущения часто являются той точкой, в которой старые теории сменяются новыми (общая теория относительности работает также и в неинерциальных системах отсчета).

Оценка модели

Модель оценивается в первую очередь по ее согласованности с эмпирическими данными; любая модель, несовместимая с воспроизводимыми наблюдениями, должна быть изменена или отклонена. Один из способов изменить модель - ограничить область, в которой она имеет высокую достоверность. В качестве примера можно привести физику Ньютона, которая очень полезна, за исключением очень маленьких, очень быстрых и очень массивных явлений Вселенной. Однако одной лишь аппроксимации эмпирических данных недостаточно для признания модели действительной. Другие факторы, важные при оценке модели, включают:

  • Способность объяснять прошлые наблюдения
  • Способность предсказывать будущие наблюдения
  • Стоимость использования, особенно в сочетании с другими моделями
  • Опровержимость, позволяющая оценить степень уверенности в модели
  • Простота или даже эстетическая привлекательность

Люди могут попытаться количественно оценить оценку модели, используя функцию полезности.

Визуализация

Визуализация - это любой метод создания изображений, диаграмм или анимации для передачи сообщения. Визуализация посредством визуальных образов была эффективным способом передачи как абстрактных, так и конкретных идей с незапамятных времен. Примеры из истории включают наскальные рисунки, египетские иероглифы, греческую геометрию и революционные методы технического рисования Леонардо да Винчи для инженерии. и в научных целях.

Отображение пространства

Отображение пространства относится к методологии, которая использует "квазиглобальную" формулировку моделирования для связи сопутствующего "грубого" (идеального или низкого качества) с "точным" (практическим или high-fidelity) модели разной сложности. В инженерной оптимизации пространственное отображение выравнивает (отображает) очень быструю грубую модель с связанной с ней дорогостоящей точной моделью, чтобы избежать прямой дорогостоящей оптимизации точной модели. Процесс выравнивания итеративно уточняет «сопоставленную» грубую модель (суррогатная модель ).

Типы
Приложения

Моделирование и имитация

Одно приложение научного моделирования это область моделирования и симуляции, обычно именуемая «MS». MS имеет широкий спектр приложений, от разработки концепции и анализа, экспериментов, измерений и проверки до анализа утилизации. В проектах и ​​программах могут использоваться сотни различных симуляторов, симуляторов и инструментов анализа моделей.

Пример интегрированного использования моделирования и моделирования в управлении жизненным циклом обороны. Моделирование и имитация на этом изображении представлены в центре изображения тремя контейнерами.

На рисунке показано, как моделирование и имитация используются в качестве центральной части интегрированной программы в процессе разработки оборонных возможностей.

Обучение на основе моделей в образовании

Блок-схема Описание одного стиля обучения на основе моделей

Обучение на основе моделей в образовании, особенно в отношении изучения естественных наук, вовлекает учащихся, создающих модели для научных концепций, чтобы:

  • получить представление о научных идеях
  • Получите более глубокое понимание предмета посредством визуализации модели
  • Повысьте вовлеченность студентов в курс

Различные типы методов обучения на основе моделей включают:

  • Физические макрокосмы
  • Репрезентативные системы
  • Синтаксические модели
  • Эмерджентные модели

Создание моделей в образовании - это итеративное упражнение, в ходе которого студенты уточняют, развивают и оценивают свои модели с течением времени. Благодаря этому обучение от жесткости и монотонности традиционной учебной программы превращается в проявление творческих способностей и любопытства учащихся. Этот подход использует конструктивную стратегию социального сотрудничества и теорию обучения подмосткам. Обучение на основе моделей включает в себя навыки когнитивного мышления, при которых существующие модели могут быть улучшены путем построения новых моделей с использованием старых моделей в качестве основы.

«Обучение на основе моделей влечет за собой определение целевых моделей и пути обучения, которые обеспечивают реальные шансы понимания ". Создание моделей также может включать в себя стратегии смешанного обучения с использованием веб-инструментов и симуляторов, что позволяет учащимся:

  • знакомиться с интерактивными или цифровыми ресурсами
  • Создавать разные модели с различными виртуальные материалы по низкой цене или бесплатно
  • Практикуйтесь в создании моделей в любое время и в любом месте
  • Уточняйте существующие модели

«Хорошо спроектированное моделирование упрощает реальную систему, повышая осведомленность о ней. сложность системы. Студенты могут принять участие в упрощенной системе и узнать, как работает реальная система, не тратя дни, недели или годы, которые потребовались бы, чтобы пройти этот опыт в реальном мире ».

Роль учителя в общем процессе преподавания и обучения - это прежде всего роль фасилитатора и организатора учебного процесса. Он или она давал ученикам задание по созданию модели для конкретной концепции и предоставлял соответствующую информацию или поддержку для упражнения. При создании виртуальных моделей учитель также может предоставить информацию об использовании цифрового инструмента и оказать помощь в устранении неполадок в случае возникновения сбоев при его использовании. Учитель также может организовать групповое обсуждение между студентами и предоставить студентам платформу, необходимую для того, чтобы они могли поделиться своими наблюдениями и знаниями, полученными в процессе создания моделей.

Оценка обучения на основе модели может включать использование рубрик, которые оценивают изобретательность и креативность учащегося при построении модели, а также общее участие учащегося в классе по отношению к нему. знания, полученные в результате деятельности.

Однако для успешного обучения на основе моделей важно уделять должное внимание следующему:

  • Использование правильного инструмента в нужное время для конкретной концепции
  • Предоставление в учебном заведении для деятельности по созданию моделей: например, компьютерный класс с доступом в Интернет или программное обеспечение, установленное для доступа к симулятору или цифровому инструменту
См. Также
Ссылки
Дополнительная литература

В настоящее время существует около 40 журналов о научном моделировании, которые предлагают всевозможные международные форумы. С 1960-х годов растет число книг и журналов о конкретных формах научного моделирования. О научном моделировании также много говорится в литературе по философии науки. Подборка:

  • Райнер Хегсельманн, Ульрих Мюллер и Клаус Троицш (ред.) (1996). Моделирование и симуляция в социальных науках с точки зрения философии науки. Библиотека теории и решений. Дордрехт: Kluwer.
  • Пол Хамфрис (2004). Расширение себя: вычислительная наука, эмпиризм и научный метод. Оксфорд: Oxford University Press.
  • Йоханнес Ленхард, Гюнтер Кюпперс и Терри Шинн (редакторы) (2006) «Моделирование: прагматические конструкции реальности», Springer Berlin.
  • Том Ричи (2012). "Схема морфологии методов моделирования: вклад в общую теорию моделирования". В: Acta Morphologica Generalis, Vol 1. № 1. pp. 1–20.
  • Уильям Силверт (2001). «Моделирование как дисциплина». В: Int. J. Общие системы. Vol. 30 (3), стр. 261.
  • Серджио Сисмондо и Снайт Гиссис (ред.) (1999). Моделирование и симуляция. Специальный выпуск науки в контексте 12.
  • Эрик Винсберг (2018) «Философия и климатология» Кембридж: Cambridge University Press
  • Эрик Винсберг (2010) «Наука в эпоху компьютерного моделирования» Чикаго: University of Chicago Press
  • Эрик Винсберг (2003). «Моделируемые эксперименты: методология виртуального мира». В: Философия науки 70: 105–125.
  • Томаш Геликар, Джим А. Роджерс (2009). «ChemChains : платформа для моделирования и анализа биохимических сетей, предназначенная для лабораторных ученых». BioMed Central.
Внешние ссылки
Викицитатник содержит цитаты, связанные с: научным моделированием
Викискладе есть медиа, связанные с научным моделированием.
Последняя правка сделана 2021-06-07 05:56:17
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте