Научное моделирование
| Часть серии о |
| Исследовать |
|---|
 |
| Философский портал |
Научное моделирование — это деятельность, которая создает модели , представляющие эмпирические определенной части или особенности мира объекты, явления и физические процессы, чтобы облегчить понимание , определение , количественную оценку , визуализацию или моделирование . Это требует выбора и определения соответствующих аспектов ситуации в реальном мире, а затем разработки модели для воспроизведения системы с этими характеристиками. Различные типы моделей могут использоваться для разных целей, например, концептуальные модели для лучшего понимания, операционные модели для практической реализации , математические модели для количественной оценки, вычислительные модели для моделирования и графические модели для визуализации предмета.
Моделирование является существенной и неотъемлемой частью многих научных дисциплин, каждая из которых имеет свои представления о конкретных видах моделирования. [1] [2] Следующее сказал Джон фон Нейман . [3]
...науки не пытаются объяснить, они даже почти не пытаются интерпретировать, они главным образом строят модели. Под моделью понимают математическую конструкцию, которая с добавлением определенных словесных интерпретаций описывает наблюдаемые явления. Оправданием такой математической конструкции является исключительно то, что она должна работать, то есть правильно описывать явления из достаточно широкой области.
Также все большее внимание уделяется научному моделированию. [4] в таких областях, как научное образование , [5] философия науки , теория систем и визуализация знаний . Существует растущая коллекция методов , техник и метатеорий всех видов специализированного научного моделирования.
Обзор [ править ]
Научная модель стремится представить эмпирические объекты, явления и физические процессы логическим и объективным образом . Все модели представляют собой симулякры , то есть упрощенные отражения реальности, которые, несмотря на то, что являются приближениями, могут быть чрезвычайно полезны. [6] Построение и обсуждение моделей имеет основополагающее значение для научной деятельности. Полное и истинное представление может быть невозможным, но научные дебаты часто касаются того, какая модель лучше подходит для конкретной задачи, например, какая климатическая модель является более точной для сезонного прогнозирования. [7]
Попытки формализовать принципы логики эмпирических наук используют интерпретацию точно так же, аксиоматизируют принципы как логики для моделирования реальности . Целью этих попыток является создание формальной системы , которая не приведет к теоретическим выводам, противоречащим тому, что обнаруживается в действительности . 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. [8] [9]
Для ученого модель — это также способ усовершенствовать человеческие мыслительные процессы. [10] Например, модели, отображаемые в программном обеспечении, позволяют ученым использовать вычислительные мощности для моделирования, визуализации, манипулирования и получения интуитивного представления о представляемом объекте, явлении или процессе. Такие компьютерные модели находятся в silico . Другими типами научных моделей являются in vivo (живые модели, такие как лабораторные крысы ) и in vitro (в стеклянной посуде, например, культура тканей ). [11]
Основы [ править ]
замена прямых измерений и как Моделирование экспериментов
Модели обычно используются, когда невозможно или непрактично 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 целенаправленное упрощение и абстракцию восприятия реальности, определяемое физическими, юридическими и когнитивными ограничениями. [12] Он ориентирован на задачи, поскольку модель создается с учетом определенного вопроса или задачи. Упрощения исключают все известные и наблюдаемые сущности и их связи, которые не важны для задачи. Абстракция агрегирует важную, но ненужную информацию с той же степенью детализации, что и интересующий объект. Оба действия, упрощение и абстракция, выполняются целенаправленно. Однако они сделаны на основе восприятия реальности. Это восприятие само по себе уже является моделью , поскольку оно имеет физические ограничения. Существуют также ограничения на то, что мы можем юридически наблюдать с помощью наших нынешних инструментов и методов, а также когнитивные ограничения, которые ограничивают то, что мы можем объяснить с помощью наших текущих теорий. Эта модель включает в себя понятия, их поведение и их отношения в неформальной форме и часто называется концептуальной моделью . Для реализации модели ее необходимо реализовать в виде компьютерного моделирования . Это требует большего выбора, такого как числовые аппроксимации или использование эвристики. [13] Несмотря на все эти эпистемологические и вычислительные ограничения, моделирование было признано третьим столпом научных методов: построение теории, моделирование и экспериментирование. [14]
Моделирование [ править ]
Моделирование — это способ реализации модели, который часто используется, когда модель слишком сложна для аналитического решения. Стационарное моделирование 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. [15]
Структура [ править ]
Структура — это фундаментальное и иногда неосязаемое понятие, охватывающее распознавание, наблюдение, природу и стабильность закономерностей и отношений сущностей. От словесного описания снежинки ребенком до подробного научного анализа свойств магнитных полей , концепция структуры является важной основой почти каждого способа исследования и открытия в науке, философии и искусстве. [16]
Системы [ править ]
Система — это набор 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 отдельных элементов. [17] Понятие «интегрированного целого» можно также сформулировать в терминах системы, воплощающей набор отношений, которые отличаются от отношений набора к другим элементам и образуют отношения между элементом набора и элементами, не являющимися частью этого набора. реляционный режим. Существует два типа моделей системы: 1) дискретные, в которых переменные изменяются мгновенно в отдельные моменты времени, и 2) непрерывные, когда переменные состояния изменяются непрерывно во времени. [18]
Создание модели [ править ]
Моделирование — это процесс создания модели как концептуального представления некоторого явления. Обычно модель касается только некоторых аспектов рассматриваемого явления, а две модели одного и того же явления могут существенно отличаться, то есть различия между ними включают нечто большее, чем простое переименование компонентов.
Такие различия могут быть обусловлены разными требованиями конечных пользователей модели или концептуальными или эстетическими различиями между разработчиками моделей, а также случайными решениями, принятыми в процессе моделирования. Соображениями, которые могут повлиять на структуру модели, могут быть предпочтения разработчика модели сокращенной онтологии , предпочтения в отношении статистических моделей по сравнению с детерминированными моделями , дискретное время по сравнению с непрерывным и т. д. В любом случае пользователи модели должны понимать сделанные предположения, которые имеет отношение к его действительности для данного использования.
Построение модели требует абстракции . При моделировании используются допущения, 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 предположения часто являются причиной того, что на смену старым теориям приходят новые ( общая теория относительности работает также и в неинерциальных системах отсчета).
Оценка модели [ править ]
Модель оценивается в первую очередь по ее соответствии эмпирическим данным; любая модель, несовместимая с воспроизводимыми наблюдениями, должна быть изменена или отвергнута. Один из способов изменить модель — ограничить область, в которой ей приписывают высокую достоверность. В качестве примера можно привести ньютоновскую физику, которая очень полезна, за исключением очень маленьких, очень быстрых и очень массивных явлений во Вселенной. Однако соответствия только эмпирическим данным недостаточно для того, чтобы модель была признана достоверной. Факторы, важные при оценке модели, включают в себя: [ нужна ссылка ]
- Умение объяснять прошлые наблюдения.
- Умение прогнозировать будущие наблюдения.
- Стоимость использования, особенно в сочетании с другими моделями
- Опровержимость, позволяющая оценить степень доверия к модели.
- Простота или даже эстетическая привлекательность
Люди могут попытаться количественно оценить оценку модели, используя функцию полезности .
Визуализация [ править ]
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 самого начала человечества. Примеры из истории включают наскальные рисунки , египетские иероглифы , греческую геометрию и Леонардо да Винчи революционные методы технического рисования для инженерных и научных целей.
Картирование пространства [ править ]
Картирование пространства относится к методологии, которая использует формулировку «квазиглобального» моделирования для связи сопутствующих «грубых» (идеальных или низкоточных) с «точными» (практичными или высокоточными) моделями различной сложности. При инженерной оптимизации картографирование пространства выравнивает (сопоставляет) очень быструю грубую модель с связанной с ней точной моделью, требующей больших затрат для вычислений, чтобы избежать прямой дорогостоящей оптимизации точной модели. Процесс выравнивания итеративно уточняет «сопоставленную» грубую модель ( суррогатную модель ).
Типы [ править ]
Приложения [ править ]
Моделирование и симуляция [ править ]
Одним из применений научного моделирования является область моделирования и симуляции , обычно называемая «M&S». M&S имеет спектр применений, который варьируется от разработки концепции и анализа, экспериментирования, измерения и проверки до анализа утилизации. В проектах и программах могут использоваться сотни различных моделей моделирования, симуляторов и инструментов анализа моделей.
На рисунке показано, как моделирование и симуляция используются в качестве центральной части комплексной программы в процессе развития обороноспособности. [15]
См. также [ править ]
- Абдуктивное рассуждение - вывод, ищущий самое простое и наиболее вероятное объяснение.
- Все модели неверны – распространенный афоризм в статистике
- Визуализация данных и информации . Визуальное представление данных.
- Эвристика – метод решения проблем
- Обратная задача - процесс расчета причинных факторов, в результате которых был получен набор наблюдений.
- Научная визуализация - междисциплинарная отрасль науки, занимающаяся визуальным представлением научных данных.
- Статистическая модель – Тип математической модели.
Ссылки [ править ]
- ^ Картрайт, Нэнси. 1983. Как лгут законы физики . Издательство Оксфордского университета
- ^ Хакерство, Ян. 1983. Представление и вмешательство. Вводные темы в философию естествознания . Издательство Кембриджского университета
- ^ фон Нейман, Дж. (1995), «Метод в физических науках», в Броди Ф., Вамос, Т. (редакторы), The Neumann Compendium , World Scientific , p. 628; ранее опубликовано в «Единстве знаний » под редакцией Л. Лири (1955), стр. 157–164, а также в «Собрании сочинений Джона фон Неймана» под редакцией А. Тауба, том VI, стр. 491–498.
- ^ Фригг и Хартманн (2009) заявляют: «Философы с растущим вниманием признают важность моделей и исследуют различные роли, которые модели играют в научной практике». Источник: Фригг, Роман и Хартманн, Стефан , «Модели в науке», Стэнфордская энциклопедия философии (выпуск лета 2009 г.), Эдвард Н. Залта (редактор), ( источник )
- ^ Намдар, Бахадир; Шен, Цзи (18 февраля 2015 г.). «Оценка, ориентированная на моделирование в естественнонаучном образовании K-12: синтез исследований с 1980 по 2013 год и новые направления». Международный журнал научного образования . 37 (7): 993–1023. Бибкод : 2015IJSEd..37..993N . дои : 10.1080/09500693.2015.1012185 . ISSN 0950-0693 . S2CID 143865553 .
- ^ Бокс, Джордж EP и Дрейпер, NR (1987). [Построение эмпирических моделей и поверхности отклика.] Wiley . п. 424
- ^ Хагедорн, Р. и др. (2005) http://www.ecmwf.int/staff/paco_doblas/abstr/tellus05_1.pdf [ постоянная мертвая ссылка ] Земля 57А: 219–33
- ^ Лео Апостель (1961). «Формальное изучение моделей». В кн.: Понятие и роль модели в математике, естественном и социальном . Под редакцией Ганса Фройденталя . Спрингер. стр. 8–9 ( Источник )] ,
- ^ Ричи, Т. (2012) Схема морфологии методов моделирования: вклад в общую теорию моделирования
- ^ К. Уэст Чёрчман , Системный подход , Нью-Йорк: Dell Publishing, 1968, стр. 61
- ^ Гриффитс, ЕС (2010) Что такое модель?
- ^ Толк, А. (2015). Изучение чего-то правильного на неправильных моделях – Эпистемология моделирования. Йылмаз Л. (ред.) Концепции и методологии моделирования и моделирования. Спрингер-Верлаг. стр. 87–106
- ^ Оберкампф, В.Л., ДеЛанд, С.М., Резерфорд, Б.М., Дигерт, К.В., и Элвин, К.Ф. (2002). Ошибка и неопределенность в моделировании и симуляции. Инженерия надежности и системная безопасность 75(3): 333–57.
- ^ Ихриг, М. (2012). Новая исследовательская архитектура для эпохи моделирования. В Европейском совете по моделированию и симуляции . стр. 715–20).
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Основы системной инженерии. Архивировано 27 сентября 2007 г. в издательстве Wayback Machine Defense Acquisition University Press, 2003 г.
- ^ Пуллан, Венди (2000). Структура . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-78258-9 .
- ^ Фишвик, Пенсильвания. (1995). Разработка и реализация имитационной модели: построение цифровых миров. Река Аппер-Сэддл, Нью-Джерси: Прентис-Холл.
- ^ Соколовский, Дж. А., Бэнкс, CM (2009). Принципы моделирования и симуляции. Хобокен, Нью-Джерси: Джон Уайли и сыновья.
Дальнейшее чтение [ править ]
Сегодня существует около 40 журналов о научном моделировании, которые предлагают всевозможные международные форумы. С 1960-х годов резко растет число книг и журналов, посвящённых конкретным формам научного моделирования. В литературе по философии науки также много дискуссий о научном моделировании. Выбор:
- Райнер Хегсельманн, Ульрих Мюллер и Клаус Тройч (редакторы) (1996). Моделирование и симуляция в социальных науках с точки зрения философии науки . Библиотека теории и решений . Дордрехт: Клювер.
- Пол Хамфрис (2004). Расширяя себя: вычислительная наука, эмпиризм и научный метод . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета .
- Йоханнес Ленхард, Гюнтер Кюпперс и Терри Шинн (редакторы) (2006) «Моделирование: прагматические конструкции реальности», Springer Berlin.
- Том Ричи (2012). «Очерк морфологии методов моделирования: вклад в общую теорию моделирования». В: Acta Morphologica Generalis , Том 1. № 1. С. 1–20.
- Уильям Силверт (2001). «Моделирование как дисциплина». В: Межд. Дж. Общие системы. Том. 30(3), стр. 261.
- Серджио Сисмондо и Снайт Гиссис (ред.) (1999). Моделирование и симуляция. Специальный выпуск «Наука в контексте» 12.
- Эрик Винсберг (2018) «Философия и климатология» Кембридж: Издательство Кембриджского университета
- Эрик Винсберг (2010) «Наука в эпоху компьютерного моделирования» Чикаго: University of Chicago Press
- Эрик Винсберг (2003). «Смоделированные эксперименты: методология для виртуального мира». В: Философия науки 70: 105–125.
- Томаш Хеликар, Джим А. Роджерс (2009). « ChemChains : платформа для моделирования и анализа биохимических сетей, предназначенная для ученых-лабораторов». БиоМед Централ .
Внешние ссылки [ править ]
- Модели . Запись в Интернет-энциклопедии философии.
- Модели в науке . Запись в Стэнфордской энциклопедии философии.
- Мир как процесс: моделирование в естественных и социальных науках , в: Р. Хегсельманн и др. (ред.), Моделирование и моделирование в социальных науках с точки зрения философии науки, Библиотека теории и решений. Дордрехт: Клувер 1996, 77–100.
- Исследования в области симуляции и моделирования различных физических систем
- Информационный центр моделирования качества воды, Министерство сельского хозяйства США
- Экотоксикология и модели
- Морфология методов моделирования . Acta Morphologica Generalis, Том 1. № 1. С. 1–20.