Jaki jest model naukowy?

Model naukowy jest abstrakcyjną reprezentacją zjawisk i procesów wyjaśniających je. Poprzez wprowadzenie danych w modelu pozwala na badanie wyniku końcowego.

Aby model stał się konieczny, należy podnieść pewne hipotezy, tak aby reprezentacja wyniku, który chcemy uzyskać, była jak najdokładniejsza, a także prosta, aby można było łatwo nim manipulować.

Istnieje kilka rodzajów metod, technik i teorii dla konformacji modeli naukowych. W praktyce każda dziedzina nauki ma własną metodę tworzenia modeli naukowych, chociaż może zawierać modele z innych gałęzi, aby zweryfikować jej wyjaśnienie.

Zasady modelowania pozwalają na tworzenie modeli opartych na gałęzi nauki, którą starają się wyjaśnić.

Sposób budowania modeli analizy jest badany w filozofii nauki, ogólnej teorii systemów i wizualizacji naukowej.

W prawie wszystkich wyjaśnieniach zjawisk można zastosować jeden lub inny model, ale konieczne jest dostosowanie modelu, który będzie używany, aby wynik był jak najbardziej dokładny.

Być może interesują Cię 6 kroków metody naukowej i ich skład.

Ogólne części modelu naukowego

Zasady reprezentacji

Aby utworzyć model, potrzebujesz szeregu danych i ich organizacji. Z zestawu danych wejściowych model zapewni serię danych wyjściowych w wyniku zaproponowanych hipotez

Struktura wewnętrzna

Wewnętrzna struktura każdego modelu zależy od rodzaju proponowanego modelu. Zwykle określa zgodność między wejściem a wyjściem.

Modele mogą być deterministyczne, gdy każde wejście odpowiada temu samemu wyjściu lub też nie deterministyczne, gdy różne wyjścia odpowiadają temu samemu wejściu.

Rodzaje modeli

Modele wyróżniają się formą reprezentacji ich wewnętrznej struktury. A stamtąd możemy ustalić klasyfikację.

Modele fizyczne

W modelach fizycznych możemy rozróżnić modele teoretyczne i praktyczne. Najczęściej stosowane typy modeli praktycznych to modele i prototypy.

Są one reprezentacją lub kopią obiektu lub zjawiska do badania, co pozwala badać ich zachowanie w różnych sytuacjach.

Nie jest konieczne, aby ta reprezentacja zjawiska była przeprowadzana w tej samej skali, ale żeby były tak zaprojektowane, aby uzyskane dane mogły być ekstrapolowane na pierwotne zjawisko w zależności od jego wielkości.

W przypadku teoretycznych modeli fizycznych są one uważane za modele, gdy wewnętrzna dynamika nie jest znana.

Poprzez te modele staramy się odtworzyć badane zjawisko, ale nie wiedząc, jak je odtworzyć, włączamy hipotezy i zmienne, aby spróbować wyjaśnić, dlaczego ten wynik został uzyskany. Jest stosowany we wszystkich wariantach fizyki, z wyjątkiem fizyki teoretycznej.

Modele matematyczne

W ramach modeli matematycznych celem jest przedstawienie zjawisk za pomocą formuły matematycznej. Termin ten jest również używany w odniesieniu do modeli geometrycznych w projektowaniu. Można je podzielić na inne modele.

Model deterministyczny to taki, w którym zakłada się, że dane są znane, a zastosowane wzory matematyczne są dokładne, aby określić wynik w dowolnym momencie, w granicach możliwych do zaobserwowania granic.

Modele stochastyczne lub probabilistyczne to takie, w których wynik nie jest dokładny, ale prawdopodobieństwo. I w którym nie ma pewności, czy podejście modelu jest poprawne.

Modele numeryczne z drugiej strony to te, które poprzez zestawy numeryczne reprezentują warunki początkowe modelu. Modele te to takie, które umożliwiają symulację modelu zmieniającego dane początkowe, aby wiedzieć, jak zachowywałby się model, gdyby miał inne dane.

Ogólnie modele matematyczne można również klasyfikować w zależności od rodzaju danych wejściowych, z którymi pracujesz. Mogą to być modele heurystyczne, w których poszukiwane są wyjaśnienia przyczyny obserwowanego zjawiska.

Lub mogą to być modele empiryczne, w których sprawdzają wyniki modelu poprzez wyniki uzyskane z obserwacji.

I wreszcie, można je również sklasyfikować zgodnie z celem, który chcą osiągnąć. Mogą to być modele symulacyjne, w których próbujesz przewidzieć wyniki obserwowanego zjawiska.

Mogą to być modele optymalizacji, w nich powstaje działanie modelu i próbuje się znaleźć punkt, który można poprawić, aby zoptymalizować wynik tego zjawiska.

Na koniec mogą to być modele kontrolne, w których próbują kontrolować zmienne, aby kontrolować uzyskany wynik i móc go modyfikować, jeśli to konieczne.

Modele graficzne

Poprzez zasoby graficzne tworzona jest reprezentacja danych. Te modele są zwykle liniami lub wektorami. Modele te ułatwiają wizję zjawiska reprezentowanego przez tabele i wykresy.

Model analogowy

Jest to materialna reprezentacja obiektu lub procesu. Służy do walidacji pewnych hipotez, które w przeciwnym razie byłyby niemożliwe do kontrastu. Ten model jest udany, gdy udaje mu się wywołać to samo zjawisko, które obserwujemy, w jego analogu

Modele koncepcyjne

Są to mapy abstrakcyjnych pojęć, które reprezentują zjawiska, które mają być badane, w tym założenia, które pozwalają nam zobaczyć wynik modelu i mogą się do niego dostosować.

Mają wysoki poziom abstrakcji, aby wyjaśnić model. Są to modele naukowe jako takie, w których pojęciowa reprezentacja procesów pozwala wyjaśnić zjawisko, które ma być obserwowane.

Reprezentacja modeli

Typ konceptualny

Czynniki modelu są mierzone poprzez organizację jakościowych opisów zmiennych, które mają być badane w modelu.

Typ matematyczny

Poprzez formułę matematyczną tworzone są modele reprezentacji. Nie jest konieczne, aby były liczbami, ale matematyczną reprezentacją mogą być wykresy algebraiczne lub matematyczne

Typ fizyczny

Podczas tworzenia prototypów lub modeli, które próbują odtworzyć badane zjawisko. Zasadniczo są one używane do zmniejszenia skali niezbędnej do odtworzenia badanego zjawiska.