» » » » » Modelarea științifică

Modelarea științifică

Modelarea științifică: Schema chimică și a proceselor de transport -en(Exemplu de modelare științifică. Schema chimică și a proceselor de transport în funcție de compoziția atmosferică.)

Modelarea științifică este o activitate științifică, al cărei scop este de a face mai ușor o înțelegere, definire, cuantificare, vizualizare sau simulare a unei părți sau a unei trăsături specifice a lumii, prin referirea la cunoștințele existente și de obicei acceptate în mod obișnuit. Aceasta necesită selectarea și identificarea aspectelor relevante ale unei situații în lumea reală și apoi utilizarea diferitelor tipuri de modele pentru diferite scopuri, cum ar fi modelele conceptuale pentru a înțelege mai bine, modelele operaționale de operare, modelele matematice de cuantificare și modelele grafice pentru a vizualiza subiectul. Modelarea este o parte esențială și inseparabilă a numeroaselor discipline științifice, fiecare având idei proprii despre anumite tipuri de modelare.

Există, de asemenea, o atenție sporită la modelarea științifică în domenii precum educația științifică, filozofia științei, teoria sistemelor și vizualizarea cunoștințelor. Există o colecție tot mai mare de metode, tehnici și meta-teorii despre toate tipurile de modelare științifică specializate.

Prezentare generală

Modelarea științifică

Un model științific încearcă să reprezinte obiecte empirice, fenomene și procese fizice într-un mod logic și obiectiv. Toate modelele sunt in simulacra, adică în reflecții simplificate ale realității care, în ciuda aproximațiilor, pot fi extrem de utile. Modelele de construcție și de contestare sunt fundamentale pentru întreprinderea științifică. Reprezentarea completă și adevărată poate fi imposibilă, însă dezbaterea științifică se referă adesea la cel mai bun model pentru o anumită sarcină, de exemplu, care este modelul climatic mai precis pentru prognoze sezoniere.

Încercările de a formaliza principiile științelor empirice folosesc o interpretare pentru a modela realitatea, în același mod în care logicienii axiomatizează principiile logicii. Scopul acestor încercări este de a construi un sistem formal care să nu producă consecințe teoretice care să contravină la ceea ce se găsește în realitate. Predicțiile sau alte afirmații extrase dintr-un astfel de sistem formal reflectă sau cartografiază lumea reală numai în măsura în care aceste modele științifice sunt adevărate.

Pentru om de știință, un model este, de asemenea, un mod în care procesele gândirii umane pot fi amplificate. De exemplu, modelele redate în software permit oamenilor de știință să utilizeze puterea computațională pentru a simula, vizualiza, manipula și obține o intuiție despre entitatea, fenomenul sau procesul reprezentat. Asemenea modele de calculatoare sunt in silico. Alte tipuri de modele științifice sunt in vivo (modele vii, cum ar fi șobolanii de laborator) și in vitro (în sticlă, cum ar fi cultura țesuturilor).

Elementele fundamentale ale modelării științifice

Modelarea ca înlocuitor pentru măsurarea și experimentarea directă

Modelele sunt folosite în mod obișnuit atunci când este imposibil sau impractic să se creeze condiții experimentale în care oamenii de știință pot măsura direct rezultatele. Măsurarea directă a rezultatelor în condiții controlate va fi întotdeauna mai fiabilă decât estimările modelate ale rezultatelor.

În cadrul modelării și al simulării, un model este o simplificare și abstractizare orientată spre sarcini și abstractizare a percepției realității, formată de constrângerile fizice, legale și cognitive. Acesta este motivat de sarcini, deoarece un model este capturat cu o anumită întrebare sau sarcină în minte. Simplificările dau deoparte toate entitățile cunoscute și observate și relația lor care nu sunt importante pentru sarcină. Abstractizarea generează informații care sunt importante, dar nu sunt necesare în același detaliu ca și obiectul de interes. Ambele activități, simplificarea și abstractizarea sunt realizate în mod intenționat. Cu toate acestea, ele se bazează pe o percepție a realității. Această percepție este deja un model în sine, deoarece vine cu o constrângere fizică. Există, de asemenea, constrângeri asupra a ceea ce suntem capabili să respectăm legal cu instrumentele și metodele actuale și constrângerile cognitive care limitează ceea ce putem explica prin teoriile noastre actuale. Acest model cuprinde conceptele, comportamentul și relațiile lor în formă formală, și este adesea denumit un model conceptual. Pentru a executa modelul, trebuie implementat ca simulare pe calculator. Acest lucru necesită mai multe alegeri, cum ar fi aproximările numerice sau utilizarea euristicii. În ciuda tuturor acestor constrângeri epistemologice și computaționale, simularea a fost recunoscută ca cel de-al treilea pilon al metodelor științifice: construirea teoriei, simularea și experimentarea.

Simularea

O simulare este implementarea unui model. O simulare la starea de echilibru oferă informații despre sistem într-un anumit moment (de obicei, la echilibru, dacă există o astfel de stare). O simulare dinamică oferă informații în timp. O simulare dă viață unui model și arată modul în care un anumit obiect sau fenomen se va comporta. O astfel de simulare poate fi utilă pentru testarea, analiza sau instruire în acele cazuri în care sistemele sau conceptele din lumea reală pot fi reprezentate prin modele.

Structura

Structura este o noțiune fundamentală și uneori intangibilă care acoperă recunoașterea, observația, natura și stabilitatea modelelor și relațiilor entităților. De la descrierea verbală a unui fulg de zăpadă a unui copil, la analiza științifică detaliată a proprietăților câmpurilor magnetice, conceptul de structură este o bază esențială a aproape fiecărui mod de cercetare și descoperire în știință, filosofie și artă.

Sisteme

Un sistem este un set de entități interacționate sau interdependente, reale sau abstracte, care formează un întreg integrat. În general, un sistem este un construct sau o colecție de elemente diferite, care împreună pot produce rezultate care nu pot fi obținute de elementele singure. Conceptul de „întreg integrat” poate fi de asemenea menționat în termenii unui sistem care cuprinde un set de relații care sunt diferențiate de relațiile setului cu alte elemente și de relațiile dintre un element al setului și elemente care nu fac parte din relațional. Există două tipuri de modele de sistem: 1) discrete, în care variabilele se schimbă instantaneu în momente separate în timp și 2) continui, unde variabilele de stare se schimbă continuu în funcție de timp.

Generarea unui model

Modelarea este procesul de generare a unui model ca reprezentare conceptuală a unui anumit fenomen. În mod tipic, un model se va ocupa doar de anumite aspecte ale fenomenului în cauză, iar două modele ale aceluiași fenomen pot fi în esență diferite – adică diferențele dintre ele cuprind mai mult decât o simplă redenumire a componentelor.

Astfel de diferențe se pot datora cerințelor diferite ale utilizatorilor finali ai modelului sau diferențelor conceptuale sau estetice dintre modelatori și deciziile contingente luate în timpul procesului de modelare. Considerații care pot influența structura unui model ar putea fi preferința modelatorului pentru o ontologie redusă, preferințele privind modelele statistice versus modelele deterministe, timpul discret versus timpul continuu etc. În orice caz, utilizatorii unui model trebuie să înțeleagă ipotezele făcute pertinent pentru validitatea sa pentru o anumită utilizare.

Construirea unui model necesită abstractizare. Ipotezele sunt utilizate în modelare pentru a specifica domeniul de aplicare al modelului. De exemplu, teoria specială a relativității presupune un cadru de referință inerțial. Această presupunere a fost contextualizată și explicată în continuare de teoria generală a relativității. Un model face previziuni exacte atunci când ipotezele sale sunt valide și ar putea să nu facă predicții exacte atunci când ipotezele sale nu sunt valabile. Astfel de ipoteze sunt adesea punctul în care teoriile mai vechi sunt urmate de cele noi (teoria generală a relativității funcționează și în cadre de referință neinerțiale).

Termenul „presupunere” este de fapt mai larg decât utilizarea sa standard, din punct de vedere etimologic. Dicționarul englez Oxford (OED) indică sursa sa latină ca assumere („a accepta, a lua așa cum e, a adopta, a uzurpa”), care este o conjuncție a lui ad- („către, spre, la”) și sumere (a lua). Rădăcina supraviețuiește, cu înțelesul schimbat, în italiana sumere și în spaniola sumir. În OED, „asuma” are sensul de a (i) „a se investi cu un atribut”, (ii) ”a întreprinde” (mai ales în juridic), (iii) ”a pretinde că posedă „și (iv) „a presupune că trebuie să fie un lucru”. Astfel, „asumare” înseamnă alte asociații decât sensul standard contemporan a „ceea ce este asumat sau luat în considerare; o presupunere, un postulat” și merită o analiză mai amplă în filosofia științei.

Evaluarea unui model

Un model este evaluat în primul rând prin coerența sa cu datele empirice; orice model inconsistent cu observațiile reproductibile trebuie modificat sau respins. O modalitate de a modifica modelul este prin limitarea domeniului în care este creditat cu valabilitate ridicată. Un caz în acest sens este fizica newtoniană, care este extrem de utilă, cu excepția fenomenelor foarte mici, foarte rapide și foarte masive ale universului. Cu toate acestea, numai datele empirice nu sunt suficiente pentru ca un model să fie acceptat ca valabil. Alți factori importanți în evaluarea unui model includ:

  • Abilitatea de a explica observațiile din trecut
  • Abilitatea de a anticipa observațiile viitoare
  • Costul de utilizare, în special în combinație cu alte modele
  • Refutabilitatea, care permite estimarea gradului de încredere în model
  • Simplitatea, sau chiar recursul estetic

Oamenii pot încerca să cuantifice evaluarea unui model utilizând o funcție utilitară.

Vizualizarea

Vizualizarea este orice tehnică pentru crearea de imagini, diagrame sau animații pentru a comunica un mesaj. Vizualizarea prin imagistică vizuală a fost o modalitate eficientă de a comunica atât ideile abstracte cât și cele concrete de la începutul umanității. Exemple din istorie includ pictura în peșteri, hieroglifele egiptene, geometria greacă și metodele revoluționare de desen tehnic ale lui Leonardo da Vinci pentru inginerie și scopuri științifice.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *