model științific este o reprezentare abstractă a fenomenelor și proceselor pentru a le explica. Un model științific este o reprezentare vizuală a sistemului solar în care este apreciată relația dintre planete, Soare și mișcări.
Prin introducerea datelor în model permite studierea rezultatului final. Pentru a face un model este necesar să ridicăm anumite ipoteze, astfel încât reprezentarea rezultatului pe care dorim să îl obținem să fie cât mai exactă, precum și simplă, astfel încât să fie ușor de manipulat.
Există mai multe tipuri de metode, tehnici și teorii pentru modelarea modelelor științifice. Și, în practică, fiecare ramură a științei are propria metodă de realizare a modelelor științifice, deși poate include modele din alte ramuri pentru a-și verifica explicația..
Principiile modelării permit crearea de modele în funcție de ramura științei pe care încearcă să o explice. Modul de a construi modele de analiză este studiat în filozofia științei, teoria sistemelor generale și în vizualizarea științifică..
În aproape toate explicațiile fenomenelor, se poate aplica un model sau altul, dar este necesar să se adapteze modelul care trebuie utilizat, astfel încât rezultatul să fie cât mai exact posibil. S-ar putea să vă intereseze cei 6 pași ai metodei științifice și din ce constau.
Pentru crearea unui model sunt necesare o serie de date și o organizare a acestora. Dintr-un set de date de intrare, modelul va furniza o serie de date de ieșire cu rezultatul ipotezelor ridicate
Structura internă a fiecărui model va depinde de tipul de model pe care îl propunem. În mod normal, definește corespondența dintre intrare și ieșire.
Modelele pot fi deterministe atunci când fiecare intrare corespunde aceleiași ieșiri sau, de asemenea, nedeterministe, când ieșiri diferite corespund aceleiași intrări..
Modelele se disting prin forma de reprezentare a structurii lor interne. Și de acolo putem stabili o clasificare.
În cadrul modelelor fizice putem distinge între modelele teoretice și cele practice. Cele mai frecvent utilizate tipuri de modele practice sunt machetele și prototipurile.
Sunt o reprezentare sau o copie a obiectului sau fenomenului de studiat, care permite studierea comportamentului lor în diferite situații.
Nu este necesar ca această reprezentare a fenomenului să se desfășoare la aceeași scară, ci mai degrabă sunt concepute în așa fel încât datele rezultate să poată fi extrapolate la fenomenul original pe baza dimensiunii sale.
În cazul modelelor fizice teoretice, acestea sunt considerate modele atunci când dinamica internă nu este cunoscută.
Prin aceste modele, se caută reproducerea fenomenului studiat, dar nestiind cum să-l reproducem, sunt incluse ipoteze și variabile pentru a încerca să explice de ce se obține acest rezultat. Se aplică în toate variantele fizicii, cu excepția fizicii teoretice.
În cadrul modelelor matematice se caută reprezentarea fenomenelor printr-o formulare matematică. Acest termen este, de asemenea, folosit pentru a se referi la modele geometrice în proiectare. Ele pot fi împărțite în alte modele.
Modelul determinist este unul în care se presupune că datele sunt cunoscute și că formulele matematice utilizate sunt exacte pentru a determina rezultatul în orice moment, în limitele observabile..
Modelele stochastice sau probabilistice sunt cele în care rezultatul nu este exact, ci mai degrabă o probabilitate. Și în care există o incertitudine dacă abordarea modelului este corectă.
Modelele numerice, pe de altă parte, sunt cele care, prin seturi numerice, reprezintă condițiile inițiale ale modelului. Aceste modele permit simulările modelului prin schimbarea datelor inițiale pentru a ști cum s-ar comporta modelul dacă ar avea alte date.
În general, modelele matematice pot fi clasificate și în funcție de tipul de intrări cu care se lucrează. Ele pot fi modele euristice în care se caută explicații ale cauzei fenomenului observat.
Sau pot fi modele empirice, în care rezultatele modelului sunt verificate prin rezultatele obținute din observație.
Și, în cele din urmă, pot fi clasificate și în funcție de obiectivul pe care doresc să îl atingă. Ele pot fi modele de simulare în care încercați să preziceți rezultatele fenomenului care este observat.
Pot fi modele de optimizare, în acestea este luată în considerare funcționarea modelului și se încearcă găsirea punctului care poate fi îmbunătățit pentru a optimiza rezultatul fenomenului.
În cele din urmă, pot fi modele de control, unde încearcă să controleze variabilele pentru a controla rezultatul obținut și pentru a putea să-l modifice dacă este necesar..
Prin resurse grafice se realizează o reprezentare a datelor. Aceste modele sunt în mod normal linii sau vectori. Aceste modele facilitează viziunea fenomenului reprezentat prin tabele și grafice.
Este reprezentarea materială a unui obiect sau proces. Este folosit pentru a valida anumite ipoteze care altfel ar fi imposibil de testat. Acest model are succes atunci când reușește să provoace același fenomen pe care îl observăm, în analogul său
Sunt hărți ale conceptelor abstracte care reprezintă fenomenele care urmează să fie studiate, inclusiv presupuneri care permit să se întrevadă rezultatul modelului și să poată fi ajustat la acesta..
Au un nivel ridicat de abstractizare pentru a explica modelul. Ele sunt modele științifice în sine, în care reprezentarea conceptuală a proceselor reușește să explice fenomenul care trebuie observat.
Factorii modelului sunt măsurați printr-o organizare a descrierilor calitative ale variabilelor care urmează să fie studiate în cadrul modelului..
Printr-o formulare matematică se stabilesc modelele de reprezentare. Nu este necesar ca acestea să fie numere, dar reprezentarea matematică poate fi grafică algebrică sau matematică
Când se stabilesc prototipuri sau modele care încearcă să reproducă fenomenul de studiat. În general, acestea sunt utilizate pentru a reduce scala necesară reproducerii fenomenului care este studiat..
Nimeni nu a comentat acest articol încă.