Научное моделирование - Scientific modelling

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

Научное моделирование - это научная деятельность, цель которой состоит в том, чтобы упростить понимание , определение , количественную оценку , визуализацию или моделирование определенной части или особенности мира путем ссылки на существующие и обычно общепринятые знания . Это требует выбор и определение соответствующих аспектов ситуации в реальном мире , а затем , используя различные типов моделей для различных целей, таких как концептуальные модели , чтобы лучше понять, операционных модели для операционализации , математические модели количественной оценки, расчетные модели для имитации и графические модели для визуализации предмета.

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 объяснить, 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 . Существует растущая коллекция методов , методик и мета - теории обо всех видах специализированного научного моделирования.

Обзор

MathModel.svg

Научная модель стремится представить эмпирические объекты, явления и физические процессы логическим и объективным образом. 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 достоверное представление может быть невозможно, но научные дебаты часто касаются того, какая модель лучше подходит для данной задачи, например, какая климатическая модель является более точной для сезонного прогнозирования.

Попытки формализовать на принципы из эмпирических наук использовать интерпретацию в модели реальность, таким же образом Логика аксиоматизировать на принципы из логики . Целью этих попыток является построение формальной системы , которая не будет приводить к теоретическим последствиям, противоречащим действительности . Прогнозы или другие утверждения, сделанные на основе такой формальной системы, отражают или отображают реальный мир только постольку, поскольку эти научные модели верны.

Для ученого модель - это также способ усиления мыслительных процессов человека. Например, модели, отображаемые 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 тканей ).

Основы

Моделирование как замена прямых измерений и 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 управляемое задачей целенаправленное упрощение и абстрагирование восприятия реальности, сформированное физическими, правовыми и когнитивными ограничениями. Он ориентирован на задачи, потому что модель фиксируется с учетом определенного вопроса или задачи. В упрощениях не учитываются все известные и наблюдаемые объекты и их отношения, которые не важны для задачи. Абстракция собирает важную, но не нужную информацию, с той же детализацией, 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 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 неформальной форме и часто называется концептуальной моделью . Чтобы выполнить модель, она должна быть реализована как компьютерное моделирование . Это требует большего выбора, например численных приближений или использования эвристики. Несмотря на все эти эпистемологические и вычислительные ограничения, моделирование было признано третьей опорой научных методов: построением теории, моделированием и экспериментированием.

Моделирование

Моделирование представляет собой способ реализации модели, часто используются , когда модель слишком сложна для аналитического решения. Моделирование в установившемся режиме 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.

Состав

Структура - это фундаментальное и иногда нематериальное понятие, охватывающее распознавание, наблюдение, природу и стабильность паттернов и отношений между объектами. От словесного описания снежинки ребенком до подробного научного анализа свойств магнитных полей - понятие структуры является важным основанием почти для всех способов исследования и открытий в науке, философии и искусстве.

Системы

Система представляет собой совокупность взаимодействующих или взаимозависимых лиц, реальных или абстрактных, образуя единое целое. В общем, система - это конструкция или набор различных элементов, которые вместе могут давать результаты, которые нельзя 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, и образуют отношения между элементом набора и элементами, не являющимися частью этого набора. реляционный режим. Существует два типа системных моделей: 1) дискретная, в которой переменные изменяются мгновенно в отдельные моменты времени, и 2) непрерывная, где 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 вызваны разными требованиями конечных пользователей модели, концептуальными или эстетическими различиями между разработчиками моделей и случайными решениями, принятыми в процессе моделирования. Соображения, которые могут повлиять на структуру модели, могут заключаться в предпочтении разработчика модели сокращенной онтологии , предпочтениях в отношении статистических моделей по сравнению с детерминированными моделями , дискретного или непрерывного времени и т. Д. В любом случае пользователям модели необходимо понимать сделанные допущения, которые являются имеет отношение к его действительности для данного использования.

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

Оценка модели

Модель оценивается, прежде всего, 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 ньютоновскую физику, которая очень полезна, за исключением очень маленьких, очень быстрых и очень массивных явлений Вселенной. Однако одного соответствия эмпирическим данным недостаточно для признания модели действительной. Факторы, важные при оценке модели, включают:

  • Способность объяснить прошлые наблюдения
  • Возможность предсказывать 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 дать количественную оценку модели, используя функцию полезности .

Визуализация

Визуализация - это любой метод создания изображений, диаграмм или анимации для передачи сообщения. Визуализация через визуальные образы 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 Леонардо да Винчи технического рисования для инженерных и научных целей.

Картирование космоса

Космическое картографирование относится к методологии, которая использует «квазиглобальную» формулировку моделирования, чтобы связать сопутствующие «грубые» (идеальные или низкоуровневые) с «точными» (практическими или высокоточными) моделями различной сложности. При инженерной оптимизации пространственное отображение выравнивает (отображает) очень быструю грубую модель с связанной с ней дорогостоящей в вычислении точной моделью, чтобы избежать прямой дорогостоящей оптимизации точной модели. Процесс выравнивания итеративно уточняет «сопоставленную» грубую модель ( суррогатную модель ).

Типы

Приложения

Моделирование и симуляция

Одно из применений научного моделирования - это область моделирования и симуляции , обычно называемая «M&S». M&S имеет 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 комплексного использования моделирования и моделирования в управлении жизненным циклом обороны. Моделирование и симуляция на этом изображении представлены в центре изображения с тремя контейнерами.

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

Модельное обучение в образовании

Блок-схема, описывающая один стиль обучения на основе моделей

Модельное обучение в образовании, особенно в отношении изучения естественных наук, предполагает создание учащимися моделей научных концепций, чтобы:

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

К различным типам методов обучения на основе моделей относятся:

  • Физические макрокосмы
  • Репрезентативные системы
  • Синтаксические модели
  • Новые модели

Создание моделей в образовании - это итеративное упражнение, в котором учащиеся со временем уточняют, развивают и оценивают свои модели. Таким образом, обучение смещается от жесткости и монотонности традиционной учебной программы к проявлению 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 траектории обучения, обеспечивающих реальные шансы на понимание». Создание моделей также может включать стратегии смешанного обучения с использованием веб-инструментов и симуляторов, что позволяет учащимся:

  • Ознакомьтесь с онлайн или цифровыми ресурсами
  • Создавайте разные модели из различных виртуальных материалов за небольшую плату или бесплатно.
  • Практикуйтесь в создании моделей в любое время и в любом месте
  • Уточните существующие модели

«Хорошо спроектированная симуляция упрощает реальную систему, повышая осведомленность о ее сложности. Учащиеся могут участвовать в упрощенной системе и узнавать, 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 заключается в первую очередь в роли 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 моделей может включать использование рубрик, которые оценивают изобретательность и креативность студента в построении модели, а также общее участие студента в классе по отношению к знаниям, полученным в ходе деятельности.

Однако для успешного обучения на основе моделей важно уделить 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 установленным программным обеспечением для доступа к симулятору или цифровому инструменту

Смотрите также

использованная литература

дальнейшее чтение

В настоящее время существует около 40 журналов о научном моделировании, которые предлагают всевозможные международные форумы. С 1960-х годов резко растет количество книг и журналов о конкретных формах научного моделирования. В литературе по философии науки также много говорится о научном моделировании. 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: Клувер.
  • Пол Хамфрис (2004). Расширение 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). "Схема морфологии методов моделирования: вклад в общую теорию моделирования". В: Acta Morphologica Generalis , Том 1. № 1. С. 1–20.
  • Уильям Сильверт (2001). «Моделирование как дисциплина». В: Int. J. Общие системы. Vol. 30 (3), с. 261.
  • Серджио Сисмондо и Снайт Гиссис (ред.) (1999). Моделирование и симуляция. Спецвыпуск науки 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). «Моделируемые эксперименты: методология виртуального мира». В кн . : Философия науки 70: 105–125.
  • Томаш Геликар, Джим Роджерс (2009). « ChemChains : платформа для моделирования и анализа биохимических сетей, предназначенная для ученых-лаборантов». БиоМед Централ .

внешние ссылки