Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

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

Научное моделирование - это научная деятельность, цель которой состоит в том, чтобы облегчить 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 и графические модели , чтобы визуализировать объект .

Моделирование - неотъемлемая и неотъемлемая часть многих научных дисциплин, каждая из которых имеет свои представления о конкретных типах моделирования. [1] [2] Следующее сказал Джон фон Нейман . [3]

... 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 широкой области.

Существует также все большее внимание научного моделирования [4] в таких областях, как естественно - научное образование , [5] философии науки , теории систем и визуализации знаний . Существует растущая коллекция методов , методик и мета - теории обо всех видах специализированного научного моделирования.

Обзор [ править ]

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. [6] Построение и обсуждение моделей имеет фундаментальное значение для научного предприятия. Полное и достоверное представление может быть невозможно, но научные дискуссии часто касаются того, какая модель лучше подходит для данной задачи, например, какая климатическая модель является более точной для сезонного прогнозирования. [7]

Попытки формализовать на принципы из эмпирических наук использовать интерпретацию в модели реальность, таким же образом Логика аксиоматизировать на принципы из логики . Цель этих попыток - построить формальную систему , которая не будет приводить к теоретическим следствиям, противоречащим действительности . Прогнозы или другие утверждения, сделанные на основе такой формальной системы, отражают или отображают реальный мир только постольку, поскольку эти научные модели верны. [8] [9]

Для ученого модель - это еще и способ усиления мыслительных процессов человека. [10] Например, модели, которые визуализируются 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 ). [11]

Основы [ править ]

Моделирование вместо прямых измерений и экспериментов [ править ]

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 задачами целенаправленное упрощение и абстрагирование восприятия реальности, сформированное физическими, правовыми и когнитивными ограничениями. [12] Он ориентирован на задачи, потому что модель фиксируется с учетом определенного вопроса или задачи. В упрощениях не учитываются все известные и наблюдаемые сущности и их связи, которые не важны для задачи. Абстракция объединяет 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 является образцомсам по себе, поскольку он связан 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, ее необходимо реализовать в виде компьютерного моделирования . Это требует большего выбора, например численных приближений или использования эвристики. [13] Несмотря на все эти эпистемологические и вычислительные ограничения, моделирование было признано третьей опорой научных методов: построение теории, моделирование и эксперименты. [14]

Моделирование [ править ]

Моделирование представляет собой способ реализации модели, часто используются , когда модель слишком сложна для аналитического решения. Моделирование в установившемся состоянии 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 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 - концепция структуры является важной основой практически любого способа исследования и открытия в науке, философии и искусстве. [16]

Системы [ править ]

Система представляет собой совокупность взаимодействующих или взаимозависимых лиц, реальных или абстрактных, образуя единое целое. В общем, система - это конструкция или совокупность различных элементов, которые вместе могут давать результаты, которые нельзя получить с помощью одних элементов. [17] Концепция «интегрированного целого» также может быть сформулирована в терминах системы, включающей набор отношений, которые отличаются от отношений набора с другими элементами, и образуют отношения между элементом набора и элементами, не являющимися часть режима отношений. 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. [18]

Создание модели [ править ]

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 . Предположения 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 верны. Такие допущения часто являются той точкой, в которой старые теории сменяются новыми ( общая теория относительности также работает в неинерциальных системах отсчета).

Оценка модели [ править ]

Модель оценивается, прежде всего, на предмет ее соответствия эмпирическим данным; 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 физику Ньютона, которая очень полезна, за исключением очень маленьких, очень быстрых и очень массивных явлений Вселенной. Однако одной лишь аппроксимации эмпирических данных недостаточно для признания модели действительной. Другие факторы, важные для оценки модели, включают: [ необходима цитата ]

  • 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 количественно оценить модель, 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 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 [ править ]

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

Типы [ править ]

Приложения [ править ]

Моделирование и симуляция [ править ]

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 симуляции в управлении жизненным циклом обороны. Моделирование и симуляция на этом изображении представлены в центре изображения с тремя контейнерами. [15]

На рисунке показано, как моделирование и имитация используются в качестве центральной части интегрированной программы в процессе разработки оборонных возможностей. [15]

Модельное обучение в образовании [ править ]

Модельно-ориентированное обучение в образовании, особенно в отношении изучения естественных наук, предполагает создание учащимися моделей научных концепций, чтобы: [19]

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

К различным типам методов обучения на основе моделей относятся: [19]

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

Создание моделей в образовании - это итеративное упражнение, во время которого студенты уточняют, развивают и оценивают свои модели с течением времени. Благодаря этому обучение с жесткости и однообразия традиционной учебной программы превращается в проявление 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. [20]

«Обучение на основе моделей влечет за собой определение целевых моделей и траектории обучения, обеспечивающих реальные шансы на понимание». [21] Создание моделей может также включать стратегии смешанного обучения с использованием веб-инструментов и тренажеров, 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 спроектированное моделирование 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 потребуются, чтобы пройти этот опыт. в реальном мире." [22]

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 образовательной среде для деятельности по созданию моделей: например, компьютерный класс с доступом в Интернет или установленным программным обеспечением для доступа к симулятору или цифровому инструменту

См. Также [ править ]

  • Абдуктивное рассуждение
  • Все модели неправильные
  • Эвристический
  • Обратная модель
  • Научная визуализация
  • Статистическая модель

Ссылки [ править ]

  1. ^ Картрайт, Нэнси. 1983. Как лгут законы физики . Oxford University Press
  2. Взлом, Ян. 1983. Представление и вмешательство. Вводные разделы философии естествознания . Издательство Кембриджского университета
  3. ^ фон Нейман, J. (1995), "Метод в физических науках", в Bródy F., Vámos, T. (редакторы), The Neumann Compendium , World Scientific , p. 628; ранее опубликовано в «Единстве знания» 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.
  4. ^ Фригг и Хартманн (2009) заявляют: «Философы признают важность моделей с растущим вниманием и исследуют различные роли, которые модели играют в научной практике». Источник: Фригг, Роман и Хартманн, Стефан , «Модели в науке», Стэнфордская энциклопедия философии (издание лето 2009 г.), Эдвард Н. Залта (ред.), ( Источник )
  5. ^ 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 естественно-научного образования . 37 (7): 993–1023. DOI : 10.1080 / 09500693.2015.1012185 . ISSN  0950-0693 . S2CID  143865553 .
  6. Перейти ↑ Box, George EP & Draper, NR (1987). [Построение эмпирических моделей и поверхности отклика.] Wiley . п. 424
  7. ^ Hagedorn, R. et al. (2005) http://www.ecmwf.int/staff/paco_doblas/abstr/tellus05_1.pdf [ постоянная мертвая ссылка ] Tellus 57A: 219–33
  8. ^ Лео Apostel (1961). «Формальная проработка моделей». В кн . : Концепция и роль модели в математике и естествознании и социальном мире . Под редакцией Ганса Фройденталя . Springer. стр. 8–9 ( Источник )] ,
  9. ^ Ritchey, T. (2012) Схема морфологии методов моделирования: вклад в общую теорию моделирования
  10. ^ К. Вест Черчман , Системный подход , Нью-Йорк: Dell Publishing, 1968, стр. 61
  11. ^ Гриффитс, EC (2010) Что такое модель?
  12. ^ Толк, А. (2015). Учиться чему-то правильному на неправильных моделях - Эпистемология моделирования. В Йылмаз, Л. (Ред.) Концепции и методологии моделирования и симуляции. Springer – Verlag. стр. 87–106
  13. ^ Oberkampf, WL, DeLand, SM, Rutherford, BM, Diegert, К., и Элвин, К. Ф. (2002). Ошибка и неопределенность при моделировании и симуляции. Техника надежности и безопасность системы 75 (3): 333–57.
  14. ^ Ihrig, М. (2012). Новая исследовательская архитектура для эпохи моделирования. В Европейском совете по моделированию и симуляции . С. 715–20).
  15. ^ a b c Основы системной инженерии. Архивировано 27 сентября 2007 года в издательстве Wayback Machine Defense Acquisition University Press, 2003.
  16. ^ Пуллан, Венди (2000). Структура . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-78258-9.
  17. ^ Fishwick PA. (1995). Разработка и выполнение имитационных моделей: создание цифровых миров. Река Аппер Сэдл, штат Нью-Джерси: Прентис-Холл.
  18. ^ Соколовского, JA, Банки, CM (2009). Принципы моделирования и симуляции. Хобокен, Нью-Джерси: Джон Уайли и сыновья.
  19. ^ a b Лерер, Ричард; Шаубле, Леона (2006). Кембриджский справочник обучающих наук . Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета. п. 371. ISBN. 978-0-521-84554-0.
  20. ^ Нерсесян, Нэнси J (2002). Когнитивная основа науки . Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета. п. 133. ISBN 0-521-01177-9.
  21. ^ Клемент, JJ; Реа-Рамирес, Мэри Энн (2008). Модельное обучение и обучение в науке (2-е изд.). Springer Science & Business Media. п. 45 . ISBN 978-1-4020-6493-7.
  22. ^ Blumschein, Патрик; Hung, Woei; Йонассен, Дэвид; Штробель, Йоханнес (2009). Модельные подходы к обучению (PDF) . Нидерланды: Sense Publishers. ISBN  978-90-8790-711-2.

Дальнейшее чтение [ править ]

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. О научном моделировании также много говорится в литературе по философии науки. 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 лабораторных специалистов». БиоМед Централ .

Внешние ссылки [ править ]

  • Модели . Запись в Интернет-энциклопедию философии
  • Модели в науке . Запись в Стэнфордскую энциклопедию философии
  • Мир как процесс: моделирование в естественных и социальных науках , в: R. Hegselmann et al. (ред.), Моделирование и моделирование в социальных науках с точки зрения философии науки, теории и библиотеки решений. Дордрехт: Kluwer 1996, 77-100.
  • Исследования в области моделирования 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.