Научное моделирование — это деятельность, которая создает модели , представляющие эмпирические объекты, явления и физические процессы, чтобы облегчить понимание , определение , количественную оценку , визуализацию или моделирование определенной части или особенности мира . Это требует выбора и определения соответствующих аспектов ситуации в реальном мире, а затем разработки модели для воспроизведения системы с этими характеристиками. Различные типы моделей могут использоваться для разных целей, например, концептуальные модели для лучшего понимания, операционные модели для практической реализации , математические модели для количественной оценки, вычислительные модели для моделирования и графические модели для визуализации предмета.
Моделирование является существенной и неотъемлемой частью многих научных дисциплин, каждая из которых имеет свои представления о конкретных видах моделирования. [1] [2] Следующее сказал Джон фон Нейман . [3]
...науки не пытаются объяснить, они даже почти не пытаются интерпретировать, они главным образом строят модели. Под моделью понимают математическую конструкцию, которая с добавлением определенных словесных интерпретаций описывает наблюдаемые явления. Оправданием такой математической конструкции является исключительно то, что она должна работать, то есть правильно описывать явления из достаточно широкой области.
Также растет внимание к научному моделированию [4] в таких областях, как естественнонаучное образование , [5] философия науки , теория систем и визуализация знаний . Существует растущая коллекция методов , техник и метатеорий всех видов специализированного научного моделирования.
Научная модель стремится представить эмпирические объекты, явления и физические процессы логическим и объективным способом . Все модели представляют собой симулякры , то есть упрощенные отражения реальности, которые, несмотря на то, что являются приближениями, могут быть чрезвычайно полезны. [6] Построение и обсуждение моделей имеет основополагающее значение для научной деятельности. Полное и истинное представление может оказаться невозможным, но научные дебаты часто касаются того, какая модель лучше подходит для конкретной задачи, например, какая климатическая модель является более точной для сезонного прогнозирования. [7]
Попытки формализовать принципы эмпирических наук используют интерпретацию для моделирования реальности точно так же, как логики аксиоматизируют принципы логики . Целью этих попыток является создание формальной системы , которая не приведет к теоретическим выводам, противоречащим тому, что обнаруживается в действительности . Прогнозы или другие утверждения, сделанные на основе такой формальной системы, отражают или отображают реальный мир только в той мере, в какой эти научные модели верны. [8] [9]
Для ученого модель — это также способ усовершенствовать человеческие мыслительные процессы. [10] Например, модели, отображаемые в программном обеспечении, позволяют ученым использовать вычислительную мощность для моделирования, визуализации, манипулирования и получения интуитивного представления о представляемом объекте, явлении или процессе. Такие компьютерные модели находятся в silico . Другими типами научных моделей являются in vivo (живые модели, такие как лабораторные крысы ) и in vitro (в стеклянной посуде, например, культура тканей ). [11]
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 целенаправленное упрощение и абстракцию восприятия реальности, определяемое физическими, юридическими и когнитивными ограничениями. [12] Она ориентирована на задачи, поскольку модель создается с учетом определенного вопроса или задачи. Упрощения исключают все известные и наблюдаемые сущности и их связи, которые не важны для задачи. Абстракция агрегирует важную, но ненужную информацию с той же степенью детализации, что и интересующий объект. Оба действия, упрощение и абстракция, выполняются целенаправленно. Однако они сделаны на основе восприятия реальности. Это восприятие само по себе уже является моделью , поскольку оно имеет физические ограничения. Существуют также ограничения на то, что мы можем юридически наблюдать с помощью наших нынешних инструментов и методов, а также когнитивные ограничения, которые ограничивают то, что мы можем объяснить с помощью наших текущих теорий. Эта модель включает в себя понятия, их поведение и их отношения в неформальной форме и часто называется концептуальной моделью . Для реализации модели ее необходимо реализовать в виде компьютерного моделирования . Это требует большего выбора, такого как числовые аппроксимации или использование эвристики. [13] Несмотря на все эти эпистемологические и вычислительные ограничения, моделирование было признано третьим столпом научных методов: построение теории, моделирование и экспериментирование. [14]
Моделирование — это способ реализации модели, который часто используется , когда модель слишком сложна для аналитического решения. Стационарное моделирование 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 — это фундаментальное и иногда неосязаемое понятие, охватывающее распознавание, наблюдение, природу и стабильность закономерностей и отношений сущностей. От словесного описания снежинки ребенком до подробного научного анализа свойств магнитных полей , концепция структуры является важной основой почти каждого способа исследования и открытия в науке, философии и искусстве. [16]
Система — это набор взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих единое целое . В общем, система — это конструкция или совокупность различных элементов, которые вместе могут давать результаты, которые невозможно получить с помощью отдельных элементов. [17] Понятие «интегрированного целого» также может быть сформулировано в терминах системы, воплощающей набор отношений, которые отличаются от отношений набора к другим элементам и образуют отношения между элементом набора и элементами, а не отношениями. часть реляционного режима. Существует два типа моделей системы: 1) дискретные, в которых переменные изменяются мгновенно в отдельные моменты времени, и 2) непрерывные, когда переменные состояния изменяются непрерывно во времени. [18]
Моделирование — это процесс создания модели как концептуального представления некоторого явления. Обычно модель касается только некоторых аспектов рассматриваемого явления, а две модели одного и того же явления могут существенно различаться, то есть различия между ними включают нечто большее, чем простое переименование компонентов.
Такие различия могут быть обусловлены разными требованиями конечных пользователей модели или концептуальными или эстетическими различиями между разработчиками моделей, а также случайными решениями, принятыми в процессе моделирования. Соображениями, которые могут повлиять на структуру модели, могут быть предпочтения разработчика модели сокращенной онтологии , предпочтения в отношении статистических моделей по сравнению с детерминированными моделями , дискретное или непрерывное время и т. д. В любом случае пользователи модели должны понимать сделанные предположения, которые имеет отношение к его действительности для данного использования.
Построение модели требует абстракции . При моделировании используются допущения, чтобы указать область применения модели. Например, специальная теория относительности предполагает инерциальную систему отсчета . Это предположение было контекстуализировано и дополнительно объяснено общей теорией относительности . Модель делает точные прогнозы, когда ее предположения верны, и вполне может не давать точных прогнозов, когда ее предположения не верны. Такие предположения часто являются причиной того, что на смену старым теориям приходят новые ( общая теория относительности работает также и в неинерциальных системах отсчета).
Модель оценивается в первую очередь по ее соответствии эмпирическим данным; любая модель, несовместимая с воспроизводимыми наблюдениями, должна быть изменена или отвергнута. Один из способов изменить модель — ограничить область, в которой ей приписывают высокую достоверность. В качестве примера можно привести ньютоновскую физику, которая очень полезна, за исключением очень маленьких, очень быстрых и очень массивных явлений во Вселенной. Однако соответствия только эмпирическим данным недостаточно для того, чтобы модель была признана достоверной. Факторы , важные при оценке модели, включают :
Люди могут попытаться количественно оценить оценку модели, используя функцию полезности .
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 самого начала человечества. Примеры из истории включают наскальные рисунки , египетские иероглифы , греческую геометрию и революционные методы технического рисования Леонардо да Винчи для инженерных и научных целей.
Картирование пространства относится к методологии, которая использует формулировку «квазиглобального» моделирования для связи сопутствующих «грубых» (идеальных или низкоточных) с «точными» (практичными или высокоточными) моделями различной сложности. При инженерной оптимизации картографирование пространства выравнивает (сопоставляет) очень быструю грубую модель с связанной с ней точной моделью, требующей больших затрат вычислений, чтобы избежать прямой дорогостоящей оптимизации точной модели. Процесс выравнивания итеративно уточняет «сопоставленную» грубую модель ( суррогатную модель ).
Одним из применений научного моделирования является область моделирования и симуляции , обычно называемая «M&S». M&S имеет спектр применений, который варьируется от разработки концепций и анализа, экспериментирования, измерения и проверки до анализа утилизации. В проектах и программах могут использоваться сотни различных моделей моделирования, симуляторов и инструментов анализа моделей.
На рисунке показано, как моделирование и симуляция используются в качестве центральной части комплексной программы в процессе развития обороноспособности. [15]
Сегодня существует около 40 журналов о научном моделировании, которые предлагают всевозможные международные форумы. С 1960-х годов резко растет число книг и журналов, посвящённых конкретным формам научного моделирования. В литературе по философии науки также много дискуссий о научном моделировании. Выбор:
