Научное моделирование — это деятельность, которая создает модели , представляющие эмпирические объекты, явления и физические процессы, чтобы сделать определенную часть или свойство мира более простым для понимания , определения , количественной оценки , визуализации или моделирования . Оно требует выбора и идентификации соответствующих аспектов ситуации в реальном мире, а затем разработки модели для воспроизведения системы с этими характеристиками. Различные типы моделей могут использоваться для различных целей, например, концептуальные модели для лучшего понимания, операционные модели для операционализации , математические модели для количественной оценки, вычислительные модели для моделирования и графические модели для визуализации предмета.
Моделирование является неотъемлемой и неотъемлемой частью многих научных дисциплин, каждая из которых имеет свои собственные представления о конкретных типах моделирования. [1] [2] Следующее сказал Джон фон Нейман . [3]
... науки не пытаются объяснять, они даже едва ли пытаются интерпретировать, они в основном создают модели. Под моделью понимается математическая конструкция, которая, с добавлением определенных словесных интерпретаций, описывает наблюдаемые явления. Оправдание такой математической конструкции заключается исключительно и именно в том, что от нее ожидают работы — то есть правильного описания явлений из достаточно широкой области.
Также растет внимание к научному моделированию [4] в таких областях, как научное образование , [5] философия науки , теория систем и визуализация знаний . Растет набор методов , приемов и метатеорий обо всех видах специализированного научного моделирования.
Научная модель стремится представить эмпирические объекты, явления и физические процессы логическим и объективным образом . Все модели находятся в симулякрах , то есть упрощенных отражениях реальности, которые, несмотря на то, что являются приближениями, могут быть чрезвычайно полезны. [6] Построение и обсуждение моделей имеют основополагающее значение для научного предприятия. Полное и истинное представление может быть невозможным, но научные дебаты часто касаются того, какая модель лучше для данной задачи, например, какая климатическая модель является более точной для сезонного прогнозирования. [7]
Попытки формализовать принципы эмпирических наук используют интерпретацию для моделирования реальности, таким же образом, как логики аксиоматизируют принципы логики . Цель этих попыток — построить формальную систему , которая не будет производить теоретических следствий, противоречащих тому, что обнаруживается в реальности . Предсказания или другие утверждения, полученные из 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, которым можно усилить мыслительные процессы человека. [10] Например, модели, которые визуализируются в программном обеспечении, позволяют ученым использовать вычислительную мощность для моделирования, визуализации, манипулирования и получения интуиции о представляемой сущности, явлении или процессе. Такие компьютерные модели являются in silico . Другие типы научных моделей — in vivo (живые модели, такие как лабораторные крысы ) и in vitro (в стеклянной посуде, такие как 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 моделировании и имитации модель — это управляемое задачей, целенаправленное упрощение и абстракция восприятия реальности, сформированное физическими, юридическими и когнитивными ограничениями. [12] Она управляется задачей, потому что модель захватывается с определенным вопросом или задачей в уме. Упрощения оставляют все известные и наблюдаемые сущности и их отношения, которые не важны для задачи. Абстракция объединяет информацию, которая важна, но не нужна в тех же деталях, что и интересующий объект. Оба действия, упрощение и абстракция, выполняются целенаправленно. Однако они выполняются на основе восприятия реальности. Это восприятие уже само по себе является моделью , поскольку оно имеет физическое ограничение. Существуют также ограничения на то, что мы можем юридически 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 концепции, их поведение и их отношения в неформальной форме и часто называется концептуальной моделью . Чтобы выполнить модель, ее необходимо реализовать как компьютерную симуляцию . Это требует большего выбора, например, числовых аппроксимаций или использования эвристик. [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, часто используемый, когда модель слишком сложна для аналитического решения. Моделирование стационарного состояния 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 полезным для тестирования , анализа или обучения в тех случаях, когда реальные системы или концепции могут быть представлены моделями. [15]
Структура — это фундаментальное и иногда нематериальное понятие, охватывающее распознавание, наблюдение, природу и стабильность моделей и взаимосвязей сущностей. От словесного описания снежинки ребенком до подробного научного анализа свойств магнитных полей , концепция структуры является неотъемлемой основой почти каждого способа исследования и открытия в науке, философии и искусстве. [16]
Система — это набор взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих интегрированное целое. В общем, система — это конструкция или набор различных элементов, которые вместе могут производить результаты, недостижимые элементами по отдельности. [17] Понятие «интегрированного целого» также может быть сформулировано в терминах системы, воплощающей набор отношений, которые отличаются от отношений набора с другими элементами и формируют отношения между элементом набора и элементами, не являющимися частью реляционного режима. Существует два типа системных моделей: 1) дискретные, в которых переменные изменяются мгновенно в отдельные моменты времени, и 2) непрерывные, в которых переменные состояния изменяются непрерывно по отношению ко времени. [18]
Моделирование — это процесс создания модели как концептуального представления некоторого явления. Обычно модель будет иметь дело только с некоторыми аспектами рассматриваемого явления, и две модели одного и того же явления могут существенно различаться, то есть различия между ними могут заключаться не только в простом переименовании компонентов.
Такие различия могут быть вызваны различными требованиями конечных пользователей модели или концептуальными или эстетическими различиями между разработчиками моделей и условными решениями, принятыми в процессе моделирования. Соображения, которые могут повлиять на структуру модели, могут быть предпочтениями разработчика моделей в отношении сокращенной онтологии , предпочтениями в отношении статистических моделей по сравнению с детерминированными моделями , дискретного времени по сравнению с непрерывным и т. д. В любом случае пользователи модели должны понимать сделанные предположения, которые имеют отношение к ее валидности для данного использования.
Построение модели требует абстракции . Предположения используются в моделировании для указания области применения модели. Например, специальная теория относительности предполагает инерциальную систему отсчета . Это предположение было контекстуализировано и далее объяснено общей теорией относительности . Модель делает точные предсказания, когда ее предположения верны, и может не делать точных предсказаний, когда ее предположения не верны. Такие предположения часто являются точкой, с которой старые теории сменяются новыми ( общая теория относительности работает и в неинерциальных системах отсчета).
Модель оценивается в первую очередь по ее согласованности с эмпирическими данными; любая модель, не согласующаяся с воспроизводимыми наблюдениями, должна быть изменена или отклонена. Один из способов изменить модель — ограничить область, в которой она считается высокодостоверной. Примером может служить ньютоновская физика, которая весьма полезна, за исключением очень малых, очень быстрых и очень массивных явлений во вселенной. Однако одного лишь соответствия эмпирическим данным недостаточно для того, чтобы модель была принята как достоверная. Факторы, важные при оценке модели, включают: [ необходима цитата ]
Люди могут попытаться количественно оценить модель, используя функцию полезности .
Визуализация — это любая техника создания изображений, диаграмм или анимаций для передачи сообщения. Визуализация посредством визуальных образов была эффективным способом передачи как абстрактных, так и конкретных идей с самого зарождения человечества. Примерами из истории являются наскальные рисунки , египетские иероглифы , греческая геометрия и революционные методы технического черчения Леонардо да Винчи для инженерных и научных целей.
Пространственное картирование относится к методологии, которая использует «квазиглобальную» формулировку моделирования для связи сопутствующих «грубых» (идеальных или с низкой точностью) с «точными» (практичными или с высокой точностью) моделями различной сложности. В инженерной оптимизации пространственное картирование выравнивает (сопоставляет) очень быструю грубую модель с ее связанной с ней дорогой для вычисления точной моделью, чтобы избежать прямой дорогостоящей оптимизации точной модели. Процесс выравнивания итеративно уточняет «сопоставленную» грубую модель ( суррогатную модель ).
Одним из приложений научного моделирования является область моделирования и имитации , обычно называемая «M&S». M&S имеет спектр приложений, которые варьируются от разработки и анализа концепции, через эксперименты, измерения и проверки, до анализа утилизации. Проекты и программы могут использовать сотни различных имитаций, симуляторов и инструментов анализа моделей.
На рисунке показано, как моделирование и имитация используются в качестве центральной части интегрированной программы в процессе развития оборонного потенциала. [15]
В настоящее время существует около 40 журналов о научном моделировании, которые предлагают всевозможные международные форумы. С 1960-х годов наблюдается сильный рост числа книг и журналов о конкретных формах научного моделирования. Также существует много дискуссий о научном моделировании в литературе по философии науки. Выборка:
