과학적 모델링

Scientific modelling
과학적 모델링의 예.대기 조성과 관련된 화학 및 수송 과정의 개략도.
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조사.
A laptop computer next to archival materials
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과학적 모델링은 과학 활동이며, 그 목적은 세계의 특정 부분이나 특징을 기존의 일반적으로 일반적으로 받아들여지는 지식을 참고하여 이해, 정의, 수량화, 시각화 또는 시뮬레이션하기 쉽게 만드는 것이다.실제 상황의 관련 측면을 선택하고 식별한 다음, 더 잘 이해하기 위한 개념 모델, 운영 모델, 정량화할 수학적 모델, 시뮬레이션할 계산 모델 및 주제를 시각화하기 위한 그래픽 모델 등 다양한 목적을 위해 다양한 유형의 모델을 사용해야 한다.

모델링은 많은 과학 분야에서 필수적이고 뗄래야 뗄 수 없는 부분이며,[1][2] 각각은 특정 모델링 유형에 대한 자신만의 아이디어를 가지고 있습니다.다음은 존 폰 노이만의 말이다.[3]

과학은 설명하려고 하지 않고 해석하려고도 하지 않고 주로 모형을 만듭니다.모델이란 특정한 언어 해석을 추가하여 관찰된 현상을 설명하는 수학적 구조를 의미합니다.그러한 수학적 구조의 정당성은 전적으로 그리고 정확하게 효과가 있을 것으로 예상되기 때문이다. 즉, 상당히 넓은 영역의 현상을 올바르게 기술하는 것이다.

또한 과학 교육,[5] 과학 철학, 시스템 이론, 지식 시각화 등의 분야에서 과학적[4] 모델링에 대한 관심이 높아지고 있습니다.모든 종류의 전문화된 과학적 모델링에 대한 방법, 기술 및 메타이론의 컬렉션이 증가하고 있습니다.

개요

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과학적 모델은 경험적 객체, 현상 및 물리적 과정을 논리적이고 객관적인 방법으로 표현하고자 합니다.모든 모델은 simulacra, 즉 근사치임에도 불구하고 매우 [6]유용할 수 있는 단순화된 현실 반영입니다.모델을 만들고 논쟁하는 것은 과학 사업의 기본이다.완전하고 참된 표현은 불가능할 수 있지만, 과학적 논쟁은 종종 어떤 것이 주어진 작업에 더 나은 모델인지, 예를 들어 [7]계절 예측을 위한 더 정확한 기후 모델인지에 관한 것이다.

경험과학의 원리를 공식화하려는 시도는 논리학자들이 논리학의 원리를 공리화하는 것과 같은 방식으로 현실을 모델링하기 위해 해석을 사용합니다.이러한 시도의 목적은 실제로 발견된 것과 반대되는 이론적 결과를 낳지 않는 형식적인 시스템을 구축하는 것입니다.그러한 형식적인 시스템에서 도출된 예측이나 다른 진술은 이러한 과학적 모델이 [8][9]사실일 때만 현실 세계를 비추거나 지도화한다.

과학자에게 모델은 또한 인간의 사고 과정을 [10]증폭시킬 수 있는 방법이다.예를 들어, 소프트웨어로 렌더링된 모델을 통해 과학자들은 계산 능력을 활용하여 표현되는 실체, 현상 또는 프로세스에 대한 직관을 시뮬레이션, 시각화, 조작 및 얻을 수 있습니다.그런 컴퓨터 모델은 실리코에 있다.다른 유형의 과학 모델은 체내(실험용 쥐와 같은 살아있는 모델)와 체외(조직 [11]배양과 같은 유리 제품)이다.

기본

직접 측정 및 실험의 대체물로 모델링

모형은 일반적으로 과학자들이 결과를 직접 측정할 수 있는 실험 조건을 만드는 것이 불가능하거나 비실용적일 때 사용됩니다.통제된 조건에서 결과의 직접 측정(과학적 방법 참조)은 결과의 모델링 추정치보다 항상 더 신뢰할 수 있다.

모델링 및 시뮬레이션에서 모델은 물리적,[12] 법적 및 인지적 제약에 의해 형성되는, 태스크 중심적이고 목적 있는 현실 인식의 단순화 및 추상화입니다.모델은 특정 질문이나 태스크를 염두에 두고 캡처되므로 태스크 중심적입니다.단순화는 작업에 중요하지 않은 모든 알려진 개체와 관찰된 개체 간의 관계를 배제합니다.추상화는 중요하지만 필요하지 않은 정보를 관심 대상과 동일한 세부 사항으로 집계합니다.단순화와 추상화는 모두 의도적으로 이루어집니다.하지만, 그것들은 현실에 대한 인식에 근거해 행해진다.이러한 인식은 물리적 제약이 수반되기 때문에 그 자체로 이미 모델입니다.현재의 도구와 방법으로 합법적으로 관찰할 수 있는 것과 현재의 이론으로 설명할 수 있는 것을 제한하는 인지적 제약도 있습니다.이 모델은 개념, 행동 및 관계 비공식 형식으로 구성되며 종종 개념 모델이라고 합니다.모델을 실행하기 위해서는 컴퓨터 시뮬레이션으로 구현해야 합니다.이를 위해서는 수치 근사 또는 [13]휴리스틱의 사용과 같은 더 많은 선택지가 필요하다.이러한 인식론적, 계산적 제약에도 불구하고 시뮬레이션은 과학적 방법의 세 번째 기둥으로 인식되어 왔다: 이론 구축, 시뮬레이션, 그리고 [14]실험.

시뮬레이션

시뮬레이션은 모델을 구현하는 방법으로, 모델이 분석 솔루션에 비해 너무 복잡할 때 종종 사용됩니다.정상 상태 시뮬레이션은 특정 시점에 시스템에 대한 정보를 제공합니다(보통 그러한 상태가 존재하는 경우 평형 상태).동적 시뮬레이션은 시간에 따른 정보를 제공합니다.시뮬레이션은 특정 물체나 현상이 어떻게 동작하는지를 보여준다.이러한 시뮬레이션은 실제 시스템 또는 개념을 [15]모델로 나타낼 수 있는 경우 테스트, 분석 또는 훈련에 유용할 수 있습니다.

구조.

구조는 패턴과 실체의 관계의 인식, 관찰, 성질 및 안정성을 포괄하는 기본적이고 때로는 무형의 개념이다.눈송이에 대한 어린이의 구두 기술에서부터 자기장의 특성에 대한 상세한 과학적 분석에 이르기까지, 구조 개념은 과학, 철학, 그리고 [16]예술에서 거의 모든 형태의 연구와 발견의 필수적인 기초입니다.

시스템들

시스템은 실제 또는 추상적인 상호작용 또는 상호의존적 실체의 집합으로 통합된 전체를 형성합니다.일반적으로 시스템은 요소만으로는 [17]얻을 수 없는 결과를 얻을 수 있는 다른 요소의 구성 또는 집합입니다.'통합된 전체'의 개념은 집합의 관계에서 다른 요소들로 구별되는 일련의 관계를 구체화하고 집합의 요소와 관계체제의 일부가 아닌 요소들 사이의 관계를 형성하는 시스템 측면에서도 언급될 수 있다.시스템 모델에는 두 가지 유형이 있다. 1) 변수가 다른 시점에서 순간적으로 변화하는 이산형 및 2) 시간에 [18]대해 상태 변수가 연속적으로 변화하는 연속형이다.

모델 생성

모델링은 어떤 현상의 개념적 표현으로 모델을 생성하는 과정이다.일반적으로 한 모형은 문제의 현상의 일부 측면만 다루게 되며, 동일한 현상의 두 모형은 본질적으로 다를 수 있다. 즉, 이들 사이의 차이가 단순한 구성요소 이름 변경 이상으로 구성된다는 것이다.

이러한 차이는 모델 최종 사용자의 요구사항 차이 또는 모델 제작자 간의 개념적 또는 미적 차이 및 모델 제작 과정 중에 이루어진 우발적 결정 때문일 수 있습니다.모델의 구조에 영향을 미칠 수 있는 고려사항은 축소된 온톨로지에 대한 모델러의 선호, 통계 모델 대 결정론적 모델에 대한 선호, 이산 시간 대 연속 시간 등이 될 수 있다.어떤 경우에도 모형 이용자는 주어진 용도에 대한 모형 유효성과 관련된 가정을 이해할 필요가 있다.

모델을 구축하려면 추상화가 필요합니다.모델의 적용 영역을 특정하기 위해 모델링에 가정을 사용한다.예를 들어, 특수 상대성 이론은 관성 기준 프레임을 가정합니다.이 가정은 문맥적으로 설명되었고 일반 상대성 이론으로 더욱 설명되었다.모형은 가정이 유효할 때 정확한 예측을 하고 가정이 타당하지 않을 때는 정확한 예측을 하지 못할 수 있습니다.그러한 가정은 종종 오래된 이론들이 새로운 이론들에 의해 계승되는 지점이다. (비관성 기준 프레임에서도 일반 상대성 이론이 작용한다.)

모형 평가

다음 항목도 참조하십시오.과학적 탐구모형 choice 이론의 선택

모형이 경험적 데이터에 대한 일관성에 의해 가장 먼저 평가되므로 재현 가능한 관측치와 일치하지 않는 모형이 수정되거나 기각되어야 합니다.모델을 수정하는 한 가지 방법은 모델이 높은 유효성을 갖는 것으로 간주되는 도메인을 제한하는 것입니다.대표적인 예가 뉴턴 물리학인데, 이것은 우주의 매우 작고, 매우 빠르고, 매우 거대한 현상을 제외하고는 매우 유용하다.그러나 경험적 데이터에 대한 적합만으로는 모형이 유효한 것으로 인정되기에는 충분하지 않습니다.모형을 평가하는 데 중요한 요인은 다음과 같습니다.[citation needed]

  • 과거의 관찰 내용을 설명하는 능력
  • 미래 관측치 예측 기능
  • 사용 비용(특히 다른 모델과 조합)
  • 반박성: 모형의 신뢰도를 추정할 수 있습니다.
  • 심플함 또는 심미적 매력

사람들은 효용 함수를 사용하여 모델의 평가를 정량화하려고 시도할 수 있다.

시각화

시각화는 메시지를 전달하기 위한 이미지, 다이어그램 또는 애니메이션을 만드는 기술입니다.시각적인 이미지를 통한 시각화는 인간의 태동 이래 추상적이고 구체적인 생각을 전달하는 효과적인 방법이었다.역사로부터의 예로는 동굴 벽화, 이집트 상형 문자, 그리스 기하학, 공학 및 과학적 목적을 위한 레오나르도 다빈치의 혁신적인 기술 드로잉 방법이 있다.

공간 매핑

공간 매핑은 "준지구적" 모델링 공식을 사용하여 동반자 "저충실도"(이상적 또는 저충실도)와 다른 복잡도의 "미세" 모델(실제적 또는 고충실도)을 연결하는 방법론을 말한다.엔지니어링 최적화에서 공간 매핑은 매우 빠른 거친 모델을 관련된 고비용 연산 미세 모델과 정렬(맵핑)하여 미세 모델의 직접적인 고비용 최적화를 방지합니다.선형 프로세스는 "매핑된" 거친 모델(대리 모형)을 반복적으로 재구성합니다.

종류들

적용들

모델링 및 시뮬레이션

과학적 모델링의 한 가지 적용 분야는 모델링 및 시뮬레이션 분야이며, 일반적으로 "M&S"라고 불린다. M&S는 개념 개발 및 분석에서 실험, 측정 및 검증, 처분 분석에 이르기까지 다양한 적용 분야를 보유하고 있다.프로젝트 및 프로그램에서는 수백 가지의 시뮬레이션, 시뮬레이터 및 모델 분석 도구를 사용할 수 있습니다.

국방 수명 주기 관리에서 모델링과 시뮬레이션의 통합 사용 사례.이 영상의 모델링 및 시뮬레이션은 세 개의 [15]용기를 사용하여 영상의 중심에 표시됩니다.

그림은 국방 능력 개발 과정에서 [15]모델링과 시뮬레이션이 통합 프로그램의 중심 부분으로 어떻게 사용되는지를 보여준다.

교육 모델 기반 학습

Flowchart Describing One Style of Model-based Learning

교육에서 모델 기반 학습, 특히 과학 학습과 관련하여 학생들은 다음을 [19]위해 과학적 개념을 위한 모델을 만드는 것을 포함한다.

  • 과학적 아이디어를 이해하다
  • 모델의 시각화를 통해 주제에 대한 보다 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.
  • 코스에서의 학생 참여도 향상

모델 기반 학습 기법에는 다음과 같은 다양한 유형이 있습니다.[19]

  • 물리 매크로 코스
  • 대표 시스템
  • 구문 모델
  • 이머징 모델

교육에서의 모델 제작은 시간이 지남에 따라 학생들이 모델을 다듬고 개발하고 평가하는 반복적인 연습입니다.이것은 전통적인 커리큘럼의 경직성과 단조로움에서 학생들의 창의성과 호기심의 연습으로 학습이 전환된다.이 접근방식은 사회적 협업과 학습 골격 이론의 건설적 전략을 활용합니다.모델 기반 학습은 기존 모델을 [20]기반으로 새로운 모델을 구축함으로써 개선할 수 있는 인지적 추론 기술을 포함한다.

"모델 기반 학습은 목표 모델을 결정하고 현실적인 [21]이해의 기회를 제공하는 학습 경로를 수반합니다."모델 제작에서는 웹 기반 도구와 시뮬레이터를 사용하여 혼합 학습 전략을 통합할 수도 있습니다. 따라서 학생들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 온라인 또는 디지털 리소스에 익숙해지다
  • 다양한 가상 머티리얼을 사용하여 다양한 모델을 거의 또는 무료로 제작할 수 있습니다.
  • 언제 어디서나 모델 만들기 연습
  • 기존 모델 개선

"잘 설계된 시뮬레이션은 실제 시스템을 단순화하는 동시에 시스템의 복잡성에 대한 인식을 높입니다.학생들은 심플한 시스템에 참여할 수 있으며 실제 환경에서 [22]이러한 경험을 경험하는 데 며칠, 몇 주, 몇 년이 걸리지 않고 실제 시스템이 어떻게 작동하는지 배울 수 있습니다."

전체적인 교육 및 학습 프로세스에서 교사의 역할은 주로 학습 경험을 촉진하고 조정하는 역할입니다.특정 컨셉을 위한 모델 제작 활동인 학생에게 배정하고 활동에 대한 관련 정보 또는 지원을 제공합니다.가상 모델 제작 활동에서는 디지털 툴의 사용 방법에 대한 정보를 제공하고, 사용 중에 문제가 발생했을 경우의 트러블 슈팅 지원을 제공할 수도 있습니다.또한 교사는 학생 간의 그룹 토론 활동을 주선하고 모델 제작 활동에서 추출한 관찰 내용과 지식을 학생들이 공유하는데 필요한 플랫폼을 제공할 수 있습니다.

모델 기반 학습 평가에는 모델 구축에서 학생의 창의성과 창의성을 평가하는 루브릭의 사용과 활동을 통해 구축된 지식과 비교하여 학생의 전반적인 교실 참여를 포함할 수 있다.

그러나 성공적인 모델 기반 학습이 이루어지기 위해서는 다음 사항을 충분히 고려하는 것이 중요합니다.

  • 특정 개념에 맞는 적절한 도구 사용
  • 모델 제작 활동을 위한 교육 시설 내 제공(예: 시뮬레이터 또는 디지털 도구에 액세스하기 위한 인터넷 시설 또는 소프트웨어가 설치된 컴퓨터실)

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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추가 정보

오늘날 과학 모델링에 관한 40여 개의 잡지가 모든 종류의 국제 포럼을 제공하고 있다.1960년대 이후 과학적 모델링의 특정 형태에 대한 책과 잡지의 수가 크게 증가하고 있다.과학 철학 문헌에서는 과학적 모델링에 대한 많은 논의가 있다.선택 항목:

  • Rainer Hegselmann, Ulrich Muller 및 Klaus Troitzch(1996년).과학철학의 관점에서 본 사회과학에서의 모델링과 시뮬레이션. 이론 및 의사결정 라이브러리.도르트레흐트: 클루어
  • 폴 험프리스(2004년).델의 확장: 계산과학, 경험주의, 과학적 방법.옥스퍼드:옥스퍼드 대학 출판부
  • 요하네스 렌하르트, 귄터 키퍼스와 테리 신 (Ed.) (2006) "시뮬레이션: 현실의 실용적 구축", 스프링거 베를린.
  • Tom Ritchey (2012)."모델링 방법의 형태학 개요: 모델링의 일반 이론에 대한 기여"인: Acta Morphologica Generalis, Vol. No. 1. 페이지 1-20.
  • 윌리엄 실버트(2001년).'훈육 모델화'입력: Int. J. General Systems.Vol. 30(3), 페이지 261.
  • Sergio Sismondo와 Snait Gissis(1999년).모델링 및 시뮬레이션. 콘텍스트 12에서 과학 특집호
  • Eric Winsberg(2018) "철학과 기후과학" 케임브리지:케임브리지 대학 출판부
  • Eric Winsberg (2010) "컴퓨터 시뮬레이션 시대의 과학" 시카고:시카고 대학교 출판부
  • Eric Winsberg(2003)."실험 시뮬레이션:「가상 세계를 위한 방법론」.인: 과학철학 70: 105~125.
  • 토마스 헬리카르, 짐 A 로저스(2009)."ChemChains: 실험실 과학자를 대상으로 한 생화학 네트워크의 시뮬레이션 및 분석을 위한 플랫폼입니다."바이오메드 센트럴

외부 링크

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