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El modelar científico

El modelar científico es el proceso de la generación extracto, conceptual, gráfico y o matemático modelos. La ciencia ofrece una colección cada vez mayor de métodos, técnicas y teoría sobre todas las clases de modelar científico especializado.

El modelar es una parte esencial e inseparable de todos científico la actividad, y muchas disciplinas científicas tienen sus propias ideas sobre tipos específicos de modelar. Hay poca teoría general sobre modelar científico, ofrecido por filosofía de la ciencia, teoría de los sistemas, y los nuevos campos tienen gusto visualización del conocimiento.

Descripción

El modelar es comparativamente un nuevo sector de actividad que implica la unión de ideas de varias disciplinas^[1], y es una parte esencial e inseparable de todos científico actividad. El modeler profesional trae habilidades y técnicas especiales para llevar para producir los resultados que son profundos, confiables, y útiles. Modelando las técnicas incluyen métodos estadísticos, simulación de computadora, identificación del sistema, y análisis de la sensibilidad. Ningunos de éstos, sin embargo, son tan importantes como la capacidad de entender el subyacente dinámica de a sistema complejo. Estas penetraciones son necesarias determinar si las asunciones de un modelo son correctas y completas. El modelador debe poder reconocer si un modelo refleja realidad, e identificar y ocuparse de divergencias entre la teoría y los datos.^[2]

Una de las punterías principales de modelar científico es aplicarse cuantitativo razonamiento a observaciones sobre el mundo, en la esperanza de ver los aspectos que pudieron haber escapado el aviso de otros. Ahora hay muchas técnicas específicas que uso de los modelers, que nos permiten descubrir el aspecto de la realidad que puede no ser obvio a cada uno. Uno del esencial es la comprensión del papel eso asunciones juego en el desarrollo del modelo. El acercamiento generalmente para modelar el desarrollo es caracterizar sistema, haga algunas asunciones sobre cómo trabaja y traduzca éstos a ecuaciones y a a simulación programa. Después de la simulación uno de los pasos finales es validación: si podemos confiar en los datos presentados por el modelo.^[2]

Fundamentos que modelan científicos

Modelo

A modelo en ciencia está un físico, matemático, o un lógico representación de un sistema de entidades, de fenómenos, o de procesos. Tentativas de formalizar los principios de los logicians empíricos de las ciencias de la misma forma axiomatize los principios de la lógica utilizan a interpretación descriptiva a la realidad modelo. La puntería de éstos procura está a la construcción a sistema formal para cuál realidad es la única interpretación. Un modelo es a interpretación formalizada cuál se ocupa de las entidades empíricas, de los fenómenos, y de los procesos físicos de una manera matemática, o lógica. El mundo es una interpretación (o modelo) de estas ciencias, sólo en cuanto estas ciencias son verdades.^[3]

Para el científico, un modelo es también una manera de la cual los procesos humanos del pensamiento pueden ser amplificados. ^[4] Los modelos que se rinden en software permiten que los científicos leverage energía de cómputo de simular, de visualizar, de manipular y de ganar la intuición sobre la entidad, el fenómeno o el proceso siendo representado

Modelar lengua

A modelar lengua es cualquiera lengua artificial eso se puede utilizar para expresar la información o conocimiento o los sistemas en una estructura que sea definida por un sistema de reglas constante. Las reglas se utilizan para la interpretación del significado de componentes en la estructura. Los ejemplos de modelar idiomas son Unificado modelando lengua (UML) para los sistemas de software, el diagrama de la actividad del papel y IDEF para los procesos y VRML para gráficos de computadora tridimensionales los modelos diseñaron particularmente con World Wide Web en mente.

Método científico

Método científico refiere al cuerpo de las técnicas para investigar fenómenos, el adquirir nuevo conocimiento, o conocimiento anterior que corrige y que integra. Se basa en la acopio observable, empírico y mensurable evidencia conforme a principios específicos de razonamiento.^[5] Un método científico consiste en la recogida de datos a través observación y experimentación, y la formulación y la prueba de hipótesis.^[6]

Simulación

A simulación es la puesta en práctica en un cierto plazo el modelo. Una simulación trae un modelo a la vida y demuestra cómo un objeto o un fenómeno particular se comportará. Es útil para probar, el análisis o entrenar a donde los sistemas o los conceptos del mundo real se pueden representar por un modelo. ^[7]

Estructura

Estructura es un fundamental y a veces intangible el cubrir de la noción reconocimiento, observación, naturaleza, y estabilidad de patrones y relaciones de entidades. De la descripción verbal de un niño de a copo de nieve, al detallado análisis científico de las características de campos magnéticos, el concepto de la estructura es una fundación esencial de casi cada modo de la investigación y del descubrimiento adentro ciencia, filosofía, y arte.^[8]

Sistemas

A sistema es a sistema de obrar recíprocamente o interdependiente entidades, verdadero o abstracto, formando un entero integrada. El concepto de un “entero integrada” se puede también indicar en términos de sistema que incorpora un sistema de las relaciones que se distinguen de las relaciones del sistema a otros elementos, y de relaciones entre un elemento del sistema y los elementos no una parte del régimen emparentado.

El proceso de generar un modelo

El modelar refiere al proceso de generar un modelo como representación conceptual de un cierto fenómeno. Un modelo se referirá típicamente solamente a algunos aspectos del fenómeno en la pregunta, y dos modelos del mismo fenómeno pueden ser esencialmente diferentes, que está en cuál es más la diferencia que apenas una retitulación simple. Esto puede ser debido a los requisitos que diferencian de los usuarios finales del modelo o a las diferencias conceptuales o estéticas por los modeladores y las decisiones tomados durante el proceso que modela. Consideraciones estéticas que pueden influenciar estructura de un modelo pudo estar la preferencia del modelador por reducido ontology, preferencias con respecto a modelos probabilistic en relación los deterministas, discreto contra el tiempo continuo etc. Para los usuarios de esta razón de una necesidad modelo de entender el propósito original y las asunciones del modelo de su validez^{[la citación necesitó]}.

El proceso de evaluar un modelo

Un modelo es evaluado sobre todo por su consistencia a los datos empíricos; cualquier modelo contrario con observaciones reproductivas debe ser modificado o ser rechazado. Sin embargo, un ajuste a los datos empíricos solamente no es suficiente para que un modelo sea aceptado como válido. Otros factores importantes en la evaluación de un modelo incluyen:^{[la citación necesitó]}

• Capacidad de explicar más allá de observaciones
• Capacidad de predecir las observaciones futuras
• Capacidad de controlar acontecimientos
• Coste de uso, especialmente conjuntamente con otros modelos
• Refutability, permitiendo la valoración del grado de confianza en el modelo
• Simplicidad, o aún súplica estética

La gente puede procurar cuantificar la evaluación de un modelo usando a función para uso general.

Visualización

Visualización es cualquier técnica para crear imágenes, diagramas, o animaciones para comunicar un mensaje. La visualización con imágenes visuales ha sido una manera eficaz de comunicar extracto e ideas concretas desde el amanecer del hombre. Los ejemplos de la historia incluyen pinturas de la cueva, Jeroglíficos egipcios, Griego geometría, y Da Vinci de Leonardo'métodos revolucionarios de s de dibujo técnico para la ingeniería y los propósitos científicos.

Tipos de modelar científico

El modelar del proceso del negocio

En el modelar del proceso del negocio el modelo del proceso de la empresa se refiere a menudo como modelo de proceso del negocio. Los modelos de proceso son conceptos de la base en la disciplina de la ingeniería de proceso. Los modelos de proceso son:

• Procesos de la misma naturaleza que se clasifica junto en un modelo.
• Una descripción de un proceso en el tipo nivel.
• Puesto que el modelo de proceso está en el tipo nivel, un proceso es un instantiation de él.

El mismo modelo de proceso se utiliza en varias ocasiones para el desarrollo de muchos usos y así, tiene muchos instantiations.

Un uso posible de un modelo de proceso es prescribir cómo las cosas deben/si/se podrían hacer en contraste con el proceso sí mismo que es realmente qué sucede. Un modelo de proceso es áspero una anticipación de lo que parecerá el proceso. Cuáles el proceso será será determinado durante el desarrollo real del sistema.^[10]

Otros tipos

Usos

El modelar y simulación

Un uso de modelar científico es el campo de “modelar y de la simulación”, designado generalmente “M&S”.^[11] M&S tiene un espectro de los usos que se extienden del desarrollo y del análisis del concepto, con la experimentación, la medida y la verificación, al análisis de la disposición. Los proyectos y los programas pueden utilizar centenares de diversas simulaciones, de simuladores y de herramientas modelo del análisis.

La figura demuestra cómo el modelar y la simulación se utiliza mientras que una parte central de un programa integrado en un proceso del desarrollo de la capacidad de la defensa.^[7]

Vea también

• Cartografía
• Lista de los gráficos de computadora y de los asuntos descriptivos de la geometría
• Lista de métodos gráficos
• Modelo (extracto)
• Modelar lengua
• Visualización científica
• Siete herramientas de la gerencia y del planeamiento
• Simulación
• Ingeniería de sistemas

Referencias

1. ^ Francis Neelamkavil (1987), Simulación y el modelar de computadora, p.324.
2. ^ ^{a b} Guillermo Silvert (2001), El modelar como disciplina, en: Interno. J. Sistemas generales Vol. 30 (3), pp. 261.
3. ^ Leo Apostel (1961). “Hacia el estudio formal de modelos en ciencias no-formales”. En: El concepto y el papel del modelo en matemáticas y ciencias naturales y sociales, Corregido cerca Hans Freudenthal, P. 8-9
4. ^ C. Sacerdote del oeste, El acercamiento de sistemas, Nueva York: Dell que publica, 1968, p.61
5. ^ Isaac Newton (1687, 1713, 1726). “[4] gobierna para el estudio de filosofía natural", Philosophiae Naturalis Principia Mathematica, Tercera edición. El general Scholium que contiene las 4 reglas sigue el libro 3, El sistema del mundo. Reimpreso en las páginas 794-796 de I. Bernard Cohen y traducción 1999 de Anne Whitman, Universidad de la prensa de California ISBN 0-520-08817-4, 974 páginas.
6. ^ método científico, Diccionario de Merriam-Webster.
7. ^ ^{a b c} Fundamentales de la ingeniería de sistemas. Prensa de la universidad de la adquisición de la defensa, 2001.
8. ^ Pullan, Wendy (2000). Estructura. Cambridge: Presión de la universidad de Cambridge. ISBN 0521782589. 
9. ^ C. Rolland, modelando el proceso de la ingeniería de requisitos, 3ro Seminario Europeo-Japonés sobre bases el modelar y de conocimiento de la información, Budapest, Hungría, junio de 1993.
10. ^ C. Rolland y C. Thanos Pernici, una vista comprensiva de la ingeniería de proceso. Procedimientos de la 10ma conferencia internacional CAiSE'98, B. Notas de la conferencia en informática 1413, Pisa, Italia, Springer, junio de 1998.
11. ^ Porque el “modelar y la simulación” se enseña con frecuencia en ambientes dominados varón del estudiante, este campo del uso se nombra deliberadamente el “modelar y simulación”, más bien que “simulación y el modelar”, para evitar distracciones cuál puede presentarse debido a cualquier asociación posible con las connotaciones negativas S&M.^{[citación necesitada]}

Lectura adicional

Hay hoy en día unos 40 compartimientos sobre modelar científico que ofrecen todas las clases de foros internacionales. Desde los años 60 hay una cantidad cada vez mayor fuerte de libros y de compartimientos sobre formas específicas de modelar científico. Hay también muchos de la discusión sobre modelar científico en la literatura de la filosofía-de-ciencia. Una selección:

• Sacerdote, C. Del oeste (1968), El acercamiento de sistemas, Nueva York: El publicar de Dell.
• Silvert, Guillermo (2001), “modelando como disciplina”, en: Interno. J. Sistemas generales Vol. 30 (3), pp. 261-282.
• Frigg, romano y Hartmann, Stephan (2006), Modelos en ciencia, en: Enciclopedia de Stanford de la filosofía, 2006.
• Hegselmann, Rainer, Ulrich Müller y Klaus Troitzsch (eds.) (1996), El modelar y simulación en las ciencias sociales de la filosofía del punto de vista de la ciencia. Biblioteca de la teoría y de la decisión. Dordrecht: Kluwer.
• Humphreys, Paul (2004), Ampliarse: Ciencia de cómputo, Empiricism, y método científico. Oxford: Presión de la universidad de Oxford.
• Rohrlich, Fritz (1990) “simulaciones de computadora en las ciencias físicas”, adentro Procedimientos de la filosofía de la asociación de la ciencia, vol. 2, corregido por Arturo Fine y otros., 507-518. Lansing del este: La filosofía de la asociación de la ciencia.
• Schnell, Rainer (1990), “und Theoriebildung de Computersimulation en la guarida Sozialwissenschaften”, Und Sozialpsychologie de Soziologie del für de Kölner Zeitschrift 1, 109-128.
• Sismondo, Sergio y Snait Gissis (eds.) (1999), El modelar y simulación. Edición especial de la ciencia en contexto 12.
• Winsberg, Eric (2001), “simulaciones, modelos y teorías: Sistemas físicos complejos y sus representaciones”, Filosofía de la ciencia 68 (procedimientos): 442-454.
• Winsberg, Eric (2003), “simuló experimentos: Metodología para un mundo virtual”, Filosofía de la ciencia 70: 105–125.

Acoplamientos externos

• Modelos en ciencia. Entrada en Enciclopedia de Stanford de la filosofía
• Investigación en la simulación y modelar de varios sistemas físicos