Modèle dynamique
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Modèle dynamique

Une partie cruciale du processus de modélisation est l`évaluation de la question de savoir si un modèle mathématique donné décrit un système avec précision. Cette question peut être difficile à répondre car elle implique plusieurs types d`évaluation différents. Il est fréquent d`utiliser des modèles idéalisés en physique pour simplifier les choses. Les cordes Massless, les particules ponctuelles, les gaz idéaux et la particule dans une boîte sont parmi les nombreux modèles simplifiés utilisés en physique. Les lois de la physique sont représentées par des équations simples telles que les lois de Newton, les équations de Maxwell et l`équation de Schrödinger. Ces lois sont telles qu`une base pour faire des modèles mathématiques de situations réelles. Beaucoup de situations réelles sont très complexes et donc modélisées approximatives sur un ordinateur, un modèle qui est computationellement faisable à calculer est faite à partir des lois de base ou des modèles approximatifs fabriqués à partir des lois de base. Par exemple, les molécules peuvent être modélisées par des modèles orbitaux moléculaires qui sont des solutions approximatives à l`équation de Schrödinger. En ingénierie, les modèles physiques sont souvent fabriqués par des méthodes mathématiques telles que l`analyse par éléments finis.

L`évaluation de la portée d`un modèle, c`est-à-dire la détermination des situations auxquelles le modèle est applicable, peut être moins simple. Si le modèle a été construit sur la base d`un ensemble de données, il faut déterminer pour quels systèmes ou situations les données connues sont un ensemble de données «typiques». De nombreux types de modélisation impliquent implicitement des revendications sur la causalité. Ceci est généralement (mais pas toujours) vrai des modèles impliquant des équations différentielles. Comme le but de la modélisation est d`accroître notre compréhension du monde, la validité d`un modèle repose non seulement sur son ajustement aux observations empiriques, mais aussi sur sa capacité à extrapoler à des situations ou des données au-delà de celles décrites à l`origine dans le modèle. On peut considérer cela comme la différenciation entre les prédictions qualitatives et quantitatives. On peut aussi argumenter qu`un modèle est sans valeur à moins qu`il fournisse un aperçu qui va au-delà de ce qui est déjà connu de l`investigation directe du phénomène étudié. Le modèle dynamique décrit le comportement d`un système de paramètres distribués en fonction de la façon dont un état qualitatif peut se transformer en un autre. Un état qualitatif est décrit par un modèle statique, c`est-à-dire les distributions et les intersections des champs qualitatifs à un instant ou à un intervalle donné. Un exemple de cette critique est l`argument selon lequel les modèles mathématiques de la théorie de la quête de nourriture optimale n`offrent pas de perspicacité qui va au-delà des conclusions de sens commun de l`évolution et d`autres principes fondamentaux de l`écologie. [6] qu`est-ce qui vous a fait vouloir rechercher un modèle dynamique? S`il vous plaît nous dire où vous avez lu ou entendu (y compris la citation, si possible).

Les objectifs et les contraintes du système et de ses utilisateurs peuvent être représentés en tant que fonctions des variables de sortie ou des variables d`État. Les fonctions objectives dépendront de la perspective de l`utilisateur du modèle. Selon le contexte, une fonction objective est également connue comme un indice de performance, car il s`agit d`une certaine mesure d`intérêt pour l`utilisateur. Bien qu`il n`y ait pas de limite au nombre de fonctions et de contraintes objectives qu`un modèle peut avoir, l`utilisation ou l`optimisation du modèle devient plus impliquée (computationally) que le nombre augmente. Il est parfois utile d`incorporer des informations subjectives dans un modèle mathématique. Cela peut être fait sur la base de l`intuition, l`expérience, ou l`opinion d`expert, ou basé sur la commodité de la forme mathématique.

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