Scientific modelling
वैज्ञानिक प्रतिरूपण एक ऐसी गतिविधि है जो अनुभवजन्य वस्तुओं, घटनाओं और भौतिक प्रक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करने वाले मॉडल का उत्पादन करती है, ताकि दुनिया के किसी विशेष हिस्से या विशेषता को समझने, परिभाषित करने, मात्रा निर्धारित करने, कल्पना करने या अनुकरण करने में आसानी हो। इसके लिए वास्तविक दुनिया में स्थिति के प्रासंगिक पहलुओं का चयन और पहचान करने और फिर उन विशेषताओं के साथ एक प्रणाली को दोहराने के लिए एक मॉडल विकसित करने की आवश्यकता होती है। विभिन्न प्रकार के मॉडलों का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि बेहतर समझने के लिए वैचारिक मॉडल, संचालन के लिए परिचालन मॉडल, मात्रा निर्धारित करने के लिए गणितीय मॉडल, अनुकरण करने के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल और विषय की कल्पना करने के लिए चित्रमय मॉडल। मॉडलिंग कई वैज्ञानिक विषयों का एक आवश्यक और अविभाज्य हिस्सा है, जिनमें से प्रत्येक के विशिष्ट प्रकार के मॉडलिंग के बारे में अपने विचार हैं। निम्नलिखित जॉन वॉन न्यूमैन द्वारा कहा गया था। विज्ञान शिक्षा, विज्ञान के दर्शन, प्रणाली सिद्धांत और ज्ञान कल्पना जैसे क्षेत्रों में वैज्ञानिक प्रतिरूपण पर भी ध्यान दिया जा रहा है। सभी प्रकार के विशेष वैज्ञानिक मॉडलिंग के बारे में विधियों, तकनीकों और मेटा-सिद्धांत का एक बढ़ता संग्रह है। एक वैज्ञानिक मॉडल अनुभवजन्य वस्तुओं, घटनाओं और भौतिक प्रक्रियाओं को तार्किक और वस्तुनिष्ठ तरीके से प्रस्तुत करने का प्रयास करता है। सभी मॉडल सिमुलाक्रा में हैं, यानी वास्तविकता के सरलीकृत प्रतिबिंब जो, अनुमान होने के बावजूद, बेहद उपयोगी हो सकते हैं। मॉडल बनाना और उन पर विवाद करना वैज्ञानिक उद्यम के लिए मौलिक है। पूर्ण और सही प्रतिनिधित्व असंभव हो सकता है, लेकिन वैज्ञानिक बहस अक्सर इस बात से संबंधित होती है कि किसी दिए गए कार्य के लिए कौन सा बेहतर मॉडल है, उदाहरण के लिए, जो मौसमी पूर्वानुमान के लिए अधिक सटीक जलवायु मॉडल है। अनुभवजन्य विज्ञानों के सिद्धांतों को औपचारिक बनाने के प्रयास वास्तविकता को मॉडल करने के लिए एक व्याख्या का उपयोग करते हैं, उसी तरह जैसे तर्कशास्त्री तर्क के सिद्धांतों को स्वयंसिद्ध करते हैं। इन प्रयासों का उद्देश्य एक ऐसी औपचारिक प्रणाली का निर्माण करना है जो सैद्धांतिक परिणाम उत्पन्न नहीं करेगी जो वास्तविकता में पाए जाने वाले परिणामों के विपरीत हैं। इस तरह की औपचारिक प्रणाली से ली गई भविष्यवाणियां या अन्य कथन वास्तविक दुनिया को केवल तब तक प्रतिबिंबित करते हैं या मानचित्रित करते हैं जब तक कि ये वैज्ञानिक मॉडल सच हैं। लियो एपोस्टल (1961) "मॉडलों का औपचारिक अध्ययन"। में गणित और प्राकृतिक और सामाजिक में मॉडल की अवधारणा और भूमिका। हंस फ्रायडेन्थल द्वारा संपादित। स्प्रिंगर। पीपी। 8-9 (स्रोत), वैज्ञानिक के लिए, एक मॉडल भी एक ऐसा तरीका है जिसमें मानव विचार प्रक्रियाओं को बढ़ाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सॉफ्टवेयर में प्रस्तुत किए गए मॉडल वैज्ञानिकों को प्रतिनिधित्व की जा रही इकाई, घटना या प्रक्रिया के बारे में अनुकरण करने, कल्पना करने, हेरफेर करने और अंतर्ज्ञान प्राप्त करने के लिए कम्प्यूटेशनल शक्ति का लाभ उठाने की अनुमति देते हैं। इस तरह के कंप्यूटर मॉडल सिलिको में हैं। अन्य प्रकार के वैज्ञानिक मॉडल इन विवो (जीवित मॉडल, जैसे प्रयोगशाला चूहों) और इन विट्रो (कांच के बर्तनों में, जैसे ऊतक संवर्धन) हैं। प्रत्यक्ष माप और प्रयोग मॉडल के विकल्प के रूप में मॉडलिंग का उपयोग आमतौर पर तब किया जाता है जब प्रयोगात्मक स्थितियों का निर्माण करना असंभव या अव्यावहारिक होता है जिसमें वैज्ञानिक सीधे परिणामों को माप सकते हैं। नियंत्रित परिस्थितियों में परिणामों का प्रत्यक्ष मापन (वैज्ञानिक विधि देखें) हमेशा परिणामों के मॉडल किए गए अनुमानों की तुलना में अधिक विश्वसनीय होगा। मॉडलिंग और अनुकरण के भीतर, एक मॉडल एक कार्य-संचालित, उद्देश्यपूर्ण सरलीकरण और वास्तविकता की धारणा का सार है, जो भौतिक, कानूनी और संज्ञानात्मक बाधाओं से आकार लेता है। यह कार्य-संचालित है क्योंकि एक मॉडल को एक निश्चित प्रश्न या कार्य को ध्यान में रखते हुए पकड़ा जाता है। सरलीकरण सभी ज्ञात और अवलोकन की गई संस्थाओं और उनके संबंध को छोड़ देते हैं जो कार्य के लिए महत्वपूर्ण नहीं हैं। सार वह जानकारी एकत्र करता है जो महत्वपूर्ण है लेकिन रुचि के उद्देश्य के समान विस्तार में आवश्यक नहीं है। सरलीकरण और अमूर्तता, दोनों गतिविधियाँ उद्देश्यपूर्ण रूप से की जाती हैं। हालाँकि, वे वास्तविकता की धारणा के आधार पर किए जाते हैं। यह धारणा पहले से ही अपने आप में एक मॉडल है, क्योंकि यह एक शारीरिक बाधा के साथ आती है। हम अपने वर्तमान उपकरणों और विधियों के साथ कानूनी रूप से क्या अवलोकन करने में सक्षम हैं, और संज्ञानात्मक बाधाएं भी हैं जो हमारे वर्तमान सिद्धांतों के साथ हम जो समझाने में सक्षम हैं उसे सीमित करती हैं। इस मॉडल में अवधारणाएं, उनका व्यवहार और उनके संबंध अनौपचारिक रूप में शामिल हैं और इसे अक्सर एक वैचारिक मॉडल के रूप में संदर्भित किया जाता है। मॉडल को निष्पादित करने के लिए, इसे कंप्यूटर सिमुलेशन के रूप में लागू करने की आवश्यकता है। इसके लिए अधिक विकल्पों की आवश्यकता होती है, जैसे कि संख्यात्मक सन्निकटन या ह्यूरिस्टिक्स का उपयोग। इन सभी ज्ञानशास्त्रीय और कम्प्यूटेशनल बाधाओं के बावजूद, अनुकरण को वैज्ञानिक तरीकों के तीसरे स्तंभ के रूप में मान्यता दी गई हैः सिद्धांत निर्माण, अनुकरण और प्रयोग। अनुकरण मॉडल को लागू करने का एक तरीका है, जिसे अक्सर तब उपयोग किया जाता है जब मॉडल विश्लेषणात्मक समाधान के लिए बहुत जटिल होता है। एक स्थिर-अवस्था अनुकरण समय में एक विशिष्ट क्षण में प्रणाली के बारे में जानकारी प्रदान करता है (आमतौर पर संतुलन में, यदि ऐसी स्थिति मौजूद है)। एक गतिशील अनुकरण समय के साथ जानकारी प्रदान करता है। एक अनुकरण से पता चलता है कि कोई विशेष वस्तु या घटना कैसे व्यवहार करेगी। इस तरह का अनुकरण उन मामलों में परीक्षण, विश्लेषण या प्रशिक्षण के लिए उपयोगी हो सकता है जहां वास्तविक दुनिया की प्रणालियों या अवधारणाओं को मॉडल द्वारा दर्शाया जा सकता है। संरचना संरचना एक मौलिक और कभी-कभी अमूर्त धारणा है जो पहचान, अवलोकन, प्रकृति और प्रतिरूपों की स्थिरता और संस्थाओं के संबंधों को शामिल करती है। बर्फ के टुकड़े के बारे में बच्चे के मौखिक विवरण से लेकर चुंबकीय क्षेत्रों के गुणों के विस्तृत वैज्ञानिक विश्लेषण तक, संरचना की अवधारणा विज्ञान, दर्शन और कला में जांच और खोज के लगभग हर तरीके की एक आवश्यक नींव है। एक प्रणाली परस्पर क्रिया करने वाली या परस्पर निर्भर संस्थाओं का एक समूह है, वास्तविक या अमूर्त, जो एक एकीकृत संपूर्ण का निर्माण करती है। सामान्य तौर पर, एक प्रणाली विभिन्न तत्वों का एक निर्माण या संग्रह है जो एक साथ ऐसे परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं जो अकेले तत्वों द्वारा प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं। एक 'एकीकृत संपूर्ण' की अवधारणा को संबंधों के एक समूह को मूर्त रूप देने वाली प्रणाली के संदर्भ में भी कहा जा सकता है जो सेट के संबंधों से अन्य तत्वों से अलग होते हैं, और सेट के एक तत्व और उन तत्वों के बीच संबंध बनाते हैं जो संबंधात्मक शासन का हिस्सा नहीं हैं। दो प्रकार के प्रणाली मॉडल हैंः 1) असतत जिसमें चर समय में अलग-अलग बिंदुओं पर तुरंत बदल जाते हैं और 2) निरंतर जहां अवस्था चर समय के संबंध में लगातार बदलते रहते हैं। मॉडल तैयार करना किसी घटना के वैचारिक प्रतिनिधित्व के रूप में मॉडल तैयार करने की प्रक्रिया है। आम तौर पर एक मॉडल विचाराधीन घटना के केवल कुछ पहलुओं से निपटेगा, और एक ही घटना के दो मॉडल अनिवार्य रूप से अलग हो सकते हैं-अर्थात, उनके बीच के अंतर में घटकों के केवल एक साधारण नाम परिवर्तन से अधिक शामिल हैं। इस तरह के अंतर मॉडल के अंतिम उपयोगकर्ताओं की अलग-अलग आवश्यकताओं, या मॉडलरों के बीच वैचारिक या सौंदर्य संबंधी अंतर और मॉडलिंग प्रक्रिया के दौरान किए गए आकस्मिक निर्णयों के कारण हो सकते हैं। एक मॉडल की संरचना को प्रभावित करने वाले विचार कम ऑन्टोलॉजी के लिए मॉडलर की प्राथमिकता, सांख्यिकीय मॉडल बनाम नियतात्मक मॉडल के बारे में प्राथमिकताएं, असतत बनाम निरंतर समय, आदि हो सकते हैं। किसी भी मामले में, किसी मॉडल के उपयोगकर्ताओं को उन धारणाओं को समझने की आवश्यकता होती है जो किसी दिए गए उपयोग के लिए इसकी वैधता के लिए प्रासंगिक हैं। मॉडल के निर्माण के लिए अमूर्तता की आवश्यकता होती है। मॉडल के अनुप्रयोग के क्षेत्र को निर्दिष्ट करने के लिए मॉडलिंग में धारणाओं का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, सापेक्षता का विशेष सिद्धांत संदर्भ का एक जड़त्वीय ढांचा मानता है। इस धारणा को प्रासंगिक बनाया गया और आगे सापेक्षता के सामान्य सिद्धांत द्वारा समझाया गया। एक मॉडल सटीक भविष्यवाणियां करता है जब इसकी धारणाएं मान्य होती हैं, और जब इसकी धारणाएं मान्य नहीं होती हैं तो सटीक भविष्यवाणियां नहीं कर सकता है। इस तरह की धारणाएं अक्सर वह बिंदु होती हैं जिसके साथ पुराने सिद्धांतों को नए द्वारा सफल बनाया जाता है (सापेक्षता का सामान्य सिद्धांत गैर-जड़त्वीय संदर्भ फ्रेम में भी काम करता है)। एक मॉडल का मूल्यांकन करना एक मॉडल का मूल्यांकन सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण अनुभवजन्य डेटा के साथ इसकी स्थिरता द्वारा किया जाता है; पुनरुत्पादक टिप्पणियों के साथ असंगत किसी भी मॉडल को संशोधित या अस्वीकार किया जाना चाहिए। मॉडल को संशोधित करने का एक तरीका उस क्षेत्र को सीमित करना है जिस पर इसे उच्च वैधता का श्रेय दिया जाता है। एक उदाहरण न्यूटोनियन भौतिकी है, जो ब्रह्मांड की बहुत छोटी, बहुत तेज और बहुत विशाल घटनाओं को छोड़कर अत्यधिक उपयोगी है। हालांकि, एक मॉडल को वैध के रूप में स्वीकार करने के लिए अकेले अनुभवजन्य डेटा के लिए एक फिट पर्याप्त नहीं है। एक मॉडल के मूल्यांकन में महत्वपूर्ण कारकों में शामिल हैंः पिछली टिप्पणियों की व्याख्या करने की क्षमता भविष्य की टिप्पणियों की भविष्यवाणी करने की क्षमता उपयोग की लागत, विशेष रूप से अन्य मॉडलों के साथ संयोजन में अस्वीकृति, मॉडल सरलता में विश्वास की डिग्री के अनुमान को सक्षम करना, या यहां तक कि सौंदर्य अपील लोग एक उपयोगिता कार्य का उपयोग करके एक मॉडल के मूल्यांकन की मात्रा निर्धारित करने का प्रयास कर सकते हैं। विज़ुअलाइज़ेशन विज़ुअलाइज़ेशन एक संदेश को संप्रेषित करने के लिए छवियों, आरेखों या एनिमेशन बनाने की कोई भी तकनीक है। दृश्य कल्पना के माध्यम से कल्पना मनुष्य की शुरुआत से ही अमूर्त और ठोस दोनों विचारों को संप्रेषित करने का एक प्रभावी तरीका रहा है। इतिहास के उदाहरणों में गुफा चित्र, मिस्र के चित्रलिपि, यूनानी ज्यामिति और इंजीनियरिंग और वैज्ञानिक उद्देश्यों के लिए तकनीकी ड्राइंग के लिए लियोनार्डो दा विंची के क्रांतिकारी तरीके शामिल हैं। अंतरिक्ष मानचित्रण अंतरिक्ष मानचित्रण एक ऐसी पद्धति को संदर्भित करता है जो विभिन्न जटिलताओं के "ठीक" (व्यावहारिक या उच्च-निष्ठा) मॉडल के साथ साथी "मोटे" (आदर्श या निम्न-निष्ठा) को जोड़ने के लिए एक "अर्ध-वैश्विक" मॉडलिंग सूत्रीकरण को नियोजित करता है। इंजीनियरिंग अनुकूलन में, अंतरिक्ष मानचित्रण अपने संबंधित महंगे-से-गणना ठीक मॉडल के साथ एक बहुत तेज़ मोटे मॉडल को संरेखित (मानचित्र) करता है ताकि ठीक मॉडल के सीधे महंगे अनुकूलन से बचा जा सके। संरेखण प्रक्रिया एक "मानचित्रित" मोटे मॉडल (सरोगेट मॉडल) को बार-बार परिष्कृत करती है। प्रकार एनालॉजिकल मॉडलिंग असेंबली मॉडलिंग आपदा मॉडलिंग चॉइस क्लाइमेट मॉडल कम्प्यूटेशनल मॉडल कंटीन्यूअस मॉडलिंग डेटा मॉडलिंग डिस्क्रीट मॉडलिंग दस्तावेज़ मॉडलिंग इकोनॉमिक मॉडल इकोनॉमिक मॉडल इकोसिस्टम मॉडल एम्पिरिकल मॉडलिंग एंटरप्राइज मॉडलिंग फ्यूचर्स स्टडीज जियोलॉजिक मॉडलिंग गोल मॉडलिंग होमोलॉजी मॉडलिंग हाइड्रोजियोलॉजी हाइड्रोग्राफिक मॉडलिंग इन्फॉर्मेटिव मॉडलिंग मैक्रोस्केल मॉडलिंग गणितीय मॉडलिंग मेटाबोलिक नेटवर्क मॉडलिंग माइक्रोस्केल मॉडलिंग बायोलॉजिकल सिस्टम मॉडलिंग महामारी विज्ञान में मॉडलिंग मल्टीकंप्यूटेशनल मॉडल मल्टीस्केल मॉडलिंग एनएलपी मॉडलिंग फेनोमेनोलॉजिकल मॉडलिंग प्रेडिक्टिव इनटेक मॉडलिंग स्केल मॉडलिंग प्रेडिक्टिव मॉडलिंग स्केल मॉडलिंग सॉलिड मॉडलिंग सॉलिड सॉफ्टवेयर स्पेस मॉडलिंग स्टैटिस्टिकल स्टोकेस्टिक मॉडलिंग (बीमा) सरोगेट मॉडल सिस्टम आर्किटेक्चर एम एंड एस के पास कई प्रकार के अनुप्रयोग हैं जो अवधारणा विकास और विश्लेषण से लेकर प्रयोग, माप और सत्यापन से लेकर निपटान विश्लेषण तक हैं। परियोजनाओं और कार्यक्रमों में सैकड़ों अलग-अलग सिमुलेशन, सिमुलेटर और मॉडल विश्लेषण उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है। यह आंकड़ा दर्शाता है कि कैसे प्रतिरूपण और अनुकरण का उपयोग रक्षा क्षमता विकास प्रक्रिया में एक एकीकृत कार्यक्रम के केंद्रीय भाग के रूप में किया जाता है। एबडक्टिव रीजनिंग भी देखें सभी मॉडल गलत डेटा और सूचना विज़ुअलाइज़ेशन ह्यूरिस्टिक इनवर्स प्रॉब्लम साइंटिफिक विज़ुअलाइज़ेशन स्टैटिस्टिकल मॉडल संदर्भ आगे पढ़ने के लिए आजकल वैज्ञानिक मॉडलिंग के बारे में लगभग 40 पत्रिकाएँ हैं जो सभी प्रकार के अंतर्राष्ट्रीय मंच प्रदान करती हैं। 1960 के दशक से वैज्ञानिक मॉडलिंग के विशिष्ट रूपों के बारे में पुस्तकों और पत्रिकाओं की संख्या में जोरदार वृद्धि हो रही है। विज्ञान के दर्शन साहित्य में वैज्ञानिक प्रतिरूपण के बारे में भी बहुत चर्चा होती है। एक चयनः रेनर हेग्सलमैन, उलरिच मुलर और क्लाउस ट्रोइट्ज़्श (संस्करण)। (1996)। दर्शनशास्त्र के दृष्टिकोण से सामाजिक विज्ञान में प्रतिरूपण और अनुकरण। सिद्धांत और निर्णय पुस्तकालय। डोरड्रेचः क्लूवर। पॉल हम्फ्रीज़ (2004)। स्वयं का विस्तारः कम्प्यूटेशनल विज्ञान, अनुभववाद और वैज्ञानिक विधि। ऑक्सफोर्डः ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी प्रेस। जोहान्स लेनहार्ड, गुंटर कूपर्स और टेरी शिन (एड।) (2006) "सिमुलेशनः वास्तविकता का व्यावहारिक निर्माण", स्प्रिंगर बर्लिन। टॉम रिची (2012)। "मॉडलिंग विधियों की आकृति विज्ञान के लिए रूपरेखाः मॉडलिंग के सामान्य सिद्धांत में योगदान"। में एक्टा मॉर्फोलॉजिका जनरलिस, खंड 1। नंबर 1. पीपी. 1-20। विलियम सिल्वर्ट (2001)। "एक 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