1. 복잡한 현상을 단순화하기 위해 :
* 세계는 엄청나게 복잡하며 수많은 상호 작용 구성 요소가 있습니다. 시스템을 정의하면 과학자들은 특정 요소 세트와 관계에 집중할 수 있으며 분석을 단순화하고 행동을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
* 특정 부분을 분리하여 과학자들은 자세히 연구하고 더 큰 시스템에 대한 개별 기여를 식별 할 수 있습니다.
2. 원인과 결과 관계를 식별하기 위해 :
* 시스템은 과학자들이 시스템의 한 부분의 변화가 다른 부분에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 이해는 미래의 결과를 예측하고 중재를 설계하는 데 중요합니다.
예를 들어, 기후 시스템에서 과학자들은 온실 가스 배출의 변화가 온도, 강수량 및 기타 기후 변수에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 대기, 해양 및 토지 간의 상호 작용을 연구합니다.
3. 행동을 모델링하고 예측하려면 :
* 시스템과 주요 구성 요소를 정의함으로써 과학자들은 다른 조건에서 동작을 시뮬레이션하는 수학적 모델을 만들 수 있습니다.
* 그런 다음 이러한 모델을 사용하여 미래의 결과, 테스트 가설 및 문제에 대한 설계 솔루션을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
4. 출현 속성을 이해하려면 :
* 일부 시스템은 출현 속성을 나타내며, 이는 전체 시스템에 개별 부품에 존재하지 않는 특성이 있음을 의미합니다. 시스템을 정의하면 과학자들은 이러한 긴급한 특성을 연구하고 구성 요소 간의 상호 작용에서 어떻게 발생하는지 이해할 수 있습니다.
예를 들어, 조류 무리는 집단 운동 및 의사 결정과 같은 응급 특성을 나타내며, 개별 조류에서는 관찰 할 수 없습니다.
5. 결과를 효과적으로 전달하려면 :
* 시스템 정의는 과학자들이 연구 결과를 전달할 수있는 공유 어휘 및 프레임 워크를 제공합니다.
*이 공유 이해는 협업을 용이하게하고 실험을 복제 할 수 있으며 연구 결과가 명확하고 일관되도록합니다.
요약 , 시스템 정의는 과학자들이 복잡한 현상의 행동을 분석, 이해, 모델링 및 예측할 수있는 기본 도구입니다. 복잡한 프로세스의 단순화, 원인 및 결과 관계의 식별, 결과 예측 및 출현 속성 연구를 허용합니다.
