1. 물리적 모델 :
* 이들은 시스템의 실질적인 표현이며 종종 축소되거나 위로 올라갑니다.
* 예 :
* 비행기 모델 공기 역학을 테스트하기 위해 풍동 터널에서
* 건물의 규모 구조 분석을 위해
* 해부학 적 모델 인간 또는 동물 생물학 연구에 사용됩니다
* 장점 : 시스템의 직접 조작 및 시각화를 허용합니다.
* 단점 : 비싸고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 실제 시스템의 복잡성을 완전히 나타내지 않을 수 있습니다.
2. 개념적 모델 :
* 이들은 다이어그램, 흐름도 또는 기타 시각 보조 도구를 사용한 시스템의 추상적 표현입니다.
* 시스템의 다른 부분 간의 관계와 상호 작용에 중점을 둡니다.
* 예 :
* 물 사이클 물이 다른 형태와 위치 사이에서 어떻게 움직이는지를 보여주는 다이어그램.
* 식품 웹 모델 생태계를 통한 에너지 흐름을 보여줍니다.
* 수학적 모델 방정식을 통해 관계를 표현합니다.
* 장점 : 이해하고 의사 소통하기 쉽고 복잡한 시스템을 탐색하는 데 사용될 수 있습니다.
* 단점 : 현실을 지나치게 단순화하고 시스템의 모든 측면을 정확하게 표현하지는 않습니다.
3. 계산 모델 :
* 컴퓨터 프로그램을 사용하여 시뮬레이션되는 시스템의 수학적 표현입니다.
* 다양한 입력을 기반으로 복잡한 계산 및 예측을 허용합니다.
* 예 :
* 일기 예보 모델 대기 조건을 시뮬레이션합니다.
* 기후 변화 모델 온실 가스 배출의 영향 예측.
* 약물 발견 모델 분자의 상호 작용을 시뮬레이션합니다.
* 장점 : 많은 양의 데이터를 처리하고 복잡한 시스템을 시뮬레이션 할 수 있습니다.
* 단점 : 프로그래밍에 대한 강력한 컴퓨터와 전문 지식이 필요합니다. 항상 실제 세계를 정확하게 반영하는 것은 아닙니다.
이 주요 범주를 넘어서 과학자들은 다음을 사용합니다.
* 통계 모델 데이터를 분석하고 추론을 도출합니다
* 시뮬레이션 모델 실제 현상의 가상 표현을 생성합니다
* 기계 학습 모델 패턴을 식별하고 데이터를 기반으로 예측합니다
* 에이전트 기반 모델 시스템 내에서 개별 에이전트의 동작을 시뮬레이션합니다.
이러한 범주는 상호 배타적이지 않다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 과학자들은 종종 다른 모델의 조합을 사용하여 연구 문제를 해결합니다.
