1. 의도적으로 :
* 설명 모델 : 이들은 가능한 한 정확하게 현상을 설명하고 표현하는 것을 목표로합니다. 예 :태양계의 모델, 도시지도.
* 설명 모델 : 이들은 현상을 유발하는 기본 메커니즘과 프로세스를 이해하는 데 중점을 둡니다. 예 :광합성 모델 인 Plate Tectonics의 모델.
* 예측 모델 : 이들은 미래의 사건이나 결과를 예측하는 데 사용됩니다. 예 :일기 예보 모델, 금융 시장 모델.
2. 표현으로 :
* 물리적 모델 : 이것들은 시스템의 실질적인 표현입니다. 예 :모델 비행기, 지구.
* 수학적 모델 : 이들은 시스템을 설명하기 위해 방정식과 수학적 관계를 사용합니다. 예 :뉴턴의 운동 법칙, 인구 증가에 대한 방정식.
* 컴퓨터 모델 : 이들은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 시스템을 나타냅니다. 예 :기후 변화 모델, 단백질 폴딩 시뮬레이션.
* 개념 모델 : 이들은 다이어그램, 흐름도 또는 기타 시각 보조 도구를 사용한 시스템의 추상 표현입니다. 예 :물 사이클의 모델, 세포의 모델.
3. 규모 별 :
* 마이크로 스케일 모델 : 이들은 분자 나 원자와 같은 매우 작은 규모에 중점을 둡니다.
* 매크로 스케일 모델 : 이들은 은하 또는 기후 시스템과 같은 매우 큰 규모에 중점을 둡니다.
* Mesoscale 모델 : 이는 생태계 또는 도시와 같은 중간 규모에 중점을 둡니다.
4. 복잡성 :
* 간단한 모델 : 이들은 소수의 변수와 가정을 사용합니다.
* 복잡한 모델 : 이들은 많은 수의 변수와 가정을 사용하며 종종 무작위성 또는 불확실성을 통합합니다.
이러한 범주는 상호 배타적이지 않다는 점에 유의해야합니다. 단일 모델은 설명적이고 설명적이고 예측할 수 있습니다. 물리적, 수학적, 개념 일 수도 있습니다.
따라서 두 가지 기본 유형에 초점을 맞추는 대신 다양한 과학 모델과 목적, 표현, 규모 및 복잡성에 따라 분류되는 방법을 이해하는 것이 더 도움이됩니다.
