वैज्ञानिक मॉडल क्या है?

वैज्ञानिक मॉडल यह उन्हें समझने के लिए अनुभूतियों और प्रक्रियाओं का एक सार निरूपण है। मॉडल में डेटा की शुरूआत के माध्यम से अंतिम परिणाम का अध्ययन करने की अनुमति देता है.

एक मॉडल बनाने के लिए कुछ परिकल्पनाओं को उठाना आवश्यक है, ताकि हम जो परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं उसका प्रतिनिधित्व यथासंभव सटीक हो, साथ ही सरल भी हो ताकि आसानी से हेरफेर हो सके.

वैज्ञानिक मॉडलों की रचना के लिए कई प्रकार के तरीके, तकनीक और सिद्धांत हैं। और व्यवहार में, वैज्ञानिक मॉडल बनाने के लिए विज्ञान की प्रत्येक शाखा की अपनी विधि होती है, हालांकि इसके स्पष्टीकरण को सत्यापित करने के लिए इसमें अन्य शाखाओं के मॉडल शामिल हो सकते हैं.

मॉडलिंग के सिद्धांत विज्ञान की शाखा के आधार पर मॉडल के निर्माण की अनुमति देते हैं जिसे वे समझाने की कोशिश करते हैं.

विश्लेषण के मॉडल के निर्माण का तरीका विज्ञान के दर्शन, सिस्टम के सामान्य सिद्धांत और वैज्ञानिक दृश्य में अध्ययन किया गया है.

घटना के लगभग सभी स्पष्टीकरणों में, एक मॉडल या किसी अन्य को लागू किया जा सकता है, लेकिन उपयोग किए जाने वाले मॉडल को समायोजित करना आवश्यक है, ताकि परिणाम यथासंभव सटीक हो।.

हो सकता है कि आप वैज्ञानिक विधि के 6 चरणों में रुचि रखते हों और उनमें क्या शामिल हो.

एक वैज्ञानिक मॉडल के सामान्य भाग

प्रतिनिधित्व नियम

एक मॉडल बनाने के लिए आपको डेटा की एक श्रृंखला और उनमें से एक संगठन की आवश्यकता होती है। इनपुट डेटा के एक सेट से, मॉडल प्रस्तावित हाइपोथेसिस के परिणाम के साथ आउटपुट डेटा की एक श्रृंखला प्रदान करेगा

आंतरिक संरचना

प्रत्येक मॉडल की आंतरिक संरचना उस मॉडल के प्रकार पर निर्भर करेगी जिसे हम प्रस्तावित कर रहे हैं। आम तौर पर, यह इनपुट और आउटपुट के बीच पत्राचार को परिभाषित करता है.

जब प्रत्येक इनपुट एक ही आउटपुट से मेल खाती है, या गैर-नियतात्मक, जब विभिन्न आउटपुट एक ही इनपुट के अनुरूप होते हैं, तो मॉडल नियतात्मक हो सकते हैं.

मॉडल के प्रकार

मॉडल उनकी आंतरिक संरचना के प्रतिनिधित्व के रूप से प्रतिष्ठित हैं। और वहां से हम एक वर्गीकरण स्थापित कर सकते हैं.

भौतिक मॉडल

भौतिक मॉडलों के भीतर हम सैद्धांतिक और व्यावहारिक मॉडल के बीच अंतर कर सकते हैं। व्यावहारिक मॉडल के सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले प्रकार मॉडल और प्रोटोटाइप हैं.

वे अध्ययन करने के लिए वस्तु या घटना का प्रतिनिधित्व या प्रतिलिपि हैं, जो विभिन्न स्थितियों में उनके व्यवहार का अध्ययन करने की अनुमति देता है.

यह आवश्यक नहीं है कि घटना का यह प्रतिनिधित्व एक ही पैमाने पर किया जाए, लेकिन वे इस तरह से डिज़ाइन किए गए हैं कि परिणामी डेटा को घटना के आकार के अनुसार मूल घटना के लिए एक्सट्रपलेशन किया जा सकता है।.

सैद्धांतिक भौतिक मॉडल के मामले में, उन्हें मॉडल माना जाता है जब आंतरिक गतिशीलता ज्ञात नहीं होती है.

इन मॉडलों के माध्यम से हम अध्ययन किए गए घटना को पुन: पेश करने की कोशिश करते हैं, लेकिन यह नहीं जानते कि इसे कैसे पुन: पेश किया जाए, हम इस परिणाम को प्राप्त करने की व्याख्या करने की कोशिश करने के लिए परिकल्पना और चर शामिल करते हैं। यह सैद्धांतिक भौतिकी को छोड़कर, भौतिकी के सभी प्रकारों में लागू होता है.

गणितीय मॉडल

गणितीय मॉडल के भीतर, एक गणितीय सूत्रीकरण के माध्यम से घटना का प्रतिनिधित्व करना है। इस शब्द का उपयोग डिजाइन में ज्यामितीय मॉडल को संदर्भित करने के लिए भी किया जाता है। उन्हें अन्य मॉडलों में विभाजित किया जा सकता है.

नियतात्मक मॉडल वह है जिसमें यह मान लिया जाता है कि डेटा ज्ञात हैं, और इसका उपयोग गणितीय सूत्र किसी भी समय परिणाम को निर्धारित करने के लिए सटीक हैं, जो देखने योग्य सीमा के भीतर हैं.

स्टोचस्टिक या संभाव्य मॉडल वे हैं जिनमें परिणाम सटीक नहीं है, लेकिन एक संभावना है। और जिसमें एक अनिश्चितता है कि क्या मॉडल का दृष्टिकोण सही है.

दूसरी ओर संख्यात्मक मॉडल, वे हैं जो संख्यात्मक सेट के माध्यम से मॉडल की प्रारंभिक स्थितियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। ये मॉडल वे हैं जो मॉडल के सिमुलेशन को प्रारंभिक डेटा को बदलने की अनुमति देते हैं ताकि यह पता चल सके कि यदि अन्य डेटा था तो मॉडल कैसे व्यवहार करेगा.

सामान्य तौर पर, गणितीय मॉडल को उन इनपुटों के प्रकार के आधार पर भी वर्गीकृत किया जा सकता है जिनके साथ आप काम करते हैं। वे हेयुरिस्टिक मॉडल हो सकते हैं, जहां उस घटना के कारण के लिए स्पष्टीकरण मांगे जाते हैं जिसे देखा जा रहा है.

या वे अनुभवजन्य मॉडल हो सकते हैं, जहां यह अवलोकन से प्राप्त आउटपुट के माध्यम से मॉडल के परिणामों की जांच करता है.

और अंत में, उन्हें उस उद्देश्य के अनुसार वर्गीकृत भी किया जा सकता है जिसे वे प्राप्त करना चाहते हैं। वे सिमुलेशन मॉडल हो सकते हैं जहां आप उस घटना के परिणामों की भविष्यवाणी करने की कोशिश करते हैं जो मनाया जा रहा है.

वे अनुकूलन के मॉडल हो सकते हैं, इनमें मॉडल का संचालन उत्पन्न होता है और यह उस बिंदु की तलाश करने की कोशिश की जाती है जो घटना के परिणाम को अनुकूलित करने के लिए अनुचित है।.

खत्म करने के लिए, वे नियंत्रण मॉडल हो सकते हैं, जहां वे प्राप्त परिणाम को नियंत्रित करने के लिए चर को नियंत्रित करने की कोशिश करते हैं और यदि आवश्यक हो तो इसे संशोधित करते हैं.

ग्राफिक मॉडल

ग्राफिक संसाधनों के माध्यम से डेटा का प्रतिनिधित्व किया जाता है। ये मॉडल आमतौर पर लाइनें या वैक्टर हैं। ये मॉडल टेबल और ग्राफ़ के माध्यम से दर्शाई गई घटना की दृष्टि को सुविधाजनक बनाते हैं.

एनालॉग मॉडल

यह एक वस्तु या प्रक्रिया का भौतिक प्रतिनिधित्व है। इसका उपयोग कुछ परिकल्पनाओं को मान्य करने के लिए किया जाता है जो अन्यथा इसके विपरीत असंभव होगा। यह मॉडल तब सफल होता है जब यह उसी घटना को भड़काने का प्रयास करता है जिसे हम देख रहे हैं, इसके अनुरूप

वैचारिक मॉडल

वे अमूर्त अवधारणाओं के मानचित्र हैं जो उन घटनाओं का अध्ययन करने का प्रतिनिधित्व करते हैं जिनमें मान्यताओं का अध्ययन किया जाता है जो हमें मॉडल के परिणाम को देखने की अनुमति देते हैं और इसे समायोजित किया जा सकता है।.

उनके पास मॉडल को समझाने के लिए उच्च स्तर की अमूर्तता है। वे प्रति से वैज्ञानिक मॉडल हैं, जहां प्रक्रियाओं का वैचारिक प्रतिनिधित्व घटना का निरीक्षण करने के लिए व्याख्या करता है.

मॉडलों का प्रतिनिधित्व

वैचारिक प्रकार का

मॉडल के कारकों को मॉडल के भीतर अध्ययन करने के लिए चर के गुणात्मक विवरण के एक संगठन के माध्यम से मापा जाता है.

गणितीय प्रकार

गणितीय सूत्रीकरण के माध्यम से, प्रतिनिधित्व मॉडल स्थापित किए जाते हैं। यह आवश्यक नहीं है कि वे संख्याएँ हों, लेकिन यह कि गणितीय निरूपण बीजगणितीय या गणितीय रेखांकन हो सकता है

शारीरिक प्रकार का

प्रोटोटाइप या मॉडल स्थापित करते समय जो अध्ययन किए जाने वाले घटना को पुन: उत्पन्न करने का प्रयास करते हैं। सामान्य तौर पर, उनका उपयोग उस घटना के प्रजनन के लिए आवश्यक पैमाने को कम करने के लिए किया जाता है जिसका अध्ययन किया जा रहा है.

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