Skip navigation

8.5. Modellezés

modell egy, a tudományos kutatásban használt fogalom, amely a nagyon pontosan (tehát pl. a matematika nyelvén) megfogalmazott hipotéziseket és hipotézis-rendszereket (összetett hipotéziseket) jelent. A modellezés mindig a hasonlóság alapján jön létre oly módon, hogy kicsinyítés, nagyítás, tehát más dimenzióban való megjelenítés útján feltételezzük, és létrehozzuk (hipotézis) annak - virtuális - működési feltételeit, ami így működésében vizsgálhatóvá,és bizonyos fontos következtetések levonására alkalmas lesz. Az így kapott eredményeket azután matematikai módszerekkel érvényesíthetjük és valószínűsíthetjük a rendszer valós méretekben, dinenzióban való működtetése esetére is.

Modelltípusok

  • Taktikai modellről beszélünk akkor, ha a modellezés célja valamilyen gyakorlati jellegű probléma megoldása kapcsán predikciók (megalapozott jóslatok, prognózisok, előrejelzések) készítése.
  • Stratégiai modellről akkor van szó, ha a modell célja valamilyen jelenség összefüggéseinek demonstrációja, tudományos kutatási vagy oktatási esetleg álláspontkifejtési célból.
  • Szimulációs modell az a modelltípus, amely a vizsgált jelenséghez hasonló viselkedés mutatására képes, vagyis amikor a modell viselkedési elemei és a valóságos rendszer viselkedési elemei között egyértelmű kapcsolat teremthető. A szimulációs modell tehát nevének megfelelően szimulálja a rendszert.
  • Leíró modell, amely valamilyen összefüggést matematikai formában fejez ki, a jelenséget bemutatja, de nem szimulálja. Például egy regressziós egyenes vagy görbe.
  • Diszkrét modell, amely diszkrét skálán dolgozik, tehát a térbeli vagy időbeli felbontása nem a valós számok halmazán, hanem csak természetes számokra van értelmezve. Például évenként, naponként, óránként ad outputot.
  • Folytonos modell, amely változóit a teljes számegyenesen (valós számok halmazán) értelmezi.
  • Vegyes - egészértékű modell, amelynek egészértékű (diszkrét) és folytonos változói is vannak
  • Determinisztikus modellről akkor beszélünk, ha a modell meghatározott input adatokra pontosan meghatározott (determinált) konkrét számokat ad eredményül. A determinisztikus modellben a beállított paraméterek és input adatok egyértelműen meghatározzák a modell outputját.
  • Sztochasztikus modell, az előzővel ellentétben, amelynek outputja nem konkrét szám, hanem valamilyen gyakorisági eloszlás. Sztochasztikus modelleket fejlesztünk például olyan esetekben, amikor a vizsgált folyamatban a véletlen szerepét is figyelembe szeretnénk venni. A sztochasztikus modellek közül a szimulációs modelleket tágabb értelemben Monte Carlo modelleknek, vagy Monte Carlo szimulációknak is nevezzük.