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Bei der Abbildung von massebehafteten Objekten oder Systemen von Objekten wird oft ein Maßstab des Raumes (Skalierung des Raumes) verwendet, weil das Original zu groß oder zu klein ist, um damit arbeiten zu können. Zusätzlich werden Objekt-Modelle oftmals idealisiert, indem genau definierte Einzelheiten weggelassen werden.
Bei der Abbildung von Prozessen (der dynamischen Abfolge von Zuständen eines Systems) werden oft Maßstäbe der Zeit verwendet, weil die Abfolge der Zustände zu schnell oder zu langsam erfolgt. Außerdem werden Prozess-Modelle oft idealisiert, um das Wesen des Prozesses herauszustellen. Bei der Idealisierung werden ausgewählte stochastischen Einflüsse weggelassen. Erst bei einer tieferen Analyse des Prozesses werden nach und nach die in der Realität vorhandenen stochastischen Einflüsse in das Modell übernommen.
Ein Ziel der Modellbildung ist, die Wahrheit über das Objekt oder den Prozess zu ermitteln, indem man durch Erforschung des Modells in die Lage versetzt wird, richtige Aussagen über das Original aufzustellen, bzw. richtige Prognosen über das Objekt oder den Prozess unter erwarteten Bedingungen machen zu können. Noch wichtiger ist es, immer mehr Messwerte des Originals zu erhalten und diese auf das Modell zu übertragen. Dabei wird sich herausstellen, ob das Modell solide oder unbraucbar ist.
Ein anderes Ziel der Modellbildung erfolgt im Rahmen der Theorienbildung. Hier dient das Modell oft dazu, einen bislang unbekannten Sachverhalt erstmals dem menschlichen Denken zugänglich zu machen – es gibt also kein Original oder Vorbild. Ist das Stadium dieser Modellbildung abgeschlossen, und es ist möglich geworden, mit dem Modell wahre Aussagen und Prognosen zu erstellen, so wird das Modell in der weiteren Forschung übernommen. Der Forscher gewinnt mittels dem Modell neue Erkenntnisse, die er auf das Original anwenden kann. Hierbei ist äußerste Sorgfalt der Forscher gefragt, denn sonst kann das dazu führen, dass aus fehlerhaften Schlüssen für lange Zeit die Forschung im Kreise läuft.
Ein weites Anwendungsgebiet von Modellbildung ist die Projektierung und Optimierung von Prozessen und Systemen. Nicht selten sind es auch Kosten, die dazu zwingen, die Optimierung von Prozessen oder Formen an Modellen zu testen, bevor die Transformation des Modells in ein verbessertes Original erfolgt.
Ein gutes, brauchbares Modell zusammen mit seinen Hypothesen wird im wissenschaftlichen Sprachgebrauch als Theorie bezeichnet.
Simulationen von Prozessen sind vereinfachte Abbildungen der Realität. Einige sehr komplexe Prozesse werden heute mithilfe von Computern simuliert und studiert. Dabei werden je nach Komplexität des Prozesses mehr oder weniger viele Vereinfachungen vorgenommen. Diese Vereinfachungen sind möglich, wenn nur bestimmte Parameter des Systems untersucht werden. Oft sind die Simulationen jedoch aus Gründen der Komplexität des originären Prozesses stark reduziert.
Bei der Abbildung von massebehafteten Objekten oder Systemen von Objekten wird oft ein Maßstab des Raumes (Skalierung des Raumes) verwendet, weil das Original zu groß oder zu klein ist, um damit arbeiten zu können. Zusätzlich werden Objekt-Modelle oftmals idealisiert, indem genau definierte Einzelheiten weggelassen werden.
Bei der Abbildung von Prozessen (der dynamischen Abfolge von Zuständen eines Systems) werden oft Maßstäbe der Zeit verwendet, weil die Abfolge der Zustände zu schnell oder zu langsam erfolgt. Außerdem werden Prozess-Modelle oft idealisiert, um das Wesen des Prozesses herauszustellen. Bei der Idealisierung werden ausgewählte stochastischen Einflüsse weggelassen. Erst bei einer tieferen Analyse des Prozesses werden nach und nach die in der Realität vorhandenen stochastischen Einflüsse in das Modell übernommen.
Ein Ziel der Modellbildung ist, die Wahrheit über das Objekt oder den Prozess zu ermitteln, indem man durch Erforschung des Modells in die Lage versetzt wird, richtige Aussagen über das Original aufzustellen, bzw. richtige Prognosen über das Objekt oder den Prozess unter erwarteten Bedingungen machen zu können. Noch wichtiger ist es, immer mehr Messwerte des Originals zu erhalten und diese auf das Modell zu übertragen. Dabei wird sich herausstellen, ob das Modell solide oder unbraucbar ist.
Ein anderes Ziel der Modellbildung erfolgt im Rahmen der Theorienbildung. Hier dient das Modell oft dazu, einen bislang unbekannten Sachverhalt erstmals dem menschlichen Denken zugänglich zu machen – es gibt also kein Original oder Vorbild. Ist das Stadium dieser Modellbildung abgeschlossen, und es ist möglich geworden, mit dem Modell wahre Aussagen und Prognosen zu erstellen, so wird das Modell in der weiteren Forschung übernommen. Der Forscher gewinnt mittels dem Modell neue Erkenntnisse, die er auf das Original anwenden kann. Hierbei ist äußerste Sorgfalt der Forscher gefragt, denn sonst kann das dazu führen, dass aus fehlerhaften Schlüssen für lange Zeit die Forschung im Kreise läuft.
Ein weites Anwendungsgebiet von Modellbildung ist die Projektierung und Optimierung von Prozessen und Systemen. Nicht selten sind es auch Kosten, die dazu zwingen, die Optimierung von Prozessen oder Formen an Modellen zu testen, bevor die Transformation des Modells in ein verbessertes Original erfolgt.
Ein gutes, brauchbares Modell zusammen mit seinen Hypothesen wird im wissenschaftlichen Sprachgebrauch als Theorie bezeichnet.
Simulationen von Prozessen sind vereinfachte Abbildungen der Realität. Einige sehr komplexe Prozesse werden heute mithilfe von Computern simuliert und studiert. Dabei werden je nach Komplexität des Prozesses mehr oder weniger viele Vereinfachungen vorgenommen. Diese Vereinfachungen sind möglich, wenn nur bestimmte Parameter des Systems untersucht werden. Oft sind die Simulationen jedoch aus Gründen der Komplexität des originären Prozesses stark reduziert.
Das Modell
Modelle sind stets vereinfachte Abbildungen der Wirklichkeit. In der Wissenschaft wird von Modellen oft Gebrauch gemacht, weil die Wirklichkeit zu komplex ist. Modelle sind in diesem Sinne immer Reduktionen oder Abstraktionen des Vorbildes.
Modelle können Objekte mit der Eigenschaft „Masse“ sein, aber Modelle können auch ideelle Konstrukte sein – je nachdem, ob ein reales Objekt, imaginäres Objekt oder ein Prozess abgebildet werden soll. Modelle müssen immer im menschlichen Bewusstsein abgebildet werden und ergeben erst dort durch die wahrgenommene Beziehung zwischen Original (oder der bislang üblichen Vorstellung dazu) und dem Modell einen Sinn. Am Anfang der Modellbildung stehen Messwerte
Modelle sind stets vereinfachte Abbildungen der Wirklichkeit. In der Wissenschaft wird von Modellen oft Gebrauch gemacht, weil die Wirklichkeit zu komplex ist. Modelle sind in diesem Sinne immer Reduktionen oder Abstraktionen des Vorbildes.
Modelle können Objekte mit der Eigenschaft „Masse“ sein, aber Modelle können auch ideelle Konstrukte sein – je nachdem, ob ein reales Objekt, imaginäres Objekt oder ein Prozess abgebildet werden soll. Modelle müssen immer im menschlichen Bewusstsein abgebildet werden und ergeben erst dort durch die wahrgenommene Beziehung zwischen Original (oder der bislang üblichen Vorstellung dazu) und dem Modell einen Sinn. Am Anfang der Modellbildung stehen Messwerte