La modélisation mathématique est un domaine des mathématiques appliquées qui se concentre sur l'étude des mathématiques du monde réel. Il utilise les mathématiques connues les concepts de la physique, les équations différentielles et l'analyse afin d'examiner la vraie vie des systèmes tels que la congestion du trafic, de la diversité biologique et l'économie financière. Le langage de la modélisation mathématique peut être appliqué à une variété de disciplines scientifiques, y compris la psychologie, la science politique, la physique, l'ingénierie, la sociologie et la science de l'ordinateur.
La modélisation mathématique est un domaine des mathématiques appliquées qui se concentre sur l'étude des mathématiques du monde réel. Il utilise les mathématiques connues les concepts de la physique, les équations différentielles et l'analyse afin d'examiner la vraie vie des systèmes tels que la congestion du trafic, de la diversité biologique et l'économie financière. Le langage de la modélisation mathématique peut être appliqué à une variété de disciplines scientifiques, y compris la psychologie, la science politique, la physique, l'ingénierie, la sociologie et la science de l'ordinateur.
Les Faits
- les Modèles sont importantes pour la compréhension de nombreux concepts scientifiques et des idées. Les individus ont consacré une grande quantité de temps de temps pour construire et améliorer les modèles existants afin d'avoir une compréhension précise d'un certain comportement. Quelques exemples de modèles mathématiques comprennent les Bohr de l'atome modèle, le modèle de Lorenz de l'atmosphère et de la Lotka-Volterra modèle d'interactions entre les prédateurs et les proies.
Caractéristiques
- en plus de précision les exemples mentionnés ci-dessus, les modèles sont également utilisés pour comprendre générale des phénomènes physiques tels que le son d'un piano et de la fonte de la glace. Tous modélisation mathématique des idées viennent du monde réel. Selon l'Université de l'Indiana, les modèles à tige de scientifiques désir de comprendre un phénomène physique.
Fonction
- Selon l'Université de l'Indiana, la première étape dans la modélisation mathématique est d'identifier le problème. La deuxième étape est le problème le plus précis possible en examinant certains idéalisations et d'approximations qui sont appropriées pour le problème (ce qui est nécessaire parce que le problème doit être comprise dans le langage mathématique). Par exemple, un psychologue qui étudie le rat comportement dans le labyrinthe peut décider que la couleur des rats est un facteur non pertinent à son problème de modélisation. Cependant, la quantité de lumière dans la cage peut être un facteur pertinent. La troisième étape est d'identifier le dispositif des processus qui créent le problème et l'expression de ces opérations dans la symbolique et des termes mathématiques. Et enfin, la quatrième étape est de comparer les résultats qui proviennent du modèle mathématique pour le monde réel (dans le but de tester le modèle pour l'exactitude et la validité).
Exemple
- Il existe de nombreux exemples historiques dans le domaine de la modélisation mathématique. L'un des plus importants exemples est le modèle de croissance de la population. Selon l'Université de Duke, dans le 18ème siècle, Thomas Malthus a identifié que la croissance de la population de l'être humain est 'fondamentalement différente de la croissance de l'offre de nourriture pour nourrir la population.' En conséquence, il suggère que la croissance de la population est géométrique (ou ce que nous appelons maintenant exponentielle), tandis que l'approvisionnement alimentaire de croissance est de l'arithmétique (ou linéaire). Sa conclusion était que, si la situation reste inchangée, à un certain moment dans le futur, le monde sera à court de nourriture.
Applications
- Contemporain de modélisation mathématique qui traite de sujets plus avancés que la croissance de la population. Par exemple, un article de décembre 2008 dans les Matériaux Intelligents et les Structures Journal étudié l'idée d'améliorer les modèles précédents de piézoélectrique de l'énergie pêcheurs (le potentiel électrique est trouvé dans certains minéraux).
Notions de base de la Modelisation Mathematique
La modelisation mathematique est un domaine des mathematiques appliquees qui se concentre sur l'etude des mathematiques du monde reel. Il utilise les mathematiques connues les concepts de la physique, les equations differentielles et l'analyse afin d'examiner la vraie vie des systemes tels que la congestion du trafic, de la diversite biologique et l'economie financiere. Le langage de la modelisation mathematique peut etre applique a une variete de disciplines scientifiques, y compris la psychologie, la science politique, la physique, l'ingenierie, la sociologie et la science de l'ordinateur.
La modelisation mathematique est un domaine des mathematiques appliquees qui se concentre sur l'etude des mathematiques du monde reel. Il utilise les mathematiques connues les concepts de la physique, les equations differentielles et l'analyse afin d'examiner la vraie vie des systemes tels que la congestion du trafic, de la diversite biologique et l'economie financiere. Le langage de la modelisation mathematique peut etre applique a une variete de disciplines scientifiques, y compris la psychologie, la science politique, la physique, l'ingenierie, la sociologie et la science de l'ordinateur.
Les Faits
- les Modeles sont importantes pour la comprehension de nombreux concepts scientifiques et des idees. Les individus ont consacre une grande quantite de temps de temps pour construire et ameliorer les modeles existants afin d'avoir une comprehension precise d'un certain comportement. Quelques exemples de modeles mathematiques comprennent les Bohr de l'atome modele, le modele de Lorenz de l'atmosphere et de la Lotka-Volterra modele d'interactions entre les predateurs et les proies.
Caracteristiques
- en plus de precision les exemples mentionnes ci-dessus, les modeles sont egalement utilises pour comprendre generale des phenomenes physiques tels que le son d'un piano et de la fonte de la glace. Tous modelisation mathematique des idees viennent du monde reel. Selon l'Universite de l'Indiana, les modeles a tige de scientifiques desir de comprendre un phenomene physique.
Fonction
- Selon l'Universite de l'Indiana, la premiere etape dans la modelisation mathematique est d'identifier le probleme. La deuxieme etape est le probleme le plus precis possible en examinant certains idealisations et d'approximations qui sont appropriees pour le probleme (ce qui est necessaire parce que le probleme doit etre comprise dans le langage mathematique). Par exemple, un psychologue qui etudie le rat comportement dans le labyrinthe peut decider que la couleur des rats est un facteur non pertinent a son probleme de modelisation. Cependant, la quantite de lumiere dans la cage peut etre un facteur pertinent. La troisieme etape est d'identifier le dispositif des processus qui creent le probleme et l'expression de ces operations dans la symbolique et des termes mathematiques. Et enfin, la quatrieme etape est de comparer les resultats qui proviennent du modele mathematique pour le monde reel (dans le but de tester le modele pour l'exactitude et la validite).
Exemple
- Il existe de nombreux exemples historiques dans le domaine de la modelisation mathematique. L'un des plus importants exemples est le modele de croissance de la population. Selon l'Universite de Duke, dans le 18eme siecle, Thomas Malthus a identifie que la croissance de la population de l'etre humain est 'fondamentalement differente de la croissance de l'offre de nourriture pour nourrir la population.' En consequence, il suggere que la croissance de la population est geometrique (ou ce que nous appelons maintenant exponentielle), tandis que l'approvisionnement alimentaire de croissance est de l'arithmetique (ou lineaire). Sa conclusion etait que, si la situation reste inchangee, a un certain moment dans le futur, le monde sera a court de nourriture.
Applications
- Contemporain de modelisation mathematique qui traite de sujets plus avances que la croissance de la population. Par exemple, un article de decembre 2008 dans les Materiaux Intelligents et les Structures Journal etudie l'idee d'ameliorer les modeles precedents de piezoelectrique de l'energie pecheurs (le potentiel electrique est trouve dans certains mineraux).
Notions de base de la Modélisation Mathématique
By commentfaire
La modélisation mathématique est un domaine des mathématiques appliquées qui se concentre sur l'étude des mathématiques du monde réel. Il utilise les mathématiques connues les concepts de la physique, les équations différentielles et l'analyse afin d'examiner la vraie vie des systèmes tels que la congestion du trafic, de la diversité biologique et l'économie financière. Le langage de la modélisation mathématique peut être appliqué à une variété de disciplines scientifiques, y compris la psychologie, la science politique, la physique, l'ingénierie, la sociologie et la science de l'ordinateur.
