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| + |   c. Determine variables and units.  | ||
| + |     변수를 결정하시용. 독립/종속변수 결정해야 되는데 보통은 시간이 독립변수고 시간에 따른 움직임같은게 종속변수가 된다. 일부변수를 무시하거나 상수로 처리하거나 하나로 묶거나 별짓을 다 할 수 있다.  | ||
| + |   d. Establish relationships among variables and submodels.  | ||
| + |     (단순화를 위해) 모델을 나누어 서브모델들로 나눌 수 있고 그들관의 관계도 명확하게 한다. 변수들의 관계도 이렇게 해본다. 예를들어, 더 복잡한 관계가 있어도 선형관계가 있다고 가정하는 수도 있다. 서브모델링과 변수가 무슨관계가 있다고 이걸 이렇게 한 항목에 묶었는지는 미스테리다.  | ||
| + |   e. Determine equations and functions.  | ||
| + |     d에서 변수들의 관계를 명확히 했지? 더 명확하게 수식으로 써라. <del>어지간하면 편미분의 마수에 걸려들것이다.</del>  | ||
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| + | 3. Solve the model.  | ||
| + |   implement the model.   | ||
| + |   모델이 너무 복잡해서 잘 안풀리면 1,2step으로 백  | ||
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| + | 4. Verify and interpret the model’s solution.  | ||
| + |   <red>verification : make sense하냐. = 잘 동작하냐(works correctly) = “solving the problem right,”</red>  | ||
| + |   <red>validation : 문제가 요구한것들(problem’s requirements)을 풀어내냐. =  “solving the right problem.”</red>  | ||
| + |   독립변수 범위에 주의할것. 예: (독립변수가 시간일 때) 너무 먼 미래는 예측하기 힘들다.   | ||
| + |   1,2,3단계 뺑뺑이. 모델을 더 복잡하게 만들어서 예측력을 높일 수 있다.  | ||
| + |   the cyclic modeling process is a trade-off between '''simplication''' and '''refinement'''.  | ||
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| + | 5. Report on the model.  | ||
| + |   학회나 뭐 그런데다 보고해라.  | ||
| + |   a. Analysis of the problem  | ||
| + |     문제 잘 설명하고  | ||
| + |   b. Model design  | ||
| + |     모델도 잘 설명하고  | ||
| + |   c. Model solution  | ||
| + |     모델 푸는데 필요한 기술들, 해법 설명.  | ||
| + |   d. Results and conclusions  | ||
| + |     알지?  | ||
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| + | 6. Maintain the model.  | ||
| + |   유지보수<del>의 영원한 고통</del>  | ||
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2017년 9월 14일 (목) 15:32 기준 최신판
논자시때문에 읽어야 해서 introduction to computational science 읽는데 잘 안읽혀서 걍 복붙해적어봄.
A system exhibits probabilistic, or stochastic, behavior if an element of chance exists. Otherwise, the system exhibits deterministic behavior. A probabilistic, or stochastic, model exhibits random effects, while a deterministic model does not.
system/model은 probabilistic/stochastic일 수도 있고 deterministic일 수도 있는데 각각의 뜻은 니 아는대로.
A static model does not consider time, while a dynamic model changes with time.
static/dynamic으로 분류해볼 수도 있다. 
In a continuous model, time changes continuously, while in a discrete model, time changes in incremental steps.
이렇게 분류할수도 있지롱
Steps of the Modeling Process
1. Analyze the problem.
문제 잘 읽는다. deterministic인지 stochastic인지도 결정한다.
2. Formulate a model.
  a. Gather data.
  b. Make simplifying assumptions and document them.
    문제의 살을 빼시용. 1번에서 잘 했으면 별로 할일 없겠지만, 할거 많으면 1번으로 다시 돌아가보시용.
  c. Determine variables and units.
    변수를 결정하시용. 독립/종속변수 결정해야 되는데 보통은 시간이 독립변수고 시간에 따른 움직임같은게 종속변수가 된다. 일부변수를 무시하거나 상수로 처리하거나 하나로 묶거나 별짓을 다 할 수 있다.
  d. Establish relationships among variables and submodels.
    (단순화를 위해) 모델을 나누어 서브모델들로 나눌 수 있고 그들관의 관계도 명확하게 한다. 변수들의 관계도 이렇게 해본다. 예를들어, 더 복잡한 관계가 있어도 선형관계가 있다고 가정하는 수도 있다. 서브모델링과 변수가 무슨관계가 있다고 이걸 이렇게 한 항목에 묶었는지는 미스테리다.
  e. Determine equations and functions.
    d에서 변수들의 관계를 명확히 했지? 더 명확하게 수식으로 써라. 어지간하면 편미분의 마수에 걸려들것이다.
3. Solve the model.
  implement the model. 
  모델이 너무 복잡해서 잘 안풀리면 1,2step으로 백
4. Verify and interpret the model’s solution.
  verification : make sense하냐. = 잘 동작하냐(works correctly) = “solving the problem right,”
  validation : 문제가 요구한것들(problem’s requirements)을 풀어내냐. =  “solving the right problem.”
  독립변수 범위에 주의할것. 예: (독립변수가 시간일 때) 너무 먼 미래는 예측하기 힘들다. 
  1,2,3단계 뺑뺑이. 모델을 더 복잡하게 만들어서 예측력을 높일 수 있다.
  the cyclic modeling process is a trade-off between simplication and refinement.
  
5. Report on the model.
  학회나 뭐 그런데다 보고해라.
  a. Analysis of the problem
    문제 잘 설명하고
  b. Model design
    모델도 잘 설명하고
  c. Model solution
    모델 푸는데 필요한 기술들, 해법 설명.
  d. Results and conclusions
    알지?
6. Maintain the model.
  유지보수의 영원한 고통