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     (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 d한 항목에 묶었는지는 미스테리다.
 
     (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 d한 항목에 묶었는지는 미스테리다.
 
   e. Determine equations and functions.
 
   e. Determine equations and functions.
     d에서 변수들의 관계를 명확히 했지? 더 명확하게 수식으로 써라. <del>어지간하면 편미분의 마수에 걸릴것이다.</del>
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     d에서 변수들의 관계를 명확히 했지? 더 명확하게 수식으로 써라. <del>어지간하면 편미분의 마수에 걸려들것이다.</del>
  
 
3. Solve the model.
 
3. Solve the model.
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     모델 푸는데 필요한 기술들, 해법 설명.
 
     모델 푸는데 필요한 기술들, 해법 설명.
 
   d. Results and conclusions
 
   d. Results and conclusions
      
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     알지?
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6. Maintain the model.
 
6. Maintain the model.
 
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  유지보수<del>의 영원한 고통</del>
  
  
 
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2017년 9월 7일 (목) 18:24 판

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 d한 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