0907 흠흠
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