स्टोचस्टिक निर्माण

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स्टोचस्टिक निर्माण

वीडियो: लामिना और अशांत प्रवाह के बीच अंतर

लैमिनर फ्लो बनाम टर्बुलेंट फ्लो

द्रव गतिकी शास्त्रीय भौतिकी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, और अनुप्रयोग सिंचाई से मानव शरीर क्रिया विज्ञान तक चलते हैं। इसमें एयरोस्पेस, समुद्री, सिंचाई, हाइड्रोलिक और कई अन्य विषयों के क्षेत्र में महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग योगदान है।

द्रव का प्रवाह एक अवस्था से दूसरी अवस्था में भिन्न होता है, और विश्लेषण में आसानी के लिए, प्रवाह को अलग-अलग शासनों में वर्गीकृत किया जाता है, जहां द्रव गुण जैसे कि वेग, दबाव, घनत्व और चिपचिपापन प्रत्येक शासन की विशेषता है। टर्बुलेंट और लामिनार प्रवाह प्रवाह शासन के दो मुख्य वर्ग हैं।

लामिनार प्रवाह क्या है?

जब द्रव के कण एक दूसरे के मार्ग को अवरुद्ध किए बिना प्रवाहित होते हैं और कण का वेग हमेशा कण के मार्ग के लिए स्पर्शरेखा होता है, तो प्रवाह को प्रवाह कहा जाता है। जब सुव्यवस्थित प्रवाह होता है, तो द्रव कणों की परतें आस-पास के कण को ​​दूसरों की गति को विचलित किए बिना स्लाइड करती हैं, और यह द्रव प्रवाह की परतों या लामिना में होता है। इस तरह के प्रवाह को एक लामिनार प्रवाह के रूप में जाना जाता है। तरल पदार्थ का वेग अपेक्षाकृत कम होने पर लामिनार प्रवाह या सुव्यवस्थित प्रवाह होता है।

लामिना के प्रवाह में, एक स्थिर सतह के संपर्क में परत में शून्य वेग होता है और, सतह के लंबवत दिशा में, परतों का वेग बढ़ जाता है। इसके अलावा, वेग, दबाव, घनत्व और अन्य द्रव गतिशील गुण प्रवाह के स्थान पर हर बिंदु पर अपरिवर्तित रहते हैं।

रेनॉल्ड्स संख्या एक संकेत है कि कितना अच्छा तरल पदार्थ लामिना के प्रवाह से गुजर सकता है। जब रेनॉल्ड्स संख्या कम होती है, तो प्रवाह लामिनायर हो जाता है, और चिपचिपा बल परतों के बीच बातचीत का प्रमुख रूप होता है। जब रेनॉल्ड्स संख्या अधिक होती है, तो प्रवाह अशांत हो जाता है, और जड़त्वीय बल परतों के बीच बातचीत का प्रमुख रूप होते हैं।

टर्बुलेंट फ्लो क्या है?

जब प्रवाह में द्रव गुण समय के साथ तेजी से बदलते हैं, यानी जब वेग, दबाव, घनत्व और अन्य प्रवाह गुणों में परिवर्तन यादृच्छिक और मनमाना परिवर्तन दिखाते हैं, तो प्रवाह को अशांत प्रवाह के रूप में जाना जाता है।

एक परिमित लंबाई के साथ एक समान बेलनाकार पाइप के भीतर द्रव का प्रवाह, जिसे पॉइज़ुइल प्रवाह के रूप में भी जाना जाता है, प्रवाह में अशांति होगी जब रेनॉल्ड्स संख्या महत्वपूर्ण संख्या 2040 तक पहुंचती है। हालांकि, आमतौर पर, जब रेनॉल्ड्स प्रवाह स्पष्ट रूप से अशांत नहीं हो सकता है। संख्या 10000 से अधिक है।

एक अशांत प्रवाह की विशेषता इसकी यादृच्छिक प्रकृति, प्रसार और बर्बरता है। प्रवाह में eddies, क्रॉस धाराएं और भंवर होते हैं।

Laminar और Turbulent Flow में क्या अंतर है?

• लामिना के प्रवाह में, प्रवाह कम वेग और कम रेनॉल्ड्स संख्या में होता है, जबकि उच्च वेग और उच्च रेनॉल्ड्स संख्या में अशांति प्रवाह होता है।

• लामिनार प्रवाह में, द्रव रेखाओं का मार्ग नियमित और सुव्यवस्थित होता है, जहाँ द्रव पथों की कोई पार्श्व गड़बड़ी नहीं होती है और द्रव परतों में बहता है। अशांत प्रवाह में, प्रवाह पैटर्न अनियमित और अराजक होता है, जहां भंवर, एडीज और क्रॉस धाराएं होती हैं।

• लामिना के प्रवाह में, अंतरिक्ष में एक बिंदु पर द्रव गुण समय के साथ स्थिर रहते हैं, अशांत प्रवाह में, एक बिंदु पर द्रव गुण स्टोचस्टिक होते हैं।

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केटीपी-एनपी-प्रक्रिया-मुक्त सीटीपी प्लेट

केटीपी-एनपी प्रोसेस फ्री सीटीपी प्लेट अत्याधुनिक फोटोपॉलीमर तकनीक द्वारा विकसित नवीनतम उत्पाद है। प्लेट को थर्मल या यूवी इमेजसेटर द्वारा उजागर किया जा सकता है। कोई भी प्रसंस्करण चर या तो प्रोसेस-ऑन-प्रेस या कम रसायन प्रक्रिया से प्लेट बनाने के विकल्प प्रदान नहीं करता है। केटीपी-एनपी के साथ, आप अधिक प्रतिस्पर्धी हो सकते हैं, लागत कम कर सकते हैं, दक्षता हासिल कर सकते हैं और हरित मुद्रण प्राप्त कर सकते हैं।

तकनीकी निर्देश

130-150 एमजे / सेमी²

छवि प्रकार, कॉन्फ़िगरेशन और रिज़ॉल्यूशन पर निर्भर करता है

1% से 99% @ 200 एलपीआई या 25 माइक्रोन स्टोचस्टिक

इमेजिंग डिवाइस की क्षमता पर निर्भर करता है

100,000 इंप्रेशन तक

छवि संकल्प पर निर्भर करते हैं, प्रेस, रसायन, स्याही, और स्टोचस्टिक निर्माण कागज की स्थिति दबाएं

परिवेश प्रकाश ( [जीजी] लेफ्टिनेंट; 800 लक्स) 4 घंटे तक

मूल मुहरबंद पैकेज के साथ 12 महीने, एक शांत और सूखे में संग्रहीत

पर्यावरण, धूप से दूर

प्लेट संरचना

प्रेस कक्ष

नोट: केटीपी-एनपी एक विकसित-ऑन-प्रेस प्लेट है और इसे प्रेस पर माउंट करने से पहले किसी भी प्रसंस्करण चरणों की आवश्यकता नहीं होती है। हालांकि, अगर प्रेस पर माउंट करने से पहले एक संसाधित प्लेट की आवश्यकता होती है, तो इमेज की गई प्लेट को कोनिटा डीवी-एनपी वॉश सॉल्यूशन (पीएच न्यूट्रल) या डिटर्जेंट सॉल्यूशन के साथ विकसित किया जा सकता है।

1. केटीपी-एनपी प्लेट्स को किसी अन्य लिथो प्लेट की तरह ही प्रेस पर लगाया जाता है।

2. एक बार जब प्रेस प्रिंट करने के लिए तैयार हो जाता है, तो ऑपरेटर लगभग 30 सेकंड से एक मिनट तक "प्लेटों को गीला" करने के लिए पहले नम रूपों को संलग्न करता है, उसके बाद स्याही रूपों और पेपर फीड को एक साथ करता है।

3. फव्वारा समाधान सब्सट्रेट के आसंजन को ढीला करते हुए, अन-इमेज्ड कोटिंग को सूज जाता है। चिपचिपी स्याही कोटिंग के सूजे हुए बिना छवि वाले क्षेत्र को हटा देती है, जिसे बाद में कंबल में स्थानांतरित कर दिया जाता है और पहले कुछ मेक-रेडी शीट के साथ प्रेस से बाहर ले जाया जाता है।

नोट: फील्ड परीक्षणों से पता चला है कि अधिकांश प्रिंटर की मानक स्टार्ट-अप प्रक्रियाएं बिना किसी समस्या के काम करेंगी।

4. कुछ प्रेस कॉन्फिगरेशन ऐसे होते हैं कि डैम्पनर फॉर्म और इंक फॉर्म रोलर्स एक साथ जुड़ते हैं। इन उदाहरणों में, छविरहित कोटिंग को उतारने के लिए अतिरिक्त मेक-रेडी प्रतियों की आवश्यकता हो सकती है।

5. एकीकृत प्रकार के डैम्पनर वाले छोटे डुप्लीकेटर प्रेसों को प्रेस स्टार्ट-अप अनुक्रम से पहले फाउंटेन सॉल्यूशन के साथ वेब्रिल टाइप वाइप का उपयोग करके प्लेटों को पहले से गीला करने की आवश्यकता हो सकती है।

नोट: आंतरिक परीक्षण परिणामों और फील्ड परीक्षणों से पता चला है कि अन-इमेज्ड कोटिंग, जिसे विकास-पर-प्रेस प्रक्रिया के दौरान हटा दिया जाता है, फव्वारा समाधान प्रणाली या इनकिंग सिस्टम को मिश्रित/दूषित नहीं करता है। पहले कुछ मेक-रेडी शीट्स पर अन-इमेज्ड कोटिंग की जाती है।

प्लेट हैंडलिंग

सफेद रोशनी में (800 लक्स तक प्रकाश की तीव्रता के आधार पर), और पीली रोशनी में 24 घंटे के लिए इमेजिंग से पहले और बाद में प्लेटों को संभाला जा सकता है।

इन सीमाओं को पार करने से पृष्ठभूमि काली हो जाएगी, इस प्रकार एक्सपोजर कंट्रास्ट कम हो जाएगा और प्रेस के विकास को धीमा कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप अतिरिक्त तैयार कचरा हो सकता है।

इन सीमाओं से अधिक होने के परिणामस्वरूप प्रेस पर प्लेट ठीक से स्टोचस्टिक निर्माण विकसित नहीं हो सकती है।

नोट: यह देखने के लिए एक त्वरित परीक्षण है कि कोटिंग अभी भी स्वीकार्य है या नहीं, कोटिंग क्षेत्र को पोंछने के लिए पानी से भीगे हुए स्पंज या वेब्रिल वाइप्स का उपयोग करना है (कोई छवि नहीं) और देखें कि क्या कोटिंग आसानी से निकल जाएगी। यदि कोटिंग आसानी से उतर जाती है, तो छवि के लिए अच्छा होना चाहिए और प्रेस पर जाना चाहिए।

अव्यक्त छवि स्थिरता

लाइट-टाइट स्टोरेज की स्थिति में, इमेज की गई प्लेट को 1 सप्ताह तक रखा जा सकता है।

छवियों की प्लेटों को प्लेटों के बीच एक इंटरलीफ शीट के साथ आमने-सामने संग्रहित किया जाना चाहिए और हल्के-तंग वातावरण में संग्रहीत किया जाना चाहिए।

उचित भंडारण (1) खुला बॉक्स 25oC (77 oF) या उससे कम और सापेक्ष आर्द्रता 60% से कम पर

(2) खुले हुए बॉक्स को 25oC (77 oF) या उससे कम पर संग्रहित किया जाना चाहिए और ASAP (~ 1 सप्ताह आर्द्रता के स्तर के आधार पर) का उपयोग किया जाना चाहिए।

जैसा कि सभी सीटीपी प्लेटों के साथ होता है, यह अनुशंसा की जाती है कि कच्ची और प्रतिबिम्बित दोनों प्लेटों को दस्ताने के साथ संभाला जाए, और फिंगरप्रिंटिंग और खरोंच को रोकने के लिए इंटरलीविंग स्लिप-शीट्स के साथ संग्रहीत किया जाए।

एक बार प्लेट को प्रेस पर चलाने/संसाधित करने के बाद किसी विशेष हैंडलिंग की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि प्लेट अब प्रकाश के प्रति संवेदनशील नहीं है।

गणित के सुंदर राक्षस:कैसे एक विनाशकारी विचार ने आधुनिक गणित का मार्ग प्रशस्त किया का परिचय (Introdiction to Maths Beautiful Monsters:How a destructive idea paved the way for modern math):

1.गणित के सुंदर राक्षस:कैसे एक विनाशकारी विचार ने आधुनिक गणित का मार्ग प्रशस्त किया (Maths Beautiful Monsters:How a destructive idea paved the way for modern math):

• इसके निर्माता, कार्ल वेइरस्ट्रास के राक्षस की तरह कहीं और से आया था। विश्वविद्यालय में चार साल तक पीने और बाड़ लगाने के बाद वेइरास्ट्रैस खाली हाथ चले गए थे। उन्होंने अंततः एक शिक्षण पाठ्यक्रम लिया और 1850 के दशक में ब्रून्सबर्ग में एक स्कूली शिक्षक के रूप में बिताया। वह छोटे प्रशियाई शहर में जीवन से नफरत करता था, यह एक अकेला अस्तित्व था। उनकी एकमात्र सांसें गणितीय समस्याएं थीं जो उन्होंने कक्षाओं के बीच काम की थीं। लेकिन उनके पास स्टोचस्टिक निर्माण गणित के बारे में बात करने के लिए कोई नहीं था, और न ही अध्ययन करने के लिए कोई तकनीकी पुस्तकालय। यहां तक ​​कि उनके परिणाम भी ब्रंसबर्ग की सीमाओं से बचने में विफल रहे। एक विश्वविद्यालय के शोधकर्ता के रूप में अकादमिक पत्रिकाओं में उन्हें प्रकाशित करने के बजाय, वीरस्ट्रैस ने उन्हें स्कूल प्रॉस्पेक्टस के लेखों में जोड़ा, जो संभावित छात्रों को आर्कन समीकरणों के साथ चकित करते हैं।
• आखिरकार वेइरस्ट्रैस ने अपने एक पत्र को सम्मानित Crelle’s जर्नल को प्रस्तुत किया। जबकि उनके पिछले लेखों ने मुश्किल से एक लहर बना दिया था, इसने रुचि की बाढ़ पैदा की। एबेरियन कार्यों के रूप में जाना जाने वाले समीकरणों के एक उग्र वर्ग से निपटने के लिए वीयरस्टैस ने एक नया तरीका ढूंढ लिया था। कागज में केवल उनके तरीकों की रूपरेखा थी, लेकिन यह गणितज्ञों को समझाने के लिए पर्याप्त था कि वे एक अद्वितीय प्रतिभा के साथ काम कर रहे थे। एक वर्ष के भीतर, कोनिग्सबर्ग विश्वविद्यालय ने वीयरस्टैस को एक डॉक्टरेट की मानद उपाधि दी थी, और इसके तुरंत बाद बर्लिन विश्वविद्यालय ने उन्हें एक प्रोफेसर की पेशकश की। रग्स टू रिच स्टोरी के बौद्धिक समकक्ष होने के बावजूद, उनकी कई पुरानी आदतें बनी रहीं। वह छात्रों के बीच अपने काम को साझा करने के बजाय, शायद ही कभी पेपर प्रकाशित करेंगे। यह केवल प्रकाशन प्रक्रिया नहीं थी जिसके लिए उनके पास बहुत कम संबंध थे: वह गणित की पवित्र गायों को लक्षित करने से भी डरते नहीं थे।
• वेइरास्ट्रैस ने जल्द ही सदी के सबसे प्रख्यात गणितज्ञ ऑगस्टिन-लुई कॉची के शोध का लक्ष्य रखा। कैलूची के अधिकांश कार्य कैलकुलस और परिवर्तन की दरों (या “डेरिवेटिव”) पर केंद्रित हैं। उन्होंने विषय की सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं को निर्दिष्ट करते हुए एक कैलकुलस शब्दकोश में जो बनाया था, उसे बनाया था। लेकिन जब वेइरास्ट्रैस ने इसकी परिभाषाएँ पढ़ीं, तो उन्होंने पाया कि वे कृमि और अस्पष्ट हैं। बहुत अधिक हाथ लहराते थे, और पर्याप्त विस्तार नहीं था।
• यदि न्यूटन को इस तरह के कार्यों के बारे में पता होता, तो वह कभी भी कलन नहीं बनाता।
  उन्होंने गद्य को तार्किक स्थितियों से बदलकर कॉची के शब्दकोश को संशोधित करने का निर्णय लिया। इस प्रारंभिक कार्य के बीच मुख्य एक व्युत्पन्न का पुन: निर्धारण था। एक निश्चित बिंदु पर एक वक्र की ढाल की गणना करने के लिए – और इसलिए इसके परिवर्तन की दर – आइजैक न्यूटन ने मूल रूप से एक पंक्ति पर विचार किया था जो ब्याज के बिंदु और वक्र पर पास के बिंदु से गुजरती थी। उन्होंने उस पास के बिंदु को करीब और करीब ले जाया, जब तक कि रेखा का ढलान वक्र के ढाल के बराबर नहीं था। लेकिन अवधारणा को गणितीय रूप से परिभाषित करना कठिन था। क्या तय किया गया कि क्या दो बिंदु एक-दूसरे के “करीब” थे?
• कॉची की क्रिया परिभाषा में, ढाल “निश्चित रूप से एक निश्चित मूल्य के लिए अनिश्चित रूप से दृष्टिकोण करेगी, ताकि एक इच्छा के अनुसार इसे अलग-अलग करके समाप्त हो सके।” वीयरस्ट्रैस ने नहीं सोचा था कि यह पर्याप्त स्पष्ट था। वह अधिक व्यावहारिक परिभाषा चाहता था, इसलिए अवधारणा को एक सूत्र में बदलने का फैसला किया। अमूर्त विचारों में हेरफेर करने के स्टोचस्टिक निर्माण बजाय, गणितज्ञ इसके बजाय समीकरणों को पुनर्व्यवस्थित करने में सक्षम होंगे। ऐसा करते हुए, वह अपने राक्षस के लिए नींव रख रहा था।
• उस समय, गणितज्ञों ने प्रकृति से उनकी बहुत प्रेरणा ली। जब न्यूटन ने पहली बार पथरी का विकास किया, तो वह भौतिक दुनिया से प्रेरित था: एक ग्रह का प्रक्षेपवक्र, एक पेंडुलम का झूलना, गिरने वाले फल की गति। इस सोच के कारण गणितीय संरचनाओं के बारे में ज्यामितीय अंतर्ज्ञान हुआ। उन्हें उसी तरह से समझाना चाहिए जैसे कि एक भौतिक वस्तु होगी। नतीजतन, कई गणितज्ञ “निरंतर” कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। वैचारिक रूप से, ये ऐसे कार्य हैं जिन्हें कागज से कलम उठाए बिना खींचा जा सकता है। समय के साथ गिरने वाले सेब की गति को प्लॉट करें और यह एक ठोस रेखा होगी; कोई अंतराल या अचानक कूद नहीं होगा। एक सतत कार्य था, यह सोचा गया था, एक प्राकृतिक।

2.परम्परागत ज्ञान (Conventional wisdom):

• परम्परागत ज्ञान का मानना ​​था कि किसी भी निरंतर वक्र के लिए, सभी बिंदुओं की एक निश्चित संख्या के आधार पर ढाल को खोजना संभव था। यह अंतर्ज्ञान से मेल खाता प्रतीत होता है: एक पंक्ति में कुछ दांतेदार बिट्स हो सकते हैं, लेकिन हमेशा कुछ खंड होंगे जो “सुचारू” थे। फ्रांसीसी भौतिक विज्ञानी और गणितज्ञ आंद्रे-मैरी एम्पीयर ने इस दावे का एक प्रमाण भी प्रकाशित किया था। उनका तर्क “सहज रूप से स्पष्ट” तथ्य पर बनाया गया था कि एक निरंतर वक्र में वृद्धि, कमी या सपाट रहने वाले खंड होने चाहिए। जिसका अर्थ था कि इन क्षेत्रों में ढाल की गणना करना संभव है। Ampère ने यह नहीं सोचा कि तब क्या हुआ जब अनुभाग असीम रूप से छोटे हो गए, लेकिन उन्होंने दावा किया कि उन्हें इसकी आवश्यकता नहीं थी। उनका दृष्टिकोण सामान्य था कि वे उन बातों पर विचार करने से बचें, जो ” इनफिनिटी पेटिट्स ” थीं, अधिकांश गणितज्ञ उसके तर्क से खुश थे: 19 वीं शताब्दी के मध्य तक, लगभग हर कैलकुलस टेक्स्टबुक में एम्पीयर के प्रमाण को उद्धृत किया गया था।
  लेकिन 1860 के दशक के दौरान, एक अजीब प्राणी के बारे में अफवाहें फैलने लगीं, एक गणितीय समारोह जिसने एम्पीयर के प्रमेय का खंडन किया। जर्मनी में, महान बर्नहार्ड रीमैन ने अपने छात्रों से कहा कि उन्हें एक ऐसे निरंतर कार्य के बारे में पता है जिसमें कोई सुचारू खंड नहीं है, और जिसके लिए किसी भी बिंदु पर फ़ंक्शन के व्युत्पन्न की गणना करना असंभव था। रीमैन ने एक प्रमाण प्रकाशित नहीं किया, और न ही जिनेवा विश्वविद्यालय में चार्ल्स सेलरियर, जिन्होंने लिखा – यह लिखने के बावजूद कि उन्होंने कुछ “बहुत महत्वपूर्ण और मुझे लगता है कि नया खोजा” – एक फ़ोल्डर में काम को भर दिया जो केवल उसके बाद सार्वजनिक हो जाएगा दशकों बाद मृत्यु। फिर भी अगर दावों पर विश्वास किया जाए, तो इसका मतलब है कि पथरी की बहुत नींव पड़ी है। इस जीव ने गणितीय सिद्धांत और उस भौतिक अवलोकन के बीच खुशहाल रिश्ते को तोड़ने की धमकी दी थी जिस पर यह आधारित था। कैलकुलस हमेशा से ही ग्रहों और तारों की भाषा रहा था, लेकिन अगर कोई गणितीय कार्य हो जो विषय के केंद्रीय विचारों का खंडन करता हो तो प्रकृति एक विश्वसनीय प्रेरणा कैसे हो सकती है?
• दैत्य आखिरकार 1872 में पैदा हुआ, जब कार्ल वेइरस्ट्रास ने घोषणा की कि उसने एक ऐसा कार्य पाया है जो निरंतर था और फिर भी किसी भी बिंदु पर सहज नहीं था। उन्होंने इसे ब्रह्मांड के कार्यों के असीम रूप से लंबे अनुक्रम के साथ जोड़कर बनाया था:

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वैज्ञानिक मॉडल क्या है?

वैज्ञानिक मॉडल यह उन्हें समझने के लिए अनुभूतियों और प्रक्रियाओं का एक सार निरूपण है। मॉडल में डेटा की शुरूआत के माध्यम से अंतिम परिणाम का अध्ययन करने की अनुमति देता है.

एक मॉडल बनाने के लिए कुछ परिकल्पनाओं को उठाना आवश्यक है, ताकि हम जो परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं उसका प्रतिनिधित्व यथासंभव सटीक हो, साथ ही सरल भी हो ताकि आसानी से हेरफेर हो सके.

वैज्ञानिक मॉडलों की रचना के लिए कई प्रकार के तरीके, तकनीक और सिद्धांत हैं। और व्यवहार में, वैज्ञानिक मॉडल बनाने के लिए विज्ञान की प्रत्येक शाखा की अपनी विधि होती है, हालांकि इसके स्पष्टीकरण को सत्यापित करने के लिए इसमें अन्य शाखाओं के मॉडल शामिल हो सकते हैं.

मॉडलिंग के सिद्धांत विज्ञान की शाखा के आधार पर मॉडल के निर्माण की अनुमति देते हैं जिसे वे समझाने की कोशिश करते हैं.

विश्लेषण के मॉडल के निर्माण का तरीका विज्ञान के दर्शन, सिस्टम के सामान्य सिद्धांत और वैज्ञानिक दृश्य में अध्ययन किया गया है.

घटना के लगभग सभी स्पष्टीकरणों में, एक मॉडल या किसी अन्य को लागू किया जा सकता है, लेकिन उपयोग किए जाने वाले मॉडल को समायोजित करना आवश्यक है, ताकि परिणाम यथासंभव सटीक हो।.

हो सकता है कि आप वैज्ञानिक विधि के 6 चरणों में रुचि रखते हों और उनमें क्या शामिल हो.

एक वैज्ञानिक मॉडल के सामान्य भाग

प्रतिनिधित्व नियम

एक मॉडल बनाने के लिए आपको डेटा की एक श्रृंखला और उनमें से एक संगठन की आवश्यकता होती है। इनपुट डेटा के एक सेट से, मॉडल प्रस्तावित हाइपोथेसिस के परिणाम के साथ आउटपुट डेटा की एक श्रृंखला प्रदान करेगा

आंतरिक संरचना

प्रत्येक मॉडल की आंतरिक संरचना उस मॉडल के प्रकार पर निर्भर करेगी जिसे हम प्रस्तावित कर रहे हैं। आम तौर पर, यह इनपुट और आउटपुट के बीच पत्राचार को परिभाषित करता है.

जब प्रत्येक इनपुट एक ही आउटपुट से मेल खाती है, या गैर-नियतात्मक, जब विभिन्न आउटपुट एक ही इनपुट के अनुरूप होते हैं, तो मॉडल नियतात्मक हो सकते हैं.

मॉडल के प्रकार

मॉडल उनकी आंतरिक संरचना के प्रतिनिधित्व के रूप से प्रतिष्ठित हैं। और वहां से हम एक वर्गीकरण स्थापित कर सकते हैं.

भौतिक मॉडल

भौतिक मॉडलों के भीतर हम सैद्धांतिक और व्यावहारिक मॉडल के बीच अंतर कर सकते हैं। व्यावहारिक मॉडल के सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले प्रकार मॉडल और प्रोटोटाइप हैं.

वे अध्ययन करने के लिए वस्तु या घटना का प्रतिनिधित्व या प्रतिलिपि हैं, जो विभिन्न स्थितियों में उनके व्यवहार का अध्ययन करने की अनुमति देता है.

यह आवश्यक नहीं है कि घटना का यह प्रतिनिधित्व एक ही पैमाने पर किया जाए, लेकिन वे इस तरह से डिज़ाइन किए गए हैं कि परिणामी डेटा को घटना के आकार के अनुसार मूल घटना के लिए एक्सट्रपलेशन किया जा सकता है।.

सैद्धांतिक भौतिक मॉडल के मामले में, उन्हें मॉडल माना जाता है जब आंतरिक गतिशीलता ज्ञात नहीं होती है.

इन मॉडलों के माध्यम से हम अध्ययन किए गए घटना को पुन: पेश करने की कोशिश करते हैं, लेकिन यह नहीं जानते कि इसे कैसे पुन: पेश किया जाए, हम इस परिणाम को प्राप्त करने की व्याख्या करने की कोशिश करने के लिए परिकल्पना और चर शामिल करते हैं। यह सैद्धांतिक भौतिकी को छोड़कर, भौतिकी के सभी प्रकारों में लागू होता है.

गणितीय मॉडल

गणितीय मॉडल के भीतर, एक गणितीय सूत्रीकरण के माध्यम से घटना का प्रतिनिधित्व करना है। इस शब्द का उपयोग डिजाइन में ज्यामितीय मॉडल को संदर्भित करने के लिए भी किया जाता है। उन्हें अन्य मॉडलों में विभाजित किया जा सकता है.

नियतात्मक मॉडल वह है जिसमें यह मान लिया जाता है कि डेटा ज्ञात हैं, और इसका उपयोग गणितीय सूत्र किसी भी समय परिणाम को निर्धारित करने के लिए सटीक हैं, जो देखने योग्य सीमा के भीतर हैं.

स्टोचस्टिक या संभाव्य मॉडल वे हैं जिनमें परिणाम सटीक नहीं है, लेकिन एक संभावना है। और जिसमें एक अनिश्चितता है कि क्या मॉडल का दृष्टिकोण सही है.

दूसरी ओर संख्यात्मक मॉडल, वे हैं जो संख्यात्मक सेट के माध्यम से मॉडल की प्रारंभिक स्थितियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। ये मॉडल वे हैं जो मॉडल के सिमुलेशन को प्रारंभिक डेटा को बदलने की अनुमति देते हैं ताकि यह पता चल सके कि यदि अन्य डेटा था तो मॉडल कैसे व्यवहार करेगा.

सामान्य तौर पर, गणितीय मॉडल को उन इनपुटों के प्रकार के आधार पर भी वर्गीकृत किया जा सकता है जिनके साथ आप काम करते हैं। वे हेयुरिस्टिक मॉडल हो सकते हैं, जहां उस घटना के कारण के लिए स्पष्टीकरण मांगे जाते हैं जिसे देखा जा रहा है.

या वे अनुभवजन्य मॉडल हो सकते हैं, जहां यह अवलोकन से प्राप्त आउटपुट के माध्यम से मॉडल के परिणामों की जांच करता है.

और अंत में, उन्हें उस उद्देश्य के अनुसार वर्गीकृत भी किया जा सकता है जिसे वे प्राप्त करना चाहते हैं। वे सिमुलेशन मॉडल हो सकते हैं जहां आप उस घटना के परिणामों की भविष्यवाणी करने की कोशिश करते हैं जो मनाया जा रहा है.

वे अनुकूलन के मॉडल हो सकते हैं, इनमें मॉडल का संचालन उत्पन्न होता है और यह उस बिंदु की तलाश करने की कोशिश की जाती है जो घटना के परिणाम को अनुकूलित करने के लिए अनुचित है।.

खत्म करने के लिए, वे नियंत्रण मॉडल हो सकते हैं, जहां वे प्राप्त परिणाम को नियंत्रित करने के लिए चर को नियंत्रित करने की कोशिश करते हैं और यदि आवश्यक हो तो इसे संशोधित करते हैं.

ग्राफिक मॉडल

ग्राफिक संसाधनों के माध्यम से डेटा का प्रतिनिधित्व किया जाता है। ये मॉडल आमतौर पर लाइनें या वैक्टर हैं। ये मॉडल टेबल और ग्राफ़ के माध्यम से दर्शाई गई घटना की दृष्टि को सुविधाजनक बनाते हैं.

एनालॉग मॉडल

यह एक वस्तु या प्रक्रिया का भौतिक प्रतिनिधित्व है। इसका उपयोग कुछ परिकल्पनाओं को मान्य करने के लिए किया जाता है जो अन्यथा इसके विपरीत असंभव होगा। यह मॉडल तब सफल होता है जब यह उसी घटना को भड़काने का प्रयास करता है जिसे हम देख रहे हैं, इसके अनुरूप

वैचारिक मॉडल

वे अमूर्त अवधारणाओं के मानचित्र हैं जो उन घटनाओं का अध्ययन करने का प्रतिनिधित्व करते हैं जिनमें मान्यताओं का अध्ययन किया जाता है जो हमें मॉडल के परिणाम को देखने की अनुमति देते हैं और इसे समायोजित किया जा सकता है।.

उनके पास मॉडल को समझाने के लिए उच्च स्तर की अमूर्तता है। वे प्रति से वैज्ञानिक मॉडल हैं, जहां प्रक्रियाओं का वैचारिक प्रतिनिधित्व घटना का निरीक्षण करने के लिए व्याख्या करता है.

मॉडलों का प्रतिनिधित्व

वैचारिक प्रकार का

मॉडल के कारकों को मॉडल के भीतर अध्ययन करने के लिए चर के गुणात्मक विवरण के एक संगठन के माध्यम से मापा जाता है.

गणितीय प्रकार

गणितीय सूत्रीकरण के माध्यम से, प्रतिनिधित्व मॉडल स्थापित किए जाते हैं। यह आवश्यक नहीं है कि वे संख्याएँ हों, लेकिन यह कि गणितीय निरूपण बीजगणितीय या गणितीय रेखांकन हो सकता है

शारीरिक प्रकार का

प्रोटोटाइप या मॉडल स्थापित करते समय जो अध्ययन किए जाने वाले घटना को पुन: उत्पन्न करने का प्रयास करते हैं। सामान्य तौर पर, उनका उपयोग उस घटना के प्रजनन के लिए आवश्यक पैमाने को कम करने के लिए किया जाता है जिसका अध्ययन किया जा रहा है.