フォワードモデリングとはどういう意味ですか？

何かをモデル化するにはさまざまな方法があります。あなたが求めているものから、モデリングには主に2つのタイプがあります。フォワードモデリングとインバースモデリングです。

フォワードモデリング

このタイプのモデリングでは、を定義する特定のモデルがあります。システムの「現在の」状態。太陽系外惑星の大気の場合、それは太陽系外惑星の分子含有量、イオン化レベル、密度などを定義するものである可能性があります。次に、システムの既知の物理学/数学を使用して、システムがどのように動作するかを決定します。この設定で作成したのは、事前に定義された物理モデルからシステムの状態を予測するためのシステムです。

このような例は、モデル内の太陽系外惑星の独自の大気を作成して、「OK」と言う人です。この雰囲気を通して光を当てるとどうなるか。どのような観察結果を記録できますか？

逆モデリング

ある意味でこれこれはフォワードモデリングの反対ですが、過去を見るためにモデルを実行しているという意味ではありません。代わりに、このセットアップで発生するのは、特定の状態または結果を知っており、その状態を生成できるシステムのモデルを構築したいということです。基本的に、計算が完了したときにモデルを特定の状態に到達させる必要があります。もしそうなら、あなたはあなたのモデルがあなたのシステムが実際にどのようなものであるかをある程度示しているという合理的な確信を持っています。

この状況では、あなたは大気の成分、例えば惑星の半径を次のように測定します。波長の関数を作成し、観測結果を再現できる大気のモデルを作成します。可能であれば、モデルがシステムの内容を正確に表すことが期待されます。

コメント

• フォワードモデリングの場合とインバースモデリングの場合の両方で同じモデルを作成できるようです。'表示される可能性のあるもの（シミュレートされたデータ）と、表示されるもの（実際のデータ）を理解しようとしている逆の場合（'）を予測しようとしています。これは事実ですか？では、なぜフォワードモデリングとインバースモデリングの区別が重要および/または有用なのですか？
• @Joshuaはい、'同じモデルであることが正しいです。どちらの場合にも使用できます。違いは、'達成しようとしていることと、処理する必要のあるデータにあります。惑星の半径と波長のモデリングの例を見てみましょう。フォワードケースでは、モデルを作成し、このモデルから実際にどのような観察を行うと予想されるかを言います（つまり、 don ' t 観測値を処理します）。逆の場合、惑星の半径と波長の測定値がすでにあり、'これらの測定値を再現するモデルを作成し、モデルがシステムを正確にモデル化したと言います。

フォワードモデリングとは、結果をシミュレートするためにモデルを使用することです。モデルに入力からデータを生成させる問題は、フォワード問題と呼ばれます。

フォワードモデルは特定のパラメーターを取り、実際の観測値と比較できるデータを生成します。 。

フォワードモデリングは、地球科学で一般的に使用されているようです。 g。地球の気候、地震イベントなどのモデルに。

前方問題（直接問題、通常の問題）：特定のモデルで何を観察すべきかを計算する問題。岩塩ドームの特定のモデルで観察される重力異常を計算します。（地球科学の辞書）

反対の手順は 逆問題 ：

科学における逆問題は一連の観測からそれらを生成した原因となる要因を計算するプロセス。たとえば、コンピューター断層撮影での画像の計算、音響でのソースの再構築、重力場の測定からの地球の密度の計算など。

結果から始めて原因を計算するため、逆問題と呼ばれます。これは順問題の逆問題であり、原因から始まり、結果を計算します。

逆問題を解くとは、次の観測、それらを説明するモデルの構築。

地球の適切な大気モデルとそれらを調整するための理解がすでにあるため、惑星外大気はフォワードモデリングを通じて研究されることが期待されると思います。他の惑星は、まだ惑星外の大気の適切な特性を持っていませんが。

数学の観点から $ A $ と言うと、線形代数ではどちらもモデルは同じです。次に： $ $ y = Ax $$

ここで、 $ y $ 観測、および $ x $ 物理パラメータ。

• フォワードモデリング：を指定$ x $ 、 $ y $ を計算します。これは簡単です。

• 逆モデリング： $ y $ が与えられた場合、 $ x $ 。 $ A $ は太い行列（行よりも列が多い、つまり方程式の数よりも未知数が多い）である可能性があるため、通常は難しいと見なされます。反転。

フォワードモデリングが重要である理由は、たとえば反復ソルバーを使用して逆問題を解く場合、各ステップで少なくとも一次行列を計算する必要があるためです。 -ベクトル積（ $ Ax $ ）。したがって、逆モデリングに関しては、フォワードモデリングが常に重要です（ $ Ax $ のフォワードモデリングの方法を理解するため）。

インバースモデリングでは、データの特徴を使用して、何が起こっているかについての物理モデルの基礎となるパラメータのセットを推定します。

フォワードモデリングでは、モデルを使用して観察対象を予測し、これらの予測とデータの比較を使用してモデルパラメータを推測します。

単純な外惑星の例。まばらにサンプリングされた視線速度曲線を考えてみましょう。これらのデータに正弦波（または楕円軌道解）を当てはめて、周期、半径方向の速度振幅を推定し、次にこれらの数値を質量関数に星の質量の推定値とともに差し込むことによって、軌道を回る太陽系外惑星の最小質量を推定することができます。

フォワードモデリングアプローチは、星と惑星の質量から始まり、軌道周期と傾斜を指定してから、観測されるものを予測します。必要に応じて、不完全性と不確実性を許容する関数を含みます。測定。多くのそのようなモデルが作成され、各モデルパラメータの確率関数を推定できるまで観測値と比較されます。

コメント

• これは簡潔であり明確

pablodf76の回答に追加したいのですが、これは完全に正しいです。多くの場合、フォワードモデリングは逆問題を解決するために使用されます。これは、私が天文学の文献でこの用語を見た中で断然最も一般的な状況です。

一般に、フォワードモデルを持ち、測定の不確かさを理解することは、尤度関数（より一般的なことは、フォワードモデルを確率論的と考えることです）フォワードモデルは、基礎となるパラメーターからデータ（フォワード問題）に移行し、統計的手法と組み合わされます-MCMCを使用して事後からサンプリングします。または、たとえば、逆問題を解決するために、最大尤度パラメーターの推定値を計算します。

フォワードモデリングとは何ですか。単なる古い「通常のモデリング」と区別する必要がありますか？

この文脈では、著者はおそらく、見積もりに到達したことを強調しようとしています/何らかの形式の統計的infと組み合わせた詳細な大気モデルによる大気パラメータの事後erence。

コメント

• 正解は複数存在する可能性があります。 '正しい"を"から正しいもの"は、他のすべての回答（現在および将来）が間違っているとは言わないようにします。

順方向モデルと逆方向モデルの違いを確認するには、原子が特定の離散波長の光のみを吸収および放出できるという理解を考慮してください。これが私たちが観察するものです。これらの観察に基づいて、原子構造の単純な（逆）モデルを構築できます。しかし、量子論など、原子の十分に発達したモデルができて初めて、任意の原子の吸収と放出を予測することができました。

フォワードモデリングは、これらの十分に発達した理解に基づいており、一般的に最も有用なモデリング形式です。

ただし、システムをまだ十分に理解していない場合は、逆モデルが重要です。その場合、アドホックモデルは、最終的にはまったく新しいモデルと理解を開発することにつながる可能性があります。量子論が完全に開発される前に原子と分子を理解した場合。