순방향 모델링은 무엇을 의미합니까?

무언가를 모델링하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 귀하가 요청한 것에서 모델링에는 순방향 모델링과 역 모델링의 두 가지 주요 유형이 있습니다.

포워드 모델링

이 유형의 모델링에는 다음을 정의하는 특정 모델이 있습니다. 시스템의 “현재”상태. 외계 행성 대기의 경우, 외계 행성 대기의 분자 함량, 이온화 수준, 밀도 등을 정의하는 것일 수 있습니다. 그런 다음 시스템의 알려진 물리학 / 수학을 사용하여 어떻게 작동할지 결정합니다. 이 설정에서 여러분이 만든 것은 미리 결정된 물리 모델에서 시스템 상태를 예측하는 시스템입니다.

이러한 예는 누군가가 모델에서 외계 행성의 자신의 분위기를 생성 한 다음 이렇게 말하는 것입니다. 이 분위기를 통해 빛을 비추면 어떻게 될까요? 어떤 관찰을 기록 할 수 있습니까?

역 모델링

어떤 의미에서 이것은 과거를보기 위해 모델을 실행한다는 것을 “실제로”의미하지는 않지만 순방향 모델링의 반대입니다. 대신,이 설정에서 발생하는 것은 특정 상태 또는 결과를 알고 해당 상태를 생성 할 수있는 시스템의 모델을 구성하려는 것입니다. 기본적으로 계산이 완료되면 모델이 특정 상태에 도달하기를 원합니다. 만약 그렇다면, 당신은 당신의 모델이 당신의 시스템이 실제로 어떤 모습인지를 보여주고 있다는 합리적인 확신을 가지고 있습니다.

이 상황에서 당신은 대기의 구성 요소, 예를 들어 행성의 반경을 다음과 같이 측정 할 것입니다. 파장의 함수를 사용하고 관측을 재현 할 수있는 대기 모델을 만듭니다. 가능하다면 모델이 시스템이 무엇인지 정확하게 나타내는 것이 좋습니다.

댓글

• 정방향 및 역방향 모델링 케이스 모두에서 동일한 모델을 생산할 수있는 것 같습니다. 순방향 모델링 케이스에서만 가능합니다. ' 볼 수있는 내용 (시뮬레이션 된 데이터)과 ' 표시되는 내용 (실제 데이터)을 이해하려고하는 역의 경우를 예측하려고합니다. 이것이 사실인가요? 그렇다면 정방향 모델링과 역방향 모델링의 차이가 왜 중요하거나 유용합니까?
• @Joshua 예, 당신은 ' 맞습니다. 두 경우 모두 사용할 수 있습니다. 차이점은 달성하려는 '과 작업해야하는 데이터에 있습니다. 행성 반경 대 파장 모델링의 예를 들어 보겠습니다. 앞으로의 경우 모델을 만들고이 모델에서 실제 생활에서 어떤 관찰을 기대할 수 있는지 말할 것입니다 (예 : 당신은 don ' t 관찰 작업). 반대의 경우 이미 행성 반경과 파장의 측정 값이 있고 ' 이러한 측정 값을 재현하는 모델을 만든 다음 모델이 시스템을 정확하게 모델링했다고 말합니다.

포워드 모델링은 결과를 시뮬레이션하기 위해 모델을 사용하는 것입니다. 입력에서 데이터를 생성하기 위해 모델을 얻는 문제를 전진 문제 라고합니다.

전 방향 모델은 특정 매개 변수를 사용하여 실제 관찰과 비교할 수있는 데이터를 생성합니다. .

포워드 모델링은 지구 과학에서 일반적으로 사용되는 것 같습니다. 지. 지구 기후, 지진 이벤트 등의 모델에.

앞으로 문제 (직접적인 문제, 정상 문제) : 특정 모델에 대해 관찰해야 할 사항을 계산하는 문제, 예 : 주어진 소금 돔 모델에서 관찰되는 중력 이상을 계산합니다.( 지구 과학 사전 )

반대의 절차를 역 문제 :

과학의 역 문제는 컴퓨터 단층 촬영에서 이미지를 계산하거나 음향에서 소스를 재구성하거나 중력장을 측정하여 지구의 밀도를 계산하는 등 일련의 관찰에서이를 생성 한 인과 요인을 계산하는 과정입니다.

결과에서 시작하여 원인을 계산하기 때문에 역 문제라고합니다. 이것은 원인에서 시작하여 결과를 계산하는 순방향 문제의 역입니다.

역 문제를 해결한다는 것은 관측,이를 설명하는 모델을 구성합니다.

외계 행성 대기는 순방향 모델링을 통해 연구 될 것으로 예상됩니다. 우리는 이미 지구에 대한 적절한 대기 모델이 있고이를 조정하기위한 이해가 있기 때문입니다. 우리는 아직 외계 행성 대기에 대한 적절한 특성을 가지고 있지는 않지만 다른 행성들에 대해 설명합니다.

수학적 관점에서 보기는 간단합니다. 선형 대수에서 두 모델 모두 동일하다고 $ A $ 는 말합니다. 그런 다음 : $ $ y = Ax $$

여기서 $ y $ 관찰, $ x $ 물리적 매개 변수입니다.

• 포워드 모델링 : $ x $ , $ y $ 를 계산합니다. 이것은 간단합니다.

• 역 모델링 : $ y $ 가 주어지면 추정 $ x $ . 일반적으로 $ A $ 는 뚱뚱한 행렬 (행보다 더 많은 열, 즉 방정식 수보다 미지수가 더 많음) 일 수 있기 때문에 어렵습니다. 전도.

순방향 모델링이 중요한 이유는 반복 솔버를 사용하여 역 문제를 풀면 각 단계에 대해 최소한 원초 행렬을 계산해야하기 때문입니다. -벡터 곱 ( $ Ax $ ). 따라서 역 모델링의 경우 순방향 모델링이 항상 중요하므로 $ Ax $ 에 대한 순방향 모델링 방법을 알 수 있습니다.

역 모델링은 데이터의 특성을 사용하여 진행중인 실제 모델의 기본 매개 변수 집합을 추정하는 곳입니다.

순방향 모델링은 모델을 사용하여 관찰 할 내용을 예측하고 이러한 예측과 데이터를 비교하여 모델 매개 변수를 추론하는 곳입니다.

간단한 외계 행성 예입니다. 드물게 샘플링 된 반경 속도 곡선을 고려하십시오. 이 데이터에 정현파 (또는 타원 궤도 솔루션)를 맞추고주기, 반경 속도 진폭을 추정 한 다음이 숫자를 질량 함수에 별 질량과 함께 연결하여 궤도를 도는 외계 행성의 최소 질량을 추론 할 수 있습니다. 공식.

전 방향 모델링 접근 방식은 별과 행성의 질량으로 시작하여 궤도주기와 기울기를 지정한 다음 관찰 될 내용을 예측합니다 (필요한 경우 불완전 성과 불확실성을 허용하는 함수 포함). 측정. 이러한 많은 모델이 생성되고 각 모델 매개 변수에 대한 확률 함수를 추정 할 수있을 때까지 관측치와 비교됩니다.

댓글

• 간결하고 clear

완전히 정확한 pablodf76 “의 답변에 추가하고 싶습니다. 종종 순방향 모델링은 역 문제를 해결하는 데 사용됩니다 . 이것은 내가 천문학 문헌에서이 용어를 본 가장 일반적인 맥락입니다.

일반적으로 전방 모델과 측정 불확실성을 이해하는 것은 가능성 함수. (보다 일반적인 것은 순방향 모델을 확률 론적이라고 생각하는 것입니다.) 순방향 모델은 기본 매개 변수에서 데이터 (전 방향 문제)로 이동하고 통계적 기법과 결합됩니다. 예를 들어 역 문제를 해결하기 위해 최대 가능성 모수 추정치를 계산합니다.

정방향 모델링이란 무엇이며 왜 그렇게 특별한가요? 평범한 “일반 모델링”과는 구별되어야합니까?

이 맥락에서 저자는 추정치에 도달했음을 강조하려고합니다. 어떤 형태의 통계 정보와 결합 된 상세한 대기 모델을 가진 대기 매개 변수의 후방 erence.

댓글

• 정답이 두 개 이상있을 수 있습니다. ' " 올바른 "을 정확한 답변 " 다른 모든 답변 (현재 및 미래)이 정확하지 않다고 말하지 않도록합니다.

순방향 모델과 역방향 모델의 차이를 확인하려면 원자가 특정 개별 파장의 빛만 흡수하고 방출 할 수 있다는 우리의 이해를 고려하세요. 이것이 우리가 관찰 하는 것입니다. 이러한 관찰을 기반으로 원자 구조의 간단한 (역) 모델을 구축 할 수 있습니다. 그러나 양자 이론과 같이 잘 발달 된 원자 모델을 얻은 후에야 모든 원자의 흡수와 방출을 예측할 수있었습니다.

포워드 모델링은 이러한 잘 발달 된 이해를 기반으로하며 일반적으로 가장 유용한 모델링 형식입니다.

그러나 역 모델은 우리가 아직 시스템에 대해 잘 이해하지 못했을 때 중요합니다.이 경우 임시 모델은 궁극적으로 완전히 새로운 모델과 이해를 개발하도록 이끌 수 있습니다. 양자 이론이 완전히 개발되기 전에 원자와 분자를 이해 한 사례.