वैज्ञानिक मॉडल क्या है? (उदाहरण) - विज्ञान - 2025

वैज्ञानिक मॉडल घटना और प्रक्रियाओं की एक सार प्रतिनिधित्व उन्हें समझाने के लिए है। एक वैज्ञानिक मॉडल सौर प्रणाली का एक दृश्य प्रतिनिधित्व है जिसमें ग्रहों, सूर्य और आंदोलनों के बीच संबंध की सराहना की जाती है।

मॉडल में डेटा की शुरूआत के माध्यम से यह 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 किया जा सके।

वैज्ञानिक मॉडल उदाहरण

वैज्ञानिक मॉडलों को आकार देने 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 है, हालांकि आप अपनी व्याख्या को सत्यापित करने के लिए अन्य शाखाओं के मॉडल शामिल कर सकते हैं।

मॉडलिंग के सिद्धांत विज्ञान की शाखा के अनुसार मॉडल के निर्माण की अनुमति देते हैं जिसे वे समझाने की कोशिश करते हैं। विश्लेषण मॉडल बनाने का तरीका विज्ञान, सामान्य प्रणाली सिद्धांत और वैज्ञानिक दृश्य के दर्शन में अध्ययन किया गया है।

घटना के लगभग सभी स्पष्टीकरण 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। आपको वैज्ञानिक पद्धति के 6 चरणों में रुचि हो सकती है और वे किस से मिलकर बनते हैं।

एक वैज्ञानिक मॉडल के सामान्य भाग

प्रतिनिधित्व नियम

एक मॉडल के निर्माण के लिए डेटा की एक श्रृंखला और उसी के एक संगठन की आवश्यकता होती है। इनपुट डेटा के एक सेट से, मॉडल उठाए गए परिकल्पना के परिणाम के साथ आउटपुट डेटा की एक श्रृंखला प्रदान करेगा

आंतरिक ढांचा

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 समान 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। सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले व्यावहारिक मॉडल प्रकार मॉकअप और प्रोटोटाइप हैं।

वे अध्ययन की जाने वाली वस्तु या घटना का प्रतिनिधित्व या प्रतिलिपि हैं, जो विभिन्न स्थितियों में उनके व्यवहार का अध्ययन करना संभव बनाता है।

यह आवश्यक नहीं है कि घटना का यह प्रतिनिधित्व एक ही पैमाने पर किया जाए, बल्कि उन्हें इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि परिणामी डेटा को उसके आकार के आधार पर 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 अध्ययन की गई घटना को पुन: पेश करने की कोशिश की जाती है, लेकिन यह नहीं पता है कि इसे कैसे पुन: पेश किया जाए, परिकल्पना और चर को यह समझाने की कोशिश करने के लिए शामिल किया गया है कि यह परिणाम क्यों प्राप्त होता है। 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 करने की मांग की जाती 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 माना जाता है कि डेटा ज्ञात हैं, और यह कि गणितीय सूत्र का उपयोग किसी भी समय परिणाम को निर्धारित करने के लिए सटीक हैं, अवलोकन योग्य सीमा के भीतर।

स्टोचस्टिक या संभाव्य मॉडल वे हैं जिनमें परिणाम सटीक नहीं है, बल्कि 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 प्रारंभिक डेटा को बदलकर मॉडल के सिमुलेशन की अनुमति देते हैं ताकि यह पता चले 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 काम करता है। वे हेयुरिस्टिक मॉडल हो सकते हैं, जहां देखी जाने वाली घटना के कारण की व्याख्या मांगी जाती है।

या वे अनुभवजन्य मॉडल हो सकते हैं, जहां अवलोकन से प्राप्त आउटपुट के माध्यम से मॉडल के परिणामों की जांच की जाती 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 कोई उस घटना के परिणामों की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता है जो मनाया जा रहा है।

वे अनुकूलन मॉडल हो सकते हैं, इनमें मॉडल के संचालन पर विचार किया जाता है और उस बिंदु को खोजने का प्रयास किया जाता है जिसे घटना के परिणाम को अनुकूलित करने के लिए सुधार किया जा सकता है।

अंत में, वे नियंत्रण मॉडल हो सकते हैं, जहां वे प्राप्त परिणामों को नियंत्रित करने और यदि आवश्यक हो तो इसे संशोधित करने में सक्षम होने के लिए चर को नियंत्रित करने का प्रयास करते हैं।

ग्राफिक मॉडल

ग्राफिक संसाधनों के माध्यम से एक डेटा प्रतिनिधित्व किया जाता है। ये मॉडल सामान्य रूप से लाइनें या वैक्टर हैं। ये मॉडल टेबल और ग्राफ़ के माध्यम से प्रदर्शित होने वाली घटना की दृष्टि को सुविधाजनक बनाते हैं।

एनालॉग मॉडल

यह किसी वस्तु या प्रक्रिया का भौतिक प्रतिनिधित्व है। इसका उपयोग कुछ परिकल्पनाओं को मान्य करने के लिए किया जाता है जो अन्यथा परीक्षण करना असंभव होगा। यह मॉडल तब सफल होता है जब उसी घटना को भड़काना संभव होता है जिसे हम देख रहे हैं, इसके अनुरूप

वैचारिक मॉडल

वे अमूर्त अवधारणाओं के मानचित्र हैं जो अध्ययन की जाने वाली घटनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिसमें ऐसी धारणाएं शामिल हैं जो मॉडल के परिणाम की एक झलक देती 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 के वैचारिक प्रतिनिधित्व को घटना का अवलोकन करने के लिए समझाने का प्रबंधन करते हैं।

मॉडल का प्रतिनिधित्व

वैचारिक प्रकार

मॉडल के कारकों को मॉडल के भीतर अध्ययन किए जाने वाले चर के गुणात्मक विवरण के एक संगठन के माध्यम से मापा जाता है।

गणितीय प्रकार

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

शारीरिक प्रकार

जब प्रोटोटाइप या मॉडल स्थापित किए जाते हैं 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।

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