Penning de Vries, F. W. T. 1982. Phases de développement des modèles. Pages 21-25 à: simulation de la croissance végétale et de la production végétale. F.W.T. Penning de Vries et H. H. Van Laar, éd.

Pudoc, Wageningen. Généralement, les gens associent le plus facilement modélisation et simulation (M&S) à la formation. Les outils M&S sont utilisés pour former les astronautes, les équipages aériens commerciaux et militaires, les spécialistes de l`énergie nucléaire, les agents de santé et les spécialistes de l`entretien, pour ne nommer que quelques professionnels. M&S fournit des environnements de répétition pour les premiers intervenants civils et le personnel militaire. Répétition répétée des procédures améliore les performances, sauver d`innombrables vies ainsi que des avions, des navires, et d`autres véhicules. En outre, la formation des individus avant de leur permettre d`utiliser l`équipement réel améliore la sécurité des personnes en formation, les participants autour d`eux et la sécurité de l`équipement réel. Hannon, Bruce et Matthias Ruth. 1997 modélisation des systèmes biologiques dynamiques. New York: Springer. Cela ne semble pas très prometteur à première vue, mais ce qui reste est en fait très important: le terrain intermédiaire qui relie le micro à la macro. Les techniques de simulation permettent à l`analyste de spécifier des modèles intéressants de comportement individuel et d`étudier comment ces modèles interagissent et agréent les résultats au niveau de la population au fil du temps. La simulation est l`équivalent d`un laboratoire de sciences sociales.

Il emprunte du micro niveau à la fois l`attention aux processus de niveau individuel et les paramètres estimés pour ces processus, sans perdre de vue les résultats dynamiques agrégés. Et il emprunte du niveau macro l`accent sur la dynamique de la population, sans la contrainte que le modèle sous-jacent soit analytiquement soluble. En conséquence, la simulation permet une approche beaucoup plus nuancée et axée sur la théorie pour étudier certaines des questions les plus fascinantes dans les sciences de la population. La modélisation fait référence au processus de création de modèles. Live simulations-les personnes réelles opèrent dans le monde réel. Simulations virtuelles-les personnes réelles opèrent dans des mondes synthétiques. Simulations constructives-les entités simulées opèrent dans des mondes synthétiques. Simulations non définies-les entités simulées sont soumises à des environnements réels. La pose d`hypothèses est en partie liée à l`étape précédente.

Il implique plus, cependant, parce que de telles hypothèses seront dérivées de l`expérience du modeleur, ou des expériences. «Personne ne peut être un bon observateur à moins qu`il ne soit un bon théoriisateur» (Charles Darwin, cité de Zadoks, 1972). Nous croyons que l`inverse pour être vrai aussi, et c`est pourquoi la modélisation doit combiner à la fois conceptuel et le travail expérimental réel. Ce faisant, l`élaboration d`un modèle (préliminaire) aide à orienter la recherche: des questions sont posées, des lacunes en matière de connaissances sont identifiées et, par conséquent, des expériences à des fins sont conçues. La modélisation va de pair avec le travail expérimental. La simplification du modèle peut alors aboutir à des résultats importants du point de vue pratique. Un, bien sûr, est la gestion de la maladie, pour laquelle un certain nombre de modèles ont été développés. L`un des nombreux exemples est SIMCAST (Fry et coll., 1983; Grünwald et coll., 2000) pour la brûlure tardive des pommes de terre. Encore une fois, la modélisation de simulation peut devenir une approche de portée très puissante. Combinant ce modèle de gestion de la pomme de terre tardive avec un SIG, Hijmans et coll.

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