Explicator: ce este un model de computer?
computerele folosesc matematica, datele și instrucțiunile computerului pentru a crea reprezentări ale evenimentelor din lumea reală. De asemenea, pot prezice ce se întâmplă — sau ce s — ar putea întâmpla-în situații complexe, de la sistemele climatice până la răspândirea zvonurilor într-un oraș. Și computerele își pot scuipa rezultatele fără ca oamenii să aștepte ani de zile sau să-și asume riscuri mari.
oamenii de știință care construiesc modele computerizate încep cu caracteristici importante ale evenimentelor pe care speră să le reprezinte. Aceste caracteristici pot fi greutatea unui fotbal pe care cineva îl va lovi cu piciorul. Sau ar putea fi gradul de acoperire a norilor tipic climatului sezonier al unei regiuni. Caracteristicile care se pot schimba — sau varia-sunt cunoscute sub numele de variabile.
educatori și părinți, Înscrieți-vă pentru foaia de înșelăciune
actualizări săptămânale pentru a vă ajuta să utilizați știrile științifice pentru studenții din mediul de învățare
apoi, modelatorii de computer identifică regulile care controlează aceste caracteristici și relațiile lor. Cercetătorii exprimă aceste reguli cu matematica.
“matematica încorporată în aceste modele este destul de simplă — în mare parte adunare, scădere, înmulțire și unele logaritmi”, notează Jon Lizaso. Lucrează la Universitatea Tehnică din Madrid din Spania. (Logaritmii exprimă numerele ca puteri ale altor numere pentru a ajuta la simplificarea calculelor atunci când lucrați cu numere foarte mari.) Chiar și așa, există încă prea mult de lucru pentru o singură persoană să facă. “Vorbim despre probabil mii de ecuații”, explică el. (Ecuațiile sunt expresii matematice care folosesc numere pentru a relaționa două lucruri egale, cum ar fi 2 + 4 = 6. Dar, de obicei, par mai complicate, cum ar fi z = 21x – t)
rezolvarea chiar a 2.000 de ecuații ar putea dura o zi întreagă la o rată de o ecuație la fiecare 45 de secunde. Și o singură greșeală ți-ar putea arunca răspunsul.
matematica mai dificilă ar putea crește timpul necesar pentru a rezolva fiecare ecuație la o medie de 10 minute. În acest ritm, rezolvarea a 1.000 de ecuații ar putea dura aproape trei săptămâni, dacă ți-ai lua ceva timp să mănânci și să dormi. Și din nou, o greșeală ar putea arunca totul.
în schimb, computerele laptop obișnuite pot efectua miliarde de operații pe secundă. Și în doar o secundă, supercomputerul Titan de la Laboratorul Național Oak Ridge din Tennessee poate face peste 20.000 de trilioane de calcule. (Cât costă 20.000 de trilioane? Că multe secunde ar veni la aproximativ 634 de milioane de ani!)
un model de computer are nevoie și de algoritmi și date. Algoritmii sunt seturi de instrucțiuni. Ei spun computerului cum să ia decizii și când să facă calcule. Datele sunt fapte și statistici despre ceva.
cu astfel de calcule, un model de computer poate face predicții despre o situație specifică. De exemplu, ar putea arăta sau simula rezultatul loviturii unui anumit jucător de fotbal.
modele de calculator, de asemenea, se poate face cu situații dinamice și variabile în schimbare. De exemplu, cât de probabil este să plouă vineri? Un model de vreme ar rula calculele sale de peste si peste, schimbarea fiecare factor unul câte unul și apoi în diferite combinații. După aceea, ar compara rezultatele din toate alergările.
după ajustarea pentru cât de probabil era fiecare factor, își va emite predicția. Modelul își va relua, de asemenea, calculele pe măsură ce vineri se apropia.
pentru a măsura fiabilitatea unui model, oamenii de știință ar putea pune un computer să-și ruleze calculele de mii sau chiar milioane de ori. De asemenea, cercetătorii ar putea compara predicțiile unui model cu răspunsurile pe care le cunosc deja. Dacă predicțiile se potrivesc îndeaproape cu aceste răspunsuri, acesta este un semn bun. Dacă nu, cercetătorii trebuie să facă mai multă muncă pentru a afla ce au ratat. S-ar putea să nu includă suficiente variabile sau să se bazeze prea mult pe cele greșite.
modelarea computerizată nu este o afacere unică. Oamenii de știință învață întotdeauna mai mult din experimente și evenimente din lumea reală. Cercetătorii folosesc aceste cunoștințe pentru a îmbunătăți modelele computerizate. Cu cât sunt mai bune modelele de computer, cu atât pot deveni mai utile.
