mallintamistapoja

Mallintamistapoja ovat erilaiset menetelmät ja lähestymistavat järjestelmien kuvaamiseen, ennustamiseen ja ymmärtämiseen. Niiden tarkoituksena on tukea päätöksentekoa sekä tieteellistä ja teknistä tutkimusta. Mallintaminen voidaan jakaa useisiin luokkiin sen mukaan, millaisia oletuksia ja tietoa käytetään.

Keskeisiä jakautumia ovat deterministiset versus stokastiset mallit, mekanistiset versus fenomenologiset sekä jatkuvat versus diskreetit mallit. Deterministisessa mallissa sama syöte tuottaa aina saman tuloksen, kun taas stokastisessa mallissa tulokset ovat todennäköisyydellisiä ja voivat vaihdella sattuman vaikutuksesta. Mekanistiset mallit rakentuvat ilmiön todellisten mekanismien perusteella, kun fenomenologiset mallit kuvaavat havainnoitua käyttäytymistä ilman syvällistä mekanismin selitystä. Jatkuvat mallit käsittelevät suureita, jotka voivat vaihtua jatkuvasti, kun taas diskreetit mallit jakavat muuttujat erillisiin tiloihin tai askelmiin.

Esimerkkejä mallintamistavoista ovat: matemaattiset mallit kuten yhden tai useamman muuttujan differentiaaliyhtälöt (ODE/PDE), tilastolliset mallit (regressio, GLM, bayesilaiset mallit), stokastiset prosessit (Markov-ketjut, Poisson-prosessit), agenttipohjaiset mallit sekä hybridimallit, jotka yhdistävät eri lähestymistapoja. Dataohjautuessa voidaan käyttää koneoppimista ja tilastollisia menetelmiä ennusteisiin sekä ennustemallien kalibrointiin ja validointiin.

Mallien käytössä korostuvat työnkulut: määrittely ja oletusten dokumentointi, parametri- ja sisäänottoarviointi, kalibrointi, validointi ja verifiointi sekä epävarmuuden arviointi. Mallintamistapoja käytetään laajalti luonnontieteissä, tekniikassa, taloudessa ja toimialakohtaisissa sovelluksissa.