通常、科学者は直接的に結果を測定できる実験条件を作ることが不可能あるいは現実的でないときにモデルを活用する。コントロールされた条件([[科学的手法]])の下での結果の直接測定は、常に結果のモデル化された予測より信頼できるであろう。結果を予測するとき、測定ではしないが、モデルは[[仮定]]を使う。しかしながら、仮定がモデルの利用を通して作られるデータと異なるにもかかわらず、測定から集められたデータを分析することに注意することは重要である。モデルでの仮定が増加するにつれ、モデルの精度や関連性がおそらく低下する。モデリング言語.シミュレーション.[[シミュレーション]]は、モデルの[[実装]]である。静的(あるいは定常)シミュレーションは、特定の時点(通常[[平衡状態]]の、もしそのような状態が存在するなら)でのそのシステムについての情報を提供する。動的(あるいは非定常)シミュレーションは[[時系列]]の情報を提供する。シミュレーションは、モデルを活気付け、特定のオブジェクトまたは現象がどのように振舞うかを示す。そのようなシミュレーションは、実世界システムあるいはそのモデルについて、テストし、分析し、あるいはトレーニングするのに有用である。構造.[[構造]]は、認識、観察、性格、及びパターンの安定性とエンティティの関係を網羅する時に基本的な無形概念である。子供の雪片の口頭説明から、[[磁界]]特性の詳細な[[科学的方法|科学的分析]]まで、構造の概念は、科学、哲学、芸術における調査と発見のほとんど全てのモードでの本質的基盤である。システム.モデル生成のプロセス.このような相違は、モデルの最終ユーザーの要求が異なるためか、あるいはモデラー間の概念的または美的相違とモデリング・プロセス中に行われる偶然的意思決定に帰結するかもしれない。モデルの[[構造]]に影響するかもしれない美学的考慮は、圧縮された[[オントロジー(情報科学)|オントロジー]]、断定的に対して確率的モデルに対する好み、時間的不連続あるいは連続、のようなモデラーの好みかもしれない。このような理由から、モデルのユーザーは、モデルの本来の目的と、その妥当性に関係のあるされた仮定を理解する必要がある。モデル評価のプロセス.