hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
أنماط التعلم الانتقادات الموجهة لنظريات أنماط التعلم
ويعتبر نموذج دان ودان واحداً من أكثر النماذج المعروفة التي تناولها كوفيلد وفريقه. يُستخدم هذا النموذج في مدارس الولايات المتحدة بكثرة. كما نشرت 177 مقال في المجلات حول هذا النموذج. استنتج كوفيلد وفريقه الآتي:
على الرغم من وجود برنامج بحث متطور، لا تزال المزاعم القوية حول التأثير موضع تساؤل. وذلك بسبب وجود قيود على الدراسات الداعمة، وعدم وجود أبحاث مستقلة عن النموذج.
وفي المقابل، قدم تقرير صدر عام 2005 الأدلة التي تُثبت صحة نموذج دان ودان. وخلص التقرير إلى أن «مطابقة الوسائل التي يفضلها الطلاب للتعلم مع أسلوب التدريس يحسن من المستوى لأكاديمي وموقف الطلاب من التعلم.» ولم يأخذ هذا التحليل التجميعي، الذي قام به أحد تلاميذ ريتا دان، الانتقادات السابقة في الاعتبار.
ادعى فريق كوفيلد أن نموذج جريجورس فاشلاً من الناحية «النظرية والعلمية» و«غير مناسب لتقييم الأفراد.»
أنماط التعلم الانتقادات الموجهة لنظريات أنماط التعلم
استعرض مارك سميث بعض الانتقادات التي تعرض لها نموذج كولب في مقالته «ديفيد كولب والتعلم التجريبي». ووفقاً لبحث سميث، هناك ستة قضايا رئيسية تتعلق بالنموذج. تشمل تلك القضايا ما يلي: 1) لا يعالج النموذج عملية التأمل بشكل كاف؛ 2) تعتبر المزاعم التي يقدمها النموذج حول الأنماط الأربعة مبالغ فيها؛ 3) لا يُعالج الأوضاع الثقافية المختلفة والخبرات بشكل كاف؛ 4) لا تتطابق فكرة المراحل/الخطوات مع الواقع؛ 5) لا يمتلك سوى أدلة تجريبية ضعيفة؛ 6) العلاقة بين عمليات التعلم والمعرفة تعد أكثر تعقيداً مما أوضحه كولب في نموذجه.
لم يكن كوفيلد وفريقه ومارك سميث وحدهم من اعتقد ذلك. نشر مركز ديموس للأبحاث في المملكة المتحدة تقريراً حول أساليب التعلم التي أعدها فريق برئاسة ديفيد هارغريفز. شمل الفريق كل من أوشا جوسوامي من جامعة كامبريدج وديفيد وود من جامعة نوتنغهام. صرح تقرير ديموس بأن الدليل على أنماط التعلم «متغير بدرجة كبيرة»؛ كما أنه لم يقدم الممارسون «أدلة صريحة على عملهم.»
وحذر جون جيك من تفسير البحوث العصبية بأنها تدعم تطبيق نظرية أنماط التعلم. وهو أستاذ التربية والتعليم بالمملكة المتحدة بجامعة أكسفورد بروكس، وباحث في مركز تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي التابع لجامعة أوكسورد. حيث قال:
يجب الحذر عند الانتقال من المختبر إلى الفصول الدراسية.  نحن نتذكر الأشياء بالوسائل البصرية والسمعية، ولكن لا يمكن تحديد المعلومات من خلال الوسيلة التي اكتسبناها بها.
أنماط التعلم تطبيقات: أساليب التعلم في الفصل الدراسي
حاول العديد من الباحثين توفير السبل التي يمكن أن تجعل نظرية أنماط التعلم فعالة في الفصول الدراسية. وكانت الدكتورة ريتا والدكتور كينيث دن دن من ضمن هؤلاء.
حيث أصدروا كتاباً بعنوان "تدريس الطلاب من خلال أساليب التعلم الفردية: مقارنة عملية". وقدموا في الكتاب خلفية عن كيفية تأثر الطلاب بالعناصر الموجودة في الفصول الدراسية، ثم قدموا توصيات حول كيفية استيعاب نقاط القوة الموجودة داخل الطلاب. كتب دان ودان: "يتأثر الطلاب بالآتي: (1) البيئة المباشرة (الصوت، والضوء، والحرارة، والتصميم)؛ (2) الانفعال الخاص (الدافع، والمثابرة، والمسؤولية، والحاجة إلى المرونة)؛ (3 (الاحتياجات الفسيولوجية (الذات، والمنافس، والأقران، والفرق، والكبار)؛ (4) الاحتياجات المادية (القوة الحسية، الاستيعاب، والوقت، والتنقل).
كما أضافوا أنه يمكن للطلاب التعرف على أنماط التعلم المفضلة لهم، والحصول على درجات أعلى في الاختبارات إذا تعلموا من خلال الأساليب التي يفضلونها. ولذلك، يجب على المعلم تعليم واختبار الطلاب وفقاً لأساليبهم المفضلة.
أنماط التعلم تطبيقات: أساليب التعلم في الفصل الدراسي
على الرغم من اختلاف أساليب التعلم باختلاف الطلاب في الفصول الدراسية، يرى دان ودان أنه ينبغي على المعلم أن يحاول تغيير الفصل الدراسي ليوظف جميع أنماط التعلم. وتشمل هذه التغيرات إعادة تصميم الغرفة، وتطوير تقنيات المجموعة الصغيرة والأنشطة. يمكن إعادة تصميم الفصل الدراسي عن طريق تحديد الفواصل التي يمكن استخدامها لترتيب الغرفة ببراعة (مثل وجود مراكز تعلم مختلفة ومناطق تعليمية)، ودمج أفكار الطلاب حول تصميم الفصل الدراسي.
عادةً ما تضم تقنيات المجموعة الصغيرة «دائرة للمعارف»، حيث يجلس الطلاب في دائرة ليناقشوا موضوع ماً؛ بالإضافة إلى التعلم الجماعي وتبادل الأفكار. الأنشطة هي خطط تعليمية تٌسهل عملية التعلم باستخدام العناصر التالية: 1) تحديد ما يحتاج الطلاب تعلمه بوضوح؛ 2) وجود موارد توظف استخدام الحواس الخمس (السمع والبصر واللمس والحركة) لتعليم المعلومات المطلوبة؛ (3) الاستعانة بالأنشطة التي تُوظف المعلومات التي تم تعلمها حديثاً ببراعة؛ 4) المشاركة في مشاريع بارعة من خلال مجموعات صغيرة؛ 5) استخدام ثلاثة تقنيات للمجموعات الصغيرة على الأقل؛ 6) استخدام الاختبارات الذاتية.
أنماط التعلم تطبيقات: أساليب التعلم في الفصل الدراسي
تُؤمن مارلي شبرينغر بأن أنماط التعلم تؤثر على الفصول الدراسية. وأوضحت ذلك في كتابها «التميز الناتج عن أساليب التعلم والذاكرة.»
اعتمدت توصيات شبرينغر على ثلاث فرضيات: (1) يمكن للمعلمين أن يكونوا طلاباً أو يمكن للطلاب أن يصبحوا معلمين. ونحن جميعاً كذلك. 2) يمكن لكل فرد أن يتعلم في ظل الظروف الصحيحة. 3) التعليم متعة! فيجب أن يكون جذاباً.
كما أدرجت تفاصيل عن الطرق المختلفة التي يمكن أن يستخدمها المعلمين، ويتذكرها الطلاب. وصنفت طرق التدريس هذه وفقاً لأسلوب التعلم الذي يتناسب معه (البصري أو السمعي أو اللمس/ الحركي.
تشمل أساليب التعلم البصرية التأكد من أن الطلاب يمكنهم رؤية الكلمات المكتوبة بالأسفل، وذلك باستخدام الصور عند وصف الأشياء، ورسم خطوط الوقت عند الحديث عن أحداث تاريخية، وكتابة الواجبات على الصبورة وما إلى ذلك.
أنماط التعلم تطبيقات: أساليب التعلم في الفصل الدراسي
بينما تضم أساليب التعلم السمعية تكرار الكلمات والمفاهيم الصعبة بصوتٍ عالِ، مناقشة المواضيع في مجموعات صغيرة، وتنظيم المناظرات، والاستماع إلى الكتب المسجلة على الشرائط، وكتابة التقارير الشفوية، وتشجيع الترجمة الفورية.
أما أساليب التعلم الحركية فتشمل توفير التدريب العملي على الأنشطة (التجارب)، والمشاركة في المشاريع، ووجود استراحة متكررة للسماح بالحركة، واستخدام الوسائل المرئية والأجسام أثناء شرح الدرس، وتوظيف المسرحيات، والقيام بالرحلات الميدانية.
ومن خلال استخدام مجموعة متنوعة من أساليب التدريس السابقة، يمكن للمعلمين توظيف أساليب التعلم المختلفة. ومن ثم يستطيعون تشجيع الطلاب على التعلم بطرق مختلفة. وكما قال كولب، يتعلم الطلاب الذين يستخدمون أنماط التعلم الأربعة بصورة أكثر فعالية.
محاكاة بالحاسوب
المحاكاة بالحاسوب أو تشغيل النموذج على الحاسوب، هو برنامج حاسوبي أو شبكة من أجهزة الكمبيوتر، تحاول عمل محاكاة نموذج مجردة من النظام المعين (أي محاكاة نظرية بالحاسوب).
محاكيات الحاسوب أصبحت جزءا أساسيا ومفيدا للنمذجة الرياضية للعديد من الأنظمة الطبيعية في الفيزياء (فيزياء الحسابية)، والفيزياء الفلكية والكيمياء والبيولوجيا، والنظم البشرية في الاقتصاد وعلم النفس والعلوم الاجتماعية والدراسات في عملية هندسة التكنولوجيا الجديدة، تدخل في العديد من الصناعات وتوفر العديد من التجارب التي تحتاج إلى وقت ومال.
محاكاة بالحاسوب
المحاكاة الحاسوبية تختلف من برامج الكمبيوتر التي تعمل بضع دقائق لمجموعات على أساس شبكة من أجهزة الكمبيوتر التي تعمل لساعات لمحاكاة الجارية التي تعمل لعدة أيام. حجم الأحداث التي محاكاة عن طريق المحاكاة الحاسوبية قد تجاوز بكثير أي شيء ممكن (أو ربما حتى تخيلها) باستخدام التقليدي الورق والقلم النمذجة الرياضية. منذ أكثر من 10 عاما، محاكاة الصحراوية معركة قوة واحدة غزو تشارك آخر نمذجة 66239 الدبابات والشاحنات والمركبات الأخرى على أرض محاكاة حول الكويت، وذلك باستخدام أجهزة الكمبيوتر العملاقة متعددة في وزارة الدفاع برنامج تحديث عالية الأداء الحاسوب  ومن الأمثلة الأخرى نموذج مليار ذرة من تشوه المادي. نموذجا 2.64 مليون ذرة من صانع معقدة من البروتين في جميع الكائنات الحية، وهو الريبوسوم، في عام 2005؛  محاكاة كاملة من دورة حياة المفطورة التناسلية في 2012؛ والأزرق الدماغ المشروع إلى EPFL (سويسرا)، التي بدأت في مايو 2005 لخلق جهاز محاكاة الأولى من الدماغ البشري بأكمله، وصولا إلى المستوى الجزيئي.
بسبب التكلفة الحسابية من المحاكاة، والتجارب الكمبيوتر وتستخدم لأداء الاستدلال مثل عدم اليقين الكمي.
محاكاة بالحاسوب محاكاة مقابل نموذج
نموذج الكمبيوتر يشير إلى الخوارزميات والمعادلات المستخدمة لالتقاط سلوك النظام يجري غرار. على النقيض من ذلك، تشير محاكاة الكمبيوتر إلى تشغيل الفعلي للبرنامج الذي يحتوي على هذه المعادلات أو الخوارزميات. المحاكاة، لذلك، يشير إلى نتيجة تشغيل نموذج. وبعبارة أخرى، لن «بناء المحاكاة». هل «بناء نموذج»، ومن ثم إما «تشغيل نموذج» أو «تشغيل المحاكاة».نعم انا احبكم
محاكاة بالحاسوب التاريخ
المحاكاة الحاسوبية وضعت جنبا إلى جنب مع النمو السريع للكمبيوتر، بعد أول نشر على نطاق واسع له خلال مشروع مانهاتن في الحرب العالمية الثانية لنمذجة عملية تفجير نووي. وكانت محاكاة ل12 المجالات الصعبة باستخدام خوارزمية مونتي كارلو. وكثيرا ما يستخدم جهاز محاكاة كمساعد لل، أو بديلا عنها، نظم الحلول التي شكل تحليلي مغلقة بسيطة ليست ممكنة النمذجة. وهناك أنواع عديدة من المحاكاة الحاسوبية. ميزة المشترك بينهما هو محاولة لتوليد عينة من سيناريوهات تمثيلية للنموذج الذي تعداد كامل لجميع الحالات الممكنة للنموذج ستكون باهظة أو المستحيل
محاكاة بالحاسوب إعداد البيانات
متطلبات البيانات الخارجية من عمليات المحاكاة ونماذج تختلف على نطاق واسع. بالنسبة للبعض، قد يكون الإدخال فقط عدد قليل من أرقام (على سبيل المثال، محاكاة لالموجي من AC الكهرباء على الأسلاك)، في حين أن آخرين قد تتطلب تيرابايت من المعلومات (مثل نماذج الطقس والمناخ).
وأخيرا، فإن الوقت الذي بيانات متاح يختلف:
غالبا ما يتم بناء «ثابتة» البيانات في مدونة نموذجية، إما لأن القيمة هي ثابتة حقا (على سبيل المثال، فإن قيمة π) أو لأن المصممين النظر في قيمة أن تكون ثابتة لجميع الحالات في المصالح؛
بسبب هذا التنوع، ولأن أنظمة المحاكاة متنوعة لها العديد من العناصر المشتركة، وهناك عدد كبير من لغات المحاكاة المتخصصة. أشهرها قد يكون سيمولا (التي تسمى أحيانا سيمولا-67، وبعد عام 1967، عندما اقترح عليه). وهناك الآن العديد من الآخرين.
محاكاة بالحاسوب إعداد البيانات
يجب أن النظم التي تقبل البيانات من مصادر خارجية نكون حذرين جدا في معرفة ما يتلقون. في حين أنه من السهل على أجهزة الكمبيوتر لقراءة في القيم من النص أو الملفات الثنائية، ما هو أصعب من ذلك بكثير هو معرفة ما الدقة (مقارنة قرار القياس والدقة) من القيم. غالبا ما يتم التعبير على أنها «أشرطة الخطأ»، وهو الحد الأدنى والحد الأقصى للانحراف عن مجموعة قيمة من خلاله (من المتوقع أن) كذبة القيمة الحقيقية. لأن الرياضيات الكمبيوتر الرقمية ليست مثالية، والتقريب أخطاء اقتطاع تتكاثر هذا الخطأ، لذلك فإنه من المفيد إجراء «تحليل خطأ». للتأكد من أن القيم الإنتاج بمقدار محاكاة سيظل دقيقة مفيد.
حتى الأخطاء الصغيرة في البيانات الأصلية يمكن أن تتراكم في الخطأ الكبير في وقت لاحق المحاكاة. في حين أن كل تحليل الكمبيوتر يخضع ل"GIGO" (القمامة في، القمامة خارج) التقييد، وهذا هو ينطبق بشكل خاص على المحاكاة الرقمية. في الواقع، كانت مراقبة هذه الأصيل، خطأ التراكمي في الأنظمة الرقمية المحفز الرئيسي لتطوير نظرية الفوضى.
محاكاة بالحاسوب أنواع
نماذج حاسوبية يمكن تصنيفها وفقا لعدة أزواج مستقلة عن السمات، بما في ذلك:
نظام المحاكاة الديناميكية، مثل نظم الكهربائية، والأنظمة الهيدروليكية أو الأنظمة الميكانيكية متعددة الجسم (وصفها primarely من قبل دبي لصناعات الطيران: ق) أو ديناميات المحاكاة من المشاكل الميدانية، وعلى سبيل المثال CFD من عمليات المحاكاة FEM (التي وصفها PDE: ق).
وهناك طريقة أخرى لتصنيف النماذج هي أن ننظر إلى هياكل البيانات الأساسية. لمحاكاة-صعدت الوقت، هناك فئتين رئيسيتين:
معادلات تحدد العلاقات بين عناصر النظام المنمذجة ومحاولة للعثور على الدولة التي يكون النظام في حالة توازن. وغالبا ما تستخدم هذه النماذج في محاكاة النظم الفيزيائية، كما حاول قضية النمذجة أبسط قبل المحاكاة الديناميكية.
محاكاة بالحاسوب أنواع
A محاكاة الحدث منفصلة (DES) تدير الأحداث في الوقت المناسب. معظم الكمبيوتر، ومنطق الاختبار وخطأ شجرة المحاكاة هي من هذا النوع. في هذا النوع من المحاكاة، ويحافظ على محاكاة طابور من الأحداث التي تم فرزها حسب الوقت محاكاة ما ينبغي أن يحدث. جهاز محاكاة يقرأ قائمة الانتظار ومشغلات الأحداث الجديدة كما تتم معالجة كل حدث. وليس من المهم تنفيذ المحاكاة في الوقت الحقيقي. غالبا ما يكون أكثر أهمية لتكون قادرة على الوصول إلى البيانات التي تنتجها محاكاة واكتشاف العيوب المنطق في التصميم أو تسلسل الأحداث.
محاكاة بالحاسوب أنواع
محاكاة ديناميكية مستمرة بتنفيذ الحل العددي لل معادلات التفاضلية جبري أو المعادلات التفاضلية (إما جزئية أو عادية). دوري، وبرنامج محاكاة يحل جميع المعادلات ويستخدم الأرقام لتغيير الدولة والناتج من المحاكاة. وتشمل التطبيقات محاكاة الطيران، البناء وألعاب المحاكاة إدارة، النمذجة عملية كيميائية، ومحاكاة الدوائر الكهربائية . في الأصل، وهذه الأنواع من عمليات المحاكاة ونفذت فعليا على أجهزة الكمبيوتر التناظرية، حيث يمكن أن تكون ممثلة في المعادلات التفاضلية مباشرة من قبل مختلف المكونات الكهربائية مثل المرجع أمبير . وبحلول أواخر 1980s، ومع ذلك، تم تشغيل معظم المحاكاة «التناظرية» على التقليدية الحواسيب الرقمية التي تحاكي سلوك جهاز كمبيوتر التناظرية.
وهناك نوع خاص من محاكاة المنفصلة التي لا تعتمد على نموذج مع المعادلة الأساسية، ولكن يمكن مع ذلك أن تكون ممثلة رسميا، هو محاكاة القائم على وكيل. في محاكاة القائم على وكيل والكيانات الفردية (مثل الجزيئات والخلايا والأشجار أو المستهلكين) في النموذج تتمثل مباشرة (بدلا من كثافتها أو تركيز) وتمتلك دولة الداخلية ومجموعة من السلوكيات أو القواعد التي تحدد كيفية يتم تحديث الدولة وكيل من مرة واحدة خطوة إلى أخرى.
توزيع نماذج تعمل على شبكة من أجهزة الكمبيوتر مترابطة، ربما من خلال الإنترنت . وغالبا ما يشار المحاكاة متوزعة على أجهزة الكمبيوتر المضيفة متعددة مثل هذا باسم «المحاكاة توزيعها». هناك عدة معايير لمحاكاة توزيعها، بما في ذلك تجميع بروتوكول مستوى المحاكاة (ALSP)، الموزعة المحاكاة التفاعلية (DIS)، والهندسة المعمارية الرفيعة المستوى (المحاكاة) (HLA) واختبار والتدريب يعتبر تمكين العمارة (TENA).
محاكاة بالحاسوب التصور
سابقا، تم تقديم بيانات الناتج من المحاكاة الحاسوبية في بعض الأحيان في جدول أو مصفوفة يظهر كيف تأثرت البيانات عن طريق العديد من التغييرات في معلمات المحاكاة. ويرتبط استخدام شكل مصفوفة لالاستخدام التقليدي لمفهوم المصفوفة في النماذج الرياضية . ومع ذلك، لاحظ علماء النفس وغيرهم أن البشر يمكن أن يرى بسرعة الاتجاهات من خلال النظر في الرسوم البيانية أو حتى الصور المتحركة أو الحركة الصور المتولدة من البيانات، كما هو معروض من قبل الحاسوب ولدت-الصور (CGI) الرسوم المتحركة. على الرغم من أن المراقبين لا يمكن قراءة بالضرورة أرقام أو صنبور الصيغ الرياضيات، من مراقبة مخطط الطقس تتحرك لأنها قد تكون قادرة على التنبؤ أحداث (و «رؤية وتوجه أن المطر طريقهم») أسرع بكثير من طريق مسح الجداول من المطر سحابة الإحداثيات . هذه الشاشات الرسومية المكثفة، التي تجاوز عالم الأرقام والصيغ، وأدى في بعض الأحيان أيضا إلى الإخراج الذي يفتقر إلى تنسيق الشبكة أو حذف الطوابع الزمنية، كما لو الشرود بعيدا جدا عن عرض البيانات الرقمية. اليوم، التنبؤ بالطقس نماذج تميل إلى التوازن وجهة نظر تتحرك غيوم المطر / الثلج ضد خريطة يستخدم إحداثيات رقمية والطوابع الزمنية رقمية للأحداث.
محاكاة بالحاسوب التصور
وبالمثل، المحاكاة الحاسوبية CGI من الاشعة المقطعية يمكن محاكاة كيف يمكن ل ورم قد يتقلص أو تغيير خلال فترة طويلة من العلاج الطبي، وتقديم مرور الوقت وجهة نظر الغزل من رأس الإنسان وضوحا، كلما تغير الورم.
ويجري تطوير التطبيقات الأخرى من المحاكاة الحاسوبية CGI لعرضه بيانيا كميات كبيرة من البيانات، في الحركة، كما تحدث تغييرات خلال شوط المحاكاة.
محاكاة بالحاسوب محاكاة الحاسوب في العلوم
أمثلة عامة من أنواع المحاكاة الحاسوبية في مجال العلوم، والتي هي مستمدة من وصف رياضي الأساسي:
محاكاة العددية لل معادلات التفاضلية التي لا يمكن حلها من الناحية التحليلية والنظريات التي تنطوي على النظم المستمرة مثل الظواهر في علم الكونيات المادي، ديناميكا الموائع (على سبيل المثال، النماذج المناخية، ضوضاء الطريق النماذج، نماذج الطريق تشتت الهواء)، الميكانيكا الاستمرارية وحركية الكيميائية وتندرج تحت هذه الفئة.
على مؤشر ستوكاستيك المحاكاة، التي تستخدم عادة لأنظمة منفصلة حيث وقعت أحداث احتماليا والتي لا يمكن وصفها مباشرة مع المعادلات التفاضلية (هذا هو محاكاة منفصلة بالمعنى المذكور أعلاه). وتشمل الظواهر في هذه الفئة الانجراف الوراثي، البيوكيميائية أو شبكات تنظيمية الجين مع أعداد صغيرة من الجزيئات. (انظر أيضا: طريقة مونت كارلو).
أمثلة محددة من المحاكاة الحاسوبية التالي:
محاكاة بالحاسوب محاكاة الحاسوب في العلوم
المحاكاة الإحصائية على أساس والتكتل من عدد كبير من التشكيلات المدخلات، مثل التنبؤ توازن درجة الحرارة من المياه المستقبلة، والسماح للسلسلة من الأرصاد الجوية البيانات لتكون مدخلا للغة محددة. وقد تم تطوير هذه التقنية ل الحراري والتلوث التنبؤ.
وقد استخدم كيل محاكاة استنادا فعال في البيئة، حيث غالبا ما يطلق عليه «النمذجة على أساس فردي» ويستخدم في الحالات التي تقلب الفردية في عوامل لا يمكن تجاهلها، مثل ديناميات السكان من سمك السلمون وسمك السلمون المرقط (معظم بحتة تفترض النماذج الرياضية كل سمك السلمون المرقط تتصرف مماثل).
الوقت صعدت نموذج ديناميكي. في الهيدرولوجيا هناك العديد من هذه النماذج النقل الهيدرولوجيا مثل SWMM و DSSAM النماذج التي وضعتها وكالة حماية البيئة في الولايات المتحدة للتنبؤ جودة مياه النهر.
محاكاة بالحاسوب محاكاة الحاسوب في العلوم
المحاكاة الحاسوبية لدراسة حساسية انتقائية من السندات التي كتبها كيمياء ميكانيكية خلال طحن من جزيئات عضوية.
ديناميكا الموائع الحسابية تستخدم المحاكاة لمحاكاة سلوك تدفق الهواء والماء والسوائل الأخرى. واحدة وسنتين ويتم استخدام نماذج ثلاثية الأبعاد. قد محاكاة نموذج أحادي البعد آثار مطرقة المياه في الأنابيب. يمكن استخدام نموذج ثنائي الأبعاد لمحاكاة سحب القوات على المقطع العرضي للجناح طائرة. محاكاة ثلاثية الأبعاد يمكن تقدير متطلبات التدفئة والتبريد للمبنى كبير.
فهم الإحصائية النظرية الجزيئية الحرارية هو أمر أساسي لارتفاع الحلول الجزيئية. تطور نظرية التوزيع المحتملة (PDT) يسمح هذا الموضوع المعقد لتكون مبسطة إلى أسفل إلى الأرض العروض من الناحية النظرية الجزيئية.
ملحوظة، ومثيرة للجدل في بعض الأحيان، والمحاكاة الحاسوبية المستخدمة في مجال العلوم وتشمل: Donella ميدوز " World3 المستخدمة في حدود النمو، جيمس لوفلوك في Daisyworld وتوماس راي تييرا .
بيئات رسومية تم تطويرها لتصميم المحاكاة. تم إيلاء عناية خاصة للتعامل مع الأحداث (الحالات التي المعادلات المحاكاة ليست صحيحة ويجب أن تتغير). مشروع مفتوح المصدر المفتوح الفيزياء بدأ لتطوير المكتبات التي يمكن إعادة استخدامها لمحاكاة في جاوة، جنبا إلى جنب مع من السهل جافا المحاكاة، بيئة رسومية كاملة أن ينشئ رمز بناء على هذه المكتبات.
محاكاة بالحاسوب محاكاة الحاسوب في سياقات العملية
وتستخدم المحاكاة الحاسوبية في طائفة واسعة من السياقات العملية، مثل:
هندسة المرور لتخطيط أو إعادة تصميم أجزاء من شبكة الشوارع من تقاطعات واحدة فوق المدن إلى شبكة الطرق السريعة الوطنية لنظام النقل التخطيط والتصميم والعمليات. انظر مقال أكثر تفصيلا عن المحاكاة في وسائل النقل .
موثوقية والشعب الثقة في وضع المحاكاة الحاسوبية يعتمد على صحة من محاكاة النموذج، وبالتالي التحقق والتثبت أمرا حاسم الأهمية في تطوير المحاكاة الحاسوبية. جانب هام آخر من المحاكاة الحاسوبية هو أن من استنساخ النتائج، وهذا يعني أن نموذج المحاكاة لا ينبغي أن تقدم إجابة مختلفة لكل التنفيذ. على الرغم من أن هذا قد يبدو واضحا، وهذا هو نقطة خاصة من الاهتمام في المحاكاة العشوائية، حيث يجب أن تكون في الواقع أرقام عشوائية أرقام شبه عشوائية. استثناء من استنساخ والمحاكاة الإنسان في حلقة مثل محاكاة الطيران وألعاب الكمبيوتر . هنا الإنسان هو جزء من المحاكاة ويؤثر على النتيجة بطريقة من الصعب، إن لم يكن مستحيلا، لإعادة إنتاج بالضبط الآن.
محاكاة بالحاسوب محاكاة الحاسوب في سياقات العملية
مركبة المصنعين الاستفادة من جهاز محاكاة لاختبار مزايا السلامة في تصاميم جديدة. من خلال بناء نسخة من سيارة في بيئة محاكاة الفيزياء، فإنها يمكن أن ينقذ مئات الآلاف من الدولارات التي لولاها تكون هناك حاجة لبناء واختبار نموذج أولي فريدة من نوعها. يمكن لمهندسي خطوة من خلال محاكاة ميلي ثانية في وقت لتحديد الضغوط الدقيقة التي وضعت على كل قسم من النموذج الأولي.
رسومات الحاسوب يمكن استخدامها لعرض نتائج المحاكاة الحاسوبية. متحركة يمكن استخدامها لتجربة المحاكاة في الوقت الحقيقي، على سبيل المثال، في محاكاة التدريب . في بعض الحالات قد يكون مفيدا أيضا في الرسوم المتحركة بشكل أسرع من الوقت الحقيقي أو حتى أبطأ من وسائط في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، أسرع من الرسوم المتحركة في الوقت الحقيقي يمكن أن تكون مفيدة في تصور تراكم طوابير في محاكاة البشر اخلاء المبنى. وعلاوة على ذلك، غالبا ما يتم تجميع نتائج المحاكاة إلى صور ثابتة باستخدام طرق مختلفة من التصور العلمي .
محاكاة بالحاسوب محاكاة الحاسوب في سياقات العملية
في التصحيح، محاكاة تنفيذ البرنامج تحت الاختبار (بدلا من تنفيذ أصلا) يمكن الكشف عن أكثر بكثير من أخطاء الجهاز نفسه يمكن الكشف عن و، في نفس الوقت، تسجيل معلومات التصحيح مفيدة مثل تعليمات أثر، التعديلات الذاكرة وتعول التعليمات. ويمكن لهذه التقنية أيضا الكشف عن تجاوز سعة المخزن المؤقت وما شابه ذلك «من الصعب للكشف عن» أخطاء وكذلك معلومات وأداء المنتجات ضبط البيانات.
محاكاة بالحاسوب مطبات
وعلى الرغم من تجاهل أحيانا في المحاكاة الحاسوبية، من المهم جدا إجراء تحليل الحساسية لضمان دقة النتائج ويفهم بشكل صحيح. على سبيل المثال، وتحليل المخاطر المحتملة من العوامل المحددة لنجاح أي برنامج استكشاف حقول النفط ينطوي على الجمع بين عينات من مجموعة متنوعة من التوزيعات الإحصائية باستخدام طريقة مونتي كارلو . إذا، على سبيل المثال، واحدة من المعايير الأساسية (على سبيل المثال، فإن نسبة صافي الطبقات الحاوية للنفط) من المعروف أن الرقم كبير واحد فقط، ثم نتيجة للمحاكاة قد لا تكون أكثر دقة من الرقم واحد كبير، على الرغم من أنه قد (مضلل) ستعرض وجود أربع شخصيات كبيرة
محاكاة بالحاسوب مطبات
وينبغي أن تستخدم الخطوات الثلاث التالية لإنتاج نماذج محاكاة دقيقة: المعايرة والتحقق، والتحقق من الصحة. المحاكاة الحاسوبية جيدة في تصوير ومقارنة السيناريوهات النظرية، ولكن من أجل نموذج بدقة دراسات الحالة الفعلية التي يجب أن تتطابق مع ما يحدث في الواقع اليوم. يجب إنشاء نموذج قاعدة ومعايرة بحيث يطابق المنطقة التي تجري دراستها. وينبغي بعد ذلك التحقق من نموذج معايرة لضمان أن النموذج يعمل كما هو متوقع على أساس المدخلات. مرة واحدة وقد تم التحقق من هذا النموذج، والخطوة الأخيرة هي للتحقق من صحة النموذج بمقارنة النتائج إلى البيانات التاريخية من منطقة الدراسة. ويمكن القيام بذلك عن طريق استخدام التقنيات الإحصائية وضمان قيمة-R التربيعية كافية. ما لم يتم توظيف هذه التقنيات، فإن نموذج محاكاة خلق تسفر عن نتائج غير دقيقة وليس أن تكون أداة مفيدة التنبؤ.
محاكاة بالحاسوب مطبات
ويتحقق معايرة النموذج من خلال تعديل أية معلمات المتاحة من أجل ضبط كيفية عمل النموذج ويحاكي العملية. على سبيل المثال، في محاكاة حركة المرور، وتشمل المعلمات النموذجية المسافة نظرة إلى الأمام، والحساسية التالية السيارة، تقدم التفريغ، وبدء فقدان الوقت. هذه المعايير تؤثر سلوك السائق مثل متى والزمن الذي يستغرقه سائق لتغيير الممرات، كم المسافة يترك السائق بين سيارته والسيارة أمامه، وكيف يبدأ بسرعة سائق لتسريع من خلال التقاطع.ضبط هذه المعلمات لديها تأثير مباشر على كمية من حجم حركة المرور التي يمكن أن تعبر من خلال شبكة الطرق على غرار بجعل السائقين أكثر أو أقل عدوانية. هذه أمثلة من المعلمات المعايرة التي يمكن ضبطها غرامة لتتناسب مع الخصائص التي لوحظت في مجال في الموقع الدراسة. معظم النماذج حركة المرور والقيم الافتراضية النموذجية لكنها قد تحتاج إلى تعديل لتتناسب بشكل أفضل سلوك السائق في موقع معين تجري دراستها.
محاكاة بالحاسوب مطبات
ويتحقق التحقق من نموذج من خلال الحصول على بيانات الناتج من النموذج ومقارنتها مع ما هو متوقع من إدخال البيانات. على سبيل المثال، في محاكاة حركة المرور، ويمكن التحقق من حجم حركة المرور لضمان إنتاجية حجم الفعلية في نموذج قريبة بشكل معقول لحجم حركة المرور مدخلات النموذج. عشرة في المئة هي عتبة المعتادة المستخدمة في محاكاة حركة المرور لتحديد ما إذا كميات الإنتاج قريبة بشكل معقول لحجم المدخلات. نماذج محاكاة التعامل مع مدخلات النموذج بطرق مختلفة حتى حركة المرور التي يدخل الشبكة، على سبيل المثال، قد أو قد لا تصل إلى غايتها المنشودة. بالإضافة إلى ذلك، حركة المرور التي يريد ان يقتحم الشبكة قد لا تكون قادرة على، في حالة وجود ازدحام. هذا هو السبب في التحقق النموذج هو جزء مهم جدا من عملية النمذجة.
محاكاة بالحاسوب مطبات
والخطوة الأخيرة هي للتحقق من صحة النموذج من خلال مقارنة النتائج مع ما هو متوقع استنادا إلى البيانات التاريخية من منطقة الدراسة. من الناحية المثالية، ينبغي أن نموذج تسفر عن نتائج مماثلة لما حدث تاريخيا. وعادة ما يتم التحقق من ذلك عن طريق يست أكثر من نقلا عن إحصائية-R التربيعية من مناسبة. يقيس هذا الإحصاء جزء من التقلبات التي استأثرت به النموذج. قيمة R-المربعة عالية لا يعني بالضرورة نموذج يناسب البيانات بشكل جيد. أداة أخرى تستخدم للتحقق من صحة النماذج هي تحليل المتبقية رسومية. إذا قيم الإنتاج نموذج تختلف بشكل كبير من القيم التاريخية، وربما يعني أن هناك خطأ في النموذج. قبل استخدام هذا النموذج بوصفه قاعدة لإنتاج نماذج إضافية، فمن المهم للتحقق من ذلك لسيناريوهات مختلفة لضمان أن كل واحد دقيقة. إذا كانت النواتج لا تتطابق إلى حد معقول من القيم التاريخية خلال عملية التحقق من الصحة، ينبغي إعادة النظر في نموذج وتحديثها لتحقيق نتائج أكثر انسجاما مع التوقعات. وهي عملية تكرارية التي تساعد على إنتاج نماذج أكثر واقعية.