モデリング (科学的)
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。
科学的モデリングの一つの応用は、モデリング&シミュレーション(M&S)の分野である。M&Sは、経験、測定及び検証を通した概念の開発と分析から廃棄分析までの範囲での応用のスペクトルを持つ。プロジェクトとプログラムは、数百もの異なるシミュレーション、シミュレータ、及びモデル分析ツールを使うことがある。
図は、M&Sがどのように防衛能力開発プロセスでの統合されたプログラムで中心部分として活用されるかを示す。
モデルは、観測データとの整合性によって最初に評価される。再現可能な観測と合致しないどんなモデルも、修正あるいは拒絶されねばならない。モデルを修正する一つの方法は、モデルが高い正当性を持つと認められる領域を限定することによる。その良い例はニュートン力学である。ニュートン力学は非常に小さいもの、非常に速いもの、あるいは非常に大規模な宇宙的現象を除いて高い有用性がある。しかしながら、観測データへの合致だけでは、モデルを正当であると受け入れるには不十分である。モデルを評価する上で重要なほかの要素には以下を含む:
過去の観測データを説明する能力
将来の観測データを予測する能力
他のモデルと組み合わせて、利用するコスト
モデルへの信頼度の予測を可能にする論証
単純さ、または美的魅力が要求されることもある
効用を使ってモデルの評価を数量化しようと試みもあるかもしれない。