Modellbildung und Simulation an der Karlsruher Institut für Technologie
Karteikarten und Zusammenfassungen für Modellbildung und Simulation an der Karlsruher Institut für Technologie
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Beispielhafte Karteikarten für Modellbildung und Simulation an der Karlsruher Institut für Technologie auf StudySmarter:
Methoden zur Modellvalidierung (4)
- Charakteristische Werte nutzen
- Vergleich mit anderen Modellen
- Vergleich mit gemessenen Daten
- Sensitivitätsanalyse
- Vergleich mit anderen Modellen
- Vergleich mit gemessenen Daten
- Sensitivitätsanalyse
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Fehlerursachen bei der Modellbildung (4)
- zu große Vereinfachung
- ungenaue Abbildung
- Abtastrate falsch
- Vergleichsdaten schlecht
- ungenaue Abbildung
- Abtastrate falsch
- Vergleichsdaten schlecht
Beispielhafte Karteikarten für Modellbildung und Simulation an der Karlsruher Institut für Technologie auf StudySmarter:
Unterschied von Modellverifikation und Modellvalidierung
Verifikation: konzeptionelles Modell ist richtig im Rechner implementiert
Validierung: Modell liefert nützliche Aussagen bzgl. Realität
Validierung: Modell liefert nützliche Aussagen bzgl. Realität
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Beispiele zu Fehlermöglichkeiten bei der Modellverifikation (7)
- vergessen Variable zu initialisieren
- setzen falscher Summationsgrenzen
- herzustellender Bezug zu einem anderen Wert fehlerhaft
- Verwendung ungeeigneter Dateitypen (zu klein, zu ungenau)
- Schrittweite zu groß (kritischen Ereignisse treten evtl. nicht auf)
- Laufzeit zu kurz (eingeschwungener Zustand sollte erreicht werden)
- ungeeigneter numerischer Solver
- setzen falscher Summationsgrenzen
- herzustellender Bezug zu einem anderen Wert fehlerhaft
- Verwendung ungeeigneter Dateitypen (zu klein, zu ungenau)
- Schrittweite zu groß (kritischen Ereignisse treten evtl. nicht auf)
- Laufzeit zu kurz (eingeschwungener Zustand sollte erreicht werden)
- ungeeigneter numerischer Solver
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Ist der Nachweis einer komplett korrekten Implementierung möglich?
Nein
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Vorgehen zur Modellverifikation eines überschaubaren Systems
1. triviale Werte einsetzen (0, 1, sehr groß etc.) und Plausibilität prüfen
2. einfache Werte einsetzen (Vielfache der trivialen Werte), für die Ergebnisse klar sind, und Plausibilität prüfen
3. Abgleich der Ergebnisse
4. Vergleiche zur Literatur herstellen
2. einfache Werte einsetzen (Vielfache der trivialen Werte), für die Ergebnisse klar sind, und Plausibilität prüfen
3. Abgleich der Ergebnisse
4. Vergleiche zur Literatur herstellen
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Bekanntes Zitat des Statistikers George Box zur Modellierung (englisch).
Was ist damit gemeint?
Was ist damit gemeint?
"All models are wrong, but some are useful."
- Alle Modelle sind starke Vereinfachung der Realität. ("wrong")
- Wichtig, dass mit diesen Modellen, hilfreiche Aussagen getroffen werden können, die helfen das Problem zu lösen. ("useful")
- Alle Modelle sind starke Vereinfachung der Realität. ("wrong")
- Wichtig, dass mit diesen Modellen, hilfreiche Aussagen getroffen werden können, die helfen das Problem zu lösen. ("useful")
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Welche zwei fundamentalen Modellklassen gibt es?
1. Modelle mit konzentrierten Parametern
2. Modelle mit verteilten Parametern
2. Modelle mit verteilten Parametern
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Was ist Simulation?
Nachbilden des Verhaltens von Systemen durch Modelle
Simulation ist der Prozess des Entwurfs eines Modells eines realen Systems und das Durchführen von Experimenten mit diesem Modell, um das Verhalten des Systems zu verstehen und durch die Auswertung verschiedener Entwürfe der Funktionsweise des Systems anzunähern.
Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.
Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell verstanden.
Simulation ist der Prozess des Entwurfs eines Modells eines realen Systems und das Durchführen von Experimenten mit diesem Modell, um das Verhalten des Systems zu verstehen und durch die Auswertung verschiedener Entwürfe der Funktionsweise des Systems anzunähern.
Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.
Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell verstanden.
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Gründe (5) und Beispiele für Simulationen aufgrund nicht-realisierbarer Experimente
- Zeitskala zu klein/groß (zB Kernreaktionen, Klima)
- Raumdimensionen zu klein/groß (zB Atome, Galaxien)
- reales System (noch) nicht verfügbar (zB Produktentwicklung)
- Experimentieren am realen System zu teuer (zB Crash, Luftfahrt)
- Stören bzw. Zerstören des Systems durch Experiment (zB Kraftwerke, Ökosysteme, Börse)
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Nennen und erklären Sie die zwei Vorgehensweisen zur Beeinflussung der Granularität des Systems.
(Was bedeutet Granularität?)
(Was bedeutet Granularität?)
Dekomposition: Zerlegung eines Systems in Teilsysteme
Aggregation: Zusammenführung eines Systems aus Teilsystemen (es müssen ggf. zusätzliche Parameter in die Systembeschreibung eingefügt werden)
(Granularität: Anzahl von Untergliederungen eines Elements)
Aggregation: Zusammenführung eines Systems aus Teilsystemen (es müssen ggf. zusätzliche Parameter in die Systembeschreibung eingefügt werden)
(Granularität: Anzahl von Untergliederungen eines Elements)
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Die Wahl der Systemgrenze gehört zur Aufgabe welchen Bereiches?
Systemdefinition
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