आगे मॉडलिंग का क्या मतलब है?


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एक्सोप्लैनेट पर अपने शोध में, मैंने कई लोगों को "एक्सोप्लैनेट वायुमंडल के आगे मॉडलिंग" की बात करते सुना है। मुझे नहीं पता कि "फॉरवर्ड" का अर्थ "फॉरवर्ड मॉडलिंग" में है और इसकी तुलना "रिवर्स मॉडलिंग" से कैसे की जाती है, अगर यह बात हो।

फॉरवर्ड मॉडलिंग क्या है, और यह इतना खास क्यों है कि इसे सिर्फ सादे ओल 'नियमित मॉडलिंग से अलग करने की आवश्यकता है?


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मैंने इन शब्दों को कभी नहीं सुना है, लेकिन जाहिर है कि मैं कुछ दस वर्षों से आगे और रिवर्स मॉडलिंग में काम कर रहा हूं ...
पेला

जवाबों:


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किसी चीज को मॉडल करने के अलग-अलग तरीके होते हैं। आप जो पूछ रहे हैं, उसमें दो मुख्य प्रकार के मॉडलिंग हैं: आगे मॉडलिंग और व्युत्क्रम मॉडलिंग।

फॉरवर्ड मॉडलिंग

इस प्रकार के मॉडलिंग में, आपके पास एक विशिष्ट मॉडल है जो आपके सिस्टम की "वर्तमान" स्थिति को परिभाषित करता है। एक्सोप्लैनेट वायुमंडल के मामले में, यह कुछ ऐसा होगा जो आपके एक्सोप्लैनेट वातावरण की आणविक सामग्री, आयनीकरण स्तर, घनत्व आदि को परिभाषित करता है। फिर, आप अपने सिस्टम के ज्ञात भौतिकी / गणित का उपयोग करके यह तय करते हैं कि यह कैसे व्यवहार करेगा। इस सेटअप में, आपने जो बनाया है वह पूर्वनिर्धारित भौतिकी मॉडल से सिस्टम स्टेट्स की भविष्यवाणी करने के लिए एक प्रणाली है।

इस तरह का एक उदाहरण एक मॉडल में एक एक्सोप्लैनेट का अपना वातावरण बनाने वाला कोई व्यक्ति होगा और फिर कहेगा, ठीक है जब मैं इस वातावरण से प्रकाश को चमकता हूं तो क्या होता है। मैं किन टिप्पणियों को रिकॉर्ड कर सकता हूं?

उलटा मॉडलिंग

कुछ अर्थों में यह फॉरवर्ड मॉडलिंग के विपरीत है, हालांकि इसका मतलब यह नहीं है कि आप अतीत में देखने के लिए एक मॉडल चला रहे हैं। इसके बजाय, इस सेटअप के साथ क्या होता है क्या आप किसी विशेष स्थिति या परिणाम को जानते हैं, और आप अपने सिस्टम का एक मॉडल बनाना चाहते हैं जो उक्त राज्य का उत्पादन कर सके। अनिवार्य रूप से, आप चाहते हैं कि आपका मॉडल एक निश्चित स्थिति में आ जाए जब इसकी गणना की जाए। यदि ऐसा होता है, तो आपको एक उचित विश्वास है कि आपका मॉडल इस बात का संकेत था कि आपका सिस्टम वास्तव में कैसा है।

इस स्थिति में, आप वायुमंडल के घटकों को मापेंगे, उदाहरण के लिए तरंग दैर्ध्य के कार्य के रूप में ग्रह की त्रिज्या, और फिर वातावरण का एक मॉडल बनाएं जो आपकी टिप्पणियों को उम्मीद कर सकता है। यदि आप कर सकते हैं, तो आशा है कि मॉडल आपके सिस्टम का सही प्रतिनिधित्व करता है।


यह मुझे लगता है कि एक ही मॉडल को आगे और उलटा दोनों मॉडलिंग मामले में उत्पादित किया जा सकता है, बस आगे के मॉडलिंग मामले में आप भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं कि आप क्या देख सकते हैं (नकली डेटा) और जिस उल्टे मामले में आप कोशिश कर रहे हैं। आप जो देखते हैं उसे समझें (वास्तविक डेटा)। क्या यह मामला है? और यदि ऐसा है, तो आगे और उलटा मॉडलिंग के बीच अंतर महत्वपूर्ण और / या उपयोगी क्यों है?
न्यूट्रॉनस्टार

@ जोशुआ हां, आप सही हैं कि दोनों मामलों में एक ही मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। जो आप प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं और आपको किस डेटा के साथ काम करना है, उसमें अंतर आता है। उदाहरण के लिए ग्रहों की त्रिज्या बनाम तरंग दैर्ध्य मॉडलिंग का उदाहरण लें। आगे के मामले में, आप एक मॉडल बनाएंगे और कहेंगे कि मैं वास्तविक जीवन में क्या करने की उम्मीद करूंगा, इस मॉडल से (यानी, आप टिप्पणियों के साथ काम नहीं करते हैं)। उलटा मामले में, आपके पास पहले से ही ग्रह त्रिज्या बनाम तरंग दैर्ध्य के माप हैं और आप उन मापों को पुन: पेश करने के लिए एक मॉडल बनाएंगे और फिर कहेंगे कि आपके मॉडल ने सिस्टम को सटीक रूप से मॉडल किया है।
zephyr

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एक परिणाम का अनुकरण करने के लिए फॉरवर्ड मॉडलिंग एक मॉडल का उपयोग है। इनपुट से डेटा उत्पन्न करने के लिए मॉडल प्राप्त करने की समस्या को आगे की समस्या कहा जाता है

फॉरवर्ड मॉडल कुछ मापदंडों को लेता है और डेटा का उत्पादन करता है जिसकी तुलना वास्तविक टिप्पणियों के साथ की जा सकती है।

फॉरवर्ड मॉडलिंग पृथ्वी विज्ञान में सामान्य उपयोग में प्रतीत होता है, उदाहरण के लिए वैश्विक जलवायु के मॉडल, भूकंपीय घटनाओं आदि।

फॉरवर्ड प्रॉब्लम (प्रत्यक्ष समस्या, सामान्य समस्या): किसी विशेष मॉडल के लिए जो देखा जाना चाहिए, उसकी गणना करने की समस्या, जैसे कि गुरुत्वाकर्षण विसंगति की गणना जो किसी नमक के गुंबद के दिए गए मॉडल के लिए देखी जाएगी। ( पृथ्वी विज्ञान का एक शब्दकोश )

विपरीत प्रक्रिया को उलटा समस्या कहा जाता है :

विज्ञान में एक उलटा समस्या है, अवलोकनीय कारकों के एक समूह से गणना करने की प्रक्रिया, जो उन्हें उत्पन्न करते हैं: उदाहरण के लिए, कंप्यूटर टोमोग्राफी में एक छवि की गणना, स्रोत ध्वनिकी में पुनर्निर्माण, या पृथ्वी के घनत्व की गणना इसके गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र के माप से। ।

इसे उलटा समस्या कहा जाता है क्योंकि यह परिणामों से शुरू होता है और फिर कारणों की गणना करता है। यह एक आगे की समस्या का विलोम है, जो कारणों से शुरू होता है और फिर परिणामों की गणना करता है।

उलटा समस्या का समाधान, तो अर्थ है, टिप्पणियों का एक सेट दिया, एक मॉडल है कि उनके लिए खातों का निर्माण।

मुझे लगता है कि यह उम्मीद की जाती है कि एक्सोप्लैनेट वायुमंडल का अध्ययन आगे की मॉडलिंग के माध्यम से किया जाता है, क्योंकि हमारे पास पहले से ही पृथ्वी के लिए पर्याप्त वायुमंडलीय मॉडल हैं और उन्हें अन्य ग्रहों के साथ समायोजित करने की समझ है, जबकि हमारे पास अभी तक एक्सोप्लैनेट की विशेषता नहीं है।


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y=एक्स

yएक्स

  • एक्सy

  • yएक्स

एक्सएक्स


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उलटा मॉडलिंग वह जगह है जहां आप अपने डेटा की सुविधाओं का उपयोग करके अपने भौतिक मॉडल के अंतर्निहित मापदंडों के एक सेट का अनुमान लगाते हैं कि क्या चल रहा है।

फॉरवर्ड मॉडलिंग वह जगह है जहां आप अपने मॉडल का उपयोग करके यह अनुमान लगाते हैं कि आप अपने मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए अपने डेटा की इन भविष्यवाणियों की तुलना कैसे करेंगे।

एक सरल एक्सोप्लैनेट उदाहरण। एक बहुत ही सैंपल वाले रेडियल वेलोसिटी कर्व पर विचार करें। आप इन आंकड़ों के लिए एक साइनसॉइड (या एक अण्डाकार कक्षा समाधान) को फिट कर सकते हैं और अवधि, रेडियल वेग आयाम का अनुमान लगा सकते हैं और फिर इन संख्याओं को जोड़कर परिक्रमा के लिए एक न्यूनतम द्रव्यमान घटा सकते हैं, साथ ही द्रव्यमान समारोह में तारकीय द्रव्यमान का अनुमान लगा सकते हैं। सूत्र।

एक आगे मॉडलिंग दृष्टिकोण स्टार और ग्रह के द्रव्यमान के साथ शुरू होगा, एक कक्षीय अवधि और झुकाव को निर्दिष्ट करेगा और फिर भविष्यवाणी करेगा कि क्या मनाया जाएगा - यदि आवश्यक हो, तो कार्य जो माप में खामियों और अनिश्चितताओं के लिए अनुमति देते हैं। कई ऐसे मॉडल का उत्पादन किया जाता है और टिप्पणियों के साथ तुलना की जाती है जब तक कि प्रत्येक मॉडल के मापदंडों के लिए संभाव्यता कार्यों का अनुमान नहीं लगा सकता है।


यह संक्षिप्त और स्पष्ट है
उहॉ

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आगे और उलटा मॉडल के बीच अंतर को देखने के लिए, हमारी समझ पर विचार करें कि एक परमाणु प्रकाश के केवल कुछ असतत तरंगदैर्ध्य को अवशोषित और उत्सर्जित कर सकता है। यह हम निरीक्षण करते हैं ; हम इन अवलोकनों के आधार पर परमाणु संरचना का एक सरल (उलटा) मॉडल बना सकते हैं। लेकिन केवल हमारे पास परमाणु का एक विकसित मॉडल था, जैसे कि क्वांटम सिद्धांत, क्या हम किसी भी परमाणु के अवशोषण और उत्सर्जन की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे ।

फॉरवर्ड मॉडलिंग इन अच्छी तरह से विकसित समझ पर आधारित है और आमतौर पर मॉडलिंग का सबसे उपयोगी रूप है।

हालांकि, उलटा मॉडल महत्वपूर्ण हैं जब हम अभी तक एक प्रणाली की अच्छी समझ नहीं रखते हैं; उस मामले में, तदर्थ मॉडल अंततः हमें पूरी तरह से नए मॉडल और समझ विकसित करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं - जैसा कि क्वांटम सिद्धांत पूरी तरह से विकसित होने से पहले परमाणुओं और अणुओं को समझने में मामला था।


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मैं pablodf76 के उत्तर में जोड़ना चाहूंगा, जो पूरी तरह से सही है, यह कहने के लिए कि अक्सर, अदृश्य समस्या को हल करने के लिए फॉरवर्ड मॉडलिंग का उपयोग किया जाता है । यह अब तक का सबसे आम संदर्भ है जिसमें मैंने खगोल विज्ञान में इस शब्द को देखा है।

सामान्य तौर पर, एक फॉरवर्ड मॉडल होने के साथ-साथ आपकी माप अनिश्चितता की समझ भी एक संभावना फ़ंक्शन होने के समान है। (अधिक सामान्य बात यह है कि अपने फॉरवर्ड मॉडल को संभाव्य के रूप में सोचें)। फॉरवर्ड मॉडल अंतर्निहित मापदंडों से डेटा (आगे की समस्या) तक जाता है, और सांख्यिकीय तकनीकों के साथ संयुक्त हो जाता है - पश्च से नमूना का MCMC का उपयोग करना, या अधिकतम-संभावना पैरामीटर अनुमान की गणना करना, उदाहरण के लिए - उलटा समस्या को हल करना।

फॉरवर्ड मॉडलिंग क्या है, और यह इतना खास क्यों है कि इसे सिर्फ सादे ओल 'नियमित मॉडलिंग से अलग करने की आवश्यकता है?

इस संदर्भ में, लेखक शायद इस बात पर जोर देने की कोशिश कर रहे हैं कि वे सांख्यिकीय अनुमान के कुछ प्रकार के संयोजन के साथ एक विस्तृत वायुमंडलीय मॉडल के साथ वायुमंडलीय मापदंडों के अपने अनुमान / उत्तर पर पहुंचे।


एक से अधिक सही उत्तर हो सकते हैं; मैंने "सही एक" को "एक सही एक" में बदल दिया है, ताकि यह न कहा जाए कि अन्य सभी उत्तर (वर्तमान और भविष्य) गलत हैं।
उहो
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