La plupart des modèles devraient vraiment être stochastiques ou probabilistes plutôt que déterministes, mais c`est souvent trop compliqué à mettre en œuvre. La représentation de l`incertitude est lourde. Certains modèles stochastiques plus courants sont des modèles de queue, des chaînes de Markov, et la plupart des simulations. Par exemple, lors de la planification d`une école formelle, il y a quelques éléments du modèle qui sont déterministes et certains qui sont probabilistes. Le coût de location du lieu est déterministe, mais le nombre d`étudiants qui viendront est probabiliste. Une unité GPS utilise un modèle déterministe pour décider de l`itinéraire le plus approprié et donne une heure d`arrivée prévue. Cependant, nous savons que l`heure d`arrivée réelle est subordonnée à toutes sortes d`aspects, y compris la route, le conducteur, la circulation et les conditions météorologiques. Une partie cruciale du processus de modélisation est l`évaluation de la question de savoir si un modèle mathématique donné décrit un système avec précision. Cette question peut être difficile à répondre car elle implique plusieurs types d`évaluation différents. En affaires et en ingénierie, les modèles mathématiques peuvent être utilisés pour maximiser une certaine production. Le système considéré nécessitera certaines entrées.

Le système qui rapporte les entrées aux sorties dépend également d`autres variables: les variables de décision, les variables d`État, les variables exogènes et les variables aléatoires. Un exemple de cette critique est l`argument selon lequel les modèles mathématiques de la théorie de la quête de nourriture optimale n`offrent pas de perspicacité qui va au-delà des conclusions de sens commun de l`évolution et d`autres principes fondamentaux de l`écologie. En économie, le modèle Ramsey – Cass – Koopmans est déterministe [6]. L`équivalent stochastique est connu sous le nom de Real Business cycle théorie. L`exemple ci-dessus utilise seulement une petite simulation. Les modèles probabilistes peuvent être basés sur des distributions expérimentales ou des modèles de distribution. La plupart des modèles mathématiques simples des situations quotidiennes sont déterministes, par exemple, la hauteur (h) en mètres d`une pomme tombée d`un ballon à air chaud à 300M pourrait être modélisée par h =-5t2 + 300, où t est le temps en secondes depuis la chute de la pomme. Un modèle probabiliste comprend des éléments de caractère aléatoire.

Chaque fois que vous exécutez le modèle, vous êtes susceptible d`obtenir des résultats différents, même avec les mêmes conditions initiales. Un modèle probabiliste est celui qui incorpore un certain aspect de la variation aléatoire. La question de savoir si le modèle décrit bien les propriétés du système entre les points de données est appelée interpolation, et la même question pour les événements ou les points de données en dehors des données observées est appelée extrapolation.

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