Introduzione ai tipi di errori che si possono commettere nel processo di modellizzazione di un sistema dinamico.
Gli errori nei modellizzazione di un sistema dinamico possono essere di due tipi:
Errori di esclusione
Non includere nel modello una caratteristica del sistema che influenza le dinamiche dei componenti del sistema che sono modellizzate.
Errori di inclusione
Tenere conto di parti non necessarie o non rilevanti per la costruzione del modello.
Può causare un minore dettaglio o accuratezza delle parti realmente importanti per la creazione del modello.
Errori di interpolazione ed estrapolazione
Possono comparire applicando conoscenze, formali o informali, fuori ai domini per i quali la conoscenza è stata stabilita.
Queste conoscenze sono prese o introdotte dagli “STAKEHOLDERS” tramite esperienze personali, interviste, ecc…
Errori di specificaizone temporale
Errore di scelta del DT (aspetti numerici dei software di simulazione).
Errore di troncatura delle dinamiche del modello (Il modello non ha una scala temporale abbastanza lunga da permettere di definire le dinamiche del modello stesso).
Errori di specificazione spaziale
Scegliere un boundary che non tiene conto dei fattori esterni che influenzano ciò che c’è dentro il boundary scelto.
Scegliere un boundary più grande di quello che serve.
Errori di input
I modelli hanno bisogno di condizioni iniziali ricavabili per via empirica, tramite, ad esempio, esami in laboratorio. In questi dati empirici ci possono essere errori di ogni tipo, da incongruenze nelle unità di misura a errori di lettura degli strumenti.
Per minimizzarli il modello deve analizzare le dinamiche di un sistema all’interno di un range di intervalli di confidenza delle misurazioni.
Errori dell’ordine di esecuzione
Usando un software per la creazione dei modelli, si può scegliere l’ordine con il quale risolvere le equazioni differenziali. La scelta di quest’ordine può essere sbagliata e causa di risultati falsati e quindi di un errore nel modello.
2. Introduzione alla modellistica
4. Il software di sistemi dinamici SIMILE
5. Introduzione agli errori numerici
6. Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie (ode)
7. Modularità
8. Errori nel processo di modellistica
9. Dinamica di popolazione isolata
11. Interazione tra popolazione
13. Introduzione ai modelli di catene alimentari
14. Modelli Suscettibili - Infetti - Rimossi (SIR)
15. Introduzione a modelli spazio/tempo
16. Modelli integrati di simulazione
17. Introduzione a modelli individual-based (IBM)
18. Un confronto tra individual-based model and community model
19. Un esempio di IBM: un modello energetico/decisionale del barbag...