Vai alla Home Page About me Courseware Federica Living Library Federica Federica Podstudio Virtual Campus 3D Le Miniguide all'orientamento Gli eBook di Federica La Corte in Rete
 
I corsi di Agraria
 
Il Corso Le lezioni del Corso La Cattedra
 
Materiali di approfondimento Risorse Web Il Podcast di questa lezione

Francesco Giannino » 8.Errori nel processo di modellistica


Indice della lezione

Introduzione ai tipi di errori che si possono commettere nel processo di modellizzazione di un sistema dinamico.

Errori nei modelli dinamici

Gli errori nei modellizzazione di un sistema dinamico possono essere di due tipi:

  1. Collegati agli algoritmi usati per “implementare” il modello (errori numerici)
  2. Associati alla concettualizzazione del modello (errori modellistici)

Esclusione/Inclusione

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.

Interpolazione/Estrapolazione

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…

Numerici

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).

Risoluzione spaziale

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.

Input

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.

Ordine di esecuzione

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.

  • Contenuti protetti da Creative Commons
  • Feed RSS
  • Condividi su FriendFeed
  • Condividi su Facebook
  • Segnala su Twitter
  • Condividi su LinkedIn
Progetto "Campus Virtuale" dell'Università degli Studi di Napoli Federico II, realizzato con il cofinanziamento dell'Unione europea. Asse V - Società dell'informazione - Obiettivo Operativo 5.1 e-Government ed e-Inclusion