Модель познавательные

Кроме этого значения широко используется и другое. Когда мы говорим о модели атома Резерфорда или о модели молекулы Бутлерова, мы, разумеется, не считаем, что речь идет о каких-то опытных установках, на которых экспериментировали Резерфорд и Бутлеров вместо того, чтобы экспериментировать с оригиналами—атомами и молекулами. В данном случае мы имеем дело с мысленными моделями (другие применяемые названия — идеальные модели, познавательные модели). Мысленная модель — это схема объекта (явления), отражающая его существенные стороны, которая возникает в сознании человека в процессе познания. [c.11]

Оптимальное сочетание аудиовизуальных средств позволяет полнее использовать дидактические возможности каждого из них, способствует поддержке и сохранению познавательной активности учащихся. Не следует прибегать к использованию большого числа средств обучения (особенно одновременно или на протяжении короткого времени). Это вызывает излишнее загромождение урока. Внимание учащихся направляется на их сравнение и часто фиксируется на несущественных деталях (материале, из которого сделаны модели, их цвете, расположении пособий и т. д.). [c.142]

Что же касается второго вывода, то оп не так уж пессимистичен. Речь идет о замене биокатализатора в биосистеме искусственной моделью. Такая задача, конечно, невероятно трудна она сравнима с задачей создания искусственных органов, например сердца, для организма человека. Однако любая попытка ее решения и любой лаже отрицательный результат, полученный при этом, имеют несомненную познавательную ценность. [c.182]

Принцип единства законов управления в любых системах имеет как познавательную, так и чисто практическую ценность. Он дает возможность проверять на моделях различные гипотезы о функционировании нервной системы и, наоборот, наблюдения за живыми организмами порождают новые идеи и принципы конструирования более совершенных автоматов. Следовательно, кибернетика, изучающая процессы управления в широком плане, оказывается связанной со всеми проявлениями жизни вообще и деятельности человека в частности. [c.24]

С познавательной точки зрения полиномиальная (регрессионная) модель не представляет особого интереса. Зная оценки коэффициентов отрезка ряда Тейлора, нельзя восстановить исходную функцию, аналитическое выражение которой остается неизвестным исследователю, и, следовательно, невозможно получить информацию о механизме процесса. Полиномиальные модели справедливы только для объекта, на котором проводился эксперимент. В практическом отношении полиномиальные модели очень полезны и широко используются при решении задач оптимизации и управления химико-техноло-гическими процессами. [c.6]

Имеются в виду материальная модель, а не идеальная, познавательная (физическая или математическая). [c.38]

Следует отметить, что в литературе под термином модель не всегда понимают материальную модель, на которой проводятся исследования.. Часто моделью считают некоторую познавательную, или мысленную, физическую или математическую модель, т. е. схему, с той или иной степенью точности отражающую наиболее существенные стороны изучаемого процесса. Такие модели, которые в отличие от материальных [c.65]

Понятно также, что вследствие сложности и трудоемкости расчетов число изученных такими методами веществ невелико. Тем не менее ввиду большого познавательного значения работы в этом направлении продолжаются многими авторами. Из фундаментального обзора этих исследований, составленного Гиршфельдером с соавторами [Б — 9], ясно видно, что прочный успех здесь будет достигнут только тогда, когда хорошими молекулярными моделями удастся раскрыть характерные особенности, каждой из групп термодинамически подобных веществ. Стремление же все унифицировать не приносило пользы и обречено на неудачи. [c.273]

Наиболее существенные отличия этого издания от предыдущего сводятся к освещению попыток выхода за рамки использования только формального подхода (метода корреляционных уравнений). Конечно, практическое и познавательное значения последнего пока еще далеко не исчерпаны. Тем не менее нельзя не заметить, что зачастую применение простых физических моделей приводит к весьма обнадеживающим результатам. [c.5]

Количественное рассмотрение индукционного влияния заместителей в рамках уравнений Гаммета и Тафта соответствует определению индукционного эффекта как формального типа взаимодействия. Поэтому проблема собственно индукционного эффекта сводится к изучению возможностей последовательного приложения формальной теории и выяснению степени и пределов применимости ее количественных соотношений. Использование же физических моделей для интерпретации эффектов заместителей не может служить целям какого-то объяснения индукционного эффекта, хотя и способно, в принципе, привести к такой ситуации, в которой само понятие индукционного эффекта становится, в теоретико-познавательном аспекте, ненужным анахронизмом. Однако в этом смысле индукционное взаимодействие не представляет исключения среди других формальных типов взаимодействия, поскольку введение последних как раз и обусловлено отсутствием эквивалентных им по точности и пределам применимости работающих физических моделей. [c.128]

Такой углубленный подход к изучению ферроцианидов металлов в значительной степени способствовал изменению отношения к ним химиков. Так, если в прошлом ферроцианиды исследовались, как правило, в познавательных целях, как модель, представляющая чрезвычайное многообразие класса смешанных ферроцианидов, то в настоящее время ферроцианиды приобретают быстро возрастающее практическое значение. Помимо сильно расширившегося и ранее известного использования ферроцианидов в аналитической химии, выявилась технологическая значимость многих из них, в частности, они применяются при выделении малых количеств рубидия и цезия из природных солей (карналлита и сильвинита) и высокоактивных растворов, получающихся в атомной промышленности при разделении близких по свойствам металлов (например, циркония и гафния) в качестве эффективных неорганических ионитов и красителей, сорбентов и т. д. [c.4]

Аппаратурный анализ физических процессов при натурных исследованиях нужен для создания математических моделей — формализованного описания процессов аналитическими или логическими соотношениями, по которым в последующем можно исследовать изучаемый процесс, проектировать исполняющие устройства и т. д. Математическая модель должна быть достаточно общей, описывать процесс по возможности в широком интервале времени, широком диапазоне частот, интенсивностей и т. п. модель должна включать количественную (с погрешностями не более допустимых) оценку характеристик физического процесса. Не менее важен аппаратурный анализ, осуществляемый в реальном времени (без накопления запаздывания), при эксплуатации исполняющих систем, на которые воздействуют физические процессы. Аппаратурные исследования физических процессов могут иметь и познавательное значение для выяснения внутренних зависимостей, определяющих их нормальное или аномальное протекание, которое в частности, необходимо при диагностике. [c.13]

Рассмотренная механическая модель имеет определенную познавательную ценность. Наиболее важный результат, который нам удалось получить — это правило 3, имеющее общий характер. Что касается правила 2, то оио относится в основном к неравновесным состояниям, поскольку зависимость п от гл, Г] и г рассматривается при постоянном л. На практике очень трудно подобрать условия его реализации чтобы на поверхностях противоположной кривизны образовались совершенно одинаковые адсорбционные слои, необходима разница в составе объемной фазы, причем какая точно— мы не знаем. Практически нам более интересен другой подход, когда сравниваются поверхности противоположной кривизны в контакте с фазой заданного п легко контролируемого на опыте состава, а же адсорбционные слои образуются такими, какие они есть, и, конечно, различаются значения.ми л и Г] — Го. [c.266]

Разграничить гипотезы и модели не так легко. Скорее можно разграничить методологические проблемы, которые возникают в связи с выдвижением гипотез и моделированием. Модельные и гипотетические свойства научных положений обнаруживаются в различных познавательных контекстах. Проблема гипотезы, как правило, обсуждается в связи с вопросом об истинности знания. Гипотеза — это такое положение, истинность которого проверяется. С этим связана дискретность эволюции гипотетического знания. Если гипотеза подтверждается экспериментом, то она сохраняется, если опровергается, то отбрасывается, и выдвигается другая гипотеза. [c.89]

Успехи в обучении. С точки зрения тестирования интеллекта самый доступный материал-школьные оценки. Их можно считать хорошим индикатором, поскольку обычно они показывают довольно высокую корреляцию с результатами определения Гр. Кроме того, школьные оценки обладают, возможно, даже большей валидностью, так как учителя наблюдают за учениками в течение длительного времени [2096]. Многие исследования выявляют сходство в школьных оценках учащихся, их родителей, сестер и братьев, что в целом согласуется с моделью мультифакториального наследования. Однако эти данные можно также объяснить и другим способом. Родители, которые сами хорошо успевали в школе, могут больше помочь своим детям-либо прямо, давая советы при выполнении домашнего задания и поощряя успехи в школе, либо косвенно, обеспечивая большие возможности для тренировки познавательных способностей. [c.72]

Все авторы ограничивались разбором только той части модельной установки, которая содержит реактор, и пренебрегали влиянием остальных аппаратов. Такое разделение не умаляет важности и познавательной ценности их работ реактор является наиболее важным звеном моделируемого процесса. Кроме того, рассмотрение полной модели процесса, по всей видимости, превысило бы возможности используемогэ для этой цели вычислительного оборудования. [c.120]

При рассмотрении данного направления моделирования флотационного процесса следует выделить работы, в которых на основе теории случайных процессов определяются вероятности перехода частиц в концентрат в непрерывном процессе или время флотации в аппарате периодического действия. Несмотря на бесперспективность практического применения таких моделей, они представляют несомненный познавательный интерес. [c.190]

Скорость нисходящего движения свободных частиц ир зависит от обводненности пены Данная модель предполагает поток идеального вытеснения всплывающих пузырьков и опускающихся свободных частиц в пене и обратимый процесс отрыва частиц от поверхности пузырьков в результате разрыва пленок. Сложность экспериментального определения коэффициентов нелинейной модели с распределенными параметрами исключает использование модели в практических расчетах в обозримом будущем, однако ее познавательное значение несомненно. [c.235]

Логико-математические модели также находят применение в биотехнологии микробного синтеза так, например, В. В. Бирюков (1985) с успехом Использовал булевы модели для прогнозирования ферментативных процессов. Нельзя не подчеркнуть, что за логико-математическими моделями большое будущее, так как они могут и должны составить основу формализованного языка биотехнологических процессов (в том числе микробиологического синтеза). Формализованный язык в отличие от обычного языка, выполняющего познавательную функцию и функцию общения и представляющего систему звуков и букв, является системой таких знаков (символов), операции с которыми совершаются по правилам, определяющимся только формой выражений, составленных из символов. Если в обычном языке встречается многозначность, что ведет к неясности и неточности, то при создании формализованного языка стремятся к полной однозначности и предельной точности символов. Преимущество языка формул заключается также в том, что изложение мысли отличается компактностью и ясностью. [c.14]

Теперь мы более или менее в состоянии рассмотреть некоторые механистические причины частотной зависимости электрических свойств систем, помещенных между электродами и включающих не только ионные растворы, но и биологические материалы. Диэлектрические (пассивные электрические) свойства биологических материалов и различных химических [206] веществ давно (см., например, [157]) привлекают внимание исследователей как с чисто познавательной, так и аналитической точки зрения. Так, например, еще в 1899 г. Стюарт [204] заметил, что низкочастотная проводимость плазмы крови превышает проводимость цельной крови, из которой она получена, на величину, являющуюся монотонной функцией гематокрита, и вывел уравнение, позволяющее по проводимости оценивать гематокрит. С тех пор по этому вопросу накоплена обширная литература. Она непрерывно пополняется, и ее объем слишком велик, чтобы дать адекватный ее обзор в этой книге. Поэтому автор хотел бы ограничиться следующими моментами 1) обратить внимание читателя на многие превосходные книги, обзорные статьи и монографии по диэлектрической спектроскопии биологических веществ 2) рассмотреть вкратце наиболее важные особенности диэлектрических дисперсий, описанные для биологических систем, механистические модели, описывающие такие системы, и соотношения между диэлектрическими свойствами и эффективным дипольным моментом молекул, для которых наблюдается дисперсия 3) описать некоторые методы анализа и приборы, используемые на практике или разработанные, в основе которых лежат измерения проводимости, диэлектрической проницаемости или их векторной суммы. Далее предполагается вкратце рассмотреть некоторые технические и методологические аспекты, которые следует учитывать при проведении измерений импеданса биологических систем, обращая особое внимание на различия между релаксационными измерениями и измерениями в широком диапазоне частот. Отсюда мы перейдем к обсуждению временного степенного анализа (фурье-анализа) в области биосенсоров вообще. И наконец, попытаемся свести вместе рассмотренные выше идеи и факты, чтобы найти новые подходы к конструированию и эксплуатации биосенсоров. [c.354]

Переход от интуитивных приемов экспериментального изучения объектов химии к математическому планированию эксперимента недаром связывают с появлением новой идеологии химических исследований . И такая связь правомерна. Исследователь в данном случае не просто начинает применять новые методы изучения объекта, а поднимается на новый уровень диалектизации научного познания. Как об этом свидетельствует вся история химии, диалекти-зация химического познания происходит как эволюционными, или экстенсивными, путями, так и в форме переходов с одного уровня знаний на другой, более высокий, т. е. интенсивными путями. Переход же к принципиально новому типу многофакторного мышления , к познанию явлений мира посредством не одной лучшей модели, а через веер моделей , как об этом говорит В. В. Налимов [35], — это, несомненно, дискретный переход на более высокий уровень познания. Сущность этого перехода в методологическом плане характеризуется а) заменой аддитивного анализа химического процесса, существенно идеализировавщего объект, системным многосторонним анализом б) появлением теоретического синтеза, включающего представления о сложной расчлененности объекта (химического процесса) и его целостности, о его динамических и статистических закономерностях в) возникновением многофакторной ситуации, при которой неполное, неточное знание становится более точным, более полным г) требованиями включения в специальные химические исследования методологических, или теоретико-познавательных, проблем. [c.160]

В подсистеме моделирования гипотетич. систем (АСМ) автоматизируются синтез вариантов мат. моделей гипотетич. систем и расчеты отклика моделей (прямые задачи моделирования) на основе априорной информации об элементах синтезируемой системы на первых этапах исследований и скорректированных моделей по эксперим. данным оптимизация характеристик синтезируемых гипотетич. систем и сравнение их с заданными целями изысканий анализ оценок гипотетич. систем для уточнения познавательных задач, решаемых в подсистеме эксперим. исследований (АСЭИ), образуемой сочетанием подсистем АСИС и АСУЭ анализ чувствительности оценок гипотетич. систем к параметрам элементов моделей для определения направления поиска более эффективных элементов. При объединении подсистем АСЭИ и АСМ образуется АСНИ. [c.26]

Особенно велика познавательная роль моделей, так как современное знание становится все опосредованнее, абстрактнее. Л Тодели в учебном процессе облегчают задачу учащихся в познании абстрактных понятий курса органической химии. В связи с этим повышается роль наглядности в самостоятельной работе учащихся. [c.153]

Примем, что между концентрациями адсорбтива и адсорбата в каждый момент времени и в каждой точке слоя соблюдается равновесное соотношение в силу, например, бесконечно большого значения коэффициента массопередачи. Пусть также тепловыделения в слое бесконечно малы, а температуры потока и адсорбента одш1аковы. Эти допущения составляют сущность простейшей модели динамики сорбции — равновесной изотермической. Практическая реализация допущений этой модели маловероятна. Однако она представляет определенный познавательный и исторический интерес. Рассмотрение ее псйволяет установить влияние вида изотермы сорбции на распределение адсорбата между фазами системы. Основные положения этой модели развиты Вильсоном [36], Вейссом [37], де-Во [38], Викке [39-41]. [c.217]

Простые жидкости — это жидкости, построенные из атомов со сферически симметричным потенциалом взаимодействия. Молекулярно-кинетическая теория газов достигла наибольшего развития в результате применения модели жестких сфер. Понятие о простых жидкостях является естественным развитием этой модели, которая и в теории жидкости не утратила своего познавательного значения. Модель жестких сфер учитывае-суш ественное свойство молекул — непроницаемость добавление к этот модели сил притяжения создает модель простой жидкости, учитывающей второе существенное свойство молекул — притяжение, благодаря чемй образуется жидкость и твердое тело. Вследствие относительной простоты модели простой жидкости ее статистическая теория наиболее развита. [c.327]

В 50-х годах метод валентных связей стал уступать место методу молекулярных орбиталей (МО) и практически сошел со сцены. Клементи объясняет, почему именно Дело в том, что применение этого метода для рассмотрения достаточно сложных систем с учетом всех электронов совершенно невозможно, несмотря на применение скоростных методов расчета [107, с. 355]. Еще в большей степени сказанное можно отнести к в высшей степени грубому rudest) варианту метода валентных связей —к теории резонанса в ее количественном аспекте. Попытки использовать теорию резонанса в наши ДНИ следует рассматривать лишь как печальный анахронизм , — заключает Дьюар [108, с. 308]. Тем не менее, поскольку в основе теории резонанса лежит функциональная модель, в какой-то степени способная служить в качестве познавательного инструмента, теорию резонанса можно применять, как показывает Херндон [109], для расчетов при использовании даже одних кекулевских структур при этом результаты в некоторых случаях не- будут уступать полученным методом МО в приближении Хюккеля. [c.90]

В результате Кэмп и Касей ставят под сомнение познавательную ценность тех квазитеоретических моделей (на наш взгляд, весьма удачный термин этих авторов), которые связывают наблюдаемые относительные наклоны зависимостей между ДЯ или AG для скоростей и равновесий с положением активированного комплекса на координате реакции и приводящие в результате последующих построений к криволинейным зависимостям в координатах Бренстеда. [c.288]

Для грубого анализа этих задач весьма полезны квантовые модели типа модели потенциального ящика. Представление о ме-таллоподобности таких молекул имеет несомненную познавательную ценность. [c.237]

Дополнение бутлеровской теории стереохимическими представлениями привело к созданию более глубоких и содержатёльных моделей молекул. В них уже пытались воспроизвести ориентацию валентностей в пространстве, пространственно-геометрические отношения атомов в молекуле. К числу таких моделей относятся, например, модель тетраэдра для молекулы метана или двух тетраэдров для лево- и правовращающей винной кислоты (модели Кекуле — Вант-Гоффа). Молекулярные модели (например, Дрейдинга, Саксе и Мора) верно отражали межатомные расстояния и валентные углы в молекулах, позволяли оценивать энергетическую выгодность различных конформаций, измерять расстояние между непосредственно не связанными атомами и т. д. Так называемые объемные модели (Стюарта—Бриглеба и других) правильно передавали формы й размеры молекул, валентные углы, межатомные расстояния. Все эти модели молекул, получивших новые черты наглядности (образ в пространстве) по сравнению со знаковой структурной формулой, играют и в настоящее время в химии известную познавательную роль. Ими пользуются при изучении пространственной (в частности, оптической) изомерии, установлении и оценке стерических препятствий, в кон-формационном анализе. [c.314]

Роль мысленных моделей в познавательной практике во многом сходна с ролью моделей материальных. Создав модель — схему оригинала, мы исследуем ее, но только в уме, а не экспериментально (впрочем, в современной науке законен термин мысленный эксперимент). Результаты этого исследования распространяем на оригинал. Так, Бутлеров из своей модели строения молекул сделал вывод о возможности существования четырех бутанолов. А затем применил этот вывож к оригиналу синтезировал неизвестный ранее 2-метилпропанол-2, впервые установив существование третичных спиртов. [c.10]

Так, перед нами встает важный вопрос Каким образом мозг может решить, что данное сочетание или совпадение событий не является случайным Если решать эту проблему по частям, то можно показать, что для познания самого простого явления по ассоциации нужно проделать минимум семь раздельных манипуляций. Только это дает возможность решить, что одно сочетание явлений влечет за собой другое. Для того чтобы проверить эту гипотезу, мы включили семь последовательных процессов в простую электронную обучающуюся сеть, которую мы назвали понимающая машина (ma hina do ilis). Создавая и изучая такие модели, мы надеемся объяснить или хотя бы более понятно описать особенности функции мозга, которые мы начали выяснять с помощью топоскопа. Понимающая машина может усвоить не более одного урока . Познавательные способности человеческого мозга безграничны, но даже и сейчас, при всей скудности наших знаний, мы постепенно начинаем убеждаться в том, что механизмы, из которых слагается понимание , в конечном счете доступны нашему пониманию. [c.274]

Другой гипотезой является модель сферического нарушения порядка в области вакансии, приводящего к квазижидкому состоянию. В этом случае корреляция также нарушается, но надо полагать, что образование подобных объемных дефектов, соответствующих локальному расплавлению кристаллической решетки, энергетически невыгодно. Ясно одно простые модели беспорядка по Френкелю или по Шоттки при всей их познавательной и эвристической ценности безусловно нуждаются в раз- [c.50]

Следует отметить, что в литературе под термином модель не всегда понимают материальную модель, на которой проводятся исследования. Часто моделью считают некоторую познавательную, или мысленную, физическую или математическую модель, т. е. схему, с той или иной степенью точности отражающую наиболее существенные стороны изучаемого процесса. Такие модели, которые в отличие от материальных можно также назвать идеальными, кладут в основу исследования данного процесса или явления. Примерами могут служить физическая модель атома Бора, а также модели структуры потоков в аппаратах, модели массоцередачи и др., рассматриваемые в настоящем курсе. На основе принятой идеальной физической модели составляют соответствующую ей математическую модель, т. е. математическое описание процесса. [c.68]

В последние годы появляется все больше свидетельств, говорящих о том, что объяснение работы головного мозга невозможно без радикальных изменений в современной научной картине мира. Мы переходим теперь к обсуждению данной проблемы в контексте нашей модели клеточных автоматов. Как уже неоднократно говорилось в предыдущих главах, данная модель представляет материальные формации в виде особого рода распространяющихся волновых решении. Помимо этого, сеть распределенных клеточных автоматов порождает быстро распространяющиеся диффузио11иые активности, которые могут участвовать в процессах обработки информации, в частности иа основе голографических принципов. Забегая вперед, скажем, что одним из поразительных следствий подобной возможности является то, что познавательный информационный процессор может существовать вне мозга, используя в качестве голографической среды клеточно-авто.матиый фон физического мира. [c.91]

Удовлетворительная адекватность полученных результатов моделирования процессам, наблюдавшимся в Ладожском озере, особенно воспроизведение с помощью моделей последовательных Этапов перехода озера из олиготрофного состояния в мезотрофное под влиянием возраставшей антропогенной нагрузки, позволяет заключить, что сущность основных закономерностей функщюни-рования экосистемы передана моделями достаточно достоверно. Это дает возможность использовать их как инструмент для определения реакции экосистемы на изменение антропогенной нагрузки в системах поддержки принятия решений по управлению использованием водных ресурсов больших озер, а также и в познавательных целях. [c.339]

Известно, что, приступая к изучению любого явления, мы не владеем и не можем владеть всей полнотой информации. По этой причине мы вьшуждены ограничиться тем и только тем, что нам известно о явлении или объекте, т. е. умьшшенно упростить механизм явления. Такой подход в естествознании известен как моделирование. В БСЭ, в статье Моделирование читаем Моделирование, исследование объектов познания на их моделях, построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (живых и неживых систем, инженерных конструкций, разнообразных процессов - физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов (для определения, уточнения их характеристик, рационализации способов их построения и т. п.). Моделирование, как познавательный прием неотделимо от развития знания.. .. Моделирование ньше приобрело общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе . В статье Модель находим Модель (в пшроком понимании) - образ (в т. ч. условный или мысленный -изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т. п.) или прообраз (образец) какого-либо объекта или системы объектов ( оригинала данной модели), используемый при определенных условиях в качестве их заместителя или представителя . Так, Моделью Земли служит глобус, а моделью различных частей Вселенной (точнее - звездного неба) - экран планетария.. .. Единая классификация видов моделирования затруднительна в силу многозначности понятия модель в науке и технике . При решении прикладных задач удобной оказалась классификация видов моделирования, предложенная в монографии Математическое моделирование динамических систем [7. [c.24]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология