Explicación
1
Los modelos científicos son representaciones simplificadas de fenómenos naturales o sistemas complejos que los científicos utilizan para comprender, explicar y predecir el comportamiento del mundo físico, siempre y cuando las predicciones del modelo concuerden satisfactoriamente con el comportamiento real de la situación estudiada. Si las predicciones no concuerdan se debe afinar el modelo o sustituirlo con otro que si lo haga. En ciencia, es muy diferente a construir como hacen los arquitectos una maqueta a escala de un edificio, en ciencias nuestro modelo puede no tener una similitud visual con el problema físico. Además hay distintos tipos de modelos. Cada tipo de modelo tiene sus propias ventajas y limitaciones, y los científicos a menudo combinan múltiples enfoques para obtener una comprensión más completa de los fenómenos que están estudiando.
2
Utilizan ecuaciones matemáticas para describir relaciones cuantitativas entre variables. Estos modelos son comunes en disciplinas como la física, la química y la biología, donde las leyes naturales se pueden expresar de manera matemática.
3
Son representaciones verbales o visuales que describen ideas o teorías científicas. Estos modelos pueden ser diagramas, esquemas o descripciones narrativas que ayudan a los científicos a visualizar conceptos abstractos.
4
Son réplicas físicas de sistemas naturales o experimentos diseñados para estudiar fenómenos específicos. Por ejemplo, un modelo físico de un sistema solar en miniatura puede ayudar a los astrónomos a estudiar la dinámica de los planetas. Dentro de los modelos físicos tenemos otras subcategorías.
5
Para estos modelos, los detalles no son importantes, por lo que se omiten para determinar el resultado del problema. Cuando estudiamos la rotación, consideramos los cuerpos rígidos. En estudios de movimiento de cuerpos o lanzamiento de objetos como por ejemplo pasarle una pelota a un compañero despreciamos o bien consideramos constante la fuerza del aire conocida como Fuerza de rozamiento. Cuando trabajamos con resortes consideramos que no tienen masa, entre otros.
6
Para estudiar el movimiento de la Tierra alrededor del Sol, es imposible considerar todos los procesos que ocurren constantemente, como el clima, actividad sísmica y movimientos oceánicos. Por ello, el modelado asume que estos procesos no afectan el movimiento de la Tierra de manera medible y son ignorados. En el modelo de partículas, se imagina que la Tierra es una partícula: un objeto con masa pero de tamaño cero. Así, el movimiento de la Tierra alrededor del Sol puede estudiarse eficazmente. Las dos condiciones principales para este modelo son: el tamaño del objeto real no afecta el análisis de su movimiento, y cualquier proceso interno del objeto no influye en el análisis del movimiento.
7
Este modelo simplifica un sistema complejo representándolo como una entidad única con propiedades y comportamientos agregados. Se utiliza cuando es necesario estudiar el comportamiento global del sistema sin preocuparse por los detalles internos. Por ejemplo, en economía, un modelo macroeconómico puede representar la interacción de diferentes sectores económicos como un sistema único para analizar variables como el producto interno bruto o la tasa de desempleo.
8
En este modelo, los objetos se representan como cuerpos rígidos que conservan su forma y tamaño durante las interacciones. Se utiliza cuando las deformaciones de los objetos son insignificantes o no necesitan ser consideradas. Por ejemplo, en ingeniería mecánica, el movimiento de las piezas en un mecanismo puede modelarse como cuerpos rígidos para simplificar el análisis de la cinemática y la dinámica del sistema.
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Este modelo simplifica los fenómenos ondulatorios representando la propagación de energía a través de ondas. Se utiliza para estudiar diversos tipos de ondas, como ondas sonoras, ondas electromagnéticas o ondas mecánicas. Por ejemplo, en acústica, las ondas sonoras pueden modelarse utilizando ecuaciones que describen cómo se propagan y se dispersan a través de un medio determinado.
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En este modelo formamos una construcción geométrica que representa la situación real, luego aislamos el problema real y se analiza la construcción geométrica. Como por ejemplo considerar una pizza como un disco perfecto, un cable eléctrico como un cilindro largo y recto, o podemos implementarlo para hallar la altura de un árbol.
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Generalmente se utilizan para entender el comportamiento de un sistema que es muy diferente en la escala de nuestro mundo macroscópico, sea mucho más pequeño o mucho más grande, por lo que no podamos interactuar con éste directamente. Como ejemplo, la noción de un átomo de hidrógeno como un electrón en una órbita circular alrededor de un protón es un modelo estructural del átomo. El antiguo modelo geocéntrico del universo, en el que se teoriza que la tierra está en el centro del universo, es un ejemplo de un modelo estructural para algo más grande en escala que nuestro mundo macroscópico.
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Utilizan simulaciones por computadora para representar el comportamiento de sistemas complejos. Estos modelos pueden ser especialmente útiles cuando los sistemas son demasiado grandes, pequeños o complicados para estudiar en el mundo real.
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Utilizan técnicas estadísticas para analizar datos y hacer inferencias sobre poblaciones o fenómenos. Estos modelos son comunes en campos como la epidemiología, la ecología y la economía.
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Son tipos generales de problemas que ya han sido resueltos, se plantean nuevos problemas en una forma similar de las que ya fueron resueltas. Para resolver problemas:
Se conceptualiza (pensar, entender y bosquejar) el problema a resolver, extraer los datos conocidos.
Luego se debe categorizar, se trata de simplificar el problema, dejando de lado la información que no aporta nada importante para la resolución del mismo.
Se analiza, usando ecuaciones y sustituyendo por los datos del problema.
Al final se debe evaluar si la solución obtenida es la esperable o si al someterla a ciertos casos o variables esta no cambia drásticamente.
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