建模型是什么研究方法

⑴ 建立模型是物理学中常用的研究问题的方法之一，例如在研究光的传播时，我们建立了光线这一模型．苏通大桥

（1）在推到锅炉的过程中，它能够绕着固定点转动，因此它可以看作是一杠杆模型；
（2）把锅炉看做是杠杆，其支点在A点，根据杆的平衡条件F₁×L₁=F₂×L₂，可知要想施加最小的力，必须其力臂最长，即从A点到C点的距离AC就是力臂，且力和力臂是垂直关系，据此要求做出动力的方向如下图所示：
12×6m=3m，动力的力臂L₁=AC=10m，
根据杠杆平衡条件：F×L₁=G×L₂可得：
F×10m=4000N×3m
∴动力：F=1200N．
故答案为：（1）杠杆；（2）1200N；力的方向见上图．

⑵ 建立模型是科学研究的重要方法

考点：心脏的结构 专题： 分析：图中表示在一个心动周期中，心脏的活动规律是心房收缩，同时心室舒张；心房舒张，同时心室收缩；心房舒张，同时心室舒张． A、心房的收缩时间是0.1秒，心室的收缩时间是0.3秒，可见：心房的收缩时间短于心室，原因是心房只需要把血液压入心室，而心室需要把血液压入通往全身的动脉，A正确；B、心房的收缩时间是0.1秒，心房的舒张时间是0.7秒；心室的收缩时间是0.3秒，心室的舒张时间是0.5秒，总体上心脏的舒张时间大于收缩时间，这样可以保证血液的充分回流与心肌休息，B正确；C、在整个心动周期中，心房与心室没有出现同时收缩的情况，但有0.4秒同时舒张的时间，C正确；D、该心动周期后的下一个0.1秒，心房心室舒缩状态是心房收缩，心室舒张，D错误；故选：D 点评：理解心脏舒张和收缩过程是解题的关键．

⑶ 你知道吗在上述的研究中，我们用到了物理学中很重要的一种研究方法：建立模型．建立模型可以帮助人们透

解答：答：
在研究磁场时，引入“磁感线”；采用的是理想模型法；磁场看不见、摸不着，在探究“通电螺线管磁场”的实验中，为了研究通电螺线管周围的磁场分布情况，我们通常选用小铁屑做实验来显示其周围的磁场分布情况，通过观察通电螺线管的外部磁场分布情况，可以看出：通电螺线管周围的磁场分布与条形磁铁的相类似．

⑷ 模型法是什么

模型法（modeling method）指通过模型来揭示原型的形态、特征和本质的方法，一般用在物理实验上。

模型法借助于与原型相似的物质模型或抽象反映原型本质的思想模型，间接地研究客体原形的性质和规律。

通俗的说既是通过引入模型（能方便我们解释那些难以直接观察到的事物的内部构造、事物的变化以及事物之间的关系的符号、公式、表格、实物等）将物理问题实际化。

模型法在初中物理中的应用实例有：

⑴表示光的传播方向的直线——光线。即沿光的传播路线画一条直线，并在直线上画上箭头表示光的传播方向，这就叫做“光线”。而实际上我们在观察太阳、电灯……光源所发出的光时，是看不见带箭头的直线的。引入“光线”这一模型，只是为了研究光现象方便，如果不用光路图就很难学习光现象的知识。

⑵用力的示意图表示力的三要素，物体间力的作用是看不见，摸不着的，为了更好地研究物体受力，并发现其中的规律，我们用一根带箭头的线段来表示力。

⑶磁场模型,用磁感线表示磁场的分布。磁场是看不见，摸不着的，为了更好地研究磁场，我们引入磁感线，磁感线的疏密表示磁场的强弱，磁感线的方向表示磁场的方向。

⑷研究连通器原理时用到液片模型。

⑸电路图是实物电路的模型。

⑹研究肉眼观察不到的原子结构时，建立原子核式结构模型。

⑸ 数据挖掘中建立模型 采用的是什么研究方法

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

⑹ 物理科学探究方法有哪些什么建立物理模型啊什么等效替换发等等，都分别解说下还要举例子，并说明探究力

1、等效替代法：在物理实验中有许多物理特征、过程和物理量要想直接观察和测量很困难，这时往往把所需观测的变量换成其它间接的可观察和测量的变量进行研究，这种研究方法就是等效法。如：串并联电路电阻。
2、转换法：对于不易研究或不好直接研究的物理问题，而是通过研究其表现出来的现象、效应、作用效果间接研究问题的方法叫转换法。初中物理在研究概念、规律和实验中多处应用了这种方法。如：在验证发声体在振动时，在音叉旁边悬挂乒乓球
3、类比法：类比法是指将两个相似的事物做对比，从已知对象具有的某种性质推出未知对象具有相应性质的方法。类比法在物理中有广泛的应用。所谓类比，实际上是一种从特殊到特殊或从一般到一般的推理。它是根据两个（或两类）对象之间在某些方面的相同或相似而推出它们在其他方面也可能相同或相似的一种逻辑思维。在物理教学中，类比方法可以帮助理解较复杂的实验和较难的物理知识。比如利用水压讲解电压；水流讲解电流。
4、控制变量法：,就是在研究和解决问题的过成中,对影响事物变化规律的因素和条件加以人为控制,只改变某个变量的大小,而保证其它的变量不变,最终解决所研究的问题。如：探究导体电阻与那些因素有
5、物理模型法：它是在实验的基础上对物理事实的一种近似形象的描述，物理模型的建立，往往会导致理论上的飞跃。如：根据实验建立液体压强公式P=ρg h时运用了“假想液柱”的模型；
6、科学推理法（理想实验法）：推理法是根据已知物理现象和规律，通过想象和推理对未知的现象做出科学的推理和预见。推理法是在观察实验的基础上，忽略次要因素，进行合理的推理，得出结论，达到认识事物本质的目的。如：牛顿第一定律的得出。
7、观察比较法（对比法）如：研究蒸发的快慢因素、研究蒸发与沸腾的异同。——比较法
8、归纳求同法如：在探究“杠杠的平衡条件”的实验中，通过多次实验得出了杠杆的平衡条件
9、比值定义法就是用两个基本的物理量的“比”来定义一个新的物理量的方法。比如物质密度、速度、功率等。
10、逆向思维法：如：由电生磁想到磁生电。
不知道是否想全，希望对你有帮助

⑺ 建立模型法的介绍

物理学是研究物质相互作用规律及其基本结构的科学，从物理学的性质特点看，物理学是一门具有方法论性质的科学，物理学研究探知物质世界的方法是我们认识自然的基本方法之一。物理学的发展丰富了哲学的内容，促进了哲学的发展。物理学方法很多，如实验法、模型法、推理法、分析法、假设法、图象法、数学方法等等，而模型法在形成物理概念、建立物理规律中起着重要作用。所谓物理模型，是人们为了研究物理问题的方便和探讨物理事物的本身而对研究对象所作的一种简化描述，是以观察和实验为基础，采用理想化的办法所创造的，能再现事物本质和内在特性的一种简化模型。理想化的物理模型既是物理学赖以建立的基本思想方法，也是物理学在应用中解决实际问题的重要途径和方法，这种方法的思维过程要求学生在分析实际问题中研究对象的条件、物理过程的特征，建立与之相适应的物理模型，通过模型思维进行推理。

⑻ 标题 问:理想模型方法在你所学学科(专业)体现为哪些具体研究方法

通过建立模型来揭示原型的形态、特征和本质的方法称为理想模型法。把复杂的问题简单化，摒弃次要因素，抓住主要因素，对实际问题进行理想化处理。有时为了更加形象地描述所要的现象、问题，还需要引入一些模型。
理想模型法是物理学中经常使用的一种研究方法。这种方法的主要特点是，它把研究对象所具有的特征理想化，也就是它突出强调了研究对象某方面的特征或主要特征，而有意识地忽略研究对象其他方面的特征或次要的特征。
使用这种方法的根本目的在于，使人们能集中全力掌握研究对象在某些方面表现出的本质特征或运动规律。事实证明，这是一种研究物理问题的有效方法，也是我们理解有关物理知识的基础。在光学研究中，常常使用这种方法。我们在黑暗的室内打开两个手电筒，使两个电筒发出的光束在空中交叉后射到墙上。你会看到墙壁上有两个手电筒照出的亮斑，这两个亮斑的大小和亮度决不会因为光束的交叉而与一手电筒单独照射时有什么不同。