Modelos regulatórios preditivos
Introdução
Em geral
Nas ciências aplicadas e na tecnologia, um modelo matemático é um dos tipos de modelos científicos que utiliza algum tipo de formalismo matemático para expressar relações, proposições substantivas de fatos, variáveis, parâmetros, entidades e relações entre variáveis de operações, para estudar comportamentos de sistemas complexos em situações difíceis de observar na realidade. O termo modelagem matemática também é usado em design gráfico quando se fala de modelos geométricos de objetos em duas (2D) ou três dimensões (3D).
O significado do modelo matemático na filosofia da matemática e nos fundamentos da matemática é, no entanto, um pouco diferente. Especificamente, nestas áreas trabalhamos com “modelos formais”. Um modelo formal para uma determinada teoria matemática é um conjunto sobre o qual foi definida uma série de relações unárias, binárias e trinárias, que satisfaz as proposições derivadas do conjunto de axiomas da teoria. O ramo da matemática responsável por estudar sistematicamente as propriedades dos modelos é a teoria dos modelos.
Definição, princípios e condições gerais
Um modelo matemático de um objeto (fenômeno real) é qualquer esquema simplificado e idealizado desse objeto, composto de símbolos e operações matemáticas (relações). Um modelo matemático é um caso de formalização que utiliza os mais diversos instrumentos produzidos na ciência matemática.[1] Além disso, um modelo matemático geralmente requer uma descrição de como os objetos modelados são representados dentro do modelo e, vice-versa, como eles interpretam as previsões do modelo em termos de entidades reais.
Vale a pena mencionar apenas alguns princípios e condições gerais que estes modelos devem cumprir.
• - Equivalência: que é a correspondência do modelo com o seu original. De acordo com este princípio geral, as entidades modeladas correspondem aos objetos matemáticos do modelo e vice-versa.
• - Objetividade: correspondência das conclusões científicas com as condições reais.
• - Simplicidade: os modelos não devem estar saturados de fatores secundários.