モデル化とシミュレーション基礎

学際科学・未来学 — モデル化とシミュレーション基礎 概要

学際科学・未来学分野のモデル化とシミュレーション基礎領域の概要と入門ガイド

モデル

現実の対象や仕組みを、特定の目的に必要な要素へ単純化して表現したもの。

概念モデル

対象の要素、関係、因果構造を、言葉や図によって定性的に表したモデル。

数理モデル

対象の関係や変化を、方程式や論理式など数学的形式で表したモデル。

計算モデル

規則や数式をコンピュータ上に実装し、状態変化や結果を計算するモデル。

モデル化の目的

説明、予測、仮説検証、設計、意思決定支援など、モデルの用途を明確にすること。

モデル境界

モデルに含める対象、過程、時間、空間と、外部条件として扱う範囲の区切り。

変数

モデル内で値が変化し、対象の状態や結果を表す量または属性。

パラメータ

モデルの関係や挙動を規定し、分析中は一定値として扱われることが多い設定値。

状態変数

ある時点のシステム状態を記述し、その後の変化に影響する変数。

モデルの仮定

現実を単純化して表現するために置かれる条件や前提。

メカニズム

入力や条件から結果が生じるまでの因果的な過程や規則。

決定論的モデル

初期条件とパラメータが同じなら、常に同じ結果を返すモデル。

確率論的モデル

偶然性や確率分布を含み、同じ条件でも異なる結果を生み得るモデル。

静的モデルと動的モデル

一時点の関係を表すモデルと、時間に伴う状態変化を表すモデルの区別。

連続モデルと離散モデル

状態や時間を連続量として扱うモデルと、個別の値や時点として扱うモデルの区別。

シミュレーション

モデルを実行し、条件を変えながら時間的展開や結果を模擬的に生成すること。

時間ステップ

動的シミュレーションで状態を更新する時間間隔。

初期条件と境界条件

計算開始時の状態と、対象領域の端や外部から与える制約条件。

キャリブレーション

観測データとモデル出力が合うように、未知のパラメータ値を推定・調整すること。

検証

数式、論理、プログラムが意図したモデル仕様どおりに実装されているかを確認すること。

妥当性確認

モデルが目的に照らして現実の重要な特徴や挙動を十分に表しているかを評価すること。

感度分析

パラメータや仮定の変化が、モデル出力へどの程度影響するかを調べること。

不確実性分析

入力、パラメータ、構造の不確実性が、結果の幅や信頼性へ及ぼす影響を評価すること。

シナリオ分析

異なる外部条件や政策仮定をモデルへ与え、結果の違いを比較すること。

モンテカルロ・シミュレーション

確率分布から多数の入力値を反復抽出し、結果の分布を推定する方法。

システムダイナミクス

ストック、フロー、フィードバック、時間遅れを用いてシステムの動態を表す方法。

エージェントベース・モデル

自律的な主体の行動規則と相互作用から、全体のパターンを生成するモデル。

離散事象シミュレーション

待ち行列や処理完了など、個別の事象が起きる時点ごとに状態を更新する方法。

再現可能性

同じデータ、コード、条件から同じ計算結果を得られるようにする性質。

モデルの限界

単純化、データ不足、構造仮定、適用範囲が結果の解釈を制約すること。