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Wissenschaft und Kunst der Modellierung (Science and Art of Modelling) - Kieler Zugang zur Definition, Nutzung und Zukunft

Authors:

Abstract

Models are one of the main instruments in scientific research. Disciplines have developed a different model understanding of the notion, function and purpose. We thus need a systematic approach in order to understand, to build and to use a model. This book gives an insight into the discipline modelling know-how in Kiel and is a first starting point to develop a general model approach that generalizes and combines for an inter disciplinary use. Modelle sind wichtige Instrumente in der wissenschaftlichen Forschung. Die Disziplinen haben unterschiedliche Modell-Verständnisse vom Begriff, der Funktion und vom Zweck entwickelt. Wir benötigen einen systematischen Ansatz, um zu verstehen, wie Modelle entwickelt und eingesetzt werden. Dieses Buch gibt einen Einblick in das disziplinäre Know-how in Kiel und ist Ausgangspunkt zur Kombination und Verallgemeinerung in interdisziplinären Anwendungen.
Science and Art of Modelling
Wissenschaft &
Kunst
der Modellierung
|
Kieler Zugang zur Denition, Nutzung und Zukunft
Herausgegeben von
Bernhard Thalheim und Ivor Nissen
1. Auflage
Models are one of the main instruments in scientic research. Disciplines have developed a
dierent model understanding of the notion, function and purpose. We thus need a systematic
approach in order to understand, to build and to use a model. This book gives an insight into
the discipline modelling know-how in Kiel and is a rst starting point to develop a general
model approach that generalizes and combines for an inter disciplinary use.
Modelle sind wichtige Instrumente in der wissenschaftlichen Forschung. Die Disziplinen haben
unterschiedliche Modell-Verständnisse vom Begri, der Funktion und vom Zweck entwickelt.
Wir benötigen einen systematischen Ansatz, um zu verstehen, wie Modelle entwickelt und
eingesetzt werden. Dieses Buch gibt einen Einblick in das disziplinäre Know-how in Kiel und ist
Ausgangspunkt zur Kombination und Verallgemeinerung in interdisziplinären Anwendungen.
ISBN 978-1-5015-1040-3
e-ISBN (PDF) 978-1-5015-0123-4
e-ISBN (EPUB) 978-1-5015-0125-8
ISSN 2198-2066
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© 2015 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
Gedruckt auf säurefreiem Papier
Printed in Germany
www.degruyter.com
Inhalt
Vorwort
|
VII
Teil I: Bedeutung, Entwicklung und Einsatz
1 Einleitung
|
3
1.1 Warum dieses Buch
|
3
1.2 Modellierung als ein Fachgebiet
|
4
1.3 Charakterisierung des Modellbegris
|
6
2 Modelle, Modellieren, Modellierung - eine Kieler
Begrisbestimmung
|
29
2.1 Modell
|
29
2.2 Modellieren
|
33
2.3 Modellierung
|
35
2.4 Modelle, Modellieren und Modellierung als Einheit
|
35
3Übersicht zu Forschungen zu Modellen, zum Modellieren und zur
Modellierung
|
37
3.1 Top-Down-Ansätze
|
37
3.2 Bottom-Up-Ansätze
|
39
4Die Forschungsagenda
|
43
4.1 Überblick zur interdisziplinären Forschung in diesem Buch
|
43
Teil II: Modelle in den Wissenschaften
5Modellierung als sozio-materielle Praktik
|
49
5.1 Kontext und Verortung: Die Disziplin und ihre
Besonderheiten
|
49
5.2 Modelle als epistemische Artefakte
|
52
5.3 Modellierung als sozio-materielle Praktik
|
55
5.4 Die Wirksamkeit der Modellierung sozio-technischer
Systeme
|
58
5.5 Die materiale Qualität von Artefakten in
Gestaltungsprozessen
|
60
X
|
Inhalt
5.6 Ein Modell als Katalysator
|
63
5.7 Ein Modell als Mittel der Überzeugung
|
63
5.8 Fazit
|
64
6Methodenbasierte mathematische Modellierung mit
Relationenalgebren
|
67
6.1 Einleitung
|
67
6.2 Die mathematische Modellierung
|
74
6.3 Relationenalgebra
|
81
6.4 Relationales Modellieren und Entwickeln
|
86
6.5 Ein Beispiel aus der Praxis
|
91
6.6 Einige weitere Anwendungsbeispiele
|
97
6.7 Einordnung in eine allgemeine Theorie der Modellierung
|
99
7Das Modell als Medium. Wissenschaftsphilosophische
Überlegungen
|
107
7.1 Instrumental turn
|
109
7.2 Modell und Experiment
|
112
7.3 Modellieren als technisches Tun, das Modell als technisches
Ding
|
119
7.4 Simulation: medientheoretisch, dierenzphilosophisch,
computertechnologisch
|
122
7.5 Ansätze einer medialen Epistemologie des Modells
|
131
8Wissenschaftliches Rechnen: Simulationen mittels mathematischer
Modelle
|
139
8.1 Einleitung
|
139
8.2 Kraft, Beschleunigung, Geschwindigkeit
|
140
8.3 Mehrkörpersysteme und numerische Approximation
|
142
8.4 Vielkörpersysteme und schnelle Summation
|
145
8.5 Grundwasserströmung
|
148
8.6 Lineare Gleichungssysteme
|
151
8.7 Parallelisierung
|
153
8.8 Zusammenfassung
|
155
9Modelle in der Trainingswissenschaft
|
159
9.1 Einleitung
|
159
9.2 Antagonistische Trainings-Wirkungs-Modelle
|
160
9.3 Das tness-fatigue-Modell
|
161
9.4 Das Metamodell LeiPot
|
162
Inhalt
|
XI
9.5 Das SimBEA-Modell
|
165
9.6 Modellkalibrierung und Modellprüfung
|
167
9.7 Anwendungsbereiche
|
169
10 Der Blick des Philologen.Modelle ‚Literatur als Text‘ in der Klassischen
Philologie
|
175
10.1 Einleitung
|
175
10.2 Das Modell ‚Literatur als Text‘ und die Gattung der römischen Elegie
|
177
10.3 Zusammenfassung
|
213
11 Modelle in der Archäologie
|
219
11.1 Einleitung und Forschungsgeschichte
|
219
11.2 Latente paradigmatische Modelle
|
225
11.3 Explizite Modelle von Raumstrukturen in der Archäologie
|
235
11.4 Zusammenfassung
|
246
12 Astrophysikalische Modellbildung am Beispiel aktiver galaktischer
Kerne
|
251
12.1 Modellbildung in der Astrophysik
|
251
12.2 Die Zentren aktiver Galaxien
|
255
12.3 Modellierung von Akkretionsscheiben
|
258
13 Modelle in der Weltraumphysik
|
265
13.1 Einleitung
|
265
13.2 Plasmaphysikalische Modelle
|
266
13.3 Numerische Modelle
|
270
13.4 Beispiele
|
274
14 Klimamodelle
|
281
14.1 Einführung
|
281
14.2 Von der Klima- zur Erdsystemforschung
|
282
14.3 Klimaschwankungen
|
286
14.4 Klimavorhersagbarkeit
|
287
14.5 Geschichte der Klimamodellierung
|
291
14.6 Zirkulationsmodelle
|
292
14.7 Schlussbemerkung
|
303
15 Die Welt im Modell. Zur Geburt der systematischen Modellierung in der
Antike
|
307
XII
|
Inhalt
15.1 Einleitung
|
307
15.2 Ein modelltheoretischer Ansatz
|
308
15.3 Aspekte der Modellnutzung in der Antike
|
313
15.4 Einige Fragen zur Erschließung der antiken
Modellierungstätigkeit
|
323
15.5 Fazit
|
325
16 Modelle in der Kommunikationstechnik
|
329
16.1 Darstellung und Abgrenzung des Fachgebiets
|
329
16.2 Motivation für die Modellierung
|
330
16.3 Klassizierung und Detailbeschreibung der Modelle
|
331
16.4 Fazit
|
345
17 Küstenmodelle: Stand der Technik und zukünftige Entwicklung
|
347
17.1 Einleitung
|
347
17.2 Prozessbasierte Modelle im Küstenbereich
|
349
17.3 Auau von Küstenmodellen
|
351
17.4 Naturdaten, Erfordernisse und Dezite
|
352
17.5 Qualizierung der Modellgüte
|
355
17.6 Strategien zur Verbesserung der Modellgüte
|
357
17.7 Anwendungsbeispiele
|
359
17.8 Zukünftige Entwicklungen
|
362
18 Hierarchische Modellsysteme zur Optimierung der
Beatmungstherapie
|
369
18.1 Einleitung
|
369
18.2 Modellselektion
|
381
18.3 Modellkombination
|
383
18.4 Zusammenfassung und Ausblick
|
384
19 Hydroakustische Modellierung
|
391
19.1 Einleitung
|
391
19.2 Computergestützte Modellierung mittels Numerik
|
392
19.3 Modellierung durch Tank-Experimente
|
403
19.4 Modellierung durch Seeexperimente
|
404
19.5 Hybrid-Modellierung
|
404
19.6 Zusammenfassung
|
405
20 Modellierung von Regeln für die Prüfung von Prozessmodellen
|
407
20.1 Einleitung
|
407
Inhalt
|
XIII
20.2 Geschäftsprozessmodellierung mit ARIS
|
408
20.3 Regelbasierte Validierung von Geschäftsprozessmodellen
|
412
20.4 Business Application Modeler (BAM) – Validierungskonzept
|
414
20.5 Wiederverwendung von Regeln durch Abstraktion
|
420
20.6 Verwandte Arbeiten
|
425
20.7 Zusammenfassung
|
427
21 Kohärente Multi-Modell-Entwicklung
|
431
21.1 Überblick
|
431
21.2 Modell-Suiten
|
435
21.3 Spezikation und Nutzung von Modell-Suiten
|
437
21.4 Werkzeugunterstützung
|
439
21.5 Zusammenfassung
|
453
22 Mehrebenensysteme in der Biomedizin
|
455
22.1 Die Suche nach Organisationsprinzipien
|
455
22.2 Raum-zeitliche Modellierung
|
461
22.3 Diskussion
|
469
23 Modellierung von Tierseuchen
|
475
23.1 Einleitung
|
475
23.2 Epidemiologischer Hintergrund
|
475
23.3 Anwendung von Simulationsmodellen
|
477
23.4 Grundzüge eines Tierseuchenmodells
|
478
23.5 Stochastik in den Tierseuchenmodellen
|
480
23.6 Netzwerke zur Modellierung von Kontakten
|
480
23.7 Validierung von Tierseuchenmodellen
|
482
23.8 Zusammenfassung
|
483
Teil III: Ausblick auf die Kunst der Modellierung
24 Ein neuer Modellbegri
|
491
24.1 Der Forschungsauftrag
|
493
24.2 Das Modell als Instrument
|
496
24.3 Bewertung eines Modells
|
532
24.4 Der Cargo eines Modells
|
539
24.5 Zusammenfassung
|
544
XIV
|
Inhalt
25 Fallstudien zum Modellbegri
|
549
25.1 Modellbegrie in der Informatik
|
549
25.2 Figurative Modelle
|
583
26 Bestandsaufnahme und Mehrwert
|
603
26.1 Im Anfang war das Wort
|
603
26.2 Logos und der Modellbegri
|
604
27 The Notion of a Model
|
615
27.1 The Conception of the Model
|
615
27.2 Properties of Models
|
616
Synonyme für die Eigenschaften
|
619
Liste der Autoren
|
623
Stichwortverzeichnis
|
625
27 The Notion of a Model
Denition: A model is a well-formed, adequate, and dependable instrument that
represents origins. Its criteria of well-formedness, adequacy, and dependability
must be commonly accepted by its community of practice within some context
and correspond to the functions that a model fullls in utilisation scenarios and
use spectra. As an instrument, a model is grounded in its community’s sub-
discipline and is based on elements chosen from the sub-discipline.
27.1 The Conception of the Model
Science and technology widely uses models in a variety of in utilisation sce-
narios. Models function as an instrument in some utilization scenarios and
a use spectrum. Their function in these scenarios is a combination of functi-
ons such as explanation, optimization-variation, validation-verication-testing,
reection-optimization, exploration, hypothetical investigation, documentation-
visualization, and description-prescription as a mediator between a reality and
an abstract reality that developers of a system intend to build. The model functi-
ons determine the purposes of the deployment of the model.
Models have several essential properties that qualify an instrument as a model
(Tha12; Tha14):
An instrument is well-formed if it satises a well-formedness criterion.
A well-formed instrument is adequate for a collection of origins if (i) it is ana-
logous to the origins to be represented according to some analogy criterion,
(ii) it is more focused (e.g. simpler, truncated, more abstract or reduced) than
the origins being modelled, and (iii) it sucient to satisfy its purpose.
Well-formedness enables an instrument to be justied: (i) by an empirical cor-
roboration according to its objectives, supported by some argument calculus,
(ii) by rational coherence and conformity explicitly stated through formulas,
(iii) by falsiability that can be given by an abductive or inductive logic, and
(iv) by stability and plasticity explicitly given through formulas.
The instrument is sucient by a quality characterisation for internal quality,
external quality and quality in use or through quality characteristics (Tha10)
such as correctness, generality, usefulness, comprehensibility, parsimony, ro-
bustness, novelty etc. Suciency is typically combined with some assurance
evaluation (tolerance, modality, condence, and restrictions).
616
|
27 The Notion of a Model
A well-formed instrument is called dependable if it is sucient and is justied
for some of the justication properties and some of the suciency characte-
ristics.
An instrument is called model if it is adequate and dependable. The adequa-
cy and dependability of an instrument is based on a judgement made by the
community of practice.
An instrument has a background consisting of an undisputable grounding
from one side (paradigms, postulates, restrictions, theories, culture, founda-
tions, conventions, authorities) and of a disputable and adjustable basis from
other side (assumptions, concepts, practices, language as carrier, thought
community and thought style, methodology, pattern, routines, commonsen-
se).
A model is used in a context such as discipline, a time, an infrastructure, and
an application.
Not only should a model faithfully represent a collection of origins by being well-
formed, adequate, and dependable, it should also provide facilities or methods for
its use. A model is functional if there are methods for utilization of the instrument
to achieve the objectives for which an instrument might serve. Typical task objec-
tives include dening, constructing, exploring, communicating, understanding,
replacing, substituting, documenting, negotiating, replacing, optimizing, valida-
ting, verifying, testing, reporting, and accounting. We call a model eective if it
can be deployed according to its objectives.
27.2 Properties of Models
Models satisfy several properties that make them functional and eective (Mah08;
Mah15; Sta73; Tha10; Tha11; Tha12; Tha14):
(1) Mapping property: the model has an origin and can be based on a mapping
from the origin to the instrument.
(1’) Analogy property: the model is analogous to the origins based on some ana-
logy criterion.
(2) Truncation (reduction) property: the model lacks some of the ascriptions made
to the origin and thus functions as an Aristotelian model by abstraction by
disregarding the irrelevant.
(3) Pragmatic property: the model use is only justied for particular model users,
the tools of investigation, and the period of time.
(4) Amplication property: models use specic extensions which are not obser-
ved in the original.
Literatur
|
617
(5) Idealisation property: modelling abstracts from reality by scoping the model
to the ideal state of aairs.
(6) Carrier (cargo) property: models reect a conception on origins based on
the capacity of a language and are lled with anticipation. They carry a
cargo(Mah08).
(6’) Utilisation property: the model functions well within its intended scenarios of
usage according to its capacity and potential.
(7) Divergence property: models (e.g. Galilean models) are developed for impro-
ving divergence, deviation, discrepancy the physical world or for inclusion of
visions of better reality, e.g. for construction via transformation.
(8) Added value property: models provide a value or benet based on their utility,
capability and quality characteristics.
(9) Purpose property: models are governed by the purpose. The model preserves
the purpose.
Literatur
[Mah08] B. Mahr. Cargo. Zum Verhältnis vo n Bild und Modell. In I. Reichle, S. Siegel, and
A. Spelten, editors, Die Wirklichkeit visueller Modelle, pages 17–40. Wilhelm Fink
Verlag, München, 2008.
[Mah15] B. Mahr. Modelle und ihre Befragbarkeit - Grundlagen einer allgemeinen Modell-
theorie. Erwägen-Wissen-Ethik, forthcoming, 2015.
[Sta73] H. Stachowiak. Allgemeine Modelltheorie. Springer, 1973.
[Tha10] B. Thalheim. Towards a theory of conceptual modelling. Jour-
nal of Universal Computer Science, 16(20):3102–3137, 2010.
http://www.jucs.org/jucs_16_20/towards_a_theory_of.
[Tha11] B. Thalheim. The theory of conceptual models, the theory of conceptual modelling
and foundations of conceptual modelling. In The Handbook of Conceptual Modeling:
Its Usage and Its Challenges, chapter 17, pages 547–580. Springer, Berlin, 2011.
[Tha12] B. Thalheim. The science and art of conceptual modelling. In A. Hameurlain et al.,
editor, TLDKS VI, number 7600 in LNCS, pages 76–105. Springer, Heidelberg, 2012.
[Tha14] B. Thalheim. The conceptual model an adequate and dependable artifact enhan-
ced by concepts. In Information Modelling and Knowledge Bases, volume XXV of
Frontiers in Articial Intelligence and Applications, 260, pages 241–254. IOS Press,
2014.
Liste der Autoren
Heidrun Allert, Kapitel 5,Institut f ür Pädagogik,Abteilung Medienpädagogik/Bildungsinformatik,
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Rudolf Berghammer, Kapitel 6, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu
Kiel
Christine Blättler, Kapitel 7, Philosophisches Seminar, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Steen Börm, Kapitel 8, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Jan-Peter Brückner, Kapitel 9, Institut für Sportwissenschaft, Christian-Albrechts-Universität
zu Kiel
Gerd Bruss, Kapitel 17, Forschungs- und Technologiezentrum Westküste (FTZ), Christian-
Albrechts-Universität zu Kiel
Thorsten Burkard, Kapitel 10, Institut für Klassische Altertumskunde, Christian-Albrechts-
Universität zu Kiel
Sven Feja, Kapitel 20, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Martin Hinz, Kapitel 11, Graduiertenschule „Entwicklung menschlicher Gesellschaften in Land-
schaften“, Institut für Ur- und Frühgeschichte, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Peter Adam Höher, Kapitel 16, Institut für Elektrotechnik und Informationstechnik, Christian-
Albrechts-Universität zu Kiel
Tobias F. Illenseer, Kapitel 12, Institut für Theoretische Physik und Astrophysik, Christian-
Albrechts-Universität zu Kiel
Andreas Kopp, Kapitel 13, Heliosphärische Astroteilchenphysik, Institut für Experimentelle
und Angewandte Physik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Jörn Kretschmer, Kapitel 18, Institut für Technische Medizin (ITeM), Hochschule Furtwangen,
VS-Schwenningen, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel
Mojib Latif, Kapitel 14, GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel und Universität
Kiel
Claas Lattmann, Kapitel 15, Institut für Klassische Altertumskunde, Christian-Albrechts-
Universität zu Kiel / Department of Classics, Emory University, Atlanta
Jochen Leibrich, Kapitel 16, Institut für Elektrotechnik und Informationstechnik, Christian-
Albrechts-Universität zu Kiel
Roberto Mayerle, Kapitel 17, Forschungs- und Technologiezentrum Westküste(FTZ), Christian-
Albrechts-Universität zu Kiel
Knut Möller, Kapitel 18, Institut für Technische Medizin (ITeM), Hochschule Furtwangen, VS-
Schwenningen, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel
Oliver Nakoinz, Kapitel 11, Institut für Ur- und Frühgeschichte, Christian-Albrechts-Universität
zu Kiel
Sven Niemand, Kapitel 20, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
624
|
Liste der Autoren
Ivor Nissen, Abschnitt I, Kapitel 19, Abschnitt III, Wehrtechnische Dienststelle für Schie und
Marinewaen, Maritime Technologie und Forschung (WTD71), Forschungsbereich für Wasser-
schall und Geophysik, (FWG), Kiel
Elke Pulvermüller, Kapitel 20 Institut für Informatik, Universität Osnabrück
Christoph Richter, Kapitel 5, Institut für Pädagogik,Abteilung Medienpädagogik/Bildungsinformatik,
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Axel Riedlinger, Kapitel 18, Institut für Technische Medizin (ITeM), Hochschule Furtwangen,
VS-Schwenningen, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel
Dirk Schädler, Kapitel 18, Institut für Technische Medizin (ITeM), Hochschule Furtwangen, VS-
Schwenningen, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel
Christoph Schranz, Kapitel 18, Institut für Technische Medizin (ITeM), Hochschule Furtwan-
gen, VS-Schwenningen, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel
Michael Skusa, Kapitel 21, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Andreas Speck, Kapitel 20, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Bernhard Thalheim, Abschnitt I, Kapitel 6, 21, Abschnitt III, Institut für Informatik, Christian-
Albrechts-Universität zu Kiel
Tom Theile, Kapitel 22, Institut für Informatik, Lehrstuhl für Systembiologie & Bioinformatik,
Universität Rostock
Imke Traulsen, Kapitel 23, Institut für Tierzucht und Tierhaltung, Christian-Albrechts-Universität
zu Kiel
Norbert Weiler, Kapitel 18, Institut für Technische Medizin (ITeM), Hochschule Furtwangen,
VS-Schwenningen, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel
Sören Witt, Kapitel 20, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Olaf Wolkenhauer, Kapitel 22, Institut für Informatik, Lehr stuhl für Systembiologie& B ioinfor-
matik, Universität Rostock und Stellenbosch Institute for Advanced Study (STIAS), Wallenberg
Research Centre, Stellenbosch University, Südafrika
... Die Definitionen der Begriffe "Modell" und "Modellierung" sind schwer zu spezifizieren. Die Wissenschaft der Modelltheorie erlaubt einen sehr allgemeinen Modellbegriff, von ikonischen Modellen, also verkleinerten Abbildern der Realität, über Analogmodelle, die reale Sachverhalte mittels Analogien repräsentieren, bis hin zu symbolischen Modellen, z.B. mathematischen Gleichungen und Formeln (nachzulesen zum Beispiel in Thalheim und Nissen, 2015). Dieser Modellbegriff geht für den Kontext dieser Arbeit viel zu weit. ...
Thesis
Full-text available
Based on both general and specific tasks and questions that arise from collaboration in the two research projects AIDAand TiPOT3D, this thesis reveals the support for processing and interpretation in geophysics by methods of Geoinformatics; here particularly for potential field methods. Initially, it is shown how to support communication and interaction in interdisciplinary research with Geoinformatics. Here, the BMBF joint-project “ AIDA - From Airborne Data Inversion to In-Depth Analysis ” is used as an example. In this project, the “AIDA-project-wiki” homepage was used to be the internal communication platform to maintain inherent project data. Additionally, this website helps to coordinate and plan project meetings, publications and conference contributions. Software interfaces supply the exchange of variable project data between project participants. Using two applications it is demonstrated how model information is converted between different model representations. The evaluation of geological 3D subsurface models by density modeling was a major concern in the BMBF joint-project AIDA. Therefore, the 3D subsurface model for the study area in Northern Germany between Bremerhaven and Cuxhaven was developed implementing all available data from geology, electro-magnetics, gravimetry, seismics and boreholes. For significant lithological units densities from literature were assigned to structural bodies. Then the modeled gravity field was compared with measured gravity field data of the area. The fit was quiet good. Remaining differences are based on density variations in the near-surface lithologic units that are not included into the density model. However, to obtain more information on these densities, a statistical approach was developed. It tries to estimate the subsurface density distribution in the modeling area from the distribution of resistivity data. Today geophysical data bases consist of large data amount which often hinders massively numerical processing. Therefore, it was investigated how data sets consisting of scattered data points or triangulated meshes can be optimized by reducing the amount of data with minimum information loss: The CIDRe method, developed in this thesis, allows to reduce the number of points in a scattered data set by analyzing the gradients in the data parameters. Thus, in regions without significant parameter changes a much lower point density can be obtained compared to regions with strong changes in the parameters. The CIDRe approach is demonstrated with applications based on the evaluation of satellite altimetry and aero-gradiometry data. Also, a huge amount of triangles building the hull of the model geometry can complicate the use of this geometry for 3D modeling and visualization. In computer graphics, methods are available, which can simplify such triangulated models while maintaining their outer shape. In this thesis, three approaches for “mesh-simplification” were imple- mented and adapted for particular needs of potential field modeling. Applying these methods, a high resolution model of two saltdomes in the area of “Gifhorner Trog” in Northern Germany is reduced to only 5% of the initial number of triangles. The differences in the gravity fields of both original and reduced model remain smaller than only 1%. 3D printing is now widely used for analog representations of digital 3D models. In the context of this thesis it is demonstrated how 3D printing can be used for visualization of geophysical applications. This is demonstrated by operating the printer “Ultimaker 2” and it is shown how to prepare 2D and 3D models of gravimetry for 3D printing. In this thesis, a high communicative benefit of 3D printed geophysical results is achieved.
Chapter
In the development of computer-based systems, modelling is often advocated in addition to programming, in that it helps in reflecting the application domain and that it makes the design and experiment activities of development more efficient. However, there is disagreement about what models are and how they can be used in software systems development. In this paper, we present the Scandinavian approach to modelling, which makes a clear distinction between models and model descriptions. This paper explains the connections between models, descriptions, systems, and executions. Combining the Scandinavian approach with the Kiel notion of model, we establish that both descriptions and executions are closely connected instruments with different roles. The paper argues that (program) executions are the models of dynamic systems, not their descriptions in terms of diagrams and text. So in a general sense programming is about writing descriptions for systems. In particular the paper clarifies when programming is also modelling.
Chapter
In diesem Kapitel werden passive und aktive hydroakustische Messsysteme und -verfahren vorgestellt, die für Wasserschallmessungen im Meer verwendet werden. Auch wenn viele Verfahren aus dem Bereich des Luftschalls grundsätzlich auf Wasserschall übertragbar sind, so ergeben sich aufgrund der akustischen Eigenschaften des Meeres und der begrenzenden Flächen (Meeresboden und -oberfläche) sowie der spezifischen Eigenschaften der hydroakustischen Messtechnik doch signifikante Unterschiede. Nach einer Einführung in die für Wasserschallmessungen gebräuchlichen Mess- und (spektralen) Pegelgrößen und die Grundlagen der hydroakustischen Sensorik wird ein Überblick über die meeresakustischen Randbedingungen gegeben. Für jede Wasserschallmessung ist die Kenntnis der Schallausbreitungsbedingungen und der Umgebungsgeräusche im Meer von zentraler Bedeutung. Anhand von zwei typischen Messaufgaben, der Bestimmung des Quell- oder Zielpegels eines Schiffes sowie der Bestimmung von Rammschall bei der Errichtung von Offshore-Windenergieanlagen, werden dann unterschiedliche stationäre und driftende Sensorsysteme im Detail vorgestellt. Anschließend wird auf die Vor- und Nachteile von geschleppten Sensorsystemen, wie der horizontalen Richtungsbildung und dem strömungsinduzierten Eigenstörgeräusch, näher eingegangen. Im letzten Abschnitt dieses Kapitels werden aktive Verfahren und Systeme behandelt, die bei Untersuchungen des Meeresbodens, der Schallausbreitung im Meer und der Rückstreu- und Absorptionseigenschaften getauchter Objekte sowie bei der Kalibrierung von hydroakustischen Antennen Verwendung finden.
Chapter
Services are one of the main supporting facilities of modern societies. They support users in their everyday life. They provide additional features to their users. They must be useful, usable in the user environment and must correspond to the utilisation pattern of potential users. In modern applications, the user must be able to understand the service on the fly and to appreciate the utility a service provides. The user thus needs a comprehensive service. Models are a mainstay of every scientific and engineering discipline. Models are typically more accessible to study than the systems. Models are instruments that are effectively functioning within a scenario. The effectiveness is based on an associated set of methods and satisfies requirements of utilisation of the model. A typical utilisation of a model is explanation, informed selection, and appropriation of an opportunity. The mental model that a user might have on a service can be supported by a specific general model of the service: the informative model. It generalises such conceptions as the instruction leaflet, the package or product insert, the information and direction for use, and the enclosed label.
Conference Paper
Multi-model utilisation is a common practice in many sciences, e.g. computer science. Coherence and co-evolution of models is however still an open problem. Multi-model approaches suffer however from the impedance mismatch due to differences in modelling languages. The collaboration approach is based on preservation of local models and on explicit association of derived sub-models. Each discipline has developed its specific know-how in modelling and model deployment. Models evolve in dependence on the progress of the research work. If a model or one of its sub-models has been exchanged with a team member then this evolution must also be applied to models of the partner if those sub-models are used elsewhere. We develop a novel approach to multi-model development and utilisation, to common use and utilisation of models and modelling experience, to systematic assessment of models and systematic extraction of the potential and capacity of models for a research community, and to the co-evolution of model networks.
Article
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Conceptional modelling is one of the central activities in Computer Science. Conceptual models are mainly used as intermediate artifact for system construction. The notion of the conceptual model is at present rather informal. Conceptional modelling is performed by a modeller who directs the process based on his/her experience, education, understanding, intention, and attitude. This paper develops a definition of the model and the conceptual model that encompasses model notions used in Computer Science, Mathematics, Natural and Social Sciences, and Humanities. Models are artifacts which have a background, a basis, and a context. They are products that are used by community of practice such as programmers, learners, business users, and evaluators. Models must be adequate for the representation of origins, faithful for their signification, functional; thus providing the necessary capability and be able to provide effective deployment.
Chapter
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Conceptual modelling is a widely applied practice and has led to a large body of knowledge on constructs that might be used for modelling and on methods that might be useful for modelling. It is commonly accepted that database application development is based on conceptual modelling. It is, however, surprising that only very few publications have been published on a theory of conceptual modelling. Modelling is typically supported by languages that are well-founded and easy to apply for the description of the application domain, the requirements and the system solution. It is thus based on a theory of modelling constructs. Modelling is ruled by its purpose, e.g., construction of a system, simulation of real-world situations, theory construction, explanation of phenomena, or documentation of an existing system. Modelling is also an engineering activity with engineering steps and engineering results. It is thus engineering.
Conference Paper
Full-text available
Conceptual modelling is one of the central activities in Computer Science. Conceptual models are mainly used as intermediate artifact for system construction. They are schematic descriptions of a system, a theory, or a phenomenon of an origin thus forming a model. A conceptual model is a model enhanced by concepts. The process of conceptual modelling is ruled by the purpose of modelling and the models. It is based on a number of modelling acts, on a number of correctness conditions, on modelling principles and postulates, and on paradigms of the background or substance theories. Purposes determine the (surplus) value of a model. Conceptual modelling is performed by a modeller that directs the process based on his/her experience, education, understanding, intention and attitude. Conceptual models are products that are used by other stakeholders such as programmers, learners, business users, and evaluators. Conceptual models use a language as a carrier for the modelling artifact and are restricted by the expressiveness of this carrier. This paper aims at a discussion of a general theory of modelling as a culture and an art. A general theory of modelling also considers modelling as an apprenticeship and as a technology. It is thus an art. Modelling is on of the main elements of Computer Science culture that consists of commonly accepted behaviour patterns, arts, consensus, institutions, and all other supporting means and thoughts.
Conference Paper
Full-text available
Institut für Theoretische Physik und Astrophysik, Christian- Albrechts
  • F Tobias
  • Illenseer
Tobias F. Illenseer, Kapitel 12, Institut für Theoretische Physik und Astrophysik, Christian- Albrechts-Universität zu Kiel
Institut für Informatik, Christian-Albrechts Entwicklung menschlicher Gesellschaften in Landschaften
  • Sven Feja
Sven Feja, Kapitel 20, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel Martin Hinz, Kapitel 11, Graduiertenschule " Entwicklung menschlicher Gesellschaften in Landschaften ", Institut für Ur-und Frühgeschichte, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Forschungs-und Technologiezentrum Westküste (FTZ), Christian- Albrechts
  • Roberto Mayerle
Roberto Mayerle, Kapitel 17, Forschungs-und Technologiezentrum Westküste (FTZ), Christian- Albrechts-Universität zu Kiel
Kapitel 13, Heliosphärische Astroteilchenphysik, Institut für Experimentelle und Angewandte Physik, Christian-Albrechts
  • Andreas Kopp
Andreas Kopp, Kapitel 13, Heliosphärische Astroteilchenphysik, Institut für Experimentelle und Angewandte Physik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel