自然科学研究常用模型

数学模型

（核心用途：量化规律、推导结论）

特点：基于牛顿三大定律，描述物体的运动状态（位移、速度、加速度）与受力的关系

适用场景：物理学论文中“机械运动分析”“天体运行预测”

论文案例：用 F=ma 推导物体在恒力作用下的运动轨迹，通过实验数据验证模型误差。

特点：用微分方程描述“易感者（S）→感染者（I）→康复者（R）”的动态转化过程

适用场景：生物学、医学论文中“传染病传播预测”“防控措施效果评估”

论文案例：结合新冠疫情数据，估计传播系数 β、康复系数 γ，预测不同防控策略下的感染峰值。

特点：描述酶催化反应速率与底物浓度的关系，核心公式：v=Vmax[S]/(Km+[S])

适用场景：生物化学论文中“酶活性分析”“药物抑制效果研究”

论文案例：通过实验测定不同底物浓度下的反应速率，拟合米氏方程得到Vmax（最大反应速率）和Km（米氏常数）。

仿真模型

（核心用途：复杂系统模拟）

特点：由大量简单元胞组成，通过局部规则演化全局行为，模拟复杂系统的涌现性

适用场景：生物学（种群扩散）、物理学（相变）、地理学（城市扩张）

论文案例：模拟城市建设用地的扩张过程，设定元胞“开发/未开发”状态，基于地形、交通等因素制定演化规则。

特点：用因果环路图和流图描述系统内变量的反馈关系，模拟动态变化趋势

适用场景：生态学（生态系统平衡）、环境科学（污染物扩散）

论文案例：构建“工业排放→大气污染→人体健康→经济损失”的反馈回路，模拟不同减排政策下的污染控制效果。