Was bedeutet "Niedrig-Fidelity-Modell"?

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Ein Low-Fidelity-Modell ist eine vereinfachte Version eines komplexen Systems, die genutzt wird, um Vorhersagen zu treffen oder Probleme zu analysieren. Diese Modelle sind weniger detailliert und brauchen weniger Rechenleistung im Vergleich zu High-Fidelity-Modellen, die genauere, aber ressourcenintensivere Ergebnisse liefern.

Low-Fidelity-Modelle sind nützlich, wenn man es mit komplizierten Szenarien zu tun hat, besonders wenn Simulationen oder Experimente teuer oder zeitaufwendig sind. Mit einem Low-Fidelity-Modell können Forscher schnell Ideen testen und erste Einblicke gewinnen, ohne die hohen Kosten, die mit detaillierten Modellen verbunden sind.

Um zu bewerten, wie gut ein Low-Fidelity-Modell funktioniert, können Forscher seine Ergebnisse mit denen eines High-Fidelity-Modells vergleichen. Das hilft ihnen, die Unterschiede zu verstehen und ihre Vorhersagen zu verbessern. Indem sie beide Modelltypen zusammen nutzen, können sie eine gute Balance zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit finden, was es einfacher macht, Situationen zu analysieren, die seltene Ereignisse oder komplexe Verhaltensweisen beinhalten.