Подтаивание снега влияет и на характер трения снежинок друг о друга: смоченные (смазанные водой) кристаллики издают звук, отличный от звука трения сухих снежинок, а выше некоторой температуры снег вообще перестаёт скрипеть. Это связано с тем, что при определённой температуре снежинки при сдавливании не столько ломаются, сколько начинают подтаивать, энергия сдавливания расходуется не на слом кристалликов, а на таяние снежинок, выделяющаяся вода смачивает снежинки, и вместо сухого трения возникает «скольжение снежинок по смоченной поверхности».

На характер звука влияет также и форма снежинок.

Скрип, похожий на скрип снега, можно получить, если сжимать, например, смешанные соль и сахар. Это использовалось, в частности, при озвучивании фильма «Александр Невский»

В нормальных условиях снег тает при температурах воздуха выше 0 °C. Однако в природе значительные объёмы снега испаряются и при отрицательных температурах, минуя жидкую фазу. Этот процесс легко наблюдать самостоятельно. Такой переход от твёрдого состояния к газообразному называется сублимацией или возгонкой. Особенно интенсивно происходит сублимация снега под воздействием солнечного света, однако существуют исследования, демонстрирующие интенсивное испарение снежных частиц в результате их взаимодействия при метелевом переносе снега[

Модель аналогии (лат. modus — образец, копия, образ) — предметная, математическая или абстрактная система, имитирующая или отображающая принципы внутренней организации, функционирования, особенностей исследуемого объекта (оригинала), непосредственное изучение которого, по разным причинам, невозможно или усложнено. В процессе познавательного мышления, «модель аналогии» выполняет разнообразные функции, для сжатого объяснения (описания по образу аналогии) произведения, теории, учения, гипотезы, интерпретации и так далее. Модели широко используются в математике, логике, структурной лингвистике, физике, для моделирования человеческого сообщества, истории, в аналитике и других областях знаний. Умозаключения за «модель аналогии», являются гипотетическими — истинность или ошибочность которых, в дальнейшем, обнаруживается (подтверждается или опровергается) в ходе проверки (испытаний).

Аналогия в философии — умозаключение, в котором от внешней подобности предметов за одними признаками, делается вывод про возможность их схожести по другим признакам. К примеру понятие «аналогично» — употребляется при умозаключении по аналогии, знания, полученные при рассмотрении предмета (объекта, модели), переносятся на другой, менее доступный для исследования (созерцания, диалога).
Аналогия в квантовой физике — нашла широкое применение, с её помощью выстраивались обширные абстрактные теории-аналогии, — модели призванные лучше понять природу вещей, спрятанную от человеческого зрения. Модель заменяет этот объект, давая общее представление о нём, или же в процессе целевого изучения оригинала, для получения новой информации о нём. Данные модели применялись при описания атома, или атомарной структуры.
Аналогия в математике:

«Возможно не существует открытий ни в элементарной, ни в высшей математике, ни даже, пожалуй, в любой другой области, которые могли бы быть сделаны без аналогии». Дьёрдь Пойа.
«Математик — это тот, кто умеет находить аналогии между утверждениями, лучший математик — тот, кто устанавливает аналогии доказательств, более сильный математик — тот, кто замечает аналогии теорий; но можно представить себе и такого, кто между аналогиями видит аналогии». Стефан Банах.
Аналогия в биологии — сходство каких-либо структур или функций, не имеющих общего происхождения, понятие противоположное гомологии.
Аналогия в теологии (аналогия сущего, аналогия бытия, лат. Analogia entis) — один из основных принципов католической схоластики, обосновывает возможность познания бытия Бога из бытия сотворённого им мира.
Аналогия в лингвистике — уподобление одной единицы языка другой в каком-либо отношении.

Моде?ль (фр. mod?le, от лат. modulus — «мера, аналог, образец») — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе[1], это упрощённое представление реального устройства и/или протекающих в нём процессов, явлений.

Построение и исследование моделей, то есть моделирование, облегчает изучение имеющихся в реальном устройстве (процессе, …) свойств и закономерностей. Применяют для нужд познания (созерцания, анализа и синтеза).

Моделирование является обязательной частью исследований и разработок, неотъемлемой частью нашей жизни, поскольку сложность любого материального объекта и окружающего его мира бесконечна вследствие неисчерпаемости материи и форм её взаимодействия, — как внутри себя, так и с внешней средой.

Одни и те же устройства, процессы, явления и т. д. (далее — «системы») могут иметь много разных видов моделей. Как следствие, существует много названий моделей, большинство из которых отражает решение некоторой конкретной задачи. Ниже приведена классификация и дана характеристика наиболее общих видов моделей.

Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования к моделям:

адекватность, то есть соответствие модели исходной реальной системе и учет, прежде всего, наиболее важных качеств, связей и характеристик. Оценить адекватность выбранной модели, особенно, например, на начальной стадии проектирования, когда вид создаваемой системы ещё неизвестен, очень сложно. В такой ситуации часто полагаются на опыт предшествующих разработок или применяют определённые методы, например, метод последовательных приближений;
точность, то есть степень совпадения полученных в процессе моделирования результатов с заранее установленными, желаемыми. Здесь важной задачей является оценка потребной точности результатов и имеющейся точности исходных данных, согласование их как между собой, так и с точностью используемой модели;

универсальность, то есть применимость модели к анализу ряда однотипных систем в одном или нескольких режимах функционирования. Это позволяет расширить область применимости модели для решения большего круга задач;
целесообразная экономичность, то есть точность получаемых результатов и общность решения задачи должны увязываться с затратами на моделирование. И удачный выбор модели, как показывает практика, — результат компромисса между отпущенными ресурсами и особенностями используемой модели;
и др.

Погрешности моделирования вызываются как объективными причинами, связанными с упрощением реальных систем, так и субъективными, обусловленными недостатком знаний и навыков, особенностями характера того или иного человека. Погрешности можно предотвратить, компенсировать или учесть. И всегда обязательна оценка правильности получаемых результатов. В технике быструю оценку точности модели часто проводят следующими способами:

проверяют соответствие результатов физическому (здравому) смыслу. Удобно это делать для частного случая модели, когда решение очевидно. Иногда даже говорят, что ещё перед решением задачи инженер уже должен представлять характер и порядок ожидаемого результата. Но точность такого представления зависит от развитости физического воображения и опыта работы с подобными системами;
проверяют выполнение частных очевидных условий задачи, что также по

Известно, что посредством грубых измерений, использования контрольно-измерительных приборов с низкой точностью или приближенных исходных данных невозможно получить точные результаты. С другой стороны, бессмысленно вести, например, расчет с точностью до грамма, если результат потом нужно округлять (скажем, указывать в формуляре) с точностью до ста грамм, или же определять среднюю величину точнее составляющих её значений, и т. д. Поэтому важно помнить о следующем:

точность результатов расчетов и экспериментальных исследований модели не может превысить точности исходных данных, используемых приборов, измерительных инструментов и т. п.;
вид выбираемой модели должен согласовываться с точностью исходных данных и потребной точностью результатов;
желаемая точность результатов должна соответствовать нуждам и реалиям практики.

Эвристические модели[править | править исходный текст]
Эвристические модели, как правило, представляют собой образы, рисуемые в воображении человека. Их описание ведется словами естественного языка (например, вербальная информационная модель) и, обычно, неоднозначно и субъективно. Эти модели неформализуемы, то есть не описываются формально-логическими и математическими выражениями, хотя и рождаются на основе представления реальных процессов и явлений.

Физические модели. Ими являются реальные изделия, образцы, экспериментальные и натурные модели, когда между параметрами системы и модели одинаковой физической природы существует однозначное соответствие. Выбор размеров таких моделей ведётся с соблюдением теории подобия. Физические модели подразделяются на объёмные (модели и макеты) и плоские (тремплеты):
в данном случае под (физической) моделью понимают изделие или устройство, являющееся упрощённым подобием исследуемого объекта или позволяющее воссоздать исследуемый процесс или явление. Например, предметные модели, как уменьшенные копии оригинала (глобус как модель Земли, игрушечный самолёт с учётом его аэродинамики);
под тремплетом[2] понимают изделие, являющееся плоским масштабным отображением объекта в виде упрощённой ортогональной проекции или его контурным очертанием. Тремплетеотанарные вырезают из плёнки, картона и т. п., и применяют при исследовании и проектировании зданий, установок, сооружений;
под макетом понимают изделие, собранное из моделей и/или тремплетов.

Математические модели — формализуемые, то есть представляют собой совокупность взаимосвязанных математических и формально-логических выражений, как правило, отображающих реальные процессы и явления (физические, психические, социальные и т. д.). По форме представления бывают:

аналитические модели. Их решения ищутся в замкнутом виде, в виде функциональных зависимостей. Удобны при анализе сущности описываемого явления или процесса и использовании в других математических моделях, но отыскание их решений бывает весьма затруднено;
численные модели. Их решения — дискретный ряд чисел (таблицы). Модели универсальны, удобны для решения сложных задач, но не наглядны и трудоемки при анализе и установлении взаимосвязей между параметрами. В настоящее время такие модели реализуют в виде программных комплексов — пакетов программ для расчета на компьютере. Программные комплексы бывают прикладные, привязанные к предметной области и конкретному объекту, явлению, процессу, и общие, реализующие универсальные математические соотношения (например, расчет системы алгебраических уравнений);
формально-логические информационные модели — это модели, созданные на формальном языке.
Например:

модель формальной системы в математике и логике как любая совокупность объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют аксиомам и правилам вывода формальной системы, служащей тем самым совместным (неявным) определением такой совокупности;
модель в теории алгебраических систем как совокупность некоторого множества и заданных на его элементах свойств и отношений;
эталонная модель.
Построение математических моделей возможно следующими способами (более подробно — см. Математическая модель):

аналитическим путём, то есть выводом из физических законов, математических аксиом или теорем;
экспериментальным путём, то есть посредством обработки результатов эксперимента и подбора аппроксимирующих (приближённо совпадающих) зависимостей.
Математические модели более универсальны и дешевы, позволяют