## Wat moet je weten?

Een dynamisch model beschrijft een veranderingsproces. Bij een veranderingsproces zoekt men in de natuurwetenschappen naar relaties in de zin van oorzaak en gevolg. Een grootheid die een gevolg beschrijft heet afhankelijk en een grootheid die een oorzaak beschrijft heet onafhankelijk.

Als voorbeeld kijken we naar een heel eenvoudig model: een emmer waar regen in valt, waardoor het waterpeil in de emmer langzaam stijgt. Het waterpeil in de emmer wordt steeds hoger doordat het met de tijd toeneemt. De hoogte van het waterpeil is in dit model dus de afhankelijke variable (het gevolg). Dat is redelijk eenvoudig te begrijpen. De onafhankelijke variabele is in dit model de tijd. Natuurlijk is de regen zelf uiteindelijk de oorzaak van het stijgende waterpeil. Toch zeggen we hier dat de tijd de onafhankelijke variabele is: zonder het verstrijken van de tijd zou de emmer niet voller raken.

We tekenen voor dit model een diagram met de tijd op de x-as, en de hoogte op de y-as. We zeggen dan dat we de hoogte uitgezet hebben tegen de tijd. Wiskundig: de hoogte is een functie van de tijd.

Bij een computermodel hoort ook een tijdstap. Dat is vaak de periode waarover de computer de verandering moet berekenen, uitgaande van de beginsituatie en het tempo van verandering. De computer berekent telkens opnieuw hoe de situatie zal zijn één tijdstap later. De tijdstap wordt door de bouwers van het model zo gekozen dat het past bij het onderwerp.

Opdracht 1 Bij een dynamisch model van het weer is een tijdstap van een dag niet handig omdat er binnen één tijdstap erg veel kan veranderen in de situatie. Een tijdstap van een seconde of een minuut zou het model erg nauwkeurig maken, maar daar kleeft een ander nadeel aan. Welk nadeel kleeft er aan een te kleine tijdstap in je weermodel? Plaats hier je muis

Opdracht 2 En welk nadeel aan een te grote? Plaats hier je muis

Opdracht 3 Welke tijdstap is voor je weermodel een logische keuze? Plaats hier je muis