В данном случае речь идет о калибровке модели. Давайте разберем, почему именно этот тип эксперимента подходит под описанное определение.

Калибровка модели — это процесс, в ходе которого мы настраиваем параметры модели таким образом, чтобы результаты ее работы максимально соответствовали реальным данным или заранее заданным значениям. Вот основные шаги, которые помогают понять суть калибровки:

1. Определение параметров: На первом этапе необходимо определить, какие параметры модели будут изменяться. Это могут быть коэффициенты, параметры распределений и другие элементы, влияющие на поведение модели.
2. Сравнение с данными: Затем мы сравниваем результаты моделирования с реальными данными или заданными значениями. Это позволяет понять, насколько хорошо модель отражает действительность.
3. Использование оптимизатора: В процессе калибровки мы применяем оптимизатор, который автоматически подбирает такие значения параметров, при которых расхождения между результатами моделирования и реальными данными минимальны.
4. Анализ результатов: После подбора параметров необходимо проанализировать результаты, чтобы убедиться, что модель адекватно воспроизводит исследуемый процесс.

Таким образом, калибровка — это важный этап в создании надежной и точной модели, которая может быть использована для дальнейшего анализа и принятия решений. В отличие от других типов экспериментов, таких как варьирование параметров или оптимизация, калибровка фокусируется именно на соответствии модели реальным данным.