(1) 분자역학적으로 작용하는 물성들은 분자구조을 이루는 원소들의 상호 인력과 반발력 등에 의해 아주 복잡하게 나타나기 때문에 이상기체방정식처럼 간단하게 나타낼 수는 없는데 실제의 값들을 측정해 보고 이들 실제값을 가장 비슷하게 나타낼 수 있을것인가를 연구해보고 제안한 수식들입니다. 이들 모델수식들은 광범위한 농도와 온도 및 압력 영역에서 적용할 수 있도록 몇개의 Paremeter를 사용하도록 만든(제안한) 수식일 뿐입니다. 대신 실험으로 구한 데이터들을 대입하여 가장 잘 들어맞도록 한수식 , 즉 Best Fitting Equation이 되도록 Parameter를 정하는 것입니다.
(2) 이를 Parameter Estimation 방법이라고 하는데 대부분 실험식과 모델수식간의 차이 (즉 Error)의 제곱을 최소로 하기 위한 Parameter를 찾아내는 방법이며 이들을 "찾아내야 할" 변수로 보고 Sum of Squared Error (SSE)를 최소화 하기 위한 이들 변수를 연립 방정식으로 찾아냅니다. 연립방정식의 갯수는 데이터의 수와 같은데 미지수(Parameter)의 값에 따라 SSE값이 달라지는데 SSE가 최소일 때의 Parameter를 찾아내면 됩니다. 실험데이터와 모델수식이 있으면 데이터 처리는 컴퓨터를 사용하면 간단히 구할 수 있습니다.
(3) 모델수식이 임으로 만들어진 것이라고 해도 Best Fitting을 위해서는 이론적인 바탕에서 출발하여 만들어 진 수식들이 많습니다. 그러나 핵심적인 것은 수식이 비교적 간단하여 계산하기 쉽도록 하는 것입니다.
(4) 모델별 장단점은 데이터의 복잡성과 온도, 압력에의 영향, 그리고 적용범위에 관한 사항들입니다. 계산은 컴퓨터가 하는 것이고 광범위한 영역에서 잘 맞아들도록 하기 위해서 그리 복잡해진 것일 뿐 수식이 복잡하다고 해서 어려워 할 필요는 없습니다.
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