私の太陽系外惑星に関する研究では、多くの人が「太陽系外大気のフォワードモデリング」について話しているのを聞いたことがあります。「フォワードモデリング」で「フォワード」が何を意味するのか、それが「リバースモデリング」とどう比較するのかはわかりません。
フォワードモデリングとは何ですか？また、なぜそれが非常に特別なため、単なる従来のモデリングと区別する必要があるのですか？
回答:
何かをモデル化するにはさまざまな方法があります。あなたが求めていることから、モデリングには主に2つのタイプがあります：フォワードモデリングとインバースモデリングです。
フォワードモデリング
このタイプのモデリングでは、システムの「現在の」状態を定義する特定のモデルがあります。太陽系外大気の場合、おそらく、太陽系外大気の分子量、イオン化レベル、密度などを定義するものです。次に、システムの既知の物理学/数学を使用して、システムの動作を決定します。このセットアップで作成したのは、事前定義された物理モデルからシステム状態を予測するためのシステムです。
そのような例は、モデルで太陽系外惑星の独自の雰囲気を作成し、この雰囲気を通して光を照らすと何が起こるかと言う人です。どのような観察結果を記録できますか？
逆モデリング
ある意味では、これはフォワードモデリングの反対です。ただし、過去を見るためにモデルを実行しているという意味ではありません。代わりに、このセットアップで何が起こるかは、特定の状態または結果を知っていること、およびその状態を生成できるシステムのモデルを構築することです。基本的に、計算が完了したら、モデルを特定の状態に到達させる必要があります。もしそうなら、あなたのモデルがあなたのシステムが実際にどのようなものであるかの何らかの指標であるという合理的な自信があります。
この状況では、大気の構成要素、たとえば波長の関数としての惑星の半径を測定してから、観測を再現できる大気のモデルを作成します。可能であれば、モデルがシステムを正確に表すことが期待されます。
フォワードモデリングとは、結果をシミュレートするためのモデルの使用です。モデルに入力からデータを生成させる問題は、フォワード問題と呼ばれます。
フォワードモデルは特定のパラメーターを取得し、実際の観測値と比較できるデータを生成します。
フォワードモデリングは、地球科学で一般的に使用されているようです。たとえば、地球規模の気候、地震イベントなどのモデルを参照しています。
前方問題（直接問題、通常の問題）：特定のモデルで観察すべきことを計算する問題。たとえば、塩のドームの特定のモデルで観察される重力異常を計算する問題。（地球科学辞典）
科学の逆問題は、一連の観測から、それらを生成した原因因子を計算するプロセスです。たとえば、コンピューター断層撮影で画像を計算したり、音響学でソースを再構築したり、重力場の測定から地球の密度を計算したりするプロセスです。
結果から始まり、原因を計算するため、逆問題と呼ばれます。これは、原因から始まり、結果を計算する順方向問題の逆です。
逆問題を解くということは、一連の観測値が与えられると、それらを説明するモデルを構築することを意味します。
太陽系外大気の研究は、地球に適切な大気モデルと他の惑星に調整するための理解がすでにあるため、太陽系外大気の適切な特性評価がまだ行われていないため、フォワードモデリングを通じて研究することが期待されると思います。
インバースモデリングでは、データの機能を使用して、何が起こっているのかを物理モデルの基になるパラメーターのセットを推定します。
フォワードモデリングでは、モデルを使用して観察対象を予測し、これらの予測とデータの比較を使用してモデルパラメーターを推測します。
簡単な系外惑星の例。まばらにサンプリングされた動径速度曲線を考えます。これらのデータに正弦波（または楕円軌道解）を当てはめ、周期、動径速度振幅を推定し、これらの数値を星の質量の推定値とともに質量関数に差し込むことにより、軌道を回る系外惑星の最小質量を推定できます式。
フォワードモデリングアプローチは、星と惑星の質量から開始し、軌道周期と傾きを指定してから、必要に応じて測定の不完全性と不確実性を許容する関数を含めて、観測されるものを予測します。そのようなモデルの多くが作成され、各モデルパラメーターの確率関数を推定できるまで、観測値と比較されます。
フォワードモデルとインバースモデルの違いを確認するには、原子が特定の波長の光のみを吸収および放出できるという理解を考慮してください。これは私たちが観察するものです。これらの観察に基づいて、原子構造の単純な（逆の）モデルを構築できます。しかし、量子理論など、よく発達した原子のモデルができて初めて、あらゆる原子の吸収と放出を予測することができました。
フォワードモデリングは、これらの十分に発達した理解に基づいており、一般的にモデリングの最も有用な形式です。
ただし、システムを十分に理解していない場合は、逆モデルが重要です。その場合、アドホックモデルは、量子理論が完全に開発される前の原子と分子の理解の場合と同様に、最終的にまったく新しいモデルと理解の開発につながる可能性があります。
pablodf76の答えに追加したいのですが、これは完全に正しいものです。つまり、しばしば逆モデリング問題を解決するためにフォワードモデリングが使用されると言います。これは、天文学の文献でこの用語を見た最も一般的な文脈です。
一般に、測定の不確実性を理解するだけでなくフォワードモデルを使用することは、尤度関数を使用することと同じです。（より一般的なことは、フォワードモデルを確率的と考えることです）。フォワードモデルは、基礎となるパラメーターからデータ（フォワード問題）に進み、MCMCを使用して事後からサンプリングするか、最尤パラメーター推定値を計算するなど、統計的手法と組み合わせて逆問題を解決します。
フォワードモデリングとは何ですか？また、なぜそれが非常に特別なため、単なる従来のモデリングと区別する必要があるのですか？
この文脈において、著者はおそらく、何らかの形の統計的推論と組み合わせた詳細な大気モデルを用いて、大気パラメータの推定値/事後値に到達したことを強調しようとしています。