Limitations des modèles en sciences

August 27

Limitations des modèles en sciences


Un modèle est une description du phénomène naturel que les scientifiques peuvent utiliser pour faire des prédictions. Un bon modèle est à la fois aussi précis que possible et aussi simple que possible, ce qui le rend non seulement puissant mais aussi facile à comprendre. Peu importe combien ils sont bons, les modèles seront presque toujours des limites.

Détails

La plupart des modèles ne peuvent pas incorporer tous les détails des phénomènes naturels complexes. Par exemple, lorsque la mesure des distances autour de la Terre, il est commode de modéliser la Terre comme une sphère, mais cela ne tient pas compte des variations de la distance en raison des chaînes de montagnes, de vallées et d'autres caractéristiques topologiques le voyageur doit traverser. L'intégration de ces détails supplémentaires rendrait le modèle trop complexe pour une utilisation facile. Comme les modèles doivent être assez que vous pouvez les utiliser pour faire des prédictions simples, ils laissent souvent certains détails.

Approximations

La plupart des modèles comprennent des approximations comme un moyen pratique pour décrire quelque chose qui se passe dans la nature. Ces approximations ne sont pas exactes, de sorte que des prédictions basées sur les ont tendance à être un peu différent de ce que vous avez réellement observer - à proximité, mais pas cognent sur. En mécanique quantique, par exemple, il n'y a pas de solutions précises à l'équation de Schrödinger pour les atomes de l'hélium en avant; solutions exactes existent uniquement pour l'hydrogène. Par conséquent, les physiciens utilisent des approximations pour les éléments supérieurs. Ces approximations sont bons, mais ils sont néanmoins des approximations.

Simplicité

Parfois, un modèle peut être rendu plus précis, mais au détriment de la simplicité. Dans des cas comme ceux-ci, le modèle plus simple peut effectivement être supérieur, car il vous donne un moyen de visualiser un processus afin que vous puissiez le comprendre et faire des prédictions à ce sujet. En chimie, par exemple, les formules structurelles et modèles boule-et-bâton sont des représentations irréalistes de molécules; ils ignorent complètement ce que les chimistes connaissent de la mécanique quantique au sujet de la nature de la matière au niveau subatomique. Néanmoins, ils sont simples, faciles à dessiner et à offrir une richesse de connaissances dans la structure moléculaire et les propriétés d'une manière qui est facile de visualiser et de comprendre. Par conséquent, les chimistes continuent à utiliser les deux formules structurelles et modèles boule-et-bâton.

Compromis

En fin de compte, les modèles sont soumis à certains compromis. Vous voulez pouvoir prédictif autant que possible. Dans le même temps, vous voulez aussi que le modèle soit aussi simple que possible. La nature est indifférente à la nécessité humaine pour la simplicité et la facilité de compréhension, cependant, et de nombreux phénomènes naturels sont complexes. Il suffit de penser, par exemple, au sujet de la chaîne de processus biochimiques qui ont lieu dans le seul but de relayer l'information des photorécepteurs dans l'œil au cortex visuel de votre cerveau. Si vous essayez d'incorporer tout ce qui se passe réellement dans un modèle, il devient lourd et difficile à utiliser. À la fin vous trouvez que vous comptez dans une certaine mesure sur des approximations et des cadres conceptuels qui rendent un processus facile à visualiser, mais ne reflètent pas nécessairement la vraie nature de la réalité.