Limites des modèles en science

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Auteur: Lewis Jackson
Date De Création: 6 Peut 2021
Date De Mise À Jour: 16 Novembre 2024
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Limites des modèles en science - Science
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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. Cependant, peu importe leur qualité, les modèles auront presque toujours des limites.


Détails manquants

La plupart des modèles ne peuvent pas incorporer tous les détails de phénomènes naturels complexes. Par exemple, lorsqu’on mesure des distances autour de la Terre, il est commode de modéliser la Terre comme une sphère, mais cela n’incorpore pas les variations de distance dues aux chaînes de montagnes, aux vallées et aux autres caractéristiques topologiques que le voyageur doit traverser. L'intégration de ces détails supplémentaires rendrait le modèle trop complexe pour une utilisation facile. Étant donné que les modèles doivent être suffisamment simples pour pouvoir être utilisés comme prédicteurs, ils omettent souvent certains détails.

La plupart sont des approximations

La plupart des modèles incluent des approximations comme moyen pratique de décrire quelque chose qui se passe dans la nature. Ces approximations ne sont pas exactes, de sorte que les prédictions basées sur celles-ci tendent à être légèrement différentes de ce que vous observez réellement - proche, mais pas sur. En mécanique quantique, par exemple, il n’existe aucune solution exacte à l’équation de Schrodinger pour les atomes à partir de l’hélium; Les solutions exactes n'existent que pour l'hydrogène. Par conséquent, les physiciens utilisent des approximations pour les éléments supérieurs. Ces approximations sont bonnes, mais ce sont quand même des approximations.


Simplicité

Parfois, un modèle peut être rendu plus précis mais au détriment de la simplicité. Dans de tels cas, le modèle simple peut en réalité s'avérer supérieur, car il vous permet de visualiser un processus afin de le comprendre et de faire des prédictions à ce sujet. En chimie, par exemple, les formules structurelles et les modèles en boule sont des représentations irréalistes de molécules; ils ignorent complètement ce que les chimistes savent de la mécanique quantique sur la nature de la matière au niveau subatomique. Néanmoins, ils sont simples, faciles à dessiner et offrent une richesse d'informations sur la structure et les propriétés moléculaires d'une manière facile à visualiser et à comprendre. Par conséquent, les chimistes continuent à utiliser à la fois des formules structurelles et des modèles à boule.


Compromis

En fin de compte, les modèles sont soumis à certains compromis. Vous voulez autant de pouvoir prédictif que possible. Dans le même temps, vous souhaitez également que le modèle soit aussi simple que possible. La nature est indifférente au besoin humain de simplicité et de facilité de compréhension, et de nombreux phénomènes naturels sont complexes. Il suffit de penser, par exemple, à la chaîne de processus biochimiques mis en place simplement pour relayer les informations provenant des photorécepteurs de votre œil vers le cortex visuel de votre cerveau. Si vous essayez d'intégrer tout ce qui se passe réellement dans un modèle, il devient difficile à utiliser et à utiliser. En fin de compte, vous constatez que vous vous fiez dans une certaine mesure à des approximations et à des cadres conceptuels qui facilitent la visualisation d’un processus, mais ne reflètent pas nécessairement la vraie nature de la réalité.