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    Limites des modèles en science

    Un modèle est une description d'un phénomène naturel que les scientifiques peuvent utiliser pour faire des prédictions. Un bon modèle est 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 incorporer tous les détails de phénomènes naturels complexes. Par exemple, pour mesurer les distances autour de la Terre, il est utile de modéliser la Terre comme une sphère, mais cela n'incorpore pas les variations de distance dues aux chaînes de montagnes, aux vallées et autres caractéristiques topologiques que le voyageur doit traverser. L'incorporation de ces détails supplémentaires rendrait le modèle trop complexe pour une utilisation facile. Puisque les modèles doivent être assez simples pour pouvoir être utilisés pour faire des prédictions, 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 arrive dans la nature. Ces approximations ne sont pas exactes, donc les prédictions basées sur celles-ci ont tendance à être un peu différentes de ce que vous observez réellement - proche, mais pas bang sur. En mécanique quantique, par exemple, il n'y a pas de solutions exactes à l'équation de Schrödinger 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 elles 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 le 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 les modèles à billes et à bâtonnets sont des représentations irréalistes de molécules; ils ignorent complètement ce que les chimistes savent de la mécanique quantique à propos de la nature de la matière au niveau subatomique. Néanmoins, ils sont simples, faciles à dessiner et offrent une mine de connaissances sur la structure moléculaire et les propriétés d'une manière facile à visualiser et à comprendre. Par conséquent, les chimistes continuent d'utiliser à la fois des formules structurelles et des modèles à billes.

    Trade-Offs

    En fin de compte, les modèles font l'objet de certains compromis. Vous voulez autant de pouvoir prédictif que possible. En même temps, vous voulez aussi que le modèle soit aussi simple que possible. Cependant, la nature est indifférente au besoin humain de simplicité et de facilité de compréhension, et de nombreux phénomènes naturels sont complexes. Pensez, par exemple, à la chaîne de processus biochimiques qui se déroulent simplement dans le but de relayer l'information des photorécepteurs dans votre œil vers le cortex visuel de votre cerveau. Si vous essayez d'incorporer tout ce qui se passe réellement dans un modèle, cela devient difficile et difficile à utiliser. À la fin, vous trouvez que vous vous basez dans une certaine mesure sur des approximations et des cadres conceptuels qui rendent un processus facile à visualiser, mais qui ne reflètent pas nécessairement la vraie nature de la réalité.

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