科学におけるモデルの限界

モデルは、科学者が予測を行うために使用できる自然現象の説明です。 優れたモデルは、可能な限り正確であり、可能な限り単純であるため、強力であるだけでなく、理解しやすいものになっています。 ただし、どれほど優れていても、ほとんどの場合、モデルには制限があります。

ほとんどのモデルは、複雑な自然現象のすべての詳細を組み込むことはできません。 たとえば、地球の周囲の距離を測定する場合、地球を球としてモデル化すると便利ですが、そうではありません。 山脈、谷、および旅行者がしなければならない他の位相的特徴のために距離の変化を組み込む トラバース。 これらの追加の詳細を組み込むと、モデルが複雑になりすぎて簡単に使用できなくなります。 モデルは、予測に使用できるほど単純である必要があるため、多くの場合、詳細の一部が省略されています。

ほとんどのモデルには、自然界で起こることを説明する便利な方法として、いくつかの近似が含まれています。 これらの概算は正確ではないため、それらに基づく予測は、実際に観察したものとは少し異なる傾向があります。 たとえば、量子力学では、ヘリウム以降の原子のシュレディンガー方程式の正確な解はありません。 正確な解は水素に対してのみ存在します。 その結果、物理学者はより高い元素の近似を使用します。 これらの近似は適切ですが、それでも近似です。

モデルをより正確にすることができますが、単純さを犠牲にする場合があります。 このような場合、プロセスを視覚化して理解し、予測できるため、実際には単純なモデルの方が優れている可能性があります。 たとえば、化学では、構造式と球棒モデルは分子の非現実的な描写です。 彼らは、化学者が量子力学から素粒子レベルでの物質の性質について知っていることを完全に無視しています。 それにもかかわらず、それらは単純で、描きやすく、視覚化と理解が容易な方法で分子構造と特性に関する豊富な洞察を提供します。 その結果、化学者は構造式と球棒モデルの両方を使い続けています。

最終的に、モデルにはいくつかのトレードオフがあります。 できるだけ多くの予測力が必要です。 同時に、モデルをできるだけ単純にする必要もあります。 自然は、単純さと理解のしやすさに対する人間の必要性に無関心ですが、多くの自然現象は複雑です。 たとえば、目の光受容体から脳の視覚野に情報を中継するためだけに行われる一連の生化学的プロセスについて考えてみてください。 実際に起こることすべてをモデルに取り込もうとすると、扱いにくく、使いにくくなります。 結局、プロセスを視覚化するのを容易にするが、必ずしも現実の本質を反映していない近似と概念フレームワークにある程度依存していることがわかります。