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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、できるだけ単純であるため、強力であるだけでなく、理解しやすくなっています。ただし、どれほど優れていても、モデルにはほとんどの場合制限があります。
詳細がありません
ほとんどのモデルには、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、地球の周りの距離を測定する場合、地球を球体としてモデル化するのが便利ですが、これには旅行者が横断しなければならない山脈、谷、およびその他の位相的特徴による距離の変動は含まれません。これらの追加の詳細を組み込むと、モデルが複雑すぎて簡単に使用できなくなります。モデルは予測を行うために使用できるほど単純でなければならないため、多くの場合、詳細の一部が省略されています。
ほとんどは近似です
ほとんどのモデルには、自然界で起こることを記述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。これらの近似は正確ではないため、それらに基づいた予測は、実際に観察したものとは少し異なる傾向があります-近いが、強打ではありません。たとえば、量子力学では、ヘリウム以降の原子に対するシュレディンガー方程式の厳密な解はありません。正確な解決策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。これらの近似値は優れていますが、それでも近似値です。
シンプルさ
モデルをより正確に作成できる場合もありますが、単純さを犠牲にします。このような場合、プロセスを視覚化し、それを理解して予測できるようになるため、より単純なモデルが実際に優れている場合があります。たとえば、化学では、構造式とボールアンドスティックモデルは分子の非現実的な描写です。彼らは、化学者が素原子レベルでの物質の性質について量子力学から知っていることを完全に無視します。それにもかかわらず、それらはシンプルで簡単に描画でき、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、化学者は構造式とボールアンドスティックモデルの両方を使用し続けます。
トレードオフ
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シンプルにすることも必要です。しかし、自然は人間の単純さと理解の容易さの必要性に無関心であり、多くの自然現象は複雑です。たとえば、目の中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プロセスについて考えてみてください。実際に発生するすべてをモデルに取り込もうとすると、扱いにくくなり使いにくくなります。最終的に、プロセスを視覚化するのは簡単ですが、必ずしも現実の本質を必ずしも反映していない近似および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。