• Home
  • Química
  • Astronomía
  • Energía
  • Naturaleza
  • Biología
  • Física
  • Electrónica
  •  science >> Ciencia >  >> Química
    Limitaciones de los modelos en la ciencia

    Un modelo es una descripción del fenómeno natural que los científicos pueden usar para hacer predicciones. Un buen modelo es tan preciso como sea posible y tan simple como sea posible, lo que lo hace no solo poderoso sino también fácil de entender. Sin embargo, no importa cuán buenos sean, los modelos casi siempre tendrán limitaciones.
    Detalles faltantes

    La mayoría de los modelos no pueden incorporar todos los detalles de fenómenos naturales complejos. Por ejemplo, al medir distancias alrededor de la Tierra, es conveniente modelar la Tierra como una esfera, pero esto no incorpora variaciones en la distancia debido a las cadenas montañosas, los valles y otras características topológicas que el viajero debe atravesar. La incorporación de estos detalles adicionales haría que el modelo sea demasiado complejo para un uso fácil. Dado que los modelos deben ser lo suficientemente simples como para poder usarlos para hacer predicciones, a menudo omiten algunos de los detalles. La mayoría son aproximaciones

    La mayoría de los modelos incluyen algunas aproximaciones como una forma conveniente de describir algo que sucede. en naturaleza. Estas aproximaciones no son exactas, por lo que las predicciones basadas en ellas tienden a ser un poco diferentes de lo que realmente observa: cerca, pero no explota. En la mecánica cuántica, por ejemplo, no hay soluciones exactas a la ecuación de Schrodinger para los átomos de helio en adelante; existen soluciones exactas solo para el hidrógeno. En consecuencia, los físicos usan aproximaciones para elementos superiores. Estas aproximaciones son buenas, pero no obstante son aproximaciones. Simplicidad

    A veces, un modelo puede hacerse más preciso pero a expensas de la simplicidad. En casos como estos, el modelo más simple en realidad puede ser superior, porque le brinda una forma de visualizar un proceso para que pueda comprenderlo y hacer predicciones al respecto. En química, por ejemplo, las fórmulas estructurales y los modelos de bola y palo son representaciones poco realistas de moléculas; ignoran por completo lo que los químicos saben de la mecánica cuántica sobre la naturaleza de la materia a nivel subatómico. Sin embargo, son simples, fáciles de dibujar y ofrecen una gran cantidad de información sobre la estructura molecular y las propiedades de una manera fácil de visualizar y comprender. En consecuencia, los químicos continúan usando tanto fórmulas estructurales como modelos de bola y palo.
    Trade-Offs

    Finalmente, los modelos están sujetos a algunas compensaciones. Desea tanto poder predictivo como sea posible. Al mismo tiempo, también desea que el modelo sea lo más simple posible. Sin embargo, la naturaleza es indiferente a la necesidad humana de simplicidad y facilidad de comprensión, y muchos fenómenos naturales son complejos. Solo piense, por ejemplo, en la cadena de procesos bioquímicos que tienen lugar simplemente para transmitir información de los fotorreceptores en su ojo a la corteza visual de su cerebro. Si intenta incorporar todo lo que realmente sucede en un modelo, se vuelve difícil de manejar y difícil de usar. Al final, descubres que confías en cierto grado en aproximaciones y marcos conceptuales que hacen que un proceso sea fácil de visualizar pero no necesariamente reflejan la verdadera naturaleza de la realidad.

    © Ciencia http://es.scienceaq.com