¿Por qué hay limitaciones para todos los modelos científicos?

Answer 1

Por definición, un “modelo” es una abstracción que se crea para ignorar muchos factores y afirma que los restantes son “relevantes” para la investigación en cuestión.

Por ejemplo, el modelo de gravitación planetaria que llevó a Kepler y luego a Newton a la prominencia, no sabía nada de materia oscura o energía oscura, y se comporta como si no existieran o fueran irrelevantes.

Las matemáticas newtonianas relativas a la transmisión de la luz a través del vacío del espacio (la distancia más corta entre dos puntos es la línea recta) ignoran la distorsión no euclidiana del espacio-tiempo (Riemann Tensor) causada por gravitación que explica la curvatura aparente de la luz desde la distancia. Las estrellas al pasar por el Sol en ruta a un observador en la Tierra.

El PODER de un modelo es su capacidad para explicar convincentemente un caso simplificado donde ciertos factores se ignoran intencionalmente. La LIMITACIÓN de un modelo es el hecho de no tener en cuenta el impacto de los factores asumidos irrelevantes en su construcción.

Answer 2

Creo que te refieres a “modelos matemáticos” científicos …

Debido a que nosotros (los humanos) no lo sabemos todo, nadie puede afirmar que existen limitaciones para “todos” los modelos científicos; no sabemos, o nunca lo sabremos, todos los modelos que hay en la naturaleza … así que, tal vez haya un modelo sin ninguna limitación oculto en algún lugar oscuro, esperando a que lo encuentren 🙂 (recuérdese la conocida historia del cisne negro … un pájaro que eventualmente fue encontrado en Australia y Nueva Zelanda …

Ya es bastante divertido.

Volviendo a los modelos científicos matemáticos (cuantitativos) , bajo una apreciación práctica, las principales causas de sus limitaciones (en términos de la declaración matemática, o ecuaciones, de los modelos) son:

• ruido: el ruido representa aquí todos los efectos aleatorios que no pueden predecirse, y tiene el efecto de enmascarar los valores “ideales” predichos por el modelo eventualmente “exacto”.
• aproximaciones: algunos fenómenos son tan complejos que no los modelamos exactamente, incluso si sabemos qué “piezas” estamos dejando del modelo, porque esa complejidad no trae ninguna información adicional útil. Por ejemplo, para estudiar el tiempo de caída de una esfera de hierro desde la parte superior de una mesa hasta el suelo, (por lo general) no utilizamos las ecuaciones de movimiento de la relatividad.
• ignorancia: simplemente no entendemos muchos fenómenos hasta el punto de que podemos proporcionar modelos “exactos”.
• Tamaño y / o complejidad: para modelar el movimiento de todas las estrellas en la Vía Láctea tendríamos que pasar por muchos dolores de cabeza. Lo mismo con respecto a los modelos meteorológicos para predecir si lloverá o no una semana a partir de hoy en Reikiavik.

Finalmente, con respecto a los modelos “cualitativos” , en mi humilde opinión hay modelos perfectos, sin limitaciones. Y un modelo cualitativo sigue siendo un modelo científico.

Por ejemplo, decir “hay una fuerza de atracción entre dos masas” (Ley de gravedad) o “hay una fuerza de atracción entre dos cargas de polaridades opuestas” (atracción de cargas eléctricas) son modelos científicos cualitativos y, AFAIK, nadie ha tenido nunca Encontré evidencia de que estos modelos están equivocados. Con respecto a sus ecuaciones matemáticas es solo otra cuestión …

Entonces, al final, sea cauteloso y prudente cuando establezca oraciones “obvias” sobre la ciencia …

Answer 3

Las limitaciones de los modelos científicos son un reflejo de las limitaciones de las capacidades de los humanos.

Algunos ejemplos:

• Vives solo en el instante actual. El pasado es sólo modelos y recuerdos. Nunca puedes volver al pasado para validar modelos del pasado.
• El mundo natural es ilimitado en el tiempo y en el espacio. Solo puede hacer observaciones locales, en un sentido de escala limitado.
• No tienes forma de validar tus percepciones. Tu cerebro podría estar conectado a una supercomputadora que te está alimentando con percepciones sintetizadas; no puedes saber lo contrario.