Эвристичность модели
В науке нередки ситуации, когда введение подобной модели в систему научного знания служило целям теоретизирования в данной предметной области. Модель в этом случае приобретает самостоятельную теоретическую ценность. Например, в биологических науках многие результаты «хранятся» именно в виде концептуальных моделей: модель Ходжкина—Хаксли в теории мембранного возбуждения, модель Лотка в теории открытых биохимических систем и др. Кроме того, с построения основополагающих моделей могут брать начало целые новые области научного знания, так, возникновение популяционнной генетики как науки непосредственно связано с исходными моделями Харди и Вайнберга (1908).
Здесь термин «эвристический» используется в узком смысле — как то, что способствует порождению новых идей. Эвристичность модели в этом понимании означает ее способность вести за собой творческую интуицию, активизировать процесс «озарений», появления неожиданных догадок и т.п. Для выполнения этой функции модели вовсе не обязательно быть точной, она может быть и весьма приближенной (даже в чем-то ошибочной), но тем не менее служить приросту научных идей, «прорыву» в исследованиях. Если при реализации обобщающей функции модели ее результатом является создание научной теории, то эвристическая функция, как правило, реализуется в выдвижении новых гипотез. Примером может служить модель Друде, предложенная в XIX в. физиком Паулем Друде для изучения явления проводимости металлов и стремившаяся согласовать электродинамику с классической термодинамикой (она изображала совокупность электронов в проводнике как идеальный газ, подчиняющийся законам термодинамики). Некоторые явления были успешно объяснены с ее помощью; однако эта модель стимулировала новые поиски скорее не своими успехами, а как раз расхождениями с экспериментальными данными, что в результате упорной работы ученых привело к пересмотру ее исходных положений и соединению электронной теории металлов с квантовой механикой.
Комментарии к записи Эвристичность модели отключены
holdfast 15.08.2009 в рубриках: Шкалирование