* 복잡한 현상을 단순화하기 위해 : 현실 세계는 엄청나게 복잡합니다. 모델을 통해 현재 질문과 관련이없는 다른 사람들을 무시하고 현상의 특정 측면에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 이해하고 분석하기가 더 쉬워집니다.
* 예측을하기 위해 : 과학적 모델은 시스템의 핵심 요소를 캡처하는 것을 목표로합니다. 이러한 요소를 이해함으로써 시스템이 다른 조건에서 어떻게 행동하는지 예측할 수 있습니다. 이는 실험 설계에서 날씨 패턴 예측에 이르기까지 많은 응용 프로그램에 유용합니다.
* 가설을 테스트하려면 : 모델은 가설 테스트를위한 프레임 워크를 제공합니다. 모델의 예측을 실제 관찰과 비교함으로써 가설이 뒷받침되는지 여부를 결정할 수 있습니다.
* 지식을 전달하려면 : 모델은 과학적 발견을 다른 사람들에게 전달하기위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 추상적 인 개념을 시각화하고 복잡한 프로세스를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.
* 추가 연구를 안내하려면 : 모델은 우리의 지식의 격차를 강조하고 연구를위한 새로운 길을 제안 할 수 있습니다.
주목하는 것이 중요합니다.
* 과학적 모델은 항상 단순화 된 표현 입니다 현실의 모든 뉘앙스를 포착하지 못할 수 있습니다.
* 그들은 끊임없이 세련되고 개선되고 있습니다 세상에 대한 우리의 이해가 발전함에 따라.
* 모델의 개발에는 종종 공동 작업 가 포함됩니다 다른 분야의 연구원들 사이.
본질적으로, 과학 모델은 우리 주변의 세상을 이해하고, 그것이 어떻게 작동하는지에 대한 예측을하고, 미래의 연구를 안내하는 도구로 개발되었습니다.
