1. 측정 오류 : 실험 측정은 기기의 부정확성, 부적절한 교정, 읽기 측정의 인간 오류 또는 환경 조건의 변동과 같은 다양한 오류 원인이 적용됩니다. 이러한 오류는 이론적 값과 실험적 값 사이의 편차로 이어질 수 있습니다.
2. 이상적인 가정 : 이론적 계산은 종종 실제 실험에서 완전히 달성 할 수없는 이상적인 조건을 가정합니다. 예를 들어, 이론적 모델은 완벽한 도체, 마찰이 없거나 일정한 온도를 가정 할 수있는 반면, 실제 실험에는 이러한 요인들의 비 이상적인 성분과 변화가 포함될 수 있습니다.
3. 근사 및 단순화 : 이론적 모델은 종종 계산을보다 관리하기 위해 근사치와 단순화에 의존합니다. 이러한 근사치는 연구중인 시스템의 실제 동작과 어느 정도의 오류 또는 편차를 도입 할 수 있습니다.
4. 외부 요인 및 교란 : 실제 실험은 종종 개방 된 환경에서 수행되거나 이론적 모델에서 설명되지 않는 외부 요인에 의해 영향을받을 수 있습니다. 전자기 간섭, 온도 변화 또는 기계적 진동과 같은 이러한 요인은 실험 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
5. 재료 특성 및 변형 : 이론적 계산은 재료 특성에 대한 표준 또는 평균값을 사용할 수있는 반면, 실험에 사용되는 실제 재료는 제조 공정 또는 불순물로 인해 특성에 약간의 변화가있을 수 있습니다. 이러한 변화는 현재 흐름에 영향을 줄 수 있으며 이론적 값과 실험 값의 차이를 초래할 수 있습니다.
6. 비선형 행동 : 경우에 따라 시스템은 비선형 거동을 보일 수 있으며, 이는 현재 변수와 다른 변수 사이의 관계가 이론적 모델에서 가정 된 바와 같이 완벽하게 선형이 아닐 수 있음을 의미합니다. 비선형 성은 이론적 결과와 실험 결과 사이의 편차로 이어질 수 있습니다.
이러한 차이를 최소화하기 위해 연구원들은 실험 설계, 적절한 기기 선택, 정확한 측정 기술을 사용하고 환경 요인을 설명하는 데 큰주의를 기울입니다. 또한 여러 번의 시험 및 복제 실험을 수행하여 임의의 오류의 영향을 줄입니다. 그러나 이론적 모델과 실제 실험 모두의 고유 한 한계로 인해 이론적 값과 실험적 값 사이의 어느 정도의 불일치 수준은 종종 피할 수 없습니다.
