Bonjour,
lorsqu'on fait un modèle mathématique pour modéliser les choses, on arrive rarement sur la vraie solution mais une approximation.
Je me demandais si c'était dû au fait que le modèle de base n'est pas exact du coup on peut pas avoir la solution mais la meilleure approximation possible de la solution réelle.
Ou ça vient du fait que les données de base qu'on possède sont entachées d'erreurs et du coup on injecte les mauvaises données dans notre modèle qui lui est pourtant correct ?
Ou est ce un mix des deux ?
Bonjour Scanner44444,
Ton questionnement est beaucoup trop vague, il est difficile de te répondre avec certitude ...
De manière générale, on établit un modèle physique ou chimique suivant plusieurs considérations :
* les hypothèses considérées par l'étude ;
* son domaine d'application (certains modèles physiques ne sont valables que sur une plage de température, etc.) ;
* le niveau de précision recherché : si on cherche à n'avoir qu'un ordre de grandeur, on peut par exemple négliger certains phénomènes pour établir un modèle plus facile à résoudre, etc.
Ok merci gbm, du coup de manière général on est d'accord qu'un modèle ne représente jamais la réalité mais nous donne une idée seulement ?
En dehors des données que l'on possède sur un problème, je parle juste du modèle établi via des expériences par exemple.
Un modèle physique tend à établir un modèle qui se rapproche de ou colle à la "réalité" et les progrès généralement font qu'on gagne de plus en plus en précision
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