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事物的本质通常是很复杂的，因此对事物或现象不可能给出完全准确的描述，而只能通过对具体情形进行不同程度的近似简化处理从而给出不同准确度的模型。那些经过较大程度的简化从而表现得比较简单的情形叫做理想状态。理想状态下的模型通常普适性较强，是对一大类现象的一个一般性描述，但这类模型的准确度很多时候不能满足需求。比如，把气体分子假想为没有体积没有分子间相互作用的的质点，这种假想情形下的气体就叫做理想气体。针对理想气体有相应的描述其状态的理想气体状态方程: PV=NRT。该方程能解释一般的气体的热胀冷缩现象以及压强跟体积的关系。但对于涉及到分子大小或者分子间相互作用的现象便不能解释，比如气体的相变。 物理中遇到这种情况，一种常见的处理方式是在原来的模型中引入新的参量或者把原来的某些常量变成变量，而不是完全重新建立新的模型。比如，就气体的状态方程而言，可以将理想气体状态方程中加上描述气体分子体积的项以及描述分子间相互作用的项。然后再来研究这两项又会受哪些因素影响，以及跟这些因素之间的定量关系。这样得到的模型就可以用来解释或解决更深入的问题。但是由于分子大小和分子间作用力跟分子种类有关，所以这时又多了一步工作，就是确定它们跟分子种类的关系。当然，即使做到这一步，还是一种近似的处理。因为分子内部的构象或者电子能级等有的时候也不得不考虑，这时又得确定构象或能级相关的规律。总之，随着对模型的要求越高，需要考虑的方面就会越多越细。 由此可以看出，上述物理模型的建立及修正的思想是逐级逼近。比如，要画一个人，若只需要强调要表达的是个人，那么画个身体的轮廓就可以了；若要强调这个人的神情，还要画上眼睛，鼻子等器官；若还要强调它的身份，还需要画出它的穿着，妆饰等。这跟主成分分析和渐进法的思想很相似，而跟仅仅通过增加分辨率来提高照片的画质的思想是不一样的。 |
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