
- •4. Специфика научного познания
- •1. Научное знание
- •5. Средства научного познания
- •2. Естественные и гуманитарные науки.
- •6. Начало естествознания
- •8. Взаимосвязь теории и эксперимента
- •9. Модели научного познания
- •10. Научные традиции
- •14. Проблемы науки
- •12. Научные открытия
- •13. Фундаментальные научные открытия
- •15. Идеалы научного знания
- •16. Функции науки
- •17. Научная этика
- •18. Оценка вклада конкретных ученых в науку
- •19. Методы очистки веществ.
- •22. Калориметрия
- •21 Рефрактометрия.
- •23 Рентгенография.
- •26, Электронография
- •27.Полярография и анодная вольтамперометрия
- •28, Спектральные методы
- •31, Спектры комбинационного рассеяния
- •29. Электронные спектры поглощения и люминесценции
- •30. Инфракрасные спектры поглощения
- •33. Ядерный магнитный резонанс (ямр)
- •36. Сверхпроводимость и сверхтекучесть.
- •Зонная структура. Модель Кронига—Пенни
- •38.Энергетические зонные структуры в кристаллах. Уровень Ферми. Туннельный диод лЭсаки.
- •39. Фотоэлектронная спектроскопия( фэс). Работа выхода
- •40. Масс-спектрометрия
- •41. Спектрополяриметрия. Эффект Фарадея.
- •42. Магнитооптические эфекты.
- •43. Эффект Холла.
- •44. Туннельный эффект и сканирующий туннельный микроскоп.
- •50Нормальные случайные величины
- •45Атомно-силовой микроскоп
- •47 Лазеры и голография
- •48.Магнитная нейтронография
- •56. Регрессия: метод наименьших квадратов.
- •11. Научные революции
- •51. Среднее и истинное значения измеряемой величины. Дисперсия. Оценка квадратичного отклонения по размаху.
- •52. Дисперсия совокупности среднеарифметических величин. Доверительные интервалы. Правило «трех сигм».
- •Погрешность интерполирования
- •55. Сплайн-интерполяция.
- •32 Электронный парамагнитный резонанс (эпр)
8. Взаимосвязь теории и эксперимента
Экспериментальные рез-ты не могут непосредственно взаимодействовать с теорией, для этого они должны стать данными.Данные — утверждения, полученные с помощью наблюдения и эксперимента. От экспериментальных результатов они отличаются тем, что выражены в терминах теории и получены с помощью инструментов. Взаимоотношения между данными и теорией даются следующими выражениями:
1. Данные могут стимулировать создание теорий: а) Если они аномальны (расходятся с какой-либо теорией); б)получены с помощью надежных инструментальных теорий, но не укладываются в рамки ни одной из существующих независимых теорий.
2. Данные могут активировать теории. Введение данных в теорию может способствовать получению специфических объяснений или предсказаний.
3. Данные могут проверять теории. Если теоретические предсказания вступают в противоречие с данными, то оценивается истинность предсказаний. Но для окончательного решения следует дополнительно получить заключение других теорий.
4. Теория может служить проводником в поисках данных. 1)предсказывая неизвестные еще эффекты 2) помогая проектировать" экспериментальные установки».
5. Случайные данные бесполезны, а иногда могут вводить в заблуждение
6. Теории не имеют никакого наблюдательного содержания. Если надо дедуктивно вывести дальнейшую потенциальную информацию (предсказание), то эмпирическая информация должна быть введена в теорию извне. Следовательно, теории не могут быть выведены из данных.
9. Модели научного познания
Это Принципы индукции и дедукции
Принцип индукции гласит, что универсальные высказывания науки основываются на индуктивных выводах. На этот принцип мы ссылаемся, когда говорим, что истинность какого-то утверждения известна из опыта. Но, эмпирическими данными вообще невозможно установить истинность универсального обобщающего суждения.
Вообще установлено, что степень подтверждения фактами какой-то гипотезы не является решающей в процессе научного познания. Поскольку не существует никакой логики научного открытия, никаких методов, гарантирующих получение истинного научного знания, поэтому научные утверждения представляют собой гипотезы (от греческого «предположение»). Это положение составляет основу гипотетико-дедуктивной модели научного познания, разработанной впервой половине XX века. В соответствии с этой моделью ученый выдвигает гипотетическое обобщение, из него дедуктивно выводятся различного рода следствия, которые затем сопоставляются с эмпирическими данными.
Известный современный исследователь логики научного творчества К. Поппер обратил внимание на то, что при сопоставлении гипотез с эмпирическими данными, процедуры подтверждения и опровержения имеют различный познавательный статус. Например, никакое количество наблюдаемых белых лебедей не является достаточным основанием для установления истинности утверждения «все лебеди белые». Но достаточно увидеть одного черного лебедя, чтобы признать это утверждение ложным. Эта асимметрия имеет решающее значение для понимания процесса научного познания.
Главная ценность теории — способность пополнять знания, предсказывать новые факты. Например, Ньютон не мог объяснить стабильность Солнечной системы и утверждал, что Бог исправляет отклонения в движении планет (эту проблему удалось решить Лапласу только в начале XIX века). В геометрии Евклида на протяжении двух тысяч лет не удавалось решить проблему пятого постулата.
Главным источником развития науки является не взаим-вие теории и эмпирических данных, а конкуренция теорий.