آرمان‌انگاری

آرمان انگاری، آرمانی انگاری یا فرض شرایط ایده‌آل (به انگلیسی: Idealization)، فرایند به‌کارگیری یک روشِ پنداری‌است که در آن؛ مدل‌های علمی در مورد پدیده‌های مدل‌سازی‌شده که در حقیقت به شدت نادرست و با واقعیت ناسازگار هستند، برای کمک به درک یا حل موضوع مورد گفتگو، واقعیت فرض می‌شوند. به سخنی دیگر: آرمان انگاری نخست تعیین می‌کند که پدیدهٔ مدل‌سازی‌شده نمونهٔ تقریبی یک «حالت ایده‌آل» باشد، و سپس از روی آن مدل، پیش‌بینی بر آن اساس ایده‌آل صورت می‌گیرد.
اگر تقریب سازی دقیق باشد، مدل دقت پیش‌بینی بالایی خواهد داشت؛ به عنوان مثال، معمولاً لازم نیست برای مقاومت هوا که در تعیین شتاب یک توپ بولینگ رها شده، مقاومت هوا نیز به حساب آید وگرنه کار را پیچیده‌تر خواهد کرد. در این مورد، مقاومت هوا در آرمان انگاری صفر به حساب آمده‌است. اگر چه این نادیده‌گیری «کاملاً» درست نیست، ولی این یک تقریب خوب است، چرا که اثر آن نسبت به گرانش ناچیز است.
آرمان انگاری می‌تواند یک پیش‌بینی را ممکن سازد که در غیر این صورت نمی‌توانست امکان‌پذیر باشد. به عنوان مثال، آن تقریب از مقاومت هوا که صفر فرض شده‌بود، تنها گزینه قبل از تدوین قانون نیروی پسار بود که امکان محاسبه نیروی پسار را فراهم ساخت. گفتگوها و مباحث پیرامون یک مدل ویژه می‌تواند در بارهٔ سودمندی و مناسب بودن آرمان انگاری‌های مختلف باشد.

پیشینهٔ کاربرد

گالیله از مفهوم آرمان انگاری به منظور تدوین و فرموله کردن قانون سقوط آزاد خود استفاده کرد. گالیله، در بررسی‌های خود از اجرام در حال حرکت، آزمایش‌هایی راه‌اندازی کرد (و به نتایجی رسید) که در آن‌ها سطح کرات بدون اصطکاک و گردی (کروی بودن) آن‌ها کامل فرض گرفته شده‌بودند. ناهمواری و یک‌نواخت نبودن اشیاء معمولی می‌تواند بالقوه واقعیت‌های ریاضی را پنهان سازد و برای مقابله با این‌گونه موردهاست است که از آرمان انگاری استفاده می‌شود.
برای مثال، شناخته شده‌ترین آرمان انگاری در آزمایش‌های گالیله در تحلیل او از حرکت آمده‌است. گالیله پیش‌بینی کرد که اگر یک توپ کاملاً گرد و صاف در امتداد یک سطح کاملاً صاف افقی قلتانده شود، هیچ چیز از ادامهٔ حرکت آن توپ جلوگیری نخواهد کرد (در واقع، سُر خواهد خورد، برای ادامهٔ حرکت به اصطکاک نیاز است). این فرضیه بر این گمان پیش‌بینی شده که مقاومت هوا به کلی وجود ندارد.

در ریاضیات

هندسه شامل روند آرمان انگاری است زیرا دنیای وجود یعنی اشکال و ارقام، را به شکل ایده‌آل آن‌ها مورد بررسی قرار می‌دهد. دایره‌های کامل، کره‌ها، خط مستقیم و زاویه‌ها همه انتزاعی هستند و به ما هنگام اندیشیدن و بررسی جهان، کمک می‌کنند.

در فیزیک

اغلب کاربران سیستم‌های نیوتنی را بدون در نظر گرفتن اصطکاک به کار می‌برند. در حالی که می‌دانیم که اصطکاک در سیستم واقعی وجود دارد، حل مدل بدون اصطکاک می‌تواند بینش کافی از رفتار سیستم واقعی که در آن نیروی اصطکاک ناچیز باشد ارائه کند.

علوم اجتماعی

«مدرسه پوزنان» (در لهستان) در بحثی در این باره می‌گوید که کارل مارکس از آرمان انگاری در علوم اجتماعی استفاده و استدلال کرده‌است. به همان‌گونه، در مدل‌های اقتصادی فرض بر این است که افراد به دنبال انتخاب حداکثر منطقی هستند. این فرض، هرچند که دانسته شده که توسط افراد واقعی نقض می‌شود، اغلب می‌تواند به بینش‌هایی در مورد رفتار گروه‌های بشری منجر شود.

محدودیت‌ها

در حالی که آرمان انگاری به گونهٔ گسترده‌ای توسط رشته‌های دانشیِ ویژه‌ای استفاده می‌شود، این روش به‌طور سنتی توسط برخی دیگر مردود دانسته شده، برای نمونه، ادموند هوسرل اهمیت آرمان انگاری را به رسمیت شناخته ولی با کاربرد آن در مطالعهٔ ذهن مخالف است، به باور او پدیده‌های ذهنی برای به‌کارگیری آرمان انگاری مناسب نیستند.
برون یابی
اگر چه ایده‌آل انگاری به عنوان یکی از پایه‌های اساسی دانش مدرن شناخته شده، ولی با این همه منبع ادامهٔ دوسخنی و جنجال را باید در ادبیاتِ فلسفه علم جستجو کرد. به عنوان مثال، نانسی کارت‌رایت می‌گوید: گرایش‌ها به …، یا ظرفیت‌ها برای …، در طبیعت را که آرمان انگاریِ گالیله‌ای پیش فرض می‌کند - این خود گسترش برون‌یابی را؛ فراتر از آنچه که مورد ایده‌آل است، امکان‌پذیر می‌سازد.
نگرانی فلسفی دنباله‌داری بر سر این‌که؛ چگونه در دنیای واقعی روش ایده‌آل انگاریِ گالیله در شرح رفتار افراد یا اشیاء کمک می‌کند، وجود دارد. از آنجا که قانون‌هایی که از طریق ایده‌آل انگاری (مانند قانون گاز آرمانی) ایجاد شده‌اند تنها رفتار آن دستگاه ایده‌آل را توصیف می‌کنند، این ضابطه‌ها تنها می‌توانند برای پیش‌بینی رفتار یک دستگاه واقعی؛ زمانی که تعداد قابل توجهی از عوامل به صورت فیزیکی (عملاً) حذف شده‌اند، (مثلاً در شرایط به‌کارگیری پوشش محافظ) یا نادیده گرفتن آن‌ها، درست باشند. ضابطه‌هایی که این‌گونه عوامل را نیز در نظر بگیرند معمولاً پیچیده‌ترند و در برخی از زمینه‌ها هنوز توسعه نیافته‌اند.