Внимательно прочитайте текст § 2.4 ♦Математические модели*. Письменно ответьте на вопрос:
«Почему основным языком информационного моделирования в науке является язык математики,
а не естественный язык?*

Коротко: потому что математический язык формален, однозначен и вычислим, а естественный — расплывчат, зависим от контекста и плохо поддаётся проверке на истинность. Развёрнуто:

1. Однозначность и формализм. Математические выражения имеют чётко определённую семантику и синтаксис: одно и то же уравнение понимается одинаково всеми. Фразы естественного языка многозначны, зависят от контекста, интонации, культурных норм и вызывают разночтения — это критично для науки, где нужна воспроизводимость.

2. Точность и количественность. Научное моделирование требует числовых величин, масштабов, погрешностей. Математика позволяет задавать их через функции, уравнения, неравенства, распределения, оценивать ошибки и границы применимости. Естественный язык, даже с терминами, остаётся качественным описанием.

3. Выводимость и проверяемость. Из математической модели можно логически выводить следствия (теоремы, уравнения для новых условий), сравнивать их с экспериментом и получать критерии опровержения. Предложения естественного языка не дают строгой процедуры вывода: рассуждения легко становятся риторикой, а не доказательством.

4. Вычислимость и автоматизация. Математические модели естественно переводятся в алгоритмы и программы, их можно численно считать, симулировать, оптимизировать на компьютере. Естественный язык плохо формализуется для машинной обработки без дополнительной математической семантики.

5. Компактность и универсальность. Короткая формула или система уравнений может описывать широкий класс явлений (например, законы сохранения, модель роста, динамику сети). Тот же объём смысла в естественном языке потребует длинного текста и всё равно останется менее точным. Плюс математические записи универсальны межъязыково.

6. Структуры и связи. Математика предоставляет готовые абстракции — множества, графы, матрицы, топологии, вероятностные пространства, дифференциальные уравнения — с богатым аппаратом теорем и методов. На них удобно «насаживать» предметное содержание и переносить результаты между дисциплинами (физика → экономика → биология). Естественный язык таких переносов не обеспечивает.

7. Калибровка и предсказания. Модели можно подгонять к данным (оценка параметров, регуляризация), сравнивать по критериям (AIC, BIC, кросс-валидация), строить прогнозы с доверительными интервалами. В естественном языке нет встроенного механизма количественного сопоставления с данными.

8. Контроль допущений. В математике допущения выписываются явно (аксиомы, гипотезы, граничные условия), из них прозрачно вытекают ограничения модели. В естественном языке предпосылки часто остаются имплицитными, что осложняет критику и улучшение модели.

Итого: естественный язык нужен для постановки задачи и интуитивного пояснения, но ядро информационного моделирования — математическое, потому что только оно даёт строгость, вычислимость, воспроизводимость и предсказательную силу.