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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
Subjects
Class 9 Science Exploration: Entering the World of Secondary Science Nature and meaning of science Expert Level 3

यदि किसी दावे के समर्थन में केवल कंप्यूटर अनुकरण हो और वास्तविक अवलोकन न हों तो कौन सी सीमा है?

If a claim is supported only by computer simulation with no real observations what limitation remains?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published:
Correct answer and explanation
Correct Answer

A. मॉडल की धारणाओं को वास्तविक प्रमाण से जाँचना बाकी हैThe model assumptions still need testing against real evidence

Explanation

Simple Explanation

अनुकरण उपयोगी है लेकिन उसकी धारणाएँ और पूर्वानुमान वास्तविक डेटा से जाँचे जाने चाहिए। परीक्षा में मॉडल और प्रमाण का संबंध समझें। / Simulation is useful but its assumptions and predictions should be tested with real data. Understand the link between models and evidence.

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  2. एक प्रयोग में अलग-अलग भारों के कारण स्प्रिंग की लंबाई में वृद्धि मापी जाती है। यदि हर परीक्षण में अलग स्प्रिंग उपयोग किया जाए तो कौन सा चर नियंत्रित नहीं रहा?
  3. एक विद्यार्थी जाँचता है कि पंखे की गति गीले कपड़े के सूखने के समय को कैसे प्रभावित करती है। यदि कपड़ों का प्रारंभिक जल द्रव्यमान अलग-अलग हो तो क्या करना सबसे उचित है?
  4. एक आदर्श निष्पक्ष प्रयोग में स्वतंत्र आश्रित और नियंत्रित चरों के बीच सही संबंध कौन सा है?
  5. एक छात्र तीन अलग साबुनों की सफाई क्षमता जाँचता है। प्रत्येक कपड़े पर दाग का प्रारंभिक आकार अलग है। सबसे निष्पक्ष आश्रित चर कौन सा होगा?
  6. यदि किसी प्रयोग में स्वतंत्र चर के मान सही हैं लेकिन आश्रित चर हर बार अलग विधि से मापा जाता है तो कौन सा गुण सबसे अधिक प्रभावित होगा?
  7. एक प्रयोग में विद्यार्थी कमरे के तापमान को स्वतंत्र चर बताता है लेकिन प्रयोग के दौरान उसे बदलता या अलग स्तरों पर निर्धारित नहीं करता। सबसे सही सुधार क्या है?
  8. किस परिस्थिति में नियंत्रण समूह सबसे उपयोगी होगा?
  9. एक विद्यार्थी चार अलग ऊँचाइयों से गेंद गिराता है और उछाल की ऊँचाई मापता है। यदि हर बार अलग प्रकार की गेंद उपयोग हो तो सबसे उचित सुधार क्या है?
  10. एक प्रयोग में विद्यार्थी प्रतिक्रिया समय मापने के लिए गिरते पैमाने को पकड़ने की दूरी दर्ज करता है। यह दूरी क्या है?

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यदि किसी दावे के समर्थन में केवल कंप्यूटर अनुकरण हो और वास्तविक अवलोकन न हों तो कौन सी सीमा है? / If a claim is supported only by computer simulation with no real observations what limitation remains?

Correct Answer: A. मॉडल की धारणाओं को वास्तविक प्रमाण से जाँचना बाकी है / The model assumptions still need testing against real evidence. Explanation: अनुकरण उपयोगी है लेकिन उसकी धारणाएँ और पूर्वानुमान वास्तविक डेटा से जाँचे जाने चाहिए। परीक्षा में मॉडल और प्रमाण का संबंध समझें। / Simulation is useful but its assumptions and predictions should be tested with real data. Understand the link between models and evidence.