可以毫不夸张地说，Ising 模型是统计物理中迄今为止唯一的一个同时具备：表述简单、内涵丰富、应用广泛这三种优点的模型。

由于Ising模型的高度抽象，人们可以很容易地将它应用到其他领域之中。例如，人们将每个小磁针比喻为某个村落中的村民，而将小磁针上、下的两种状态比喻成个体所具备的两种政治观点（例如对 A, B 两个不同候选人的选举），相邻小磁针之间的相互作用比喻成村民之间观点的影响。环境的温度比喻成每个村民对自己意见不坚持的程度。这样，整个 Ising 模型就可以建模该村落中不同政治见解的动态演化（即观点动力学）。在社会科学中，人们已经将 Ising 模型应用于股票市场、种族隔离、政治选择等不同的问题。另一方面，如果将小磁针比喻成神经元细胞，向上向下的状态比喻成神经元的激活与抑制，小磁针的相互作用比喻成神经元之间的信号传导，那么，Ising 模型的变种还可以用来建模神经网络系统，从而搭建可适应环境、不断学习的机器（Hopfield 网络或 Boltzmann 机）。

Ising 模型之所以具有如此广泛的应用并不仅仅在于它的模型机制的简单性，更重要的是它可以模拟出广泛存在于自然、社会、人工系统中的临界现象。所谓的临界现象，是指系统在相变临界点附近的时候表现出的一系列的标度现象，以及系统在不同尺度之间的相似性。临界系统之中不同组成部分之间还会发生长程的关联，这种通过局部相互作用而导致长程联系的现象恰恰是真实复杂系统，如社会、经济、认知神经系统的复杂性所在。因此，Ising 模型不仅仅是一个统计物理模型，它更是一个建模各种复杂系统模型的典范。

——以上内容引自集智百科页面（Ising 模型），也欢迎点击这一链接了解更多与模型有关的基础知识。