인간의 물리적 추론에서 정신적 시뮬레이션의 역할은 널리 인정되지만, 시뮬레이션 비용이 다른 상황에서도 사용되는지, 그리고 그 경계가 어디에 있는지는 불분명하다. 본 연구는 구슬 붓기 과제를 사용하여, 시뮬레이션 시간에 따라 구분되는 두 가지 구별되는 오류 패턴을 밝혀냈다. 정신적 시뮬레이션은 단순한 시나리오에서 인간의 판단을 정확하게 포착했지만, 시뮬레이션 시간이 특정 경계를 초과하면 선형 휴리스틱 모델이 인간의 예측과 더 잘 일치했다. 이러한 관찰 결과를 바탕으로, 본 연구는 직관적 물리학이 짧은 시간 시뮬레이션에는 시뮬레이션을 사용하지만 시뮬레이션 비용이 많이 들 경우 휴리스틱으로 전환하는 이중 과정 프레임워크인 시뮬레이션-휴리스틱 모델(SHM)을 제안한다. 이전에는 별개로 간주되었던 계산 방법을 통합된 모델로 통합함으로써, SHM은 정량적으로 그들의 전환 메커니즘을 포착한다. SHM은 인간 행동과 더 정확하게 일치하며 다양한 시나리오에서 일관된 예측 성능을 보여주어 직관적 물리적 추론의 적응적 특성에 대한 이해를 높인다.
