现在科学是否发展到，我给某个粒子的所有数据，就可以知道它的所有属性？
让我尝试着从几个方面来跟你聊聊为什么会这样。
首先，我们得弄清楚“所有数据”和“所有属性”到底指的是什么。
“所有数据”，在科学语境下，可能指的是我们能够测量到的关于一个粒子的所有信息。这听起来好像很直接，比如它的质量、电荷、自旋、能量、动量，还有它处于什么状态（例如，是在哪个能级上，速度是多少等等）。但问题就在于，我们真的能 “给出” 所有的这些数据吗？
想想量子力学。这是描述微观粒子（比如电子、光子、夸克）行为的理论。在量子世界里，“数据”和“属性”的概念就变得非常微妙，甚至可以说是模糊的。
1. 不确定性原理： 这是量子力学里最核心、也是最让人抓狂的一点。海森堡不确定性原理告诉我们，你无法同时精确地知道一个粒子的某些成对的物理量。最经典的例子就是位置和动量。你越精确地知道一个粒子的位置，你就越不确定它的动量（速度和方向），反之亦然。
这意味着，即使你拥有了某个瞬间粒子位置的所有数据，你也无法同时拥有它那个瞬间动量的所有数据。你给了我“位置数据”，我就只能给你一个动量的“范围”或者“可能性”，而无法给出一个确切的数值。所以，“给出所有数据”本身在很多情况下就办不到。
2. 量子态的叠加与测量： 粒子在被测量之前，往往处于一种“叠加态”——也就是说，它同时拥有多种可能的属性。比如，一个电子的自旋，在测量之前，可以同时是“向上”和“向下”的叠加。我们给出的“数据”，其实是我们对这个粒子“状态”的描述。但这个状态本身是概率性的。
当你测量它的某个属性（比如自旋），这个叠加态就会“坍缩”到一个确定的状态。但你测量的是“自旋向上”，那么关于它“自旋向下”的信息，在那个时刻就消失了。你无法同时测量出它的所有可能的自旋方向。
3. 属性的涌现与相互作用： 即使我们暂时抛开量子不确定性，只考虑经典物理层面的粒子（虽然在微观世界里，纯粹的经典粒子几乎不存在）。一个粒子的“属性”，很多时候并非孤立存在的。
相互关联性： 粒子的某些属性，比如动量，是会随着时间变化的。你给出我粒子在“现在”的动量数据，这很有用。但如果我想知道它“未来”的动量，我需要知道它受到哪些力的作用。这些力的信息，是不是也应该算作“所有数据”的一部分？
宏观属性的涌现： 很多我们熟知的“属性”，比如固体的硬度、液体的黏度、气体的压力，都不是单个粒子独有的，而是大量粒子相互作用、集体表现出来的宏观现象。你给我一个水分子（H₂O）的所有数据，你也很难直接推断出“水”的黏度有多大。黏度是成千上万亿个水分子在特定温度和压力下相互作用的结果。
4. 观察者效应与信息边界： 科学研究的本质是通过观察和实验来获取信息。但“观察”本身就会对被观察的对象产生影响，尤其是在微观世界。我们为了获取粒子的某个数据，进行的测量操作，就可能改变粒子的其他状态。这就像你想知道一个非常轻的羽毛在风中的确切位置，你必须用某种方式“抓住”它，但一旦抓住，风对它的影响就被你打断了。
5. 未知属性与新理论的出现： 科学的魅力在于，我们总是在不断发现新的东西。现在我们认为一个粒子有这些属性，但未来可能出现我们从未想过的属性，需要新的理论和测量方法去揭示。比如，在牛顿力学时期，我们可能认为知道一个物体的质量、速度和受力就够了。但电磁学的发展，引入了电荷和磁性；相对论引入了时空和能量质量等价；量子力学则带来了自旋、量子态等概念。
所以，即使你现在能想到一个粒子所有已知的“数据”，科学的发展也可能告诉你，还有未被发现的“属性”需要新的“数据”来描述。
打个比方：
想象一下，你手里有一个非常精密的陀螺。
“数据”： 你可以测量它的质量、大小、转速、倾斜角度、材质等等。
“属性”： 你可以知道它在旋转时会产生陀螺效应（抗拒改变方向），在你倾斜它时它会怎么晃动，在摩擦力作用下它会怎么减速等等。
如果你能精确到每一个原子的信息（这本身就已经是“不可能完成的任务”了，想想有多少原子），并且你对所有原子的运动、相互作用了如指掌。理论上，你或许可以预测这个陀螺在特定外力作用下的运动轨迹。
但是，当上升到更抽象的层面，比如“它的‘有趣’程度”？或者“它在艺术创作中能带来什么灵感”？这些显然不是简单的物理数据能完全涵盖的。
总结一下：
科学研究是一个不断逼近真相的过程。我们对一个粒子的理解，是基于我们现有的理论框架和测量能力。
量子力学带来的根本限制（不确定性原理、叠加态） 使得“同时知道所有数据”成为不可能。
粒子的属性是多层次的，有些是基本参数，有些是相互作用的结果，有些是宏观现象的体现。
科学本身在发展，总有未知的属性和更深层次的描述等待我们去发现。
所以，虽然我们一直在努力收集关于每一个粒子的更多信息，试图建立一个更全面、更精确的模型，但“给出所有数据，就知道所有属性”这个目标，至少在目前的科学认知下，是难以实现的。更确切地说，我们可能会越来越接近，但那个“所有”的边界，或许会随着科学的进步而不断被拓展，或者发现它本身就是一个动态的概念。
这其中的哲学意味也非常浓厚，它关乎我们如何定义“了解”，以及我们是否能完全“客观”地认识世界。
网友意见
题主问提中部分描述的确已经实现，例如：
给出铁原子的所有属性，从而推出它的宏观组成，再给出气压，温度，宽度，长度等，就可以精确算出它的熔沸点，导电导热性，硬度等，甚至在不知道的情况下，知道铁与酸反应不生成三价铁，而是二价亚铁。
其实，我们只需要铁原子的原子序数和质量(为了区分同位素效应)就能推测以上大部分属性了。什么晶格常数、弹性模量啥的，都是计算物理学课堂上就会教你算的东西。
精确的计算理论上是可行的，但计算量太大，仅限于只有几个原子的特殊情形。多数情况下，我们会加入很多近似来简化问题。
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假如计算资源无限，题中列出的所有性质理论上都能计算。多体薛定谔方程列出来，凝聚态物理中的绝大部分问题都能cover掉。这种不需要经验参数的计算方式，我们称之为“第一性原理计算/从头计算（first principles/ab initio）”
但是——最重要的就是这个但是——薛定谔方程是真*TMD难解啊。假如你有高斯的数学天赋，你大概能口算H原子的基态波函数，用一张草稿纸算出He，用一本草稿纸算出Li，用一个图书馆的纸算出Be...想算Fe?抱歉，你没那么长的寿命。
得益于现代超算的强大计算能力。我们大概能精确处理单晶纯铁（考虑对称性后只需要计算一个原子）。不能有杂质、不能有晶界位错、甚至表面效应都得忽略掉。而实际材料中总是不可避免的存在各种杂质和缺陷。要模拟这些杂质缺陷的性质，我们就需要更大的模拟尺度。为此，我们有几个常用的trick：
1、不直接用薛定谔方程分别求解n个粒子的波函数，而是去求解所有粒子的密度函数。理论上二者是都能准确描述体系的物理性质，但后者能把体系自由度从3n降低到3（注意这在计算量上是指数形式的降低）。这个方法我们称之为密度泛函理论(DFT)。
2、原子核比电子重至少1800倍，所以电子运动速度要远远大于原子核。因此，我们计算电子时，认为原子核是不动的。这样就把原子核-电子耦合分开了。这个方法我们称之为绝热近似（波恩-奥本海默近似）。
3、在类似于铁这样的晶体内部，由于晶体有平移等对称性，每个Fe原子感受到的周围环境是一模一样的。换句话说，每个Fe原子是等价的。在计算时，我们只需考虑所有不等价的原子，这样就把阿伏伽德罗常数级别的多体问题，简化了个位数原子的多体问题。
4、一个Fe原子有26个电子，但其中18个内层电子结构类似于一个Ar原子，它们基本上不参与任何相互作用。因此，我们可以设法“冻结”这一部分电子，认为这部分电子的贡献是已知而且不变的，只考虑外层的8个电子在不同环境下的变化。这样，我们又减少了一大堆计算量。这个方法一般成为赝势法。
这么几个近似下来，我们可以把模拟尺度扩大到了500个原子左右。已经能简单的模拟点缺陷、杂质、晶界以及表面效应。但是直接推广到宏观性质还是远远不够的。举个例子，我们要算硬度，必然要考虑表面效应、位错运动、晶界的影响。然而光模拟一条位错就需要上万个原子，远远超出了第一性原理的模拟尺度。
这时候你应该明白，电子尺度上的计算是非常耗时的，但是，你只是想算个硬度而已，而计算硬度只需要知道原子之间相互作用力随距离的变化就行，没必要把电子波函数/密度函数给精确的求出来。
那么我们把目光放到原子尺度上，用第一性原理拟合出Fe-Fe相互作用力随距离、角度的变话。然后用牛顿力学去处理原子的运动。这个方法一般成为经典分子动力学（classic molecular dynamic）。它不是第一性的，需要经验性的拟合出原子-原子之间的相互作用力场。但是，由于不涉及电子计算，分子动力学的模拟尺度可以达到百万原子级别。模拟一个纳米压痕硬度测试、加热融化啥的都不在话下。
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鉴于很多其他答主都提到了不确定性原理，我还是有必要补充几点。
不确定性原理并不禁止我们求出精确的电子波函数，因为波函数本身就是“不确定”的，它是一个概率分布函数。
不确定原理是指我们不能同时确定非对易算符对应的两个物理量而已。一般情况下我们最关心能量本征态的解。而由于哈密顿算符和坐标算符一般不对易，所以当我们精确求出能量本征态时，坐标一般是不确定的，是以概率波波函数的形式分布在一定空间内的。
举个例子，由于不确定性原理的存在，谐振子在绝对0度下依然存在动量不确定性，不能同时确定原子的坐标和位置。但是，多数情况下我们并不关系原子的精确坐标和动量，只关心体系的整体能量。而这个动量不确定性引发的能量改变是确定的，一般称为零点能 （ZPE）。
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