Вероятности и неприятности. Математика повседневной жизни - [14]
Но существует ли настоящая случайность, глубинная, невычислимая в принципе, описываемая только на языке вероятностей? Да, причем такие системы можно разделить на два типа: стохастические и хаотические.
Хороший пример истинно стохастической системы — появление автомобилей на дороге. Люди не договариваются, не согласовывают свои планы, каждый элемент ансамбля за пределами дороги действует независимо. И хотя в поведении людей есть определенные закономерности — часы пик утром и вечером, пустые дороги ночью и т. д., — мы не обладаем и никогда не будем обладать достаточной информацией о каждом участнике движения, чтобы предсказать появление любого из них. Можно взлететь над дорогой на вертолете и посмотреть, какие машины мы скоро увидим, расширив наше знание о ней, но и это не будет исчерпывающим описанием системы. Надо еще «взлететь» над временем, чтобы увидеть все прошлое и все причинно-следственные связи между элементами. Однако и этого недостаточно. Нужно заглянуть каждому участнику движения в мозг и выяснить, что он намерен делать и что станет делать, если другие участники изменят его планы. Таким образом, наряду с макроскопическим описанием системы в игру вступает скрытое от нас внутреннее состояние ее элементов, и оно порой выходит на первый план. Другой яркий пример стохастической системы — механика элементарных частиц на квантовом уровне, распад нестабильных атомов, изменения в генетическом коде, а также, видимо, землетрясения и котировки ценных бумаг на бирже. Единственное, что остается исследователю, — рассматривать их как истинные случайные величины и описывать в терминах теории вероятностей.
Есть и другой источник случайностей — динамический хаос. Хаотические системы отличаются от стохастических тем, что описываются небольшим числом точных уравнений и параметров, в которых не содержится случайности или скрытой внутренней структуры. Однако их поведение не просто сложно, а хаотично и истинно непредсказуемо. Если мы начнем раскачивать маятник желаний, пусть очень аккуратно, с предельно точно контролируемой частотой и амплитудой, то обнаружим, что его плавные движения невозможно просчитать надолго. Никакими алгоритмами на сколь угодно точных вычислительных машинах нам не удастся рассчитать точное поведение маятника на произвольно далекое будущее. Он не остановится на каком-либо секторе, а будет совершать свои движения, но никогда не вернется в одну и ту же точку в пространстве координат-скорости дважды. Еще один пример предельно простой хаотической системы — идеальный шарик, подпрыгивающий в поле тяжести на идеальном столике с пружинкой. Сравнительно простые уравнения Лоренца показали, что мы никогда не сможем предсказывать погоду больше чем на пару-тройку недель: это тоже хаотическая система.
В XX веке теории динамического хаоса удалось объяснить природу такой непредсказуемости. Простой одномерный маятник желаний, который мы рассматривали, имел две устойчивые стационарные точки — два аттрактора, — и одну неустойчивую, от которой система старается уйти; она показана белым кружком на рисунке 2.5. В хаотическом режиме вместо набора аттракторов в системе появляется бесконечное множество неустойчивых стационарных траекторий. Это множество бесконечно, но имеет нулевую меру и представляет собой очень сложно устроенную несвязную структуру. Попав на одну из таких траекторий, в принципе невозможно ей следовать, используя какие-либо конечные алгоритмы. И вот что самое удивительное — оказалось, это бесконечное множество неустойчивых траекторий само по себе притягивающее! Хаотическая система непрерывно перескакивает от окрестности одной неустойчивой траектории к другой, все время оставаясь в пределах этого странного аттрактора. Так эти множества и называются: странные аттракторы. Вот как завораживающе красиво выглядит сечение плоскостью странного аттрактора для одномерного маятника желаний (осциллятора Дюффинга), подверженного гармоническим колебаниям (рис. 2.6). Этот объект можно описать в трехмерном пространстве (отклонение × скорость × фаза вынужденного колебания). Если рассечь аттрактор в нем плоскостью, то можно увидеть его структуру — это называется сечением Пуанкаре. Каждая точка здесь — след траектории, а оттенок точек отражает относительную скорость, с которой траектории разбегаются друг от друга. Вот еще пара красивых странных аттракторов (рис. 2.7).
Рис. 2.6. Сечение плоскостью странного аттрактора для осциллятора Дюффинга
Рис. 2.7.Слева: сечение Пуанкаре для траектории шарика, подпрыгивающего на подпружиненном столике. Множество точек принадлежит поверхности сферы, соответствующей закону сохранения энергии. Справа: объемная область, которая заключает в себе странный аттрактор, рождающийся при вынужденных колебаниях толстой пластины
Гладкость хаотической траектории позволяет немного заглянуть в будущее хаотической системы. Это объясняет одно досадное наблюдение: с одной стороны, синоптики порой не могут уверенно предсказать погоду на неделю, а с другой, если вы скажете, что завтра будет такая же погода, как и сегодня, то не ошибетесь примерно в трех случаях из четырех. Вообще же анекдоты о синоптиках несправедливы, и нужно отдать должное человеческой мысли и упорству, которые позволили предсказывать погоду на современном уровне!
«Звёздные Войны» — это уникальная смесь научной фантастики и сказки. Мы удивляемся разнообразию существ и технологий, возможностям джедаев и тайне Силы. Но что из описанного в «Звёздных Войнах» основано на реальной науке? Можем ли мы увидеть, как некоторые из необыкновенных изобретений материализуются в нашем мире? «Наука «Звёздных Войн» рассматривает с научной точки зрения различные вопросы из вселенной «Звёздных Войн», относящиеся к военным действиям, космическим путешествиям и кораблям, инопланетным расам и многому другому.
Еще в древности люди познавали мир, наблюдая за животными и анализируя их поведение. Теперь же, в XXI веке, мы можем делать это совсем на другом уровне. Интернет животных – важнейшее достижение человечества – решает сразу несколько проблем. Во-первых, при помощи него мы становимся ближе к животному миру и лучше понимаем братьев наших меньших. Во-вторых, благодаря этой сенсорной сети мы получаем доступ к новым знаниям и открытиям. В книге представлен подробный анализ «фундаментальных перемен, которые сыграют не меньшую роль для человеческого самосознания, чем открытие жизни на других планетах».
Настоящая книга посвящена жизни и деятельности выдающегося русского агронома И. А. Стебута (1833— 1923). Свыше полувека он занимал наиболее видное место среди деятелей русской агрономии. С именем Стебута связаны последние годы жизни первого сельскохозяйственного высшего учебного заведения в нашей стране — Горыгорецкого земледельческого института (ныне Белорусская сельскохозяйственная академия) и первые тридцать лет жизни Петровской академии (ныне Московская сельскохозяйственная Академия имени К. А. Тимирязева), в которой он возглавлял кафедру земледелия.
Если вы сомневались, что вам может пригодиться математика, эта книга развеет ваши сомнения. Красота приведенных здесь 10 уравнений в том, что пронизывают все сферы жизни, будь то грамотные ставки, фильтрование значимой информации, точность прогнозов, степень влияния или эффективность рекламы. Если научиться вычленять из происходящего данные и математические модели, то вы начнете видеть взаимосвязи, словно на рентгене. Более того, вы сможете управлять процессами, которые другим кажутся хаотичными. В этом и есть смысл прикладной математики. На русском языке публикуется впервые.
В книге рассказывается о том, как на протяжении нескольких столетий ученые пытались выяснить, почему ночью темно. Оказывается, этот вопрос связан с самым общим устройством нашей Вселенной — с тем, конечна она во времени и в пространстве или бесконечна, расширяется ли она на самом деле и из чего состоит. В книге подробно обсуждаются основные наблюдательные факты, лежащие в основе современной космологии, и история их открытия.Для всех, кто интересуется астрономией и космологией — от старшеклассников до специалистов в других областях науки.
Популяризатор науки мирового уровня Стивен Строгац предлагает обзор основных понятий матанализа и подробно рассказывает о том, как они используются в современной жизни. Автор отказывается от формул, заменяя их простыми графиками и иллюстрациями. Эта книга – не сухое, скучное чтение, которое пугает сложными теоретическими рассуждениями и формулами. В ней много примеров из реальной жизни, которые показывают, почему нам всем нужна математика. Отличная альтернатива стандартным учебникам. Книга будет полезна всем, кто интересуется историей науки и математики, а также тем, кто хочет понять, для чего им нужна (и нужна ли) математика. На русском языке публикуется впервые.
Если упражнения полезны, почему большинство их избегает? Если мы рождены бегать и ходить, почему мы стараемся как можно меньше двигаться? Действительно ли сидячий образ жизни — это новое курение? Убивает ли бег колени и что полезнее — кардио- или силовые тренировки? Дэниел Либерман, профессор эволюционной биологии из Гарварда и один из самых известных исследователей эволюции физической активности человека, рассказывает, как мы эволюционировали, бегая, гуляя, копая и делая другие — нередко вынужденные — «упражнения», а не занимаясь настоящими тренировками ради здоровья. Это увлекательная книга, после прочтения которой вы не только по-другому посмотрите на упражнения (а также на сон, бег, силовые тренировки, игры, драки, прогулки и даже танцы), но и поймете, что для борьбы с ожирением и диабетом недостаточно просто заниматься спортом.