Чтение онлайн

Чтобы быть более точным, возьмем систему, исходное состояние которой мы знаем недостаточно хорошо (как это всегда бывает на практике); очевидно, что эта неточность отразится на качестве предсказаний, которые мы можем сделать в отношении ее дальнейшего состояния.

Со временем, как правило, неточность предсказаний будет возрастать. Но характер возрастания неточности в разных системах различный: в некоторых системах она возрастает медленнее, в других — быстрее152.

Чтобы объяснить эту идею, представим себе, что мы хотим сделать наше предсказание более точным и нас интересует, на какой интервал времени оно рассчитано. Предположим также, что техническое усовершенствование позволит по крайней мере наполовину восполнить нашу неточность при описании исходного состояния. Для системы первого типа это улучшение позволит увеличить вдвое время, на которое мы сможем сделать наши предсказания с желаемой точностью. Но для системы второго типа такое уточнение данных позволит увеличить время лишь на какую-то определенную величину: например, дополнительно на одну секунду, или дополнительно на одну неделю (это зависит от ситуации). Упрощая, первые системы можно назвать «не хаотичными», а вторые — «хаотичными» (или подверженными «чувствительности к исходным условиям»). Хаотичные системы, таким образом, характеризуются их ограниченной предсказуемостью, поскольку даже заметное уточнение исходных данных не влечет за собой соответствующего увеличения времени, на которое распространяются наши предсказания153.

Может быть пример с земной атмосферой, которую трудно предсказать, не столь впечатляющий. Впечатляет то, что система, которая может быть описана с помощью небольшого числа переменных, например, двое одинаково выставленных часов, система, которая бы подчинялась детерминистским уравнениям, могла иметь очень сложное поведение и чувствительность к исходным условиям.

Тем не менее следует избегать поспешных философских заключений. Например, заявлений о том, что хаос обозначает границы науки. Ведь мы не оказываемся в тупике и не упираемся в плакат с надписью «дальнейшее движение запрещено». Теория хаоса открывает множество возможностей и обнаруживает массу новых объектов154. С другой стороны, всегда было известно, или допускалось, что наука не может «все» предсказать и «все» просчитать. Узнать, что своеобразный объект (время — через несколько недель) неизбежно ускользает от наших предсказаний, — конечно неприятно, но это не остановит развитие науки. К примеру, в девятнадцатом веке было прекрасно известно, что невозможно знать все состояния всех молекул газа. Но тем не менее удалось выработать методы статистической физики, которые позволяют изучить многие характеристики сложных систем с большим числом составляющих, таких как газ. Сходные статистические методы в наши дни используются для изучения феноменов хаоса. И, в конце концов, цель науки — не только предсказывать, но и понимать.

Второе неверное заключение касается Лапласа и детерминизма. Подчеркнем, что в этом старом споре всегда было принципиально важно различить детерминизм и предсказуемость. Детерминизм относится к самой природе (не зависящей от нас), в то время как предсказуемость относится отчасти к природе, а отчасти к нам самим. Чтобы убедиться в этом, представим себе абсолютно предсказуемый феномен, движение часов, например, — но помещенный в недоступное для нас место (например, на вершину горы). Движение становится для нас непредсказуемым, потому что у нас нет никакой возможности узнать исходные условия. Но было бы нелепо говорить о том, что оно перестало быть детерминированным. Или возьмем часы: при условии, что нет внешней действующей силы, их движение является детерминированным, а не хаотичным. Когда к ним применяют постоянно действующую силу, их движение может стать хаотичным и трудно предсказуемым; но перестанет ли оно от этого быть детерминированным?

Концепция Лапласа тоже, заметим, часто понимается неверно. Когда он вводит универсальный детерминизм155, он сразу же оговаривается, что мы всегда будем «бесконечно далеки» от этого воображаемого «разума» и его идеального знания положения существ, составляющих природу, то есть, говоря современным языком, точных исходных условий всех частиц. Он ясно разделяет природу и наше знание о ней. Более того, Лаплас высказывает этот принцип в самом начале своей работы о вероятности. Что означает для него вероятность? Это ничто иное, как способ судить о неоднозначных ситуациях. Вообразить, что он надеялся, это он-то, прийти к полному знанию, к универсальной предсказуемости — означает совершенно перевернуть смысл его текста. Потому что он считал целью своей работы как раз объяснить, каким образом действовать в ситуации отсутствия такого знания, как, среди прочих, в случае статистической физики.

В последние три десятка лет в математической теории хаоса много открытий, но предположение, согласно которому некоторые физические системы могут быть чувствительны к исходным условиям вовсе не является новым. Вот что говорил Максвелл в 1877 году после провозглашения принципа детерминизма («одна и та же причина порождает всегда одно и то же следствие»):

А вот текст Пуанкаре 1909 года, не потерявший и сегодня своей актуальности, о метеорологических прогнозах:

Перейдем к заблуждениям, связанным с употреблением слова «линейный». Прежде всего надо подчеркнуть, что в математике существует два значения слова «линейный», которые не надо путать. С одной стороны, говорят о линейной функции (или уравнении): например, функции f(x) = 2x и f(x) = -17x являются линейными, а f(x) = x2 и f(x) = sin x не являются линейными. В терминах математического моделирования, линейное уравнение описывает (немного упрощая) положение, где «следствие прямо пропорционально причине»156. С другой стороны, говорят о линейной порядке157: это означает, что множество задается таким образом, что для каждой пары элементова и b, верно или а = b, или а > b. Таким образом, существует естественный линейный порядок натуральных чисел, в то время как его не существует у комплексных чисел. Но постмодернистские авторы (прежде всего англо-саксонские) добавили третье значение слова — оно связано со вторым, но они сами путают его с первым — линейное мышление. Мы не найдем точного определения, но в целом смысл ясен: речь идет о логичном и рациональном мышлении Просвещения и так называемой «классической» науки (обвиненном часто в крайнем редукционизме и нумеризации). Этому устаревшему способу мышления противопоставляется «нелинейное мышление» постмодерна. Его точное содержание тоже нигде ясно не объясняется, но речь идет, в противоположность рассудку, о мышлении, основывающемся на интуиции и субъективном восприятии158. Многие авторы, не будучи учеными, считают, что так называемая «наука постмодерна» — и в особенности теория хаоса — обосновывает и подкрепляет это новое «нелинейное мышление». На самом деле речь идет лишь о путанице между тремя значениями слова «линейный»159.

Из-за этих злоупотреблений мы часто встречаем у постмодернистских авторов ссылку на теорию хаоса как на революционную составляющую против ньютоновской механики — обозначенной как «линейная» — или на квантовую механику как на пример нелинейной теории160. На самом деле так называемое ньютоновское «линейное мышление» замечательно использует нелинейные уравнения; а также многие примеры из теории хаоса взяты из ньютоновской механики, и изучение хаоса представляет собой своеобразное возрождение ньютоновской механики как предмета научного исследования. А фундаментальное уравнение квантовой механики Шредингера — пример линейного уравнения; и квантовая механика, которая часто приводится в качестве примера «науки постмодерна» — на самом деле является единственным известным (по крайней мере, из известных нам) примером не просто линейного приближения к более фундаментальной нелинейной теории, а последовательно линейной теорией.

Однако чаще всего речь идет о неверном понимании связи между линейностью, хаосом и существованием определенного решения уравнения. Нелинейные уравнения, как правило, труднее для разрешения, чем линейные, но это не всегда: существуют очень трудные проблемы решения линейных уравнений так же, как очень простые решения для нелинейных. Например, уравнения Ньютона для решения проблемы Кеплера с двумя небесными телами (Солнцем и одной планетой) — нелинейные, однако решаются однозначным образом. Однако, чтобы говорить о хаосе, необходимо, чтобы уравнение было нелинейным и (мы немного упрощаем) имелось бы не единственное решение, но эти два условия не являются достаточными — ни по отдельности, ни вместе — для того, чтобы говорить о хаосе. То есть, в противоположность распространенному мнению, нелинейная система не обязательно является хаотичной.

Трудностей и заблуждений становится больше, когда дело касается применения математической теории хаоса к конкретным ситуациям в физике, биологии или социальных науках161. В самом деле, следует иметь представление о соответствующих переменных и типе их эволюции; к тому же трудно бывает найти математическую модель одновременно достаточно простую для исследования и способную адекватно описать выбранный объект. Впрочем эти проблемы встают перед математической теорией каждый раз, когда она применяется к реальности (достаточно вспомнить теорию катастроф).