Разное

Теория хаоса книга джеймс глик: Книга: «Хаос. Создание новой науки» — Джеймс Глик. Купить книгу, читать рецензии | Chaos. Making a New Science | ISBN 978-5-17-116057-9

ОпубликованоАвторalexxlab

Хаос. Создание новой науки (Джеймс Глик)

Читать отрывок

Купить офлайн

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

Научпоп

“Хаос. Создание новой науки” — мировой бестселлер американского журналиста Джеймса Глика, переведенный более чем на два десятка языков, в котором он рассказывает историю возникновения науки о хаосе. Начав со случайного открытия метеоролога Эдварда Лоренца, пытавшегося создать модель долгосрочного прогноза погоды, Глик последовательно реконструирует всю цепочку внезапных озарений и необычных экспериментов, которые привели ученых к осознанию, что существуют еще неизвестные им универсальные законы природы. Глик не только рассказывает историю рождения новой науки, но и размышляет над тем, каким образом происходит научный прогресс и какова в нем роль безумных гениев, занимающихся поисками нестандартных решений вопреки имеющемуся знанию.

Описание

Характеристики

Научпоп

“Хаос. Создание новой науки” — мировой бестселлер американского журналиста Джеймса Глика, переведенный более чем на два десятка языков, в котором он рассказывает историю возникновения науки о хаосе. Начав со случайного открытия метеоролога Эдварда Лоренца, пытавшегося создать модель долгосрочного прогноза погоды, Глик последовательно реконструирует всю цепочку внезапных озарений и необычных экспериментов, которые привели ученых к осознанию, что существуют еще неизвестные им универсальные законы природы. Глик не только рассказывает историю рождения новой науки, но и размышляет над тем, каким образом происходит научный прогресс и какова в нем роль безумных гениев, занимающихся поисками нестандартных решений вопреки имеющемуся знанию.

АСТ

На товар пока нет отзывов

Поделитесь своим мнением раньше всех

Как получить бонусы за отзыв о товаре

1

Сделайте заказ в интернет-магазине

2

Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили

3

Дождитесь, пока отзыв опубликуют.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Книга «Хаос. Создание новой науки» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Джеймс Глик «Хаос. Создание новой науки» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.

Джеймс Глик «Хаос. Создание новой науки»

«Хаос. Создание новой науки» — мировой бестселлер американского журналиста Джеймса Глика, переведенный более чем на два десятка языков, в котором он рассказывает историю возникновения науки о хаосе. Начав со случайного открытия метеоролога Эдварда Лоренца, пытавшегося создать модель долгосрочного прогноза погоды, Глик последовательно реконструирует всю цепочку внезапных озарений и необычных экспериментов, которые привели ученых к осознанию, что существуют еще неизвестные им универсальные законы природы. Глик не только рассказывает историю рождения новой науки, но и размышляет над тем, каким образом происходит научный прогресс и какова в нем роль безумных гениев, занимающихся поисками нестандартных решений вопреки имеющемуся знанию.

Научные редакторы: Илья Щуров, к. ф.-м.н., доцент кафедры высшей математики НИУ ВШЭ; Александр Пчелинцев, к.ф.-м.н., доцент, заведующий кафедрой высшей математики Тамбовского государственного технического университета.

«Физику ли думать про облака? Его дело — лазеры, тайны кварков, их спин, цвет и аромат, загадки зарождения Вселенной. Облаками же пусть занимаются метеорологи. Эта проблема из разряда «очевидных» — так называются на языке физиков-теоретиков задачи, которые опытный специалист способен разрешить путем анализа и вычислений. Решение «неочевидных» проблем приносит исследователю уважение коллег и Нобелевскую премию. Самые сложные загадки, к которым нельзя подступиться без длительного изучения первооснов и главных законов мироздания, ученые именуют «глубокими». Немногие коллеги Фейгенбаума догадывались о том, что в 1974 году он занимался действительно глубокой проблемой — хаосом.
С началом хаоса заканчивается классическая наука. Изучая природные закономерности, физики почему‑то долго пренебрегали хаотическими проявлениями: формированием облаков, турбулентностью в морских течениях, скачками численности популяций растений и животных, колебаниями пиков энцефалограммы мозга или сокращений сердечных мышц.
Порождаемые хаосом природные феномены, лишенные регулярности и устойчивости, ученые всегда предпочитали оставлять за рамками своих изысканий.
Однако начиная с 1970-х годов некоторые исследователи в США и Европе начали изучать хаотические явления. Математики, физики, биологи, химики принялись искать связи между различными типами беспорядочного в природе. Физиологи обнаружили присутствие некоего порядка в хаотических сокращениях сердечных мышц, что является основной причиной внезапной и необъяснимой смерти. Экологи исследовали колебания численности популяций шелкопряда. Экономисты раскопали старые биржевые сводки, опробовав на них новые методы анализа рынка ценных бумаг. В результате выяснилось, что обнаруженные закономерности имеют прямое отношение ко множеству других природных явлений — очертаниям облаков, формам разрядов молний, конфигурации сеточек кровеносных сосудов, кластеризации звезд в Галактике».

Хаос: Создание новой науки Джеймса Глейка, в мягкой обложке

Хаос
Создание новой науки

от Джеймса Глейка

Открытая дорога интегрированная медиа

Copyright © 2008 James Gleick
Resigns Resders.
ISBN: 978-1-4532-1047-5

ГЛАВА 1

ЭФФЕКТ БАБОЧКИ

Физикам сейчас нравится думать, что все, что вам нужно сделать, это сказать, что это условия. ?

— РИЧАРД П. ФЕЙНМАН

Солнце палило по небу, на котором никогда не было облаков. Ветер пронесся по земле, гладкой, как стекло. Ночь так и не наступила, и осень так и не уступила место зиме. Никогда не было дождя. Смоделированная погода в новом электронном компьютере Эдварда Лоренца менялась медленно, но верно, дрейфовав через постоянный сухой полдень в середине сезона, как если бы мир превратился в Камелот или какую-то особенно безвкусную версию южной Калифорнии.

За окном Лоренц мог наблюдать настоящую погоду: утренний туман, стелющийся над кампусом Массачусетского технологического института, или низкие облака, скользящие по крышам с Атлантики. Туман и облака никогда не возникали в модели, запущенной на его компьютере. Машина, «Ройял Макби», представляла собой заросли проводов и вакуумных ламп, которые занимали неуклюжую часть офиса Лоренца, издавали неожиданный и раздражающий шум и ломались каждую неделю или около того. У него не было ни скорости, ни памяти, чтобы управлять реалистичной симуляцией земной атмосферы и океанов. И все же Лоренц создал игрушечную погоду в 1960, которому удалось загипнотизировать своих коллег. Каждую минуту машина отмечала прохождение дня, печатая ряд чисел на странице. Если бы вы умели читать распечатки, вы бы увидели, что преобладающий западный ветер дует то на север, то на юг, то обратно на север. Оцифрованные циклоны медленно вращались вокруг идеализированного земного шара. По мере того, как новость распространялась по отделу, другие метеорологи собирались вместе с аспирантами, делая ставки на то, что погода Лоренца будет дальше. Почему-то никогда ничего не повторялось дважды.

Лоренцу нравилась погода — отнюдь не обязательное условие для метеоролога-исследователя. Он наслаждался ее переменчивостью. Он ценил узоры, которые приходят и уходят в атмосфере, семейства водоворотов и циклонов, всегда подчиняющиеся математическим правилам, но никогда не повторяющиеся. Когда он смотрел на облака, ему казалось, что он видит в них некую структуру. Когда-то он боялся, что изучать науку о погоде будет все равно, что разбирать чертика из коробки отверткой. Теперь он задавался вопросом, сможет ли наука вообще проникнуть в магию. У погоды был свой аромат, который нельзя было выразить, говоря о средних показателях. Средняя дневная высокая температура в Кембридже, штат Массачусетс, в июне составляет 75 градусов. Количество дождливых дней в Эр-Рияде, Саудовская Аравия, составляет в среднем десять в год. Это была статистика. Суть заключалась в том, как со временем менялись узоры в атмосфере, и именно это Лоренц запечатлел на Royal McBee.

Он был богом этой машинной вселенной, свободным выбирать законы природы по своему усмотрению. После некоторого количества небожественных проб и ошибок он выбрал двенадцать. Это были числовые правила — уравнения, выражающие связи между температурой и давлением, между давлением и скоростью ветра. Лоренц понимал, что он применяет на практике законы Ньютона, подходящие инструменты для божества-часовщика, способного создать мир и заставить его работать вечно. Благодаря детерминизму физического закона дальнейшее вмешательство было бы ненужным. Те, кто создавал такие модели, считали само собой разумеющимся, что законы движения от настоящего к будущему обеспечивают мост математической достоверности. Поймите законы, и вы поймете вселенную. Это была философия моделирования погоды на компьютере.

В самом деле, если бы философы восемнадцатого века представляли своего создателя доброжелательным сторонником невмешательства, довольным тем, что остаются за кулисами, они могли бы вообразить кого-то вроде Лоренца. Он был странным метеорологом. У него было измученное лицо фермера-янки и удивительно блестящие глаза, из-за которых казалось, что он смеется, смеется он или нет. Он редко говорил о себе или своей работе, но слушал. Он часто терялся в сфере расчетов или мечтаний, которые его коллеги считали недоступными. Его самые близкие друзья считали, что Лоренц проводил много свободного времени в отдаленном космосе.

В детстве он был погодным жуком, по крайней мере, до такой степени, что внимательно следил за максимальным и минимальным термометром, записывая дневные максимумы и минимумы возле дома своих родителей в Западном Хартфорде, Коннектикут. Но внутри он проводил больше времени, играя с математическими головоломками, чем наблюдая за термометром. Иногда он и его отец вместе разгадывали головоломки. Однажды они столкнулись с особенно трудной проблемой, которая оказалась неразрешимой. Это приемлемо, сказал ему отец: всегда можно попытаться решить проблему, доказав, что решения не существует. Лоренцу это понравилось, так как ему всегда нравилась цифра 9.0008 чистота математики , и когда он окончил Дартмутский колледж в 1938 году, он думал, что математика — это его призвание. Однако вмешались обстоятельства в виде Второй мировой войны, из-за которой он работал синоптиком в армейской авиации. После войны Лоренц решил остаться с метеорологией, исследуя ее теорию, немного продвинув вперед математику. Он сделал себе имя, опубликовав работы по ортодоксальным проблемам, таким как общая циркуляция атмосферы. А тем временем он продолжал думать о прогнозировании.

Для большинства серьезных метеорологов прогнозирование было меньше, чем наука. Это было второстепенное дело, выполняемое техниками, которым требовалась некоторая интуитивная способность читать погоду на следующий день по приборам и облакам. Это были догадки. В таких центрах, как Массачусетский технологический институт, метеорология отдавала предпочтение проблемам, у которых были решения. Лоренц понимал сложность предсказания погоды не хуже, чем кто-либо другой, попробовав его на собственном опыте на благо военных летчиков, но он питал к этой проблеме интерес — математический интерес.

Не только метеорологи пренебрегали прогнозами, но и в 1960-х практически все серьезные ученые не доверяли компьютерам. Эти форсированные калькуляторы вряд ли походили на инструменты для теоретической науки. Так что численное моделирование погоды было чем-то вроде ублюдочной проблемы. И все же время было для этого подходящим. Прогнозы погоды ждали два столетия машину, которая могла бы повторять тысячи вычислений снова и снова с помощью грубой силы. Только компьютер мог нажиться на ньютоновском обещании, что мир развивается по детерминированному пути, связанному правилами, как планеты, предсказуемому, как затмения и приливы. Теоретически компьютер мог бы позволить метеорологам делать то, что астрономы могли делать с помощью карандаша и логарифмической линейки: рассчитывать будущее своей Вселенной, исходя из ее начальных условий и физических законов, определяющих ее эволюцию. Уравнения, описывающие движение воздуха и воды, были так же хорошо известны, как и уравнения, описывающие движение планет. Астрономы не достигли совершенства и никогда не достигнут этого, во всяком случае, в Солнечной системе, тянущей за собой гравитацию девяти планет, десятков лун и тысяч астероидов, но расчеты движения планет были настолько точными, что люди забыли, что они были прогнозами. Когда астроном сказал: «Комета Галлея вернется сюда через семьдесят шесть лет», это казалось фактом, а не пророчеством. Детерминированные численные прогнозы определяли точные курсы космических кораблей и ракет. Почему не ветер и облака?

Погода была намного сложнее, но подчинялась тем же законам. Возможно, достаточно мощный компьютер мог бы быть высшим разумом, придуманным Лапласом, философом-математиком восемнадцатого века, который как никто другой подхватил ньютоновскую лихорадку: «Такой разум, — писал Лаплас, — охватит в той же формуле, что и движения величайших тел вселенной и легчайших атомов; для него не было бы ничего неопределенного, и будущее, как и прошлое, было бы перед его взором». В наши дни относительности Эйнштейна и неуверенности Гейзенберга Лаплас кажется почти шутом в своем оптимизме, но большая часть современной науки преследовала его мечту. Подразумевается, что миссия многих ученых двадцатого века — биологов, неврологов, экономистов — состояла в том, чтобы разбить свои вселенные на простейшие атомы, которые будут подчиняться научным законам. Во всех этих науках применяется своего рода ньютоновский детерминизм. Отцы современных вычислений всегда помнили о Лапласе, а история вычислений и история прогнозирования переплелись с тех пор, как Джон фон Нейман спроектировал свои первые машины в Институте перспективных исследований в Принстоне, штат Нью-Джерси, в 19 веке.50-е годы. Фон Нейман понял, что моделирование погоды может быть идеальной задачей для компьютера.

Всегда был один маленький компромисс, настолько маленький, что работающие ученые обычно забывали о нем, притаившись в углу их философии, как неоплаченный счет. Измерения никогда не могут быть идеальными. Ученые, марширующие под знаменами Ньютона, на самом деле размахивали другим флагом, который гласил примерно следующее: при приблизительном знании начальных условий системы и понимании законов природы можно рассчитать приблизительное поведение системы. Это предположение лежало в основе философии науки. Как любил говорить один теоретик своим ученикам: « Основная идея западной науки заключается в том, что вам не нужно учитывать падение листа на какой-то планете в другой галактике, когда вы пытаетесь объяснить движение бильярдного шара на бильярдном столе на Земле. . Очень малыми влияниями можно пренебречь. В том, как все работает, существует сходимость, и сколь угодно малые влияния не приводят к сколь угодно большим последствиям». В классическом понимании вера в приближение и конвергенцию была хорошо оправдана. Это сработало. Крошечная ошибка в определении положения кометы Галлея в 1910 вызовет лишь крошечную ошибку в предсказании его прибытия в 1986 году, и эта ошибка останется небольшой на миллионы лет вперед. Компьютеры полагаются на то же предположение при управлении космическим кораблем: приблизительно точный ввод дает приблизительно точный результат. Экономические прогнозисты полагаются на это предположение, хотя их успех менее очевиден. Так поступали пионеры глобального прогнозирования погоды.

С помощью своего примитивного компьютера Лоренц уварил погоду до остального скелета. Тем не менее, линия за строкой, ветер и температура на распечатках Лоренца, казалось, вели себя вполне земным образом. Они соответствовали его заветной интуиции о погоде, его ощущению, что она повторяется, показывая знакомые узоры с течением времени, давление поднимается и падает, воздушный поток качается на север и на юг. Он обнаружил, что когда линия идет от вершины к низу без выпуклости, затем следует двойная выпуклость, и он сказал:0008 Такое правило мог бы использовать синоптик». Но повторения никогда не были достаточно точными. Была закономерность с нарушениями. Упорядоченный беспорядок. Вместо того, чтобы просто печатать обычные ряды цифр, он заставлял машину печатать определенное количество пробелов, за которыми следовала буква а. Он выбирал одну переменную — возможно, направление воздушного потока. Бумага, раскачивающаяся взад и вперед по волнистой линии, образуя длинную серию холмов и долин, которые представляют собой то, как западный ветер будет дуть с севера на юг через континент. дважды таким же образом, обладал гипнотическим очарованием. Казалось, что система медленно раскрывает свои секреты взору предсказателя.0010

Однажды зимой 1961 года, желая более подробно изучить одну последовательность, Лоренц пошел по короткому пути. Вместо того, чтобы начать весь повтор, он начал с середины. Чтобы дать машине ее начальные условия, он набрал числа прямо из предыдущей распечатки. Затем он прошел по коридору, чтобы уйти от шума и выпить чашку кофе. Вернувшись через час, он увидел нечто неожиданное, что-то, что посеяло семена новой науки.

Этот новый прогон должен был точно дублировать старый. Лоренц сам скопировал числа в машину. Программа не менялась. Тем не менее, глядя на новую распечатку, Лоренц увидел, что его погода так быстро отличается от картины последнего запуска, что всего за несколько месяцев исчезло всякое сходство. Он посмотрел на один набор цифр, потом снова на другой. С тем же успехом он мог бы выбрать две случайные погоды из шляпы. Его первой мыслью было, что вышла из строя еще одна вакуумная трубка.

Внезапно он понял правду. Не было неисправности. Проблема заключалась в цифрах, которые он напечатал. В памяти компьютера хранилось шесть знаков после запятой: .506127. На распечатке для экономии места появилось сразу три: .506. Лоренц ввел более короткие округленные числа, полагая, что разница — одна тысячная — несущественна.

Это было разумное предположение. Если метеорологический спутник может измерять температуру поверхности океана с точностью до одной тысячной, его операторы считают себя счастливчиками. Royal McBee Лоренца реализовывал классическую программу. Он использовал чисто детерминированную систему уравнений. Учитывая конкретную отправную точку, погода каждый раз будет развиваться точно так же. Учитывая немного другую отправную точку, погода должна развиваться немного по-другому. Небольшая числовая ошибка была подобна небольшому дуновению ветра — маленькие дуновения, несомненно, исчезали или компенсировали друг друга, прежде чем они могли изменить важные, крупномасштабные характеристики погоды. Однако в конкретной системе уравнений Лоренца небольшие ошибки оказались катастрофическими .

Он решил повнимательнее присмотреться к тому, как расходятся два почти одинаковых потока погоды. Он скопировал одну из волнистых линий вывода на прозрачную пленку и наложил ее на другую, чтобы проверить, как они расходятся. Во-первых, два горба соответствовали деталям. Потом одна строчка стала отставать на волосок. К тому времени, когда два пробега достигли следующего горба, они явно не совпадали по фазе. К третьему или четвертому горбу всякое сходство исчезло.

Это было всего лишь колебание неуклюжего компьютера. Лоренц мог предположить, что что-то не так с его конкретной машиной или его конкретной моделью — вероятно, должен был предположить . Не то чтобы он смешал натрий и хлор и получил золото. Но по причинам математической интуиции, которые его коллеги начнут понимать лишь позже, Лоренц почувствовал толчок: что-то философски вышло из строя. Практический смысл может быть ошеломляющим. Хотя его уравнения были грубой пародией на земную погоду, он верил, что они отражают сущность реальной атмосферы. В тот первый день он решил, что долгосрочные прогнозы погоды обречены.

» Нам, конечно, не удалось сделать это, и теперь у нас было оправдание», — сказал он. «Я думаю, что одна из причин, по которой люди думали, что можно прогнозировать так далеко вперед, заключается в том, что существуют реальные физические явления, для которых можно отлично спрогнозировать, такие как затмения, когда динамика Солнца, Луны и Земли довольно сложны, например океанические приливы. Раньше я никогда не думал о прогнозах приливов как о предсказаниях — я думал о них как о констатации факта, — но, конечно, вы предсказываете. Приливы на самом деле так же сложны, как и В обоих случаях есть периодические компоненты — можно предсказать, что следующим летом будет теплее, чем этой зимой. Но в отношении погоды мы придерживаемся позиции, что мы это уже знали. В случае с приливами нас интересует предсказуемая часть, а непредсказуемая часть мала, если только не шторм.0010

«Обычный человек, увидев, что мы можем довольно хорошо предсказывать приливы на несколько месяцев вперед, сказал бы, почему мы не можем сделать то же самое с атмосферой, это просто другая жидкая система, законы примерно такие же сложные. Но Я понял, что любая физическая система, которая ведет себя непериодически, будет непредсказуемой».

Пятидесятые и шестидесятые были годами нереального оптимизма в прогнозировании погоды. Газеты и журналы были полны надежд на науку о погоде не только для предсказания, но и для модификации и контроля. Вместе развивались две технологии: цифровой компьютер и космический спутник. Чтобы воспользоваться ими, готовится международная программа — Глобальная программа исследования атмосферы. Была идея, что человеческое общество освободится от непогоды и станет ее хозяином, а не ее жертвой. Геодезические купола накрыли бы кукурузные поля. Самолеты рассеют облака. Ученые узнают, как вызвать дождь и как остановить его.

Интеллектуальным отцом этого популярного понятия был фон Нейман, который построил свой первый компьютер с точным намерением, среди прочего, управлять погодой. Он окружил себя метеорологами и устроил головокружительные доклады о своих планах широкому физическому сообществу. У него была конкретная математическая причина для его оптимизма. Он понял, что сложная динамическая система может иметь точки нестабильности — критические точки, в которых небольшой толчок может иметь серьезные последствия, как в случае с мячом, балансирующим на вершине холма. Когда компьютер включен и работает, Фон Нейман вообразил, что ученые будут вычислять уравнения движения жидкости в течение следующих нескольких дней. Затем центральный комитет метеорологов посылал самолеты, чтобы поставить дымовые завесы или засеять облака, чтобы привести погоду в желаемый режим. Но фон Нейман упустил из виду возможность хаоса с нестабильностью в каждой точке.

(Продолжение…)

Выдержка из CHAOS автора Джеймса Глейка . Copyright © 2008 Джеймс Глейк. Выдержка с разрешения OPEN ROAD INTEGRATED MEDIA.
Все права защищены. Никакая часть этого отрывка не может быть воспроизведена или перепечатана без письменного разрешения издателя.
Выдержки предоставляются Dial-A-Book Inc. исключительно для личного использования посетителями этого веб-сайта.

Хаос Автор James Gleick | Используется | 9780349105253

  1. Дом
  2. Нехудожественная литература
  3. Математика и естествознание
  4. Наука: общие вопросы