Категории
Самые читаемые
onlinekniga.com » Научные и научно-популярные книги » Научпоп » Алекс в стране чисел. Необычайное путешествие в волшебный мир математики - Алекс Беллос

Алекс в стране чисел. Необычайное путешествие в волшебный мир математики - Алекс Беллос

Читать онлайн Алекс в стране чисел. Необычайное путешествие в волшебный мир математики - Алекс Беллос

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 65 66 67 68 69 70 71 72 73 ... 84
Перейти на страницу:

В XVI и XVII веках Западную Европу охватила страсть к сбору всевозможных данных. Такие измерительные средства, как термометр, барометр и курвиметр — колесико, позволяющее засекать пройденное вдоль дороги расстояние, — были изобретены именно тогда, и их использование представляло собой восхитительное новшество. Не последнюю роль сыграло и то, что арабские числительные, обеспечивавшие эффективные обозначения для выражения результатов измерений, наконец полностью утвердились среди образованных классов. Возникший измерительный бум ознаменовал собой начало современной науки. Возможность описывать мир в количественных, а не качественных терминах полностью изменила наши взаимоотношения с природой. Числа, предоставив язык для научного исследования, внушили человеку уверенность, что он может добиться более глубокого понимания истинного устройства вещей.

Процедура измерения содержит в себе некий элемент веселой игры; и правда, мой ежедневный ритуал, состоящий в приобретении и взвешивании багета, оказался на удивление приятным занятием. От «Греггса» я возвращался почти бегом, сгорая от нетерпения, — сколько же граммов будет весить мой новый багет? И тут острота моих чувств ничуть не уступала жажде узнать счет футбольного матча или результаты финансовых торгов.

Мои ежедневные походы в булочную были обусловлены желанием составить таблицу распределения весов; после приобретения десятого багета я мог заключить, что самый малый вес составляет 380 граммов, самый большой — 410 граммов, а одно из значений — 403 грамма — повторялось. Разброс оказывается довольно широким, решил я. Все багеты куплены в одном и том же магазине, у всех одна и та же цена, и тем не менее самый тяжелый почти на 8 процентов тяжелее самого легкого!

Заинтригованный происходящим, я продолжал свои опыты. Несъеденный хлеб копился у меня на кухне, а я приходил в полный восторг, глядя, как веса распределялись по моей таблице. Хотя я и не мог предсказать, сколько будет весить следующий багет, было уже видно, что, без сомнения, в таблице присутствует некоторая закономерность. После сотого багета я прекратил эксперимент. К концу моих исследований каждое число между 379 граммами и 422 граммами, за исключением всего четырех, встречалось по крайней мере однажды.

Хотя я и приступил к реализации «хлебного» проекта по причинам математическим, я заметил, что тут имеют место и интересные психологические побочные эффекты. Перед взвешиванием каждого багета я внимательно его разглядывал и размышлял о его цвете, длине, толщине и текстуре, каковые довольно заметно варьировали от одного образца к другому. К самому себе я стал относиться как к знатоку багетов и временами даже говорил себе: «Ну, этот будет потяжелее», или «Сегодня, вне всякого сомнения, попался совершенно рядовой». При этом ошибался я столь же часто, как и оказывался прав. Тем не менее мой ограниченный опыт предсказателя нисколько не умалил мою веру в то, что я и в самом деле стал экспертом по оценке багетов. Видимо, это было нечто вроде того самообольщения, что свойственно знатокам спорта и финансов, которые хотя и не способны предсказывать случайные события, однако же с успехом строят на таких предсказаниях свою карьеру.

Надо сказать, более всего меня обескураживали ситуации, когда багеты от «Греггса» оказывались или экстремально тяжелыми, или экстремально легкими. В эти редкие моменты я испытывал сильное волнение. Когда вес багета оказывался исключительно необычным, весь день становился, казалось, таким же исключительно необычным, как если бы уникальные свойства данного багета как-то влияли на другие стороны жизни. Рассуждая рационально, я понимал, что время от времени мне обязательно должны попадаться или сверхбольшие, или сверхмалые багеты, но тем не менее каждое появление багета с экстремальным весом подстегивало мои эмоции. Я не считаю себя суеверным, но, удивительное дело, я не смог избежать попытки углядеть какой-то смысл в случайности. Насколько же все мы подвержены ни на чем не основанным верованиям!

* * *

Ученые эпохи Просвещения нашли в цифрах надежных помощников, привнесших в мир некую определенность, однако она, эта определенность, никогда не была полной. В самом деле, стоит вам только измерить одну и ту же вещь дважды, как вы получите два различных результата. Эти различия немало смущали ученых, вознамерившихся дать ясные и точные объяснения природных явлений. Галилео Галилей, например, заметил, что, когда он с помощью своего телескопа вычислял угловые расстояния между звездами, результаты были подвержены вариациям, причем вариации эти нельзя было отнести на счет ошибки в его вычислениях. Скорее они случались потому, что процедура измерения неизбежно содержит в себе некую «размытость». Числа, казалось, не вполне оправдывали возложенные на них надежды всегда быть точными.

Ровно это я и наблюдал, взвешивая свои багеты. Вероятно, целый ряд факторов вносил вклад в вариации веса: количество и консистенция использовавшейся муки, время, проведенное в печи, путешествие багетов от центральной пекарни «Греггса» к ближайшему ко мне магазину, влажность воздуха и т. д. Подобным же образом, имелось много переменных, влиявших на результаты, получаемые с помощью телескопа Галилея: например, атмосферные условия, температура оборудования и личные факторы, вроде того, насколько уставшим был Галилей, когда снимал показания.

Тем не менее Галилей смог заметить, что вариации в его результатах подчинялись определенным правилам: данные каждого измерения имели тенденцию группироваться вокруг некоторого центрального значения, причем малые отклонения от этого центрального значения случались намного чаще, чем большие. Кроме того, Галилей заметил, что разброс был симметричным — каждое данное измерение могло оказаться меньше центрального значения с той же частотой, что и больше него.

Точно так же полученные мной результаты по взвешиванию багетов показали, что веса группируются приблизительно вблизи значения в 400 граммов, плюс-минус 20 граммов. Хотя ни один из моих ста багетов не весил ровно 400 граммов, имелось намного больше багетов с весом около 400 граммов, чем с весом около 380 граммов или около 420 граммов. И разброс также был на вид довольно симметричным.

* * *

Первым, кто осознал закономерность, проявляемую подобными ошибками измерений, был знаменитый немецкий математик Карл Фридрих Гаусс (1777–1855). Закономерность описывается следующей колоколообразной кривой:

Гауссовский график требует некоторых пояснений. Горизонтальная ось изображает некоторый набор исходов, например вес багета или угловое расстояние между звездами. Вертикальная ось показывает вероятности этих исходов. Кривая, построенная на осях с такими параметрами, называется распределением. Она показывает разброс исходов и то, насколько вероятен каждый из них.

Имеется множество различных типов распределений, но самый главный тип описывается именно приведенной выше кривой. Колоколообразная кривая известна также как нормальное распределение, или гауссово распределение. Исходно оно называлось кривой ошибок, но из-за ее отличительной формы больше привился термин колоколообразная кривая. У колоколообразной кривой есть среднее значение, которое отмечено буквой X. Среднее — это наиболее вероятный исход. Чем дальше вы уходите от среднего, тем менее вероятны соответствующие исходы.

Когда измеряется некая величина и процесс подвержен случайным ошибкам, результат, как правило, одним и тем же не получается. Однако чем больше делается измерений, тем сильнее распределение исходов начинает напоминать колоколообразную кривую; другими словами, исходы симметрично группируются вокруг среднего значения. Конечно, график, выражающий результаты измерений, будет не непрерывной кривой, а (как в случае с моими багетами), ломаной линией, проходящей через фиксированные точки. Колоколообразная кривая — это теоретический предел того, как ведут себя случайные ошибки. Чем больший объем данных собран, тем лучше ломаная линия ложится на эту кривую.

В конце XIX столетия другой выдающийся математик — француз Анри Пуанкаре (1854–1912) понял, что распределение исходов, подверженных случайным ошибкам измерения, аппроксимируется колоколообразной кривой. Пуанкаре на самом деле провел тот же «хлебный» эксперимент, что и я, но совсем по другой причине. Он подозревал, что булочник обманывает его, продавая хлеб заниженного веса, и решил с помощью математики вывести мошенника на чистую воду. Каждый день в течение года Пуанкаре взвешивал купленную килограммовую буханку хлеба. Пуанкаре знал, что если вес несколько раз окажется ниже 1 килограмма, то это еще не свидетельство злонамеренности булочника, поскольку следует ожидать, что вес будет колебаться, оказываясь то несколько выше, то несколько ниже указанного килограмма. И он предположил, что график, отражающий вес хлеба, будет напоминать нормальное распределение, поскольку ошибки, неизбежно закрадывающиеся при изготовлении хлеба (количество использованной муки или продолжительность выпечки), носят случайный характер.

1 ... 65 66 67 68 69 70 71 72 73 ... 84
Перейти на страницу:
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу Алекс в стране чисел. Необычайное путешествие в волшебный мир математики - Алекс Беллос.
Комментарии