Пять нерешенных проблем науки

♦ Сборный прогноз. Сборный прогноз — метод, учитывающий чувствительность моделей к малым изменениям в начальных условиях. Данный подход связан с неоднократным прогоном модели, использованием различных начальных условий, чтобы посмотреть, как меняются выходные данные. Если, например, дождь выпадает в четырех испытаниях из десяти, можно прогнозировать 40 % вероятности дождя. Обычно модели запускают более 10 раз — часто это 17 прогонов, но порой может быть и 46. Одна из разновидностей данного подхода связана со сравнением результатов различных моделей с последующим прогнозированием на основе средневзвешенного значения. Опытные метеорологи используют ЭВМ, когда сверяют результаты, и порой отклоняют выданный ею прогноз исходя из собственного опыта.

Признание невозможности подробного долгосрочного прогноза и изучение лишьобщих тенденций

Как пишет популяризатор науки Джеймс Глейк в книге ХАОС: создание новой науки (1987) [СПб., 2001]:

Предположим, что Земля покрыта датчиками на удалении одного фута друг от друга, а по высоте — идущими на расстоянии одного фута вплоть до верхних слоев атмосферы. Предположим, что каждый датчик снимает совершенно точные показания температуры, давления, влажности и любой иной величины по желанию метеоролога. Ровно в полдень обладающая неограниченной мощностью ЭВМ получает все эти данные и вычисляет, что произойдет в каждой точке в 12.01, потом в 12.02 и т. д. И тем не менее ЭВМ не в состоянии предсказать, будет ли в Принстоне, штат Нью-Джерси, солнечно или пасмурно через месяц.

Устоявшаяся сеть прогнозирования погоды не приемлет невозможности прогнозирования. Пока не удастся делать более точные прогнозы на срок более двух недель, приходится мириться с возможностью исходной непредсказуемости погоды. В некотором отношении здесь улавливается сходство с другой задачей науки о Земле: прогнозированием землетрясений (см.: Список идей, 13. Предсказание землетрясений).

Выработка совершенно нового подхода

При всех любопытных свойствах, проявляемых теорией хаоса и теорией катастроф, занятой изучением скачкообразных перестроек систем как чистой математики, для извлечения научных выгод требуется их более тесное соотнесение с физической реальностью. Свежий подход на основе простых правил программирования [так называемой системы компьютерной алгебры] предложил в 2002 году Стивен Вольфрам. Его идеи могут помочь в прогнозе погоды и иных областях науки, однако потребуется еще много усилий для соотнесения его отвлеченных математических методов моделирования с реальным миром.

Сегодня проект под названием climateprediction. com позволяет запускать модели поведения атмосферы на домашних компьютерах в фоновом режиме в качестве экранных заставок. Эта программа по массивным параллельным вычислениям схожа с обсуждаемыми соответственно в 4-м и 8-м «Списке идей» проектами SETIathome и Folding@Home. Сложные модели поведения атмосферы запускают с использованием различных начальных условий для прогнозирования погоды и климата в далеком 2050 году. Прогнозы затем сравнят с действительными погодными условиями 2050 года, что, возможно, прольет свет на подходы к моделированию. Десятки тысяч людей уже согласились предоставить свои компьютеры за символическое вознаграждение.

Цель данного проекта запечатлена в следующем выражении, передающем дух прогнозирования погоды:

Помогает объяснить прошлое, которое затем
Помогает понять настоящее, а значит,
Предсказать будущее, что позволяет
Больше влиять на грядущие события и
Лучше обезопаситься от неожиданностей.

ЧарльзХэнди[19]

Глава 6. Астрономия. Почему Вселенная расширяется со все большейскоростью?

Разведка — вот что вам предстоит! Не нанесение на карту звезд и изучение туманностей, а вычерчивание неведомые возможностей бытия.

Слова Кью, обращенные к капитану Пикару («Звездным путь: Следующее поколение»[20])