По образу и подобию

Высшая ступень такого устройства — аналоговая машина. Смысл ее названия, я думаю, теперь уже не нужно объяснять. Есть у аналоговой машины и другое имя — электронно-вычислительная машина непрерывного действия. А цифровые электронно-вычислительные машины считают машинами дискретного, то есть прерывного, действия. Они ведь орудуют отдельными цифрами, а в аналоговых машинах математические действия производятся с помощью не разбитого человеком на отдельные порции электрического тока.

Вот уже столько времени мы расхваливаем электрические модели — от сделанных из бумаги до аналоговых машин. А между тем у всех у них есть один общий недостаток. Они неточны. Недаром французская поговорка гласит: «Всякое сравнение хромает». Вот так же обстоит дело с аналогиями в технике.

Отклонение полученного результата от действительности может достигать здесь порою даже 15 процентов — и это при соблюдении основных правил теории подобия! Конечно, ошибки такого размаха допускаются не так уж часто. Чем сложнее модель, чем большее число деталей она учитывает, тем больше становится точность. Часто ошибки не превышают 5 процентов. Нередко — совсем нередко — данные, предварительно полученные на модели, только на десятые доли процента отклоняются от опытных, ставших известными после того, как объект моделирования был построен. Но повысить точность еще больше — задача очень трудная и часто слишком дорогая. Само решение дифференциальных уравнений на аналоговых машинах несет в себе элементы упрощения. И в условиях, когда необходимо непременно самое точное решение, ученые обращаются за ответом к электронным цифровым вычислительным машинам. На них, по существу, тоже происходит моделирование процесса, характеристики которого выясняются расчетом.

Мы ведь уже договорились, что описание закономерностей явления есть его модель. А цифровые машины и имеют дело с такими описаниями, сделанными с помощью дифференциальных уравнений. В аналоговых машинах уравнения подменяются токами. Здесь же они выступают в чистом виде. Результат — точность, которая и не снилась создателям аналоговых машин.

Но зачем же тогда нужны эти машины, если их «сестры», работающие на другом принципе, способны делать то же самое, только несравненно лучше? Раз дифференциальные уравнения действительно любимый язык науки, почему бы не поговорить с истиной именно на этом языке, не прибегая к переводчикам вроде электрического тока? Что же, с истиной часто разговаривают именно на языке дифференциальных уравнений. Цифровые вычислительные машины, пожалуй, захватили первенство в кибернетической технике. Вспомните все, что вы читали и слышали о ее возможностях и успехах. Уверен, что в большинстве случаев речь шла как раз о победах, достигнутых в конечном счете с помощью прямого, непосредственного цифрового решения дифференциальных уравнений.

Но, знаете, сторонники аналоговых машин — а их множество — считают этот крен в сторону цифровой вычислительной техники неоправданным и в чем-то даже вредным. Они требуют увеличения выпуска аналоговых машин и резкого расширения сферы их применения.

И к их аргументам трудно не прислушаться. Ученые напоминают, что многие явления еще «не умеют говорить» на языке дифференциальных уравнений. Причин тому — основных — можно указать две.

Первая: в данном конкретном случае для данного конкретного процесса удается составить слишком мало дифференциальных уравнений — сильно не хватает экспериментальных данных.

Вторая: в данном конкретном случае для данного конкретного процесса дифференциальных уравнений получается слишком много — оказываются запутанными математические соотношения между разными его сторонами. Ну, первая причина еще понятна — мы ведь упоминали о ней еще на подходах к объяснению важности теории подобия. А вторая? Неужели для электронно-счетных машин — гордости нынешней техники — уравнений может оказаться слишком много?

Вот пример. Проследим за межпланетным кораблем, поднимающимся с Земли. Каждую долю секунды он становится легче — сгорает часть взятого в путь топлива. Каждую долю секунды увеличивается скорость. Каждую долю секунды меняется, в зависимости и от скорости корабля и от плотности атмосферы, лобовое сопротивление. А ведь изменяется и поле тяготения, через которое идет корабль, и сила тяжести в нем самом, и многое, многое другое. Все эти изменения важны, все их нужно знать — а для этого моделировать. Если такое моделирование проводить на машине дискретного действия, дифференциальные уравнения придется упрощать, иначе она с ними не справится в кратчайший срок, которым будет ограничена. Значит, здесь придется отказаться от важнейшего достоинства таких машин — высочайшей точности.

А когда такая точность недосягаема или не нужна, аналоговые машины вполне на своем месте. Ведь есть масса случаев, когда лучше быстро получить приблизительный ответ, чем точный неизвестно когда или, во всяком случае, через солидный срок.