Пути в незнаемое

Тут нет ничего неожиданного. Разве второй закон механики насчет пропорциональности силы и ускорения не является грубым описанием реальности? Мы теперь совершенно точно знаем, что на самом деле связь тут более сложная, нелинейная, из-за того, что масса тел зависит от их скорости. И все-таки простых, линейных законов классической механики хватило, чтобы рассчитать траекторию спутника… Конечно, можно поинтересоваться и тем, почему, собственно, современные математики предпочитают линейные связи, линейные уравнения. Ответ простой. Они умеют с ними обращаться. Методы решения линейных уравнений настолько хорошо разработаны, что их можно запрограммировать и поручить электронной машине. В экономических задачах это особенно важно. Во-первых, потому, что для нахождения наилучшего решения нужно перебрать громадное число вариантов; во-вторых, потому, что экономические задачи нужно решать быстро.

Когда Кеплер открыл законы небесной механики, он говорил, что не особенно добивается их немедленного признания: ведь планетные орбиты не меняются в течение миллионов лет. Между тем экономическая реальность, в отличие от физической, меняется чрезвычайно быстро. Рост производства и кризис, рост народонаселения и усложнение техники — все это процессы, характеристики которых очень похожи на характеристики взрыва. Не зря ведь теперь получил хождение очень точный термин «взрыв народонаселения». Вот почему конкретные экономические задачи нужно решить, пока они еще описывают реальную ситуацию, пока они актуальны.

Как говорил в одном из своих выступлений академик Н. П. Федоренко, если в экономической системе информация циркулирует с запаздыванием; если рассылаются указания о том, как решать уже практически решенные вопросы, то в развитии экономики начинаются колебания. Поэтому именно электронные машины с их фантастическим быстродействием и являются идеальным средством для решения линейных экономических задач.

Все выглядит так, словно теория линейного программирования заранее приспосабливалась к появлению электронных машин, о которых в предвоенные годы, разумеется, не было и речи. Не правда ли, в развитии идей линейного программирования есть какая-то заданность, неизбежность, что ли?

Это ощущение не обманчиво. На самом деле все было еще неизбежней, еще предопределенней…

Примерно в то время, когда Канторович создавал свою теорию, точнее говоря — в 1938 году, в американском городке Принстоне, где размещается Институт высших исследований, произошла одна знаменательная беседа.

Беседовали Джон фон Нейман, профессор математики, родом из Будапешта, и Оскар Моргенштерн, экономист, профессор Венского университета. В мире должны были произойти невероятные и страшные события, чтоб уроженцы двух соседних дунайских столиц смогли встретиться лишь на другом краю земли. По Европе, захватывая одну страну за другой, распространялся фашизм…

Незадолго до своего отъезда из Австрии Моргенштерн прочитал статью фон Неймана, которая глубоко его заинтересовала. Статья эта была написана в 1928 году и содержала основы новой математической теории, которая теперь называется теорией стратегических игр. Оскар Моргенштерн первым увидел в этой работе не просто логическое построение математика, а важнейшее средство для решения задач, которыми он занимался уже много лет.

Оскар Моргенштерн окончил Венский университет и считается последователем известной австрийской школы экономистов.

Эта школа, чьи работы теперь имеют уже чисто исторический интерес, издавна тяготела к математическим методам исследования. Ее пример показывает, что «математическая экономия» не мода, не домыслы математиков, ищущих везде, где можно и где нельзя, область для приложения своих абстрактных схем, — что это естественный процесс, возникающий в ходе развития самой экономической науки. Этот важнейший факт заставляет отнестись к работам австрийских экономистов со вниманием, объективно проанализировать их слабые и сильные стороны…

Оскар Моргенштерн не получил законченного математического образования, но атмосфера научной школы, к которой он принадлежал, с самого начала самостоятельной работы привлекала его внимание к математике.