Вещи не то, чем кажутся. 100 фреймов УНИВЕРСУМА

Ранее считалось, что, обладая огромными вычислительными мощностями, можно предсказать поведение таких процессов. Эта точка зрения была обоснована французским математиком Лапласом. В свете классического детерминизма в этом мире случайностей не существует. Случайность – это наше незнание о процессах.

В начале XX века другой французский математик Пуанкаре опроверг эту точку зрения. Исследования показали – случайность есть объективное свойство природных процессов, и её нельзя устранить, накапливая информацию о системе. Оказалось, что и простые детерминированные системы могут порождать случайность, которую также нельзя устранить, наращивая информацию о них. Такие процессы назвали случайно-подобными. Они определены законами и правилами детерминирующих их изменений, которые не несут никакой случайности. Тем не менее быстрый рост неопределённости не допускает долговременного прогноза.

Необходимо отличать детерминированный хаос от стохастических процессов, связанных с массой действующих факторов. Эти различия, во-первых, заключаются в том, что детерминированные случайно-подобные процессы полностью воспроизводимы на любом этапе их реализации, в отличие от стохастических, которые таким свойством не обладают. Во-вторых, стохастические процессы сохраняют своё устойчивое поведение в противоположность детерминированным хаотическим. Например, представим себе расписание поездов. Воздействие стохастического фактора существенно не изменит структуры расписания, в отличие от случайно-подобного, который полностью его обрушит.

К моделям, порождающим хаотическое поведение, относят перемешивание, и кухонный миксер отлично выполняет эту операцию. Более мощный алгоритм генерации хаоса заключается в растяжении и сжатии траекторий в пространстве. Наглядно этот процесс демонстрирует «операция пекаря». Когда пекарь печёт пироги, для улучшения качества теста он разминает его с помощью скалки, а затем складывает. В результате близкие траектории разбегаются и становятся далёкими, а далёкие сближаются. При добавлении в тесто капли пищевого красителя уже через два десятка операций первоначальное пятно увеличит свою площадь в 20 млн раз, а его толщина сократится до молекулярного слоя. Краска полностью смешается с тестом. Хаос действует таким же образом. Складывание устраняет первоначальную информацию о системе, а растяжение стирает крупномасштабную, лишая нас возможности каких-либо предсказаний о её поведении [12].

И, несмотря на то, что хаос накладывает ограничения на возможность прогнозирования, он предполагает наличие связей там, где их ранее не подозревал никто. Хаос позволяет находить порядок в различных явлениях, таких как атмосферные фронты, капающий кран, физико-химические процессы.

Так что же такое порядок? В отличие от хаоса – это определённость, малая степень энтропии, периодичность, закономерность, наличие устойчивых связей между явлениями. В свете изложенного в самом хаосе есть порядок. Ещё в первой половине XX века английским математиком Рамсеем была доказана теорема, смысл которой стал понятен лишь в настоящее время – полный беспорядок невозможен. Чем больше мощность хаоса, тем больше в нём очагов порядка. Достаточно управляющими сигналами воздействовать на эти очаги, и станет возможно осуществить переход в упорядоченные состояния, чем сегодня и занимается новая наука – теория управляемого хаоса [13].

В настоящее время идёт поиск законов перехода хаоса в порядок. Если такие законы будут открыты, то нас ждёт научная революция, открывающая фантастические технологические возможности, по сравнению с которыми киборг Т-1000 в фильме «Терминатор-2: Судный день» покажется просто детской игрушкой.

Теория катастроф

В обыденной жизни часто происходят ситуации, которые сопровождаются резкими скачкообразными трансформациями, несмотря на привычные плавные движения. Классические методы математического анализа, основа которых была создана ещё Ньютоном и Лейбницем, ориентированные на исследования гладких плавных изменений, не справляются с описанием и прогнозированием подобных процессов.