Артур Уиггинс - Пять нерешенных проблем науки

По существу, результаты с требуемой точностью получаются заданием начальных условий с соответствующей точностью. Неявно в измерениях по проверке прогноза присутствует допущение, что увеличение точности измерений улучшит точность предсказанных результатов. И хотя на протяжении долгого времени такое допущение считалось незыблемым, на исходе XIX века вера в него была поколеблена при весьма странном стечении обстоятельств.

Рис. 5.3. Точность предсказания будущего состояния зависит от точности знания начальных условий

В 1887 году шведский король Оскар II [(1829–1907), король Швеции в 1872–1907 годах и Норвегии в 1872–1905 годах] в ознаменование своего 60-летия пообещал денежную премию тому, кто математически докажет устойчивость орбит планет Солнечной системы. Победитель, Жюль-Анри Пуанкаре, не решил полностью поставленной задачи, но проделанной работы хватило для получения премии. В 1889 году он опубликовал статью «О задаче трех тел и об уравнениях динамики» (Acta Mathematica. 1890. № 13). [17] Шведский математик Ларc Эдвард Фрагмен обнаружил в готовящейся к печати статье ошибку, и на издание отложенной на год исправленной статьи Пуанкаре пришлось выложить 3585 крон, зато ошибка помогла математику обнаружить аттрактор (гомоклинические точки), что заложило фундамент теории хаоса (катастроф). Пуанкаре столкнулся с необычным положением, когда «небольшие расхождения в начальных условиях ведут к огромным различиям у наблюдаемых в итоге явлений». Будучи выдающимся математиком, он сумел показать, что при достижении системой определенной степени сложности получение точных результатов потребует предельно точных начальных условий. Некоторое время соображения Пуанкаре казались математическим курьезом. Но, как мы вскоре увидим, спустя 70 лет они дадут знать о себе.

Пока же вернемся к прогнозу погоды. Любопытное событие произошло во время Первой мировой войны. Льюис Фрай Ричардсон работал в различных научных учреждениях, включая Метеорологическую службу Британии. С началом войны он смог найти себе применение, не поступаясь своими пацифистскими убеждениями: водил санитарную машину во Франции. В часы досуга он строил математическую модель предсказания погоды, основанную на разделении земной поверхности на ячейки, получении данных о погоде в каждой из них и последующем прогнозе погоды посредством математического приема, известного как исчисление конечных разностей. Его модель так и не заработала, но он представил в 1 922 году используемый им математический прием в ставшей знаменитой книге «Предсказание погоды с помощью численного процесса». Ричардсон отнес неудачу модели на счет недостаточного количества данных и трудностей ведения громоздких вычислений вручную. [18] Численный прогноз погоды всего на 6 часов, сделанный Ричардсоном, оказался не просто плох — было предсказано появление фантастической бури, а реальная погода оказалась вполне нормальной. Причину ошибки отыскали через несколько лет. А Ричардсон честно, не испугавшись насмешек, опубликовал и результат, и алгоритм расчета. Оказывается, шаг по времени may не должен быть произвольно большим, он ограничивается отношением длины шага по пространству к максимальной скорости. Более полные модели (например, система, которую использовал Ричардсон) описывают процессы с различными скоростями; в частности, нужно учесть и скорость звука. Ограничение на may (условие Куранта — Фридрихса — Леви) быто получено спустя пять лет после публикации книги Ричардсона. В разностной схеме Ричардсона условие КФЛ нарушалось, и она быта неустойчивой.

Вскоре обычные вычисления препоручили ЭВМ. К 1953 году обосновавшийся в Принстоне венгерский математик Джон фон Нейман успел испробовать первую цифровую вычислительную машину ЭНИАК (ENIAC — Electronic Numerical Integrator and Computer) Принстонского университета на многих задачах, включая уравнения Ричардсона. Хотя машинные расчеты и позволяли делать сравнительно неплохой прогноз погоды, работы оставалось еще непочатый край.

ЭВМ оказалась весьма полезным орудием. В 1960 году Эдуард Лоренц сумел «выбить» для себя новую ЭВМ [Royal МсВее]. Он изучал математику в Гарварде, а теперь преподавал метеорологию в Массачусетском технологическом институте. Для проверки машины Лоренц составил программу для 12 нелинейных уравнений, описывающих поток жидкости применительно к погоде. Эти уравнения включали воздействие давления, скорости ветра, температуры воздуха и влажности. По современным меркам ЭВМ Лоренца была весьма примитивной, но результаты выдавала вполне разумные.

Один прогон оказался столь любопытным, что Лоренц решил расширить его. Из-за медлительности тогдашних ЭВМ он начал прогон программы с середины, введя случайно взятое число 0,506 из распечатки. Затем Лоренц отправился пить кофе, а машина продолжала «перемалывать» содержимое. Вернувшись, он был поражен увиденным: часть нового прогона, перекрывающаяся со старым, содержала отличные от прежних результаты. Причем отличие было разительным. После кропотливой проверки Лоренц выяснил, что ЭВМ использовала числа с шестью знаками после запятой, но выдавала их округленными до трех знаков. Поэтому числу 0,506 на распечатке соответствовало машинное число 0,506127.

Но каким образом столь малая разница на входе могла привести к такому разительному расхождению на выходе? Эдуард Лоренц заново открыл явление, о котором говорил Пуанкаре. В своей статье 1963 года «Детерминированное непериодическое течение» [в кн.: Странные аттракторы. М., 1981] Лоренц указывает, насколько конечный результат чувствителен к начальным условиям.

На рис. 5.4 представлена кривая трехмерной функции, порождаемой нелинейными уравнениями данного рода. Хотя ее значения так и не сходятся к одной точке, они колеблются вокруг двух точек, словно притягивают к себе функцию, отсюда и название «странный притягиватель (аттрактор)».

Чтобы заострить внимание на том, как малые различия ведут к большим последствиям, а возможно, руководствуясь наглядным образом странного аттрактора, свое выступление [в декабре 1972 года перед Американским обществом содействия науке] Лоренц озаглавил так: «Вызовет ли взмах крыла бабочки в Бразилии смерч в Техасе?» Выражение «эффект бабочки» вскоре стало общепринятым. Системы уравнений с подобным поведением уже создавались и изучались независимо от возможности применять их к физическим системам.

Рис. 5.4. Странный аттрактор