Шрифт:
В модели Фредкина — Тоффоли все основные логические операции компьютера могут выполняться с помощью шариков. Модель позволяет имитировать вычисления, производимые любой машиной Тьюринга: конкретный выбор машины Тьюринга Т u определяет конфигурацию «стенок» и т. д. в машине Фредкина — Тоффоли; начальное состояние движущихся шариков соответствует информации на входной ленте машины Тьюринга; а содержимое на выходной ленте соответствует конечному состоянию шариков. Таким образом, можно, в частности, спросить: останавливается ли когда-нибудь такая-то и такая-то машина Тьюринга? «Остановка» может быть сформулирована как состояние при котором шарик А сталкивается, в конце концов, с шариком В . То, что на этот вопрос невозможно ответить алгоритмически (см. гл.2 «Неразрешимость проблемы Гильберта»), по крайней мере наводит на мысльо том, что ньютоновский вопрос «сталкивается ли когда-нибудь шарик А с шариком В ?», который был поставлен мной первоначально, тоже не может быть разрешен алгоритмически.
В действительности, ньютоновская задача является гораздо более каверзной, чем задача, поставленная Фредкином и Тоффоли. Эти авторы могли задавать состояние своей модели с помощью дискретныхпараметров (т. е. при помощи утверждений «да или нет» типа «шарик либо находится в данном туннеле, либо не находится»). Но в полной ньютоновской задаче начальные положения и скорости шариков необходимо задавать с бесконечной точностью в терминах координат, которые являются действительными числами, а не принимают дискретные значения. Таким образом, мы снова сталкиваемся со всеми проблемами, которые нам уже приходилось рассматривать, когда в главе 4 мы пытались ответить на вопрос, рекурсивно ли множество Мандельброта. Что означает«вычислимость», когда в качестве входных и выходных данных допускаются непрерывно изменяющиеся параметры? [111] Проблему можно слегка облегчить, предположив, что все начальные положения и скорости заданы рациональнымичислами (хотя нельзя ожидать, что координаты и компоненты скорости останутся рациональными в более поздние рациональные моменты времени t ). Напомним, что рациональное число представимо в виде отношения двух целых чисел и, следовательно, определяется в дискретных конечных терминах. Используя рациональные числа, мы можем сколь угодно точно аппроксимировать любые наборы начальных данных, которые собираемся использовать в своих вычислениях. И предположение о том, что при рациональных начальных данных может не существовать алгоритма, позволяющего определить, столкнутся в конце концов или нет шарики А и В , — отнюдь не лишено смысла.
111
В главе 4 «Является ли множество Мандельброта рекурсивным?»(примечание 86) высказывалось предположение о том, что теория Блюма — Шуба — Смэйла [1989], вероятно, даст возможность решить некоторые из этих вопросов в математически более приемлемом виде.
Однако на самом деле, когда говорят: «Ньютонианский бильярдный мир не вычислим», имеют в виду совсем другое. Та модель, которую я сравниваю с ньютонианским бильярдным миром — а именно, «бильярдный компьютер» Фредкина — Тоффоли — действует как вычислительный алгоритм. В конечном счете, это и было квинтэссенцией идеи Фредкина и Тоффоли — что их модель должна вести себя как (универсальный) компьютер! Вопрос, который я пытаюсь сейчас прояснить, сводится к следующему: можно ли представить себе, что человеческий мозг, используя некоторые подходящие «невычислимые» физические законы, работает в определенном смысле «лучше», чем машина Тьюринга? Бесполезно пытаться использовать что-нибудь вроде следующего утверждения:
«Если шарик А никогда не сталкивается с шариком В , то ответ на Ваш вопрос будет: „нет“».
Чтобы окончательно удостовериться в том, что шарик А действительно никогда не сталкивается с шариком В , пришлось бы прождать вечность! Разумеется, машины Тьюринга ведут себяименно так.
На самом деле, существуют, по-видимому, достаточно весомые указания в пользу своего рода вычислимостиньютонианского бильярдного мира (по крайней мере, если оставить в стороне проблему множественных столкновений). Способ, которым мы пользуемся для того, чтобы рассчитать поведение такого мира, сводится к введению аппроксимаций. Мы могли бы предположить, что центры шариков по определению располагаются в узлах некоторой точечной решетки, причем координаты узлов измерены, например, с точностью до сотых долей единицы. Время также можно считать «дискретным»: все допустимые моменты времени должны быть кратными некоторой небольшой единице (обозначаемой, скажем, t ). Это приводит к разным дискретным возможностям для «скоростей» (разностей между значениями положений точек на решетке В два последовательных разрешенных момента времени, деленных на t ). Соответствующие приближения для. ускорений вычисляются с использованием закона силы, и, в свою очередь, используются для получения значений «скоростей». После чего с требуемой точностью вычисляются новые положения шариков в узлах решетки в следующий допустимый момент времени. Вычисления производятся до тех пор, пока сохраняется указанная точность. Вполне может оказаться, что точность будет потеряна раньше, чем мы успеем рассчитать состояние системы для достаточно большого числа моментов времени. В этом случае процедура начинается снова со значительно более мелкой пространственной решеткой и более частыми допустимыми моментами времени. Это позволяет достичь большей точности — и рассчитать поведение системы в более отдаленном будущем. Такой прием дает возможность математически описывать ньютоновский бильярдный мир (игнорируя множественные столкновения) сколь угодно точно, и в этом смысле можно сказать, что ньютонианский мир действительно вычислим.
Но в то же время можно сказать и обратное: что в некотором ( практическом) смысле этот мир «невычислим», поскольку точность, с которой могут быть известныначальные данные, всегда ограничена. Действительно, такого рода задачам всегда присуща некоторая (и весьма значительная) «нестабильность». Очень небольшое изменение в начальных условиях может привести к возникновению чудовищных изменений в конечном состоянии. (Всякий, кто пытался загнать в лузу бильярдный шар, стремясь ударить его промежуточным шаром, поймет, что я имею в виду!) Сказанное становится очевидным, когда происходят (последовательные) столкновения, но такие неустойчивости в поведении могут встречаться и в случае действия ньютоновского тяготения на расстоянии (если гравитирующих тел больше двух). Для обозначения этого типа неустойчивости часто используется термин «хаос», или «хаотическое поведение». Например, хаотическое поведение важно, когда речь заходит о погоде. Хотя ньютоновские уравнения, управляющие стихиями, хорошо изучены, долговременный прогноз погоды печально известен своей ненадежностью!
Все это не похоже на тот тип «невычислимости», который можно было бы каким-то образом «использовать». Невычислимость в данном случае обусловлена просто тем, что из-за существования предела точности, с которой может быть известно начальное состояние, будущее состояние в принципе не поддается точному расчету на основании известных начальных условий. На самом деле, в этом случае к будущему поведению системы примешивается случайный элемент— и только. Если же работа мозга все-таки опирается на полезныеневычислимые составляющие физических законов, то последние должны быть совершенно другими — и более конструктивными — по своей природе. Поэтому я не буду называть «хаотическое» поведение такого рода «невычислимостью», предпочитая использовать термин «непредсказуемость». Наличие непредсказуемости — весьма общее явление для тех детерминистских законов, которые, как мы вскоре убедимся, действительно возникают в (классической) физике. Но мы скорее уж предпочтем минимизироватьнепредсказуемость, чем «использовать» ее в конструкции мыслящей машины!
Обсуждая в общем и целом вопросы вычислимости и непредсказуемости, нам будет полезно принять более широкую, чем прежде, точку зрения на природу физических законов. Это позволит рассматривать не только схему ньютоновской механики, но и более поздние теории, пришедшие ей на смену. И сперва нам стоит окинуть беглым взглядом замечательную формулировку законов механики, предложенную Гамильтоном.
Гамильтонова механика
Своими успехами ньютоновская механика обязана не только своей способности исключительно точно описывать физический мир, но и обилию порожденных ею математических теорий. Замечательно, что все ПРЕВОСХОДНЫЕ теории природы оказались весьма щедрыми источниками математических идей. В этом кроется глубокая и прекрасная тайна: все наиболее точные теории в то же время необычайно плодотворны и с точки зрения математики. Не подлежит сомнению, что это свидетельствует о каких-то глубоких связях между реальным окружающим нас миром и платоновским миром математики. (Далее, (в главе 10, «Взгляд на физическую реальность») я постараюсь еще раз вернуться к этому вопросу.) Возможно, ньютоновская механика в этом отношении не имеет себе равных, так как ее рождение привело к возникновению дифференциального и интегрального исчисления. Кроме того, специфическая ньютонианская схема дала рождение массе замечательных математических идей, составляющих классическую механику. Имена многих великих математиков XVIII и XIX веков связаны с развитием этой науки: Эйлер, Лагранж, Лаплас, Лиувилль, Пуассон, Якоби, Остроградский, Гамильтон. То, что принято называть «гамильтоновой теорией» [112] включает в себя многое из проделанной ими работы. Сейчас мы вкратце коснемся Общих положений этой теории. Разносторонний и самобытный ирландский математик Уильям Роуан Гамильтон (1805–1865), автор гамильтоновых циклов (обсуждаемых в гл.4, подгл. «Теория сложности»), придал этой теории такую форму, которая особо подчеркивала аналогию с распространением волн. Это указание на существование взаимосвязи между волной и частицей (равно как и форма самих уравнений Гамильтона) сыграло важную роль в последующем развитии квантовой механики. К этой стороне дела я еще вернусь в следующей главе.
112
Уравнения, написанные Гамильтоном, — хотя, возможно, не вполне отражавшие его собственную точку зрения — были известны великому итало-французскому математику Жозефу Л.Лагранжу A736-1813) еще за 24 года до Гамильтона. Не менее важным достижением стала примерно в то же время формулировка механики в форме уравнений Эйлера — Лагранжа, согласно которым законы Ньютона можно рассматривать как производные одного основополагающего принципа — принципа стационарного действия (П. Л. М. де Мопертюи.) Обладая огромным теоретическим значением, уравнения Эйлера — Лагранжа имеют к тому же и немалую практическую ценность как мощный инструмент для вычислений.
В рамках гамильтоновой теории впервые появились «переменные» для описания физической системы. До Гамильтона положениячастиц считались первичными, а скорости считались просто быстротой изменения положения частиц во времени. Напомним, что для задания начального состояния ньютоновской системы нам необходимы положения и скорости всех частиц — только тогда мы можем определить последующее поведение системы. В рамках гамильтоновой формулировки необходимо выбиратьимпульсы, а не скорости частиц. (В гл.5, подгл. «Динамика Галилея и Ньютона» мы отметили, что импульс частицы есть не что иное, как произведение ее скорости на массу.) Само по себе это нововведение может показаться несущественным, но важно здесь другое: положение и импульс каждой частицы в гамильтоновой формулировке надлежит рассматривать как независимые, более или менее равноправные величины. Тем самым, используя гамильтонову формулировку, мы «делаем вид», что импульсы различных частиц не имеют никакого отношения к быстроте изменения переменных, описывающих их относительное положение, а представляют собой отдельный набор переменных — и, как следствие, мы можем считать импульсы совершенно независимыми от изменения положений движущихся частиц. В гамильтоновой формулировке мы располагаем двумя системами уравнений: одна из них говорит нам о том, как изменяются во времени импульсыразличных частиц, другая — о том, как изменяются во времени положениячастиц. И в том, и в другом случае быстрота изменений определяется различными положениями и импульсами в рассматриваемый момент времени.