home | login | register | DMCA | contacts | help | donate |      

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я


my bookshelf | genres | recommend | rating of books | rating of authors | reviews | new | форум | collections | читалки | авторам | add



Глава 4. Порядок на грани хаоса

В математике есть красота и романтика. Он совсем не скучен, мир математики. Это удивительное место, в нем стоит побывать.

Маркус дю Сотой

Поищите в словаре синонимы к слову “хаос” – и найдете “неразбериху”, “беззаконие” и “анархию”. Но тот хаос, который изучают математики и другие ученые в рамках относительно нового научного направления, называемого теорией хаоса, – совсем другое дело. В нем нет места бесчинствам и вседозволенности. Напротив, он подчиняется строгим законам, его наступление предсказуемо, а поведение проявляется в виде изысканных геометрических узоров. Цифровая передача данных, моделирование электрохимических процессов в нервных клетках, гидроаэродинамика – это лишь немногие области, в которых находит практическое применение теория хаоса.

Но мы подойдем к теме главы окольным, более живописным путем и для этого зададим обезоруживающе простой вопрос: какова длина побережья Великобритании? Именно его вынес в заголовок своей статьи, опубликованной в 1967 году в журнале Science, французско-американский математик польского происхождения Бенуа Мандельброт, теоретик в исследовательском центре IBM имени Томаса Джона Уотсона. Казалось бы, ничего сложного – нужно просто точно измерить длину береговой линии, вот и все. На деле же результат будет зависеть от масштаба измерения, причем измеренная длина может увеличиваться неограниченно (то есть она не сходится к какому-то постоянному значению) – или, по крайней мере, до тех пор, пока масштаб не достигнет атомного. Впервые странный вывод о том, что береговая линия острова, страны или континента не имеет строго определенной длины, озадачил английского математика и физика Льюиса Фрая Ричардсона за несколько лет до того, как над ним всерьез задумался Мандельброт.

Будучи пацифистом, которого интересовали теоретические корни международных конфликтов, Ричардсон пытался понять, зависит ли вероятность войны между двумя странами от протяженности их общей границы. Изучая эту проблему, он обратил внимание на существенные расхождения в длине пограничной линии, указываемой в разных источниках. Например, по данным испанских властей, длина испанско-португальской границы составляла 987 километров, а португальцы оценивали ее в 1214 километров. Ричардсон понял, что такое расхождение в измерениях – не обязательно ошибка, а может объясняться тем, что в расчетах использовались разные “мерки”, то есть минимальные единицы длины. Попробуйте измерить расстояние между двумя точками на изрезанном бухтами берегу или вдоль извилистой пограничной линии воображаемой гигантской линейкой длиной в 100 километров, и оно получится меньше, чем если бы линейка была половинной длины. Чем короче линейка, тем более мелкие извилины она может учитывать при измерении, включая их длину в конечный ответ. Ричардсон продемонстрировал, что при последовательном укорачивании “линейки” (то есть единицы измерения) длина извилистой береговой или пограничной линии увеличивается неограниченно. Очевидно, измеряя протяженность испанско-португальской границы, португальцы использовали более короткую меру длины.


Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним

Великобритания и Ирландия на фотографии, сделанной 26 марта 2012 года спутником НАСА Terra.


В 1961 году, когда Ричардсон опубликовал результаты своих исследований, мало кто обратил внимание на его удивительное открытие, сейчас называемое эффектом Ричардсона или парадоксом береговой линии. Но теперь оно видится нам важным вкладом в развитие удивительной новой области математики, которую Мандельброт, человек, прославивший ее, в итоге назвал “прекрасной, чертовски трудной и с каждым днем все более ценной”. В 1975 году Мандельброт придумал название для странных штуковин, ставших объектом изучения этой новой дисциплины: фракталы. Фрактал – это нечто (например, кривая или пространство), имеющее дробную размерность.

Чтобы заслужить звание фрактала, фигуре нужно всего лишь иметь сложную структуру в любом масштабе, сколь бы крупным он ни был. Подавляющее большинство кривых и геометрических фигур в математике – не фракталы. Окружность, например, нельзя считать фракталом потому, что, если постепенно увеличивать часть составляющей ее кривой, она будет все больше и больше походить на прямую линию, после чего, сколько ее ни приближай, ничего нового уже не увидишь. Квадрат – тоже не фрактал. При увеличении его углы не меняют свою структуру, а все остальное выглядит как прямые линии. Чтобы быть фракталом, мало иметь сложную структуру в одной точке или даже во множестве (конечном множестве) точек; структура должна быть сложной во всех точках. То же касается и трехмерных фигур, и фигур более высоких размерностей. Сферы и кубы, например, – не фракталы. Но существует множество фигур различных размерностей, которые являются фракталами.

Вернемся к береговой линии Великобритании. На карте малого масштаба показаны только самые крупные заливы, лагуны и полуострова. Но выйдите на пляж – и вы увидите более мелкие объекты: бухты, косы и так далее. Всмотритесь пристальнее, возьмите лупу или микроскоп, и вы различите совсем неприметные элементы – неровности каждого валуна на берегу. И так все дальше и дальше. В реальном мире приближать объект бесконечно невозможно. На уровне атомов и молекул (а возможно, и раньше) уже нет смысла говорить о более мелких деталях, влияющих на длину побережья, тем более что эта длина меняется каждую минуту из-за эрозии, отливов и приливов. И все же побережье Великобритании и очертания других островов и стран – достаточно близкий аналог фракталов, что объясняет, почему могут так различаться данные разных источников о длине пограничной линии. Глядя на карту Великобритании, не увидишь всей изрезанности побережья, которая становится очевидной, когда идешь по берегу пешком. Вот почему измеренная по карте береговая линия получается короче. А простая прогулка по пляжу не даст столь же точных результатов, как измерение линейкой или еще более прецизионным инструментом всех изгибов и неровностей каменистого берега, обводов валунов и прочих мелких деталей. При этом с увеличением точности измерений длина береговой линии возрастает экспоненциально, вместо того чтобы приближаться к некоему конечному “истинному” значению. Другими словами, при наличии измерительного оборудования с достаточно высокой разрешающей способностью вы можете получить любую, сколь угодно большую, длину береговой линии (разумеется, в тех пределах, что устанавливает атомная природа вещества).

Помимо естественных фракталов, таких как контуры побережья, существует и множество фракталов чисто математических. Простой способ изобразить фрактал – разделить отрезок прямой на три равных части, затем, используя среднюю часть как основание, построить на ней равносторонний треугольник, а потом его основание стереть. После этого процесс повторить на каждом из получившихся четырех отрезков, затем на каждом из новых коротеньких отрезков – и так далее, пока не надоест или до бесконечности. Окончательный результат носит название кривой Коха, в честь шведского математика Хельге фон Коха, посвятившего ей опубликованную в 1904 году научную статью. Три кривых Коха можно объединить в фигуру, известную как снежинка Коха[15]. Кривая Коха стала одной из первых построенных человеком фрактальных фигур. Еще два хорошо известных сегодня фрактала были математически описаны в первой четверти XX века польским математиком Вацлавом Серпинским и носят его имя: треугольник (или салфетка) и ковер Серпинского. Чтобы получить салфетку, Серпинский разделил равносторонний треугольник на четыре новых, с длиной стороны в два раза меньшей, чем у исходного. Затем он удалил центральный и повторил процедуру с каждым из оставшихся трех равносторонних треугольников, потом с получившимися новыми и так далее. Хотя всерьез математики начали изучать такие объекты около столетия назад, художники знали о них еще с античных времен. Салфетку Серпинского, например, можно увидеть на произведениях итальянских мастеров (например, на мозаике собора в городе Ананьи), датируемых еще XIII веком.

Одна из наиболее интересных и парадоксальных черт фракталов – их размерность. Слово “размерность” обычно вызывает две ассоциации: первая – это размеры какого-либо объекта, вторая – некое направление в пространстве, одно из измерений, о которых мы говорили во второй главе. Мы говорим о кубе, что он имеет размерность 3, поскольку его грани лежат в плоскостях, простирающихся в трех разных направлениях под прямыми углами друг к другу. Это второе, интуитивное, понимание размерности – количество перпендикулярных направлений, в которых можно передвигаться, – приблизительно соответствует тому, что в математике называется топологической размерностью. Сфера имеет топологическую размерность 2, потому что мы можем передвигаться по ней в направлениях, обозначаемых как север и юг или восток и запад. А вот шар имеет топологическую размерность 3, поскольку у него также есть направления “вверх” и “вниз”, где “вниз” – это к центру шара, а “вверх” – от центра, как у нас на Земле. Топологическая размерность может быть даже 4 и больше, как мы видели во второй главе (например, тессеракт имеет топологическую размерность 4), но она всегда выражается целым числом. С фракталами, однако, дело обстоит по-другому. Фрактальная размерность показывает, грубо говоря, насколько хорошо кривая заполняет плоскость или насколько хорошо поверхность заполняет пространство.


Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним

Первый, второй и четвертый этапы построения кривой Коха.


Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним

Снежинка Коха.


Есть много разных видов фрактальной размерности. Одна из наиболее легких для понимания – размерность Минковского, еще ее можно назвать “клеточной” (box-counting) размерностью. Чтобы высчитать ее для побережья Великобритании, накроем карту прозрачной пленкой, расчерченной на квадратные клетки, и сосчитаем количество квадратиков, перекрывающих береговую линию. Затем разделим каждую из клеток нашей сетки пополам по горизонтали и вертикали и посчитаем снова. Если проделать это для прямой линии, количество клеток просто удвоится, то есть вырастет в 21 раза, где степень (1) – это клеточная размерность. Если то же проделать с квадратом, то количество клеток увеличится в четыре раза, то есть вырастет в 22 раза, и даст размерность 2. А в случае с кубом (для этого понадобится трехмерная сетка) количество клеток увеличится в восемь раз, то есть вырастет в 23 раза, поскольку куб имеет три измерения.

Большинство привычных нам фигур имеет размерность, выражаемую целым числом – 1, 2 или 3. С фракталами все по-другому. Возьмем, к примеру, снежинку Коха. Чтобы было проще, воспользуемся тем, что каждый составляющий ее элемент – кривая Коха – состоит, в свою очередь, из четырех кривых Коха меньшего размера. Если мы в три раза уменьшим сторону клетки в нашей измерительной сетке, то сможем разделить кривую Коха на четыре ее уменьшенных копии, каждая из которых будет в три раза меньше исходной. Каждая из уменьшенных копий перекрывается таким же количеством маленьких клеток, как было вначале с исходной кривой и большими клетками, – то есть общее число клеток увеличилось в четыре раза. Это позволяет нам рассчитать размерность кривой Коха d (она же размерность снежинки Коха, поскольку снежинка построена из этих кривых) из соотношения 3d = 4. Решив это уравнение, мы получаем значение d, равное примерно 1,26, то есть снежинка Коха имеет размерность приблизительно 1,26. Это число как бы говорит нам о том, насколько снежинка Коха в любом масштабе, какой бы мы ни выбрали, более извилиста, чем прямая линия. Или же можно сказать, что оно указывает на то, насколько снежинка Коха заполняет (двумерную) плоскость, в которой лежит. Снежинка Коха слишком сложна, чтобы быть одномерной, но слишком проста, чтобы быть двумерной. Прямая линия совершенно никак не заполняет плоскость, поскольку не только бесконечно тонка, но и очень проста по форме. Фракталы вроде снежинки Коха тоже бесконечно тонки, но настолько замысловаты по своей структуре, что, какие бы две точки мы ни взяли, даже если при малом масштабе они сливаются, расстояние между ними, измеренное вдоль кривой, бесконечно.

Если применить клеточный метод к салфетке Серпинского, мы получим значение d, равное 1,58. То, что объекты могут иметь размерность, выражаемую нецелым числом, кажется очень странным. И эта странность переходит из области чистой математики на объекты реального мира.

Фракталы, такие как снежинка Коха и салфетка Серпинского, самоподобны, то есть состоят из последовательно уменьшающихся копий самих себя. Большинство природных фракталов не являются самоподобными в строгом смысле слова. Но статистически они обладают самоподобием, поэтому их фрактальную размерность все равно можно вычислить описанным выше методом. Например, измеренная таким образом фрактальная размерность береговой линии Великобритании составляет 1,25, что очень близко к размерности снежинки Коха. Проще говоря, это означает, что британское побережье при рассмотрении в каком угодно масштабе в 1,25 раза более извилисто, или “неровно”, чем прямая линия или любая другая простая кривая. Береговая линия Южной Африки представляет собой куда более гладкую кривую – ее фрактальная размерность всего 1,05. Побережье Норвегии с ее многочисленными глубокими фьордами затейливой формы имеет размерность 1,52. То же и со многими другими природными фракталами. Яркий пример – человеческое легкое. Поскольку само легкое очевидно трехмерно, его поверхность, по идее, должна быть двумерной. Однако в процессе эволюции легкое обрело огромную площадь поверхности – около 80–100 квадратных метров, в половину теннисного корта, – чтобы максимально ускорить газообмен. Поверхность легкого имеет настолько причудливую форму, со всеми его бесчисленными разветвлениями и крохотными воздушными пузырьками – альвеолами, – что она почти заполняет содержащееся внутри него пространство. Поверхность легкого имеет фрактальную размерность, если измерять ее клеточным методом, примерно 2,97 – она почти трехмерна.

В реальном мире существует только три пространственных измерения, но иногда “четвертым измерением” считают время. Неудивительно поэтому, что фракталы могут существовать не только в пространстве, но и во времени. Пример из экономики – рынок ценных бумаг. Цены на рынке периодически существенно повышаются и понижаются. Некоторые из этих колебаний занимают годы, другие (например, биржевые крахи) могут происходить крайне быстро. Кроме них есть и более умеренные колебания, когда цены поднимаются и снижаются вроде бы независимо от более долговременных трендов, и совсем уж скромные подъемы и падения, происходящие по много раз в день. Поскольку любое колебание на фондовом рынке фиксируется компьютерами, все эти тренды можно отследить вплоть до самых коротких промежутков времени – поминутно и даже посекундно.

ой чисто пространственный фрактал, длина которого зависит от масштаба увеличения. Но со временем его форма и сложность непрерывно меняются из-за процессов эрозии и отложения осадков, приливов и отливов и даже под действием отдельных волн, а также едва уловимых колебаний земной коры, вызванных тектонической активностью.

Из всех известных математикам фракталов один стоит особняком из-за своей невероятной замысловатости. Эта удивительная фигура не только имеет сложную структуру в любом масштабе, но и при разном увеличении в различных точках может выглядеть как два абсолютно непохожих фрактала! Речь идет о знаменитом множестве Мандельброта, которое американский писатель Джеймс Глик в своей книге “Хаос” назвал (возможно, не совсем справедливо) “наиболее сложным объектом во всей математике”[16]. Хотя фрактал и носит имя Бенуа Мандельброта, вопрос о том, кто на самом деле его открыл, остается спорным. Два математика утверждали, что независимо открыли его примерно в то же время. Еще один, Джон Хаббард, профессор Корнеллского университета, вспоминал, что во время поездки в IBM в самом начале 1979 года он показал Мандельброту, как запрограммировать компьютер для построения частичных изображений объекта, который в следующем году, после публикации Мандельбротом научной статьи, стал носить его имя. Хотя Мандельброт внес серьезный вклад в популяризацию фракталов и придумал хитроумные способы их визуального отображения, он, похоже, не слишком любил отдавать должное заслугам других математиков.


Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним

Фрагмент множества Мандельброта.


Несмотря на свою фантастическую сложность, множество Мандельброта описывается очень простым правилом, которое применяется снова и снова до бесконечности. Суть правила такова: нужно взять число, возвести его в квадрат, а затем прибавить к некоему фиксированному числу. Результат надо подставить в ту же формулу и процесс повторяо, а вторая – так называемое “мнимое” (число, помноженное на квадратный корень из –1). Изображение фрактала получается, когда действительная и мнимая части каждого числа выводятся в виде графика.

Остановимся на этом подробнее. Предположим, что мы начинаем с комплексного числа z и постоянной с, также являющейся комплексным числом. Выбрав значение для z, мы применяем к нему правило “умножить z само на себя и прибавить c”, то есть “z2 + c”. В результате получаем новое значение z, к которому снова применяем то же правило, чтобы получить следующее значение z. Некоторые из значений z не меняются совсем, другие через сколько-то повторений возвращаются к первоначальному значению. Любое из неменяющихся или повторяющихся циклически значений называется устойчивым в том случае, если при очень небольшом изменении z образующиеся новые значения лежат на траектории, очень близкой к исходной. Это примерно как с мячиком: на дне ямы он устойчив, качни его – и он откатится на прежнее место. А вот с вершины горы при малейшем толчке покатится вниз, поэтому его положение там неустойчиво.

Устойчивые точки – из тех, что не меняются или повторяются циклически, – называются аттракторами. Есть другие, которые могут вначале находиться далеко от аттрактора, но с каждой итерацией приближаются к нему все больше. Они образуют “область притяжения” комплексного числа c. Есть и такие, что постепенно удаляются, расходясь в бесконечность. Граница области притяжения называется множеством Жюлиа для числа c. Множества Жюлиа названы так в честь французского математика Гастона Жюлиа, который вместе со своим соотечественником Пьером Фату в 1900-х годах положил начало исследованиям голоморфной динамики. Если выполнять итерации для любой точки из множества Жюлиа, получившиеся новые точки также будут находиться во множестве Жюлиа, но могут передвигаться по нему, не встраиваясь в циклически повторяющийся рисунок[17].

Простейшее множество Жюлиа образуется при c = 0, поскольку в этом случае правило получения новых значений z упрощается до требования “умножить z само на себя”. Что происходит с комплексным числом z, если выполнять для него итерации таким образом? Если сначала оно находится внутри единичной окружности (окружности с радиусом, равным 1) с центром в точке 0, то оно станет стремительно приближаться по спирали к 0. Если z находится вне этой окружности, то оно станет быстро удаляться по спирали же в бесконечность. Таким образом, множество Жюлиа – это граница единичного круга; область притяжения – все, что находится внутри нее; а аттрактор – это точка 0. Представьте, что множество Жюлиа для c = 0 – это стальной шарик, расположенный точно посередине между двумя магнитами. Шарик будет недвижим (оставаясь внутри множества Жюлиа, хотя на практике z может непредсказуемо перемещаться в границах множества), но если его хоть чуть-чуть сместить в сторону, он тут же притянется к одному из магнитов. В нашем случае один магнит – это точка 0, а второй – бесконечность.

Ничего особенно интересного в этом множестве Жюлиа нет, да и фракталом оно, конечно, не является. Но вот при значениях c, отличных от нуля, множества Жюлиа действительно образуют фракталы, причем самой различной формы. Иногда множество Жюлиа связно, иногда – нет. Когда оно несвязно, оно распадается в так называемую “пыль Фату”, которая, как можно догадаться по названию, представляет собой облако из разобщенных точек. Пыль Фату – это тоже фрактал, с размерностью менее 1.

Множество Мандельброта – это набор всех значений c, при которых множество Жюлиа является связным. Это один из самых узнаваемых фракталов, притом что опознать в нем фрактал довольно сложно. Хотя множество Мандельброта связно, можно заметить маленькие крапинки, которые кажутся совершенно изолированными, но в действительности соединены с ним тончайшими “нитями”. При увеличении эти крапинки оказываются уменьшенными изображениями полного множества Мандельброта, что может поначалу показаться удивительным, но на самом деле вполне соответствует тому, что мы знаем о природе фракталов. Однако эти ответвления – не точные копии множества, и среди них нет двух абсолютно идентичных. И это по праву считается одной из самых примечательных черт множества Мандельброта. Если увеличить любую точку на его границе, оно начинает все больше и больше походить на множество Жюлиа, соответствующее этой точке. Множество Мандельброта, являющееся единым фракталом, содержит в себе бесконечное число совершенно непохожих друг на друга фракталов в виде гигантского массива множеств Жюлиа, расположенных вдоль его границы. И действительно, множество Мандельброта иногда даже называют каталогом множеств Жюлиа. Его граница так невероятно сложна, что оказывается двумерной, хотя и предполагается, что ее площадь равна нулю.

Фракталы зачастую воплощают собой незамысловатый, но парадоксальный принцип: крайне простые правила позволяют получать фантастически сложные структуры и узоры. Снежинка Коха создается по правилу, понятному даже ребенку (всего-то нужно построить равносторонний треугольник на средней трети каждого из отрезков), и тем не менее имеет очень замысловатую, хоть и регулярную структуру. Множество Мандельброта во много крат сложнее, но его рецепт опять-таки обезоруживающе прост: начинаем с функции zc, а потом, изучая свойства получаемых значений и отфильтровывая те, что не отвечают заданным критериям, постепенно строим безумно сложный фрактал, в различных точках выглядящий совершенно по-разному. Используя компьютер в качестве микроскопа, можно увеличивать любую часть множества Мандельброта и обнаруживать нескончаемый ряд вложенных друг в друга узоров, ни разу в точности не повторяющихся.

У фракталов есть еще одна интересная особенность. Как мы уже знаем, фрактальная размерность снежинки Коха равна 1,26, что дает нам некоторое представление о степени “шероховатости” линии или о том, насколько хорошо она заполняет плоскость. Если взять произвольную линию, пересекающую снежинку Коха, такое пересечение почти всегда само представляет собой фрактал с размерностью 0,26. (Есть несколько случаев вырождения, таких как пересечение по оси симметрии, когда получаются две изолированных точки с фрактальной размерностью 0.) Это верно для любого фрактала с размерностью от 1 до 2 включительно. Например, почти все линии, пересекающие границу множества Мандельброта, образуют фракталы с размерностью 1, хоть они и состоят из разрозненных точек и имеют длину 0.

Если проделать то же с фракталами размерностью менее 1, происходит нечто иное. Любой из таких фракталов представляет собой облако из изолированных точек. Пример – пыль Фату. Удивительно, но почти все прямые, которые пересекают пыль Фату, имеют с ней лишь одну общую точку, образуя фрактал размерности 0, тогда как почти все прямые в целом, даже если ограничиться только теми, что проходят через пыль Фату, с ней не пересекаются.

Все эти фракталы существуют в двумерном пространстве. Но можно найти фракталы и в одномерном пространстве: они представляют собой разрозненные облака точек и имеют размерность 1 или меньше. Самый известный пример одномерного фрактала – канторово множество. Начнем с отрезка. Удалим у него среднюю треть, оставив два крайних отрезка. Будем проделывать то же снова и снова. В конце концов от всех отрезков остаются только отдельные точки, составляющие фрактал с размерностью приблизительно 0,63.

С фракталами тесно связано еще одно явление в математике, называемое хаосом. И то и другое задается итерированными функциями, то есть набором циклически применяющихся правил. На каждом этапе состояние, возникшее в результате предыдущей итерации, используется в качестве аргумента той же функции для получения следующего состояния. В случае с фракталами итерации приводят к возникновению повторяющихся или почти повторяющихся узоров, которым нет конца, сколько бы мы ни увеличивали масштаб. Отличительными чертами хаоса являются сложность, в которой отсутствуют какие бы то ни было повторяющиеся узоры, и крайняя чувствительность к изменениям начальных условий, или начального состояния системы.

Само слово “хаос” имеет греческое происхождение и исходно означало “разверстую бездну”, “беспредельное пространство”. В классическом и мифологическом представлении о сотворении мира хаосом называли бесформенное состояние, из которого возникла вселенная. В математике и физике хаос, или хаотическое состояние, равнозначен случайности или отсутствию упорядоченности. Но в теории хаоса речь о другом. Она описывает поведение нелинейных динамических систем при определенных условиях. Знакомый нам пример – капризы погоды. Сегодня мы легко можем предсказывать погоду на ближайшее время – на пару дней или неделю, и в большинстве случаев правильно. Но достоверно спрогнозировать погоду на более долгий срок – скажем, на месяц – невозможно. И причина тому – хаос.

Предположим, мы приняли какие-то погодные условия за начальные. Исходя из них, мы можем вычислить прогноз на будущее. Однако стоит нам хоть слегка скорректировать начальные условия, и наш прогноз очень скоро изменится до неузнаваемости. Именно этот факт подтолкнул американского математика и метеоролога Эдварда Лоренца к открытию хаоса. Как-то в 1950-х годах, работая с математически упрощенной моделью погоды, он ввел в свой компьютер данные и построил график, но тут его прервали. Вернувшись к работе, он решил не начинать вычисления с начала (это отняло бы слишком много времени), а запустил процесс моделирования с середины, вручную введя в компьютер рассчитанные ранее промежуточные данные. Полученная кривая поначалу соответствовала предыдущей, но вскоре стала все больше отклоняться от нее, словно бы это был совершенно новый график. Причина оказалась в том, что в памяти компьютера хранится больше десятичных знаков, чем в выводимых им округленных значениях. Когда Лоренц перезапустил программу с середины, эти “лишние” знаки учтены не были, поэтому введенные заново данные неуловимо отличались от первоначально полученного результата. В процессе вычислений эти отличия становились все более очевидными, пока не вылились в значительное отклонение. Этот случай привел к открытию принципа, который Лоренц назвал “эффектом бабочки”, имея в виду, что сегодняшний взмах крыльев бабочки может через месяц привести к урагану.

Того же эффекта, когда в определенный момент регулярность и предсказуемость уступают место хаосу, можно добиться и с помощью уравнений более простых, чем те, что используются при моделировании погоды. Возьмем некое значение x, которое может быть любым числом от 0 до 1 включительно. Затем умножим x на (1 – x) и на постоянную k, которая может быть любым числом от 1 до 4 включительно. Полученное значение x снова подставим в эту же формулу, и так снова и снова. На математическом языке можно записать то, что мы делаем, в виде x -> kx(1 – x) для 0 <= x <= 1 и 1 <= k <= 4. Выполняя эти действия, мы обнаружим, что для значений k, меньших или равных 3, существует аттрактор, состоящий из одной точки, к которому стремятся все значения x (кроме 0 и 1). Для значений k от 3 до 3,45 аттрактор состоит из двух чередующихся точек. При значении k в диапазоне от 3,45 до 3,54 аттрактор состоит из четырех точек, потом их становится восемь и так далее, причем количество точек удваивается все чаще и чаще. При значении k, равном приблизительно 3,57, происходит существенное изменение, после которого удвоение уже не учащается, а происходит бесконечное количество раз. На этом этапе система уже не может стабилизироваться и становится абсолютно хаотичной. Хаос возникает в момент, когда предсказуемая система становится полностью непредсказуемой. Например, в нашем случае при значении k, меньшем 3, легко предсказать, что после, скажем, ста итераций точка окажется очень близко к единственному аттрактору. При значениях k, превышающих 3,57, уже невозможно предсказать, как поведет себя в отдаленном будущем та или иная точка.

Процессом удвоения точек аттрактора (от одной к двум, от двух к четырем и так далее), который мы наблюдали, когда значение k в нашем примере превысило 3, управляет важная математическая постоянная, называемая константой Фейгенбаума. Увидеть, как эта важная константа возникает, можно на этапах, предшествующих хаосу. Первая фаза, с циклом в одну точку, имеет длину 2, поскольку длится от k = 1 до k = 3. Вторая фаза, с циклом в две точки, имеет длину приблизительно 0,45, так как длится от k = 3 до k = 3,45. Отношение 2:0,45 равно примерно 4,45. Третья фаза имеет длительность около 0,095. Отношение 0,45: 0,095 приблизительно равно 4,74. И так далее. Эти отношения стремятся к константе Фейгенбаума, которая приблизительно равна 4,669. Длительность фаз сокращается экспоненциально, так что к моменту, когда k достигает 3,57, цикл повторяется бесконечное количество раз.

Константа Фейгенбаума выявляется в результате процесса, который мы только что рассмотрели, но ее фундаментальность для теории хаоса в том, что она обнаруживается во всех аналогичных хаотических системах. Какое уравнение ни возьми (если только оно отвечает определенным базовым условиям), оно будет иметь циклы, длина которых изменяется вдвое в соответствии с константой Фейгенбаума.

Чтобы увидеть, как хаотические процессы приводят к образованию фракталов, можно взять тот же итеративный процесс и нанести на сетку координат аттракторы для каждого значения k. k = 3,57, – чистый хаос, но есть несколько значений k, для которых существует конечный аттрактор. Их называют “островами стабильности”. Один из таких островов образуется при значении k, близком к 3,82. В этом месте мы обнаруживаем аттрактор, состоящий всего из трех значений. Приблизив на графике любое из этих значений, мы видим рисунок, очень похожий на весь график в целом, хоть и не повторяющий его в точности.

В ходе своих новаторских исследований хаоса Лоренц также обнаружил новый вид фрактала, так называемый странный аттрактор. Обычный аттрактор прост в том смысле, что точки стремятся к нему, а затем совершают определенные постоянные циклы в его окрестностях. Странные же аттракторы, как мы увидим, ведут себя иначе. Для того чтобы получить первый пример странного аттрактора, Лоренц использовал систему дифференциальных уравнений. При увеличении масштаба в любой его точке появлялось бесконечное множество параллельных линий. Любая точка на аттракторе передвигалась по хаотической траектории рядом с ним, никогда не возвращаясь точно в исходное положение, а две точки, находившиеся изначально очень близко друг к другу, быстро расходились и в итоге оказывались на совершенно разных траекториях. Чтобы провести аналогию с физическим миром, представьте себе шарик для настольного тенниса и океан. Если шарик сбросить с высоты над океаном, он будет быстро падать, пока не коснется воды. Если его погрузить под воду и отпустить там, он быстро всплывет. Но как только он оказывается на поверхности океана, его движение становится совершенно непредсказуемым и хаотичным. Точно так же точка, не находящаяся на странном аттракторе, будет стремительно двигаться по направлению к нему. Достигнув же странного аттрактора, она начинает двигаться вблизи него хаотично.

Изучение фракталов – увлекательнейшее занятие, а по красоте мало какой математический объект способен составить им конкуренцию. Но кроме того, они играют важнейшую роль в физическом мире. В основе любого природного явления, которое кажется нам случайным и неупорядоченным, может лежать фрактал. Более того, можно даже утверждать, что все объекты и явления, существующие в этом мире, – фракталы, поскольку все они на любом уровне имеют ту или иную структуру, по крайней мере до уровня атомов. Облака, вены на руке, разветвления бронхов, листья деревьев – все они имеют структуру фрактала. В космологии по фрактальному принципу распределяется материя по Вселенной, и фрактал этот имеет структуру даже на уровнях меньше атомного ядра, вплоть до предельного значения расстояния, которому присвоен физический смысл, – так называемой планковской длины, равной 1,6 x 10–35 метра, или приблизительно одной стоквинтиллионной размера протона.


Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним

Странный аттрактор, известный как “циклически симметричный аттрактор Томаса”.


роизведение барабанной партии или посадить за ударную установку музыканта-робота. Но в игре профессиональных барабанщиков есть нечто, что отличает ее от идеально размеренного, безукоризненно точного ритма, производимого их электронными коллегами. И это “нечто” – незначительные изменения ритма и громкости, едва заметные отклонения от совершенства, которые, как показывают исследования, имеют фрактальный характер.

Международная группа ученых проанализировала работу на ударных Джеффа Поркаро, участника группы Toto, прославившегося своей виртуозной игрой на хай-хэте (сдвоенных тарелках), на котором он играл одной рукой. Как в ритме, так и в громкости ударов по хай-хэту исследователи обнаружили самоподобные фигуры, общая структура которых перекликалась с рисунком более коротких пассажей. Игра Поркаро на ударных – это акустический эквивалент фрактальной береговой линии, проявляющий самоподобие при различных масштабах. Кроме того, ученые установили, что слушателям больше нравятся именно такого рода вариации, а не идеально выстроенный ритмический рисунок или, наоборот, более случайный.

Фрактальные фигуры у каждого барабанщика свои, и это одна из особенностей, которая делает их игру уникальной и узнаваемой. Похожее наблюдается и у музыкантов, играющих на других инструментах. Эти мельчайшие отклонения от идеала – то, что отличает человека от машины.

Поскольку вокруг нас так много фракталов (пусть и не в строгом математическом смысле этого термина), компьютер способен быстро создать изображение, очень похожее на реальный объект, например, нарисовать дерево. Дайте ему лишь формулу и начальные данные – и через мгновение он выдаст вам фантастически реалистичную картинку. Неудивительно, что эта техника быстрого создания моделей планет, облаков, движущейся воды, ландшафтов, скал, растений и других объектов пейзажа так полюбилась специалистам по анимации и по компьютерной графике в кино, разработчикам авиасимуляторов и компьютерных игр. Нет нужды держать огромную базу данных со всеми объектами и локациями, необходимыми для съемки реалистичной сцены, – ведь компьютер запросто просчитает и построит все с лету, всего лишь повторяя на высокой скорости несколько несложных операций. Этот перспективный подход может сыграть важную роль в разработке будущих технологий погружения, в частности виртуальной реальности, где целью является создание действующих в реальном времени трехмерных изображений, неотличимых от окружающих нас объектов и явлений.


Глава 3. Неслучайная случайность | Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним | Глава 5. Фантастическая машина Тьюринга