Показаны сообщения с ярлыком математика. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком математика. Показать все сообщения

суббота, 7 марта 2026 г.

Числа, которые невозможно записать

Математики нашли числа, которые невозможно записать. Даже всей Вселенной не хватит

Представьте, что вам показывают ряд чисел: 1, 6, 21, 107 и — внимание! — 47 176 870. Кажется естественным спросить: какое число идёт дальше?

Угадать его невозможно. Эти значения — первые пять членов так называемой последовательности «занятого бобра». Она связана с одной из самых глубоких и трудных проблем теоретической информатики. Вычисление её членов оказывается настолько сложным, что уже более шестидесяти лет этой задачей занимаются и профессиональные математики, и энтузиасты.

Первые четыре числа были установлены ещё в 1960–1970-х годах. Пятое же, BB(5), оказалось во много раз больше предыдущих и лишь недавно — в прошлом году — было окончательно определено благодаря совместной работе группы любителей-исследователей в онлайн-сообществе Busy Beaver Challenge.

А вот значение шестого числа, BB(6), остаётся неизвестным. Известны лишь нижние границы, и они колоссальны. В 2022 году удалось доказать, что BB(6) настолько велико, что его невозможно даже записать привычным способом: если бы каждую цифру пытаться нанести на атом, атомы Вселенной закончились бы задолго до того, как удалось бы зафиксировать хоть сколько-нибудь значимую часть числа.

Учёный-информатик Скотт Ааронсон (Техасский университет в Остине) подчеркнул: это величина, которую мы не в силах ни вообразить, ни тем более «удержать в руках».

И всё же охотники за «бобрами» продолжают двигать границы. Недавно один из самых активных и загадочных участников конкурса сумел доказать новый, ещё более впечатляющий нижний предел для BB(6) — и менее чем через две недели снова превзошёл собственный рекорд. По сравнению с его результатами оценка 2022 года выглядит микроскопической.

Как заметил информатик Уильям Гасарч (Университет Мэриленда), шестое число буквально возносит нас в мир запредельных величин.

«Ловушка для бобра» связана с одной из самых известных и трудных проблем информатики: можно ли заранее определить, завершит ли программа работу или будет выполняться бесконечно?

Ещё в 1936 году Алан Тьюринг показал, что универсального метода для этого не существует. Это открытие получило название проблемы остановки. Суть в том, что любая процедура, которая сможет корректно решать задачу для одних программ, обязательно окажется бесполезной для других. Есть ситуации, в которых никакой алгоритм не сможет дать ответ.

Чтобы доказать это, Тьюринг ввёл строгую математическую модель вычислений — машину Тьюринга. В этой модели программы описываются как воображаемые устройства, выполняющие пошаговые действия по набору простых правил. Чем больше таких правил у машины, тем богаче её поведение и тем труднее заранее понять, завершится ли её работа или она зациклится навсегда.

А насколько всё усложняется? В 1962 году математик Тибор Радо предложил новый подход — он придумал игру под названием «занятый бобёр».

Правила такие: выбирается число n — это количество правил машины Тьюринга. Нужно найти такую машину с n правилами, которая сделает больше всех шагов, прежде чем остановится. Эта машина и называется «занятым бобром», а соответствующее число, BB(n), — это максимальное количество её шагов.

На первый взгляд задача кажется простой. Нужно лишь:

  1. Перечислить все возможные машины с n правилами.
  2. Смоделировать их работу на компьютере.
  3. Отсечь те, что сразу уходят в бесконечные циклы.
  4. Для остальных записать, сколько шагов они успели сделать.

Та машина, что проработает дольше всех, и будет «бобром-рекордсменом».

Но на практике всё гораздо сложнее. Количество возможных машин растёт лавинообразно с увеличением числа правил. Проверять каждую вручную бессмысленно, поэтому приходится писать специальные программы, чтобы классифицировать и отбраковывать варианты.

Некоторые машины легко раскусить: они быстро останавливаются или застревают в очевидных циклах. Но есть и такие, что работают очень долго, не проявляя никаких заметных закономерностей. И именно здесь в полную силу проявляется «проклятие проблемы остановки».

Чем больше правил у машины, тем больше вычислительной мощности требуется для анализа. Но простого увеличения мощности недостаточно — некоторые машины работают так долго, что их пошаговое моделирование становится просто невозможным. Чтобы разобраться с ними, нужны специальные математические трюки.

Как отметил инженер-программист и опытный исследователь «бобров» Шон Лигоцки, современные технологии, конечно, помогают, но их возможностей далеко не всегда хватает.

И всё же даже самые мощные компьютеры и самые хитрые алгоритмы оказываются бессильны перед некоторыми машинами Тьюринга. Они работают так долго и так непредсказуемо, что шаг за шагом моделировать их попросту невозможно. Для этого уже нужны не железо и код, а новые математические идеи. Именно здесь охота за «занятым бобром» превращается в настоящее приключение на грани науки и искусства — где числа перестают быть просто числами и становятся вызовом для нашего воображения.

Источник: https://t.me/mathematics_not_for_you.
Математика не для всех.

* * *

Мы привыкли считать, что «гугол» (10^100) - это много. Мы знаем, что количество атомов во всей наблюдаемой Вселенной огромно (примерно (10^80) ).

Но есть Число Грэма (G). И по сравнению с ним гугол - это даже не ноль. Это ничто.

Насколько оно большое?

Вы не можете записать Число Грэма. Даже если бы вы использовали каждый атом во Вселенной как чернила, и на каждом атоме написали бы по цифре... вам не хватило бы места. Вселенная слишком маленькая, чтобы просто записать это число, даже самым мелким шрифтом.

Обычная запись степеней (типа 10^50) здесь не работает - башни из степеней просто смешны для описания масштаба. Математикам пришлось изобрести специальную «стрелочную нотацию Кнута» (↑↑↑), чтобы хоть как-то его обозначить.

Почему оно может вас убить? Звучит как шутка, но есть физическое обоснование того, почему Число Грэма нельзя представить целиком.

Согласно современной физике, информация - это энергия, а энергия эквивалентна массе (E=mc^2). Чтобы запомнить информацию, нейроны вашего мозга должны изменить состояние. Если вы попытаетесь загрузить в голову все десятичные знаки Числа Грэма, плотность информации (энтропия) станет настолько высокой, что ваш мозг сколлапсирует под собственным весом. Буквально: Ваш череп превратится в маленькую черную дыру задолго до того, как вы запомните даже ничтожную долю этого числа.

Зачем оно вообще нужно?

Это не просто бред сумасшедшего ученого. Число Грэма появилось как верхняя граница решения серьезной задачи в Теории Рамсея (раздел математики, изучающий порядок в хаосе). Оно отвечает на вопрос о гиперкубах в многомерных пространствах. Ответ находится где-то между 6 и... Числом Грэма.

Итог: Математика - это единственная наука, где можно оперировать объектами, которые физически не могут существовать в нашей реальности, потому что они ее сломают.

Источник. @Pomatematike

четверг, 12 февраля 2026 г.

Нет - закону исключенного третьего

«Математика — свободное творчество, независимое от опыта; она создаётся из единственной априорной интуиции, которую можно назвать “постоянством в изменении”, или “единством в множественности”».

27 февраля 1881 г. родился Лёйтзен Эгберт Ян Брауэр — голландский философ и математик, работавший в таких областях математики, как топология, теория множеств, математическая логика, теория меры и комплексный анализ.

Брауэр положил начало новому направлению в математике — интуиционизму. В теории множеств, на основании которой хотелось бы построить математику, в начале XX в. обнаружились всякие парадоксы и противоречия. Чтобы выйти из кризиса, математики пробовали идти разными путями, и один из них — интуиционизм.

Брауэр подверг сомнению неограниченную приложимость в математических рассуждениях классических законов исключённого третьего, (снятия) двойного отрицания, косвенного доказательства (доказательства от противного). Одним из результатов анализа таких рассуждений явилось возникновение интуиционистской логики, сформулированной в 1930 г. учеником Брауэра А. Гейтингом и не содержащей указанных законов.

Интуиционистская логика отличается от классической. Например, в классической логике каждое высказывание либо истинно, либо ложно. А у интуиционистов есть истинные высказывания, ложные и все остальные, пока ещё непроверенные. Если высказывание не является истинным, отсюда ещё не следует, что оно ложно.

Интуиционисты не признают доказательств от противного и вообще всех неконструктивных доказательств, с особой осторожностью работают с бесконечностями. Взять какие-то высказывания, потом манипулировать ими по формальным правилам и делать формальные выводы — занятие не для них. Каждый отдельный вывод должен быть очевиден и ясен индивидуально.
 
Используя термин «ложный» как «противоположность истинного», классическая логика признаёт, что благодаря так называемому закону исключённого третьего каждое утверждение, в частности, утверждение о существовании, либо истинно, либо ложно независимо от того, знает ли кто-либо это на самом деле. Однако, как замечают интуиционисты, закон исключённого третьего действителен только для рассуждений о конечных областях объектов. Язык и логика не способны обеспечить достоверность математических рассуждений в бесконечной области. Закон исключённого третьего, истинный в любой сколь угодно большой конечной области, бесполезен в бесконечной. Поэтому ни сведение математики к логике, ни аксиоматизация математических теорий не годятся для её обоснования. Бесплодие этих проектов объясняется просто — они не способны создавать математические объекты, истинные в бесконечных областях.

Интуиционистское исчисление высказываний строил, в частности, А.Н. Колмогоров. Его ученик Пер Мартин-Лёф создал интуиционистскую теорию типов. Его подход использовал В.А. Воеводский для создания гомотопической теории типов. Он ввёл аксиому унивалентности и довёл свои идеи до этапа практических применений.
 
Математики продолжают работать над основаниями своей науки. Интуиционизм к настоящему времени ещё до конца не выкристаллизовался, его значение в обосновании математики предстоит узнать в будущем.

Источник

Математика не для всех

суббота, 31 января 2026 г.

Ошибка выжившего - пример из биографии математика Вальда

31 октября 1902 г. родился Абрахам Вальд, венгерский математик и статистик. 

В годы Второй мировой войны он использовал статистические методы для решения проблемы уменьшения потерь американской боевой авиатехники.

Командование американских и британских ВВС ежедневно отправляли сотни бомбардировщиков - бомбить немецкие города, военные заводы, склады оружия и другие объекты. В результате немецкой защиты обратно на базы самолёты союзников возвращались сильно потрёпанные, с многочисленными пробоинами в крыльях и хвостовом оперении от зенитной артиллерии и истребителей. Латать дыры на боевом самолёте — дело довольно сложное и дорогое; поэтому, устав от бесконечного ремонта, инженеры предложили закрыть крылья и оперение дополнительной бронёй. Военное руководство дало своё согласие, но тут вмешался Абрахам Вальд, работавший в те годы в Нью-Йорке.

— Вы делаете глупость! — заявил он. — Вы видите многочисленные пробоины в крыльях и на хвосте не потому, что туда чаще попадают снаряды немецких пушек! А потому, что те самолёты, которым снаряды попали в другие части, например, в двигатель или топливный бак, вообще не вернулись, они были сбиты, их пилоты погибли или попали в плен! Если самолёту попали в крыло, он может вернуться на базу — вот он, стоит здесь, живое тому свидетельство. А вот при попадании в бак или двигатель самолёт уже не возвращается, потому-то мы таких пробоин и не видим! Так что закрывать дополнительной бронёй нужно не те места, где много пробоин. А наоборот — те места, где их нет!

Этот исторический случай стал хрестоматийным примером ошибки выжившего.

пятница, 23 января 2026 г.

Этюды из математики

Любопытное открытие, сделанное в 1996 году исследователями Дэвидом Бэйли, Питером Боруэйном и Саймоном Плаффом. Им удалось найти довольно простую формулу — сумму бесконечного ряда членов, — с помощью которой можно вычислить любой знак числа пи, не зная ни одного предыдущего знака.

Строго говоря, вычисляемые по формуле Бэйли — Боруэйна — Плаффа знаки не десятичные, а шестнадцатеричные, то есть представлены по основанию 16.)\

На первый взгляд это кажется невозможным, да и для других математиков стало полным сюрпризом. Но еще больше поражает другое: для того чтобы вычислить с помощью этого метода, к примеру, миллиардный знак числа пи, достаточно обычного ноутбука и совсем немного времени — меньше, чем на обед в ресторане. Разные варианты формулы Бэйли — Боруэйна — Плаффа могут использоваться для поиска других “иррациональных” чисел, подобных пи, с десятичными знаками, что убегают вдаль бесконечной цепочкой, нигде не повторяясь.

Все, что нам осталось, — это вероятность, да и с той нет полной ясности. Существует несколько интерпретаций. Самое распространенное толкование — частотное.

Говоря о вероятности какого-либо события, “фреквентисты” имеют в виду шансы его наступления при многократном повторении одного и того же эксперимента. Но бывают случаи, когда такая стратегия бесполезна, например когда речь идет о событии, которое может произойти только один раз. Альтернативой тогда служит байесовский метод, названный так в честь английского ученого-статистика XVIII века Томаса Байеса. Расчет вероятности этим методом основан на степени нашей уверенности в определенном результате, то есть вероятность рассматривается как субъективное понятие.

Особенно интересно различия между байесовским и частотным подходами проявляются, когда их применяют к математическим понятиям. К примеру, спросим себя, является ли септиллионным знаком числа пи (на сегодня неизвестным) пятерка? Заранее знать ответ невозможно, но после того, как он будет вычислен, он уже никогда не изменится: сколько ни повторяй расчет числа пи, ответ будет всегда один и тот же. 

Если следовать частотной интерпретации, вероятность того, что септиллионный знак будет пятеркой, равна либо 1 (достоверное событие), либо 0 (невозможное) — другими словами, это или пятерка, или нет. Допустим, доказано, что число пи нормально, то есть мы точно знаем, что в составляющей его бесконечной цепочке знаков каждая из десяти цифр имеет одинаковую плотность распределения. Согласно байесовской интерпретации, отражающей нашу степень уверенности в том, что септиллионным знаком является именно пятерка, вероятность этого — 0,1 (ведь если число пи нормально, то любой его знак, пока он не вычислен, может с одинаковой вероятностью быть любой цифрой от 0 до 9). Но вот после того, как мы этот знак вычислим (если такое когда-нибудь произойдет), вероятность уже точно будет либо 1, либо 0. Фактическое значение септиллионного знака пи нисколько не поменяется, но вероятность того, что это пятерка, изменится — именно потому, что у нас будет больше информации. 

Информация играет определяющую роль в байесовском подходе: по мере повышения собственной информированности мы можем корректировать значение вероятности, делая его точнее. А при наличии полной информации (скажем, когда определенный знак числа пи вычислен) значения частотной и байесовской вероятности становятся одинаковыми — если мы возьмемся заново рассчитать уже вычисленный знак пи, ответ нам будет известен заранее. Зная все нюансы физической системы (в том числе некоторый элемент случайности, как, например, при распаде атомов радия), мы можем в точности повторить эксперимент и получить частотную вероятность, идеально совпадающую с байесовской.

И хотя байесовский подход кажется субъективным, он может быть строгим в абстрактном смысле. Предположим, у вас есть несимметричная монета: вероятность выпадения орла при ее подбрасывании может равняться какому угодно значению от 0 до 100 %, причем любое из них равновозможно. Бросаем ее первый раз — выпадает орел. Используя байесовскую интерпретацию, можно доказать, что вероятность выпадения орла при втором броске составляет ⅔. Но ведь начальная вероятность выпадения орла была ½, а монету мы не меняли. Байесовский подход позволяет рассуждать так: выпадение первого орла, конечно, не влияет напрямую на вероятность его выпадения при втором броске, но этот факт дает нам дополнительную информацию о монете, а с помощью этой информации мы уточняем свою оценку. Если монета сильно несимметрична в пользу решки, вероятность выпадения орла очень мала, а если сильно несимметрична в пользу орла, то вероятность его выпадения гораздо выше.

Байесовский подход также помогает избежать парадокса, впервые сформулированного в 1940-х годах немецким ученым-логиком Карлом Гемпелем. Когда люди видят, что один и тот же принцип (скажем, закон гравитации) исправно действует в течение долгого времени, они склонны делать вывод, что он с очень высокой вероятностью верен. Это так называемое индуктивное умозаключение, которое можно коротко сформулировать так: если наблюдаемое соответствует теории, то вероятность того, что эта теория верна, увеличивается. С помощью описанного им парадокса воронов Гемпель продемонстрировал, в чем слабое место индуктивной логики.

В своем рассказе “Вавилонская библиотека” аргентинский писатель Хорхе Луис Борхес рассказывает о библиотеке огромного, возможно бесконечного, размера с невообразимым количеством книг. 

Все книги имеют одинаковый формат: “в каждой книге четыреста страниц, на каждой странице сорок строчек, в каждой строке около восьмидесяти букв черного цвета”. Все тексты написаны на экзотическом языке, использующем только 22 буквенных символа, запятую, точку и пробел, но в книгах на полках библиотеки можно обнаружить все возможные комбинации этих знаков. Большинство книг содержат лишь бессмысленный набор букв; в других сочетания упорядоченны, но все равно лишены какого-либо смысла. Например, одна из книг целиком состоит из повторяющейся буквы M. В другой – все то же самое, кроме второй буквы, вместо которой стоит N. Есть книги со словами, предложениями и целыми абзацами, построенными по правилам грамматики того или иного языка, но абсолютно нелогичными. Есть исторические труды. Есть такие, в которых утверждается, что они содержат подлинную историю, но на деле они являются вымыслом. В некоторых даны описания еще не изобретенных машин и не сделанных открытий. Где-то на полках есть книга, содержащая все сочетания используемых 25 знаков, которые только можно себе представить или записать. И однако же все это гигантское хранилище книг совершенно бесполезно, поскольку, не зная заранее, что правда, а что ложь, что истина, а что вымысел, какая информация значима, а какая бессмысленна, невозможно извлечь из этого всеобъемлющего собрания символов никакой пользы. 

То же касается и старой идеи о том, что армия обезьян, беспорядочно стучащих по клавишам пишущих машинок, способна в конце концов произвести на свет собрание сочинений Шекспира. Они напечатают и решения всех научных проблем современности (хоть на это и потребуются триллионы лет). Проблема лишь в том, что они также напечатают и все неправильные решения, а вместе с ними убедительные опровержения всех правильных решений – и все это не считая умопомрачительных объемов абсолютной белиберды. Нет никакого смысла иметь перед глазами ответ на вопрос, если в одну кучу с ним свалены все возможные комбинации символов, из которых он состоит, а вы не имеете представления, какая из них верная.

В каком-то смысле интернет с его громадным объемом полезной информации, затерянной в многократно превышающем его объеме сплетен, полуправды и полной галиматьи, становится все более похожим на библиотеку Борхеса – вместилище всего на свете от глубокого научного знания до совершеннейшего бреда. Есть даже сайты, имитирующие Вавилонскую библиотеку: за долю секунды они выдают полотно случайных цепочек из букв, где иногда могут содержаться реально существующие слова или даже осмысленные обрывки информации. Когда у нас под рукой такой объем информации, кому или чему можно доверить роль третейского судьи, объективно оценивающего, что подлинно и достоверно? В конечном итоге, поскольку информация существует в виде наборов цифр, хранящихся в недрах электронных процессоров и носителей данных, ответ должен лежать где-то в области математики.

Цитировался: Агниджо Банерджи, Дэвид Дарлинг. Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним.

ИИ, и в частности LLM значительно лучше порождает множество текстов нежели орда обезьян, стучащих по клавиатурам, но тем не менее он безразличен к тому, что мы называем правдой или научной истиной.

воскресенье, 11 января 2026 г.

Термины “доказательство” и “истина”

Современные ученые вообще обходятся довольно скромными формулировками и предпочитают не употреблять термины “доказательство” и “истина” в некоем абсолютном смысле. Естественные науки – это в основном наблюдения, выстраивание теорий, наиболее логично объясняющих результаты наблюдений, и последующая проверка теорий дальнейшими наблюдениями и экспериментами. Научные теории носят предварительный характер: это лишь лучший для своего времени способ с помощью доступной информации объяснить, как функционирует окружающий нас мир. Всего одного нового подтвержденного факта, не укладывающегося в теорию, достаточно, чтобы разбить ее в пух и прах. Возьмите хоть гравитацию. Аристотель был убежден, что тяжелые предметы падают с большей скоростью, чем легкие, – ведь если одновременно сбросить с высоты камень и перышко, камень приземлится гораздо быстрее. Потребовалось немало хитроумных экспериментов и почти две тысячи лет, чтобы доказать неправоту Аристотеля.

Естественно-научную теорию можно опровергнуть или по крайней мере показать, что она не точна, – но вот доказать, что она всегда, при любых обстоятельствах верна, невозможно. Будущие открытия, о которых мы сегодня ничего не знаем, могут даже от самой стройной и убедительной теории не оставить камня на камне. С математикой же все иначе.

Доказательство – основа всей математической науки.

Математическую теорию возможно доказать так, чтоб не оставить и тени сомнения в ее правильности, и, будучи доказанной, она уже не изменится. К примеру, теорема Пифагора о сторонах прямоугольного треугольника доказана достоверно: просто немыслимо, что кто-нибудь когда-нибудь ее опровергнет (с оговорками, которые мы обсудим через минуту). Из всех областей знания есть всего две науки – математика и ее близкая родственница логика, – где возможна определенность, не допускающая никаких сомнений.

В 1928 году немецкий математик Давид Гильберт, известный своим обыкновением ставить перед коллегами вопросы, на которые не было готового ответа, сформулировал задачу, названную им Entscheidungsproblem, или “проблемой разрешимости”. В задаче спрашивалось: всегда ли можно найти поэтапную процедуру, позволяющую за конечный промежуток времени определить, является математическое утверждение истинным или ложным? Гильберт надеялся на положительный ответ, но не прошло и десяти лет, как эта надежда рухнула.

В 1931 году, за несколько лет до отъезда Гёделя из Австрии и начала работы в Институте перспективных исследований в Принстоне, где он подружился с Альбертом Эйнштейном, им были опубликованы две сенсационные, шокирующие теоремы – первая и вторая теоремы о неполноте. Если в двух словах, первая из них гласит, что любая математическая система, достаточно сложная, чтобы включать в себя обычную – школьную – арифметику, не может быть одновременно и полной, и непротиворечивой. Полная система – это такая, в которой все, что в нее входит, можно доказать или опровергнуть. Непротиворечивая – значит не содержащая таких утверждений, которые могут быть одновременно и доказаны, и опровергнуты. Как гром среди ясного неба, теоремы Гёделя о неполноте показывали, что в любой математической системе (за исключением самых простых) всегда найдутся утверждения истинные, но недоказуемые. Теоремы о неполноте в каком-то смысле аналогичны принципу неопределенности в физике, поскольку также указывают на существование фундаментального предела познания. И, как и принцип неопределенности, они раздражают и подавляют нас, дразня тем, что реальность – в том числе чисто интеллектуальная – самим своим поведением препятствует полному познанию того, что мы пытаемся постичь разумом. Грубо говоря, они показывают, что истина сильнее доказательства – а это ненавистно, особенно для математика.

Математики все еще расходятся во мнениях относительно второй проблемы Гильберта: возможно ли доказать, что арифметика непротиворечива? 

Одни разделяют вывод Гёделя и считают, что это невозможно в принципе, другие склоняются к точке зрения Генцена, предложившего частичное доказательство. 

Как бы то ни было, этот вопрос не затрагивает сути теорем Гёделя: что в рамках любой математической системы (такой, например, как арифметика Пеано или ZFC) возможно сформулировать неразрешимые утверждения. Можно, конечно, судить об истинности или ложности таких утверждений, используя средства другой системы (как это сделал Генцен, усилив простую арифметику ординалами), но мы все равно не будем знать, является ли эта другая система непротиворечивой. Нам остается только принять ее за таковую.

Еще одно применение теорем Геделя.

Гёдель показал, что в любой логически непротиворечивой системе аксиом, которая достаточно велика, чтобы включать в себя все правила арифметики, существуют истинные утверждения, чью истинность невозможно доказать средствами самой этой системы. Вывод, получивший название теорем Гёделя о неполноте, означал, что всегда будут существовать математические истины, которые невозможно доказать. Открытие стало потрясением для многих ученых, но оно еще не ставило крест на вопросе разрешимости математических утверждений, или, другими словами, на возможности найти алгоритм (последовательность шагов), способный гарантированно определить, является ли утверждение доказуемым, а если является – истинно оно или ложно. Крест на этом вопросе будет поставлен несколько позже, во многом благодаря молодому англичанину Алану Тьюрингу, который помог вынести окончательный вердикт по Entscheidungsproblem.

Тьюринг хотел знать, существует ли общий алгоритм, способный для любых входных данных определить, остановится машина или нет. Эта задача получила название “проблема остановки", и Тьюринг доказал, что такого алгоритма не существует. Далее, в заключительной части своей статьи, он показал, что отсюда следует вывод о неразрешимости Entscheidungsproblem. А это значит, что мы можем быть абсолютно уверены: никакая самая совершенная компьютерная программа не сумеет – во всех случаях – определить, завершит ли когда-нибудь свою работу какая-либо иная программа.

За месяц до выхода исторической статьи Тьюринга американский ученый-логик Алонзо Чёрч, его научный руководитель, независимо опубликовал собственную статью, в которой делал тот же вывод, но для доказательства использовал совершенно другой метод – лямбда-исчисление”.


Цитировался: Агниджо Банерджи, Дэвид Дарлинг. Эта странная математика. На краю бесконечности и за ним.

пятница, 19 декабря 2025 г.

Математика листа А4

Система стандартных бумажных форматов ISO 216 представляет собой не просто удобный каталог размеров, но продуманное математическое решение. Интересно, что ещё в 1923 г. на  советском свидетельстве о рождении, в углу документа уже стояла пометка о формате A5 и размерах 210×148 мм.

Исторически эта идея была предложена в 1786 г. немецким учёным Георгом Кристофом Лихтенбергом и впервые начала применяться во Франции в конце XVIII в. Сейчас она распространена по всему миру, за исключением США и Канады, где используют формат Letter с соотношением сторон 8,5×11 дюймов (примерно 216×279 мм). Такой лист немного шире и короче привычного нам А4. В отличие от научного подхода, лежащего в основе формата А4, размер US Letter был обусловлен производственными процессами и сложившейся практикой — США не перешли на метрическую систему мер, что позволило сохранить традиционные дюймовые размеры.

Основная идея метрического формата ISO 216 заключается в том, чтобы при сложении листа пополам получались два меньших листа с одинаковыми пропорциями. Это условие описывается функциональным уравнением: 

если исходный лист имеет стороны a и b (где a — длинная сторона), то после сгиба получается лист со сторонами b и a/2. Условие сохранения пропорций приводит к уравнению a/b = b/(a/2), которое упрощается до a² = 2b², откуда получается соотношение a/b = √2. Это число является неподвижной точкой данного преобразования — единственной пропорцией, обладающей свойством самоподобия.

Существует несколько способов построения иерархии таких форматов. Серия A основана на конструктивном принципе: лист A0 имеет площадь 1 м² при сохранении пропорции √2. Решение системы уравнений для площади и пропорции даёт точные размеры A0: 2⁻¹ᐟ⁴ × 2¹ᐟ⁴ метров. Все последующие форматы получаются последовательным делением пополам с сохранением той же пропорции.

Серия B строится на другом принципе — среднего геометрического. Каждый формат Bn является средним геометрическим между An и A(n–1). Например, B1 = √(A0 × A1). Этот подход создает плавную шкалу промежуточных размеров.

Серия C, используемая для конвертов, идёт ещё дальше: каждый её формат представляет собой среднее геометрическое между соответствующими форматами A и B. Именно поэтому лист A4 идеально помещается в конверт C4 — математическое соотношение гарантирует оптимальный зазор.

С точки зрения алгебраической структуры, идеальные размеры форматов принадлежат полю ℚ (√2) — полю рациональных чисел с добавленным корнем из двух. Каждый размер можно выразить как линейную комбинацию 1 и √2 с рациональными коэффициентами. На практике используются целочисленные приближения этих идеальных размеров, подобранные так, что погрешность пропорции не превышает 0,01%.

Эту идею можно обобщить на многомерный случай. Например, «идеальный» ящик, который при разрезании пополам даёт два подобных исходному, в трёхмерном случае будет иметь соотношение ребер 1 : ∛2 : ∛4. В n-мерном пространстве гиперпрямоугольник с таким свойством самоподобия будет иметь рёбра с соотношениями, представляющими собой степени двойки с показателями k/n, где k = 0, 1, ..., n–1. Таким образом, пропорция листа бумаги оказывается частным случаем более общего математического принципа.

Вот так обычный лист бумаги, который мы достаём из принтера, демонстрирует практическое применение математических принципов — от функциональных уравнений и конструктивных построений до алгебраических структур и многомерных обобщений.

Источник: https://t.me/mathematics_not_for_you.
Математика не для всех.

среда, 5 ноября 2025 г.

О невычислимой функции

Что такое невычислимая функция и как она говорит нам о границах познания?

Интуитивно хочется верить, что любую функцию можно запрограммировать — дать ей вход, дождаться ответа. Но в реальности существует класс функций, которые нельзя вычислить никаким алгоритмом. Вообще. Даже если дать бесконечно много времени.

Типичный пример — функция Busy Beaver, но она растёт столь стремительно, что кажется далёкой от жизни. Гораздо интереснее функция, поведение которой можно себе представить — медленно растущая и при этом невычислимая. Её мы и разберём.

Представим: дана задача — напечатать число n. Самый примитивный способ — print(n). Но если число огромное, можно схитрить, использовать циклы или свойства числа. Например:

print(1);
for i := 1 to 1000000 do print(0)

Эта программа короче, чем если бы мы вручную вписали миллион нулей. Получается, одно и то же число можно напечатать программами разной длины.

Возникает естественный вопрос: какая самая короткая программа, которая печатает заданное число n? Обозначим длину этой программы через f(n).

И вот ключ: функция f(n) — невычислима. То есть невозможно написать программу, которая по числу n вычислит f(n).

Почему?

Допустим, мы смогли бы её вычислить. Тогда можно написать программу, которая находит наименьшее число, которое нельзя напечатать программой короче m символов. Такая программа существует — ведь программ ограниченной длины конечное количество, а чисел бесконечно много.

Теперь добавим к этой программе ещё немного кода — скажем, 100 символов — и попросим её напечатать g(K+100) — то самое "непечатаемое" число. Программа длиной меньше K+100 напечатала число, которое не должна была уметь напечатать. Противоречие. Значит, наша исходная гипотеза — о вычислимости f(n) — ложна.

Этот аргумент перекликается с парадоксом Берри: "наименьшее число, которое нельзя описать менее чем двадцатью словами" — а ведь сама фраза состоит из меньше чем двадцати слов.

Функция f(n) медленно растёт. Прямое распечатывание числа даёт простой, но не оптимальный вариант. Иногда кто-то найдёт программу, которая делает это короче. Но можем ли мы быть уверены, что нет ещё более короткой? Возможно, какая-то программа длиной в 800 символов уже запущена, мы видим её код, но не знаем, остановится ли она. Если бы мы могли это предсказать — мы бы могли вычислять f(n). Но мы не можем. И в этом — краеугольный камень всей теории алгоритмов.

Из этого следует, что проблема остановки — тоже неразрешима. То есть мы не можем всегда сказать, остановится ли программа или будет работать вечно.

Этот результат говорит не просто о математике. Он говорит о границах, за которые не может пройти даже идеальная машина. Даже если мы точно знаем её алгоритм. Мы можем наблюдать за работой программы, видеть её шаги, понимать логику, но не знать финала.

Это не просто абстракция. Это метафора ограниченности любого интеллекта — человеческого или машинного. Мы можем быть свидетелями текста, но никогда не поймём всех его возможных значений.

Из телеграмма канала "Математика не для всех".

понедельник, 27 октября 2025 г.

Математическая травма

Математическая травма -- термин становится все более популярным. Особенно активна на модной теме Дженнифер Рюф из Орегонского университета. Вот одна из её статей: https://theconversation.com/think-youre-bad-at-math-you-may-suffer-from-math-trauma-104209


Рюф утверждает: явление не сводится к способностям учеников и эффективности преподавания -- оно носит характер своеобразной психологической травмы, похожей на полученную в детстве или в катастрофе.


Математически травмированный человек испытывает всепоглощающий страх перед формулами и задачами, он впадает в ступор или страшное волнение от одного их вида, панически опасаясь сказать что-то неправильное. Когда-то раньше он попал впросак и с тех пор боится. Ровно так же переживший землетрясение человек пугается, услышав отбойный молоток, и может даже разрыдаться.


Но возникает другой вопрос: а почему не травмируются психологически футбольные болельщики? Они заведомо плохо разбираются в предмете, постоянно ошибаются в оценках и прогнозах, однако не испытывают по этому поводу никаких тревог. Пролетев сегодня с одним прогнозом, они назавтра с таким же жаром будут спорить о другом.


Также никто не отмечает политических или искусствоведческих травм. Разве что встречается психологический барьер при изучении иностранного языка, когда нужно говорить, и тоже возникает страх ошибки. Но все же не такой как перед формулами. Почему так?


Вероятно, дело именно в том, что можно спорить. На это указывают турецкие исследователи в своей работе "Как избежать математической травмы" (http://users.math.uoc.gr/~ictm2/Proceedings/pap132.pdf ) . 

О футболе, литературе или кино можно и нужно спорить, здесь не бывает единого мнения, поэтому люди раскрепощаются и спокойно дискутируют. В языках действуют уже довольно жесткие правила грамматики, хотя некий зазор имеется. В математике же все точно -- ты либо понимаешь формулу или теорему, либо нет; либо ты решил задачу, либо нет. Спорить не о чем. И вот это страшит и порождает комплексы.


Как бороться? Предлагается устраивать мероприятия с введением неоднозначности, когда есть что обсудить. Например, преподавать математику через её историю или рассказы об учёных, через их личную жизнь и преодоление себя. Можно устраивать спектакли и музыкальные шоу. А собственно математика ко всем этим мероприятиям прилагается как бы в нагрузку. Дескать, чтобы понять, почему ученый поступил так, а не иначе, нужно врубиться в ту или иную теорему.

понедельник, 25 августа 2025 г.

Из книги "Гиперпространство" М.Каку

Великая теория объединения


Поскольку Стандартная модель настолько искусственна, было со смешанным успехом предпринято немало попыток отойти от нее. 

В частности, в конце 1970-х гг. пользовались популярностью теории Великого объединения (Grand Unified Theory — GUT), пытающиеся объединить симметрию сильного, слабого и электромагнитного квантов, включая их в более крупную симметричную группу (например, SU(5), O(10) или Е(6)). Вместо того чтобы примитивным образом сращивать симметричные группы трех взаимодействий, теории Великого объединения исходили из более масштабной симметрии, требующей меньшего количества произвольных констант и допущений. Теории Великого объединения существенно увеличили количество частиц по сравнению со Стандартной моделью, а преимуществом стала замена громоздких групп SU(3) × SU(2) × U(1) единственной симметричной группой. В простейшей из теорий Великого объединения, названной SU(5), применяется 24 поля Янга–Миллса, но по крайней мере все эти поля Янга–Миллса принадлежат одной, а не трем разным симметричным группам.

Эстетическое преимущество теорий Великого объединения в том, что они подводят одну и ту же базу под сильное взаимодействие кварков и под слабое взаимодействие лептонов. Так, в SU(5) мультиплет частиц состоит из трех цветных кварков, электрона и нейтрино. Вращения группы SU(5) переводят эти частицы друг в друга без изменения физической модели их описания.

О теории струн


К сожалению, в настоящее время специалисты по теории струн не в состоянии объяснить, почему выбрано именно десять измерений. Ответ скрыт в глубинах математики, в области так называемых модулярных функций. Оперируя петлевыми диаграммами КСВ, созданными взаимодействующими струнами, мы сталкиваемся со странными модулярными функциями, где число 10 возникает в неожиданных местах.

Эксперимент с сотворением мира


Английский философ XVIII в. Дэвид Юм , известный своим высказыванием, что каждая теория должна строиться на фундаменте эксперимента, так и не сумел объяснить, каким образом можно экспериментально подтвердить креационистскую теорию.

Юм утверждал, что суть эксперимента — в его воспроизводимости. Если эксперимент нельзя повторять снова и снова в разных местах и в разное время и получать одинаковые результаты, значит, теория не внушает доверия. Но как осуществить эксперимент с сотворением мира? Поскольку сотворение по определению невоспроизводимо, Юму пришлось признать, что подтвердить какую бы то ни было теорию сотворения невозможно. И он заявил, что наука может ответить почти на все вопросы, касающиеся Вселенной, кроме единственного — о сотворении, которое нельзя воспроизвести экспериментальным путем.

Последствия применения принципа Оккама


Теория эфира давала удобный ответ на каверзный вопрос: если свет — волна и если свет может распространяться в вакууме, тогда что же такое волнообразные колебания? Ответ состоял в том, что эфир, подобно жидкости, совершает колебания даже в вакууме. Эйнштейн доказал необязательность существования эфира. Однако он никогда не утверждал, что эфира не существует — просто сказал, что он нерелевантен. Таким образом, следуя принципу Оккама, физики больше не обращаются к эфиру.)

Продолжая в том же духе, физики воздерживаются от категорических заявлений о том, что ангелов и чудес не бывает. Возможно, и те и другие есть. Но чудеса почти по определению не повторяются регулярно, следовательно, их нельзя количественно оценить в ходе эксперимента. Значит, в соответствии с принципом Оккама их надо игнорировать (конечно, если мы не найдем воспроизводимое и измеримое чудо или ангела).

О футурологии


Футурология, или предсказание будущего на основании рациональных научных суждений, - рискованная наука.

Кое-кто вообще считает ее не наукой, а чем-то вроде фокусов или колдовства. Футурология заслуженно пользуется этой сомнительной славой: все «научные» опросы о следующем десятилетии, проведенные с участием футурологов, угодили мимо цели. Примитивность футурологии как науки объясняется тем, что нам свойственно мыслить линейно, а знания развиваются экспоненциально. К примеру, опросы футурологов показали, что они берут известные достижения технологии и просто удваивают или утраивают их, предсказывая будущее.
Опросы в 1920-х гг. показали, что футурологи предсказывали: через несколько десятилетий целый флот дирижаблей будет возить пассажиров через Атлантику. Однако наука выбирает неожиданные пути развития.

В краткосрочной перспективе, при экстраполяции на несколько лет, можно с уверенностью предсказывать, что наука будет неуклонно осуществлять количественные усовершенствования существующих технологий. Но при экстраполяции на несколько десятилетий мы видим, что определяющим фактором становятся качественные прорывы в новых сферах и открытие новых отраслей в неожиданных местах.

Вероятно, самый известный промах футурологов - предсказания Джона фон Неймана, отца современного компьютера и одного из самых выдающихся математиков столетия. После войны он сделал два прогноза: согласно первому в будущем компьютеры станут настолько громоздкими и дорогостоящими, что их смогут позволить себе лишь правительства развитых стран; согласно второму — компьютеры смогут точно предсказывать погоду.

Из постороннего источника - для парадоксального.
Чем точнее и полнее ты знаешь свое будущее, тем больше у тебя оснований считать, что ты его уже прожил. Когда исход игры становится ясен, мы утрачиваем к ней интерес и начинаем новую партию. Вот почему многие люди не желают, чтобы им предсказывали судьбу: дело не в том, что, по их мнению, все это предрассудки, и не в том, что они боятся, как бы им не напророчили нечто ужасное. Все просто сводится к тому, что чем более определено наше будущее, тем меньше в нем неожиданностей и тем скучнее в нем жить.

Классификация цивилизаций будущего


Астроном Николай Кардашев классифицировал цивилизации будущего следующим образом:
  • Цивилизация I типа контролирует энергетические ресурсы целой планеты. Эта цивилизация способна управлять погодой, предотвращать землетрясения, внедряться в глубины земной коры и пользоваться дарами океанов. Она уже завершила исследование своей солнечной системы.
  • Цивилизация II типа контролирует энергию самого Солнца. И это не просто пассивное ее использование: цивилизация данного типа осваивает Солнце. Ее энергетические потребности настолько велики, что мощность Солнца эксплуатируется непосредственно для приведения в действие машин. Эта цивилизация начнет колонизацию местной солнечной системы.
  • Цивилизация III типа контролирует энергию всей галактики. Источником энергии ей служат миллиарды звездных систем. Вероятно, представители этой цивилизации уже освоили уравнения Эйнштейна и могут по своему желанию манипулировать пространством-временем.

Нашу цивилизацию, в отличие от перечисленных, можно отнести к нулевому типу, так как она лишь начинает черпать планетарные ресурсы, но не располагает технологическими и другими возможностями, чтобы контролировать их.

Цитата из книги "Конец мира – это только начало":

"Еще "недавно", в 1700 году, вся энергия, используемая людьми, бралась из трех источников: мускулы, вода или ветер. Предыдущие тринадцать тысячелетий человечество пыталось использовать эти три силы в больших объемах и с большей эффективностью, но использование ископаемого топлива всё это изменило".


Споры о сравнительных достоинствах физики и философии


Споры о сравнительных достоинствах физики и философии порой напоминают мне служебную записку одного главы университета, который проанализировал разницу между этими учеными.

Он писал: «И почему же это вам, физикам, всегда требуется так много дорогостоящей аппаратуры? Вон кафедра математики ничего не просит, кроме бумаги, карандашей и мусорных корзин. А кафедра философии еще лучше: ей даже мусорных корзин не нужно»

О Боге ученых

Как я понимаю, проблема в том, что в слово «Бог» люди вкладывают различный смысл, а использование слов, исполненных невысказанного, скрытого символизма, только затуманивает проблему. 

Оказалось, что, для того чтобы хоть как-нибудь прояснить ее, полезно четко разграничивать два типа значений слова «Бог». 

Иногда полезно различать Бога чудес и Бога порядка.

Когда словом «Бог» пользуются ученые, обычно они подразумевают Бога порядка. Можно с уверенностью утверждать, что большинство ученых верит в существование некой формы космического порядка во Вселенной.

Но для человека, не принадлежащего к кругу ученых, слово «Бог» почти наверняка означает Бога чудес, в этом и заключается причина непонимания между учеными и обывателями. Бог чудес вмешивается в наши дела, творит чудеса, разрушает города грешников, громит армии врагов, топит войска фараона, мстит чистым и достославным.

У Бога чудес есть одно огромное преимущество перед Богом порядка. Бог чудес объясняет мифологию нашим предназначением во Вселенной; Бог порядка не дает ответа на этот вопрос.

Литература


Митио Каку: Гиперпространство. Научная одиссея через параллельные миры, дыры во времени и десятое измерение.

Подробнее: https://www.labirint.ru/books/432347/

суббота, 9 августа 2025 г.

Философия математики

Из книги в настоящую заметку перенесены введение и заключения.

Габриэле Лолли. Философия математики: наследие двадцатого
столетия / Пер. с итал. А.Л. Сочкова, С.М. Антакова, под ред. проф.
Я.Д. Сергеева. – Н. Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета
им. Н.И. Лобачевского, 2012. – 299 с.

Перенесено не все. 

Из "Введение"

В этой книге рассмотрен широкий спектр философии математики двадцатого века, представленный, прежде всего, теми ее направлениями, которые во второй половине столетия явили собой концепции, актуальные и сегодня. На рубеже веков к таким течениям С. Феферман отнес 
  • платонизм, структурализм, натурализм, предикативизм, конструктивизм и формализм. 
Наш список богаче, в него вошли и философии, может быть, не столь знаковые, но определенно показательные.

Книга представляет собой беглый обзор существующих философских течений, обзор, который, однако, достаточно точен и последователен. Выбор рассматриваемых направлений, как всегда, является упрощающим и субъективным. Исключены некоторые оригинальные идеи, которые не получили дальнейшего развития. Не посвящено отдельной главы основаниям теории категорий, которая понемногу сдает свои позиции несмотря на то, что ранее претендовала на радикальный пересмотр концептуальной организации математики. Амбиции теории категорий отчасти обоснованны, если исследования по основаниям математики разрабатываются нетрадиционным образом. Если же их рассматривать только как предложение новой понятийной структуры, то категории порождают те же самые проблемы, что и множества, причем эти последние связаны, в основном, с классической философской проблематикой, в то время как категории закладывают в основания математики специфическую концепцию – понятие функции, которая не принадлежит естественному бытовому языку. Теория категорий, во всяком случае, совместима с различными основными течениями философии математики, как, например, с реализмом, так и с формализмом.

Философия математики представляет собой научную дисциплину, которую продолжают культивировать с прилежанием, что приносит многочисленные плоды. Видимо, это происходит потому, что нет окончательных выводов и можно вновь и вновь возвращаться к тем же самым проблемам с новыми идеями и аргументами. Само название этой науки подсказывает, что она интересует и философов, и математиков, которые ведут исследования различными способами, по-своему формулируя и проблемы, и решения. Откровенно говоря, философия математики, которая достаточно непроста и требует широкого кругозора и глубоких знаний во многих отраслях науки, не всегда оценивается по достоинству и теми, и другими, если, конечно, не сводится к простым и незатейливым формулам.

Из "Заключение"

...смелая (или легкомысленная) экстраполяция первых нейрофизиологических результатов, которые подтверждают генетическое наследование элементарных понятий арифметики. Предлагается гипотеза, что математические объекты могли бы являться тем, что осталось в результате отбора (в дарвиновском смысле) в процессе приспособления. Естественный отбор мог быть фактором филогенетического развития с целью обеспечить построение мозгом определенных внутренних представлений, обладающих преимуществами в плане их приспособленности к закономерностям мира, как, к примеру, глаз приспособился для зрения. 


В недавнем n-м предложении оживить философию математики Б. Голд (Bonnie Gold) составила список 38 вопросов или проблем, разработка которых могла бы интересовать математиков. Многие из них являются традиционными и касаются существова ния математических объектов, природы математического знания, его достоверности и границ, роли доказательства и различных видов интуиции или других источников знания, перехода от первых конкретных практических опытов к более продвинутому знанию, возможной пересматриваемости или, наоборот, перманентности математических результатов и их фальсифицируемости, связи с естественными науками, роста математических идей, ошибок, свободы и необходимости, изобретения и открытия. Мы затронули практически все, кроме явно выраженных социологических, как то одновременные открытия или роль сотрудничества, происхождение проблем, мотивации для исследований, национальные различия. Некоторые вопросы направлены, прежде всего, на участие математиков, когда Голд просит ответить на вопрос, что общего есть между алгеброй, анализом, топологией и комбинаторикой и почему все эти дисциплины классифицированы под одним и тем же названием (математика), и каково значение глубоких связей между разделами, которые кажутся внешне различными. К вопросам для математиков относятся и исследование роли эстетических критериев и окружающей культуры, использование символов и определений или лемм как сокращений доказательств, значение обобщения, отношения между математикой письменной и устной, или неформальной, а также стиль изложения. Речь идет о приглашении к целому спектру разнообразных исследований, причем не обязательно связанных друг с другом или сходящихся к одной общей цели. Большую часть из них могут выполнить лишь математики, другие исследования лучше проводить в сотрудничестве.

Среди положительных уроков мы поняли, благодаря Дедекинду и логицизму, что можно определить натуральные числа: повторение следования дает отдельные числа, но абстрактная идея итерации, которая позволяет нам сказать, что все они имеются в распоряжении, помимо ее утверждения может быть определена, если принимается понятие бесконечности. Всего лишь сто лет тому назад математики сомневались в том, можно ли с помощью одного единственного мыслительного акта получить бесконечные заключения, которые устанавливают результат для всех натуральных чисел, и спрашивали себя, нужно ли придумывать либо отбросить понятие бесконечных доказательств.

Мы поняли также, благодаря логике, что натуральные числа не поддаются определению. Поняли, что определить не значит перевести что-то в плоскость объективного существования, не значит выступить Создателем. Но это значит подготовить возможность отношений, которые зависят от логики, которую предполагается использовать для вывода следствий. Мы знаем действительно все по поводу возможностей, которые дают различные типы логики первого или высших порядков, или неклассических.

Мы поняли, благодаря дедуктивизму, что такое теорема, и как применяется аксиоматический метод. Поняли, что дедуктивный вывод есть некая формальная структура, которую можно запрограммировать в машине для выполнения, и что машины могут выполнять доказательства. Поняли, что такое структура, и что математика изучает структуры и становится все более чем-то, что не является наукой о числе.

В итоге мы поняли две или три действительно важные вещи о математике (фрагментарно, может быть, и, кто-то мог бы сказать, запоздало). Да, потребовалось время для всего этого, но, с другой стороны, сколько времени потребовалось, чтобы увидеть эллипсы в небе?

Достижения логицизма, дедуктивизма, структурализма, логики являются богатством знаний о математике, которые имеют непреходящее значение, никогда не будут опорочены и должны быть приняты всеми, не должны стать поводом философских споров. Совсем не обязательно принимать философию, которая сопровождала их открытие, чтобы признать значение этих результатов.

К сожалению, когда говорится, что мы что-то поняли, это не означает, что поняли все. Иногда в полемике продолжают отрицать очевидные факты. К примеру, Дж.-К. Рота прокомментировал теорему Дезарга, которая выделяется своей центральной ролью из мириадов прочих забытых результатов проективной геометрии, справедливо отметив, что ее важность заслуженна, поскольку «она открыла новые горизонты возможностей, которые связывают алгебру и геометрию неожиданным образом». После чего не смог отказаться от попытки антиаксиоматического выпада:

То, что аксиоматическое представление некоторой математической темы скрывает, для понимания математики не менее значимо, чем то, что аксиоматическое представление претендует раскрыть.

Правда же состоит в том, что теорема Дезарга занимает то место, которое занимает, потому, что стали понятны ее эквивалентность с погружаемостью плоскости в пространство, ее связи с пространственными аксиомами, с возможностью представить аффинную плоскость телом, с теоремой Паскаля и коммутативным законом умножения, а все это обязано аксиоматическим исследованиям Гильберта в Grundlagen der Geometrie 1899 года. Забывать – это просто.

Стоит предостеречь, что все то, что было понято, может оказаться забыто, прежде всего, если это не преподается, если этому отдается должное словами, а потом не подготавливается и не снаряжается для передачи последующим поколениям или, что еще хуже, если продолжаются бесплодные идеологические споры. Нет никакой гарантии перманентности. Достаточно вспомнить, на сколь большое время была забыта эмпирическая индукция Эйлера, потому что, естественно, все занимались другим. Эйлер не был потерян целиком, мы его восстановили. Но не всегда будет происходить так, как в период мрачного Средневековья, и не всегда придут арабы, чтобы помочь нам. Если правда то, что трудно стереть все следы какого-то интеллектуального достижения, то правдой является также и то, что «большая деревня» представляет собой опасность из-за своей унификации и отсутствия экологических ниш для сохранения сокровищ прошлого.

Еще многое, конечно, нужно понять. Горячей темой, но, кажется, лишь потому, что она сейчас стала актуальной из-за компьютера, является, без сомнения, соотношение между алгоритмами и доказательствами и соотношение их с третьим центральным моментом математики, каковым является творческий акт определения. Алгоритмы и доказательства отделяются от понятий, представленных определениями, но именно последние, накапливаясь, утверждают и делают их работоспособными моделями.

Тот факт, что вычисление и логический вывод являются одним и тем же в абстрактных моделях, представленных формальными системами, не говорит ничего (это как заявить, что всякая информация сводится к 0 и 1). Другой пример: обязательное сопровождение алгоритмов соответствующими доказательствами их корректности или, наоборот, извлечение алгоритмов из конструктивистских доказательств. Это интересные результаты и процедуры, но факт остается фактом (вспомним Витгенштейна) – с точки зрения психологии, практики, культуры, антропологии доказательство и вычисление представляют собой две различные деятельности, которые, однако, обязательно и неотвратимо сливаются.

С другой стороны, возможно, что эта проблема вместо того, чтобы оказаться в центре философского внимания, исчезнет, как того желают многие, те, кто считает доказательство морально устаревшей вещью вместе со всем тем, что имеет дело с языком. Ничего нельзя предвидеть заранее.

Философия математики будет определяться исследованиями и результатами математики, а они непредсказуемы, даже если уже сейчас известны. Непредсказуемым является процесс их концентрации в некую критическую массу, в ударный кулак, который порождает сдвиг в некотором направлении. За последние два столетия, как можно заметить, философия математики сформировалась, своеобразным и непредвиденным со стороны философии образом, событиями, происходившими в математике.

В той части, где излагаются философии математики, очевидной альтернативой представлению различных течений мог бы быть вариант, прослеживающий хронологическое развитие, который мы рассматривали и отклонили лишь потому, что он слишком сложен и имеет большое количество переплетающихся связей, которые необходимо отследить. Внутри некоторых философских направлений историческая составляющая видна под определенным углом зрения. Нет основания принимать априорно, что уменьшение числа точек зрения до очень небольшого количества позволило бы установить суть дела. Наоборот, взгляд с одной лишь точки зрения неизбежно будет упрощенным, потеряет в познавательном содержании и сразу станет идеологическим. В случае философии математики последних двух столетий краткое историческое изложение представляется приблизительно следующим.

Девятнадцатый век предъявил математике драматическую проблему отделения от физического мира, необходимость рационального определения всех математических понятий и, прежде всего, континуума, открытие интриги аксиоматического метода и приключения бесконечности, порожденные Анализом и формальным представлением его функций. Здесь лежат корни логицизма и теории множеств, новой логики, программы Гильберта, дедуктивизма и структурализма. Из всех кризисов (иррациональности, бесконечно малые, ряды) математики всегда выходили, разрешая трудности при помощи новой математики. В данном случае произошло то же самое (алгебраические структуры, теория множеств, теория вычислимости), но в этом кризисе, который был преимущественно кризисом оснований, была приобретена также большая мудрость относительно самого способа существования математики со всеми достижениями, о которых говорилось и которые не должны рассматриваться обязательно приводящими к единообразному представлению математики. Иллюзии о существовании окончательных оснований математики были потеряны по дороге.

Возможно, математика не нуждается в основаниях или не подлежит обоснованию, но значительное развитие абстрактной математики конца девятнадцатого и начала двадцатого столетия (функциональные пространства, геометрические многообразия, топология) требовало систематизации или новой организации, которая не могла быть обеспечена теорией множеств, хотя она и принималась в качестве базисной теории.

Теория множеств предлагала удобный и адекватный язык, но там, где она показывала, каким образом любое математическое понятие, любая структура определяется на ее языке, она совершала акт редукционизма, что не соответствовало потребностям математиков. Они, увидев теоретико-множественные определения своих творений, не узнавали их более, как художник не узнает свои краски среди длин волн, которые обусловливают цвета.

Организация всего нового материала была выполнена Бурбаки к середине столетия. Согласованное изложение математики, осуществленное Бурбаки, было полезным, корректным, глубоким, но это было упорядочение сверху, некое унифицирующее объединение наиболее общих понятий и их сочленений в соответствующих разделах.

Такие чрезвычайно общие понятия не встречаются в построении снизу, в реальном развитии теорий и в их стандартных изложениях, например, для специалистов, занимающихся прикладными задачами. Объединение понятий, зарождающихся в различных разделах, в одно общее является неотъемлемой и важной частью развития математических теорий, но всеобщность должна быть пунктом назначения и не может быть пунктом отправления.

Совершенство бурбакистской конструкции усилило, однако, искушение работать над надстройками (или внутри) этого неестественно огромного, сочлененного и самодостаточного абстрактного построения, как если бы существовало только оно, а не реальный мир, как природный, так и человеческий.

От этого появилось несколько нереальное представление о математике, будто бы живущей в некоторой платоновской гиперурании. Оно на несколько десятилетий (почти для двух поколений) определило вектор исследований и преподавание математики на всех уровнях.

Платоновский мир – это, все же, не человеческий мир. В последнем история, которая развивалась в результате действий конкретных людей, приносила, между тем, новые открытия и новые виды деятельности (в то же время не отвергались и традиционные, к примеру, связанные с физическими исследованиями).

Исследования, которые стали возможны благодаря компьютерам (или были порождены ими), обеспечили расцвет математики проб и ошибок, предположений и экспериментов. Компьютеры возвратили вычисления также и в алгебру, где они были оставлены и где предпочтения были сделаны в пользу (необходимых и полезных) абстракций.

В тот же самый период под влиянием социальных перипетий рождались или укреплялись новые научные тематики и исследования, которые вовлекали математику или ускоряли развитие ее новых разделов (исследование операций, статистика или экономические приложения). Это происходило за счет импульса, приданного в том числе и ими (помимо воздействия со стороны компьютерных наук) комбинаторной математике с конечными величинами.

Философия математики отреагировала, перенеся математику из разума или из гиперурании в мир, но уже не в природный, а в человеческий. Конец столетия увидел появление ряда разнообразных тенденций, которые можно было бы назвать гуманитарными и которые имели бы в качестве общего знаменателя желание рассматривать математику как один из видов человеческой деятельности настолько, насколько подобная формула может что-то означать.

Было уже упомянуто предложение Уайлдера (Wilder) рассматривать математику как культурную систему. Понятиями, подходящими для изучения культурных систем, являются, к примеру, понятия напряжения, консолидации, давления внешней среды. Уайлдер сформулировал несколько законов эволюции, касающихся принятия новой концепции, ее закрепления, распространения или изоляции, роли проблем и решений, проявления нарушения непрерывности, феномена антиципаций и множественных открытий и многого другого, пытаясь охватить все аспекты важных явлений в истории математики.

Социальный конструктивизм Херша (и другие еще более нетерпимые теории) видит объективность (в том числе и законов природы) как интериоризацию навязанных обществом конвенций. Семиотика рассматривает математику как часть общей деятельности по созданию и использованию символов. Эмпиризм в качестве программного манифеста выдвигает подверженность ошибкам, временный характер и пересматриваемость всех знаний, приобретенных конечными существами, каковыми являются люди.

Все эти тенденции стремятся сгладить и свести к нулю специфичность математики как в культурных и социальных системах типа денежных систем или права, так и в практике индуктивного исследования. Для того чтобы проделать это, все вынуждены отрицать роль и само понятие доказательства, и они счастливы делать это. Объектам придается тот же самый статус, который имеют любые другие мысли, доказательствам – статус простых разговоров, болтовни или риторики. Почему тогда математика, отличающаяся от политики, не человечна?

Непонятно, что мешает увидеть то, что математика создана существами, которые несмотря на то, что они ограничены и подчинены условностям и правилам совместной жизни, в состоянии развивать интеллектуальную деятельность, предусматривающую элементы типа схем и patterns, которые показали себя полезными для познания мира и которые не являются ни материальными, ни запечатленными в материи, ни чистым социальным соглашением. К семейству этих формальных продуктов принадлежат доказательства, поскольку это лингвистические схемы отношений между схемами. Со времен Аристотеля известно, что люди могут узнавать и использовать лингвистические формы. Интересным с философской точки зрения является вопрос, как возможно, при нашем познавательном оснащении, не строить и продавать как эквивалентные математике запутанные постройки, откуда исчезли доказательства.

Без признания доказательств и, кроме того, в целом, универсального, вневременного, транскультурного характера математики вряд ли эти философии просуществуют долго (поскольку сиюминутная мода пройдет) или серьезно завладеют математиками. Надеемся в этом не быть плохими пророками. Единственное предсказание, которое можно сделать помимо предсказания, касающегося краха любых предсказаний, состоит в том, что никогда не стоит поддаваться периодически появляющемуся искушению считать, что наступил конец истории. Благоразумно, следовательно, надеяться, что какой-нибудь уже существующий активный фермент принесет последующим поколениям новые и неожиданные поводы для удивления и возможности философской работы.

понедельник, 28 июля 2025 г.

О невозможности в социальных выборах - теорема Эрроу

Теорема о невозможности Эрроу — одно из ключевых открытий в теории социальных выборов, которое доказывает: построить идеальную демократическую систему голосования невозможно. Кеннет Эрроу сформулировал три принципа, которым должна соответствовать такая система, но доказал, что их одновременное выполнение недостижимо.

Вначале требуется постулировать существование решения.
Это свойства именуется "Универсальность": для любого профиля голосования существует результат — упорядоченный список из n альтернатив.

Далее - принципы.

Первый принцип — единогласие. Если все участники голосования предпочитают один вариант другому, то этот выбор должен быть отражен в общем решении.
 
Второй — независимость от посторонних альтернатив. Это значит, что коллективное предпочтение между двумя вариантами не должно зависеть от наличия других альтернатив. 

Третий — отсутствие диктатора. Никто из участников не должен иметь абсолютной власти определять результат голосования независимо от мнений остальных.

Для N ≥ 2 и n ≥ 3 не существует системы голосования, которая отвечает всем четырём условиям.
Однако теорема утверждает, что любая система голосования неизбежно нарушает хотя бы один из этих принципов. Это фундаментальное ограничение имеет огромные последствия для понимания демократии, коллективного принятия решений и распределения ресурсов.

Важным следствием является так называемый парадокс Кондорсе, который показывает, что даже при индивидуальных транзитивных предпочтениях группа может прийти к циклическим и несогласованным решениям. Например, большинство может предпочитать вариант A перед B, B перед C, но при этом выбирать C перед A.

Работа Эрроу, впервые опубликованная в 1951 году, положила начало новой научной области — теории социальных выборов. За это открытие он был удостоен Нобелевской премии. Теорема не просто демонстрирует ограничения демократических систем, но и вдохновляет на поиск компромиссов и разработку новых подходов, учитывающих сложность коллективных решений.

Практическое следствие


Теорему Эрроу можно переформулировать:

«В избирательных системах без диктатора, в которых реализован принцип единогласия, не может выполняться принцип независимости от посторонних альтернатив».

Это означает, что добавление на голосование дополнительных кандидатов может повлиять на итоговое ранжирование исходных (основных) кандидатов. На практике в таких системах может работать такая технология манипулирования выборами, как «Добавление фиктивных кандидатов». Фиктивным кандидатом называется кандидат, не имеющий реальной цели победить в выборах, но играющий чисто техническую роль ослабления одного из главных кандидатов путём «перетягивания» на себя части его аудитории поддержки.

Теорема Эрроу, таким образом, утверждает, что для этой технологии манипулирования уязвимы все избирательные системы, за исключением тех, в которых окончательное решение принимает один человек.

Источники


  1. Телеграмм-канал "Математика не для всех".
  2. Википедия "Теорема Эрроу".

четверг, 24 июля 2025 г.

Неизбежность появления структур в хаосе

В 1928 году Фрэнк Пламптон Рамсей, английский математик, философ и экономист, доказал, что такие упорядоченные конфигурации неизбежно присутствуют в любой большой структуре, будь то группа звёзд, совокупность случайно разбросанных камешков или последовательность чисел, полученных бросанием игральной кости. Если речь идёт о достаточно большом количестве звёзд, то всегда можно найти группу, которая с очень большой точностью образует какую-нибудь заданную конфигурацию: прямую линию, прямоугольник или, если уж мы заговорили о звёздах, большой ковш. Фактически теория Рамсея утверждает, что любая структура обязательно содержит упорядоченную подструктуру.


В МИРЕ НАУКИ
Scientific American · Издание на русском языке
№ 9 · СЕНТЯБРЬ 1990 · С. 70–76
Теория Рамсея

Что из этого следует?
  • Любая структура обязательно содержит упорядоченную подструктуру.
  • Полный беспорядок невозможен.
Сколько должно быть объектов, чтобы возникла подструктура?

Ответ - числа Рамсея.

Числа Рамсея определяются как наименьшее значение n, для которого в любой группе из n точек некоторая группа из j точек образует структуру.

Задачи в теории Рамсея обычно звучат в форме вопроса «сколько элементов должно быть в некотором объекте, чтобы гарантированно выполнялось заданное условие или существовала заданная структура». Простейший пример: доказать, что в любой группе из 6 человек найдутся либо 3 человека, попарно знакомые друг с другом, либо 3 человека, попарно незнакомые друг с другом. Для доказательства возьмём любого из шестерых — назовём его А. Предположим, что он знает хотя бы троих из оставшихся. Если среди этих троих есть двое знакомых, они образуют искомую тройку (попарно знакомых) с А, если нет — то тройку попарно незнакомых между собой. Если же А знает не более двоих из оставшихся, то у него есть трое незнакомых, и для них работает аналогичное рассуждение. Также легко видеть, что в компании из пяти человек может уже не найтись троих попарно знакомых или попарно незнакомых: поставим пятерых изначально незнакомых людей по кругу и познакомим соседей.

Обычно для визуализации числе Рамсея используется граф.

В этом случае граф будет содержать n вершин, которые соединены каждый с каждым. Ребра раскрашены в два цвета. Число Рамсея определяет, сколько должны быть вершин в графе, чтобы в нем существовал полный граф с ребрами одного цвета, состоящий из j вершин.

Если есть граф с шестью вершинами (это люди), ребра которого раскрашены в красный и синий цвета (знакомство и незнакомство соответственно), то найдутся три вершины, соединённые рёбрами одного цвета. А для графа с пятью вершинами такой тройки может и не быть.
А если мы хотим найти в какой-нибудь группе больше людей, которые или каждый с каждым знакомы, или каждый с каждым не знакомы? Верно ли, что какие бы значения n и k мы не взяли, в достаточно большой компании найдутся или n попарно знакомых, или k попарно незнакомых людей? Да, верно: это утверждает теорема Рамсея, доказанная им в 1930 г. Наименьший размер компании, заведомо удовлетворяющей этому условию, обозначается R(n, k) и называется числом Рамсея. Или, учитывая синюю группу из n вершин или красную группу из k вершин, минимальное количество вершин, которое должен иметь полный граф, чтобы каждое ребро было окрашено в красный или синий цвет.

Другая интерпретация чисел Рамсея связана с арифметическими прогрессиями. Например, если каждое число от 1 до 9 покрасить в красный или синий цвет, то либо три синих числа, либо три красных образуют арифметическую прогрессию. Можно увеличивать число членов арифметической прогрессии, раскрашивать их и определять наибольшую длину арифметической прогрессии, определяемую числами одного цвета.

Еще более интересный факт связан с тем, что данная задача связана с игрой в крестики нолики, особенно с трехмерным вариантом этой игры. В частности, рассматривают куб с 64 ячейками (по четыре на каждую сторону).

Числа Рамсея представлена последовательностью A212954 (https://oeis.org/A212954) и известно их мало. Для больших чисел есть только оценки нижней и верхней грани.

Например, зададимся вопросом, какой длины должна быть последовательность натуральных чисел, раскрашенных случайным образом в два цвета, например, красным и синим, чтобы в нем появилась красная арифметическая прогрессия длиной 3 и синяя длиной 9. Можно и наоборот, поменять цвета. Такое число обозначается R(3,9). Ответ - 36. То есть, если 36 первых натуральных чисел раскрасить случайным образом в два цвета, то обязательно в таком ряду найдется арифметическая прогрессия из 9 одноцветных чисел!. Так из хаоса появляется сложный порядок.

Для определенности приведу пример, что то же вопрос, касательно одноцветных прогрессии в 10 чисел одного цвета, и синего, и красного, не имеет точного значения числа Рамсея, а только интервальную оценку. Такой порядок, 10 красных и 10 синих может появиться в натуральных рядах от (минимум) 798 чисел до (максимум) 23556. Это число Рамсея обозначается R(10,10).
Сам факт, что 797 чисел мало для возникновения порядка, а 23556 гарантирует возникновение порядка. Точное же значение числа Рамсея находится где то в этих пределах.

Вывод же - полный беспорядок невозможен. Обязательно проявится структура. И этот вывод - просто математика. Просто идея, которая вне времени, вне пространства.

Возможно, возникновения порядка в больших структурах препятствует написанию длинных приключенческих историй с продолжениями. В любой приключенческой истории конечное число героев, как минимум их двое, - отрицательный и положительный герой. Рано или поздно, сюжетные эпизоды просто обязаны повторяться и возникновение повторяющейся структуры уничтожит новизну и все загадки, ради которых выстраиваются сюжетные линии. И тем самым, интерес угаснет. Больше героев, больше линий, полифоничность текста лишь отдалит момент появления структур. Неизбежность же появления структур будет определяться числами Рамсея.

Приложение

Теория Рамсея возникла как обобщение принципа Дирихле. Для её результатов характерна неконструктивность: доказывается, что некоторая структура существует, но не предлагается никакого способа её построения кроме прямого перебора. Кроме того, для существования искомых структур требуется, чтобы объекты, их содержащие, состояли из очень большого числа элементов. Зависимость числа элементов объекта от размера структуры обычно, как минимум, экспоненциальная.

 Верхняя оценка числа Рамсея (m,n больше равны 1):
 Нижняя оценка числа Рамсея, при k больше равного двух:
 Общий случай:





четверг, 26 июня 2025 г.

История математики: от муравьев до фракталов

Доисторическая математика


150 млн лет назад: муравьи учатся считать шаги.

30 млн лет назад: счет появляется у приматов.

1 млн лет назад: цикады используют простые числа для синхронизации появления из-под земли, чтобы запутать хищников.

18 000 лет назад: археологи находят кость с отметками, которые умножаются и складываются.

5000 лет назад: в Иране появляются первые игральные кости.

3000 лет назад: инки создают узелковые таблицы для математических расчетов, не имея письменности.

Древний мир


2200 до н.э.: в Китае распространяются "магические квадраты".

1800 до н.э.: вавилоняне записывают "пифагоровы тройки".

1650 до н.э.: египетский свиток с задачами по математике, подписанный Ахмесом — первый известный математик.

1300 до н.э.: в Египте изобретают крестики-нолики.

600 до н.э.: теорема Пифагора.

530 до н.э.: братство пифагорейцев.

440 до н.э.: Гиппократ приводит первые доказательства.

350 до н.э.: Платон описывает платоновы тела, а Аристотель выпускает "Органон".

300 до н.э.: Евклид формулирует основы геометрии.

250 до н.э.: Архимед вычисляет число π и исследует большие числа.

240 до н.э.: Эратосфен предлагает метод нахождения простых чисел.

Средние века


650: в Индии появляется знак "ноль".

800: аббат Алкуин пишет учебники по математике.

830: Аль-Хорезми создает алгебру.

1202: Фибоначчи знакомит Европу с арабскими числами.

1427: Ал-Каши выводит теорему косинусов.

Эпоха Возрождения и Новое время


1509: изобретение золотого сечения.

1545: Кардано описывает мнимые числа.

1637: Декарт создает аналитическую геометрию.

1665: Ньютон и Лейбниц разрабатывают математический анализ.

1727: Эйлер вводит число e и формулу e^(iπ) + 1 = 0.

1736: основы теории графов.

1742: гипотеза Гольдбаха (до сих пор не доказана).

XIX век: математика становится абстрактной


1829: Лобачевский создает неевклидову геометрию.

1858: лента Мебиуса.

1874: теория множеств Кантора.

1884: "Флатландия" и тессеракт — первые шаги в четырехмерную математику.

1899: формулы Пика для вычисления площадей.

XX век: взрыв идей


1900: Гильберт формулирует 23 проблемы математики.

1904: гипотеза Пуанкаре (решенная Перельманом в 2003 году).

1910: математика сводится к формальной логике.

1931: теорема Гёделя о неполноте.

1936: машины Тьюринга.

1948: теория информации.

1974: кубик Рубика и сюрреальные числа.

1980: множество Мандельброта — самый сложный объект в математике.

XXI век: математика будущего


2003: доказательство гипотезы Пуанкаре.

2012: abc-гипотеза (остается недоказанной).

2020-е: развитие теории узлов, фракталов и квантовой математики.

Источник


Математика не для всех

вторник, 10 июня 2025 г.

Существование Бога математически доказано за 12 шагов: философский анализ

Вопрос о существовании Бога на протяжении веков волновал умы философов, теологов и ученых. Одним из наиболее интересных подходов к доказательству бытия Бога является формальное логическое рассуждение, представленное в виде 12 шагов. Этот метод, основанный на идеях Лейбница и уточненный современными мыслителями, предлагает строгую последовательность аргументов, ведущих к выводу о существовании Бога. Рассмотрим каждый шаг подробнее.


1. Определение Бога

Доказательство начинается с определения Бога. Бог понимается как существо, обладающее всеми "положительными свойствами". Это означает, что Бог является воплощением совершенства, включая такие качества, как всемогущество, всезнание и абсолютная доброта.


2. "Положительные свойства"

Первая аксиома уточняет, что такое "положительное свойство". Оно основывается на идее Лейбница о "совершенстве": свойство или его отрицание может быть положительным. Например, если "доброта" — положительное свойство, то её отсутствие (злость) — отрицательное.


3. Позитивность передается

Вторая аксиома утверждает, что любое свойство, вытекающее из положительного, также является положительным. Например, если "справедливость" — положительное свойство, то "способность быть справедливым" также положительно.


4. Позитивность выражает себя

Первая теорема демонстрирует, что любое положительное свойство может быть проиллюстрировано, то есть выражено в каком-либо существе. Это означает, что положительные свойства не абстрактны, а могут быть воплощены.


5. Быть Богом — это положительно

Третья аксиома утверждает, что быть Богом — это положительное свойство. Это логично, так как Бог, по определению, обладает всеми положительными качествами.


6. Бог возможен

Следствие из предыдущих шагов: если быть Богом — положительное свойство, и положительные свойства могут быть воплощены, то Бог возможен. То есть, существование Бога не противоречит логике.


7. Необходимость в положительных свойствах

Четвертая аксиома утверждает, что положительные свойства обязательно существуют. Это означает, что совершенство и доброта не могут быть иллюзорными — они являются частью реальности.


8. Определение сущности

Здесь вводится понятие "сущности". Сущность — это свойство, которое определяет все остальные свойства существа. Например, если существо обладает сущностью "быть Богом", то все его свойства (всемогущество, всезнание и т.д.) вытекают из этой сущности.


9. Сущность Бога

Вторая теорема утверждает, что "быть Богом" — это сущность Бога. Это означает, что все свойства Бога вытекают из его божественной природы.


10. Необходимость существования

Необходимое существование определяется как свойство, которое обязательно должно быть воплощено. Если сущность Бога включает необходимое существование, то Бог не может не существовать.


11. Существование обязательно положительно

Пятая аксиома утверждает, что необходимое существование — это положительное свойство. Это логично, так как существование предпочтительнее несуществования.


12. Бог существует

Заключительный вывод: сущность Бога обязательно воплощается, а значит, Бог существует. Это следует из того, что Бог обладает всеми положительными свойствами, включая необходимое существование.


Заключение

Представленное доказательство — это попытка логически обосновать существование Бога, опираясь на понятия положительных свойств, сущности и необходимости. Хотя этот подход вызывает споры среди философов и теологов, он демонстрирует, как формальная логика может быть использована для решения глубоких метафизических вопросов.

пятница, 6 июня 2025 г.

Закон исключенного третьего

Закон Пирса: почему он работает в классической логике, но не в интуиционистской?

Формула закона Пирса выглядит так:
((P → Q) → P) → P

На первый взгляд, она может показаться абстрактной, но её смысл связан с одним из фундаментальных различий между классической и интуиционистской логикой.

Почему он справедлив в классической логике?

В классической логике истина каждого утверждения оценивается через два состояния — "истинно" или "ложно". Этот подход позволяет использовать закон исключённого третьего (P ∨ ¬P), благодаря которому мы можем доказать формулу Пирса. Если P ложно, то импликация (P → Q) будет истинной независимо от Q, а значит, ((P → Q) → P) сводится к "ложь → ложь", что снова истинно.

А в интуиционистской ?

В интуиционистской логике истина утверждения зависит от того, можем ли мы его доказать. Закон исключённого третьего не принимается как аксиома — для интуиционистской логики недостаточно заявить, что либо P, либо ¬P; необходимо предъявить доказательство одного из них. Формула Пирса требует "выхода" за рамки конструктивных методов, так как её доказательство основывается на допущении, что истина либо "просто существует," либо может быть выведена из противоречия.

Пример: Если у нас есть гипотетическое утверждение P, но доказательство его истинности или ложности отсутствует, мы не можем использовать закон Пирса. Интуиционистская логика требует, чтобы доказательства были конструктивными — "вывести" P из ((P → Q) → P) не получится, если мы не обладаем явным доказательством P или (P → Q).

четверг, 3 апреля 2025 г.

Магия цифр

73939133 - самое большое простое число, обладающее таким любопытным свойством: если убрать одну или несколько цифр с конца, все числа будут простыми:

73939133
7393913
739391
73939
7393
739
73
7

Ключ к простоте. Самый простой способ достичь простоты - разумно сократить то, что уже есть.

Главный закон. Простота заключается в том, чтобы убрать очевидное и добавить необходимое.

* * *

По состоянию на 2013 году математик из США Кертис Купер получил самое большое из известных на настоящий момент простых чисел — так называемое число Мерсенна. Об открытии сообщалось на сайте проекта распределенных вычислений GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search), в рамках которого число и было обнаружено.

Наибольшее известное простое число — (2 в степени 82 589 933) − 1. Оно было найдено Патриком Ларошем в рамках проекта GIMPS 7 декабря 2018 года и содержит 24 862 048 десятичных цифр.

Запись числа Кертиса Купера  в десятичной системе счисления состоит из 17 425 170 знаков. Для сравнения длина предыдущего рекордсмена составляла 12 978 189 знаков. Простым, напомним, называется число, которое делится только на себя и на единицу.



среда, 15 января 2025 г.

Недоказанные математические гипотезы

Гипотеза Эрдеша-Строуса

Гипотеза Эрдеша-Строуса утверждает: для каждого целого n ≥ 2 существуют положительные целые x, y и z, удовлетворяющие уравнению 4/n = 1/x + 1/y + 1/z.

Несмотря на простоту формулировки, гипотеза остается недоказанной. Компьютерные вычисления подтвердили её справедливость для всех n ≤ 10¹⁷, однако общее доказательство пока не найдено.



суббота, 11 мая 2024 г.

Кейнсианский конкурс красоты

Джон Мейнард Кейнс (который также известен созданием МВФ и Всемирного банка и тем, что имел русскую жену) предоложил следующую игровую модель. Он сравнил фондовый рынок с конкурсом красоты, но не таким где нужно просто выбрать самую красивую девушку. Вместо этого нужно угадать девушку, которую все остальные считают самой красивой.

Таким образом, в этом «экономическом» конкурсе красоты речь идет не о поиске акций с наилучшей ценностью. Вместо этого речь идет о том, чтобы угадать, какую акцию все остальные считают самой привлекательной. Это игра второго уровня мышления: вы пытаетесь перехитрить толпу, которая пытается перехитрить толпу. Инвесторы наблюдают друг за другом с хитрой улыбкой, думая: «Я знаю, что ты знаешь, что я знаю...».

Точка зрения Кейнса подчеркивает иронию рынков: часто успех в инвестировании не связан с оценкой фундаментальных ценностей. Вместо этого он связан с прогнозированием коллективной психологии.

В некотором смысле Кейнсианский конкурс красоты служит ироничным напоминанием о сложности мира. Это не просто цифры и логика, но и психологический триллер, где главный герой — рациональный инвестор — должен пройти через лабиринт отражений, восприятий и заблуждений.

Есть более простая версия того же мысленного эксперимента, предложенная Ричардом Таллером: игра «Угадай 2/3 от среднего». Участникам игры предлагается выбрать число от 0 до 100. Цель состоит в том, чтобы угадать, какой будет 2/3 от среднего всех предположений участников. Если все в игре абсолютно рациональны и знают, что все остальные тоже абсолютно рациональны, логика такова:

Самое высокое возможное среднее значение — 100, так что 2/3 от этого составляет 66,67. Но если все остальные тоже это рассчитают — новое среднее значение, которое следует учитывать, будет 66,67, и 2/3 от этого примерно 44,44. Этот итеративный процесс продолжается, теоретически спускаясь до нуля, так как это единственное равновесие в игре полностью рациональных игроков.

Газета Financial Times провела этот эксперимент в действительности, и среднее значение оказалось 19. Вот вам и рациональность. Так что на самом деле игроки обладают «ограниченной рациональностью».

Данные описания взяты из статьи "Теория игр за 15 минут".
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/787906/

пятница, 3 мая 2024 г.

Взаимосвязь основных концепций математики и физики

Граф, который показывает взаимосвязь основных концепций математики и физики.




В центре - законы Ньютона (Newton's Laws) и дифференциальные уравнения в векторных полях (Diff. Equations - Vector Fields), которые связывают многие другие концепции.

Движение планет (Planets) описывается кеплеровскими законами (Kepler's Laws), которые основаны на работе и энергии (Work, Energy).

Движение пули (Projectiles) относится к изменению скорости и ускорения (Velocity-Acceleration). Оба эти понятия связаны с исчислением (Calculus).

Осцилляции и вращения (Oscillations, Rotations) порождают моменты (Momenta), угловые моменты (Angular Momenta) и требуют сохранения момента импульса (Conserve Momentum). 
Описание вращения также приводит к углам Эйлера (Euler's Angles).

Волчок (Spinning Top) иллюстрирует концепцию момента вращения (Momentum) и сохранения углового момента (Conserve Momentum). 

Координаты (Coordinates) и многообразия (Manifolds) относятся к дифференциальной геометрии и топологии, которые лежат в основе теоретической механики. 

Законы сохранения энергии (Conserve Energy) и движения (Newton's Laws) приводят к уравнениям Лагранжа (Lagrange Equations) и вариационному исчислению (Calculus of Variations).

Вариационное исчисление порождает волновые уравнения (Waves), которые описывают свет (Light) и лучи (Rays) через характеристики (Characteristics) и уравнения в частных производных (PDE).

Квантовая механика (Quantum Mechanics) базируется на операторах и уравнениях в частных производных, что связано с линейной алгеброй (Linear Algebra), матрицами (Matrices), пространством Гильберта (Hilbert Space) и собственными значениями (Eigenvalues).

Симплектические многообразия (Symplectic Manifolds) и касательные/кокасательные расслоения (Tangent/Cotangent Bundles) связаны с уравнениями Гамильтона (Hamilton's Equations), которые обобщают законы Ньютона.

Уравнение Гамильтона-Якоби (Hamilton-Jacobi) также связано с гамильтоновой механикой и квантовой механикой. Концепция инвариантности (Invariance) лежит в основе многих физических теорий.

* * *



 

понедельник, 19 февраля 2024 г.

Алгоритмическое сжатие данных

Цитаты:

Древние мифы были первыми"теориями всего". Миф – это фундаментальная история.
Любой символический ряд, который можно представить в укороченной форме, называется алгоритмически сжимаемым. С этой точки зрения науку можно рассматривать как методику поиска алгоритмических сжатий.

Без такого алгоритмического сжатия данных наука была бы чем-то вроде бездумного коллекционирования марок – "ученые" без разбора накапливали бы всю поступающую информацию. Наука основывается на том убеждении, что Вселенная алгоритмически сжимаема, и современные поиски "теории всего" как раз служат высшим проявлением этой убеждённости и веры в то, что человеку под силу в завершенной компактной форме описать логику, обусловливающую все наблюдаемые свойства Вселенной.

Физические теории всегда описываются на языке математики, и физиков, похоже, интересуют только такие "теории всего", которые поддаются математическому изложению.

На практике рациональная познаваемость мира сводится к его алгоритмическому сжатию. Мы имеем возможность заменить цепочки фактов и наблюдаемых данных более короткими утверждениями, имеющими такое же информационное содержание. Некоторые из таких сокращений мы называем физическими законами. Если бы мир не был алгоритмически сжимаемым, тогда и законов в нем не было бы. Вместо того чтобы использовать для расчета орбит планет закон всемирного тяготения, мы вынуждены были бы вести точный и кропотливый учет позиций планет во все прежние времена, однако даже это не позволило бы нам предсказать положение планет на какой бы то ни было будущий момент времени.Мир потенциально и фактически познаваем потому, что достаточно сильно сжимаем алгоритмически. Именно поэтому возникает возможность описывать физический мир математически. Математика представляет собой наиболее удобный язык для выражений всех обнаруживаемых алгоритмических сжатий.

Эффективность разума как инструмента восприятия окружающего мира и выживание человека как вида очевидным образом связаны с его способностью производить алгоритмические сжатия.

Тот факт, что человеческий разум не слишком амбициозен в плане сбора информации и ее обработки, означает, что он осуществляет алгоритмическое сжатие данных, даже если они по природе своей не очень-то и сжимаемы. На практике это делается путем усечения поступающей информации. Наши органы чувств сами по себе способны воспринимать такое-то количество информации с таким-то разрешением и такой-то чувствительностью.

Если не существует возможности алгоритмически сжать последовательность данных, естественно считать ее случайной. Однако в принципе невозможно доказать, что такая-то последовательность является случайной, в то время как неслучайность доказывается нахождением возможности сжатия.

Барроу Джон. Новые теории всего.

* * *

В основе построения нейронной сети (определенных видов) также лежит принцип алгоритмического сжатия как входных, так и промежуточных данных.

* * *

Высшее назначение математики — находить скрытый порядок в мире хаоса, который нас окружает.
Н. Винер. “Я — математик”

Философ и богослов XY века Николай Кузанский, немало сделавший для подготовки Возрождения: «Там, где терпит неудачу язык математики, человеческий дух ничего уже не сможет понять и узнать».