Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - Нейт Сильвер

Скачать книгу

но при этом увеличится количество уравнений, которые вам надо решить. В реальности количество уравнений вырастет не в два, а в четыре раза, поскольку вы уменьшаете масштаб и по длине, и по ширине. Иными словами, для того чтобы решить такую задачу, вам нужно примерно в 4 раза увеличить вычислительную мощность.

      Однако вам нужно учитывать не только эти два измерения. В верхних слоях атмосферы могут проявляться одни закономерности, а в нижних слоях, над океанами и у поверхности Земли – совершенно иные. В трехмерной вселенной двукратное увеличение разрешения нашей сетки потребует восьмикратного повышения вычислительной мощности. Кроме этого, имеется и четвертое измерение – время. Если метеорологическая модель статична, в ней нет никакого толка – самое главное для нас состоит в том, чтобы знать, как меняется погода в каждый момент времени. Шторм движется со скоростью примерно 40 миль в час – если размеры вашей сетки составляют 40×40×40, то вы можете отслеживать его движение, собирая наблюдения каждый час. Однако если вы уменьшите размер сетки до 20×20×20, то шторм будет перемещаться из ячейки в ячейку каждые полчаса. Это значит, что вам нужно уменьшить в два раза и временной интервал, то есть вам потребуется в 16 раз больше вычислительных мощностей, чем изначально.

      Но если бы эта проблема оказалась единственной, то ее вполне можно было бы решить. Хотя вам нужно, грубо говоря, в 16 раз увеличить вычислительную мощность, чтобы удвоить разрешение прогноза погоды, сама вычислительная мощность растет по экспоненте, удваиваясь примерно каждые два года{254}. Это значит, что вам нужно подождать всего восемь лет, и тогда ваш прогноз станет в два раза точнее; интересно, что NCAR обновляет свои суперкомпьютеры примерно с такой же частотой.

      Предположим, что вам удалось разобраться с законами динамики движения жидкостей, которым подчиняются погодные системы. Они в целом следуют ньютоновским законам. Вам не будет особенно мешать и принцип неопределенности, интересный для физиков. Вы получили доступ к компьютерному шедевру типа Bluefire. Вы наняли Ричарда Лофта для проектирования и тестирования компьютерных программ. Что же еще может пойти не так в этом случае?

      Почему теория хаоса так напоминает безумие

      Итак, с чем может быть связана очередная ваша проблема? С теорией хаоса. Возможно, вам доводилось слышать выражение «взмах крыльев бабочки в Бразилии может привести к торнадо в Техасе». Изначально это было частью заглавия научной работы{255}, представленной в 1972 г. преподавателем Массачусетского технологического института Эдвардом Лоренцем, который начинал свою карьеру как метеоролог. Теория хаоса применима в отношении систем, для которых справедливы два утверждения:

      1) системы динамичны, что означает, что поведение системы в один момент времени влияет на ее поведение в будущем;

      2) системы

Скачать книгу

<p>254</p>

«Moore’s Law», Intel Corporation, 2005. ftp://download.intel.com/museum/Moores_Law/Printed_Materials/Moores_Law_2pg.pdf.

<p>255</p>

Работа Лоренца изначально не была опубликована. Он произнес речь по ее тезисам на собрании Американской ассоциации развития науки 29 декабря 1972 г. Позднее, однако, она вошла в состав книги Лоренца The Essence of Chaos (Seattle: University of Washington Press,1995). http://www.washington.edu/uwpress/search/books/LORESS.html.