Памяти жены:

Мордашева (Холопова) Вера Васильевна

(1933–2003)

малолетний узник фашизма (угнана до Польши без родителей), впервые в школу в 12 лет, образование сплошь вечернее, МТИПП (1961), кандидат биологических наук (1979), ликвидатор (орден Мужества, 1986) и жертва аварии на ЧАЭС («горячая частица» в кишечнике — онкология), не выездная.

Ее праведность, терпение, оптимизм и мужество были мне опорой и маяком.

Одним из препятствий на пути познания Мира являются трудности визуализации многомерных данных об этом Мире и их закономерностей. В этом эссе — размышления, как преодолевать их.

Древнегреческие философы считали, что главное средство познания Природы — размышление, помощник — наблюдение. Первый, кто попытался привести в порядок мысли человека, наблюдавшего окружающие его явления природы, был Аристотель (384–322 до н. э.).

По Аристотелю, познание начинается с удивления, а истина есть соответствие знания действительности. Аристотель набросал начала индуктивного и дедуктивного методов,

Рассматривая индуктивный метод, в котором от частного переходят к общему, Аристотель делал вывод о несовершенстве такого метода, полагая, что дедуктивный метод, в котором частное выводят из общего, обеспечивает более достоверное знание.

В первой половине 17 века философия получения знаний разделилась на две ветви: эмпиризм и рационализм, появившиеся почти одновременно (по историческим меркам).

Объектом познания, по Бэкону, выступает природа. Истинное знание — это знание причин. Основа познания — опыт. Познавательный процесс, исходя из метода Бэкона, в первую очередь должен признать «реальное существование отдельных, чувственно воспринимаемых вещей. Отдельная вещь — это сложная вещь. Для того, чтобы ее познать, ее надо разложить на простейшие элементы (свойства) и от познания этих простых элементов идти в познанию вещи в целом. Такой метод познания предcтавляет собой индукцию, восхождение от простого к сложному. Причем индукция включает в себя анализ (разложение на части) и синтез (объединение частей в целое)». Таким образом, главным методом развития науки Ф. Бэкон считал индукцию, опирающуюся на опыт, полученный в результате наблюдения, сравнения, эксперимента и анализа.

Мы — существа зрительные, а наш мозг всегда дорисовывает то, что мы видим. Мозг не только дорисовывает, но и домысливает и обобщает. Основную информацию о внешнем мире мы получаем через зрение (около 90 %), около 9 % — через слух, на остальные органы чувств приходится всего 1 %. Зрение же позволяет видеть только трехмерные объекты. Следовательно, воспринимать визуально графическое отображение опытных данных и описывать их зависимости геометрически мы можем только тогда, когда они зависят не более, чем от двух переменных факторов.

Для описания наблюдений используется аппроксимация — метод, состоящий в замене одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми. Основная задача аппроксимации, в классической ее постановке, формулируется следующим образом [1]: «На некотором точечном множестве M в пространстве произвольного числа измерений заданы две функции: φ(P) (например, экспериментальные данные) и F(P; A₁, А₂, …, A_n) (например, гипотеза) от точки P принадлежащей множеству M, из которых вторая зависит еще от некоторого числа параметров A₁, A₂, …, A_n; эти параметры требуется определить так, чтобы уклонение в M функции F(P; A₁, А₂, …, A_n) от функции φ(P) было наименьшим. При этом, конечно, должно быть указано, что понимается под уклонением F от φ». Критерием приемлемости аппроксимации служит полученное уклонение (чаще всего стандартная — среднеквадратичная ошибка).

Современные вычислительные методы и ЭВМ позволяют почти всегда решать эту задачу аппроксимации при практически произвольных наборе исходных данных (значений φ(P)) и мере уклонения F от φ. Хотя здесь и могут встречаться свои сложности, связанные со сходимостью и единственностью решения.

Для описания эмпирических закономерностей гипотеза F должна быть получена, как правило, из зрительного наблюдения эмпирических данных. Именно поэтому эмпирические закономерности ограничиваются трехмерными — зависимостями не более, чем от двух независимых переменных (автору четырех-мерные эмпирические законы неизвестны). А то, что может быть и считаются эмпирическими — на самом деле теоретические модели, подогнанные под эмпирические данные, а не навеянные ими. Природа — многомерна! Поэтому победил Декарт, а опыт, эксперимент теперь служат, как правило, лишь для проверки теоретических гипотез. Так недостаток человеческого чувствования стал пеградой для научного познания через эмпиризм.

Рационализм Декарта в его рафинированном виде привел его к утверждениям: «Не имеет значения соответствие исходных положений науки с какой-либо реальностью», которые, например, привели в ужас Ньютона (1642–1727): «Мало смысла имеет сравнивать с экспериментом выводы наших теорий» и «Чтобы математика стала наукой, надо, прежде всего, изгнать из неё чертежи (т. е. эксперимент и воображение)».

По мнению В. И. Арнольда (1937–2010) этим принципам сегодня следуют и ученые Франции (главный из них: «все общее и абстрактное важнее частного, конкретного»). Преподавая во Франции, он много сил прилагал в борьбе против этих принципов (где и погиб от перитонита), в частности, борясь с «бурбакизмом» (Бурбаки — коллективный псевдоним группы французских математиков, созданной в 1935 году): «…для Бурбаки все общие понятия важнее их частных случаев, поэтому все нестрогие неравенства являются фундаментальными, а строгие — маловажными специальными случаями, примерами… Это способствует невежеству читателей. …Вот почему бурбакистская мафия, заменяющая понимание науки формальными манипуляциями с непонятными „коммутативными“ объектами, так сильна во Франции, и вот что угрожает и нам в России». По В. И. Арнольду: «И математика, и физика — экспериментальные науки, разница лишь в том, что в физике эксперименты стоят миллиарды долларов, а в математике — единицы рублей» [2].

Концепции Бэкона и Декарта противоречивые и, казалось бы, несовместимые, и определяют сегодня развитие наук. Развитие можно представить такой логической цепочкой: