혼돈의 기하학이 우주의 행동에 근본이 될 수 있을까? – 물리학 세계

우리인지 의심스럽다
비틀거리는 마음을 돕습니다.
더욱 극심한 괴로움 속에서
기반을 찾을 때까지 –

 비현실성이 빌려졌고,
자비로운 신기루
그래야 생활이 가능해진다
생명을 정지시키는 동안.

그녀의 전형적인 장난스러운 스타일로, 19세기 미국 시인은 에밀리 디킨슨 의심의 역설을 아름답게 포착합니다. 그녀의 시는 성장과 변화가 의심에 달려 있음을 상기시켜 줍니다. 그러나 다른 한편으로는 의심도 마비됩니다. 그의 새 책에서는 의심의 우선성, 물리학 자 팀 팔머 이 역설을 뒷받침하는 의심의 수학적 구조를 드러냅니다.

팔머는 영국 옥스퍼드 대학교에서 일반상대성이론을 배웠지만 그의 경력 대부분을 상대성 이론을 개발하는 데 보냈습니다. "앙상블 예측" 날씨와 기후 예측을 위해. 예측의 핵심인 의심의 개념이 놀랍지도 않게 지배적이었습니다. 팔머의 지적 생활. 의심의 우선성 는 혼돈의 근본적인 프랙탈 기하학에 뿌리를 둔 의심과 혼돈 사이에 깊은 관계가 있음을 보여 주려는 시도입니다. 그는 왜 의심이 우리 삶과 우주에서 더 광범위하게 근본적인지를 설명하는 것이 바로 이 기하학이라고 제안합니다.

팀 팔머(Tim Palmer)의 도발적인 제안은 혼돈의 기하학이 양자물리학에서도 중요한 역할을 하며 심지어 우주의 근본적인 속성일 수도 있다는 것입니다.

양자 시스템의 동작을 설명하는 슈뢰딩거 방정식이 선형이기 때문에 우리는 일반적으로 비선형 현상인 혼돈이 중시적 규모와 거시적 규모에서 나타난다고 가정합니다. 그러나 팔머의 도발적인 제안은 혼돈의 기하학이 양자물리학에서도 중요한 역할을 하며 심지어 우주의 근본적인 특성일 수도 있다는 것입니다.

Palmer의 논문을 해체하기 전에 기술적인 관점에서 혼돈("미친", 무질서한 사건을 설명하기 위해 구어체로 사용하는 용어)은 초기 조건에 민감한 비반복적이고 시간에 따라 되돌릴 수 없는 동작을 나타내는 시스템에 적용된다는 점을 상기하십시오. 미국 수학자이자 기상학자가 개척한 에드워드 로렌츠, 혼돈은 수많은 책의 주제였으며 그 중 많은 책이 혼돈을 설명하는 그의 유명한 세 가지 방정식을 다루었습니다. 나비 효과. 팔머의 책을 차별화시키는 점은 로렌츠의 덜 알려진 발견인 혼돈의 기하학을 강조하고 우주가 어떻게 진화하는지에 대한 의미를 강조한다는 것입니다.

모든 형태의 불확실성

팔머의 논제가 틀렸다고 해도 이 책은 불확정성, 확률론적, 결정론적 혼돈과 같은 다양한 유형의 불확실성을 일깨워주는 유용한 책입니다. 각 불확실성은 예측 가능성, 개입 및 통제에 대해 고유한 의미를 갖고 있습니다. 의심의 우선성 따라서 불확실성만을 확률론과 동일시하는 경향을 고려할 때 과학자와 비과학자 모두에게 유용할 것입니다.

그러나 이 책의 목적은 불확실성의 분류를 제공하거나 기후 변화, 전염병 또는 주식 시장에서 불확실성을 다루는 방법을 안내하는 것이 아닙니다(이러한 주제는 모두 다루어집니다). 팔머는 훨씬 더 야심적이다. 그는 여러 연구 논문에서 개발된 혼돈의 기하학이 우주의 기본 속성이며 그로부터 몇 가지 조직 원리가 나온다는 자신의 생각을 소개하고 싶습니다.

팔머의 논문은 양자 역학의 파동 함수를 설명하는 슈뢰딩거 방정식이 선형 방정식임에도 불구하고 혼돈의 기하학과 일치한다는 것을 성공적으로 보여주는 데 기초하고 있습니다. 보다 구체적으로 Palmer는 입자의 숨겨진 변수와 입자가 다른 입자 및 측정 장치에 의해 등록되거나 인식되는 방식 사이에 프랙탈 기하학의 수학적 특성을 통해 중재되는 물리적 연결이 있다고 제안합니다.

팔머는 두 장(2장과 11장)에서 왜 이 설명이 "음모도 아니고 억지도 아닌" 이유를 설명합니다. 예를 들어 팔머는 기하학에는 유클리드와 프랙탈의 두 가지 유형이 있으며 후자는 먼 거리에서 으스스한 작용을 요구하지 않고 양자 역학의 반사실적 무한성과 얽힘을 수용할 수 있다는 장점이 있다고 지적합니다. 이는 물리학에서 논란의 여지가 있는 아이디어입니다. 지역 사회.

팔머의 재구성이 옳다면 물리학자들은 우주가 결정론적 세계의 집합체라는 아인슈타인의 주장(양자 불확실성이 인식론적(아인슈타인)인지 존재론적(보어)인지에 대한 닐스 보어와의 논쟁에서 비롯된)을 재고하게 될 것입니다. 즉, 팔머는 우리 우주에는 가능한 많은 구성이 있지만 우리가 보는 우주는 프랙탈 역학에 의해 지배되는 혼란스러운 역학 시스템으로 가장 잘 설명된다고 말하고 있습니다.

팔머가 책의 두 가지 추측 중 하나로 제시한 이 아이디어는 우주가 자연적인 언어와 구조를 가지고 있음을 암시합니다. 그의 관점에서 이것은 실현된 우주의 구성이 일반적으로 가정되는 것처럼 1차원 곡선이 아니라는 것을 의미합니다. 대신, 각 나선은 더 작은 나선을 생성하고 각 로프 클러스터는 양자 역학의 측정 ​​결과에 해당하는 함께 감겨진 궤적의 로프 또는 나선과 비슷합니다.

즉, 우리는 프랙탈 공간의 이러한 가닥에 "살고" 있으며 이 기하학은 양자 수준까지 확장됩니다. 우주가 프랙탈 끌개 위에서 진화하는 역학 시스템이라는 이 개념은 몇 가지 흥미로운 의미를 갖습니다. 불행하게도 팔머는 내가 생각하는 원칙으로 명시적으로 정제하는 대신 텍스트 전체에 함축된 의미를 분산시킴으로써 독자(및 자신의 생각)에게 해를 끼치고 있습니다.

네 가지 원칙

그 중 가장 두드러진 것은 "창출의 원리"라고 부를 수 있는 것입니다. 본질적으로 Palmer는 첫 번째 원칙이나 메커니즘에서 거시적 규모의 행동을 도출하는 것보다 통계적 사고를 선호합니다. 그는 이것이 종종 다루기 어렵고 따라서 잘못된 것이라고 생각합니다. 이는 부분적으로 날씨 예측을 위한 앙상블 접근 방식을 개발하는 데 소요된 Palmer의 경력에서 나온 견해이지만 우주에 프랙탈 구조가 있는 경우에도 의미가 있습니다.

이유를 이해하려면 다음을 고려하십시오. 미시 규모에 의존하지 않고 거시 규모를 모델링할 수 있는 조건에는 스펙트럼의 반대쪽 두 끝이 포함됩니다. 하나는 거시적 규모가 가려지는 경우입니다(예를 들어, 시간적 분리로 인한 미시적 변동 및 교란에 둔감함). 다른 하나는 프랙탈의 경우처럼 어떤 의미에서는 규모 불변성(또는 자기 유사성)으로 인해 사실상 분리가 없는 경우입니다.

두 경우 모두, 미시적 규모에서 거시적 규모를 도출하는 것은 관찰자 편향의 결과가 아니라 거시적 특성이 기본임을 보여주기 위해서만 필요합니다. 이 조건이 유지되면 미세 규모의 항목을 효과적으로 무시할 수 있습니다. 즉, 거시적 통계적 설명은 예측과 설명 모두에 강력해집니다. 

이 문제는 과학의 여러 분야에서 오랫동안 지속되어 온 열띤 논쟁과 관련이 있습니다. 모든 규모의 우주를 예측하고 설명하려면 어디까지 가야 할까요? 실제로 이 책은 언제 혼돈의 기하학이 파생을 무의미하게 만들 것으로 예상되는지, 그렇지 않은지에 대한 논의로부터 이익을 얻었을 것입니다. 결국 우리는 일부 시스템의 경우 예측과 설명에 미시적 규모가 중요하다는 것을 알고 있습니다. 원숭이 간의 싸움 결과가 권력 구조를 바꿀 수 있는 것처럼 세포 내 대사에 대한 적절하고 대략적인 설명은 종간 경쟁에 영향을 미칠 수 있습니다.

Palmer가 (명시적으로 이름을 지정하지 않고) 추출한 다른 흥미로운 원칙에는 내가 "앙상블 원칙", "잡음 원칙" 및 "규모 우선권 없음" 원칙이라고 부르는 것이 포함됩니다. 후자는 본질적으로 물리학에서 종종 발생하는 것처럼 기본을 작은 규모와 동일시하는 것을 피해야 한다고 말합니다. 팔머가 지적했듯이, 우리가 소립자의 본질을 이해하고 싶다면 혼돈의 프랙탈적 성격은 “매우 큰 공간과 시간 규모의 우주 구조”가 마찬가지로 기본임을 암시합니다.

조르지오 파리시(Giorgio Parisi): 회전 안경에서 찌르레기에 이르기까지 복잡한 관심을 갖고 있는 노벨상 수상자

파생보다 통계적 모델을 선호하는 Palmer의 주장과 연결되는 잡음의 원리는 고차원 시스템 모델링에 접근하는 한 가지 방법이 차원을 줄이는 동시에 잡음을 추가하는 것이라는 아이디어를 포착합니다. 모델에 노이즈를 추가하면 연구자는 문제를 단순화하면서도 대략적으로 문제의 실제 차원을 존중할 수 있습니다. 노이즈를 포함하면 낮은 품질의 측정 또는 "아직 알지 못하는 것"도 보상됩니다. 12장에서 팔머는 자연에서 잡음 원리가 어떻게 사용되는지 고려하고 인간의 두뇌와 같은 신경 시스템이 예측하고 적응하기 위해 고차 모델의 잡음 저차 모델을 사용하여 컴퓨팅 작업을 하고 있음을 제안합니다. 더 낮은 계산 비용으로.

한편, 앙상블 원리는 혼란스럽거나 고차원 시스템에서 규칙성을 포착하려면 모델을 여러 번 실행하여 예측의 고유한 불확실성을 정량화해야 한다는 아이디어입니다. 8장에서 Palmer는 물리학자의 행위자 기반 모델링 작업을 사용하여 시장과 경제 시스템에서 이러한 접근 방식의 유용성을 탐구합니다. 도인 파머 다른 사람. 10장에서는 앙상블 예측 접근 방식을 집단 지성과 연결하고 그것이 공공 정책에 대한 결정을 내리는 데 얼마나 유용한지 탐구합니다.

이 책은 나에게 혼돈에 대한 훨씬 더 풍부한 이해를 줬고 혼돈이 복잡계 과학의 한 구석으로 밀려져서는 안 된다는 확신을 주었습니다.

책에 불만이 있다면 그것은 조직입니다. 팔머는 책의 첫 번째와 마지막 3분의 1에 걸쳐 배경과 정당성을 펼쳐놓았기 때문에 나는 종종 그 부분들 사이를 왔다 갔다 하는 자신을 발견했습니다. 계속 진행하기 전에 먼저 이론 전체를 제시함으로써 독자들에게 더 나은 서비스를 제공했을 수도 있습니다. 내 생각에는 Palmer가 자신의 세 가지 원칙과 기하학과의 연관성을 명확하게 설명하고 마지막 부분에서 응용 프로그램을 중심으로 삼아야 한다고 생각합니다.

그럼에도 불구하고 나는 이 책이 도발적이며 그 아이디어가 곰곰이 생각해볼 가치가 있다고 생각했습니다. 그것은 확실히 나에게 혼돈에 대한 훨씬 더 풍부한 이해를 주었고 혼돈이 복잡계 과학 내의 한 구석으로 밀려져서는 안 된다는 확신을 주었습니다. 나는 팔머의 책이 혼돈의 수학적 구조, 우주에 자연어가 있다는 개념, 물리학과 생물학을 통합하는 원리가 있다는 생각에 관심이 있는 독자들에게 보람 있는 책이 될 것이라고 기대한다.

마찬가지로 혼란이 금융 시장이나 세계 기후를 예측하는 데 어떻게 도움이 되는지 알고 싶은 독자에게도 이 책이 유용할 것입니다.

• 2022 옥스포드 대학 출판부/기본 도서 320pp £24.95/$18.95hb

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://physicsworld.com/a/could-the-geometry-of-chaos-be-fundamental-to-the-behaviour-of-the-universe/