8. О формальных и неформальных понятиях, об интуитивной убедительности. Различие между чистой и прикладной математикой существенно проявляется в требованиях к однозначной определенности применяемых понятий и утверждений. Одним из основных принципов чистой математики является то, что все свойства любого изучаемого понятия должны вытекать только из его формального определения, они как бы потенциально заключены в этом определении (На этом, в частности, подробно останавливается Г. Штейнгауз в яркой книге [23]. Впрочем, говоря об особенностях математического метода, автор, как это широко распространено, имеет в виду только чистую математику). Соответственно все утверждения должны включать только формально определенные понятия, логические соотношения между которыми полностью предопределяют справедливость или ложность каждого такого утверждения. В частности, в чистой математике все свойства решений задачи потенциально полностью предопределяются ее формулировкой. Любое изменение формулировки означает переход к новой задаче (конечно, в некоторых случаях эта новая задача может оказаться равносильной предыдущей), поэтому исследование задачи не должно привлекать добавочных предположений и других уточнений, которых не было в ее формулировке.
В отличие от этого, в прикладной математике понятия и утверждения часто имеют такой же характер, как в нематематических дисциплинах и даже в обыденной жизни. Прежде всего, могут применяться понятия, вообще не имеющие формального определения или имеющие определение, не обладающее полной логической четкостью; об этом мы подробнее скажем в § 3. Но даже если применяется, казалось бы, чисто математическое понятие, то за ним все время скрывается тот неформальный объект, который оно идеализирует: оно как бы служит меткой этого объекта и потому включает в себя больше, чем содержится в формальном определении понятия. Например, когда в прикладном исследовании говорится «произвольная функция», то подразумевается «произвольная функция, встречающаяся в данной области приложений» (этим и объясняются различные подходы к понятию функции, о которых говорилось в п. 6) и т. п. (14). Это дает возможность в процессе исследования по мере необходимости привлекать дополнительные сведения о рассматриваемых понятиях (см. п. 3.2в)…
Со сказанным непосредственно связан вопрос об интуитивной убедительности рассуждения или утверждения. Это, конечно, неформальное понятие и как таковое оно безусловно отвергается чистой математикой при окончательном изложении результата. В то же время в прикладной математике именно интуитивная убедительность является важным критерием правильности; мы вернемся к этому вопросу в § 3. В. В. Налимов (в работе Логические основания прикладной математики. Изд-во Московского ун-та, М., 1971, препринт № 24) писал: «Высказывания, сделанные на математическом языке в прикладных задачах, всегда и прежде всего должны обладать интуитивной убедительностью — это является их обоснованием. Здесь особенно четко проходит линия разграничения между чистой и прикладной математикой». В отличие от этого в строго построенной дисциплине чистой математики «интуиция была и остается источником, но не конечным критерием истины» [28, с. 316].
9. О различии тенденций в процессе решения. Следующее различие в подходе к решению математической задачи, возникшей из приложений, у чистого математика и у прикладника имеет в значительной мере психологический характер. Чистого математика интересует обычно математический аппарат, применяемый для решения этой задачи, сам по себе, независимо от ее реальной интерпретации. Он склонен максимально возможно обобщить условие задачи, не обращая внимания на то, имеет ли это обобщение физический смысл. Наиболее привлекательными для чистого математика оказываются трудные в математическом отношении задачи и неожиданные, изящные решения, причем соответствующий метод решения может иметь в глазах математика большую ценность, чем сама исходная задача. Поэтому иногда, чтобы получить элегантное решение или просто решение, находящееся на вполне дедуктивном уровне, постановка задачи видоизменяется так, что ее реальный интерес значительно уменьшается или даже полностью пропадает. Довольно типичной является также такая картина: некоторый вопрос, сугубо промежуточный для исходной прикладной задачи, начинает самостоятельно изучаться на дедуктивном уровне, причем направление этого изучения теряет всякую связь с исходной задачей. Часто бывает, например, так. Обнаружено, что для некоторого практически важного события А достаточным (но заведомо не необходимым) является признак В. Этот признак изучается самостоятельно, причем по чисто математическим причинам основное внимание привлекают условия С, необходимые (но недостаточные) для В. Далее могут изучаться условия достаточные для С и т. д. Но в каком отношении эти условия находятся к событию A?
Естественно, что тенденции прикладника в решении математической задачи должны быть существенно иные. (Мы пишем «должны быть», поскольку прикладники порой становятся на позиции чистых математиков.) Главным для него является реальное следствие из этого решения, формальные обобщения не представляют особой ценности. Столкнувшись с трудной математической задачей, прикладник предпочитает не искать элегантное решение («Элегантность — для портных», — сказал по этому поводу А. Эйнштейн (по свидетельству Э. Белла) и не решать произвольную формально близкую задачу, а попытаться так видоизменить математическую формулировку исходной задачи, чтобы ее решение оказалось возможным и еще лучше — простым (см. п. 12). Проблема различия тенденций отчетливо видна в математической статистике, где происходит как бы непрерывная конкуренция прикладного и теоретического направлений. В. В. Налимов пишет по этому поводу [25, с. 4—5]: «Математическая статистика, или, точнее, ее теоретические основы, развиваются, как правило, математиками, совсем плохо знающими эксперимент. Их логические концепции часто оказываются мало понятными экспериментатору. Сложный, вполне современный математический аппарат, делающий задачи статистики столь привлекательными для математиков, часто только отпугивает экспериментаторов. С позиций экспериментатора нередко наиболее важными и интересными оказываются те аспекты математической статистики, которые с позиций математика кажутся совсем второстепенными. Математики, занимающиеся разработкой математической статистики, подчас бывают совсем мало озабочены возможностью практического применения их идей и методов».
Аналогично высказывается Т. Мак Рей по поводу применения математики к проблемам управления предприятиями [26, с. 28] «Если научное управление удалится в математическую раковину, оно превратится в отрасль математики, а не управления. В настоящий момент имеется тревожная тенденция в этом направлении».
10. О математической строгости. Думается, из предыдущего ясно вытекает — это хочется подчеркнуть еще раз,— что нет и не может быть ни абсолютной строгости, ни абсолютной точности. Уровень строгости различен в различных областях знания и вообще человеческой деятельности; он меняется с развитием этих областей, стихийно складываясь (в редких случаях более сознательно, например, в математической логике) в связи с их задачами и методами. Это полностью относится и к математике. Общий тезис об относительности знания проявляется не только в изменении областей познанного и непознанного, но также и в изменении характера самого познания — в том, что признается познанным, какие средства рассуждения при этом допускаются и т. п. Это общее положение приобретает особенную актуальность при сравнении методов рассуждения в чистой и прикладной математике.
Формулировка и доказательства Евклида — эти высшие достижения античной строгости и точности — оказались недостаточными в современной чистой математике, хотя уровень их строгости в школьном курсе и сейчас, по-видимому, чрезмерен. Евклид не уточнял понятие «между», он считал его само собой разумеющимся и всякий раз, когда современный геометр сослался бы на аксиомы порядка, аксиому Паша (15), аксиомы непрерывности, Евклид рассуждал на основании здравого смысла. Это не приводило его к противоречиям, и соответствующие логические пробелы, обнаруженные более чем через две тысячи лет, оказались несущественными при построении античной геометрии, равно как несущественны они в школьном курсе математики.
Математику XVIII в. не приходило в голову, что такое, например, утверждение, как теорема Жордана о том, что простая замкнутая линия разбивает плоскость на две части, может требовать доказательства. Он свободно обходился без современных уточнений понятий «линия», «поверхность» и т. п., поскольку наглядное представление об этих понятиях было вполне достаточно для решения ставившихся в то время задач. Вполне достаточно такое наглядное представление и сейчас для прикладной математики, а также для школы (16).
Подобно этому современная чистая математика, основанная на наивной теории множеств, не уточняет важнейшее, центральное для всей этой науки понятие «существует», считает его «само собой разумеющимся»; манипулирует с понятием завершенной бесконечности на основании «здравого смысла» и т. п. Эти логические пробелы оказались несущественными при построении грандиозного здания чистой математики, они, как это выяснилось эмпирически, не приводят к противоречиям. Привычка к этим пробелам привела к тому, что многие их вообще перестали замечать, что и привело к ложному представлению об абсолютной строгости чистой математики.
По этому поводу И. С. Сокольников [27, с. 13] писал: «Понятие строгости зависит всецело от условностей, диктуемых господствующим вкусом, которому и дано на определенный хронологический период утверждать меру требовательности в определении степени математической строгости. Плодотворные интуитивные концепции преобразуются обычно в строгие формы либо путем четко выраженного соглашения о том, какие понятия следует относить в категорию концепций, допускающих определение, и какие остаются неопределимыми, либо путем введения в математические теории новых формально логических процессов, по возможности свободных от противоречий».
Добавим, что в одном хронологическом периоде в разных разделах математики могут быть разные понятия строгости в соответствии с традициями и целями этих разделов. Так было в период научного Возрождения с геометрией и математическим анализом, позже ослабленные требования строгости были в теории вероятностей; сейчас различные уровни строгости имеются в математической логике, в основной части чистой математики и, как мы увидим в § 3, в прикладной математике.
Утверждение об абсолютной строгости и точности допускает также следующее курьезное, конечно, не решающее возражение. В п. 4 была оценена вероятность того, что равенство 2×2 = 4 есть результат арифметической ошибки. Тем же способом можно оценить вероятность и того, что все утверждения чистой математики содержат подобные ошибки; эта вероятность с точки зрения чистой же математики положительна.
Математическая логика находится, конечно, на существенно более высоком уровне строгости, чем основная часть чистой математики. Однако и этот уровень не является абсолютным. Более того, чтение вводных глав иных книг по математической логике может произвести впечатление, что интуиция в ней играет большую роль, чем в «наивной» чистой математике; но дело просто в том, что многие вопросы, которые в чистой математике считаются само собой разумеющимися, а на самом деле основаны на интуиции, в математической логике специально обсуждаются. Но и в логике многое остается «само собой разумеющимся», хотя грань необъясненного отодвигается вглубь. Так, это относится уже к первым словам курса «рассмотрим», «пусть» и т. п., которые должны быть одинаково поняты всеми читателями, но насколько универсально понятие «понятности»? Однако эти пробелы не мешают математической логике развиваться и успешно решать естественно возникающие в ней проблемы, многие из которых оказываются существенными для математики в целом.
Еще более важно обратить внимание на следующее. Уровень строгости и весь образ мышления математической логики, несомненно, не пригоден для чистой математики в целом, задачи которой выходят за рамки логики, хотя на некоторые из них достижения логики должны существенно повлиять; достаточно вспомнить, например, выдающиеся результаты о неразрешимости, полученные в последнее время. Так, П.С. Новиков доказал невозможность построения алгоритма для решения одной из центральных проблем теории групп – так называемой проблемы тождества слов. С.И. Адян установил неразрешимость классической проблемы о построении алгоритма, позволяющего для любых двух групп, заданных своими образующими и определяющими соотношения между ними, выяснить, изоморфны эти группы или нет. А.А. Марков доказал неразрешимость знаменитой проблемы топологии о построении алгоритма, с помощью которого можно было установить, эквивалентны ли топологически (т.е. гомеоморфны ли) два заданных тела (точнее, полиэдра). Ю.В. Матиясевич сделал то же для десятой проблемы Гильберта о построении алгоритма, позволяющего для любого алгебраического уравнения с любым числом неизвестных и целочисленными коэффициентами выяснить, имеет ли это уравнение, по крайней мере, одно целочисленное решение.
И в то же время припоминается волнение и крайнее недоумение слушателей на заседании Московского математического общества во время доклада по математической логике, когда докладчик заявил: «Все функции непрерывны». Позже, когда выяснилось, что он имел в виду конструктивно определенные функции, которые только и признаются конструктивной логикой, волнение утихло. Подумать только, что стало бы с современной чистой математикой, если бы из нее были исключены разрывные функции!
Подобным образом уровень строгости и весь образ мышления чистой математики, как уже не раз говорилось (и не раз будет повторено в дальнейшем), хотя и применяются в прикладной математике, но не могут ее полностью удовлетворить. Даже когда задача полностью сформулирована на чисто математическом языке, проведение ее исследования на чисто дедуктивном уровне в подавляющем большинстве случаев противоречит принципу оптимальности, указанному в п. 1.7, а во многих случаях просто невозможно.
Поэтому математик-прикладник не только имеет право, но обязан выбирать уровень строгости и образ мышления, адекватный решаемым им задачам и принципу оптимальности. Эти уровень строгости и образ мышления определяются сочетанием дедуктивных и рациональных рассуждений. К обсуждению последних мы обратимся в следующем параграфе.
11. Примеры. Первые три примера иллюстрируют различие подходов к вопросу о существовании в чистой и прикладной математике. Прежде чем перейти к их изложению, отметим следующее. До сих пор говорилось о причинах, которые порой препятствуют непосредственному применению «чистых» результатов в прикладной математике. Вероятно, имеются и другие причины, хотя представляется, что перечисленные пока главнейшие. Вместе с тем во многих случаях «чистое» рассуждение удается перестроить так, что оно становится приемлемым и для прикладной математики: скажем, бесконечную конструкцию заменить на конечную, неэффективное доказательство существования — на эффективное, конструктивное (Доказательство существования некоторого объекта естественно называть конструктивным в прикладном отношении, если из него вытекает точная или приближенная конструкция этого объекта, применимая для некоторого разумного класса реальных примеров). Хотя получающиеся при этом решения могут оказаться далекими от оптимальных — об этом нередко чистая математика не заботится — но все же это уже решения, которые можно постараться улучшить, а если это не получится, то все-таки это лучше, чем ничего. Если же доказательство превратить в эффективное никак не удается, то все-таки оно может послужить дополнительным стимулом к эффективному построению решения (как-то приятней строить решение, если доказано его существование), либо усилить уверенность в правильности другой конструкции решения, полученной без «чистого» обоснования (это означает, что «чистое» доказательство может служить одним из рациональных доводов в защиту правильности решения)…
12. Еще цитаты. В заключение параграфа приведем высказывания различных авторов, непосредственно примыкающие к изложенному материалу, в основном к материалу пп. 8—10 (и частично к § 3).
X. Розенброк и С. Стори, говоря о математическом решении прикладных задач, в своей полезной книге [28, с. 29—30] пишут: «Инженер или математик прежде всего должен помнить, что он использует математику для описания реального мира. Чистый математик никогда не делает этого, а этому искусству учат редко. Любая последовательность математических символов, которую записывает математик-прикладник, является в действительности последовательностью физических утверждений. Если бы утверждение было на английском языке, то автор серьезно рассматривал бы, верно оно или нет. Он должен быть таким же скрупулезным в проверке справедливости утверждения, которое он сделал в математических символах.
Главное в данном случае (и оно же является источником больших трудностей) то, что математик-теоретик начинает с формулировки задачи, которую он потом не подвергает сомнению. Его единственной целью на протяжении последующих манипуляций является обоснование своих аргументов. Ни одну важную задачу в технике нельзя поставить таким образом. Любое формулирование технической задачи является условным, и если некоторое следствие формулировки задачи неверно или неприемлемо, то задача должна быть переформулирована. Если любой промежуточный шаг в математической аргументации отображает физически неверное положение, то результат, полученный с помощью строгих рассуждений из, по-видимому, обоснованной точки зрения, будет, тем не менее, ошибочным.
Математик-прикладник, следовательно, должен учитывать как математическую, так и физическую сторону задачи, связывая одну с другой. Каждая возникающая математическая трудность должна вызывать подозрение — свойственна ли она физике, или вызвана ошибкой в формулировании, или просто является математической трудностью, которую можно избежать другой формулировкой?»
Д. Хорафас [29, с. 13]: «В самом широком плане математику можно разделить на две области. Ученые, работающие в одной из них, имеют дело с символами, их комбинациями и свойствами в формализованном виде. Математики, ведущие исследования в другой области, интересуются значением символов, т. е. смысловым содержанием теории, связанной с реальным миром». Это и есть схематическое определение чистой и прикладной математики. Мы бы добавили, что при этом здесь дело не в области приложений: прикладная математика изучает методы привлечения неформальных соображений к решению формализованных задач, а конкретной областью приложений определяются классы этих задач и этих соображений. Было бы интересно провести сравнительный в этом отношении анализ различных областей приложения математики (механики, физики, химии, техники, биологии, экономики и т. д.). При этом выявятся как специфика этих областей, так и то общее, что характерно для приложения к ним математики.
М. Кац и С. Улам [1, с. 167—168]: «Некоторые из современников Хевисайда критиковали его за использование формальных приемов без ясного понимания их содержания и смысла. Говорят, что в ответ своим критикам Хевисайд как-то сказал: «Должен ли я отказаться от хорошего обеда лишь потому, что не понимаю процессов пищеварения?» Подобным образом можно было бы критиковать шестиклассника, который учится пользоваться дробями, не понимая лежащей в основе теории.
Мы остановились на этом потому, что здесь хорошо видна одна из сильных (надо было бы сказать «ведущих» и т. п.— Авт.) тенденций современной математики: игнорировать и отвергать все, что не формализовано логически. Именно эта тенденция (начинающая проникать в начальное и среднее обучение) в большой степени ответственна за растущее отделение математики от физики. Физик, применяющий математические методы, вполне может положиться на внутреннюю согласованность своих построений и, что самое важное, на совпадение полученных результатов с экспериментом. Подобно шестикласснику, он будет рад воспользоваться рациональными числами, не зная во всех подробностях, как их можно объединить в формальную систему, и, подобно Хевисайду, будет счастлив жонглировать операторами, не дожидаясь, когда логика даст ему разрешение на это». Кстати, именно Хевисайду удалось найти решения практически важных задач в случаях, когда применить логически полностью обоснованную в то время методику оказалось затруднительно. Позже аналогичная история произошла с обобщенными функциями (п. 6), которые физики ввели и начали использовать раньше, чем математики дали им формально совершенное обоснование.
Г. Ван Трис пишет в предисловии к своей книге [30, с. 11—12]: «Уровень математической строгости книги невысок, хотя в большинстве разделов полученные результаты могут быть доказаны и строго, если мы будем просто более скрупулезны в наших выкладках. Мы намеренно приняли такой подход с тем, чтобы обилием деталей не обременять существенные идеи и сделать материал удобочитаемым для той инженерной аудитории, которая найдет его полезным. К счастью, почти во всех случаях мы можем удостовериться, что наши выводы являются интуитивно логичными. Следует заметить, что эта способность проверять выводы интуитивно была бы необходима, даже если бы выкладки были весьма строгими, поскольку наша конечная цель — получить ответ, который соответствует некоторой рассматриваемой физической системе. Не представляет труда найти физические задачи, в которых правдоподобная (но неадекватная, см. § II.1.—Авт.) математическая модель и корректные математические методы приводят к нереалистическому решению исходной задачи».
Л. де Бройль [31, с. 326]: «Математический язык является чисто дедуктивным, он позволяет строго выводить следствия из посылок. Эта строгость, являющаяся его силой, является также его слабостью, поскольку она замыкает его в круг, за пределы которого он не может выйти. Математическое рассуждение должно установить следствия, которые уже содержатся в посылках, не будучи еще очевидными; следовательно, оно не может дать в своих выводах ничего более того, что содержится неявно в исходных гипотезах... Итак, не чистые дедукции, а смелые индукции и оригинальные представления являются источниками высокого прогресса науки».
X. Розенброк и С. Стори [28, с. 17, 31 и 41]: «Мы не против математической строгости и, признавая, что математика имеет свои собственные внутренние законы развития, возражаем против позиции, которая концентрирует внимание на математических тонкостях, возникающих при постановке задачи и несущественных в определенном смысле, и в то же время игнорирует действительные трудности». «Инженер должен не гнаться за строгостью как вещью в себе и избегать большой борьбы за общность и краткость. Слишком, общая формулировка обычно сводит решение к задаче, менее легкой и менее полезной. Краткость (или «элегантность») - это хорошо, однако часто она получается только за счет искусственности». «Инженер... не позволяет ставить в один ряд все те проблемы, которые представляют какой-либо интерес. Математические выкладки оправдываются в его глазах их практическим успехом таким же образом, как и физические теории, к которым эта математика применяется. Вследствие этого различия в подходе аксиоматический метод мало привлекателен для инженера. Он соглашается признать, что 2+2 = 4, потому что это приводит к полезным результатам, и не чувствует необходимости доказывать это утверждение с помощью ряда менее очевидных аксиом. В то же время не возражает против введения новых фактов в задачу по мере решения. Если новый факт верен, то он не может быть источником ошибок в результате».
Аналогичные мысли высказал Н. Бейли [7, с. 144] в связи с приложениями математики к биологии: «Вполне возможно, что для решения уравнений нужны некоторые дополнительные условия или допущения, либо их трудно решить именно в той форме, в какой они представлены. В этом случае математик может ввести дополнительные ограничения или произвести некоторые изменения, позволяющие решить эти уравнения. Но может оказаться, что произведенные им изменения не соответствуют духу первоначальной биологической задачи, и в результате будет затрачено много сил на сложные, но бесполезные математические расчеты в поисках точного решения ошибочной задачи. Для того чтобы математик узнал, что именно в конечном счете допустимо с точки зрения биологии, он должен проявить интерес к самой биологической задаче и познакомиться с ней во всех деталях».
Достарыңызбен бөлісу: |