---

ЗЕМЛЯ ИМЕЕТ ФОРМУ ГЕОИДА

Возьмём быка за рога и поставим сразу главный вопрос, который интересует нас в этой главе: что такое математика?

Мы понимаем, что этот вопрос ставился многократно, и что есть масса достойных книг с таким или похожим названием. Но, во-первых, с течением времени даже специалисты несколько видоизменяли своё мнение по поводу ответа на него, во-вторых, это меняющееся мнение излагалось, может быть, недостаточно демократично для того, чтобы его поняли те, кому этого хочется и кто имеет для этого достаточные основания.

Казалось бы, чего проще? Ведь математику учат все школьники и все студенты, даже юристы, религиоведы и художники, судя по нынешним официальным программам соответствующих вузов. Применяют её все люди без исключения, хотя бы потому, что все считают. Считают яблоки, калории, электроны, количество нераскрытых преступлений, прочность конструкций, рекордные секунды и деньги, деньги, деньги.

И тем не менее, попробуем выяснить, что думают люди на этот счёт. Простейший и самый модный способ - произвести “социологический” эксперимент, выйдя на улицу и задавая наш вопрос первым встречным. Дорогой читатель, раз вы взяли в руки книгу с таким названием, вы понимаете, что может получиться из этого эксперимента. Вряд ли стоит публиковать все ответы. И всё же мы провели подобный опрос. Лучшим из приличных ответов оказался следующий: “Спросите что-нибудь полегче. Давайте я скажу, что такое физика, химия, экономика, история или другие науки”.

Лауреат прав. Это действительно легче. Предмет каждой из упомянутых наук можно охарактеризовать в двух словах, не слишком отклоняясь от истины. Физика - общие свойства материи; химия - состав и превращения веществ на молекулярном уровне; экономика - это, как ни крути, способы разбогатеть, желательно законным путём; история - представление историков о том, как люди жили раньше.

Любая из перечисленных наук смотрит на жизнь природы или человеческого общества со своей, вполне определённой и понятной, точки зрения, собирает и осмысливает факты, пытается выявить закономерности, имеющиеся в её области, и даёт рецепты использования полученных данных в интересах человечества. Во всяком случае, человечеству хочется думать, что это происходит в его интересах, хотя время от времени возникают сомнения.

Какую же область реальности изучает математика? С какой стороны смотрит на мир она?

Произведём второй эксперимент: обратимся к мнению тех, кто пишет на интересующую нас тему. Попробуем полистать книжки в поисках краткого и чёткого определения математики. Встретятся, например, такие варианты: “математика - наука о числах и фигурах, т.е. о количественных отношениях и пространственных формах действительного мира” или “математика - совокупность наук, изучающих количество и порядок”. Эти определения, отвечая на один вопрос, ставят кучу новых. В частности, какие именно области знания следует относить к математике? Ведь даже в географии измеряются и сравниваются такие количества как длины рек, высоты гор, скорости ветров и глубины океанов. А уж о пространственных формах и говорить не приходится. Историки постоянно имеют дело и с количеством, и с упорядоченностью событий во времени и пространстве. Однако, никому не приходит в голову относить эти науки к математическим. Можно возразить, что математика имеет дело с количеством и порядком “в чистом виде”, а не применительно к чему-либо. Но тогда как быть, скажем, с теорией вероятностей, которая использует эти понятия лишь применительно к изучению случайных явлений, но, как известно, представляет собой сугубо математическую науку? Наконец, прежде, чем определять математику с помощью понятий “количество” и “порядок”, следовало бы выяснить, что это такое.

Встречаются и другие краткие определения математики, имеющие скорее образный, а иногда и шутливый характер, но тем не менее вносящие в портрет математики значительно более интересные штрихи, чем определения, приведённые выше. Вот например: “математика - это язык науки”, “математика - это то, что написано в книгах по математике””, “математика есть единая симфония бесконечного” (Д. Гильберт), “со времён греков говорить “математика” - значит говорить “доказательство” (Н. Бурбаки).

Мы надеемся, что через несколько страниц читатель сможет по достоинству оценить остроумие двух первых высказываний, разделить с нами восхищение красотой третьего и точностью последнего.

Под впечатлением от этого последнего высказывания, поставим ещё один, третий эксперимент. Обратимся к древности, к происхождению самого термина “математика”. Если названия других наук, как правило, отражают специфику их предмета (“география” означает, в переводе с греческого, “описание Земли”, “физика” происходит от слова “природа”, “экономика” - это “управление домом, хозяйством”), то “математика” берёт начало от греческого mathema - познание, наука. Вот так - просто и солидно: познание вообще, наука вообще, без указания объекта изучения. Что же имели в виду древние мудрецы, давшие своей науке столь гордое название? Похоже, они полагали, что ей всё равно, что изучать, придавали ей некую универсальную роль в познании различных аспектов реальности. С одной стороны, против такой постановки вопроса трудно возразить по уже упоминавшейся причине - не зря же математику учат все школьники и студенты. Однако, хотелось бы понять, в чём именно состоит универсальность математики, и действительно ли математика так уж всемогуща, как полагали греки.

Итак, мы убедились, что нелегко найти короткое и понятное определение математики. Тем не менее, оно существует. И незачем рыться в книгах, лучше прямо потребовать его у математиков-профессионалов. Чтобы психологически подготовиться к его восприятию, напомним одну поучительную шутливую историю о том, что отвечают географы, когда у них спрашивают, какую форму имеет Земля.

Для античных географов Земля была плоской. Позднее, на основании достижений астрономии и открытий великих авантюристов эпохи Магеллана, географы заключили, что Земля - это шар. С развитием наук они уточняли своё мнение: нет, Земля не шар, это скорее эллипсоид; впрочем, пожалуй, этот эллипсоид несколько сжат в одной половине - нечто вроде груши. В наше время географов уже не устраивают ни шар, ни эллипсоид, ни груша. На основании очень точных измерений они торжественно заявляют: Земля имеет форму геоида. Но что такое геоид? В энциклопедических словарях можно прочитать, что геоид - это тело, имеющее форму Земли!

Конечно, перестав шутить, мы понимаем, что географы - люди серьёзные. Просто их объект исследования сложен для краткого объяснения. Поэтому они предпочитают обозначить его кратким термином, глубокий и простой смысл которого они сами прекрасно понимают.

Вот теперь обратитесь к профессионалу-математику, лучше к двум сразу, так будет интереснее, и спросите: “Что изучает математика?” Скорее всего, профессионалы сначала критически вас осмотрят - стоит ли тратить время - затем вдруг начнут спорить между собой. Помимо уже встречавшихся нам фраз о математике, вы услышите массу звучных терминов, таких как “системы структур”, “метаматематика”, “теоретико-множественный язык”, “интуицио-низм” и т. д. Через некоторое время математики успокоятся, ибо спорили они для собственного удовольствия. Да, поверьте нам, истинные математики всегда предпочтут беседе о женщинах, и даже об автомобилях, деньгах или садовых участках, лишнюю минуту общения со своей общей любовницей и повелительницей. Если же говорить точно, то математики работают по специальности непрерывно, даже когда окружающие об этом не подозревают. Один наш знакомый, молодой доктор наук, рассказывал: “Сижу я дома на диване, а тёща ходит и ворчит, что вот, дескать, зачем женился - взвалил все на молодую жену, а сам целый день на диване, даже в магазин лень сходить. Глупая женщина, не видит, что ли, что я работаю?” Но что ещё более интересно, математики иногда работают, не подозревая об этом сами. Впрочем, читатель повидимому знаком с этим явлением работы подсознания, и даже поправит нас, сказав, что это касается не только математиков, но и всякого, кто постоянно нацелен на решение определённой задачи. Именно напряжённая работа подсознания приводит к неожиданным “озарениям”.

Так вот, успокоившись, профессионалы дружно сообщат вам: “Математика изучает свойства математических структур или, если вам так больше нравится, математических моделей”. Ну вот! Наконец мы получили краткое определение. Но, что касается понятности, то единственный выход в этой ситуации - напомнить математикам историю с геоидом. Тогда они вздохнут, посмотрят на часы, попросят сварить кофе и, устроившись поудобнее в креслах, расскажут примерно следующее.

НЕТ НА СВЕТЕ СОВЕРШЕНСТВА

Математика родилась в древней Греции от двух родителей - логики и геометрии. Поэтому её суть невозможно понять, не разобравшись в природе родителей, что само по себе требует времени и сосредоточенности. Начнем с логики. Ее имя происходит от греческого logos - разум, слово. Как сказано в Библии: “Вначале было Слово”.

Не будем обсуждать сейчас, кто именно - бог, инопланетяне или Чарлз Дарвин (точнее, открытая им эволюция) - наделили человека сознанием. Мы вернёмся к этому вопросу позже. Кстати, может оказаться, что это три псевдонима одного автора. Так или иначе, человек пользуется драгоценным даром для того, чтобы понять мир, в котором он живет. Речь идет о понимании, позволяющем жить в мире и преобразовывать его для своих нужд. Основная схема использования человеком своего разума очень проста, она давно описана философами. Но мы напомним здесь самую суть этой схемы, чтобы отметить печку, от которой будем танцевать дальше.

На основании жизненного опыта индивидуальный разум каждого человека и коллективный разум человечества способны создавать понятия, обобщающие свойства однотипных реальных объектов или явлений, и модели, отражающие связи между понятиями. Простейшие примеры понятий: жизнь, смерть, пища, дом, мать, огонь, земля, бог; более сложные: причина, правда, связь, число, точка, прямая линия. Мы не исключаем того, что наша оценка относительной сложности этих понятий субъективна, Модели связей: огонь – тепло, враг – смерть, друг – правда, точка лежит на прямой.

Создав модель, человек начинает действовать в соответствии с ней, желая добиться определенного результата. И регулярно, наряду с успехами, терпит неудачи. Ибо качество моделей всегда несовершенно. Вдруг оказывается, что огонь – это не только тепло, но и ожог, боль; что друг - это не всегда правда, но изредка - предательство, ложь.

Любая подобная неудача - это следствие недостаточного познания мира, и, в то же время, импульс, данный природой, чтобы подсказать человеку, как надо уточнить его модель мира. Вся история человечества и вся жизнь каждого человека усеяны такими ошибками, досадными и плодотворными одновременно. Воистину, не имея возможности ошибаться, не научишься.

Можно привести массу примеров на эту тему. Нам хочется рассказать лишь один смешной реальный эпизод.

Маленькая девочка часто с интересом наблюдала, как мама укладывает свои волосы, пользуясь металлическими заколками. Однажды она попросила разрешения участвовать в этом процессе, взяла заколку и смаху всадила ее двумя концами в мамину голову. От боли сначала закричала мама, затем дочка, награжденная парой хороших шлепков. В чем дело? Оказывается, девочка была искренне уверена, что заколки соединяют не волосы с волосами (действительно, это сложно поначалу), а волосы с головой. С этого дня ее модель реального мира улучшилась.

В ходе развития цивилизации, которое, с интересующей нас точки зрения, можно трактовать как непрерывный процесс моделирования и проверки качества моделей на практике, человек создавал и свое понимание того, как функционирует его собственное мышление, Некоторые простые аспекты этого процесса ему удалось свести в модель, называемую ныне классической или формальной логикой. Она сформировалась в Греции к IV веку до н. э. и впервые изложена Аристотелем в книге “Органон” (орудие - перевод с греческого). Логика стала орудием научного познания.

Одно из основных исходных понятий логики - истинное утверждение или, как говорят сами логики, высказывание. Оно возникло как осознание той схемы использования разума, которую мы описали и которую коротко выражают словами: практика - критерий истины. Всякое конкретное высказывание несет в себе некую информацию, т. е. некую основу для деятельности. Если услышавший высказывание человек может совершать на этой основе некоторые действия и всякий раз получать тот результат, который он ожидал в связи с полученной информацией, высказывание следует считать истинным. В случае, когда информация не оправдывается, надо говорить о ложном высказывании. Широко применяемая разведчиками и игроками (блеф) методика дезинформирования противника иллюстрирует именно эту исходную суть понятий истинности и ложности - успех или неудача действий, совершаемых на основе информации.

Параллельно сформировались понятия причины и следствия: про некоторые высказывания А и B можно говорить, что из A следует B. Это значит, что во всех случаях, когда A истинно, B тоже истинно. Если же A ложно, то об истинности B ничего нельзя сказать. Последняя фраза не менее важна для понимания причинной связи между A и B, чем предыдущая.

Возьмем пример: “Если загробная жизнь не существует ( высказывание A ), то человеку не придется на том свете отвечать за свои грехи (высказывание B).” Бесспорная истина. Что же практически из нее вытекает для человека? Ровным счётом ничего, поскольку ему ничего не известно об истинности A. Хорошо бы проверить эту истинность, в противном случае риск катастрофической ошибки огромен (либо будешь наказан, либо всю жизнь будешь мучиться праведником).

Существенно то, что в рассуждениях об истинности и причинности можно полностью отвлечься от содержательности высказываний, т. е. от того, что именно высказывается. И в этой ситуации, когда важен лишь сам факт истинности или ложности высказывания, можно сформулировать адекватные (соответствующие реальности) модели связей между высказываниями. Например: всякое высказывание A либо истинно, либо ложно, третьего варианта не существует ( принцип исключенного третьего - tertium non datur ). Первый вариант означает, что отрицание A, т. е. высказывание “A ложно”, само ложно; второй – что оно истинно. Еще одна моделирующая связь: если из A следует B, и A истинно, то B тоже истинно (правило modus ponens ). И еще: если из A следует B, а из B следует B, то из A следует C.

Казалось бы, в предыдущем абзаце выписаны тривиальные, само собой разумеющиеся вещи. Однако, осознание этих “тривиальностей”, их формулировка в общем виде - это начало модели, приближенно описывающей, как человек мыслит, как из истинности некоторых утверждений он делает вывод об истинности других. Важно, что речь идет о “как мыслит”, а не “о чем мыслит”. Именно поэтому мы говорим о модели процесса мышления, а не о модели каких-либо других проявлений бытия.

Модель мышления, основанная на описанных понятиях истинности и причинности и называется классической или формальной логикой. Это великое достижение человеческого разума на пути самопознания играет огромную роль в жизни людей, позволяя добывать новые знания из уже имеющихся чисто умозрительным путем, путем логических рассуждений, не требующих длительного накопления наблюдений или организации дорогостоящих экспериментов.

Конечно, умозрительный, логический процесс познания должен базироваться на уже имеющихся истинах, полученных с помощью наблюдений и экспериментов. Но от этого его значение не уменьшается. Без мыслительной, логической обработки эмпирически накопленного багажа прогресс познания невозможен. Поэтому так благодарно человечество своим великим теоретикам, своим ньютонам и эйнштейнам, максвеллам и лобачевским, колмогоровым и винерам.

Подчеркивая величие логики, надо, с другой стороны, не слишком уж увлекаться комплиментами в ее адрес. Самое время вспомнить беседу Лиса с Маленьким Принцем из знаменитого романа Сент-Экзюпери. Лис очень обрадовался, узнав, что на планете Маленького Принца нет охотников. Но услышав, что куры там тоже отсутствуют, печально заключил: “Нет на свете совершенства”. Да, к сожалению (а может быть, и к счастью, иначе во что бы превратился наш мир?), область применения такой удобной модели, как классическая логика, ограничена. И эта ограниченность заложена в самых ее основах. Далеко не всякое высказывание можно считать истинным или ложным. Например, потому, что оно может вовсе не иметь смысла для того, кто его рассматривает. Так, для нас с вами бессмысленны высказывания “Лошади впадают в Каспийское море”, “Волга кушает овес”, если нам их сообщат без дополнительной информации (а вдруг это шифровки!). Но главное, истинность многих высказываний сильно зависит от того, кто ее оценивает - продавец или покупатель (“это мясо свежее”), муж или жена (“очень приятный мужчина”), студент или преподаватель (“lg(a+b) = lga+lgb”). Не зря бытуют выражения “женская логика”, “классовая логика” и т. д.

Уж так природой создан человек, что в нем противоборствуют два начала: материальное, животное, дьявольское (смотря какой способ выражения мы выбираем - философский, биологический или религиозный) и духовное, человеческое, божественное. Трудно говорить, какое из них хорошее, а какое плохое. Судя по развитию истории до сих пор, оба они необходимы: первое – для того, чтобы человек жил, второе – чтобы он жил человеком. Сторонники духовности, человечности полагают, что за этим началом будущее: сумев побороть трудности материального плана (еда, жилье), человек сумеет реализовать свою общественную, коммунистическую, божественную сущность равенства и братства. Их противники считают, что все это красиво, но нереально, и делают ставку на биологическую суть человека, понимая равенство лишь как равенство шансов. “Равенство - понятие абиологическое. В природе равенства нет. Равенство придумано человеком, это одно из величайших заблуждений, породивших уйму страданий. Если бы было равенство, не было бы на Земле развития...” (В. Д. Дудинцев). Похоже, что пока сторонники второй точки зрения имеют больше аргументов. Однако, та часть природы человека, что сосредоточена в мозгах людей типа Кампанеллы, Сен-Симона и Чернышевского, в евангелистской проповеди христианства, в идеях коммунизма, не дает человечеству вернуться полностью в лоно биологии.

Похоже, что в двойственности, а точнее противоречивости природы человеческой отражается общий принцип противоречивости нашего мира: не существует света без тьмы, верха без низа, отрицательных электронов без положительных протонов, богатства без бедности, мира без войны, ума без глупости, здоровья без болезней, мужчин без женщин, продавцов без покупателей, свободы без насилия. Короче, чтобы некая сущность была, требуется бытие противоположной сущности.

Мы несколько увлеклись. Вернемся к нашим баранам. Применительно к логике можно сказать, что в сложных вопросах социального и психологического порядка формальную логику следует применять крайне осторожно, если она вообще чего-нибудь там стоит. Ибо на оценку истинности высказываний сильно влияют социальные и психологические интересы людей - носителей различных сущностей. И только в тех областях, где истина убедительна для всех, формальная логика оказывается мощным орудием прогресса.

Например, для большого класса явлений естественнонаучного или технологического характера она действительно является очень ценной и плодотворной моделью процесса мышления. Мало кому придет в голову сомневаться в истинности высказываний: “Отношение длины окружности к диаметру не зависит от величины диаметра и примерно равно 3,14” или “При вращении замкнутого проводника в магнитном поле в нем возникает электрический ток”.

Редким примером проникновения логики в международные отношения является всеобщее осознание следующей истины: ядерная война – смерть человечества, победить в такой войне нельзя. Отсюда логически следует необходимость всепланетного сотрудничества.

РОЖДЕНИЕ БОЖЕСТВА

Обратимся теперь к другому источнику происхождения математики. Геометрия – наука о свойствах пространства, в котором мы живем, в котором существует все, что наверняка существует. В ее основе лежат жизненно важные для существования и производственной деятельности человека понятия, которые формируются на основе ощущений и представлений о “положении”, “перемещении”, “расстоянии”, “направлении”, “форме”, “размерах” и т.д. На заре развития цивилизации геометрия вовсе не являлась такой стройной и строгой наукой, какой ее знаем мы. Как всякая юная наука, она была в значительной степени экспериментальной - собранием эмпирически найденных приёмов для измерения тех или иных величин, связанных с пространственным расположением тел (длин, площадей, углов, объемов и т.д.). Геометрия имела очень предметный характер. Это хорошо видно, если проследить за происхождением геометрических терминов. Переводя их с древних языков, мы получаем такие примеры: геометрия - землемерие, сфера - мяч, центр - заостренная палка, точка - след укола, тычка, конус - сосновая шишка, линия - от слова “лён”, ибо из льна делались нити, куб - игральная кость. Древнеегипетских геометров греки называли “натягивателями веревки”. Геродот связывал возникновение геометрии с необходимостью, после каждого разлива Нила, справедливо распределять поля между их владельцами.

Накопление эмпирического материала в геометрии и его осмысливание приводили к выделению первичных геометрических понятий, таких как “точка”, “линия”, “поверхность”, “тело”, “прямая”, “плоскость”, “движение”, “принадлежность” (например, точка может принадлежать или нет данной прямой, а прямая - данной плоскости) и т. д. Первозданная непосредственность этих понятий привела к некоторым психологическим трудностям при осознании их места в системе геометрической науки. Дело в том, что этим понятиям нельзя дать определения, которые выражали бы их через более простые понятия, т. к. они сами и есть наиболее простые, происходящие непосредственно из опыта, абстракции. Их можно только пояснить, указав, из каких реальных объектов они произошли в результате обобщения определенных свойств этих объектов. Например, можно сказать, что точка - это возведенная в абсолют совокупность двух противоречивых свойств очень маленьких предметов: занимать ничтожно малое, в пределе нулевое, место в пространстве и, с другой стороны, служить “кирпичиками”, из которых складываются все фигуры и тела, все пространство. А если эти понятия нельзя строго определить, то как же можно с ними строго логически оперировать, какие истины можно по их поводу высказать?

Эти сомнения, по-видимому, одолевали самого родоначальника геометрии как теоретической системы – великого Евклида. Вводя, скажем, понятие линии, он говорил, что это длина без ширины и толщины. Как понимать такое утверждение? Если это определение, то оно некорректно, ибо сводит определяемое понятие (линия) к другим, также требующим определения (длина, ширина, толщина). Может быть, это пояснение того типа, о котором только что говорилось, включающее интуицию для лучшего “чувствования” смысла понятия? Но тогда нельзя положить его в основу строгих рассуждений.

Трудности, связанные с невозможностью “строгого” определения первичных геометрических абстракций, были преодолены следующим образом. Надо вернуться к реальным прообразам этих абстракций и посмотреть, как связаны они друг с другом в природе. Из таких наблюдений возникают “очевидные”, т. е. понятные, привычные, имеющие место “всегда” связи между соответствующими первичными абстракциями. Например, пусть имеются две различные точки в пространстве, т.е., с интуитивной точки зрения, два “ну очень маленьких, насколько можно себе представить”, отдельных участка пространства. Попробуем проводить через обе точки одновременно прямые линии, т.е., опять же с интуитивной точки зрения, “ну очень длинные, очень тонкие туго натянутые нити”. Возможно ли это? Житейский опыт отвечает утвердительно. Сколько таких прямых может быть, если точки заданы? Интуиция говорит, что, если прямые и могут отличаться друг от друга, то очень мало и тем меньше, чем “меньше точки” и “тоньше прямые”. Когда “точки уменьшаются до предела, и прямая утоньшается до предела”, то, “конечно же”, прямая будет единственной. Поскольку в основу наших рассуждений мы хотели положить именно такие предельные конструкции, приходим к выводу: через две различные точки можно провести прямую, причём только одну. Так или примерно так возникли знаменитые аксиомы евклидовой геометрии, т. е. утверждения, связывающие первичные геометрические понятия и считающиеся со времён Евклида бесспорными истинами, уже не подлежащими какому-либо рассудочному обоснованию. С определенным трудом, как мы видели выше, было осознано, что правильно подсмотренные у природы аксиомы и служат строгим определением первичных понятий. Никакого другого определения им не требуется.

Именно на этом этапе и произошло слияние логики и геометрии, которое можно назвать рождением математического метода в науке. Система аксиом геометрии, сформулированная в знаменитых “Началах” Евклида, стала той системой истинных высказываний, исходя из которой стало возможным получать новые истинные высказывания (теоремы), уже чисто логически, без всякой ссылки на опыт и наглядность. Совокупность выведенных из аксиом теорем составила теорию, которая называется евклидовой геометрией и по сей день изучается школьниками всего мира.

Таким образом, евклидова геометрия явилась исторически первым и классическим (т. е. образцовым) примером применения математического метода познания. В наше время, говоря “математика”, мы должны иметь в виду, прежде всего, эту ее сторону, эту ипостась – ипостась метода. Отталкиваясь от примера евклидовой геометрии, резюмируем сущность метода, в его идеальной форме, так:

1. Строится математическая модель того объекта, круга явлений, который интересует исследователя. Это значит, прежде всего, что даются названия всем исходным понятиям модели. Это значит, далее, что формулируются некоторые высказывания по поводу связей между исходными понятиями, и эти высказывания объявляются истинными. Они называются аксиомами модели.

Для самого метода абсолютно неважно, какой реальный смысл вкладывается в исходные понятия и аксиомы математической модели, хотя это, разумеется, имеет первостепенную важность для исследователя, желающего с помощью модели исследовать свойства чего-то реального.

2. На базе системы аксиом строится теория модели. Она представляет собой цепь теорем, т. е. высказываний, истинность которых выводится (доказывается) с помощью правил классической логики из аксиом или из аксиом и ранее доказанных теорем. Отметим здесь же, что некоторые теоремы принято называть леммами (если они имеют вспомогательное, техническое значение), следствиями (если их вывод из некоторой теоремы очень прост, очевиден). По ходу развития теории встречаются определения новых терминов и символов, сокращающих запись рассуждений и результатов.

Конечно, приведенное описание математического метода очень сжато и схематично. Оно требует комментариев, которые мы сейчас и сделаем, в основном на материале той же евклидовой геометрии.

ДОКАЗАТЬ ЭТОГО НЕЛЬЗЯ, НО Я САМ ВИДЕЛ

Система аксиом евклидовой геометрии содержит в себе всю информацию об евклидовой модели того, что мы называем пространством. Однако, эта информация представлена в том виде, в котором она получена на стадии формирования модели, т. е. на стадии наблюдений, экспериментов и их осмысливания. Эта форма информации, вообще-то, не приспособлена и неудобна для применения в практических целях (т. е. для измерения площадей земельных участков, объемов сосудов, строительства зданий, кораблей и т. д.). Даже если выучить наизусть все аксиомы Евклида, это не даст знания формулы объема конуса или выражения длины гипотенузы прямоугольного треугольника через длины его катетов. Хотя справедливость этих теорем уже заключена в аксиомах, как корни, ствол, цветы и плоды дерева - в его семени. Мышление человека, направляемое логическими правилами, - это то питательное начало, которое позволяет аксиоматическому семени истины развернуться в ветвистое и плодоносящее дерево теории.

Из этих рассуждений вытекает глубокий вывод: что посеешь, то и пожнешь. Математическая теория не создает информации - она перерабатывает ту, которая заложена в аксиомах. Видимо, эту сторону дела имел в виду Гегель, говоря: “Математика - наука точная, потому что она - наука тощая”. И если система аксиом неточно, или противоречиво, или неполно описывает основные свойства моделируемого объекта, то на эти недостатки обречена и соответствующая теория. Когда это обнаруживается сравнением выводов теории с моделируемой реальностью, наступает пора переосмысления и исправления системы аксиом (вспомним девочку с заколкой). В геометрии подобная кризисная ситуация возникла в свое время в связи с так называемым пятым постулатом Евклида. Многим казалось неестественным включать в список аксиом утверждение о существовании единственной прямой, параллельной данной прямой и проходящей через точку вне ее. Думалось, что этот недостаточно интуитивно ясный факт можно вывести из остальных аксиом как теорему. Но многочисленные попытки построить соответствующее доказательство не привели к успеху. Более того, случилось совсем неожиданное: удалось доказать, что предположение о существовании двух параллельных данной прямой пересекающихся прямых, проходящих через точку вне данной прямой, никак не противоречит всем остальным аксиомам геометрии. Тем самым, это предположение вместе с остальными аксиомами Евклида можно рассматривать как систему аксиом новой теории, новой геометрии. Из-за странного вида аксиомы о параллельных было не очень ясно, какое отношение эта теория имеет к реальности. Но чисто формально ничто не мешало построить новую “неевклидову” геометрию, и она действительно была создана (Лобачевский, Гаусс, Больяи). Н. И. Лобачевский осторожно назвал ее “воображаемой”. Выводы новой геометрии, в самом деле, выглядели парадоксально, резко противоречили привычным геометрическим представлениям. Например, сумма углов треугольника оказалась меньше 180° .

И все же, если поразмыслить, то никаких парадоксов нет. Ведь евклидова прямая - это “бесконечно длинная” вещь. По ней можно удалиться на любое, как угодно большое расстояние. С другой стороны, аксиомы Евклида рождены из наблюдений за ограниченными участками пространства. Никто никогда не ходил в бесконечность, не видел натянутых нитей или лучей света бесконечной и даже очень большой длины. Включение в аксиоматику свойств, не наблюдаемых в конечных участках пространства, могло быть только произвольным. В этом смысле евклидова и неевклидова геометрии имеют равные права на существование, и обе не противоречат земной “очевидности”. Совершенно естественно, поэтому, что в ограниченных масштабах порядка земных расстояний выводы обеих геометрий оказались действительно совпадающими с большой точностью: если сумма углов треугольника и меньше 180° , то на пренебрежимо малую, для треугольников “земного” масштаба, величину. В целом оказалось, что геометрия Н. И. Лобачевского имеет более общий характер: геометрия Евклида является ее предельным случаем для малых участков пространства.

История пятого постулата вдохновила известного французского карикатуриста Жана Эффеля на смешной и глубокий сюжет: он нарисовал Господа Бога, который дает урок геометрии юному Адаму. Бог стоит перед доской, на доске изображены два отрезка параллельных прямых, и Бог объясняет: “Вот две параллельные прямые. Они пересекаются только в бесконечности. Доказать этого нельзя, но я сам видел”.

Парадоксы возникали всякий раз, когда бесконечность вторгалась в недостаточно четко аксиоматизированные математические теории. В начальный период развития теории множеств многие математики были шокированы тем, что прямая и любой ее отрезок, даже очень маленький, имеют одну и ту же мощность, т. е. одно и то же количество точек. Это противоречило здравому смыслу, т. е. привычному представлению о том, что малая часть множества должна содержать намного меньше элементов, чем все множество. Лишь постепенно всем стало понятно, что привычка связана с тем, что ранее сравнивались лишь количества элементов в конечных множествах (элементы которых можно пересчитать по принципу “раз, два, три и т.д.” за конечное время). Для бесконечных множеств свойства количества их элементов (свойства мощности множества) “неожиданно” оказались иными. Несколько позже мы ещё вернёмся к этому вопросу и поясним понятия мощности, конечности и бесконечности множества.

РАССУЖДЕНИЕ О МЕТОДЕ

Понимание математики как метода позволяет объяснить многие часто отмечаемые ее особенности. Вспомним замечание об универсальности математики в связи с гордым названием, которое дали ей греки. Да, действительно – в любой области знаний, где можно говорить об объективной истине в смысле классической логики, о причинах и следствиях, где исходную информацию можно изложить в виде ряда основных принципов – аксиом, можно применять математический метод и рассчитывать на успех. На этом пути получены колоссальные результаты в самых различных областях естествознания и техники.

Но уникальность математики определяется не только ее трактовкой как метода, который можно применять к изучению самых различных объектов. Дело еще и в том, что первые применения этого метода относились к изучению моделей тех аспектов бытия, которые принципиально важны для существования и развития каждого человека и всего рода человеческого. Достаточно сказать, что все мы живем и действуем в пространстве и вынуждены знать основы его устройства, чтобы передвигаться, производить, строить. А эти основы даются математической моделью пространства, т. е. все той же геометрией. Далее, человек не может существовать, не считая,
т. е. не используя такую математическую модель, как арифметика, изучающую простейшие представления о количестве – натуральные числа. Вот и выходит, что математикой пользуется каждый человек, т. е. она универсальна и в этом смысле – не как метод, а как некоторые его приложения.

Всякая вещь противоречива. Те же особенности математического метода, которые обусловливают многообразие его применений, обеспечивают и его ограниченность. Этот метод трудно применить, как уже говорилось, ко многим социальным явлениям, не допускающим однозначного определения истинности суждений. Сложности возникают и там, где еще не выработаны главные понятия, исходные принципы – аксиомы. А ведь жизнь природы и общества очень сложна и многообразна. Человеческому сознанию не под силу разобраться в ней до конца и выделить суть всех вещей. Пока еще люди, похоже, не поняли самого главного: кто они, откуда и зачем? Драма людского разума состоит в том, что человек уже (в отличие от животного) в состоянии поставить эти вопросы, но еще (в отличие от кого?) не в состоянии на них ответить убедительно для самого себя.

Люди не могут спокойно жить без этих ответов. И они мучительно ищут их (во всяком случае те люди, которые очень сильно отличаются от животных), напрягая все возможности своего разума. И ничего существенного найти не могут: так пока и нет понятных людям, с их мыслительными и эмоциональными возможностями, исходных принципов, аксиом человеческого бытия. Кто мы? Откуда мы? Зачем мы? Где мы?

Одни говорят - Бог. А он - что? Где и когда возник? Каковы его владения и что за ними? Ведь опыт человечества не содержит даже ничего, позволяющего понять, что мир бесконечен в пространстве или во времени, или что он конечен в пространстве или во времени. Как уже говорилось - никто никогда не ходил в бесконечность. Ресурсы нашего разума позволяют либо не согласиться с понятием Бога, либо согласиться с ним при условии, что он создал нас, снабдив ограниченными умственными возможностями, более высокими, чем у животных, но и только. Зачем он так сделал? Зачем он дал нам вопросы и спрятал ответы? Для согласных с Богом - это одно из неизбежных таинств или одна из неизбежных догм, т.е. непознанных и непознаваемых элементов реальности типа возникновения и природы самого божества.

Кто не признаёт Бога, тот говорит “эволюция материи” или “природы”, “высший разум” или ещё что-нибудь в этом роде, но те же вопросы остаются без ответов. Остаётся и неприятный осадок от того, что мы не понимаем чего-то, что, повидимому, понимает кто-то.

Людям некогда впадать в излишнее отчаяние от этой драмы. Волей-неволей они вынуждены рассматривать природу и себя как некую систему, программа и цели которой им пока не ясны, но заставляют их жить и развиваться. Чтобы заниматься этим спокойно, не отвлекаясь на тревожные мысли о смысле бытия, они создают себе модели этого смысла, хотя иногда и без достаточных эмпирических оснований. Можно вспомнить отважные попытки некоторых великих людей, например Декарта и Спинозы, применить в такой сфере как философия метод математического моделирования. Насколько Б. Спиноза был привержен математическому методу, следует из его слов: “По единодушному признанию всех, кто в отношении своих знаний хочет стоять выше толпы, математический метод, при помощи которого из определений, постулатов и аксиом выводятся следствия, при исследовании и передаче знаний есть лучший и надежный путь для нахождения и обобщения истины”. И, тем не менее, любопытно видеть теорию, в которой среди аксиом фигурируют выражения примерно такого типа – “вещи, которые мы познаем очень ясно и отчетливо, суть истинные”, а среди теорем – утверждение “бог существует”. Не правда ли, по убедительности теорема стоит аксиомы?

После этой фразы подумалось: с какой легкостью мы обычно критикуем взгляды корифеев прошлого! Вот сейчас Декарта и Спинозу, чуть раньше – Евклида, который сам боялся придуманного им аксиоматического определения исходных понятий геометрии. А ведь очутись мы на их месте, получило бы человечество сотую долю той пользы, которую дали они?

Мысли Декарта и Спинозы заслуживают того, чтобы к ним вернуться. Надо представить себе их эпоху, пропитанную духом религиозного мировоззрения никак не в меньшей степени, чем духом науки и прагматизма. Если мы, в наше время, яростно создаем математические модели эволюции микромира, вселенной и принятия решений в неопределенной ситуации, то почему бы им не пытаться создать математическую теорию религии. Конечно, в их и в наше время это делается на различном уровне логической строгости, но и тогда, и теперь – это уровень времени.

Философия, так же как и геометрия в доевклидовы времена, теория вероятностей лет сто пятьдесят назад, биология в наши дни – это все науки, недостаточно развитые для того, чтобы сформулировать свои основные принципы в виде системы общепризнанных аксиом и прогрессировать далее чисто логически. Вспомним в этой связи К. Маркса, писавшего, что наука только тогда достигает совершенства, когда ей удается пользоваться математикой. А если она еще не достигла этого совершенства (это уже не К. Маркс, это мы), то ее концепции в значительной степени держатся на вере. Кто верит в бога, кто – в победу коммунизма в одной стране, кто – в творческие силы человека. Один наш знакомый, доктор геологии, рассказывал: “Я защитил диссертацию по геологии докембрия, потому что в Совете по защитам большинство было сторонниками той концепции, которой я придерживался”. На вопрос, при чем здесь концепция, ведь есть же истина, он отвечал, что докембрий – это очень древняя эпоха, про нее никто ничего толком не знает, поэтому побеждает точка зрения, в которую верит большинство данного Совета.

Не только сфера применимости математики объясняется ее трактовкой как метода познания. Пресловутая строгость и неопровержимость математических выводов – это естественное следствие строгости логических понятий об истинности и доказательстве. Тем же фактором обусловлена и возможность систематического применения глубоко разработанной символики в записи математических текстов. Без нее эти тексты были бы плохо обозримы и трудно реализуемы. Чтобы убедиться в этом, достаточно попробовать выразить обычными словами формулу для решения квадратного уравнения. Чисто количественный процесс уменьшения объема текстов с помощью математической символики имеет следствием качественное увеличение возможности изложения. Но такой формализованный язык невозможно ввести там, где понятия недостаточно точно определены. Может, теперь фраза “математика – это язык науки” делается более ясной.

Даже известная “непознаваемость” математики для некоторых людей, которым математика “не дается”, становится понятной. Ведь применение математического метода требует четкой формулировки исходных положений, систематического и терпеливого прослеживания всех логических этапов рассуждения, их обоснованности. Пренебрежение хотя бы одним из них может привести к панической “невозможности понять”. Черты характера, необходимые для успешных занятий математикой, плохо развиваются в условиях логически безалаберной жизненной текучки, ибо молодой человек регулярно видит примеры алогичного поведения людей. Жизнь слишком часто предоставляет соблазн достичь цели, диктуемой не логической необходимостью, а эмоциями “дьявольского” происхождения (богатство вместо достатка, лень вместо труда, выгода за счет ближнего, властность вместо разумного правления и т. д.). Подобные цели достигаются не доказательным путем, а с помощью силы или обмана. Рефлексы таких целей и методов сидят глубоко в крови людей с доисторических времен. Нужен определенный уровень культуры, т. е. духовности, т. е. потребности жить вместе с обществом, а не вопреки или за счет него, чтобы уважать общечеловеческую истину, логику. Получается, что природа математических склонностей имеет довольно гуманитарный оттенок. И не следует обвинять математику в дегуманизации современного общества. То же касается всех точных наук. Винить надо недостаточную культуру общества в целом, отставшую от естественнонаучного прогресса.

Из сказанного следует, что математическая одаренность или просто способность успешно изучать математику сильно зависит от воспитания – в роду, в семье, в школе. Например, хороший учитель математики в средней школе – это просто везение, это почти необходимое и достаточное условие того, что его ученики смогут спокойно учиться точным наукам во втузе или университете.

Мы видим, что, в определенном смысле, математика – дело непростое. Но, с другой стороны, великая простота математики состоит в том, что любой ее вывод неизбежно и однозначно следует из имеющихся посылок. Какая наука, не использующая математический метод, может похвастать такой ясностью в своем хозяйстве? “А математику уже затем учить следует, что она ум в порядок приводит”, – считал М. В. Ломоносов.

Пора бы закончить этот раздел, но не даёт покоя то самое неприятное ощущение от нашей недостаточности в понимании мироздания, о которой мы говорили пару страниц назад. Ну ладно, многие принципиальные вещи не познаны. Но будут ли они познаны, познаваемы ли они? Конечно же, на этот счёт есть противоположные мнения. Ignoramus et ignorabimus - не знаем и знать не будем (лат.) - с давних пор говорят пессимисты; нет вещей непознаваемых, есть вещи непознанные - спорят с ними оптимисты. Ни то, ни другое не противоречит опыту человечества: пессимисты исходят из того, что за всю свою историю люди ничуть качественно не продвинулись в решении многих коренных вопросов; оптимисты же говорят, что знания человека по любому поводу только возрастают со временем, и нет оснований считать, что этот процесс прекратится. В конечном счёте убеждения и тех и других держатся на вере (вспомним диссертацию о докембрии). Однако, хочется быть оптимистами. Этого хочется и великому поэту Н.Гумилёву, что подтверждается его замечательным стихотворением “Шестое чувство”:

Прекрасно в нас влюблённое вино
И добрый хлеб, что в печь для нас садится,
И женщина, которою дано,
Сперва измучившись, нам насладиться

Но что нам делать с розовой зарёй
Над холодеющими небесами,
Где тишина и неземной покой,
Что делать нам с бессмертными стихами?

Ни съесть, ни выпить, ни поцеловать,
Мгновение бежит неудержимо,
И мы ломаем руки, но опять
Осуждены идти всё мимо, мимо.

Как мальчик, игры позабыв свои,
Следит порой за девичьим купаньем
И, ничего не зная о любви,
Все ж мучится таинственным желаньем;

Как некогда в разросшихся хвощах
Ревела от сознания бессилья
Тварь скользкая, почуяв на плечах
Ещё не появившиеся крылья;

Так, век за веком - скоро ли, Господь? -
Под скальпелем природы и искусства,
Кричит наш дух, изнемогает плоть,
Рождая орган для шестого чувства.

ПЕРВЫЕ ПОБЕДЫ

До сих пор мы рассуждали о математическом методе, опираясь, в основном, на единственный пример его использования – евклидову геометрию. Перейдем к обсуждению других фундаментальных математических моделей.

Не менее древней, чем геометрия, является арифметика. Это наука, придающая строгий математический смысл простейшему понятию о количестве – ответу на вопрос “сколько”, т. е. натуральному числу. При этом число выступает как то общее, что имеется у двух множеств, между элементами которых можно установить взаимно-однозначное соответствие. Выгода, получаемая в результате развития арифметики, колоссальна. Если говорить ученым языком, ее можно описать так: при сравнении количества элементов в множествах, при определении количества элементов в множествах, получаемых из других множеств их объединением или делением на части, становится возможным манипулировать не с самими множествами, а с представляющими их числами – считать и вычислять. Говоря наглядно, торговцу баранами не надо гонять везде с собой свои стада, достаточно иметь карандаш и бумагу, а еще лучше – японский калькулятор.

В настоящее время арифметика натуральных чисел выглядит как математическая модель – со своей системой аксиом и теорией. Однако, она оформилась в таком виде довольно поздно – в конце прошлого века. В это время выяснилась необходимость аксиоматизации всех наук, развивающихся на логической базе. До аксиоматизации арифметика излагалась, в значительной мере, на интуитивном уровне строгости. Ее основные принципы пояснялись предметно, на палочках и картинках – примерно так, как это делается и поныне в детских садах и начальных классах школ. Это было естественно и всем понятно. Применение понятий “число”, “больше”, “сложить”, “считать” не вызывало сложностей, ибо ассоциировалось с постоянно употребляемыми в жизни процессами и вещами. Трудности появились позже, когда начали считать и сравнивать количество элементов в “очень больших”, бесконечных, как мы теперь скажем, множествах (прямая, плоскость, их части). Мы описывали выше суть этих сложностей, когда говорили о парадоксе с количеством элементов в бесконечном множестве и его части. Пришлось выяснять, что именно понимается под количеством, числом – выписывать явно аксиомы множества натуральных чисел и других, связанных с ним математических моделей.

Раз уж мы заговорили об интуитивном, т. е. основанном на “здравом смысле”, на понятных из опыта, но явно не формулируемых принципах развития теории, то заметим следующее. Интуитивный способ отнюдь не следует отвергать, несмотря на расхваливаемые нами преимущества строго аксиоматического подхода. Он бывает весьма полезен при преподавании науки, уже развитой ранее на аксиоматической основе, особенно, если преподавание ведется для потребителей изучаемой модели, а не для специалистов по самому математическому методу. Есть уверенность, что все получится “как надо”, парадоксы не возникнут, и незачем нагромождать излишние логические строгости, теряя дорогое время. Конечно, скажем еще раз, это верно для тех областей знания, где исходные понятия и принципы фактически уже знакомы учащимся “на предметном уровне” из их личного опыта, обладают высокой степенью наглядности. Например, в старших классах средней школы и в начале курса высшей математики в техническом вузе нужно сообщать учащимся довольно много сведений о свойствах множеств (множество, элемент, включение, операции над множествами, функция, обратная и сложная функция и т.д.). Это отнюдь не значит, что надо выписывать аксиомы теории множеств и выводить из них все следствия, примерно так, как это делается в первой книге трактата Н. Бурбаки. Такой подход занял бы слишком много времени, и, все равно, многое осталось бы непонятным: зачем доказывать очевидные вещи? Вместо этого, надо начать с того, что “множество — это совокупность, набор каких-либо объектов, называемых его элементами”, хотя с логической точки зрения это “определение” не выдерживает критики. Оно ничем не лучше евклидового “линия есть длина без ширины и толщины”. Но это понятное пояснение. Оно заставляет мозг отождествлять абстрактное понятие с конкретными породившими его ситуациями. И этого вполне достаточно, когда обучают не математиков-профессионалов, а инженеров. Тем более, что преподавателю ясно – на этом пути он не натолкнется на противоречия. Это заранее гарантировано строгими логическими исследованиями поколений профессионалов.

В других же случаях необходим именно аксиоматический метод изложения. Скажем, современный инженер немыслим без свободного владения линейной алгеброй. Ее же невозможно рассказать без выписывания аксиом линейного, а затем евклидова, пространств и корректного построения теории на их основе. Ведь векторные свойства n-мерных наборов чисел, матриц, непрерывных или дифференцируемых функций абсолютно непривычны дебютанту.

Мы коснулись довольно тонкой проблемы методики преподавания математики. На наш взгляд, главная трудность здесь состоит именно в отыскании оптимального сочетания дедуктивного и индуктивного подходов (т. е. подхода от общего к частному и – от частного к общему). Количество математических знаний, которые должен освоить будущий математик, и даже физик или инженер, огромно. Тем не менее, можно обучить студента всему этому достаточно быстро, если действовать чисто дедуктивным методом, выводя все необходимые факты из нескольких весьма общих концепций. Такой метод часто соблазняет молодых преподавателей. Но чисто дедуктивное представление вещей может произвести впечатление божественного откровения. Когда студенту говорят, что действительные числа – это множество, удовлетворяющее следующим четырнадцати аксиомам (и выписывают аксиомы поля, порядка и аксиому о верхней грани), у него возникает мысль о смене карьеры. “Как можно придумать настолько вычурное определение такой, вроде бы, понятной вещи как числа?” –  удивляется он. Короче, дедуктивный метод преподавания дает знание фактов без понимания того, как к ним можно придти. Злоупотребление дедукцией быстро и хорошо формирует схоласта, но не исследователя.

Если, напротив, использовать чисто индуктивный метод, к чему расположены многие педагоги старой школы, то не хватит времени, чтобы изложить студенту все необходимые сведения. Кроме того, студент не сможет читать современные математические работы. Индуктивный метод предполагает объяснение рождения всех математических понятий из реальности, интуиции. Он долог, но учит находить математические истины, доказывать новые теоремы, а не только излагать доказательства известных, т. е. он формирует активного исследователя. Фактически, индуктивное преподавание математики, физики или другой науки - это, в значительной степени, преподавание истории этой науки.

Каждый преподаватель с годами находит свою собственную комбинацию двух подходов.

Вернемся к исторической линии нашего рассказа. Долгое время математика отождествлялась не с методом, а с двумя первыми победами этого метода – геометрией и арифметикой. Причем, даже больше с геометрией, в которой сущность математики была, как мы уже поняли, выражена полнее; не зря математиков примерно до XVII века так и назвали геометрами, даже если они занимались не геометрией.

Но уже в середине века начали возникать математические теории алгебраического направления. Их источник – изучение операций над все более абстрактными числами, появившимися в математике. После натуральных ( т. е. по-русски, естественных) чисел были изобретены дроби или рациональные (от латинского rationalis – принадлежащий рассудку, а не природе) числа, затем иррациональные (непостижимые рассудком) и, наконец, мнимые и комплексные числа. Как выразился известный немецкий математик Л. Кронекер: “Целые числа сотворил Господь, всё остальное - дело людских рук”. Сами названия этих чисел говорят о том, что их природа, их отношение к реальности было поначалу не очень ясно самим изобретателям. Вводились новые числа из довольно абстрактных соображений. Например, целью введения иррациональных чисел было желание извлечь корень из любого положительного числа. Зачем? Да затем, что геометрам очень удобно характеризовать размер каждого отрезка числом – его длиной. И когда обнаружились отрезки, несоизмеримые с единицей длины, это удобство исчезло. Стало невозможно решать многие геометрические задачи числовыми методами. Указанная цель была достигнута довольно сложным образом: иррациональное число поначалу выглядело как “предельное значение” a последовательности a_n рациональных чисел (его приближений), не являющееся само рациональным числом. А чем являющееся? Действительно, непостижимо рассудком! Однако, присмотревшись к этой ситуации, ученые поняли, что с таким числом a и не нужно связывать никакого другого понятия, кроме самой последовательности a_n , его определяющей. Сразу стало легче, понятие числа обобщилось: действительные числа – это некоторые бесконечные последовательности рациональных чисел. А именно такие, члены которых с ростом номера n все меньше, как угодно мало отличаются друг от друга. Понадобилось еще ввести арифметические операции и порядок (отношения равенства и неравенства) на множестве всех действительных чисел и изучить их свойства. Работа оказалась значительно абстрактнее, чем изучение наглядных операций над натуральными числами (палочки) или рациональными (деление отрезков на равные части). Ведь требовалось, чтобы, в частном случае рациональных чисел, вводимые операции над числами в новом смысле слова не противоречили уже определенным.

Комплексные числа были введены, например, для того, чтобы каждое квадратное уравнение, даже такое как x² + 1 = 0, имело решение. Зачем? Почему? А просто так, потому что это красиво: каждое уравнение второй степени имеет два решения, уравнение n-ой степени – n решений. Других, более практических резонов не было. Для реализации своей идеи математики, похоже, рассуждали так: нужно, чтобы существовало “нечто”, назовем его i, такое, что i² = - 1. Среди действительных чисел такого чуда нет. Что же это? Давайте не думать о том, что это, а просто добавим этот символ i к множеству действительных чисел (этот принцип - голова боится, а руки делают - весьма распространён среди первооткрывателей, выше уже были тому примеры). Посмотрим, что получится, если допустить, что i может участвовать в арифметических операциях наравне с действительными числами по принятым для них правилам. Тогда должны существовать и “мнимые” числа вида bi (b действительно), и “комплексные” числа вида a + bi (a, b действительны). Для комплексных чисел была построена теория арифметических операций, приводившая к ряду очень красивых результатов. Но как осмыслить, связать с привычными образами эти числа – долгое время оставалось загадкой. Двести лет (с конца XVI до конца XVIII вв.) ушло на понимание следующего: так же, как действительные числа можно отождествлять с точками числовой оси, комплексные числа можно считать точками плоскости, на которой имеется декартова система координат. При этом координаты точки a + bi – это a и b. Еще сто лет понадобилось для осознания того, что это геометрическое представление полезно, но вовсе не обязательно. Можно рассматривать комплексное число просто как удобное обозначение упорядоченной пары a, b действительных чисел. Операции над комплексными числами при этом выглядят как некие специальные операции над парами действительных чисел, удовлетворяющие соответствующим аксиомам.

Так, постепенно, математики приобретали опыт построения теорий, в которых основным объектом исследования являются операции, подчиненные определенным законам. Природа элементов, над которыми производятся операции, и элементов – результатов операций не имеет значения для такой теории, важны лишь свойства операций. Подобные математические модели называются алгебрами. В наше время существует масса различных алгебр, приспособленных к изучению операций над числами, функциями, множествами, векторами, матрицами, геометрическими преобразованиями, высказываниями, цифровыми кодами, позициями шахматных партий и других игр и т.д. Существенно, что независимость некоторых алгебр от природы элементов, участвующих в операциях, отнюдь не означает, что они изучают абстрактные схемы, не связанные с реальностью (как это было вначале с комплексными числами). Наоборот, законы операций могут реализоваться для объектов самой различной природы, совсем внешне не похожих друг на друга. Например, аксиомам линейной алгебры (линейного пространства) подчиняются некоторые операции над числами, векторами, матрицами, непрерывными или дифференцируемыми функциями, решениями линейных алгебраических или дифференциальных уравнений и т.д. Так алгебраический формализм оборачивается самой, что ни на есть, предметностью.

Некоторое представление о силе алгебраических методов можно получить, вспомнив элементарную школьную алгебру, позволяющую так эффективно решать “в общем виде” самые разнообразные задачи арифметического, геометрического и физического происхождения при помощи формул сокращенного умножения, решения квадратных и других уравнений, суммирования прогрессий.

КТО ГЛАВНЕЕ: ФИЗИКИ ИЛИ МАТЕМАТИКИ?

В XVII веке внимание естествоиспытателей, начиная с И. Ньютона и Г.В. Лейбница, привлекает моделирование фундаментального свойства тел и событий примыкать друг к другу вплотную, соприкасаться. Этот аспект бытия волновал и древних, но теперь он стал особенно актуальным в связи с потребностями развивающейся механики, т. е. учения о перемещении тел в пространстве со временем под действием сил.

Заглянем чуть глубже в суть моделируемых вещей. Как бы точно ни умели мы с нашими часами измерять то, что мы называем временем, какие бы малые милли- и микросекунды мы ни научились фиксировать, ничто в природе не позволяет нам заключить, что не существуют более короткие интервалы времени. Поэтому в нашем сознании время, как и прямая линия – это вещь непрерывная. А математической моделью времени, при выбранной единице и начале отсчета, служит хорошо знакомое нам множество действительных чисел.

Аналогична ситуация с пространством, которое можно мельчить беспредельно (в нашем представлении), получая все меньшие его порции, в которых еще может что-нибудь существовать. И мы моделируем его как множество всех троек действительных чисел (x, y, z) с помощью, скажем, декартовой системы координат.

Таким образом, мы моделируем пространство и время с помощью наших представлений об их непрерывности.

В основе такого подхода, как уже упоминалось в связи с введением иррациональных чисел, лежит понятие предела числовой последовательности для модели времени, предела последовательности точек в трехмерном пространстве для модели пространства. К каждому моменту времени можно как угодно близко подойти по другим моментам времени, к каждой точке пространства – по другим точкам пространства.

Математические модели, в основе которых лежит понятие непрерывности, бесконечной близости, предела, называют часто топологическими (от греческого topos – место). Множество действительных чисел, множество точек трехмерного пространства или плоскости с обычным евклидовым понятием расстояния между точками – это простейшие топологические модели (точнее, тополого-алгебраические, поскольку структура этих множеств основана не только на понятии предела, но и на свойствах арифметических операций). Но эти модели, если говорить об их связях с реальностью – модели либо времени отдельно, либо пространства отдельно. Механика – простейшая наука о связях этих двух структур, она изучает изменения положения тел в пространстве, происходящие с течением времени. Когда-то механики, подобно геометрам в доевклидову эпоху, мучительно и вдохновенно расшифровывали язык природы, ставили эксперименты, проводили и копили астрономические наблюдения, изобретали наклонную плоскость и рычаг – искали основные принципы, аксиомы своей науки. Пришло время, яблоко упало, появились скрижали с начертанными на них тремя законами пророка, которого звали Исаак Ньютон. Вместе с аксиомами Евклида, определяющими свойства пространства и времени по отдельности, они составили основу для чисто логического развития теории движений тел под действием сил – систему аксиом ньютоновской механики. Собственно механика закончилась, началась математика.

Эта короткая и, может быть слишком категоричная на вид фраза скрывает за собой длительный исторический период и целую плеяду крупных исследователей. О каждом из них трудно сказать, кто он: математик, разрабатывающий новую математическую модель, или механик, нашедший мечту Архимеда – точку опоры в своей науке и старающийся с ее помощью перевернуть Землю. Уже Ньютон был такой двуединой личностью (на самом деле, даже многоединой — вспомним его работы по оптике и другим разделам физики). Его вклад в математическую сторону дела – создание основ дифференциального и интегрального исчисления – возник как способ точной формулировки основных понятий и аксиом механики, способ развития теории этой модели. Чего бы стоила вся механика, основанная, в частности на понятиях мгновенной скорости и мгновенного ускорения, если бы в ней не было точного определения этих понятий? Но такие определения могут быть сформулированы только с помощью понятий первой и второй производной векторной функции числового аргумента. Собственно, эти понятия и представляют собой математические модели интуитивных понятий скорости и ускорения.

Возникнув, можно сказать, из механики, дифференциальное исчисление начало вести самостоятельную жизнь как математическая модель нового типа, изучающая непрерывное изменение одних величин в зависимости от непрерывного изменения других – не обязательно времени. К этому типу моделей относятся дифференциальные уравнения (обыкновенные и в частных производных), дифференциальная геометрия и т. д.

И. Ньютон – это 1687 г. (формулировка законов механики и основ дифференциального и интегрального исчисления в “Математических началах натуральной философии”). Спустя историческое мгновение, а точнее, через сто лет, Ж. Л. Лагранж впервые предпринял попытку изложить механику как чисто математическую науку (“Аналитическая механика”, 1788 г.). Предваряя свой курс, Ж. Л. Лагранж писал: “Те, кто любит Анализ, с удовольствием увидят, как Механика становится одной из его новых ветвей”.

Работа Ж. Л. Лагранжа касалась, правда, лишь механики точки или конечной системы точек и была выполнена на уровне математической строгости его времени. Но затем, явился О. Коши (первая половина XIX века). Придав строгий вид теории пределов и сильно продвинув дифференциальное и интегральное исчисление, в частности для функций комплексного переменного, он стал великим математиком. Заодно он стал великим механиком и даже физиком. Не только потому, что любой прогресс в этих исчислениях есть прогресс в механике. О. Коши создал математические модели распределения деформаций и напряжений в сплошной среде, без чего немыслимо изучение механики и физики жидкостей, газов, плазмы, деформируемых твёрдых тел.

Можно говорить о многих других выдающихся “математизаторах” механики. Так или иначе, сейчас любой математик считает механику разделом своей науки. Во многих учебных курсах даже механика сплошной среды излагается как математическая теория со своей аксиоматикой. Типичным примером является известный труд К. Трусделла “Первоначальный курс рациональной механики сплошных сред” (1972 г.).

В качестве любопытного штриха отметим, что физико-математические факультеты Московского и Санкт-Петербургского университетов давно переименованы в механико-математические, физика же выделена в отдельные факультеты.

Тем не менее, сказанное о механике можно повторить о некоторых областях физики. Результаты развития математического аппарата, моделирующего взаимосвязь непрерывности времени и пространства, с одной стороны, накопление частных результатов в электродинамике, термодинамике – с другой, позволили этим частям физики четко сформулировать свои основополагающие принципы – свои системы аксиом и развиваться далее как чисто математические науки. Например, аксиомы классической электродинамики получаются, если к системе аксиом механики добавить уравнения Максвелла, определяющие совместную эволюцию электромагнитного поля и вещества.

Итак, империя математики, т. е. список побед математического метода познания, непрерывно расширялась. Поэтому непрерывно менялся и обогащался второй смысл слова “математика” – совокупность наук, развиваемых математическим методом. Мы называем его вторым, потому что первым и основным смыслом этого слова считаем, как следует из всего нашего рассказа, сам математический метод. Но, пожалуй, математика, как совокупность определенных наук – этот смысл является традиционным и для большинства единственным. Одна из целей нашей беседы – поколебать эту традицию и показать, что понимание математики как метода более органично, и соответствует существу дела. Уже были приведены доводы в защиту такого понимания. Еще один – относительность, переменность во времени той совокупности наук, которую объединяют термином “математика” в его втором смысле. Когда-то в эту совокупность входила одна геометрия, затем к ней добавилась арифметика, алгебра, исчисление бесконечно малых (дифференциальное и интегральное исчисление), классическая механика и т.д. Сейчас мы продолжим обсуждение некоторых составляющих этого “и т.д.” Пока, еще раз обратим внимание на фундаментальность, универсальную для человеческой деятельности значимость тех сторон бытия, которые моделируются исторически первыми применениями математики: пространство, время, зависимость, операции, непрерывность, движение, изменение. Конечно, науки, описывающие такие вещи, останутся первостепенно важными навсегда. Отсюда и устойчивость взгляда на математику как на совокупность этих наук.

Заметим, что описанная выше двойственность понятия “математика” отражена в самом её названии на различных языках. Скажем, по-русски и по- немецки (die Mathematik) - это существительное женского рода единственного числа. На английском оно выглядит как mathematics - множественное число. Но самый интересный вариант мы находим во французском языке, где имеются два термина: la mathematique (опять же женский род, единственное число) и les mathematiques (множественное число). Последний термин всегда применяется, если речь идёт о математических науках, которые изучаются в школах и вузах, разрабатываются учёными-математиками, напротив него в толковых словарях написано (cour.), что означает “общеупотребительный термин”. Напротив первого термина стоит пояснение (vx ou didact.), т.е. “архаизм или слово, предназначенное для применения в учёных текстах”. Похоже, именно этот термин является прямым наследником гордого греческого mathema - знание, наука, логически развиваемая теория (добавим мы после всего, что написано выше). Остальные, более новые термины говорят о том, что второй смысл понятия “математика” - совокупность определённых наук - с течением времени значительно более распространился в широких слоях общества.

ЧТО НАША ЖИЗНЬ? – ИГРА

Начиная с XVII века начала интенсивно развиваться и в ХХ веке превратилась в аксиоматизированную математическую науку теория вероятностей. Вместе с ней в математику, для которой характерны непререкаемость и однозначность выводов, вошли такие “странные” понятия как случайность, шанс, вероятность. Конечно, этот парадокс, как и положено всякому парадоксу, есть кажущееся противоречие. Его решение состоит в том, что теория вероятностей изучает не просто случайные, а массовые случайные явления. Другими словами, предполагается, что объект исследования этой теории – испытание, условия которого можно идентично воспроизвести очень большое, в идеале бесконечное, число раз, но результаты которого всякий раз непредсказуемы однозначно (бросание монеты или кости, срок службы прибора из серии одинаковых приборов, положение и скорость молекулы из данной порции вещества). Экспериментально обнаруженный закон, лежащий в основе теории такого явления, говорит, что доля случаев, в которых испытание приводит к одному и тому же конкретному результату, при большом числе повторений испытания, близка к вполне определенному числу – вероятности этого результата. Вероятности различных исходов одного и того же испытания также связаны между собой определенными объективными закономерностями (например, вероятность того, что реализуется один из двух возможных несовместимых исходов, равна сумме вероятностей этих исходов). На такой “экспериментальной базе” уже можно строить аксиоматику теории вероятностей, что и было сделано в нашем веке, в значительной степени трудами А. Н. Колмогорова (1933 г.).

К нашему времени теория вероятностей стала богато развитой и разветвленной теорией, сыгравшей, в частности, важнейшую роль для описания определенных типов физических явлений (молекулярная физика, квантовая механика, теория турбулентности).

Если пытаться весьма кратко и поэтому упрощённо описать характер выводов этой теории, то можно сказать так: на основе знания вероятностей некоторых событий, которые могут наступить в результате данного испытания, теория вероятностей позволяет вычислять вероятности других событий, которые могут наступить в результате того же испытания или серии испытаний. Например, из того, что вероятность выпадения любого числа очков от 1 до 6 при бросании игральной кости равна 1/6, она даёт возможность найти вероятность таких событий как выпадение чётного (или нечётного) числа очков, выпадения большего трёх числа очков, выпадения шестерки хотя бы один раз в n бросаниях и т.д. Но откуда брать начальную информацию о вероятностях событий - об этом собственно теория вероятностей молчит. Она не в состоянии сама по себе, без привлечения определённых интуитивный предположений о шансах появления тех или иных событий и проверки надёжности этих предположений на практике, решить этот вопрос. О том, каков характер этих предположений, мы поговорим позже, в беседе, посвящённой А.Н. Колмогорову. Сейчас же - несколько слов о проверке их надёжности.

Этим занимается специальная наука – математическая статистика, наводящая мост между теорией вероятностей и данными наблюдений за реализациями испытаний. Пусть требуется проверить, верны ли предполагаемые значения вероятностей некоторых событий, связанных с данным испытанием. Для этого матстатистика должна располагать экспериментальными данными об исходах достаточно большого количества испытаний - статистической выборкой. Далее, с помощью аппарата теории вероятностей вычисляется вероятность появления именно такой серии данных, исходя из гипотетических вероятностей интересующих нас событий. Если вычисленная вероятность оказывается большой (близкой к единице), есть основания считать гипотетические вероятности правдоподобными, поскольку именно из них чисто логически вытекает большая вероятность того, что наблюдается на практике. В противном случае исходные предполагаемые вероятности отвергаются, и надо выдвигать по их поводу новые предположения. В случае принятия гипотезы об исходных вероятностях заодно получается оценка риска ошибки, связанной с решением о их принятии (она даётся значением разницы между единицей и вычисленной вероятностью появления выборки). Мы видим таким образом, что вместе с теорией вероятностей математическая статистика служит основой принятия решений в неопределенной ситуации, где неопределенность вызвана случайностью.

Даже в том случае, когда исходные данные для теории вероятностей абсолютно надёжно обоснованы, любой её вывод имеет практическое значение лишь при достаточно многих повторениях одного и того же испытания, ибо при этом имеются хорошие шансы получить примерно то количество реализаций интересующего нас исхода, которое соответствует его теоретической вероятности. Но всегда – примерно. Иначе говоря, принимая решение на основе теории, мы опять-таки находимся в условиях неопределенности и рискуем ошибиться. Неопределенность связана со случайной природой явления, по поводу исходов которого должно приниматься решения.

Хороший пример такой ситуации приведен в известной книге Я. И. Перельмана “Живая математика”. В столовой дома отдыха молодой математик очаровывает дам, рассказывая им о теории вероятностей: “Ставлю свой велосипед против рубля, что среди первых ста прохожих, которых мы увидим из окна столовой, не все будут мужчины. Это противоречило бы теории вероятностей”. Услышавший разговор старый математик вмешался: “Скорее всего вы правы. Но вы переоцениваете теорию вероятностей. Пожалуй, рублем против велосипеда я рискну”. Когда компания подошла к окну, послышалась военная музыка – мимо окон маршировал батальон солдат. Мораль: если бы молодой математик проделывал свой эксперимент многократно, он был бы абсолютно прав и вскоре компенсировал бы рублями очень мало вероятную потерю велосипеда, но в одном единственном испытании может случиться непоправимое. Вспомним, что хорошие страховые компании время от времени тоже вынуждены выплачивать страховки, но они хорошо считают вероятности, что позволяет им окупать расходы страховыми взносами.

Однако неопределенность может быть вызвана не только случайностью. Возьмем, к примеру, игру в шахматы. Она легко описывается как математическая модель. Аксиомами модели служат правила игры, декретирующие определенные соотношения между ее основными понятиями (белые, черные, доска, поле, ход, взятие, шах, мат, конец игры, король, ферзь, пешка и т. д.). Теория модели занимается, например, поисками теорем следующего типа: в данной позиции определенная стратегия, т. е. алгоритм игры, указывающий, как выбрать ход при любом ответе противника на предыдущий, ведет к выигрышу или ничьей. Поскольку в каждой позиции имеется конечный выбор ходов, и любая партия может, по правилам, продолжаться конечное число ходов, то достаточно перебрать конечное число вариантов развития игры и выбрать наилучший. т. е., “в принципе”, никакой неопределенности нет. Однако, перефразируя тургеневского Базарова, заметим, что, кроме принципов, есть обстоятельства. Здесь главное обстоятельство состоит в том, что количество вариантов перебора превосходит (слава богу) возможности любой современной вычислительной системы. Поэтому люди до сих пор играют в шахматы. Эта практическая невозможность полного перебора и порождает неопределенность при принятии игроком решения о ходе в каждой достаточно сложной позиции. Подобные игры, где неопределенность выбора стратегии вызвана слишком большим количеством вариантов, называются комбинаторными. Еще одним примером комбинаторной игры можно, в известном смысле, считать задачу об определении движений всех микрочастиц, составляющих некоторое тело, по их начальным положениям и скоростям. Происхождение же этой задачи явно не игровое, а физическое.

Предыдущий абзац полностью взят из первого издания настоящей книги, и нам не захотелось что-либо менять в нём. Однако, мы вспомнили, что совсем недавно чемпион мира Гарри Каспаров уже проиграл одной из новейших компьютерных шахматных программ. Не следует ли отсюда, что компьютерные возможности перебора вариантов, запоминания типичных ситуаций, партий, позиционных и комбинационных принципов значительно возросли?

Наконец, причиной неопределенности в выборе решения, выборе стратегии может оказаться недостаток информации о поведении противника (вражеского полководца, экономического конкурента, природы – если открытие ее законов рассматривать как игру с ней), о его способе выбора стратегии. Игры, в которых этот источник неопределенности имеет место, называют стратегическими.

Мы забыли сказать, что игры, в которых источник неопределенности – случайность, называются азартными (от французского hasard — случай). Любопытно, что в русском языке слово “азарт” имеет совсем другой смысл.

Во многих играх все три источника неопределенности при выборе линии поведения могут присутствовать одновременно.

Почему это мы вдруг заговорили об играх? Дело в том, что в ХХ веке в математику влился поток моделей, объединяемых как раз под названием “теория игр”. Не очень серьезное по своему происхождению понятие игры оказалось очень удобным при моделировании процессов, связанных с принятием решений в неопределенной ситуации. Проблема такого выбора, конечно же, важна не только при игре в покер, шахматы или кости. Гораздо серьезнее то, что она имеет решающее значение для таких, очень волнующих людей “игр”, как война и получение прибыли в сложной рыночной коньюнктуре. Надо думать, что эти социальные заказы повлияли на интенсивное развитие математической теории игр значительно сильнее, чем сравнительно невинное желание некоторых кавалеров избавиться от карточных долгов. Основополагающая для теории игр монография Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна так и называется: “Теория игр и экономическое поведение” (1953 г.). Правда, не следует очень уж смеяться над карточными и другими азартными играми – ведь это колыбель, из нее выросла теория вероятностей. Кроме того, многие обычные игры, в которые играют люди на досуге, до сих пор являются отличным пробным камнем, испытанным полигоном, на котором проверяются выводы теории игр.

Рождение и развитие теории вероятностей, математической статистики, теории игр и принятия решений знаменует собой новый этап экспансии математического метода. На этот раз он охватил сферы, казалось бы навечно недоступные для его логики и рационализма – сферы случая, неопределенности, хаоса, риска, обнаруживая и в них незыблемые объективные истины. “Высшее назначение математики – находить порядок в хаосе, который нас окружает” – это утверждение Н. Винера приобрело и буквальный смысл.

Успешное применение математических моделей нового типа породило определенную философию. Коротко ее можно выразить словами пушкинского Германна: “Что наша жизнь? – Игра”. Этой философии не откажешь в серьезности и последовательности. Любой вид деятельности и саму жизнь человека можно мыслить как непрерывную цепь ситуаций, в которых требуется все время выбирать линию поведения, стратегию в условиях неопределенности. При этом нужно следовать правилам игры – например, уважать уголовный кодекс. Точнее, учитывать риск, связанный с выбором стратегии, противоречащей ему.

Развитие математики – это тоже великая игра с множеством версий, правила игры – это правила формальной логики плюс аксиомы, определяющие ту или иную версию. Цель игры – обнаружение истин, которые неявно заключены в правилах, но требуют определенных усилий для их извлечения на свет божий, затем сравнение этих истин с истинами природы: угадали или нет? Известный американский популяризатор математики Мартин Гарднер пишет в своей недавней книге: “Подобно другим естественным наукам, математика представляет собой игру, в которую мы играем с окружающим миром, со Вселенной. Самые лучшие математики и самые хорошие преподаватели – это, очевидно, люди, которые прекрасно разбираются в ее правилах, а также получают удовольствие от самого процесса игры”.

В этом месте нашего рассказа естественно заметить, что влияние математики на философию далеко не исчерпывается примером “игровой” философии. Достаточно вспомнить эпоху механического детерминизма, вышедшего из математического факта существования и единственности решения дифференциального уравнения движения точки с заданными начальными положением и скоростью. Можно писать целые трактаты по связи математики и философии, да, впрочем, они уж и написаны. Иначе и быть не может, так как математика – один из важнейших методов решения основного вопроса философии в его гносеологической постановке: познаваем ли мир?

ОБРАЩЕНИЕ К ОСНОВАМ ПРИВОДИТ К ЯСНОСТИ СУЩЕСТВА ДЕЛА

На пути обзора основных достижений математического метода, нам, конечно, не обойтись без разговора о функциональном анализе. Это порождение математической мысли нашего века довольно трудно поддается четкому определению. Но, поскольку мы ведем популярную беседу, а не пишем статью в математический журнал, позволим себе такую формулировку: функциональный анализ - это результат постоянного стремления математиков к предельному обобщению математических понятий, к высшей степени абстракции.

Суть такого стремления можно понять на примере эволюции одной из важнейших концепций математики – понятия близости, лежащего в основе моделирования топологических свойств. В евклидовой геометрии близкими к данной точке A, естественно, считаются точки, удаленные от нее на малые расстояния. Расстоянием же между двумя точками называют длину соединяющего их отрезка прямой. Шарик заданного радиуса e с центром в точке A, или, как говорят математики, e - окрестность точки A задает определенную степень близости к его центру. Эта степень и характеризуется числом e . Если надо выразить тот факт, что A “вплотную” примыкает к некоторому множеству E, не принадлежа ему, иначе – что точка A бесконечно близка к этому множеству, то говорят: в любой e - окрестности точки A имеются точки множества E.

Расстояние r(A,B) между двумя точками A и B можно записать аналитически. Для этого следует ввести в пространстве декартову систему координат x₁, x₂, x₃, и тогда расстояние примет вид

На этом евклидовом понятии расстояния и соответствующем понятии близости построена вся классическая теория пределов, непрерывных и дифференцируемых функций, как одной, так и двух-трех числовых переменных.

Однако есть задачи, в которых естественное евклидово расстояние оказывается совсем не естественным. Например, бесполезно измерять расстояние от Москвы до Нью-Йорка по прямой, ибо такая прямая проходит внутри земного шара. Лучше измерять его по дуге большого круга, соединяющей эти города на поверхности Земли. Да и в этом случае результат может оказаться непрактичным. С точки зрения экономистов Аэрофлота или Пан-Америкен, кратчайшее расстояние следует измерять с учетом наличия мест для возможных промежуточных посадок самолета, и оно может оказаться не кратчайшим геометрически. Если учесть ветры и другие условия полета, то измерять расстояние надо, вообще, не в километрах, а в тоннах керосина и даже сразу в рублях или долларах. При этом расстояние от Москвы до Нью-Йорка может оказаться не таким, как от Нью-Йорка до Москвы. Если для полицейского вертолета расстояние между двумя точками в разных местах города можно измерить евклидовым способом – по прямой, то для пешехода это не так (дома мешают), не говоря уж об автомобилисте, который вынужден учитывать запрещенные повороты и улицы с односторонним движением. Интересно, что и для автомобилиста r(A,B) может не совпадать с r(B,A).

Другие сложности возникают при измерении расстояний между точками многомерного пространства. Например, при построении методов приближенного решения системы уравнений с  n числовыми неизвестными, возникает необходимость оценить ошибку, т.е. степень близости приближенного и точного решений. Для этого надо вводить расстояние между “n-мерными точками” - упорядоченными наборами вида (x₁, x₂, ... x_n, состоящими каждый из n чисел. Геометрической наглядности здесь нет, так как речь идет не о точках обычного пространства. Можно, тем не менее, попытаться ввести расстояние по аналогии с аналитическим выражением евклидова расстояния в трехмерном пространстве:

Но чем хуже такое определение расстояния: (максимальная из разностей координат) или такое: Действительно, чем хуже? Если мы выберем из этих вариантов наиболее удобный с точки зрения техники вычислений, то будет ли он пригоден в принципе, сможет ли дать нам то, что мы хотим получить от использования понятия расстояния?

Подобные вопросы возникают и при оценке близости “бесконечномерных точек”. Если мы приближенно решаем не систему алгебраических уравнений, а, скажем, дифференциальное уравнение, то приближенным решением будет не конечный набор чисел, а функция y = f(x), определенная на отрезке a Ј x Ј b Надо оценивать ее отклонение от точного решения y = g(x), т. е. вводить “расстояние между функциями”. Но каждая функция задается бесконечным набором чисел – ее значений y для всех x из области определения. Все тот же метод аналогий подсказывает нам, что вместо (1), (2), (3), можно попытаться вводить расстояния

Идея перехода к бесконечномерным пространствам, “точки” которых – это функции, является одной из основных идей, породивших функциональный анализ. Применение этой идеи позволило, прежде всего, обрести новый – геометрический – взгляд на разнородные аналитические проблемы, связанные с изучением соотношений между функциями главным образом при сравнении их близости друг с другом. Слово “анализ” означает, что новая наука ставила себе в основном топологические цели. Геометрическая терминология и интуиция, метод аналогий, т. е. попыток перенести на пространства функций геометрические соотношения обычного трехмерного евклидова пространства, оказались плодотворными.

Одним из первых достижений на этом пути оказалось создание модели метрического пространства. Был поставлен вопрос: что же можно считать расстоянием, какие свойства этого понятия позволяют построить теорию пределов и непрерывных функций по классическим образцам? Анализ евклидова расстояния дал ответ: число r(A,B) - расстояние между элементами (точками) A и B множества M должно удовлетворять следующим условиям. Во-первых, быть неотрицательным, причем обращаться в ноль тогда, и только тогда, когда A = B; во-вторых, не зависеть от порядка, в котором рассматриваются A и B, r(A,B) = r(B,A); в-третьих, обладать “свойством треугольника” r(A,B)Јr(A,C) + r(C,B). Это все. Все остальные существенные свойства евклидова расстояния являются следствиями этих трёх. С другой стороны, в этих трёх свойствах нет никаких упоминаний об определении расстояния в евклидовом пространстве. Поэтому естественна идея: вводить на любом множестве, независимо от природы его элементов (точки “на самом деле”, функции, линии и т. д.), расстояние каким угодно удобным образом, лишь бы выполнялись три упомянутых условия. Всякое множество с так введённым расстоянием назвали метрическим пространством, а сами эти условия - аксиомами метрического пространства. Общая теория метрических пространств позволила выделить те свойства его элементов, которые обусловлены только наличием расстояния и ничем иным.

Какая выгода от этого? Приведем мнение известного математика проф. Г. Е. Шилова.

“Обращение к основам приводит к ясности существа дела, освобождая математика от учета конкретной индивидуальности объекта, а понимание существа дела позволяет немедленно включить в рассмотрение новые объекты с иной индивидуальностью, но с тем же глубинным устройством.

Так, было известно доказательство Пикара существования и единственности решения дифференциального уравнения, основанное на методе последовательных приближений искомой функции на отрезке другими функциями, получающимися по определенным правилам. А затем был сформулирован (Банахом и другими) “метод неподвижной точки”, которым была доказана та же теорема. Он обнаружил существенную часть в доказательстве Пикара: наличие сжимающего оператора в некотором метрическом пространстве. Вся же обстановка – числовые функции на отрезке, дифференциальное уравнение – оказалось несущественной. В результате “метод неподвижной точки” не только сделал более прозрачным, “геометрическим” доказательство теоремы Пикара, но и дал возможность, развивая заложенную в нем идею, доказывать множество теорем существования, где речь шла даже не о функциях на отрезке и не о дифференциальных уравнениях”.

Приведенные выше аксиомы метрического пространства кажутся нам вполне естественными. Во всяком случае, трудно предположить, что объект, наделенный таким расстоянием, может обладать странными свойствами. Когда герой романа Я. Гашека бравый солдат Швейк попал в сумасшедший дом, он встретился там с профессором, доказывавшим, что внутри земного шара имеется другой шар, значительно больше наружного. Профессора поделом упрятали в понравившееся Швейку учреждение. Трехмерное пространство, в котором мы живем, является одновременно и метрическим, и линейным. В нем подобное расположение шаров невозможно. Если же отказаться от линейности, то совсем просто построить пример метрического пространства, в котором шар большего радиуса вполне может лежать строго внутри шара меньшего радиуса. Выигрывая в общности, мы теряем в геометрической наглядности.

Итак, метрическое пространство – это наиболее общая математическая модель, основанная на идее расстояния. Но вспомним, что для воплощения понятий близости, соприкосновения расстояние играет в общем-то вспомогательную роль. Точка A неотделима от множества E, если в любой ее окрестности есть точки из E. А расстояние нужно, чтобы определить окрестности точки. Но нельзя ли обойтись без расстояния в определении окрестностей? Для иллюстрации этого вопроса перейдем с математического языка на “человеческий”: разве, чтобы указать множество людей, близких в некотором смысле человеку A, нужно уметь характеризовать числами расстояние от A до других людей? Вовсе нет. Например, родственники A – это множество людей, близких к нему, это некоторая окрестность A. Люди его профессии – это тоже окрестность A, они ему близки, но в ином смысле. Люди его возраста – аналогично. Таким образом, можно указать большую совокупность окрестностей A, определяя их качественно, без всякого расстояния. После этого уже можно решать задачу: отделим ли A от некоторого множества E людей, ну, скажем, от множества футболистов или курильщиков, или верующих и т. д. Для этого надо выяснить, каждая ли окрестность A содержит элементы из E, отличные от самого A

Конечно, этот пример вульгарен. Но он грубо поясняет идею очередного обобщения понятия близости, соприкосновения. Она состоит в непосредственном указании тех частей пространства, которые считаются окрестностями своих точек, без всякого использования расстояния. Реализация этой идеи приводит к определению топологического пространства. Аксиомы его совсем просты. Они получаются в результате выделения того минимального набора свойств, которыми должны обладать окрестности в метрическом пространстве, чтобы, во-первых, эти свойства формулировались без привлечения слова “расстояние” и, во-вторых, осталось в силе максимально возможное количество теорем метрического пространства. Эти аксиомы таковы: любое множество T есть топологическое пространство, если можно указать семейство его частей, содержащее само T, пустое множество, объединение любой совокупности своих элементов и пересечение любой конечной совокупности их. Множества этого семейства и являются, по определению, окрестностями своих точек.

В топологическом пространстве, как и в метрическом, можно построить теорию пределов и непрерывных функций. Правда, эта теория оказывается беднее теоремами, чем соответствующая метрическая теория, но она обладает и некоторыми достоинствами. Например, она выясняет, что в природе близости определяются свойствами окрестностей, а что – специальным способом их введения с помощью расстояния. Пользу от подобного “разделения сфер влияния” мы поняли из слов Г. Е. Шилова. Кроме того, она позволяет рассматривать предельные переходы и непрерывность в тех пространствах, которые нельзя сделать метрическими. Так обстоит дело, в частности, в пространствах так называемых обобщенных функций, играющих большую роль в современной математической физике (см. беседу о С. Л. Соболеве).

ОБОБЩЕНИЕ ЧУДА

Мы видели только что, как идея близости и непрерывности доводится до своей “голой сущности”. Функциональный анализ проделывает аналогичную процедуру предельного обобщения и с другой универсальной идеей математики – идеей линейности.

В чем она состоит и почему она универсальна? Множество обычных векторов (например, отрезков со стрелками, изображающих силы, приложенные к некоторой точке) линейно. Это значит, что векторы можно умножать на числа и складывать по правилу параллелограмма, снова получая векторы. Это удобно, потому что можно ввести базисные векторы и раскладывать по ним любой вектор, заменяя после этого операции над векторами операциями над числами – координатами векторов. Оказывается (сказали математики, поработав сотни лет), что похожими свойствами обладают помимо множества векторов-отрезков и многие другие множества самой различной природы. Мы уже упоминали их ранее: непрерывные или дифференцируемые на отрезке функции, решения линейной однородной системы уравнений, алгебраических или дифференциальных и т.д. Отсюда возникла обобщенная конструкция – линейное (или векторное) пространство: множество элементов любой природы, которые можно умножать на числа и складывать между собой, пользуясь теми же правилами действий, что и для обычных векторов-отрезков.

Это и есть доведение до предела идеи линейности; и понятие линейного пространства, вместе с понятием топологического пространства, является одной из двух вершин абстракции функционального анализа. Выгода от использования общей теории линейных пространств особенно хорошо обнаруживается, когда они рассматриваются не сами по себе, а как база для изучения функций с областью определения и значениями в линейных пространствах. Уже такая, простая до тривиальности, функция, как прямая пропорциональность между числами y = ax, превращается, после ее надлежащего обобщения на линейные пространства, в мощнейшее орудие исследования самых различных математических объектов. Если считать x произвольным элементом линейного пространства X, а y - принадлежащим линейному пространству Y, то эта функция, вообще говоря, имеет иной смысл: умножая x на число a, мы получим элемент из X, а не из Y. Чтобы обобщить прямую пропорциональность нужным образом, надо “уцепиться” за то ее свойство, которое обычно остается в тени при исследовании элементарных функций – свойство линейности (опять линейность – это второй смысл термина):

где a, b — произвольные числа, x₁, x₂ - произвольные значения аргумента. Таким образом, мы приходим к понятию линейного оператора, действующего из линейного пространства X в линейное пространство Y: это такая функция A(x), определенная на X и со значениями в Y, что при любых x₁, x₂ из X и любых числах a, b.

Линейный оператор — этот высокий родственник скромной прямой пропорциональности оказывается, в отличие от неё, исключительно ёмким понятием, одним из центральных объектов изучения функционального анализа. Известный труд Н. Данфорда и Дж. Т. Шварца “Линейные операторы” состоит из трех томов объемом в совокупности около 2600 страниц, причем очень насыщенных. Линейными операторами являются такие популярные в математике операции, как преобразования обычного геометрического пространства (повороты, подобия и их комбинации), сопоставление элементам линейных пространств их координат в некотором базисе, преобразования Фурье и Лапласа, дифференцирование, интегрирование, суммирование рядов, интерпретация элементов одного векторного пространства как элементов другого (вложения) и многие другие вещи. Без понятия линейного оператора нельзя сформулировать математически даже основные положения таких физических теорий, как механика сплошных сред, квантовая механика. Такова степень обобщения при переходе от множества чисел к линейному пространству и от прямой пропорциональности к линейному оператору.

Конечно, надо сказать, что изучение только линейных свойств множеств и функций так же, как и изучение только свойств топологического пространства, приводит к относительно скудным, бедным теоремами теориям. Их значение, как уже говорилось, в том, чтобы понять, какие именно математические факты обязаны своим существованием топологии, какие - линейности. Главный же интерес, с точки зрения приложений функционального анализа к более конкретным моделям, возникает при рассмотрении множеств, наделенных одновременно и структурой линейного пространства, и топологической структурой, а иногда и дополнительными свойствами алгебраического или иного характера. Именно на этом пути возникают такие плодотворные абстрактные конструкции, как линейное топологическое пространство, нормированное пространство, нормированная алгебра и т. д. С их помощью получены богатые результаты в области приложений функционального анализа к математической физике, построению приближенных методов решения алгебраических, дифференциальных, интегральных и прочих уравнений.

Хочется особенно выделить возможность распространения на функции в абстрактных пространствах идей дифференциального и интегрального исчисления. Ведь дифференциальное исчисление - это великое чудо! Чудо состоит не в том, что всякая более-менее произвольная функция y = f(x), где x и y - числа, локально ( т. е. в малой окрестности точки x = x₀) описывается прямо пропорциональной зависимостью y - f(x₀) @ f '(x₀)(x-x₀), хотя это уже нечто. Чудо в том, что из этого факта локальной линейности можно получить выводы о глобальных свойствах существенно нелинейной функции f(x). Например, дать способы нахождения максимума и минимума f(x) во всей области ее определения. Если же x и y - комплексные переменные, то наличие производной f '(x) в каждой точке области определения функции оказывается настолько сильным свойством, что изменение f(x) в какой угодно малой окрестности одной-единственной точки приводит к ее изменению во всей области. “Мы можем, таким образом, сравнить аналитическую функцию с организмом, отличительной особенностью которого является как раз то, что воздействие на любую его часть вызывает солидарную реакцию всего целого”. (Г. Пойя, Г. Сегё).

Функциональный анализ, пользуясь одним из мощных средств своего арсенала - теорией нормированных пространств, смог обобщить подобные чудеса на случай, когда x и y не числа, а тоже функции (или матрицы, линии, операторы). Дифференциальное исчисление в нормированных пространствах - это вещь настолько же эстетичная, насколько и практичная. Достаточно упомянуть вариационное исчисление - способы минимизации функционала, т. е. числовой функции от функции. Значение этого математического аппарата, говоря философски, связано с тем, что природа - известный эконом. Она реализует из многих возможностей движения, эволюции ту, на которой достигается минимум определенного количества: энергии, действия, времени. Правда, далеко не во всех случаях люди поняли, что именно экономит природа. Может быть, иногда она работает по принципу наименьшего интеллекта или наибольшей вредности. Это еще предстоит открыть. Однако эмпирические законы бутерброда (падает всегда маслом вниз), Паркинсона, исторический опыт показывают, что подготовительная работа к подобным открытиям идет.

Во всяком случае, уже ясно, что следует экономить человеку, предприятию, государству, чтобы быть богатым - надо экономить деньги. Совершенно напрасно, в своё время, Л.И.Брежневу ставили в упрёк его знаменитую фразу: “Экономика должна быть экономной” - это же абсолютно содержательно и верно. Видимо, люди были недовольны тем, что этот принцип не применяется его автором в управлении страной. Сейчас люди опять недовольны тем, что этот принцип применяется в управлении страной, поскольку он требует уплаты налогов и устранения многочисленных “халяв” (простите за сленг).

РАЙ НАДО ЗАСЛУЖИТЬ

Мы кратко охарактеризовали возможности предельного обобщения концепций близости и линейности, т. е. то, чем занимается функциональный анализ в узком смысле этого термина. Но можно продвигаться и дальше по пути обобщения. Если избавить множества от линейной, топологической или алгебраической структуры, то останется только чистая идея множества как совокупности его элементов. Это, наверно, самая абстрактная из математических абстракций. Казалось бы, какую теорию можно построить на таком бедном основании? Оказывается можно, да еще какую! Именно о ней Д. Гильберт говорил: “Никто не сможет нас изгнать из рая, созданного для нас Кантором”. (Георг Кантор — один из создателей теории множеств). Дело в том, что в понятие множества входят и бесконечные множества, элементы которых нельзя “пересчитать” за конечное число шагов, добавляя по одному к предыдущим. Благодаря этому обстоятельству, идея множества оказывается богатой весьма непростыми и неочевидными, а главное - очень общими, выводами.

Так, в теории множеств формируется самое общее понятие соотношений между математическими объектами, рассматриваемыми как элементы одного или нескольких множеств. Выделяются и исследуются основные типы соотношений, постоянно встречающихся в математике. Чтобы понять, какова природа получаемых при этом результатов, разберем конкретный пример - так называемое соотношение эквивалентности.

Известно, что математикам часто приходится вводить понятие равенства между некоторыми элементами данного множества. Например, рассмотрим множество векторов-отрезков трехмерного пространства. Какие два вектора надо считать равными? Это зависит от формулировки задачи. Когда векторы изображают сдвиг пространства на определенное расстояние в определенном направлении, то совершенно не важно, какую точку пространства мы считаем началом вектора. Поэтому векторы считаются равными, если они имеют одну и ту же длину и одинаковое направление (свободные векторы). Когда векторы моделируют силы, действующие на абсолютно твердое тело, для их равенства необходимо, вдобавок к предыдущему условию, чтобы они лежали на одной и той же прямой, в противном случае соответствующие силы будут оказывать различные воздействия на тело (скользящие векторы). Если же векторы изображают силы, действующие на деформируемое тело, то для их равенства необходимо еще и совпадение точек приложения (связанные векторы). В каждом из этих случаев имеется свой несущественный признак различия между векторами-отрезками (точка приложения в первом случае; ее положение на прямой, несущей вектор - во втором; этот признак вовсе отсутствует - в третьем). Векторы-отрезки, различающиеся по такому принципу, можно считать равными между собой, не отличать друг от друга с точки зрения изучаемой задачи, считать их различными символами для обозначения одного и того же объекта: сдвига пространства, силы, действующей на твердое тело, силы, действующей на деформируемое тело. Новые, полученные после такого отождествления объекты предстают как классы эквивалентных между собой элементов исходного множества векторов-отрезков.

Возникает вопрос: какими свойствами должно обладать соотношение x ~ y между двумя элементами x и y множества X, чтобы эти элементы можно было отождествить подобно тому, как это было сделано в предыдущих примерах? Другими словами - чтобы можно было разбить X на непересекающиеся классы эквивалентных друг другу элементов. Теория множеств говорит, что для этого достаточно трех свойств: рефлексивность (для любого x О X   x ~ x), симметрия (если x ~ y, то y ~ x), транзитивность (если x ~ y, y ~ z, то x ~ z). Эта теорема позволяет автоматически решать вопрос о возможности избавления от ненужного, загромождающего суть дела, обилия несущественно различающихся объектов во многих конкретных задачах. Например, при вычислении интеграла можно заменять подынтегральную функцию любой другой, которая отличается от исходной только на множестве меры нуль: эти функции оказываются эквивалентными с точки зрения теории интегрирования. Пример попроще, но важный: вводя рациональные числа как отношения целых чисел, мы получаем множество всевозможных дробей; однако некоторые различные дроби вида m/n и p/q оказываются одинаковыми, равными как числа. Рациональное число определяется как класс эквивалентных дробей, при этом соотношение эквивалентности m/n ~ p/q задается условием mq = np. На этом основана возможность сокращения дробей и приведения их к общему знаменателю.

Мы остановились, для наглядности, лишь на одном типе сооношений, изучаемых теорией множеств. Исключительно важную роль играют так называемые соотношения порядка, позволяющие вводить ту или иную иерархию элементов множества (неравенства между действительными числами, включение частей множества друг в друга, иерархия элементов структур управления и т.д.). Наконец, теория множеств выделяет тип соотношений y = f(x) между элементом x множества X и элементом y множества Y такой, что для любого x О X существует единственный элемент y О Y, обладающий свойством y = f(x). Тем самым формулируется общее определение функции с областью определения X и значениями в Y. Трудно преувеличить значение этого понятия для математики.

Изучение функций, осуществляющих взаимно-однозначное сопоставление элементов одного множества элементам другого, приводит к самому общему понятию количества объектов, а именно - к понятию мощности множества. Два множества называются равномощными, если имеется функция, реализующая взаимно-однозначное соответствие между их элементами. Равномощность X ~ Y оказывается соотношением эквивалентности на “множестве всех множеств”. Тем самым, можно рассматривать природу множества и его элементов как несущественный признак и разбить все мыслимые множества на классы равномощных. После этого от каждого множества остается единственная сущность - его принадлежность к определенному классу, т. е. его мощность, т. е. “количество” элементов в нем. Если рассматривать только конечные множества, то их мощности - это, фактически, наши старые знакомые - натуральные числа. Если же не делать такого ограничения, то на сцену выступают новые понятия - мощности бесконечных множеств или трансфинитные числа. Становится возможным ранжировать множества по возрастанию их мощности: конечные, счетные (например, множество всех натуральных чисел), континуумы (например, множество всех точек числовой прямой) и т.д. Наибольшей мощности не существует: одна из теорем теории множеств говорит, что мощность множества P(A) всех частей множества A больше, чем мощность A.

В итоге, теория множеств образует наиболее абстрактную базу всей современной математики. Любая математическая модель трактуется как некоторая теоретико-множественная структура: одно или несколько множеств, между элементами которых с помощью аксиом модели заданы определенные соотношения. Можно понять, почему любители кратких формулировок говорят иногда: “Математика - это теория множеств”. Можно теперь увидеть смысл и во встретившемся нам в начале беседы определении математики как науки, изучающей количество и порядок.

Основополагающую роль теории множеств, которая является удобной сценой для разыгрывания всех математических пьес, и имел в виду Д. Гильберт, когда говорил о канторовском рае. Но почему же он вел речь об изгнании математиков из этого рая? Чего он опасался? Дело в том, что теория множеств создалась не вдруг. Как всякая теория, она должна держаться на своих аксиомах. Создание системы аксиом оказалось очень трудным делом.

Ведь бесконечные множества - это чистый продукт разума. Мы уже говорили о том, что никто из людей не был в бесконечности, не видел реальных бесконечных множеств в природе. Но каждый из нас мыслит бесконечность, хотя бы в виде множества натуральных чисел или беспредельности пространства или времени. Поэтому аксиоматика теории множеств должна быть до некоторой степени произвольной. Лучшее, что от нее следует ожидать в случае удачи - чтобы из аксиом можно было логически вывести, не встречая противоречий, все то, что навыводили математики до сих пор и что оправдалось удобством и практической приложимостью их результатов. Именно такую цель ставили перед собой создатели аксиоматики теории множеств. При этом, конечно, они надеялись, что еще не открытые следствия аксиом теории множеств также не будут противоречивыми.

На пути реализации такого плана встретились настолько серьезные неудачи, что одно время речь шла о кризисе теории множеств. Некоторые ее понятия, например “множество всех множеств”, все-таки оказывались противоречивыми. Они не могли существовать, не нарушая принципов логики. Если U - множество всех множеств, то множество P(U) его частей, с одной стороны, имеет большую мощность, чем само U. Но, с другой стороны, P(U) есть часть U и поэтому не более мощно, чем U.

Парадоксы, подобные этому, а их оказалось много, произвели на математический мир ошеломляющее впечатление. Интуиция математиков, покоившаяся на простых и, казалось, незыблемо ясных принципах логики, завела их в тупик. Вдруг обесценились оптимистические заявления великих предшественников: “...вещи, которые мы познаем очень ясно и очень отчетливо, суть истинные” (Декарт); “Нужно было бы иметь совершенно неправильный ум, чтобы дурно рассуждать о принципах столь значительных, что почти невозможно, чтобы они ускользали” (Паскаль).

Но постепенно математики оправились от шока, появились различные планы спасения теории множеств, устранения парадоксов путем модификации аксиоматики или пересмотра основ логики. Сформировалась новая математическая наука - математическая логика или метаматематика. Ее основной целью и была ревизия логических правил и способов их употребления в математике.

Метаматематика исходит из того, что всякую математическую теорию следует рассматривать как некий формализованный (т. е. с очень жесткими правилами, не допускающими никаких вольностей) язык. Это значит, во-первых, что должны быть определены символы ( буквы, знаки), которые можно использовать в языке. Конечные последовательности таких символов образуют всевозможные выражения языка. Некоторые выражения могут не иметь смысла в языке (как “лошади впадают в Каспийское море” - в русском языке). Другие, называемые формулами теории, понимаются как осмысленные выражения и могут быть истинными и ложными. Во-вторых, выделяются некоторые формулы теории, которые с самого начала объявляются истинными - это аксиомы теории. В-третьих, задается конечный набор соотношений между формулами, называемых правилами вывода. Проще говоря, фиксируются допустимые для данной теории логические правила.

Пользуясь аппаратом метаматематики, можно контролировать “допустимую меру полета фантазии” при создании новой теории. Если какое-либо понятие, приводившее к парадоксу, все же представляется нужным для теории, то надо так переформулировать его аксиоматическое или логическое определение, чтобы нужные свойства остались, но парадокс оказался невыразимым или ложным в языке теории. Основной способ, которым это было достигнуто в теории множеств, состоял в следующем. Все “прежние” множества были разбиты на два типа: множества и “классы, не являющиеся множествами”. К последним были отнесены некоторые “слишком большие” совокупности объектов, например, “множество всех множеств”. Им было аксиоматически запрещено являться частями других совокупностей. После этого обычные способы вывода парадоксов стали приводить не к противоречию, а только лишь к тому, что некоторые совокупности не являются множествами.

Итак, титаническими стараниями многих выдающихся математиков необходимая реконструкция аксиоматики теории множеств была реализована в начале нашего века. Парадоксы исчезли, классические результаты математики остались, райский комфорт в математическом мире был восстановлен. Правда, на горизонте смутно маячат новые неприятности, но все дружно надеются, что до них дело не дойдет. Дело в том, что великий логик современности К.Гёдель имел неосторожность доказать теорему, смысл которой примерно таков: арифметика или более общая теория, содержащая арифметику как часть, либо противоречива, либо неполна. Первое означает: среди формул этой теории имеется утверждение, истинное и ложное одновременно. Второе: среди формул теории есть такая, что доказательство ее истинности не существует так же, как и доказательство ее ложности. Когда предсказание Гёделя реализуется, придется снова заняться уточнением основ математики. Но процедура пересмотра основ уже привычна, и не только математикам, но и ученым всех специальностей. Поэтому вряд ли стоит драматизировать ситуацию, тем более, что речь идет о математике, а не о социальных науках.

ГАЛЛЮЦИНАЦИЯ ПОД УТРО

Мы можем согласиться с тем, что ставший, с легкой руки  Н. Бурбаки, модным в наше время термин “архитектура математики” вполне оправдан. Только что мы ненадолго спускались на уровень фундамента величественного дворца математических наук, на уровень максимальной абстракции. В этом “подземелье” мощные колонны первичных логических и теоретико-множественных теорий опираются на грунт научного и производственного опыта людей, на свойства человеческого разума. Только что мы были свидетелями капитального ремонта в этом огромном подвале. Грунт оказался неоднородным, и пришлось выбирать самые надежные его участки для поддержания опор новой конструкции.

Поднимемся теперь из подземелья и взглянем на дворец со стороны. Архитектура его причудлива и запутанна, но одна особенность резко бросается в глаза. Первый этаж состоит из двух огромных блоков, у входа в которые можно прочитать название “топология”, “алгебра”. На втором этаже видно уже несколько кубов поменьше, соединенных переходами и с блоками первого этажа, и между собой. Читаем некоторые таблички: “линейная алгебра”, “теория групп”, “функциональный анализ”, “дифференциальные уравнения”, ... Каждый следующий этаж содержит все большее количество все меньших блоков. Растет и усложняется система переходов из блока в блок. Все перечисленные в нашей беседе названия математических наук, а также многие другие, встречаются на табличках. Фантастическая измельчающаяся конструкция уходит вверх и теряется в небесах, неохватываемая взглядом.

Во всех блоках работают люди. Одни все время сидят в своем блоке, другие не находят покоя, постоянно передвигаются по горизонтали и по вертикали. Немногие, с особенно сосредоточенным и упрямым взглядом, время от времени спускаются в подземелье и внимательно осматривают несущую колонну - нет ли на ней трещинки. Чем выше этаж, тем реже спускаются работающие на нем люди далеко вниз. Создается впечатление, что их вовсе не интересует, на чем держится вся махина. Так оно и есть. Обитатели самых верхних этажей - прикладники. Они решают конкретные задачи естественнонаучного или производственного происхождения. Для этого им не нужна строгая теория множеств и метаматематика, вполне хватает тех полуинтуитивных представлений о логике и множествах, которыми пользовались много десятилетий назад.

Хотя есть и исключения. Математика ведь щедра на сюрпризы. Выяснилось, что в подвал с верхних этажей часто спускаются специалисты по кибернетике, системам управления, экспертным системам, системам искусственного интеллекта. Алгоритм логического вывода составляет сердцевину их науки.

Ну и, конечно, в царство метаматематики регулярно спускаются те, кто имеет дело с компьютерами. Дело в том, что лет сорок назад во дворец начали завозить компьютеры. С тех пор этот процесс не прекращается. Он даже стал двусторонним: все чаще старые компьютеры вывозят и выбрасывают, а новые, более совершенные, устанавливают. И чем выше этаж, тем больше на нем компьютеров, тем чаще их меняют. Люди, проектирующие компьютеры, также работают во дворце, где-то на средних этажах. Их математический аппарат - формализованные языки общения с машиной. Поэтому и они наведываются в подвалы метаматематики.

Мощные компьютеры сильно расширили возможности решения задач, связанных с большими объемами вычислений, в частности, игровых задач с комбинаторной неопределенностью. Поэтому значительно возрос интерес к так называемой конечной математике, т. е. к теориям, имеющим дело с конечными, хотя и большими множествами. В связи с этим, на верхних этажах дворца стали появляться новые блоки под названием “системный анализ”, “оптимальное планирование”, “линейное программирование”, “теория автоматов”. Отдельные обитатели соответствующих этажей даже объединяют подобные, безусловно важные ветви математики общим “новым” термином “математическое моделирование”. Конечно, они ведь не спускаются вниз или спускались туда очень давно. Поэтому и забыли, что этот термин можно написать на главных воротах дворца, ибо “математика” и “математическое моделирование” - синонимы. А первой математической моделью была евклидова модель пространства.

Вот так, или примерно так, закончат свой рассказ двое профессионалов, которых попросили объяснить, что такое математика. Кофе будет давно выпит, а за окнами начнет светать. Вы будете хотеть спать, а они будут чувствовать себя опустошенными и неудовлетворенными. Они ведь знают, что коллеги сочтут рассказ слишком упрощенным, а любители - слишком сложным. Но ничего не поделаешь - так всегда бывает в научно-популярной литературе.

И мы с Вами заканчиваем эту беседу о математике, но не расстаемся. Нам хочется подробнее поговорить о людях, работающих во дворце. Они заслуживают уважения не только потому, что мы тоже из их числа, а потому, что в математике задерживаются только добросовестные и трудолюбивые люди. Другие ищут себе работу полегче. Но среди великого множества математиков есть свои титаны, свои звезды. Они освещают путь собратьям далеко вперед. Их работы являются основным двигателем прогресса и в самой математической науке, и в ее приложениях. Конечно, интересно знать, как складывается судьба таких людей, как они думают, что ими движет. Мы расскажем о трех знаменитых российских математиках нашего времени - академиках, героях труда. Каждый из них создал эпоху в своей науке. Знакомство с ними позволит нам узнать новое и о тех направлениях математики, в которых они прославили свое имя.

Дальше

Оглавление

Литература

---

При любезном содействии авторов публикуется по изданию
Б.М. Писаревский, В.Т. Харин, "Беседы о математике и математиках",
Изд. "Нефть и газ", М., 1998 г., 185 стр.

---

---