Вселенная работает как часы. Лаплас. Небесная механика.

Касадо Карлос Мадрид

Расчет вероятностей был полезен в азартных играх, и доказательство этого стало одним из вкладов Лапласа. Также математик приложил все усилия к тому, чтобы дать правильное определение вероятностям и объединить их расчет с анализом.

ПОСЛЕДСТВИЯ В ПРИЧИНАХ

До Лапласа теорию вероятностей называли теорией шансов (или случаев) и расчета вероятностей. Однако благодаря ему шансы получили «дворянские грамоты» и стали математической наукой. Исследование Лапласа «О вероятности причин по событиям», опубликованное в 1773 году, является одним из краеугольных камней этой новой дисциплины. В своем труде Лаплас, сам того не ведая, повторил концепцию байесовского подхода — интерпретации понятия вероятностей, развитой преподобным отцом Томасом Байесом (1702-1761), который определял вероятность как степень уверенности в истинности суждения. Научное

исследование Байеса было издано уже после смерти его автора, в 1763 году, но до Франции не дошло.

Для Лапласа речь шла скорее не о расчете вероятностей событий, а о расчете вероятностей причин. Можно выделить два типа событий. В первом случае вероятность появляется в результатах: например, если мы знаем содержимое урны с белыми и черными шарами, то можем предположить, с какой вероятностью достанем белый или черный шар. Во втором случае вероятность появляется в причинах. Мы знаем результат жеребьевки (1 черный шар) и стремимся определить содержимое урны, которое нам неизвестно. Исходя из результата (1 черный шар вынут) мы в состоянии определить вероятность причин, то есть все возможные сочетания шаров в урне. Так мы переходим от следствий к причинам (см. рисунок ниже).

В первом случае (слева) мы не знаем, какой шар сейчас вытащим, но исходим из наших знаний о содержимом урны. Во втором случае(справа) мы стремимся узнать содержимое урны, исходя из цвета вытащенного шара.

Одним из первых достижений Лапласа стали формулировка и доказательство теоремы Байеса, которая, вне всяких сомнений, была ему неизвестна. Свое название эта теорема получила через много лет по инициативе Огастеса де Моргана, который утверждал, что теорема была открыта его соотечественником. Что за идея лежит в основе формулы Байеса, заново открытой Лапласом? Представим себе, что у нас две урны с разным содержимым: первая содержит 2 белых и 3 черных шара, а вторая — 3 белых и 2 черных. Мы вытаскиваем один шар наугад, не зная, какая урна перед нами сейчас. Шар оказывается черным. Каково вероятное содержимое урны? С учетом цвета вытащенного шара можно предположить, что перед нами скорее первая урна, чем вторая (во второй меньше черных шаров). Теорема Байеса позволяет выразить эту интуитивную оценку в числовом значении.

Из события «вытащен черный шар» следуют два возможных содержимых урны. Мы можем предположить, что оба варианта равновероятны (50% вероятности у каждого), однако применение теоремы Байеса увеличивает до 60 % вероятность того, что это первая урна, и снижает до 40 % вероятность того, что это вторая. Априори вероятности были равны (50 и 50%), а на основании наблюдений, апостериори, составили 60 и 40%. И это действительно так: поскольку первая урна содержит больше черных шаров, чем вторая, более вероятно, что шар был вытащен из первой урны.

Лапласу, как и Байесу, эта теорема позволила извлечь из опыта уроки и даже узаконить индукцию. Так, Лаплас вслед за графом де Бюффоном подсчитал вероятность того, что Солнце взойдет завтра, на основании количества дней подряд, когда оно уже восходило. Применяя теорему Байеса, Лаплас пришел к знаменитому «правилу последовательности».

«Для события, происходящего подряд п раз, вероятность того, что оно произойдет еще раз, равна (п + 1) / (п + 2).

Правило последовательности Лапласа

ТЕОРЕМА БАЙЕСА

Эта теорема позволяет определить вероятность какого-либо события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Вероятность события равна дроби, числитель которой является произведением вероятности события и вероятности связанного с ним события (причины), а знаменатель — суммой произведений вероятности события, учитывая каждую из причин, умноженную на вероятность каждой из причин. Эта формулировка, больше похожая на упражнение в дикции, имеет очень точное символическое выражение, которое можно найти в любом школьном учебнике:

где Р(А_i I B) — это апостериорная вероятность (то есть вероятность причины известного события), Р(В I А_i) — вероятность события, причину которого предполагают, и Р(А_i) — априорная вероятность (она предшествует любой информации о событии). Благодаря формуле Байеса априорные вероятности могут быть

вычислены апостериори; иначе говоря, мы можем принимать решения, основываясь на опыте.

Если предположить, что Солнце встает каждое утро в течение 5 тысяч лет, то есть 1826213 дней (Лаплас именно таким полагал возраст Земли), то вероятность того, что оно встанет на следующий день, равна 1826214/1826215 (*99,9999%). Однако — на основании этого правила — чем дольше живет человек, тем больше вероятность того, что он продолжит жить. В 80 лет он будет иметь больше шансов прожить следующий день, чем в 20, а это абсурд. Байес, Лаплас и другие сторонники байесовской теории столкнулись со сложностью определения априорных вероятностей. В приведенном выше примере кажется справедливым предположить, что содержимое двух урн, в принципе, равновероятно, то есть составляет 50%. Но в некоторых ситуациях не всегда можно присвоить событиям одинаковую вероятность или рассчитать ее, исходя из имеющейся информации о каждом событии (субъективная вероятность). Можно ли определить вероятность объективно, например благодаря индукции определить ее как приблизительное значение частоты, опираясь на теорию Бернулли? Этот горячий научный спор, который вдохновил Лапласа, не завершен до сих пор: математики и философы и сегодня спорят о правильности различных подходов.

В 1780 году Лаплас представил «Мемуар о вероятностях», в котором усовершенствовал свой анализ этого вопроса. Ученый начал с того, что подчеркнул возможность определения вероятности тремя различными способами: априори, то есть посредством логических заключений; апостериори, то есть исходя из опыта; и третьим способом, очень близким к первому, который посредством умозаключений позволяет нам судить о степени вероятности будущего события. Первым способом мы можем установить равную вероятность при соперничестве между двумя игроками (каждый имеет 50 % шансов на победу). Благодаря второму способу мы можем определить вероятность выигрыша для каждого игрока исходя из результата предыдущих партий (если первый игрок выиграл семь партий из десяти, вероятность его выигрыша равна 70%). Наконец, при помощи третьего способа, если мы знаем, что первый игрок играет лучше второго, то можем предположить, что у него 80 % шансов на победу. В первом случае, говоря словами Лапласа, мы определили «абсолютную» вероятность (сегодня мы говорим «логическую вероятность»); во втором — «приблизительную» вероятность (объективную), а в третьем — «относительную» вероятность наших знаний и надежды. Также Лаплас определил различие между шансом и вероятностью. В его детерминистской философской концепции шанс по своей природе не имеет отношений к реальности. Учитывая, что все события имеют свои причины, шанс — это лишь выражение нашего незнания о причинах события. Вероятность — более подходящий способ описания нашего незнания причин, определяющих события.

В основе теории вероятностей — только здравый смысл, сведенный до исчисления; эта теория позволяет нам оценить с точностью то, что острые умы чувствуют своим инстинктом, находящимся вне времени и неспособным считать.

Пьер-Симон де Лаплас

Лаплас не ограничился анализом вероятностей, а также взял на себя труд доказать их пользу для статистики и демографии. В своей работе он анализировал вероятности того, какого пола родится ребенок. Лаплас опирался на данные приходских книг для определения априорных вероятностей, необходимых, чтобы применить теорему Байеса. Ученый сделал вывод, что вероятность рождения мальчика немного выше вероятности рождения девочки. По его мнению, можно предугадать, что рождаемость мальчиков в Париже немного превзойдет рождаемость девочек в течение следующих 179 лет. И все это благодаря статистике!

Несмотря на поддержку Кондорсе, применение теории вероятностей в других областях встречало сопротивление: так, сам наставник Лапласа, д’Аламбер, неоднократно выражал сомнения относительно пользы расчета вероятностей. Однако несмотря ни на что Лаплас пошел дальше своих предшественников и не прекратил настаивать на необходимости такого типа выводов для наблюдений и экспериментальных наук, которые идут от следствий к причинам. В этих науках часто известны результаты, а не причины. Байесовское приближение, применяемое к статистическому выводу, стало на рубеже XIX и XX веков одним из инструментов, представленных статистиками Карлом Пирсом (1857-1936), Рональдом Эйльмером Фишером (1890-1962), Эгоном Пирсом (1895-1980, сын Карла) и Ежи Нейманом (1894-1981). Эти четверо математиков, увлеченные генетикой, евгеникой и биологией, критиковали Байеса и разработали современные статистические методы. И все же именно благодаря Лапласу статистика перестала быть описательной наукой и превратилась в дисциплину индуктивную и моделирующую будущее. Так в ряду математических дисциплин зажглась новая звезда.