Программируя Вселенную. Квантовый компьютер и будущее науки - Сет Ллойд
-
Название:Программируя Вселенную. Квантовый компьютер и будущее науки
-
Автор:
-
Жанр:
-
Язык:Русский
-
Перевел:Анна Стативка
-
Издательство:Альпина Диджитал
-
Страниц:126
-
ISBN:978-5-91671-270-4, 978-5-91671-324-4
-
Рейтинг:
-
Ваша оценка:
Я с наслаждением пишу это особое вступление для издания книжки «Программируя Вселенную» на российском языке. Я желал бы поблагодарить Сергея Белоусова, Евгения Демлера, Мишу Лукина и всех сослуживцев из Русского квантового центра, которые несомненно помогли устроить вероятной публикацию сего российского перевода.»
Программируя Вселенную. Квантовый компьютер и будущее науки - Сет Ллойд читать онлайн бесплатно полную версию книги
Логическая и термодинамическая глубина – не единственные меры, позволяющие оценить численно те или иные аспекты сложности. В зависимости от того, какую черту сложной системы мы хотим описать, есть и другие меры, которые не менее или даже более полезны. Одна из них – величина, получившая название «эффективная сложность». Она измеряет степень регулярности системы; это определение сложности первоначально предложил Мюррей Гелл-Манн. В последние десять лет мы с Гелл-Манном пытаемся найти математически точное выражение для идеи эффективной сложности.
Эффективная сложность – простая и изящная мера сложности. С каждой физической системой связано определенное количество информации – количество, необходимое для описания физического состояния системы с той точностью, которую допускает квантовая механика. Основной способ измерить эффективную сложность чего-либо – разделить это количество информации на две части: информация, которая описывает регулярные аспекты данного объекта, и информация, которая описывает его случайные аспекты. Количество информации, необходимой для описания регулярности системы, и будет ее эффективной сложностью.
В технической системе – пусть это будет самолет – эффективная сложность по сути равна объему чертежей системы: это количество информации, необходимой для ее сборки. Например, чертежи самолета определяют форму его крыла, а также химический состав и процедуру производства сплава, из которого оно сделано. Форма крыла и состав сплава – это аспекты регулярности проекта; биты, которые определяют эти черты, должны иметь определенные значения, иначе самолет просто не взлетит. Эти биты включаются в эффективную сложность самолета. Но чертежи не определяют положения каждого атома крыльев. Биты, определяющие, где находится каждый атом в тот или иной момент времени, являются случайными; они не влияют на летные характеристики самолета и не являются индикатором его сложности.
Как показывает пример с самолетом, сложность – ключевой вопрос в инженерном деле. Как удается проектировать сложные системы, обладающие стабильным поведением? Принцип, который мы преподаем студентам инженерного факультета в Массачусетском технологическом институте, выражен известной аббревиатурой KISS: Keep It Simple, Stupid! (то есть чем проще – тем лучше). Но что, если система, которую вы проектируете, сама по себе сложна, например если это самолет? В Массачусетском технологическом институте есть кафедра проектирования систем, где инженеры, представители естественных и социальных наук вместе находят и решают проблемы сложных технических систем.
Один многообещающий метод проектирования сложных систем называют аксиоматическим проектированием. Этот подход предложил Нам Сух, бывший глава кафедры машиностроения Массачусетского технологического института. Идея аксиоматического проектирования состоит в том, чтобы свести к минимуму информационное содержание проектируемой технической системы, сохранив ее способность выполнять функциональные требования. При правильном применении аксиоматическое проектирование позволяет создавать самолеты, компьютерные программы и тостеры, достаточно сложные (но не более) для того, чтобы выполнять их проектные функции. Аксиоматическое проектирование сводит к минимуму эффективную сложность проектируемой системы, при этом сохраняя ее функциональность. В общем, чем проще – тем лучше, но не нужно слишком упрощать.
Определение эффективной сложности физической системы, очевидно, требует суждения о том, что можно считать регулярностью, а что нет. Иначе говоря, нужно задать критерии того, какие биты можно считать «важными» и ответственными за регулярность, а какие – «неважными», то есть битами случайности.