Кому нужна математика? Понятная книга о том, как устроен цифровой мир - Страница 3

t-тест обычно используется при необходимости сравнить случайную выборку с какой-то нормой или две случайные выборки между собой. Например, вы выпускаете шурупы и хотите проверить, соответствуют ли они норме по длине. Или вам нужно сравнить урожайность при использовании двух разных видов удобрений. Такие тесты широко применяются на практике, для них разработано стандартное программное обеспечение, t-тест не проходят разве что на филфаке.

За 100 лет статистика ушла далеко вперед. Сара ван де Гейр, профессор Швейцарской высшей технической школы Цюриха, работает над тестами с многомерными данными. Задача, так же как и задача Госсета, пришла из практики. Компания DSM в Швейцарии выпускает витамины и пищевые добавки. Витамин В₂ производится с помощью бациллы сенной палочки. Компания хочет увеличить выпуск витамина благодаря генной инженерии. Имеются измерения производительности 115 бактерий, генный состав которых включает 4088 возможных генов. Спрашивается, какие гены способствуют росту производства витамина В₂?

Это очень сложная задача, учитывая, что данных мало, а параметров много, причем все они взаимосвязаны. Существующие теории для этого случая не подходят, поэтому Сара и ее сотрудники сосредоточились на создании новых теорий. Это очень сложная математика, доступная только специалистам. Но то же самое сто лет назад можно было сказать и о работе Госсета! И мы совершенно не удивимся, если статистические процедуры, разработанные Сарой, через пару десятков лет займут свое место в университетских учебниках по статистике и задачка про сенную палочку будет предложена студентам-биологам на экзамене. Когда мы поделились этими мыслями с Сарой, она абсолютно серьезно сказала: «Конечно, очень скоро это будет стандартная статистика».

Поскольку современная реальность постоянно усложняется, существующего математического аппарата часто не хватает. И это, безусловно, мощный стимул для появления новых задач и теорий.

Не все математические задачи взяты из практики. Так и должно быть, потому что мы не можем с уверенностью предсказать пути развития общества и технологий даже в ближайшем будущем. Это не по силам даже самым информированным людям с совершенно неуемной фантазией. Например, хорошо известно, что писатели-фантасты практически ничего не сумели предугадать. В основном они описывали технологии своего времени, приукрашивая их фантастическими деталями.

Никто не предрек появления интернета. Наоборот, Нобелевский лауреат Деннис Габор, изобретатель голографии, в 1962 году заявил, что передача документов по телефону хоть и возможна в принципе, но требует таких огромных расходов, что эта идея никогда не найдет практического воплощения. При этом первый успешный модем был представлен в том же году! А Кен Олсен, один из создателей Digital Equipment Corporation (DEC), в 1977 году сказал, что вряд ли найдется человек, которому может дома понадобиться компьютер. Через сколько лет после этого компьютер появился в вашем доме?

Никто не знает, какая абстрактная теория завтра может найти практическое применение. Потрясающий пример – теория чисел, область математики, изучающая числа и их закономерности. Теория чисел оставалась абстрактной наукой со времен Древней Греции до второй половины XX века. Сегодня эта теория широко используется для шифрования сообщений, передаваемых через интернет. Именно благодаря ей сохраняется конфиденциальность ваших паролей и номеров кредитных карточек, когда вы вводите их на многочисленных сайтах. Мы расскажем об этом подробнее в главе 7.

Наконец, нам трудно удержаться от еще одного варианта ответа на вопрос, зачем нужны новые сложные теории. Да просто ради красоты этих теорий! Красивая математика имеет полное право на существование. В научном мире должно оставаться что-то от Касталии Германа Гессе, где ученым разрешено заниматься чем угодно, где целью жизни может стать «игра в бисер»[2] – «самая блистательная и самая бесполезная». Почему? Потому что нельзя поставить науку полностью на службу материальным нуждам общества. Наука выполняет функцию просветительства. Это единственная сфера деятельности, в которой человек может работать, движимый исключительно непрактическим любопытством. Грубо говоря, наука делает мир умнее и нужна человечеству так же, как и искусство, которое делает мир более духовным.

На специальности «Прикладная математика» в основном обучают математике. Доля программирования не так уж велика по сравнению с бесконечным матанализом, алгеброй и матфизикой. При этом выпускники часто становятся программистами.

– Интересно, насколько тебе нужна вся эта математика? – спросила Нелли у друга и бывшего однокурсника, а сегодня системного администратора в международной компании. Тот не задумался ни на секунду:

– Конечно нужна! Вот недавно клиенты заказали программу для распределения товаров по вагонам. Мы сразу поняли, что такую задачу ежедневно решают все поставщики всех товаров. Значит, она известная. Через полчаса мы уже знали, что это «задача об упаковке», и могли предложить несколько решений. Кстати, клиентам пришлось объяснять, что задача NP-трудная, то есть мы не можем гарантировать самое лучшее из всех возможных решений. И они согласились. А что им оставалось?

Вся современная логистика основана на математических методах. Где расположить склады и сервисные пункты? Как распределить товары по вагонам и грузовикам и какими маршрутами все это отправить? Сколько товара держать на складе и как часто его пополнять? Как составить расписание поездов, самолетов, большого производства и даже спортивных соревнований?

Этими вопросами занимается область прикладной математики под названием исследование операций. По большому счету это наука о том, как оптимально организовать процессы бизнеса и производства. Сюда, безусловно, относится логистика, а также многие другие задачи, например из области финансов или телекоммуникаций.

Исследование операций начало развиваться относительно недавно, после Второй мировой войны. И далеко не сразу научные результаты нашли практическое применение. В 2002 году в специальном юбилейном выпуске в честь 50-летия журнала «Исследование операций» Чарльз Холт делится своими воспоминаниями о том, как он и его коллеги Франко Модильяни, Джон Муф и Герберт Симон разрабатывали и внедряли научные методы планирования производства:

В процессе работы все менеджеры постепенно переключились на систему «коллег-профессоров». Команда написала книгу «Планирование производства, инвентаря и трудовых ресурсов». Модильяни и Симон получили Нобелевские премии по экономике, а работы Муфа легли в основу исследований Роберта Лукаса, тоже впоследствии лауреата Нобелевской премии.

Методы исследования операций глубоко внедрились в современный бизнес. Никому не придет в голову планировать большое производство или составлять расписание самолетов вручную. Для этого есть подготовленные специалисты и стандартное коммерческое программное обеспечение. Даже самый элементарный подход в рамках исследования операций всегда превзойдет любое решение «на глазок». Исследование операций преподают не только на факультетах прикладной математики, но и в бизнес-школах.