которая стала для них кладезем идей, питавших современную философию искусства, оправданием новой роли эксперимента в математике, а также средством популяризации сложных систем. Они опубликовали множество сверкавших глянцем каталогов и книг, которые показали всему свету галерею компьютерных образов. Рихтер пришел к изучению сложных систем из физики, миновав попутно химию, а затем и биохимию, где изучал биологические осцилляции. В серии статей, посвященных иммунной системе и окислению глюкозы, он сообщал, что колебания часто управляют динамикой процессов, которые традиционно рассматривались как статические по причине того, что живые системы не так-то легко изучать в режиме реального времени. Рихтер прикрепил к своему подоконнику хорошо смазанный двойной маятник, «комнатную динамическую систему», сконструированную по его заказу в университетской мастерской. Время от времени ученый запускал систему, задавая хаотические неритмичные движения, которые он мог имитировать с помощью компьютера. Зависимость от начальных условий оказалась настолько сильной, что гравитационное притяжение единственной дождевой капли в миле от места проведения опыта спутывало движение в пределах пятидесяти-шестидесяти полных оборотов, что занимало около двух минут. Многоцветные графические рисунки Рихтера, где изображалось фазовое пространство его маятника, указывали на зоны смешения периодичности и хаоса. Ученый использовал аналогичную графическую технику для изображения идеализированных участков намагничивания в металле, а также для изучения системы Мандельбро.
Его коллеге Пайтгену изучение феномена сложности давало шанс заложить в науке оригинальные традиции. «Начав сегодня трудиться в удивительной новой области, такой как эта, талантливый ученый сумеет предложить нетривиальные решения через несколько дней, через неделю или спустя месяц», — заметил Пайтген. Предмет его изучения не был еще структурирован. «В структурированной области, — продолжал он, — есть изученное, есть неизученное, и есть то, что уже пытались изучить, но не смогли. Здесь же приходится работать над проблемой, о которой известно лишь одно: она такая, какая есть. И она, разумеется, должна быть сложной, иначе ее бы уже давно разрешили».
У Пайтгена не было того предубеждения, с которым большинство математиков относились к компьютерным экспериментам. Само собой разумелось, что стандартные методы доказательств в конечном счете должны привести к точному результату, иначе это будет не математика. Графический образ на экране обретал законное право на существование, будучи истолкован на языке теорем и доказательств. И все-таки генерирование такого изображения уже само по себе изменяло эволюцию дисциплины. Как полагал Пайтген, компьютерные исследования позволили ученым избрать более естественную стезю развития науки. Математик вправе на время абстрагироваться от требования точности доказательства и, подобно физику, следовать туда, куда приведут его эксперименты. Огромная производительность компьютерных вычислений и визуальные ключи к интуитивным ощущениям избавляют ученых от блуждания в потемках. Открыв неизвестные тропы и оконтурив новые объекты, математик может вернуться к традиционному доказательству. «Сила математики в точности, — отметил Пайтген. — Она дает нам возможность продолжать ту линию мысли, в которой мы абсолютно уверены. На том стояли и будут стоять математики. Но почему бы не обратить внимания на феномены, которые сейчас могут быть поняты лишь
К началу 80-х годов персональные компьютеры уже выполняли расчеты достаточно точно, что позволяло строить красочные изображения системы Мандельбро. Многочисленные любители быстро обнаружили, что разглядывание их при максимальном увеличении дает четкое ощущение увеличивающегося масштаба. Сравнивая систему Мандельбро с планетой, можно сказать, что персональный компьютер способен показать всю ее, или элементы размером с города на планете, или детали, соразмерные со зданиями, отдельными комнатами в них, книгами на полках, письмами в ящиках стола, бактериями в воздухе или даже атомами различных веществ. Люди, рассматривая такие картины, замечали, что при любом масштабе обнаруживались схожие образы и одновременно каждый масштаб обладал своими особенностями. Подобные микроскопические ландшафты генерировались одним набором строчек компьютерного кода(*).
Граница находится там, где программа для системы Мандельбро идет на множество компромиссов, а ее скорость замедляется более всего. На указанном рубеже, когда сто, или тысяча, или десять тысяч итераций не приносят результата, программа все еще не может дать определенного ответа на вопрос, входит ли определенная точка в пределы системы или нет. Кто знает, что принесет миллионная итерация? Поэтому программы, которые строят самые захватывающие изображения системы с наиболее детальным увеличением, выполняются на мощных универсальных вычислительных машинах или компьютерах с параллельной обработкой данных, где тысячи индивидуальных процессоров производят одни и те же вычисления в аналогичном порядке. Граница располагается там, где точки медленнее всего ускользают от притяжения системы, будто балансируя между двумя соревнующимися аттракторами, один из которых располагается в нуле, а другой — на бесконечности.
Когда ученые, закончив с системой Мандельбро, обратились к изображению реальных физических явлений, свойства границы вышли на передний план. Происходящее на рубеже между двумя аттракторами в динамической системе служит своего рода отправной точкой, определяющей ход множества широко известных процессов, начиная от разрушения материалов и заканчивая принятием решений. Каждый аттрактор в такой системе, подобно реке, имеет свой «бассейн», свою «площадь водосбора», и каждый такой «бассейн» заключен в определенные границы. В начале 80-х годов для группы наиболее влиятельных физиков самым многообещающим разделом математики и физики оказалось изучение границ фрактальных бассейнов.
Упомянутый раздел динамики исследует не конечное и устойчивое поведение системы, а механизм «выбора» между двумя возможными вариантами. Система, подобная модели Лоренца — а она сегодня считается уже классической, — включает в себя лишь один аттрактор, обнаруживает одну модель поведения, преобладающую в момент достижения системой состояния покоя. В данном случае аттрактор является хаотическим. Другие системы способны в конечном устойчивом состоянии демонстрировать нехаотическое поведение, но могут испытывать более одного стабильного состояния. Исследование границ фрактальных бассейнов было исследованием систем, которые способны достигнуть одного из нескольких нехаотических конечных состояний. Оно приводило к вопросу о том, как предсказать
Мы играли в детерминистский пинбол: автомат не испытывает вибраций, и лишь один параметр обусловливает направление движения шарика — начальное местоположение поршня. Предположим, машина устроена так, что при незначительном смещении поршня шар всегда катится в правую лунку, а при большом — в левую. В промежуточном состоянии поведение системы становится сложным: шар довольно долго прыгает от одного амортизатора к другому, прежде чем угодить в ту или другую лунку.
Предположим, что мы строим график, отображающий зависимость результата от начального положения поршня. График представляет собой линию. Положение поршня, при котором шар попадает в правую лунку, обозначим красной точкой, в левую — зеленой. Что мы можем выяснить об этих аттракторах как функции начальной позиции?
Граница оказывается фрактальной системой, не обязательно внутренне подобной, но с бесчисленным количеством деталей. Некоторые участки линии будут сплошь красными или сплошь зелеными. Другие при увеличении обнаружат вкрапления красного внутри зеленого и наоборот. При каких- то положениях поршня небольшие сдвиги не имеют значения, однако есть и такие, при которых даже произвольно малое изменение смешает цвета.
