чем любые субъективные предположения о ней [11] потому, что человек по сути не способен придумать нечто совершенно новое, а лишь комбинирует элементы старого в разных сочетаниях, как калейдоскоп стеклышки, только гораздо более сложно. Всякий раз открытия и даже изобретения оказываются куда более необычнее начальных предположений, и вместо нелепых ковров-самолетов по небу летают несопоставимые по сложности устройства.
Более обстоятельно про свойства материи и строение вещества: fornit.ru/216.
Вероятность
Если акушер Василий на пикнике попал из дробовика по двум бутылкам из десяти, а десантник Михаил красиво, почти не целясь, расстрелял 9 бутылок, то случившиеся никак уже не вернешь назад, это уже совершилось. Но мы можем прикинуть, что если дать еще один подход Василию, то вряд ли он сшибет все бутылки, а, скорее всего, попадет в одну или максимум три. А вот насчет Михаила мы не сомневаемся, ну, может, конечно, разок промахнуться.
Совершенно бесполезно и бессмысленно что-то предполагать в отношении того, что уже произошло, ведь итак известно, что именно случилось. Зато есть смысл собрать статистику попадания с данного расстояния данным ружьем у группы людей без какой-то подготовки и тех, кто отзанимался по определенной методике целый год. Это – вполне уверенные практические предсказания и называются вероятностью того, что может еще случиться.
В природе нет повторяющихся событий и даже самые элементарные из них оказываются уникальными по каким-то характеристикам окружающего влияния. Философы говорят: «В одну и ту же реку невозможно войти дважды. Все течет, все изменяется». Человек условно выделяет что-то из уникального потока событий и пытается оценить, насколько возможно повторение такого явления в будущем.
Если на исход события влияют какие-то конкретные причины, то для определения вероятности необходим сбор статистики достаточно большого числа событий. Чем больше число учтенных событий, тем с большей точностью вероятность можно впредь уверенно использовать.
Но огромное число событий происходит так, что невозможно точно найти, что именно влияет на разброс выделенного вниманием параметра от среднего. И таких зависимостей бывает немало. В случае полностью случайной причины получается определенный график зависимости числа опытов и расхождения от среднего, похожий на колокол: около среднего результата (например, местоположения бутылки при стрельбе) будет больше всего попаданий, а чем дальше – тем все меньше.
Среди даже полностью поглощающего случайного шума можно выделить полезный сигнал. Для этого нужно точно знать зависимость распределения случайных событий, и тогда, при достаточном числе опытов, отклонения зависимости от стандартной позволяет судить, что есть совсем другие, отдельные неслучайные.
Именно этим занимаются на адронном коллайдере, когда среди огромного числа событий с известной