Алекс в стране чисел. Необычайное путешествие в волшебный мир математики (Беллос) - страница 203

Точно так же полученные мной результаты по взвешиванию багетов показали, что веса группируются приблизительно вблизи значения в 400 граммов, плюс-минус 20 граммов. Хотя ни один из моих ста багетов не весил ровно 400 граммов, имелось намного больше багетов с весом около 400 граммов, чем с весом около 380 граммов или около 420 граммов. И разброс также был на вид довольно симметричным.

Первым, кто осознал закономерность, проявляемую подобными ошибками измерений, был знаменитый немецкий математик Карл Фридрих Гаусс (1777–1855). Закономерность описывается следующей колоколообразной кривой:

Гауссовский график требует некоторых пояснений. Горизонтальная ось изображает некоторый набор исходов, например вес багета или угловое расстояние между звездами. Вертикальная ось показывает вероятности этих исходов. Кривая, построенная на осях с такими параметрами, называется распределением. Она показывает разброс исходов и то, насколько вероятен каждый из них.

Имеется множество различных типов распределений, но самый главный тип описывается именно приведенной выше кривой. Колоколообразная кривая известна также как нормальное распределение, или гауссово распределение. Исходно оно называлось кривой ошибок, но из-за ее отличительной формы больше привился термин колоколообразная кривая. У колоколообразной кривой есть среднее значение, которое отмечено буквой X. Среднее — это наиболее вероятный исход. Чем дальше вы уходите от среднего, тем менее вероятны соответствующие исходы.

Когда измеряется некая величина и процесс подвержен случайным ошибкам, результат, как правило, одним и тем же не получается. Однако чем больше делается измерений, тем сильнее распределение исходов начинает напоминать колоколообразную кривую; другими словами, исходы симметрично группируются вокруг среднего значения. Конечно, график, выражающий результаты измерений, будет не непрерывной кривой, а (как в случае с моими багетами), ломаной линией, проходящей через фиксированные точки. Колоколообразная кривая — это теоретический предел того, как ведут себя случайные ошибки. Чем больший объем данных собран, тем лучше ломаная линия ложится на эту кривую.

В конце XIX столетия другой выдающийся математик — француз Анри Пуанкаре (1854–1912) понял, что распределение исходов, подверженных случайным ошибкам измерения, аппроксимируется колоколообразной кривой. Пуанкаре на самом деле провел тот же «хлебный» эксперимент, что и я, но совсем по другой причине. Он подозревал, что булочник обманывает его, продавая хлеб заниженного веса, и решил с помощью математики вывести мошенника на чистую воду. Каждый день в течение года Пуанкаре взвешивал купленную килограммовую буханку хлеба. Пуанкаре знал, что если вес несколько раз окажется ниже 1 килограмма, то это еще не свидетельство злонамеренности булочника, поскольку следует ожидать, что вес будет колебаться, оказываясь то несколько выше, то несколько ниже указанного килограмма. И он предположил, что график, отражающий вес хлеба, будет напоминать нормальное распределение, поскольку ошибки, неизбежно закрадывающиеся при изготовлении хлеба (количество использованной муки или продолжительность выпечки), носят случайный характер.