Я думаю, что имею право высказаться по проблемам, затронутым в этой теме. Дело в том,что в этой проблематике я могу считать себя профессионалом. После мехмата я 7 лет проработал в аэрокосмической оборонке и занимался именно проблемами прогнозирования движения искусственных спутников Земли. Этими проблемами у нас занималась очень большая группа специалистов экстра-класса (ее численность была несколько больше чем весь штат ГАИШ включая уборщиц). Так вот в наших разработках использовались новейшие математические модели движения космических объектов, которые обсчитывались на самых мощных для того времени компьютерах. Так и что – точность расчетов, основанных на математических моделях движения, была для наших целей явно не достаточной. Поэтому для корректировки расчетов использовались эмпирико-статистические методы, основанные на реперных точках(координатах ИСЗ), полученных с помощью радаров. Хотя чисто теоретически даже если есть абсолютно точная математическая модель движения нужна хотя бы одна абсолютно надежная точка отсчета(начальные условия) для прогнозирования движения космических объектов. Таких моделей нет, поэтому для приемлемой точности прогнозирования нужно множество реперных точек. В дискуссии по теме авторы программ указывали, что в качестве реперных точек брались даты (СОЛНЕЧНЫХ ЗАТМЕНИЙ И Т.П.) из традиционной хронологии, поэтому они справедливо отмечают, что расчеты по их программам могут подтвердить , но не опровергнуть традиционную хронологию. Особенно это касается фактов полных и частичных солнечных затмений. Если уж программа зацепила возможный факт солнечного затмения, то для того, чтобы различить полное и частичное затмение, ее точность должна быть близка к идеальной, а это иллюзия. Да и вообще, использование астрономических событий для датирования не есть правильно. Да, гениальные Морозов и Фоменко сделали «гениальное» открытие, сдвинув триаду Фукидида вперед по временной шкале, но может появится «гениальный» Пупкин, который найдет аналогичную триаду, сдвинувшись по временной шкале назад и будет также «прав», как Морозов и Фоменко.
В связи с этим хочу высказать крамольную мысль: современная «чистая» математика уже вряд ли может считаться наукой. Она изучает объекты, не имеющие аналогов в реальном мире. Почитайте любую работу по современной математике. Вы увидите кучу мудреных символов и значков на сотнях страниц текста – и что, вы думаете, что найдется хоть кто-нибудь, кто готов проверить правильность всех этих выкладок. Типичная картина на мехматовских спецкурсах – некий ученый с именем читает лекцию, в процессе которой на доске расписывает доказательство некоей своей теоремы. В конце концов он окончательно запутывается и говорит студентам, что «правильное» доказательство можно прочитать в его статье или монографии. А кто проверял правильность этих доказательств в публикациях? Известный пример из истории математики – к 60-летию знаменитого математика Д.Гилберта готовилось полное издание его трудов. Редактором была некая дама – ученица Гилберта(фамилию не помню), которая в его доказательствах и выкладках нашла множество ошибок, но конечные результаты были вроде бы верны. О чем это говорит – да о том что все эти теоремы никто никогда и не проверял по-серьезному. Другое дело если вы рассчитываете процесс выгорания топлива при старте баллистической ракеты - здесь не важно, сколько у вас формул, значков и прочей дребедени. Если ракета взорвется на старте, то автору расчетов грозит тюрьма, т.е. он конкретно отвечает за результаты своей работы. А если некий математик запутается в своих когомологиях, то скорее всего этого никто и не заметит, а если и заметит, то автору абсолютно ничего не грозит.
Давайте говорить прямо, «чистая» математика 20-го века ничего не дала для научно-технического прогресса. Инженеры 20-го века пользовались математикой 19-го и более ранних веков(не берем в расчет прикладную математику – численные методы). Более того, «чистая математика» начинает вредить. Она так может запутать очевидную задачу, что нормальный человек там вообще ничего не поймет. Характерный пример – криптография, которую «чистая математика» 20-го века уверенно заносит себе а актив. Почитайте любую современную «научную монографию» по криптографии. Вы увидите сотни страниц, на которых обмусоливаются теоретико-множественные конструкции(кольца, поля и т.д.). В технических вузах этого не изучают, так что для простого инженера это китайская грамота. А на самом деле постановка задачи криптографии доступна для понимания любому школьнику. Я это ответственно заявляю, потому что занимаюсь этим на практике. Попробую объяснить.
Криптография построена на так называемых односторонних или плохо обратимых функциях . Пусть мы имеем функцию у=F(x). Так вот определение у по известному х должно быть очень простой задачей, а вот определить х по известному у должно быть задачей практически не решаемой. На практике в современной криптографии широко используются только 2 функции – разложение на простые множители и возведение в степень. Поставим в соответствие каждой букве алфавита некоторое простое число. Тогда слово – произведение простых чисел. Зашифровать текст таким образом очень легко, а вот расшифровать – это целая проблема. Или поставим в соответствие паре букв два числа – основание и показатель степени. Зашифровать – легко, а вот в целых числах извлечь корень неизвестной степени по неизвестному основанию – задача практически не решаемая. Вот и вся криптография. Все просто и понятно, но в « умных математических монографиях» извлечение корня неизвестной степени по неизвестному основанию называется мудрено «дискретное логарифмирование над конечным полем» - как говорится без комментариев. То же самое можно сказать про объектно-ориентированное программирование, которое к сожалению также стало объектом для упражнений «чистой математики». Там так все замучено, что мало не покажется, хотя я могу объяснить основы ООП в рамках одной страницы текста так , что это будет понятно любому человеку, имеющему минимальные познания в программировании.
Выводы:
Бойтесь Данайцев, дары приносящих – бойтесь «чистых математиков», ищущих себе очередные жертвы в сфере реальных наук, изучающих реальный мир.