科学与方法(汉译世界学术名著丛书)
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VI

我们所说的一切还没有说明偶然性为什么服从规律。不管原因是微不足道的还是相当复杂的,即使我们不足以预见它们在每一个案例中的结果,至少我们可以平均地预见它们的结果,这个事实会发生吗?为了回答这个问题,我们再次比较详细地研究一下已经引用过的几个例子。

我愿以轮盘赌的例子开始。我说过,指针将要停下来的地点取决于我们给予它的初始推力。具有某一值的这个推力的概率是多少?对此我一无所知,但是我不难假定,这个概率可用连续解析函数来表示。于是,推力包含在aa+ε的概率显然等于推力包含在a+εa+2ε之间的概率,倘若ε很小的话。这是所有解析函数的共同性质。函数的微小变化与变量的微小变化成比例。

但是,我们已经假定,推力极其微小的变化足以改变指针最后停留的扇形的颜色。从aa+ε扇形是红的,从a+ε到a+2ε扇形是黑的;因此,每一个红扇形的概率与下一个黑扇形的概率相同,从而红的总概率等于黑的总概率。

问题的已知件是表示特定初始推力的概率的解析函数。可是,不管这个已知件是什么,该定理依然为真,由于它取决于所有解析函数的共同性质。由此可以最终得出,我们不再需要这个已知件。

我们刚才就轮盘赌的案例所说的一切也适用于小行星的例子。黄道带可以被看做是一个庞大的轮盘,许多小球以按某种定律变化的各种初始冲量在轮盘上动荡不定。由于与前例相同的理由,它们的目前分布是均匀的且与这个定律无关。于是我们看到,当原因上的微小差别足以引起结果上的巨大差别时,现象为什么服从偶然性定律。因此,这些微小差别的概率之所以可以看做是与这些差别本身成比例,正因为这些差别是很小的,以及连续函数的无穷小增量与变量的增量成比例。

举一个完全不同的例子,在这里特别插入了原因的复杂性。设一个打牌人洗一堆扑克牌。每洗一次,他都改变了牌的次序,他可以用各种方式改变它们。为了简化说明,让我们只考虑三张牌。在洗牌前,它们占据的位置分别是123,在洗牌后它们可能占据的位置是

123,231,312,321,132,213。

这六个假定中的每一个都是可能的,它们分别具有的概率是

p1p2p3p4p5p6

这六个数之和等于1;而这就是我们关于它们所知道的一切;这六个概率自然取决于打牌人的习惯,我们不知道他的习惯。

在第二次洗牌和随后的洗牌中,将在相同的条件下重复这一过程;我的意思是,例如p4总是表示三张牌在第n次洗牌后和在第n+1次洗牌前占据位置123、而在第n+1次洗牌后占据位置321的概率。不管数n是多少,这依然为真,由于打牌人的习惯和他的洗牌方式仍旧相同。

但是,如果洗牌的次数很多,那么在第一次洗牌前占据位置123的牌,在最后一次洗牌后可能占据位置

123,231,312,321,132,213,

这六个假定的概率显然将是相同的,都等于1/6;不管我们不知道的数p1……p6是什么,这都为真。洗牌的极多次数,也就是说原因的复杂性,却产生了均匀性。

如果多于三张牌,这也可以不加改变地应用,不过即便用三张牌,证明也相当复杂;我们只针对两张牌给出证明也就足够了。这样一来,我们只有两种可能性12,21,其概率是p1p2=1-p1

n是洗牌的次数,并且假定,若牌最后按原来的次序则我赢,若牌最后次序颠倒则我输。于是,我的数学期望将是(p1-p2n

p1-p2之差肯定小于1;这样一来,如果n很大,我的数学期望将是零;为了意识到游戏是公平的,我不需要知道p1p2

如果数p1p2之一等于1,而另一个等于零,那就总是有例外。这时,它就不能适用了,因为我们的初始假定太简单了

我们刚才所看到的东西不仅适用于牌的混合,而且也适用于一切混合,例如粉尘的混合物和液体的混合物;即使对于气体运动论中的气体分子的混合物也同样适用。

回到这个理论上来吧,设在某一时刻气体分子不能相互碰撞,但由于它们冲撞盛装气体的瓶子的内侧,它们却可以偏斜。如果瓶子的形状足够复杂,分子的分布和速度的分布不要太长时间就变均匀了。但是,如果瓶子是球形的或者它具有立方体的形状,情况就不是如此了。为什么?因为在第一种情况下,球心距任何轨道的距离将总是不变的;在第二种情况下,每一个轨道与立方体面的夹角的绝对值也是不变的。

这样,我们看到,所谓太简单的条件意味着什么;它们是保持某些东西、容许不变量依然存在的条件。是该问题的微分方程太简单,以致我们不能应用偶然性定律吗?这个问题起初看来似乎缺乏精确的意义;现在我们知道,它意味着什么。如果它们保持某些东西,如果它们容许一致积分,它们就太简单。如果初始条件中的某些东西依然不变,那么很清楚,最后的解就不再能够与初始状态无关。

我们最终达到了误差理论。我们不知道偶然误差由什么引起,而且正因为我们不知道,我们才意识到它们服从高斯定律。悖论就是这样的。说明几乎与前例中的相同。我们只需要知道一件事:误差是否很多,误差是否很小,每一种误差是否既有正又有负。每一种误差的概率曲线是什么?我们不知道;我们只是假定它是对称的。接着我们证明,合成误差将遵从高斯定律,这个合成定律与我们不知道的特定定律无关。在这里,结果的简单性恰恰又源于已知件的复杂性。