В приливах, и подобным же образом в движениях луны, мы имеем весьма примечательные примеры того, как открытие законов может быть затруднено количеством законов, действующих на одну и ту же величину. В таких случаях неравенства обычно выделяются последовательно, почти в порядке их величин. Таким образом, в результате изучения движений луны рядом астрономов были последовательно собраны те неравенства, которые мы называем уравнением центра, эвекцией, вариацией и годичным уравнением. Эти неравенства, по сути, не были получены путем применения метода кривых; однако метод кривых мог бы быть применен к такому случаю с большой пользой. Этот метод был применен с большим усердием и с замечательным успехом к исследованию законов приливов; и благодаря его использованию был обнаружен ряд неравенств как времени, так и высоты полной воды, которые объясняют все основные черты наблюдаемых фактов.
Раздел II. Метод средних.
7. Метод кривых, как мы пытались объяснить выше, освобождает нас от случайных и посторонних нерегулярностей, возникающих из-за несовершенства наблюдений; и тем самым обнажает результаты законов, которые действительно действуют, и позволяет нам приступить к поиску этих законов. Но метод кривых — не единственный, который достигает такой цели. Ошибки, возникающие из отдельных наблюдений, могут быть устранены, а дополнительная точность, которую дают умноженные наблюдения, может быть получена путем операций над наблюдаемыми числами, без выражения их через пространства. Процесс кривых предполагает, что ошибки наблюдения уравновешивают друг друга; что случайные излишки и недостатки почти равны по величине; что истинные величины, которые были бы наблюдаемы, если бы все случайные причины нерегулярности были устранены, получаются, точно или почти точно, путем выбора величин, в целом равноудаленных от крайностей больших и малых значений, которые предлагают нам наши несовершенные наблюдения. Но когда среди ряда неравных величин мы берем величину, равноудаленную от большей и меньшей, эта величина называется средним арифметическим неравных величин. Следовательно, исправление наших наблюдений методом кривых состоит в нахождении среднего значения наблюдений.
8. Теперь, не прибегая к кривым, мы можем арифметически вычислить среднее значение всех наблюдаемых чисел каждого класса. Так, если бы мы хотели узнать высоту сизигийного прилива в данном месте и обнаружили, что четыре разных сизигийных прилива были измерены как имеющие высоту десять, тринадцать, одиннадцать и четырнадцать футов, мы бы заключили, что истинная высота прилива — это среднее арифметическое этих чисел, а именно двенадцать футов; и мы бы предположили, что отклонение от этой высоты в отдельных случаях возникло из-за случайностей погоды, несовершенств наблюдения или действия других законов, помимо чередования сизигийных и квадратурных приливов.
Этот процесс нахождения среднего значения совокупности наблюдаемых чисел широко практикуется при открытии, и еще более — при подтверждении и исправлении законов явлений. Мы отметим несколько его особенностей.
9. Метод средних требует знания аргумента изменений, которые мы хотим изучить; ибо числа должны быть распределены по определенным классам, прежде чем мы найдем среднее значение каждого класса; и принцип, от которого зависит это распределение, есть аргумент. Это знание аргумента более необходимо в методе средних, чем в методе кривых; ибо когда строятся кривые, глаз часто спонтанно обнаруживает закон повторяемости в их извилинах; но когда у нас есть коллекции чисел, мы должны разделить их на классы путем собственного выбора. Так, чтобы обнаружить закон, которому следуют высоты прилива в процессе перехода от сизигийного к квадратурному, мы располагаем наблюдаемые приливы в соответствии с днем лунного возраста; и затем берем среднее значение всех тех, которые таким образом приходятся на один и тот же период обращения луны. Таким образом мы получаем закон, который ищем; и процесс почти такой же во всех других применениях этого метода средних. Во всех случаях мы начинаем с предположения о классах измерений, которые хотим сравнить, о законе, который хотим подтвердить или исправить, о формуле, коэффициенты которой хотим определить.
10. При условии, что аргумент принят, метод средних весьма эффективен для избавления нашего исследования от ошибок и нерегулярностей, которые препятствовали бы ему и запутывали его. Нерегулярности, которые являются совершенно случайными, или, по крайней мере, случайными по отношению к какому-либо закону, который мы рассматриваем, компенсируют друг друга весьма примечательным образом, когда мы берем средние значения многих наблюдений. Если перед нами коллекция наблюдаемых приливов, некоторые из них могут быть повышены, некоторые понижены ветром, некоторые отмечены наблюдателем слишком высоко, а некоторые слишком низко, некоторые увеличены, а некоторые уменьшены непредвиденными изменениями в расстоянии или движении луны: но в течение года или двух, самое большее, все эти причины нерегулярности уравновешивают друг друга; и закон последовательности, который пронизывает наблюдения, проявляется так же точно, как если бы этих возмущающих влияний не существовало. В любом частном случае, по-видимому, нет никакой возможной причины, почему отклонение должно быть в одну сторону или одной умеренной величины, а не другой. Но если взять массу наблюдений в целом, отклонения в противоположные стороны будут равны по величине с весьма поразительной степенью точности. Это обнаруживается во всех исследованиях, где нам приходится иметь дело с наблюдаемыми числами в большом масштабе. В процессе роста населения страны, например, что может казаться более непостоянным в деталях, чем причины, порождающие рождения и смерти? И все же в каждой стране, и даже в каждой провинции страны, пропорции общих чисел рождений и смертей остаются почти постоянными. Что может казаться более далеким от действия правила, чем обстоятельства, порождающие письма, которые не могут найти своего адресата? И все же оказывается, что число «невостребованных писем» почти одинаково из года в год. И тот же результат получается, когда отклонения возникают не из простой случайности, а из законов, совершенно регулярных, хотя и не предусмотренных в нашем исследовании. Таким образом, эффекты параллакса луны на приливы, действующие иногда в одну сторону, а иногда в другую, согласно определенным правилам, полностью устраняются путем взятия средних значений длинного ряда наблюдений; излишки и недостатки нейтрализуют друг друга, насколько это касается влияния на любой закон приливов, который мы хотели бы исследовать.
33 Provided the argument of the law which we neglect have no coincidence with the argument of the law which we would determine.
11. Для получения очень большой точности философы часто используют очень большие массивы наблюдений, и точность результата возрастает с множеством наблюдений. Огромные коллекции астрономических наблюдений, которые таким образом были использованы для составления и исправления таблиц небесных движений, являются, пожалуй, самыми яркими примерами попыток достичь точности путем такого накопления наблюдений. Таблицы Солнца Деламбра основаны почти на 3000 наблюдений; таблицы Луны Бурга — более чем на 4000.
Но есть и другие примеры, едва ли менее примечательные. Первые исследования г-на Лаббока законов приливов в Лондоне включали более 13 000 наблюдений, охватывающих девятнадцать лет; при этом считалось, что это большое число необходимо для устранения эффектов случайных причин. И попытки обнаружить законы изменения барометра привели к выполнению работ равного объема: Лаплас и Бувар исследовали этот вопрос с помощью наблюдений, проводившихся в Парижской обсерватории четыре раза в день в течение восьми лет.
34 Phil. Trans. 1831.
35 This period of nineteen years was also selected for a reason which is alluded to in a former note. It was thought that this period secured the inquirer from the errours which might be produced by the partial coincidence of the Arguments of different irregularities; for example, those due to the moon’s Parallax and to the moon’s Declination. It has since been found (Phil. Tr. 1838. On the Determination of the Laws of the Tides from Short Series of Observations), that with regard to Parallax at least, the Means of one year give sufficient accuracy.
12. Мы можем отметить одно поразительное свидетельство точности, достигаемой таким образом путем использования больших массивов наблюдений. Таким способом мы часто можем обнаружить неравенства, гораздо меньшие, чем ошибки, которыми они обременены и скрыты. Так, суточные колебания барометра были обнаружены путем сравнения наблюдений многих дней, классифицированных по часам дня; и результатом стало ясное и неоспоримое доказательство существования таких колебаний, хотя различия, которые эти колебания производят в разные часы дня, гораздо меньше случайных изменений, до сих пор не сведенных ни к какому закону, которые происходят из часа в час и изо дня в день. Эффект закона, действующего непрерывно и устойчиво, ощущается все сильнее по мере того, как мы даем ему более длительный диапазон; в то время как эффект случайности, прослеженный таким же образом, аннигилирует сам себя и полностью исчезает из результата.
Раздел III. Метод наименьших квадратов.
13. Метод наименьших квадратов, по сути, является методом средних, но с некоторыми особыми характеристиками. Его цель — определить наилучшее среднее значение ряда наблюдаемых величин; или наиболее вероятный закон, выведенный из ряда наблюдений, некоторые или все из которых допускаются как более или менее несовершенные. И метод исходит из такого предположения: что все ошибки не являются равновероятными, но что малые ошибки более вероятны, чем большие. Рассуждая математически на этом основании, мы находим, что наилучший результат достигается (поскольку мы не можем получить результат, в котором ошибки исчезают) путем приведения не самих ошибок, а суммы их квадратов к наименьшей возможной величине.
14. Пример может проиллюстрировать это. Пусть величина, которая, как известно, возрастает равномерно (как расстояние звезды от меридиана в последовательные моменты времени), измеряется через равные промежутки времени и оказывается последовательно равной 4, 12, 14. Очевидно, исходя из этих наблюдений, что они ошибочны; ибо они должны образовывать арифметическую прогрессию, но они сильно отклоняются от такой прогрессии. Но тогда возникает вопрос, какую арифметическую прогрессию они представляют наиболее вероятно: ибо мы можем предположить несколько арифметических прогрессий, которые более или менее приближаются к наблюдаемому ряду; как, например, эти три: 4, 9, 14; 6, 10, 14; 5, 10, 15. Теперь, чтобы увидеть претензии каждой из них на истину, мы можем свести их в таблицу.
Observation 4, 12, 14 Errours Sums of Errours Sums of Squares of Errours
Series (1) 4, 9, 14 0, 3, 0 3 9 〃 (2) 6, 10, 14 2, 2, 0 4 8 〃 (3) 5, 10, 15 1, 2, 1 4 6
Здесь, хотя первый ряд дает сумму ошибок меньшую, чем другие, третий ряд дает наименьшую сумму квадратов ошибок; и поэтому, согласно положению, на котором основывается этот метод, является наиболее вероятным рядом из трех.
Этот метод в более обширных и сложных случаях является большим подспорьем для вычислителя в его выводах из фактов и устраняет многое из того, что является произвольным в методе средних.
Раздел IV. Метод остатков.
15. С помощью любого из предыдущих методов мы получаем из наблюдаемых фактов такие законы, которые легко сами собой напрашиваются; и благодаря таким образом обнаруженным законам объясняются наиболее заметные изменения наблюдаемых величин. Но во многих случаях мы имеем, как мы уже отмечали, несколько законов природы, действующих одновременно и сочетающих свои влияния для изменения тех величин, которые являются предметами наблюдения. В этих случаях мы можем, путем последовательного применения уже указанных методов, обнаружить такие законы один за другим: но этот последовательный процесс, хотя и является лишь повторением того, что мы уже описали, предлагает некоторые специфические особенности, которые делают удобным рассмотреть его в отдельном разделе как метод остатков.
16. Когда мы в ряду изменений переменной величины обнаружили один закон, которому следуют изменения, выявили его аргумент и определили его величину, чтобы наиболее ясно объяснить ход наблюдаемых фактов, мы все еще можем обнаружить, что наблюдаемые изменения объяснены не полностью. Когда мы сравниваем результаты нашего закона с наблюдениями, может остаться разница, или, как мы можем ее назвать, остаток, все еще не объясненный. Но этот остаток, будучи таким образом отделенным от остального, может быть исследован и изучен таким же образом, как вся наблюдаемая величина рассматривалась вначале: и мы можем таким образом обнаружить в нем также закон изменения. Если мы можем это сделать, мы должны приспособить этот вновь найденный закон как можно точнее к остатку, к которому он принадлежит; и когда это сделано, разница между нашим правилом и самим остатком образует второй остаток. Этот второй остаток мы можем снова взять на рассмотрение; и, возможно, в нем также обнаружим какой-то закон изменения, с помощью которого его отклонения могут быть в некоторой мере объяснены. Если это может быть сделано так, чтобы объяснить большую часть этого остатка, оставшаяся необъясненная часть образует третий остаток; и так далее.
17. Этот курс действительно был пройден в различных исследованиях, особенно в астрономии и тидологии. Уравнение центра для луны было получено из остатка долготы, который оставался, когда средняя аномалия была исключена. После того как это уравнение было применено и учтено, второй остаток, полученный таким образом, дал Птолемею эвекцию. Третий остаток, оставленный уравнением центра и эвекцией, предоставил Тихо вариацию и годичное уравнение. А остаток, оставшийся от них, был исчерпан другими уравнениями различных аргументов, предложенными теорией или наблюдением. В этом случае последовательные поколения астрономов продолжали работу, каждое в свою очередь выполняя какой-то шаг в этом методе остатков. В исследовании приливов, с другой стороны, этот метод был применен систематически и сразу. Наблюдения легко дали полумесячное неравенство; остаток от этого предоставил поправки, обусловленные параллаксом и склонением луны; и когда они были определены, оставшийся остаток был исследован на предмет закона солнечной поправки.
18. В некоторой степени метод остатков и метод средних противоположны друг другу. Ибо метод остатков извлекает законы из их сочетания, выводя их на свет последовательно; в то время как метод средних обнаруживает каждый закон не путем вывода других на свет, а путем уничтожения их эффекта через накопление наблюдений. С помощью метода остатков мы должны сначала извлечь закон поправки приливов на параллакс, а затем из остатка, оставленного этим, получить поправку на склонение. Но мы могли бы сразу применить метод средних и собрать вместе все случаи, в которых склонение было одинаковым; не учитывая параллакс в каждом случае, а принимая как должное, что параллаксы, относящиеся к одному и тому же склонению, нейтрализуют друг друга; так как столько же падает выше, сколько и ниже среднего параллакса. В таких случаях, где методу средних не препятствует частичное совпадение аргументов различных неизвестных неравенств, он может быть применен почти с таким же успехом, как метод остатков. Но все же, когда аргументы законов ясно известны, как в этом примере, метод остатков более ясен и прям, и его скорее следует рекомендовать.
19. Если, например, мы хотим узнать, оказывает ли высота барометра какое-либо заметное влияние на высоту поверхности моря, представляется, что наиболее удовлетворительным способом действий должно быть вычитание, в первую очередь, того, что мы знаем как эффекты возраста луны, параллакса и склонения, и других установленных причин изменения; и поиск в необъясненном остатке эффектов барометрического давления. Однако был принят противоположный курс, и влияние барометра на океан было исследовано путем прямого применения метода средних, классифицируя наблюдаемые высоты воды в соответствии с соответствующими высотами барометра без какого-либо предварительного сокращения. Таким образом, подозрение, что на прилив моря влияет давление атмосферы, было подтверждено. Это исследование должно рассматриваться как примечательный пример эффективности метода средних, поскольку величина барометрического эффекта гораздо меньше других изменений, из которых он был извлечен этим процессом. Но применение метода остатков все же было бы желательно по предмету такой обширности и трудности.
20. Сэр Джон Гершель в своем «Рассуждении об изучении естественной философии» (статьи 158–161) указал на способ совершения открытий путем изучения остаточных явлений; и привел несколько иллюстраций этого процесса. В некоторых из них он также рассмотрел этот метод в более широком смысле, чем мы; рассматривая его как применимый не только к количеству, но и к свойствам и отношениям разного рода.
Мы также перейдем к тому, чтобы предложить несколько замечаний о методах индукции, применимых к другим отношениям, нежели отношения количества.
ГЛАВА VIII. Методы индукции, зависящие от сходства.
Афоризм XLIX.
Закон непрерывности таков: величина не может перейти от одного значения к другому при любом изменении условий, не пройдя через все промежуточные величины в соответствии с промежуточными условиями. Этот закон часто может быть использован для опровержения различий, которые не имеют реального основания.
Афоризм L.
Метод градации состоит в принятии ряда стадий рассматриваемого свойства, промежуточных между двумя крайними случаями, которые кажутся различными. Этот метод используется для определения того, являются ли крайние случаи действительно различными или нет.
Афоризм LI.
Метод градации, примененный для решения вопроса о том, возникают ли существующие геологические явления из существующих причин, приводит к такому результату: явления действительно, по-видимому, возникают из существующих причин, но действие существующих причин могло в прошлые времена преступать в любой степени их зафиксированные пределы интенсивности.