Уильям Стэнли Джевонс

«Принципы науки: Трактат о логике и научном методе»

Страница 15 из 31 · 54 608 зн. · 63 мин. чтения

Spring tide = lunar tide + solar tide;

Neap tide = lunar tide - solar tide.

Нам остается только сложить высоты максимального сизигийного прилива и минимального квадратурного прилива, и половина суммы будет истинной высотой лунного прилива. Половина разности сизигийного и квадратурного приливов, с другой стороны, дает солнечный прилив.

Эффекты очень малой величины могут быть обнаружены с большой степенью уверенности среди гораздо больших колебаний, при условии, что у нас есть ряд наблюдений, достаточно многочисленных и продолжительных, чтобы позволить нам сбалансировать все большие эффекты друг с другом. Для этой цели наблюдения должны продолжаться по крайней мере в течение одного полного цикла, в котором эффекты проходят через все свои вариации и возвращаются точно в те же относительные положения, что и в начале. Если существуют случайные или нерегулярные возмущающие причины, нам, вероятно, потребуется много таких циклов результатов, чтобы сделать их эффект незначительным. Мы получаем желаемый результат, беря среднее всех наблюдений, в которых причина действует положительно, и среднее всех, в которых она действует отрицательно. Половина разности этих средних даст эффект рассматриваемой причины, при условии, что никакой другой эффект не изменяется в тот же период или почти в тот же.

Поскольку Луна вызывает движение океана, очевидно, что ее притяжение должно оказывать некоторое влияние на атмосферу. Законы атмосферных приливов были исследованы Лапласом, но поскольку было бы непрактично рассчитывать их величины теоретически, мы можем определить их только путем наблюдения, как предсказывал Лаплас, что они однажды будут определены. Но колебания барометра, вызванные таким образом, гораздо меньше колебаний, обусловленных несколькими другими причинами. Штормы, ураганы или изменения погоды вызывают движения барометра, иногда в тысячу раз превышающие рассматриваемые приливы. Существуют также регулярные суточные, годовые или другие колебания, все они больше желаемой величины. Чтобы обнаружить и измерить атмосферный прилив, было желательно, чтобы наблюдения проводились в месте, максимально свободном от нерегулярных возмущений. По этой причине несколько длинных серий наблюдений были проведены на острове Святой Елены, где барометр гораздо более регулярен в своих движениях, чем в континентальном климате. Эффект притяжения Луны был затем обнаружен путем взятия среднего всех показаний, когда Луна находилась на меридиане, и аналогичного среднего, когда она находилась на горизонте. Разность этих средних оказалась равной всего 0,00365, однако удалось обнаружить даже изменение этого прилива в зависимости от того, была ли Луна ближе к Земле или дальше от нее, хотя эта разность составляла всего 0,00056 дюйма. Совершенно очевидно, что такие минутные эффекты никогда не могли бы быть обнаружены чисто эмпирическим путем. Не имея никакой информации, кроме имеющегося у нас ряда наблюдений, мы не могли бы иметь ключа к способу их группировки, который дал бы столь малую разность. Применяя этот метод средних в широком масштабе, мы должны, следовательно, обладать априорным знанием о периодах, в которые причина будет действовать в том или ином направлении.

Мы иногда способны устранить колебания и получить средний результат с помощью чисто механических устройств. Суточные изменения температуры, например, становятся незаметными на глубине одного или двух футов под поверхностью земли, так что термометр, помещенный своим резервуаром на этой глубине, дает почти истинную суточную среднюю температуру. На глубине двадцати футов даже годовые колебания почти сглаживаются, и термометр показывает температуру немного выше истинной средней температуры местности. При регистрации подъема и падения уровня прилива с помощью мареографа желательно избегать колебаний, возникающих от поверхностных волн, что очень легко достигается путем помещения поплавка в цистерну, сообщающуюся с морем через небольшое отверстие. Тогда заметен только общий подъем или падение уровня, точно так же, как в морском барометре узкая трубка предотвращает любые случайные колебания и позволяет проявиться только непрерывному изменению давления.

Определение нулевой точки.

Во многих важных наблюдениях главная трудность заключается в точном определении нулевой точки, от которой мы должны вести отсчет. Мы можем с большой точностью навести телескоп на звезду и измерить с точностью до секунды дуги угол, на который телескоп поднят или опущен; но вся эта точность будет бесполезна, если мы не знаем точно центральную точку небес, от которой мы измеряем, или, что то же самое, горизонтальную линию, отстоящую от нее на 90°. Поскольку истинный горизонт имеет отношение к фигуре Земли в месте наблюдения, мы можем определить его только по направлению гравитации, как это отмечено либо отвесом, либо поверхностью жидкости. Вопрос тогда сводится к наиболее точному способу наблюдения направления гравитации, и, поскольку давно было установлено, что отвес безнадежно неточен, астрономы обычно используют поверхность ртути в покое в качестве критерия горизонтальности. Они остроумно наблюдают направление поверхности, делая звезду индексом. Из законов отражения следует, что угол между прямым лучом от звезды и лучом, отраженным от поверхности ртути, будет в точности вдвое больше угла между поверхностью и прямым лучом от звезды. Следовательно, горизонтальная или нулевая точка есть среднее между видимым положением любой звезды или другого очень далекого объекта и его отражением в ртути.

Отвес перпендикулярен, или поверхность жидкости горизонтальна, только в приблизительном смысле; ибо любая неровность поверхности Земли, гора или даже дом должны вызывать некоторое отклонение своей силой притяжения. Обнаружить такое отклонение может показаться очень трудным, потому что любой другой отвес или поверхность жидкости были бы в равной степени затронуты гравитацией. Тем не менее, это можно обнаружить; ибо если мы поместим один отвес к северу от горы, а другой к югу, они будут примерно одинаково отклонены в противоположных направлениях, и если путем наблюдений одной и той же звезды мы сможем измерить угол между отвесами, половина этого наклона будет отклонением каждого из них, после того как будет сделана поправка на наклон, обусловленный разницей широты двух мест наблюдения. С помощью этого метода наблюдения, примененного к горе Шихаллион, отклонение отвеса было точно измерено Маскелайном, и таким образом было установлено сравнение между силами притяжения горы и всего земного шара, что привело к вероятной оценке плотности Земли.

В некоторых случаях на самом деле лучше определять нулевую точку по среднему значению одинаково расходящихся величин, чем путем прямого наблюдения. При точных взвешиваниях на химических весах необходимо точно установить точку, в которой коромысло приходит в состояние покоя, а при сравнении эталонных гирь положение коромысла определяется по тщательно разделенной шкале, рассматриваемой через микроскоп. Но когда коромысло только начинает приходить в состояние покоя, трение, небольшие препятствия или другие случайные причины могут легко затруднить его, поскольку оно находится вблизи точки, в которой сила устойчивости становится бесконечно малой. Поэтому оказывается лучше позволить коромыслу вибрировать и наблюдать крайние точки вибраций. Среднее между двумя крайними точками почти укажет положение покоя. Трение и сопротивление воздуха стремятся уменьшить вибрации, так что это среднее будет ошибочным на половину величины этого эффекта во время полувибрации. Но путем проведения нескольких наблюдений мы можем определить это замедление и учесть его. Так, если a, b, c — показания крайних точек трех отклонений коромысла от нуля шкалы, то 1/2(a + b) будет примерно настолько же ошибочным в одном направлении, насколько 1/2(b + c) в другом, так что среднее этих двух средних, или 1/4(a + 2b + c), будет чрезвычайно близко к точке покоя. Еще более близкое приближение может быть сделано путем взятия четырех показаний и их сведения по формуле 1/6(a + 2b + 2c + d).

Точность экспериментов Бейли, направленных на определение плотности Земли, полностью зависела от этого способа наблюдения колебаний. Шары, гравитация которых измерялась, были так деликатно подвешены на крутильных весах, что никогда не приходили в состояние покоя. Крайние точки колебаний наблюдались как тогда, когда тяжелый свинцовый притягивающий шар был с одной стороны, так и с другой. Разность средних точек, когда свинцовый шар был справа, и тех, когда он был слева, давала удвоенную величину отклонения.

Прекрасный пример избегания использования нулевой точки можно найти в наблюдениях г-на Э. Дж. Стоуна за лучистым теплом неподвижных звезд. Трудность этих наблюдений возникала из-за сравнительно больших количеств тепла, которые поступали в телескоп из атмосферы и которых было достаточно, чтобы почти полностью скрыть слабые тепловые лучи звезды. Но г-н Стоун закрепил в фокусе своего телескопа двойную термоэлектрическую батарею, две части которой были перевернуты по порядку. Теперь любое возмущение температуры, которое действовало равномерно на обе батареи, не производило никакого эффекта на стрелку гальванометра, и когда лучи звезды заставляли падать попеременно то на одну батарею, то на другую, общая величина отклонения представляла удвоенную нагревательную способность звезды. Таким образом, г-н Стоун смог с большой уверенностью обнаружить нагревательный эффект звезды Арктур, который даже при концентрации телескопом составлял всего 0,02° по Фаренгейту и который представляет собой нагревательный эффект прямого луча всего около 0,00000137° по Фаренгейту, что эквивалентно теплу, которое было бы получено от трехдюймового кубического сосуда, полного кипящей воды, на расстоянии 400 ярдов. Вероятно, что устройство батареи г-на Стоуна могло бы с пользой применяться в других деликатных термометрических экспериментах, подверженных значительным возмущающим влияниям.

Определение максимальных точек.

Мы используем метод средних в определенном количестве наблюдений, направленных на определение момента, в который явление достигает своей высшей точки по количеству. При фиксации положения неподвижной звезды в данное время нетрудно установить точку, подлежащую наблюдению, ибо звезда в хорошем телескопе представляет собой чрезвычайно малый диск. При наблюдении туманного тела, которое от яркого центра постепенно угасает во все стороны, невозможно будет с уверенностью выбрать среднюю точку. Во многих таких случаях лучший метод состоит не в том, чтобы произвольно выбирать предполагаемую среднюю точку, а точки равной яркости по обе стороны, а затем брать среднее наблюдений этих двух точек для центра. Как общее правило, переменная величина при достижении своего максимума возрастает со все меньшей скоростью, а после прохождения высшей точки начинает убывать с незаметными степенями. Максимум, действительно, может быть определен как та точка, в которой увеличение или уменьшение равно нулю. Следовательно, это обычно будет самая неопределенная точка, и если мы можем точно измерить явление, мы лучше всего определим место максимума путем определения точек по обе стороны, в которых ординаты равны. Более того, в этом методе есть то преимущество, что можно определить несколько точек с соответствующими им точками на другой стороне и взять среднее всего этого как истинное место максимума. Но этот метод полностью зависит от существования симметрии в кривой, так что из двух равных ординат одна должна быть настолько же далеко с одной стороны от максимума, насколько другая — с другой. Метод терпит неудачу, когда преобладают другие законы изменения.

В приливных наблюдениях большая трудность встречается при фиксации момента полной воды, потому что скорость, с которой вода в это время поднимается или опускается, почти незаметна. Уэвелл предложил поэтому отмечать время, в которое вода проходит фиксированную точку несколько ниже максимума как при подъеме, так и при падении, и брать среднее время как время полной воды. Но этот способ действий, к сожалению, не дает правильного результата, потому что прилив следует разным законам при подъеме и при падении. Опять же, существует трудность в выборе самого высокого сизигийного прилива, другого объекта большой важности в тидологии. Лаплас обнаружил, что прилив второго дня, предшествующего соединению Солнца и Луны, почти равен приливу пятого дня, следующего за ним; и, полагая, что увеличение и уменьшение приливов происходят почти симметричным образом, он решил, что самый высокий прилив произойдет примерно через тридцать шесть часов после соединения, то есть на полпути между вторым днем до и пятым днем после.

Этот метод также используется при определении времени прохождения средней или самой плотной точки потока метеоров. Земля тратит два или три дня на полное прохождение через ноябрьский поток; но астрономам для их расчетов нужно иметь некоторую определенную точку, зафиксированную, если возможно, с точностью до нескольких минут. Когда они находятся близко к середине, они наблюдают количество метеоров, которые попадают в сферу зрения каждые полчаса или четверть часа, а затем, предполагая, что закон изменения симметричен, они выбирают момент для прохождения центра, равноудаленный между временами равной частоты.

Затмения спутников Юпитера представляют интерес не только в отношении движений самих спутников, но и были, и, возможно, до сих пор являются полезными при определении долгот, потому что это события, происходящие в фиксированные моменты абсолютного времени и видимые во всех частях планетной системы одновременно, с учетом интервала, занимаемого светом при движении. Но, как объясняет Гершель, момент события лишен определенности, отчасти потому, что длинный конус тени Юпитера окружен полутенью, а отчасти потому, что сам спутник имеет заметный диск и требует времени для вхождения в тень. Разные наблюдатели, использующие разные телескопы, обычно выбирали бы разные моменты для момента затмения. Но увеличение света при выходе из тени будет происходить по закону, обратному тому, что наблюдается при вхождении в тень, так что если наблюдатель отмечает время обоих событий одним и тем же телескопом, он будет настолько же раньше в одном наблюдении, насколько позже в другом, и средний момент двух наблюдений будет представлять с значительной точностью время, когда спутник находится в середине тени. Ошибка суждения наблюдателя таким образом устраняется, при условии, что он заботится о том, чтобы действовать при выходе из тени так же, как он действовал при вхождении в нее.

ГЛАВА XVII. ЗАКОН ОШИБКИ.

Подчинить саму ошибку закону может показаться выше человеческих сил. Тот, кто ошибается, несомненно, отклоняется от закона, и может показаться безнадежным извлечь истину из ошибки. Одно из самых замечательных достижений человеческого интеллекта — это создание общей теории, которая не только позволяет нам среди расходящихся результатов приблизиться к истине, но и назначить степень вероятности, которая справедливо приписывается этому выводу. Было бы ошибкой, конечно, полагать, что этот закон является обязательно лучшим руководством при всех обстоятельствах. Каждый измерительный прибор и каждая форма эксперимента могут иметь свой собственный особый закон ошибки; в одном приборе может быть тенденция в одном направлении, а в другом — в противоположном. Каждый процесс имеет свои специфические подверженности возмущениям, и мы никогда не освобождаемся от необходимости предусматривать особые трудности. Общий закон ошибки является лучшим руководством только тогда, когда мы исчерпали все другие средства приближения и все еще находим расхождения, которые обусловлены неизвестными причинами. Мы должны рассматривать такие остаточные различия тем или иным способом, поскольку они будут возникать во всех точных экспериментах, и, поскольку их происхождение считается неизвестным, нет причин, по которым мы должны относиться к ним по-разному в разных случаях. Соответственно, окончательный закон ошибки должен быть единообразным и общим.

Математиками прекрасно осознается, что в каждом случае может существовать особый закон ошибки, и его следует обнаружить, если это возможно. «Ничто не может быть более маловероятным, чем то, что ошибки, совершаемые во всех классах наблюдений, должны следовать одному и тому же закону», и особые законы ошибки, которые будут применяться к определенным инструментам, как, например, повторяющийся круг, были исследованы Браве. Он приходит к выводу, что каждая отдельная причина ошибки порождает кривую возможности ошибок, которая может иметь любую форму, — кривую, которую мы можем быть способны или неспособны обнаружить, и которая в первом случае может быть определена априорными соображениями об особой природе этой причины, или которая может быть определена апостериори путем наблюдения. Всякий раз, когда это практически осуществимо и стоит затраченного труда, мы должны исследовать эти особые условия ошибки; тем не менее, когда существует большое количество различных источников минутной ошибки, общий результат всегда будет стремиться подчиниться тому общему закону, который мы собираемся рассмотреть.

Установление закона ошибки.

Математики гораздо лучше согласны относительно формы закона ошибки, чем относительно того, каким образом он может быть выведен и доказан. Они согласны, что среди ряда расходящихся результатов наблюдения та средняя величина, вероятно, является лучшим приближением к истине, которая делает сумму квадратов ошибок как можно меньшей. Но есть три основных способа, которыми этот закон был достигнут соответственно Гауссом, Лапласом и Кетле, и сэром Джоном Гершелем. Гаусс во многом исходит из предположения; Гершель опирается на геометрические соображения; в то время как Лаплас и Кетле рассматривают закон ошибки как развитие доктрины комбинаций. Ряд других математиков, таких как Адрейн из Нью-Брансуика, Бессель, Айвори, Донкин, Лесли Эллис, Тейт и Крофтон, либо пытались найти независимые доказательства, либо модифицировали или комментировали те, которые здесь будут описаны. Для получения полных сведений о литературе по этому вопросу читателю следует обратиться либо к «Истории теории вероятностей» г-на Тодхантера, либо к способному мемуару г-на Дж. У. Л. Глейшера.

Согласно Гауссу, закон ошибки выражает сравнительную вероятность ошибок различной величины, и отчасти из опыта, отчасти из априорных соображений мы можем легко установить определенные условия, которым закон будет определенно соответствовать. В качестве первого принципа, которым следует руководствоваться при выборе закона, можно справедливо предположить, что большие ошибки будут гораздо менее частыми и вероятными, чем малые. Мы знаем, что очень большие ошибки почти невозможны, так что вероятность должна быстро уменьшаться по мере увеличения величины ошибки. Второй принцип заключается в том, что положительные и отрицательные ошибки должны быть равновероятными, что, безусловно, можно предположить, поскольку предполагается, что мы лишены какого-либо знания о причинах остаточных ошибок. Из этого следует, что вероятность ошибки должна быть функцией четной степени величины, то есть квадрата, или четвертой степени, или шестой степени, иначе вероятность одной и той же величины ошибки варьировалась бы в зависимости от того, была ли ошибка положительной или отрицательной. Четные степени x2, x4, x6 и т. д. всегда по своей сути положительны, независимо от того, является ли x положительным или отрицательным. Нет априорной причины, почему следует выбирать одну из этих четных степеней, а не другую. Сам Гаусс допускает, что четвертая или шестая степень удовлетворяла бы условиям так же хорошо, как и вторая; но при отсутствии каких-либо теоретических причин мы должны предпочесть вторую степень, потому что она приводит к формулам большой сравнительной простоты. Если бы закон ошибки требовал использования более высоких степеней ошибки, сложность необходимых расчетов значительно снизила бы полезность теории.

С помощью математических рассуждений, следовать которым в этой книге было бы нежелательно, показано, что при этих условиях возможность возникновения, или, другими словами, вероятность ошибки выражается функцией общего вида ε–h2x2, в которой x представляет переменную величину ошибок. Из этого закона, который будет более полно описан в следующих разделах, сразу следует, что наиболее вероятным результатом любых наблюдений является тот, который делает сумму квадратов последующих ошибок наименьшей возможной. Пусть a, b, c и т. д. будут результатами наблюдения, а x — величиной, выбранной как наиболее вероятная, то есть наиболее свободная от неизвестных ошибок: тогда мы должны определить x так, чтобы (a - x)2 + (b - x)2 + (c - x)2 + . . . была наименьшей возможной величиной. Таким образом, мы приходим к знаменитому методу наименьших квадратов, как его обычно называют, который, по-видимому, был впервые четко применен на практике Гауссом в 1795 году, в то время как Лежандр впервые опубликовал в 1806 году описание процесса в своей работе под названием «Nouvelles Méthodes pour la Détermination des Orbites des Comètes». Стоит отметить, однако, что Роджер Котс задолго до этого рекомендовал метод эквивалентной природы в своем трактате «Estimatio Erroris in Mixta Mathesi».

Геометрическое доказательство Гершеля.

Второй способ прихода к закону ошибки был предложен Гершелем, и, хотя он применим только к геометрическим случаям, он примечателен тем, что показывает, что с какой бы точки зрения мы ни рассматривали предмет, один и тот же принцип будет обнаружен. Предположив, что должен существовать какой-то общий закон и что он подчиняется принципам вероятности, он предполагает, что шар бросают с высокой точки с намерением, чтобы он попал в заданную отметку на горизонтальной плоскости. В отсутствие каких-либо известных причин отклонения он либо попадет в эту отметку, либо, что бесконечно более вероятно, отклонится от нее на величину, которую мы должны рассматривать как ошибку неизвестного происхождения. Теперь, цитируя слова Гершеля, «вероятность этой ошибки есть неизвестная функция ее квадрата, т. е. суммы квадратов ее отклонений в любых двух прямоугольных направлениях. Теперь, поскольку вероятность любого отклонения зависит исключительно от его величины, а не от его направления, из этого следует, что вероятность каждого из этих прямоугольных отклонений должна быть той же функцией своего квадрата. И поскольку наблюдаемое косое отклонение эквивалентно двум прямоугольным, предполагаемым одновременными, и которые по существу независимы друг от друга, и является, следовательно, сложным событием, составляющими которого они являются как простые независимые элементы, поэтому его вероятность будет произведением их отдельных вероятностей. Таким образом, форма нашей неизвестной функции определяется из этого условия, а именно, что произведение таких функций двух независимых элементов равно той же функции их суммы. Но в каждой работе по алгебре показано, что это свойство является специфической характеристикой и принадлежит только экспоненциальной или антилогарифмической функции. Это, следовательно, функция квадрата ошибки, которая выражает вероятность совершения этой ошибки. Эта вероятность уменьшается, следовательно, в геометрической прогрессии, по мере того как квадрат ошибки увеличивается в арифметической».

Доказательство закона Лапласом и Кетле.

Сколько бы презумпций в пользу обычно принимаемого закона ни давали уже описанные способы определения закона ошибки, трудно почувствовать, что аргументы удовлетворительны. Принятый закон выбирается скорее на основании удобства и правдоподобия, чем потому, что его можно увидеть как необходимый закон. Мы можем, однако, подойти к предмету с совершенно другой точки зрения и все же прийти к тому же результату.

Предположим, что конкретное наблюдение подвержено четырем шансам ошибки, каждый из которых увеличит результат на один дюйм, если он произойдет. Каждая из этих ошибок должна рассматриваться как событие, независимое от остальных, и мы можем поэтому назначить, согласно теории вероятности, сравнительную вероятность и частоту каждого сочетания ошибок. Из арифметического треугольника (стр. 182–188) мы узнаем, что отсутствие ошибки может произойти только одним способом; ошибка в один дюйм может произойти 4 способами; а количество способов возникновения ошибок в 2, 3 и 4 дюйма соответственно будет 6, 4 и 1.

Мы можем сделать вывод, что ошибка в два дюйма наиболее вероятна и будет возникать в долгосрочной перспективе в шести случаях из шестнадцати. Ошибки в один и три дюйма будут одинаково вероятны, но будут возникать реже; в то время как отсутствие ошибки или ошибка в четыре дюйма будут сравнительно редким явлением. Если мы теперь предположим, что ошибки действуют одинаково часто в одном направлении, как и в другом, эффект будет заключаться в изменении средней ошибки на величину двух дюймов, и мы получим следующие результаты:—

Negative error of 2 inches 1

way.

Negative error of 1 inch 4

ways.

No error at all 6

ways.

Positive error of 1 inch 4

ways.

Positive error of 2 inches 1

way.

Теперь мы можем представить, что количество причин ошибки увеличилось, а величина каждой ошибки уменьшилась, и арифметический треугольник даст нам частоту результирующих ошибок. Так, если есть пять положительных причин ошибки и пять отрицательных причин, следующая таблица показывает количество ошибок различной величины, которые будут результатом:—

Direction of Error. Positive Error.

Negative Error.

Amount of Error. 5, 4, 3, 2, 1

0

1, 2, 3, 4, 5

Number of such Errors. 1, 10, 45, 120, 210

252

210 120, 45, 10, 1

Очевидно, что из таких чисел я могу установить вероятность любой конкретной величины ошибки при предполагаемых условиях. Вероятность положительной ошибки ровно в один дюйм составляет 210/1024, в которой числитель — это количество комбинаций, дающих положительную ошибку в один дюйм, а знаменатель — общее количество возможных ошибок всех величин. Я также могу, сложив соответствующие числа, получить вероятность ошибки, не превышающей определенной величины. Таким образом, вероятность ошибки в три дюйма или меньше, положительной или отрицательной, есть дробь, числитель которой есть сумма 45 + 120 + 210 + 252 + 210 + 120 + 45, а знаменатель, как и прежде, дает результат 1002/1024. Мы можем сразу увидеть, что, согласно этим принципам, вероятность малых ошибок гораздо больше, чем больших: шансы составляют 1002 к 22, или более чем 45 к 1, что ошибка не превысит трех дюймов; и шансы составляют 1022 к 2 против возникновения максимально возможной ошибки в пять дюймов.

Если возникнет какой-либо случай, в котором наблюдатель знает количество и величину главных ошибок, которые могут произойти, он должен, безусловно, рассчитать из арифметического треугольника особый закон ошибки, который будет применяться. Но общий закон, который мы ищем, должен использоваться в темноте, когда у нас нет абсолютно никакого знания об источниках ошибки. Предполагать какое-либо особое количество причин ошибки — это произвольное действие, и математики выбрали наименее произвольный путь воображения существования бесконечного количества бесконечно малых ошибок, точно так же, как в обратном методе вероятностей бесконечное количество бесконечно невероятных гипотез было представлено для расчета (стр. 255).

Причины в пользу этого выбора бывают нескольких разных видов.

1. Нельзя отрицать, что в любом акте наблюдения могут существовать бесконечно многочисленные причины ошибки.

2. Закон, вытекающий из гипотезы умеренного количества причин ошибки, не отличается заметно от того, который дает гипотеза бесконечного количества причин ошибки.

3. Мы выигрываем благодаря гипотезе бесконечности общий закон, способный к легкому расчету и применимый по единообразным правилам ко всем задачам.

4. Этот закон, при проверке путем сравнения с обширными сериями наблюдений, поразительно подтверждается, как будет показано в более позднем разделе.

Когда мы воображаем существование любого большого количества причин ошибки, например, ста, количество комбинаций становится непрактично большим, как можно увидеть, взглянув на арифметический треугольник, который идет только до семнадцатой строки. Кетле, с помощью подходящих процессов сокращения, рассчитал таблицу вероятности ошибок на гипотезе тысячи различных причин; но математики обычно исходили из гипотезы бесконечности, а затем, с помощью приемов анализа, подставили общий закон, легкий в обращении. В математических работах по этому предмету показано, что стандартный закон ошибки выражается формулой

y = Y ε –cx2,

в которой x — величина ошибки, Y — максимальная ордината кривой ошибки, а c — число, постоянное для каждой серии наблюдений и выражающее величину тенденции к ошибке, варьирующуюся между одной серией наблюдений и другой. Буква ε — это математическая константа, сумма отношений между количествами перестановок и комбинаций, о которой упоминалось ранее (стр. 330).

Чтобы показать тесное соответствие этого общего закона с особым законом, который мог бы быть выведен из предположения умеренного количества причин ошибки, я на прилагаемом рисунке начертил кривую линию, точно представляющую изменение y, когда x в вышеприведенной формуле принимается равным 0, 1/2, 1, 3/2, 2 и т. д., положительным или отрицательным, причем произвольные величины Y и c принимаются равными единице, чтобы упростить расчеты. На том же рисунке вставлены одиннадцать точек, высоты которых над базовой линией пропорциональны числам в одиннадцатой строке арифметического треугольника, тем самым представляя сравнительные вероятности ошибок различной величины, возникающих из десяти равных причин ошибки. Соответствие общего и особого закона ошибки почти такое же близкое, как может быть показано на рисунке, и предположение большего количества равных причин ошибки сделало бы соответствие гораздо более близким.

Можно объяснить, что ординаты NM, nm, n′m′ представляют значения y в уравнении, выражающем закон ошибки. Возникновение любого одного определенного количества ошибки бесконечно невероятно, потому что могло бы быть проведено бесконечное количество таких ординат. Но вероятность ошибки, возникающей между определенными пределами, конечна и представлена частью площади кривой. Таким образом, вероятность того, что произойдет ошибка, положительная или отрицательная, не превышающая единицы, представлена площадью Mmnn′m′, короче говоря, площадью, стоящей на линии nn′. Поскольку каждое наблюдение должно либо иметь некоторую определенную ошибку, либо не иметь ее вовсе, из этого следует, что вся площадь кривой должна рассматриваться как единица, выражающая уверенность, и вероятность ошибки, попадающей между конкретными пределами, будет тогда выражена отношением, которое площадь кривой между этими пределами имеет к целой площади кривой.

Тот простой факт, что закон ошибки допускает возможное существование ошибок любого назначаемого количества, показывает, что он верен лишь приблизительно. Мы можем справедливо сказать, что при измерении мили было бы невозможно совершить ошибку в сто миль, а продолжительность жизни никогда не позволила бы нам совершить ошибку в один миллион миль. Тем не менее, общий закон ошибки назначил бы вероятность для ошибки такой величины или больше, но настолько малую вероятность, что она была бы совершенно незначительной и почти невообразимой. Все, что можно, или, по сути, нужно сказать в защиту закона, — это то, что он может быть сделан представляющим ошибки в любом частном случае с очень близким приближением, и что вероятность больших и практически невозможных ошибок, как это дается законом, будет настолько мала, что будет совершенно незначительной. И поскольку мы имеем дело с самой ошибкой, а наши результаты не претендуют ни на что иное, кроме приближения и вероятности, бесконечно малая ошибка в нашем процессе приближения не имеет никакого значения.

Логическое происхождение закона ошибки.

Стоит отметить, что этот закон ошибки, каким бы абстрактным ни казался предмет, на самом деле основан на простейших принципах. Он возникает целиком из разницы между перестановками и комбинациями, предмета, на котором я, возможно, остановился с излишней многословностью на предыдущих страницах (стр. 170, 189). Порядок, в котором мы складываем величины вместе, не влияет на величину суммы, так что если действуют три положительные и пять отрицательных причин ошибки, не имеет значения, в каком порядке они считаются действующими. Они могут быть перемешаны в любом расположении, и все же результат будет тем же. Читатель не должен упустить из виду, как законы или принципы, которые казались абсурдно простыми и очевидными при первом рассмотрении, вновь появляются в самых сложных и таинственных процессах научного метода. Фундаментальные законы тождества и различия дали начало логическому алфавиту, который, после абстрагирования характера различий, привел к арифметическому треугольнику. Закон ошибки определяется бесконечно высокой линией этого треугольника, и закон доказывает, что среднее является наиболее вероятным результатом и что отклонения от среднего становятся гораздо менее вероятными по мере увеличения их величины. Теперь сравнительная величина чисел к середине каждой строки арифметического треугольника целиком обусловлена безразличием порядка в пространстве или времени, что было впервые заметно указано как условие логических отношений и символов, их обозначающих (стр. 32–35), и что впоследствии было показано как одинаково присущее числовым символам, производным логических терминов (стр. 160).

Проверка закона ошибки.

Теория ошибки, которую мы рассматривали, целиком опирается на предположение, а именно, что когда учтены известные источники возмущений, все еще остаются неопределенное, возможно, бесконечное количество других минутных источников ошибки, которые будут так же часто производить избыток, как и недостаток. Принимая это предположение, закон ошибки должен быть таким, каким он обычно считается, и нет большей необходимости проверять его эмпирически, чем проверять истинность одного из предложений Евклида механически. Тем не менее, это интересное занятие — проверять даже предложения геометрии, и еще более поучительно попробовать, оправдает ли большое количество наблюдений наше предположение о законе ошибки.

Энке привел отличный пример соответствия теории опыту в случае наблюдений разностей прямого восхождения Солнца и двух звезд, а именно α Орла и α Малого Пса. Наблюдений было 470, они были сделаны Брэдли и сведены Бесселем, который нашел вероятную ошибку окончательного результата всего около одной четвертой части секунды (0,2637). Затем он сравнил количество ошибок каждой величины от 0,1 секунды и выше, как они фактически даны наблюдениями, с тем, что должно происходить согласно закону ошибки.

Результаты были следующими:—

Magnitude of the errors

in parts of a second.

Number of errors of each

magnitude according to

Observation.

Theory.

0·0

to

0·1 94

95

·1

"

·2 88

89

·2

"

·3 78

78

·3

"

·4 58

64

·4

"

·5 51

50

·5

"

·6 36

36

·6

"

·7 26

24

·7

"

·8 14

15

·8

"

·9 10

9

·9

"

1·0 7

5

above

1·0 8

5

Читатель заметит, что соответствие очень близкое, за исключением больших ошибок, которые на практике чрезмерны. Действительно, одним возражением против теории ошибки является то, что, будучи выраженной в непрерывной математической функции, она предполагает существование ошибок любой величины, таких, которые практически не могли бы произойти; однако в этом случае теория, кажется, недооценивает количество больших ошибок.

Другое сравнение закона с наблюдением было сделано Кетле, который исследовал ошибки 487 определений во времени прямого восхождения Полярной звезды, сделанных в Гринвиче в течение четырех лет 1836–39. Эти наблюдения, хотя и тщательно исправленные на все известные причины ошибки, а также на нутацию, прецессию и т. д., все же, конечно, оказались различными, и будучи классифицированными в отношении интервалов в полсекунды времени, а затем пропорционально увеличенными в количестве, так что их сумма может быть тысячей, дают следующие результаты по сравнению с тем, что теория Кетле заставила бы нас ожидать:—

Magnitude of

error in tenths

of a second.

Number of Errors

Magnitude of

error in tenths

of a second.

Number of Errors

by

Observation.

by

Theory.

by

Observation.

by

Theory.

0·0

168

163

+0·5

148

147

–0·5

150

152

+1·0

129

112

–1·0

126

121

+1·5

78

72

–1·5

74

82

+2·0

33

40

–2·0

43

46

+2·5

10

19

–2·5

25

22

+3·0

2

10

–3·0

12

10

–3·5

2

4

В этом случае также соответствие удовлетворительное, но расхождение между теорией и фактом находится в противоположном направлении по сравнению с тем, что было обнаружено в предыдущем сравнении, причем большие ошибки встречаются реже, чем указывала бы теория. Будет замечено, что теоретические результаты Кетле несимметричны.

Вероятный средний результат.

Одним из непосредственных следствий закона ошибок, сформулированного таким образом, является то, что средний результат есть наиболее вероятный; и когда имеется только одна переменная, это среднее значение находится с помощью привычного арифметического процесса. В некоторые работы, затрагивающие эту тему, вкралась досадная ошибка. Милль, рассматривая «устранение случайности», отмечает в примечании, что «о среднем говорят так, как если бы оно было в точности тем же самым, что и среднее арифметическое. Но среднее для целей индуктивного исследования — это не среднее значение или среднее арифметическое, хотя в наглядной иллюстрации теории этим различием можно пренебречь». Далее он говорит, что, согласно математическим принципам, наиболее вероятным результатом является тот, для которого сумма квадратов отклонений минимальна. Представляется вероятным, что Милль и другие авторы были введены в заблуждение Уэвеллом, который утверждает, что «метод наименьших квадратов, по сути, является методом средних, но с некоторыми особыми характеристиками... Метод исходит из такого предположения: не все ошибки равновероятны, но малые ошибки более вероятны, чем большие». Он добавляет, что этот метод «устраняет многое из того, что является произвольным в методе средних». Странно видеть, как математик уровня Уэвелла делает подобные замечания, когда нет никаких сомнений в том, что метод средних является лишь частным случаем метода наименьших квадратов. Фактически, это один и тот же метод, за исключением того, что последний может применяться в случаях, когда необходимо определить две или более величины одновременно. Лаббок и Дринкуотер говорят: «Если необходимо определить только одну величину, этот метод очевидно сводится к нахождению среднего всех значений, полученных в результате наблюдений». Энке утверждает, что выражение для вероятности ошибки «не только содержит в себе принцип среднего арифметического, но и зависит от него настолько непосредственно, что для всех тех величин, для которых среднее арифметическое справедливо в простых случаях, где оно преимущественно применяется, нельзя предположить никакого иного закона вероятности, кроме того, который выражен этой формулой».

Вероятная ошибка результатов.

Когда мы делаем вывод на основе численных результатов наблюдений, мы не должны считать достаточным, в важных случаях, ограничиваться нахождением простого среднего и рассматривать его как истинное. Мы должны также установить, какова степень доверия, которую мы можем возложить на это среднее, и наше доверие должно измеряться степенью совпадения наблюдений, из которых оно выведено. В некоторых случаях среднее может быть приблизительно достоверным и точным. В других случаях оно может на самом деле стоить мало или ничего. Закон ошибок позволяет нам дать точное выражение степени доверия, уместной в любом случае; ибо он показывает, как вычислить вероятность отклонения на любую величину от среднего, и мы можем отсюда установить вероятность того, что рассматриваемое среднее находится в пределах определенного расстояния от истинного числа. Вероятная ошибка принимается математиками как пределы, в которых с равной долей вероятности истина может как находиться, так и не находиться. Так, если 5,45 — это среднее всех определений плотности Земли, а 0,20 — приблизительно вероятная ошибка, это означает, что вероятность того, что реальная плотность Земли находится между 5,25 и 5,65, равна 1/2. Любые другие пределы могли быть выбраны по желанию. Мы могли бы вычислить пределы, в которых вероятность того, что истина попадет в них, составляла бы сто к одному или тысячу к одному; но существует соглашение брать равные шансы один к одному как величину вероятности, пределы которой должны быть оценены.

Многие книги по теории вероятностей дают правила для выполнения расчетов, но поскольку по мере развития науки люди должны становиться более знакомыми с этими процессами, я предлагаю повторить правила здесь и проиллюстрировать их использование. Расчеты, когда они выполняются в соответствии с указаниями, не требуют ничего, кроме арифметических или логарифмических операций.

Ниже приведены правила обработки среднего результата для того, чтобы полностью убедиться в его достоверности.

1. Вычислите среднее всех наблюдаемых результатов.

2. Найдите избыток или недостаток, то есть ошибку каждого результата относительно среднего.

3. Возведите каждую из этих предполагаемых ошибок в квадрат.

4. Сложите все эти квадраты ошибок, которые, разумеется, все положительны.

5. Разделите на число, на единицу меньшее количества наблюдений. Это дает квадрат средней ошибки.

6. Извлеките квадратный корень из последнего результата; это будет средняя ошибка отдельного наблюдения.

7. Разделите теперь на квадратный корень из количества наблюдений, и мы получим среднюю ошибку среднего результата.

8. Наконец, умножьте на натуральную константу 0,6745 (или приблизительно на 0,674, или даже на 2/3), и мы придем к вероятной ошибке среднего результата.

Предположим, например, что пять измерений высоты холма с помощью барометра или иным способом дали значения в футах: 293, 301, 306, 307, 313; мы хотим узнать вероятную ошибку среднего, а именно 304. Теперь разности между этим средним и вышеуказанными числами, не обращая внимания на знак, равны 11, 3, 2, 3, 9; их квадраты — 121, 9, 4, 9, 81, а сумма квадратов ошибок, следовательно, 224. Количество наблюдений равно 5, мы делим на 1 меньше, то есть на 4, получая 56. Это квадрат средней ошибки, и, извлекая из него квадратный корень, мы получаем 7,48 (скажем, 7 1/2), среднюю ошибку отдельного наблюдения. Разделив на 2,236, квадратный корень из 5, количества наблюдений, мы находим, что средняя ошибка среднего результата равна 3,35, или, скажем, 3 1/3, и, наконец, умножив на 0,6745, мы приходим к вероятной ошибке среднего результата, которая оказывается равной 2,259, или, скажем, 2 1/4. Это означает, что вероятность равна одной второй, или шансы равны, что истинная высота горы лежит между 301 3/4 и 306 1/4 футами. Таким образом, мы имеем точную меру степени достоверности нашего среднего результата, которое указывает наиболее вероятную точку, где должна находиться истина.

Читателю следует заметить, что, поскольку цель этих расчетов состоит лишь в том, чтобы получить представление о степени доверия, с которой мы рассматриваем среднее, нет реальной необходимости выполнять расчеты с высокой степенью точности; и всякий раз, когда пренебрежение десятичными дробями или даже небольшое изменение числа значительно сократит вычисления, это можно смело делать, за исключением случаев особой важности и точности. Броди показал, как закон ошибок может быть полезно применен в химических исследованиях, и некоторые иллюстрации его использования можно найти в его статье.

Эксперименты Бенценберга по обнаружению вращения Земли путем отклонения падающего в глубокую шахту шара от вертикальной линии были приведены Энке как интересная иллюстрация закона ошибок. Среднее отклонение составило 5,086 линий, и его вероятная ошибка была вычислена Энке как не превышающая 0,950 линии, то есть шансы были равны, что истинный результат лежит между 4,136 и 6,036. Поскольку отклонение, согласно астрономической теории, должно составлять 4,6 линии, что вполне укладывается в эти пределы, мы можем считать, что эксперименты согласуются с коперниканской системой мира.

Разумеется, следует понимать, что вероятная ошибка учитывает только те причины ошибок, которые в долгосрочной перспективе действуют в равной степени в обоих направлениях; она не принимает во внимание постоянные ошибки. Соответственно, истинный результат часто будет выходить далеко за пределы вероятной ошибки из-за какой-либо значительной постоянной ошибки или ошибок, о существовании которых мы не подозреваем.

Отбрасывание среднего результата.

Мы всегда должны помнить, что среднее любой серии наблюдений является наилучшим, то есть наиболее вероятным приближением к истине, только при отсутствии знаний об обратном. Выбор среднего полностью основывается на вероятности того, что неизвестные причины ошибок в долгосрочной перспективе будут возникать одинаково часто в одном и другом направлениях, так что при вычислении среднего они будут уравновешивать друг друга. Если у нас есть основания предполагать, что существует тенденция к ошибке в одном направлении, а не в другом, то выбор среднего означал бы игнорирование этой тенденции. Мы, безусловно, можем приблизиться к длине окружности круга, взяв среднее периметров вписанного и описанного многоугольников с равным и большим числом сторон. Длина круговой линии, несомненно, лежит между длинами двух периметров, но из этого не следует, что среднее является наилучшим приближением. Фактически можно показать, что окружность круга очень близка к периметру вписанного многоугольника плюс одна треть разности между вписанным и описанным многоугольниками с тем же числом сторон. Обладая этим знанием, мы, конечно, должны действовать на его основе, вместо того чтобы полагаться на вероятность.

Мы часто можем заметить, что серия измерений стремится к предельному значению, а не к среднему. Пытаясь получить правильную оценку видимого диаметра ярчайших неподвижных звезд, мы обнаруживаем постоянное уменьшение оценок по мере увеличения силы наблюдений. Кеплер приписал Сириусу видимый диаметр в 240 секунд; Тихо Браге оценил его в 126; Гассенди — в 10 секунд; Галилей, Гевелий и Дж. Кассини — в 5 или 6 секунд. Галлей, Мичелл и впоследствии сэр У. Гершель пришли к выводу, что ярчайшие звезды на небе не могут иметь реальных дисков размером в секунду и, вероятно, имеют гораздо меньший диаметр. Конечно, было бы абсурдно брать среднее величин, которые различаются более чем в 240 раз; и поскольку тенденция всегда была к меньшим оценкам, существует значительное основание в пользу наименьшей.

Во многих экспериментах и измерениях мы знаем, что существует преобладающая тенденция к ошибке в одном направлении. Показания термометра имеют тенденцию расти по мере увеличения срока службы прибора, и никакое вычисление средних не исправит этот результат. Барометры, с другой стороны, скорее всего, будут показывать слишком низкие значения, а не слишком высокие, из-за несовершенства вакуума и действия капиллярного притяжения. Если ртуть идеально чиста и измерительный прибор не дает заметной ошибки, лучшим барометром будет тот, который дает наиболее высокий результат. При определении удельного веса твердого тела главная опасность ошибки возникает из-за пузырьков воздуха, прилипающих к телу, что будет стремиться сделать удельный вес слишком малым. Всегда необходимо уделять большое внимание односторонним ошибкам такого рода, поскольку увеличение количества экспериментов не устраняет ошибку. В таких случаях один очень тщательный эксперимент лучше любого количества небрежных.

Когда у нас есть разумные основания предполагать, что определенные экспериментальные результаты подвержены серьезным ошибкам, мы должны исключить их при вычислении среднего. Если мы хотим найти наиболее вероятное приближение к скорости звука в воздухе, было бы абсурдно возвращаться к старым экспериментам, которые определяли скорость от 1200 до 1474 футов в секунду; ибо мы знаем, что старые наблюдатели не учитывали ошибки, возникающие из-за ветра и других причин. Старые химические эксперименты бесполезны с точки зрения количественных результатов. Старые химики находили, что состав атмосферы в разных местах различается почти на десять процентов, тогда как современные точные экспериментаторы находят лишь очень незначительные вариации. Любой метод измерения, который, как мы знаем, позволяет избежать источника ошибки, гораздо предпочтительнее других, которые полагаются на вероятности для устранения ошибки. Как говорит Флемстид: «Один хороший инструмент стоит сотни посредственных». Но инструмент хорош или плох только в сравнительном смысле, и никакой инструмент не дает неизменных и правдивых результатов. Следовательно, мы должны всегда в конечном итоге возвращаться к вероятностям для выбора окончательного среднего, когда другие меры предосторожности исчерпаны.

Лежандр, первооткрыватель метода наименьших квадратов, рекомендовал отбрасывать наблюдения, сильно отличающиеся от результатов его метода. Этот вопрос был тщательно исследован профессором Пирсом, который предложил критерий для отбрасывания сомнительных наблюдений, основанный на следующем принципе: «...наблюдения следует отбрасывать, когда вероятность системы ошибок, полученной при их сохранении, меньше, чем вероятность системы ошибок, полученной при их отбрасывании, умноженная на вероятность совершения такого количества и не более аномальных наблюдений». Исследование профессора Пирса приведено почти его собственными словами в «Руководстве по сферической и практической астрономии» профессора У. Шовене, которое содержит полное и превосходное обсуждение методов обработки численных наблюдений.

Иногда возникают очень сложные вопросы, когда один или несколько результатов метода эксперимента сильно отклоняются от среднего остальных. Должны ли мы исключать их при принятии предполагаемого истинного среднего результата метода? Вычисление среднего результата основывается, как я часто объяснял, на предположении, что каждая ошибка, действующая в одном направлении, вероятно, будет уравновешена другими ошибками, действующими в противоположном направлении. Если мы знаем или можем обнаружить какие-либо причины ошибок, не согласующиеся с этим предположением, мы будем оправданы в исключении результатов, которые, по-видимому, подвержены влиянию этой причины.

При обработке больших серий астрономических наблюдений нередко встречаются числа, отличающиеся от других на целый градус, полградуса или какую-то значительную целую величину. Это ошибки, которые вряд ли могли возникнуть в процессе наблюдения или из-за инструментальной неисправности; но их можно легко объяснить неправильным прочтением цифр или ошибкой в делениях шкалы. Было бы абсурдно полагаться на случай, что такие ошибки уравновесят друг друга в долгосрочной перспективе, и поэтому лучше произвольно исправить предполагаемую ошибку, или, что еще лучше, если можно провести новые наблюдения, полностью исключить расходящиеся числа. Когда результаты иногда оказываются слишком большими или слишком малыми регулярным образом, следует подозревать, что какая-то часть инструмента проскальзывает на определенное расстояние или что определенная причина ошибки возникает временами, а не постоянно. Тогда мы должны сделать первостепенной задачей обнаружение точной природы и величины такой ошибки и либо предотвратить ее возникновение в будущем, либо ввести соответствующую поправку. Во многих исследованиях вся трудность будет заключаться в этом обнаружении и устранении источников ошибок. Профессор Роско обнаружил, что присутствие фосфора вызывало серьезные и почти неизбежные ошибки при определении атомного веса ванадия. Гершель, обрабатывая свои наблюдения двойных звезд на мысе Доброй Надежды, был озадачен необъяснимой разницей углов положения, измеренных семифутовым экваториальным и двадцатифутовым рефлекторным телескопами, и после тщательного исследования был вынужден ограничиться введением экспериментально определенной поправки.

Когда наблюдений достаточно много, представляется желательным представить кажущиеся ошибки в виде кривой, а затем наблюдать, демонстрирует ли эта кривая симметричную и характерную форму кривой ошибок. Если это так, можно сделать вывод, что ошибки возникают из множества мелких независимых источников и, вероятно, компенсируют друг друга в среднем результате. Любая значительная нерегулярность будет указывать на существование односторонних или крупных причин ошибок, которые должны стать предметом исследования.

Даже самые терпеливые и исчерпывающие исследования иногда не могут выявить причину, по которой некоторые результаты отклоняются от других. Вопрос снова возникает — должны ли мы произвольно исключать их? Ответ в общем случае должен быть отрицательным. Сам факт расхождения не должен приниматься как окончательный аргумент против результата, а проявление произвольного выбора открыло бы путь к фатальному влиянию предвзятости и тому, что обычно называют «подгонкой» цифр. Это равносильно суждению о факте на основе теории, а не о теории на основе факта. Кажущееся расходящимся число может со временем оказаться истинным. Это может быть исключение того ценного рода, которое опрокидывает наши ложные теории, реальное исключение, взрывающее кажущиеся совпадения и открывающее путь к новому взгляду на предмет. Чтобы утвердить это положение для расходящегося факта, потребуется дополнительное исследование; но тем временем мы должны придать ему некоторый вес в наших средних выводах и помнить о расхождении как о требующем внимания. Пренебречь расходящимся результатом — значит пренебречь возможной зацепкой к великому открытию.

Метод наименьших квадратов.

Когда две или более неизвестные величины связаны таким образом, что их нельзя определить отдельно с помощью простого метода средних, мы все же можем получить их наиболее вероятные значения с помощью метода наименьших квадратов, без больших трудностей, чем те, что возникают из-за длительности арифметических вычислений. Если результат каждого наблюдения дает уравнение между двумя неизвестными величинами вида

ax + by = c

тогда, если бы наблюдения были свободны от ошибок, нам понадобилось бы только два наблюдения, дающих два уравнения; но для достижения большей точности мы можем провести много наблюдений и сократить уравнения так, чтобы получить только пару со средними коэффициентами. Это сокращение осуществляется путем: (1) умножения коэффициентов каждого уравнения на первый коэффициент и сложения всех подобных коэффициентов, полученных таким образом, для коэффициентов нового уравнения; и (2) повторения этого процесса и умножения коэффициентов каждого уравнения на коэффициент второго члена. Обозначая через (сумма a^2) сумму всех величин того же рода, занимающих то же место в уравнениях, что и a^2, мы можем кратко описать два полученных средних уравнения следующим образом:

(sum of a2) . x + (sum of ab) . y = (sum of ac),

Обложка выбранной аудиокниги Выберите главу Плеер готов к воспроизведению
0:00 0:00

Громкость