В истории науки концепция причинного объяснения движения больших систем по жестким динамическим законам Ньютона получила наименование лапласовского детерминизма). Он имеет глубокие корни и в современной науке. А откуда берется неопределенность и есть ли она вообще, остается неясным.
Поэтому в науке сложилась традиция, когда природные явления всегда пытались выразить в виде детерминированных уравнений (математических моделей), в частности дифференциальных уравнений. Типов математических моделей много. Все крупные разделы математики, так или иначе, разработаны, исходя из практических потребностей моделирования. Главной особенностью детерминированных математических моделей является то, что они всегда исходят из начальной, простой сущности изучаемых явлений. Законы: Архимеда, Гука, Ома, Бернулли, Максвелла и т.д. Можно привести еще много точных закономерностей и не названных по имени ученых. Вообще исторически сложилось мнение «интеллектуальной уверенности», всемогущества познавательной деятельности человека: «Если мы пока не знаем объяснения некоторым явлениям, то нет никакого сомнения в том, что мы разберемся в них в будущем». В начале XX века вся вселенная представлялась большим механизмом, работающим четко и однозначно. Некоторый диссонанс создавала теория вероятностей, но для большинства ученых и инженеров ее выводы опять были лишь следствием нашего временного незнания более глубоких закономерностей.
Но эти уравнения обычно имеют неустойчивые решения: нули в знаменателе дробей, разрывы функций или их производных и т.п. То есть, уравнения не всегда дают однозначное решение. И эти неопределенности всегда проявляются в эксперименте.
Простой пример. Построим модель изгиба металлического стержня, сжатого силой, направленной вдоль его оси. Первоначально, для простоты рассуждений, приложим силу не по центру сечения стержня, а несколько сбоку. Получится небольшой рычаг, который, тем не менее, определит направление изгиба. В науке сопротивления материалов выведена точная формула для этого случая – построена математическая модель. Но теперь уменьшим наш рычажок до нуля, т.е. поставим силу точно в середину сечения стержня. Формула остается действительной и покажет, что прогиб будет равен нулю. Но не во всех случаях. При заданной силе и при определенном сочетании параметра упругости материала стержня и характеристики его поперечного сечения (момента инерции) в формуле возникает неопределенность в виде 0/0. Результат эксперимента всегда приводит к тому, что при увеличении силы балка выгнется в кривую, но в какую сторону! Этого предсказать невозможно. Математической модель оказывается бессильной.
Второй, гораздо более сложный пример. Рассмотрим турбулентное течение жидкости в трубе. Например, – воды. Математическая модель движения вязкой жидкости имеется, строго выведена из простейших явлений Природы, не подвергаемым никаким сомнениям. Это, так называемые, дифференциальные уравнения Навье – Стокса. Воспользуемся этой моделью. Возьмем некоторое поперечное сечение трубы и выберем в нем некоторую точку (частицу) с определенными координатами и скоростью. Это будут начальные условия для наших уравнений. Будем искать траекторию движения частицы вдоль течения в трубе (это, так называемое, граничное условие; на стенках трубы скорость жидкости равна нулю). И мы довольно легко найдем ее конкретные положения во времени и пространстве, применяя численный метод решения дифференциальных уравнений. Но попробуем повторить расчет, в точности восстановив начальные условия. Как это ни странно, но мы получим совершенно другую траекторию, и другое положение частицы в заданный момент времени [11]. И сколько бы раз мы не повторяли этот численный эксперимент, каждый раз получатся другие результаты. В чем же дело? Демон Лапласа озадачен. Мы явно наблюдаем случайное явление. Понятно, что оно со всей тщательностью исследовано (странный аттрактор). И доказано, что при решении этих уравнений часто возникают неопределенности. Например, деление на ноль, как в предыдущем примере. Вычисляя вручную, мы могли бы найти этот казус и остановить дальнейшее решение. Но компьютер вычисляет всегда с некоторой погрешностью (число знаков после запятой ограничено) и легко пропускает эту ошибку.