计算机数值模拟和预测
在计算机技术高速发展的今天,利用数学模型来对可观察的现象来进行模拟,不仅在自然科学领域有着越来越广泛的应用,就是在社会学等人文科学领域也渐渐的成为了有力的工具。 计算机数值模拟的研究领域从城市规划,政治观点传播,消费者行为,工业网络,古代社会演化等。
先看一个简单的例子,如何用数学模型来模拟政治观点传播。首先按照一个假设的概率分布产生一个多人的“社会”。如果说政治观点可以用0到1表示,0代表极左,1 代表极右,每个人开始被“随机制定”一个政治观点,同时制定一个“不确定”阈值。阈值越大的“人”的观点可以摆动的余地就越大,阈值越小,观点就越坚定,也就是说这个“不确定”阈值决定了政治观点的一个区间。当两个人相遇,根据他们观点和政治观点区间,按照一定规则相互作用。 比如,可以假定政治观点区间不重合的人互相没有影响。 两人政治观点区间重叠的,不确定阈值低的对不确定阈值高的有较大影响,等等。据说, 这种简单模型已经可以预言当社会出现少数极端分子时,为什么在短期内极端主义思潮可以扩散开来,成为社会中相当有影响力的思潮。 而如没有极端主义者,社会观点趋于中性。
再进一步考虑人本性的乐观和悲观,可以用0到1来表示本性悲观和乐观的程度。 0 是绝对悲观主义者,1是绝对乐观主义者。多数人在两个极端之间。现在把这个条件加到上面所说简单政治传播模型中去。 假定社会偏左时,悲观主义者比较容易接受右翼观点, 乐观主义比较认同左翼观点,翻过来亦然,我们就可以模拟社会左中右观点的漂移。
由于数学模型的建立一般都是一定的概率分布假设上的,模拟是可以反复运行的,而且每次运行的结果可能是都不一样的,但是在进行多次反复模拟运行以后,所有的结果会趋近一个理论分布。所以,人能模拟历史演变,但无法预测将来社会的发展。因为模拟的结果有太多的可能,而且每个可能的结果都以不同的概率在模拟中出现,而真正的人类发展方向只能有一个“现实”。
这也就是为什么,“预测”总是无法准确的。人类也许永远无法利用对历史的知识来预测未来,也无法找出过去社会每一变化的原因,但并不妨碍人类通过研究和计算机模型来了解历史演化和社会演化的规律。
还有一个很实际的例子,就是股票市场。尽管几乎所有人都明明白白地知道,从本性而言,股票市场是开放的,非线性的,混沌的,不可预言的系统,但还是有无数人投入无数资金研究股票市场预测的方法。事实上,所谓的“预测”以及试图用“预测的结果”牟利本身就是对股票市场的扰动。结果就是,预测股票市场的一切努力都会影响股票市场本身,让股票市场变得更难以预测。
回想起历史上,牛顿在18世纪发现了牛顿三大定律。那个时候的科学家都相信,至少在理论上,只要我们知道全宇宙每个分子的初始状态,根据牛顿方程,我们就可以明确无误的知道整个宇宙的发展过程,多么振奋人心的宣示,人类就是宇宙的主宰!这就是机械唯物主义的源头,也可能影响了牛顿的宗教观,导致牛顿的晚年致力于神学的研究。
其实,我们的宇宙不是一个牛顿力学意义上的动力系统,即使一个系统里面每个分子都遵守牛顿定律,宏观而言仍旧可能是个非线性的混沌的系统。所以,站在人类的角度而言,在我们已知的范围内,我们可以模拟这个宇宙发展演变过程,但没有任何可预测性可言。
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