Аналіз пакетів обробки експериментальних даних SABR і BOOTSTRAP

Доповідь студента 623 групи Грязнова А. А.

МОСКОВСЬКИЙ ФІЗИКО-ТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ

(державний університет)

Москва 2000

1. Введення.

Підводячи підсумки минає століття важко переоцінити роль інформації в розвитку людства. Одне лише підвищення швидкості передачі даних дозволило зробити промисловості величезний крок вперед, не кажучи вже про користь нових, більш швидких методах обробки інформації. Але як кажуть, є й зворотний бік медалі. Свобода слова, відносна простота донесення її до мас дали можливість не тільки впливати на думку громадськості, а й керувати більшою її частиною. Особливо яскраво виражений цей процес в Росії, де, наприклад, завдяки блискуче проведеної PR-акції вдалося за 7 місяців «розкрутити» нікому не відомого перш В. В. Путіна до рівня президента. Таким чином, цивілізованій людині просто необхідно вміти виділяти тільки достовірну, не перекручену ЗМІ інформацію з усього потоку. Тут ми стикаємося з серйозною, гостро стоїть проблемою - далеко не кожен ВНЗ може похизуватися своїми курсами, допомагають студентам - «локомотивів», що рухався сучасну науку, правильно аналізувати отриману інформацію. У Московському Фізико-Технічному Інституті (державний університет), де в даний час навчається автор даної роботи, Радкевич И.А. читається саме такий курс. Цей курс дозволив автору провести наступний нижче аналіз двох пакетів обробки експериментальних даних: SAPRа і BOOTSTRAPа.

Час невблаганно біжить вперед, людство розвивається. Все більш широке застосування знаходять комп'ютери - електронні обчислювальні машини (ЕОМ). Вони не тільки дозволяють проводити складні розрахунки, аналізувати дані, але і стають незамінними помічниками в побуті. Більше того, вже майже не залишилося сфер діяльності людини, де ЕОМ не знайшла б собі застосування. Чи означає це, що в перспективі комп'ютер стане виконувати всю роботу людину, приймати за нього рішення? Над відповіддю на це питання б'ються найвидатніші уми людства.

На мій погляд, Міністерство Освіти США не помилилося, назвавши XXI-ше сторіччя століттям інтелекту. Дійсно, бурхливий розвиток людства в XX столітті було обумовлено, перш за все, повсюдним впровадженням машин. Як відомо, це різко знизило собівартість робіт і дало потужний поштовх розвитку промисловості. Зараз же, на рубежі століть, стало зрозуміло, що подальший прогрес за рахунок збільшення споживання енергоресурсів неможливий! Люди, які вважають запаси корисних копалин Землі невичерпними, помиляються. Хотілося б відмітити, що світових доведених запасів природного газу вистачить лише на 60 років, а нафти і того менше - на 40 років. Звичайно, уважний читач може згадати, що атом "невичерпний", але запаси палива, на якому працюють сучасні АЕС, досить мізерні. Вже зараз більшість країн відмовилося від будівництва нових АЕС. Більш того, в даний час матінки-землі вже ледве вдається прогодувати величезну популяцію людини. Викладені вище факти свідчать про те, що прогрес людства в XXI-вом столітті тісно пов'язаний з розвитком інтелекту.

Часто можна почути помилковий тезу, що можливості ЕОМ безмежні. На мій погляд, це помилка пов'язано з "Поневоленням" комп'ютером людини. Він, здається, забув, що навколишній світ прекрасний. Але ж крім комп'ютера існує ще мистецтво, природа, любов, нарешті. Не зрозуміло, чому людина ще не усвідомив, що ЕОМ - це всього лише тупа рахункова машина, що вміє складати і множити числа, хоча і дуже швидко. Будь-який комп'ютер без відповідного програмного забезпечення є лише нікому не потрібної купою заліза. Він здатен тільки беззаперечно виконувати інструкції людини. Таким чином, штучний інтелект, створений на базі ЕОМ, ніколи не існував, ніколи і не з'явиться, а кожна нова стаття про його появі є черговим великим обманом, що переслідує суто комерційні мети.

Комп'ютер став неоціненним помічником при обробці великої кількості інформації, проведенні фізичного експерименту. Простота ж спілкування дала можливість некваліфікованої досліднику брати участь у серйозних наукових проектах. Саме для нього, мабуть, і були створені пакети обробки експериментальних даних SABR і BOOTSTRAP, які дозволяють знаходити залежність фізичних величин за експериментальними даними з великою вірогідністю НЕ тільки при невідомому законі розподілу, а й при слабкій достовірності вихідних даних. Для людини зі слабким розумінням суті самого проекту такі програми просто незамінні - вимоги до знань людини зведені до мінімуму. Може бути, саме з створенням "розумних" програм пов'язана поява великої кількості лже-теорій? Не секрет, що за кількістю відкритих лже-резонансів зараз Росія випереджає всі країни. Навіть такий відомий інститут, як ОІЯД встиг випустити ряд робіт, хибність яких може легко довести будь-який самий зубожілий фіз-тех. І таких прикладів безліч! Таким чином, не можна розглядати комп'ютер як панацею і до всього програмного забезпечення, наділеному нібито "штучним" інтелектом, слід ставитися скептично.

Аналіз пакетів обробки експериментальних даних.

а) SABR.

Перейдемо до SABRу. Вже можливість пакету знаходити залежності величин за експериментальними даними максимально достовірно при невідомому законі розподілу останніх насторожує. Але ж величина може бути розподілена нормально, біноміальної або за статечному закону, нарешті. Очевидно, кожного випадку відповідає своя залежність. Можна, звичайно, припустити, що програма сама проведе аналіз експериментальних даних і зможе встановити справжній закон розподілу. Але це, погодьтеся, у корені суперечить принципам не точних наук, перед якими, перш за все, ставиться завдання підтвердження теорій і припущень. Тут же виходить, що для доказу одних теорій використовуються зовсім інші, часто не мають нічого спільного з дійсністю. Суперечність! Далі - більше. Затвердження авторів програми про можливість отримання достовірних результатів при слабкій надійності, не кажучи вже про відсутності деякої частини вихідних даних, взагалі можна залишити без коментарю. Будь-яка людина, що перебуває при здоровому глузді, знає, що результат роботи адекватний, перш за все, вихідним умовам. Тому, якщо на вході у SABRа не достовірні дані, то й на виході вийде, по-українськи кажучи, брехня. Чудес не буває! Навіть якщо б і справді існувала програма з можливостями, нібито існуючими у SABRа, то це привело б до революції не тільки у фізиці, але і в економіці, медицині, та й у всіх прикладних науках, чого поки не відбулося.

b) BOOTSTRAP.

Також, хотілося б зробити деякі зауваження щодо одного з нових методів статистичної обробки обмежених вибірок, відомого під назвою методу BOOTSTRAPа.

Метод BOOTSTRAPа полягає в тому, що одну реальну вибірку з генеральної сукупності за допомогою ЕОМ тиражують у великому кількості примірників, а потім з отриманого масиву випадковим чином роблять необхідне (дуже великий) число нових вибірок, які потім вже аналізують.

Перше, що відразу і дивує і насторожує, так це необхідність тиражувати реальну вибірку. Дійсно, не легше було б просто скласти нову вибірку з елементів, випадковим чином «Витягнених» з реального вибірки? На мій погляд, обидві процедури повністю еквівалентні. Тільки цей факт змушує замислитися, чи не є BOOTSTRAP так званим «лохотроном»? Далі, автори методу стверджують, що

За допомогою BOOTSTRAPа вдається позбутися від припущення про гауссових розподілі.

BOOTSTRAP здатний за єдиною вибіркою оцінити всілякі мінливості вибірок з генеральної сукупності так, як ніби-то є масив реальних вибірок.

Для цього методу справедливі ті самі міркування, що і для SABRа. Однак хотілося б показати парадокс цих заяв і трохи іншим способом, теж не спираючись на математичний апарат і, таким чином, не апелюючи до глибоких пізнань читача.

Давайте згадаємо останні президентські вибори і уявимо собі, що займаємося збором громадської думки напередодні виборів. Якщо вірити авторам BOOTSTRAPа, то ми можемо з великою вірогідністю визначити підсумки майбутніх виборів опитавши, скажімо, всього 1000 чоловік. Але згодом, очевидно, складаючи вибірку довжиною 146 мільйонів (населення Росії), ми отримаємо не що інше, як думка лише тієї самої малої «купки» людей, опитаних спочатку. Дійсно, відповідно до теорії ймовірності, та це, втім, і так очевидно, ймовірність елементів реальної вибірки бути «витягнутими» однакова для всіх елементів. Як наслідок, кожен елемент і буде «витягнуть» приблизно певне число разів, що й обумовлює отриманий результат. Сподіваюся, мої аргументи виявилися переконливими.

3. Висновок.

Таким чином, SABR і BOOTSTRAP - це великий обман, який переслідує, скоріше, комерційні цілі, ніж наукові. Сподіваюся, наведені вище доводи підтверджують мою тезу. В якості висновку хотілося б ще раз наголосити, що комп'ютер не є панацеєю, і подальший прогрес людства можливий, у першу чергу, лише за рахунок розвитку інтелекту, а не вдосконалення комп'ютера (або програмного забезпечення для нього).

Список літератури

Лекції професора Радкевича І. А. за 2000р. Весняний семестр.

Радкевич И.А. Організація і планування наукових досліджень. - М.: Ротапрінт МФТІ, № 146, 1986.

Статистика British Petroleum за 1997 рік.

Для підготовки даної роботи були використані матеріали з сайту http://www.ed.vseved.ru/