Benoit Mandelbrot: Fractals and the art of roughness

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Translator: Archit Chaturvedi Reviewer: Alisha Aggarwal
आपका बहुत बहुत धन्यवाद।
मुझे बैठने के लिए माफ करिए; में बहुत ही बूढ़ा हूं।
(हँसी)
अब, आज जिस विषय पर मैं बात करना चाहूँगा,
वह ऐसा है, जोकि एक तरीके से काफ़ी विशेष है,
00:15
Thank you very much.
0
15260
2000
क्योंकि वह काफ़ी पुराना है।
00:17
Please excuse me for sitting; I'm very old.
1
17260
3000
खुरदरापन मानवीय जीवन का हिस्सा है,
00:20
(Laughter)
2
20260
2000
जोकि हमेशा से रहा है,
00:22
Well, the topic I'm going to discuss
3
22260
2000
और इसके बारे में कई प्राचीन लेखकों ने लिखा है।
00:24
is one which is, in a certain sense, very peculiar
4
24260
3000
यह बहुत ही बेकाबू चीज है,
00:27
because it's very old.
5
27260
2000
और एक तरीके से
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Roughness is part of human life
6
29260
3000
यह जटिलता का चरम लग रहा था,
00:32
forever and forever,
7
32260
2000
बस अव्यवस्था और अराजकता।
00:34
and ancient authors have written about it.
8
34260
3000
अब, विभिन्न प्रकार की अराजकताएँ होती हैं।
अब वास्तव में,
00:37
It was very much uncontrollable,
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37260
2000
बिल्कुल तुक्के से,
00:39
and in a certain sense,
10
39260
2000
कई सालों पहले, में इस जटिलता
00:41
it seemed to be the extreme of complexity,
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41260
3000
के एक रूप के अध्ययन में शामिल हुआ था,
00:44
just a mess, a mess and a mess.
12
44260
2000
00:46
There are many different kinds of mess.
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46260
2000
और मुझे बहुत आश्चर्य हुआ जानकर,
00:48
Now, in fact,
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48260
2000
मुझे उस अव्यवस्था में --
00:50
by a complete fluke,
15
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2000
व्यवस्था की बहुत --
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I got involved many years ago
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52260
3000
जोरदार निशानी दिखाई दीं।
00:55
in a study of this form of complexity,
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55260
3000
और यह जो प्रतिनिधित्व करता है,
आज मैं आपके सामने उसके कुछ
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and to my utter amazement,
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58260
2000
उदाहरण प्रस्तुत करना चाहूंगा।
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I found traces --
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2000
मुझे अनियमितता शब्द से ज्यादा अच्छा शब्द
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very strong traces, I must say --
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2000
खुरदुरापन लगता है,
01:04
of order in that roughness.
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64260
3000
क्योंकि अनियमितता --
01:07
And so today, I would like to present to you
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67260
2000
उस व्यक्ति को जिसने लैटिन का अध्ययन किया हो
01:09
a few examples
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69260
2000
अपनी दूर बीती हुई जवानी में --
01:11
of what this represents.
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71260
2000
नियमितता का विपरीत माना जाता है।
01:13
I prefer the word roughness
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73260
2000
लेकिन ऐसा नहीं है।
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to the word irregularity
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75260
2000
नियमितता खुरदुरेपन का विपरीत है,
01:17
because irregularity --
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77260
2000
क्योंकि संसार का मूल रूप
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to someone who had Latin
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2000
बहुत ही खुरदुरा है।
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in my long-past youth --
29
81260
2000
मुझे कुछ वस्तुएं दिखाने दीजिए।
01:23
means the contrary of regularity.
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83260
2000
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But it is not so.
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85260
2000
इनमें से कुछ कृत्रिम हैं।
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Regularity is the contrary of roughness
32
87260
3000
बाकी एक तरीके से काफी असली हैं।
01:30
because the basic aspect of the world
33
90260
2000
अब यह असली है। यह एक फूलगोभी है।
01:32
is very rough.
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92260
2000
अब में एक फूलगोभी क्यों दिखा रहा हूँ,
01:34
So let me show you a few objects.
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94260
3000
बड़ी ही मामूली एवं प्राचीन सब्जी?
01:37
Some of them are artificial.
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97260
2000
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Others of them are very real, in a certain sense.
37
99260
3000
क्योंकि वह चाहें जितनी भी पुरानी एवं प्राचीन क्यों न हो,
01:42
Now this is the real. It's a cauliflower.
38
102260
3000
वह बड़ी ही जटिल एवं बड़ी ही सरल है,
01:45
Now why do I show a cauliflower,
39
105260
3000
दोनों एक साथ।
अगर आप इसे तोलने का प्रयास करें -- तो जरूर इसे तोलना काफी
01:48
a very ordinary and ancient vegetable?
40
108260
3000
आसान है, और जब आप उसे खाएँ, तब वजन जरूरी है --
01:51
Because old and ancient as it may be,
41
111260
3000
लेकिन मान लीजिए आप इसकी सतह
01:54
it's very complicated and it's very simple,
42
114260
3000
नापने का प्रयास करें।
01:57
both at the same time.
43
117260
2000
यह बड़ा दिलचस्प मामला है।
01:59
If you try to weigh it -- of course it's very easy to weigh it,
44
119260
3000
अगर आप इसे तेज चक्कू से काटें,
02:02
and when you eat it, the weight matters --
45
122260
3000
फूलगोभी का एक छोटा फूल
02:05
but suppose you try to
46
125260
3000
और उसे अलग से देखें,
आप उसे फूलगोभी समझेंगे, लेकिन छोटी सी।
02:08
measure its surface.
47
128260
2000
02:10
Well, it's very interesting.
48
130260
2000
और आप फिर काटेंगे,
02:12
If you cut, with a sharp knife,
49
132260
3000
फिरसे, फिरसे, फिरसे, फिरसे, फिरसे, फिरसे, फिरसे, फिरसे,
02:15
one of the florets of a cauliflower
50
135260
2000
आपको और छोटी फूलगोभियाँ मिलती जाएँगी।
02:17
and look at it separately,
51
137260
2000
तो मनुष्यों का अनुभव हमेशा से यह रहा है कि
02:19
you think of a whole cauliflower, but smaller.
52
139260
3000
कुछ ऐसे आकार होते हैं,
02:22
And then you cut again,
53
142260
2000
जिनकी विशेषता यह होती है,
02:24
again, again, again, again, again, again, again, again,
54
144260
3000
कि उनका हर हिस्सा पूरे कि तरह होता है,
02:27
and you still get small cauliflowers.
55
147260
2000
लेकिन छोटा।
02:29
So the experience of humanity
56
149260
2000
अब, मनुष्यों ने उसके साथ क्या किया?
02:31
has always been that there are some shapes
57
151260
3000
बहुत, बहुत ही काम।
02:34
which have this peculiar property,
58
154260
2000
(हँसी)
02:36
that each part is like the whole,
59
156260
3000
तो अब मैंने क्या किया,
02:39
but smaller.
60
159260
2000
02:41
Now, what did humanity do with that?
61
161260
3000
मैंने इस विशेषता का अध्ययन किया।
02:44
Very, very little.
62
164260
3000
और मैंने कुछ आश्चर्यजनक ढूंढा।
02:47
(Laughter)
63
167260
3000
की हम खुरदुरेपन को नाप सकते हैं।
02:50
So what I did actually is to
64
170260
3000
एक अंक से,
02:53
study this problem,
65
173260
3000
२.३, १.२ और कभी कभी इससे बहुत ज्यादा।
02:56
and I found something quite surprising.
66
176260
3000
एक दिन, मेरा एक दोस्त,
मुझे तंग करने के लिए,
02:59
That one can measure roughness
67
179260
3000
एक तस्वीर लाया, और उसने कहा,
03:02
by a number, a number,
68
182260
3000
“इस वक्र का खुरदुरापन कितना है?”
मैंने कहा, “१.५ के बिल्कुल नीचे।”
03:05
2.3, 1.2 and sometimes much more.
69
185260
3000
वह १.४८ था।
03:08
One day, a friend of mine,
70
188260
2000
अब, मुझे इसमें ज्यादा समय नहीं लगा।
03:10
to bug me,
71
190260
2000
मैं इन्हें इतने लंबे समय से देख रहा हूँ।
03:12
brought a picture and said,
72
192260
2000
तो यह अंक वह अंक हैं,
03:14
"What is the roughness of this curve?"
73
194260
2000
जो इन सतह का खुरदुरापन बताते हैं।
03:16
I said, "Well, just short of 1.5."
74
196260
3000
मैं जल्दी से कह देता हूँ कि यह सतह
03:19
It was 1.48.
75
199260
2000
बिल्कुल ही कृत्रिम है।
03:21
Now, it didn't take me any time.
76
201260
2000
यह कंप्युटर पर बनाए गए थे,
03:23
I've been looking at these things for so long.
77
203260
2000
और इनके लिए निवेश केवल एक अंक है,
03:25
So these numbers are the numbers
78
205260
2000
जो अंक खुरदुरापन है।
03:27
which denote the roughness of these surfaces.
79
207260
3000
तो बाएँ ओर पर,
03:30
I hasten to say that these surfaces
80
210260
2000
मैनें कई दृश्यों से खुरदुरेपन की नकल करी।
03:32
are completely artificial.
81
212260
2000
03:34
They were done on a computer,
82
214260
2000
दायें ओर पर, मैंने थोड़ा ज्यादा खुरदुरापन लिया।
03:36
and the only input is a number,
83
216260
2000
तो हमारी आँख, थोड़े समय बाद,
03:38
and that number is roughness.
84
218260
3000
इन दोनों के बीच मे अंतर पता लगा सकती है।
03:41
So on the left,
85
221260
2000
मनुष्यों को खुरदुरापन नापना सीखना पड़ा।
03:43
I took the roughness copied from many landscapes.
86
223260
3000
यह बहुत ही खुरदुरा है, और यह चिकना सा, और यह बिल्कुल ही चिकना।
03:46
To the right, I took a higher roughness.
87
226260
3000
बहुत ही काम वस्तुएं बिल्कुल ही चिकनी होती हैं।
03:49
So the eye, after a while,
88
229260
2000
03:51
can distinguish these two very well.
89
231260
3000
तो अब आप कुछ सवालों को पूछने का प्रयास करें:
03:54
Humanity had to learn about measuring roughness.
90
234260
2000
“फूलगोभी की सतह क्या होती है?”
03:56
This is very rough, and this is sort of smooth, and this perfectly smooth.
91
236260
3000
अब आप उसे नापें, फिर नापें, और नापें।
03:59
Very few things are very smooth.
92
239260
3000
हर बार आप पास जाएँ, वह बड़ी हो जाए,
बहुत ही छोटी दूरियों तक।
04:03
So then if you try to ask questions:
93
243260
3000
इन झीलों के तटों की सीमा
04:06
"What's the surface of a cauliflower?"
94
246260
2000
कितनी बड़ी है?
04:08
Well, you measure and measure and measure.
95
248260
3000
जितना पास आप नापें, उतने ही वह बढ़ जाए।
04:11
Each time you're closer, it gets bigger,
96
251260
3000
तट सीमा की लंबाई की धारणा,
जोकि इतनी प्राकृतिक लगती है,
04:14
down to very, very small distances.
97
254260
2000
क्योंकि वह इतने सारे मामलों में दी गई है,
04:16
What's the length of the coastline
98
256260
2000
तथ्य में, पूरी तरह से भ्रम है, ऐसी कोई चीज नहीं है।
04:18
of these lakes?
99
258260
2000
04:20
The closer you measure, the longer it is.
100
260260
3000
आप अलग से करिए।
04:23
The concept of length of coastline,
101
263260
2000
इन सब बातों को जानने में क्या रखा है?
04:25
which seems to be so natural
102
265260
2000
आशचर्यजनक बात यह है कि
04:27
because it's given in many cases,
103
267260
2000
यह बहुत तरीकों से अच्छी है।
04:29
is, in fact, complete fallacy; there's no such thing.
104
269260
3000
पहली बात तो, कृत्रिम दृश्य,
जिनका एक तरीके से मैंने ही आविष्कार किया
04:32
You must do it differently.
105
272260
3000
था, सिनेमा में हर समय उपयोग किए जाते हैं।
04:35
What good is that, to know these things?
106
275260
2000
हमें दूरी में पर्वत दिखाई देते हैं।
04:37
Well, surprisingly enough,
107
277260
2000
यह पर्वत तो हैं, लेकिन यह असली में सूत्र हैं, बस बढ़ाए हुए।
04:39
it's good in many ways.
108
279260
2000
04:41
To begin with, artificial landscapes,
109
281260
2000
अब यह बहुत सरल काम है।
04:43
which I invented sort of,
110
283260
2000
यह पहले बहुत समय खाता था, लेकिन अब तो कुछ नहीं है।
04:45
are used in cinema all the time.
111
285260
3000
अब इसे देखिए। यह है असली फेफड़ा।
04:48
We see mountains in the distance.
112
288260
2000
अब एक फेफड़ा बाद ही अजीब होता है।
04:50
They may be mountains, but they may be just formulae, just cranked on.
113
290260
3000
अगर आप इसे लें,
04:53
Now it's very easy to do.
114
293260
2000
आपको अच्छे से पता है कि इसका वजन काफी काम है।
04:55
It used to be very time-consuming, but now it's nothing.
115
295260
3000
एक फेफड़े की मात्रा काफी काम होती है।
04:58
Now look at that. That's a real lung.
116
298260
3000
लेकिन उसके क्षेत्र का क्या?
05:01
Now a lung is something very strange.
117
301260
2000
शरीर-विज्ञानी इसके बारे में बहुत झगड़ते हैं।
05:03
If you take this thing,
118
303260
2000
कुछ कहते हैं कि, मामूली पुरुष के फेफड़े
05:05
you know very well it weighs very little.
119
305260
3000
का अंदर से क्षेत्र
05:08
The volume of a lung is very small,
120
308260
2000
बास्केटबाल खेलक्षेत्र जितना है।
05:10
but what about the area of the lung?
121
310260
3000
और बाकी कहते हैं, नहीं, पांच बास्केटबॉल (खेलक्षेत्र) जितना।
05:13
Anatomists were arguing very much about that.
122
313260
3000
बहुत असहमति है।
05:16
Some say that a normal male's lung
123
316260
3000
क्यों? क्योंकि फेफड़े का क्षेत्र
05:19
has an area of the inside
124
319260
2000
अच्छे से परिभाषित नहीं है।
05:21
of a basketball [court].
125
321260
2000
05:23
And the others say, no, five basketball [courts].
126
323260
3000
ब्रोंचाई की शाखाएँ बनती जाती हैं, और बनती जाती हैं,
और फिर उनकी शाखाएँ बननी बंद हो जाती है,
05:27
Enormous disagreements.
127
327260
2000
05:29
Why so? Because, in fact, the area of the lung
128
329260
3000
किसी सिद्धांत के कारण नहीं,
05:32
is something very ill-defined.
129
332260
2000
बल्कि भौतिक सीमाओं की वजह से:
05:35
The bronchi branch, branch, branch
130
335260
3000
बलगम, जोकि फेफड़ों में है।
05:38
and they stop branching,
131
338260
3000
तो क्या होता है, की इस तरीके से
आपका फेफड़ा बहुत बड़ा हो जाता है।
05:41
not because of any matter of principle,
132
341260
3000
लेकिन उसकी शाखाएँ बनती जाती हैं
05:44
but because of physical considerations:
133
344260
3000
व्हेल, इंसान, और कृंतक
05:47
the mucus, which is in the lung.
134
347260
3000
के जितने माप तक।
05:50
So what happens is that in a way
135
350260
2000
अब ऐसा होने का क्या फायदा है?
05:52
you have a much bigger lung,
136
352260
2000
आश्चर्यपूर्वक बात यह है कि
05:54
but it branches and branches
137
354260
2000
शरीर विज्ञानों को बहुत हाल ही तक फेफड़े की
05:56
down to distances about the same for a whale, for a man
138
356260
3000
बड़ी ही गलत कल्पना थी।
05:59
and for a little rodent.
139
359260
2000
और मुझे लगता है की,
06:02
Now, what good is it to have that?
140
362260
3000
आश्चर्यपूर्वक बात यह है कि
06:05
Well, surprisingly enough, amazingly enough,
141
365260
2000
मेरी गणित ने बहुत सहायता करी है
06:07
the anatomists had a very poor idea
142
367260
3000
उन सर्जनों की
जो फेफड़ों, और गुर्दे
06:10
of the structure of the lung until very recently.
143
370260
3000
की बीमारियों का अध्ययन करते हैं,
06:13
And I think that my mathematics,
144
373260
2000
यह सब शाखा बनाने वाली व्यवस्थाएं
06:15
surprisingly enough,
145
375260
2000
जिनके लिए कोई ज्यामिति नहीं थी।
06:17
has been of great help
146
377260
2000
तो अलग शब्दों में, मैं ज्यामिति बना रहा
06:19
to the surgeons
147
379260
2000
था, ज्यामिति उन चीजों की
06:21
studying lung illnesses
148
381260
2000
जिनकी कोई ज्यामिति नहीं थी।
06:23
and also kidney illnesses,
149
383260
2000
06:25
all these branching systems,
150
385260
2000
और आश्चर्यपूर्वक बात यह है की
06:27
for which there was no geometry.
151
387260
3000
कई बार, इस ज्यामिति के नियम
06:30
So I found myself, in other words,
152
390260
2000
काफ़ी छोटे होते हैं f
06:32
constructing a geometry,
153
392260
2000
आपके पास इतने बड़े सूत्र होते हैं।
06:34
a geometry of things which had no geometry.
154
394260
3000
और आप इन्हें बार-बार लगाते जाते हैं।
कभी कबार बार-बार, फ़िर फ़िरसे, फ़िरसे,
06:37
And a surprising aspect of it
155
397260
2000
वही दोहराव।
06:39
is that very often, the rules of this geometry
156
399260
3000
और अंत में, आपको ऐसी चीज़ें मिलती हैं।
06:42
are extremely short.
157
402260
2000
यह बादल पूरी तरह से,
06:44
You have formulas that long.
158
404260
2000
100 प्रतिशत कृत्रिम है।
06:46
And you crank it several times.
159
406260
2000
99.9 के पास।
06:48
Sometimes repeatedly: again, again, again,
160
408260
2000
और इसका अकेला भाग जोकी प्राकृतिक है,
06:50
the same repetition.
161
410260
2000
वह एक अंक है, इस बादल का खुरदुरापन,
06:52
And at the end, you get things like that.
162
412260
2000
जोकी प्रकृति से लिया गया है।
06:54
This cloud is completely,
163
414260
2000
कुछ ऐसा, बादल की तरह इतना जटिल,
06:56
100 percent artificial.
164
416260
3000
इतना अस्थिर, इतना भिन्न होने वाला,
06:59
Well, 99.9.
165
419260
2000
की उसके पीछे बहुत साधारण नियम होना चाहिए।
07:01
And the only part which is natural
166
421260
2000
अब यह साधारण नियम
07:03
is a number, the roughness of the cloud,
167
423260
2000
07:05
which is taken from nature.
168
425260
2000
बादल के लिए स्पष्टीकरण नहीं है।
07:07
Something so complicated like a cloud,
169
427260
2000
बादल के द्रष्टा को
07:09
so unstable, so varying,
170
429260
2000
इसका ध्यान देना था।
07:11
should have a simple rule behind it.
171
431260
3000
मुझे पता नहीं यह तस्वीरें कितनी
07:14
Now this simple rule
172
434260
3000
विकासित हैं। यह पुरानी हैं।
07:17
is not an explanation of clouds.
173
437260
3000
मैं इसमें काफ़ी लिप्त था,
पर फ़िर अपना ध्यान अन्य घटनाों पर दे दिया।
07:20
The seer of clouds had to
174
440260
2000
07:22
take account of it.
175
442260
2000
अब एक और बात है,
07:24
I don't know how much advanced
176
444260
3000
जोकी काफ़ी दिलचस्पी की है।
07:27
these pictures are. They're old.
177
447260
2000
गणित के इतिहास में एक ऐसी
07:29
I was very much involved in it,
178
449260
2000
झटका देने वाली घटना,
07:31
but then turned my attention to other phenomena.
179
451260
3000
जिसे ज्यादा लोग ध्यान नहीं देते हैं,
07:34
Now, here is another thing
180
454260
2000
हुई थी लगभग 130 वर्ष पहले,
07:36
which is rather interesting.
181
456260
3000
145 वर्ष पहले।
गणितज्ञ ऐसे आकार का निर्माण करने लग गए थे
07:39
One of the shattering events
182
459260
2000
जिनका अस्तित्व ही नहीं था।
07:41
in the history of mathematics,
183
461260
2000
गणितज्ञ आत्मप्रशंसा में लग गए थे,
07:43
which is not appreciated by many people,
184
463260
3000
ऐसी हद तक जोकी बिल्कुल ही अद्भुत थी,
07:46
occurred about 130 years ago,
185
466260
2000
की मानव ऐसी वस्तुओं का आविष्कार कर सकता है
07:48
145 years ago.
186
468260
2000
जिसे प्रकृति ही नहीं जानती।
07:50
Mathematicians began to create
187
470260
2000
वह ऐसे ऐसे आविष्कार कर सकते थे जैसे कि
07:52
shapes that didn't exist.
188
472260
2000
वक्र जैसे आकार, जोकी किसी प्लेन को भर सकता था। आखिर कार
07:54
Mathematicians got into self-praise
189
474260
3000
वक्र तो वक्र होता है, और प्लेन भी प्लेन
07:57
to an extent which was absolutely amazing,
190
477260
2000
होती है, और दोनों का मिलाव नहीं होता।
07:59
that man can invent things
191
479260
2000
अछा, वह मिलते तो हैं।
08:01
that nature did not know.
192
481260
2000
पीयानो नामक एक आदमी ने
08:03
In particular, it could invent
193
483260
2000
ऐसे वक्र परिभाषित किए,
08:05
things like a curve which fills the plane.
194
485260
3000
और यह असाधारण रुचि के विषय बन गए।
08:08
A curve's a curve, a plane's a plane,
195
488260
2000
यह बहुत महत्वपूर्ण थे, लेकिन और रुचि की बात यह है कि
08:10
and the two won't mix.
196
490260
2000
08:12
Well, they do mix.
197
492260
2000
यह एक प्रकार की दरार है,
08:14
A man named Peano
198
494260
2000
एक विच्छेद है,
08:16
did define such curves,
199
496260
2000
एक हाथ पर वास्तविकता की गणित,
08:18
and it became an object of extraordinary interest.
200
498260
3000
और दूसरे पर मनाव के दिमाग की गणित में।
08:21
It was very important, but mostly interesting
201
501260
3000
मुझ इस बात की ओर ध्यान लाने के लिए बहुत खेद था कि
08:24
because a kind of break,
202
504260
2000
मानव के दिमाग ने
08:26
a separation between
203
506260
2000
आखिर कार
08:28
the mathematics coming from reality, on the one hand,
204
508260
3000
वह देख लिया है
08:31
and new mathematics coming from pure man's mind.
205
511260
3000
जोकी बहुत लंबे समय से दिखाई दे रहा था।
और इसलिए, यहाँ मैं एक और चीज़ का परिचय देता
08:34
Well, I was very sorry to point out
206
514260
3000
हूँ, प्लेन को भरने वक्र में नहरों का समूह।
08:37
that the pure man's mind
207
517260
2000
अच्छा,
08:39
has, in fact,
208
519260
2000
यह अपने में ही कहानी है।
08:41
seen at long last
209
521260
2000
तो साल 1875 से लेकर 1925 थे,
08:43
what had been seen for a long time.
210
523260
2000
08:45
And so here I introduce something,
211
525260
2000
एक अद्भुत काल
08:47
the set of rivers of a plane-filling curve.
212
527260
3000
जिसमें गणित दुनिया से टूटने के लिए तैयार हो रही थी।
08:50
And well,
213
530260
2000
और जिन वस्तुओं का प्रयोग हुआ था,
08:52
it's a story unto itself.
214
532260
2000
उदाहरणों की तरह, जब मैं
08:54
So it was in 1875 to 1925,
215
534260
3000
बच्चा तथा विद्यार्थी था, गणित तथा
दृश्य वास्तविकता के बीच की दरार
08:57
an extraordinary period
216
537260
2000
08:59
in which mathematics prepared itself to break out from the world.
217
539260
3000
के उदाहरण--
वह वस्तुएँ,
09:02
And the objects which were used
218
542260
2000
मैंने उन्हें पूरी तरह से उलट दिया।
09:04
as examples, when I was
219
544260
2000
मैंने उनका प्रयोग प्रकृति की जटिलता
09:06
a child and a student, as examples
220
546260
2000
को दर्शाने के लिए किया।
09:08
of the break between mathematics
221
548260
3000
1919 में हाउसडॉर्फ़ नाम के एक आदमी ने
09:11
and visible reality --
222
551260
2000
09:13
those objects,
223
553260
2000
एक अंक बनाया जोकी बस गणितीय मज़ाक था,
09:15
I turned them completely around.
224
555260
2000
और मैंने देखा की यह अंक
09:17
I used them for describing
225
557260
2000
खुरदुरेपन का अच्छा माप था।
09:19
some of the aspects of the complexity of nature.
226
559260
3000
जब मैंने अपने गणित के मित्रों को यह पहली
09:22
Well, a man named Hausdorff in 1919
227
562260
3000
बार बताया था, तब वे कहे, ”मूर्खता की बातें मत करो।
09:25
introduced a number which was just a mathematical joke,
228
565260
3000
यह मूर्खता है।” वास्तव में, मैं मूर्ख नहीं था।
09:28
and I found that this number
229
568260
2000
महान चित्रकार होकुसाई इसे बहुत अच्छे तरीके से जानते थे।
09:30
was a good measurement of roughness.
230
570260
2000
जमीन पर चीजें शैवाल (ऐलगी) हैं।
09:32
When I first told it to my friends in mathematics
231
572260
2000
उन्हें उसकी गणित नहीं पता थी; वह उस समय तक अस्तित्व में नहीं थी
09:34
they said, "Don't be silly. It's just something [silly]."
232
574260
3000
और वह जापानी थे, जिनका पश्चिम से कोई संपर्क नहीं था।
09:37
Well actually, I was not silly.
233
577260
3000
लेकिन चित्रकारी का काफ़ी लंबे समय से एक फ्रैक्टल पक्ष रहा है।
09:40
The great painter Hokusai knew it very well.
234
580260
3000
मैं उसके ऊपर काफ़ी समय तक बोल सकता हूँ।
09:43
The things on the ground are algae.
235
583260
2000
आईफ़ेल टावर (मीनार) का फ्रैक्टल पक्ष है।
09:45
He did not know the mathematics; it didn't yet exist.
236
585260
3000
मैंने श्रीमान आईफ़ेल द्वारा उनके मीनार पर लिखी गई पुस्तक पढ़ी,
09:48
And he was Japanese who had no contact with the West.
237
588260
3000
और यह आश्चर्यजनक बात थी की वे कितना समझते थे,
09:51
But painting for a long time had a fractal side.
238
591260
3000
यह तो अव्यवस्था है, ब्राउनियन लूप।
09:54
I could speak of that for a long time.
239
594260
2000
09:56
The Eiffel Tower has a fractal aspect.
240
596260
3000
एक दिन, मैंने निष्कर्ष किया --
अपनी आजीविका के बीच में,
09:59
I read the book that Mr. Eiffel wrote about his tower,
241
599260
3000
मैं काम में बहुत चीजों में फँसा हुआ था।
10:02
and indeed it was astonishing how much he understood.
242
602260
3000
मैंने अपने आप को परखने का फैसला किया।
10:05
This is a mess, mess, mess, Brownian loop.
243
605260
3000
क्या मैं किसी ऐसी चीज़ को देख सकता था
10:08
One day I decided --
244
608260
2000
जिसे सब लोग काफ़ी समय से देखते आ रहे थे
10:10
halfway through my career,
245
610260
2000
और उसमें कुछ बिल्कुल ही नया ढूंढ सकता था?
10:12
I was held by so many things in my work --
246
612260
3000
तो मैंने इन ब्राउनीयन मोशन नामक चीजों को देखा --
10:15
I decided to test myself.
247
615260
3000
जो बस आगे-पीछे जाती है।
10:18
Could I just look at something
248
618260
2000
10:20
which everybody had been looking at for a long time
249
620260
3000
मैंने इनके साथ थोड़े समय के लिए खेला,
और फ़िर मैं इसे शुरुआत तक ले आया।
10:23
and find something dramatically new?
250
623260
3000
फ़िर मैं अपने सहायक को कह रहा था ’मुझे कुछ
10:26
Well, so I looked at these
251
626260
3000
दिख नहीं रहा है। क्या तुम इसका चित्र बना
10:29
things called Brownian motion -- just goes around.
252
629260
3000
सकते हो?” तो उसने उसका चित्र बना दिया,
जिसका मतलब है उसने सब कुछ अंदर डाल दिया।
10:32
I played with it for a while,
253
632260
2000
वह कहता: “अच्छा यह चीज़ बनी...” और फ़िर मैनें कहा “रुको! रुको!
10:34
and I made it return to the origin.
254
634260
3000
रुको! मुझे दिख रहा है; यह एक द्वीप है।”
10:37
Then I was telling my assistant,
255
637260
2000
10:39
"I don't see anything. Can you paint it?"
256
639260
2000
और अद्भुत।
10:41
So he painted it, which means
257
641260
2000
तो ब्राउनीयन मोशन, जिसका खुरदुरापन अंक
10:43
he put inside everything. He said:
258
643260
2000
2 होता है, घूंट रहता है।
10:45
"Well, this thing came out ..." And I said, "Stop! Stop! Stop!
259
645260
3000
मैंनें उसे नापा, 1.33
10:48
I see; it's an island."
260
648260
3000
फ़िरसे, फ़िरसे, फ़िरसे।
लंबे नाप, बड़े ब्राउनीयन मोशन,
10:51
And amazing.
261
651260
2000
1.33।
10:53
So Brownian motion, which happens to have
262
653260
2000
गणितीय समस्या: इसे साबित कैसे करें?
10:55
a roughness number of two, goes around.
263
655260
3000
मेरे दोस्तों को इसमें 20 साल लग गए।
10:58
I measured it, 1.33.
264
658260
2000
11:00
Again, again, again.
265
660260
2000
तीन के पास प्रमाण अधूरे थे।
11:02
Long measurements, big Brownian motions,
266
662260
2000
वे एक साथ आए, और एक साथ आकार उनके पास प्रमाण था।
11:04
1.33.
267
664260
2000
11:06
Mathematical problem: how to prove it?
268
666260
3000
तो उनको गणित का बड़ा पदक (फील्ड्स) मिला।
11:09
It took my friends 20 years.
269
669260
3000
तीन में से एक पदक जो लोगों को मिले हैं
11:12
Three of them were having incomplete proofs.
270
672260
3000
उन चीज़ों को साबित करने के लिए जो मैनें देखि हैं
11:15
They got together, and together they had the proof.
271
675260
3000
उन्हें साबित ना किए जा पाने के साथ।
अब सब मुझे कभी न कभी पूछते हैं,
11:19
So they got the big [Fields] medal in mathematics,
272
679260
3000
“यह सब शुरू कैसे हुए?
11:22
one of the three medals that people have received
273
682260
2000
तुम्हें इस अजीब से धंधे में क्या लाया?”
11:24
for proving things which I've seen
274
684260
3000
ऐसा क्या है जिसने तुम्हें
11:27
without being able to prove them.
275
687260
3000
एक ही समय पर, एक यांत्रिक इंजीनियर,
11:30
Now everybody asks me at one point or another,
276
690260
3000
एक भूगोलिक और एक
गणितज्ञ और आगे, भौतिक विज्ञानी, बना दिया?
11:33
"How did it all start?
277
693260
2000
हैरानी की बात है कि दरअसल में, मैंने यह सब शेयर बाजार के दामों
11:35
What got you in that strange business?"
278
695260
3000
के अध्ययन से शुरू किया था।
11:38
What got you to be,
279
698260
2000
और अब इधर
11:40
at the same time, a mechanical engineer,
280
700260
2000
मेरे पास यह अनुकल्पना थी,
11:42
a geographer
281
702260
2000
11:44
and a mathematician and so on, a physicist?
282
704260
2000
और मैंने इसके बारे में किताबें लिखी थीं --
11:46
Well actually I started, oddly enough,
283
706260
3000
आर्थिक दामों में वृद्धि।
बाएँ में आप एक लंबे समय का डेटा डेख सकते
11:49
studying stock market prices.
284
709260
2000
हैं। दाएँ में, ऊपर आपको ऐसी
11:51
And so here
285
711260
2000
धारणा दिखती है, जो बहुत ही चलती हुई है। वह बहुत ही आसान है और
11:53
I had this theory,
286
713260
3000
आप बहुत तेज़ी से उसके बारे में बहुत सारी किताबें लिख सकते हैं।
11:56
and I wrote books about it --
287
716260
2000
11:58
financial prices increments.
288
718260
2000
(हंसी)
12:00
To the left you see data over a long period.
289
720260
2000
उसपर हजारों किताबें हैं।
12:02
To the right, on top,
290
722260
2000
अब उसकी तुलना असली दाम वृद्धि से कीजिए।
12:04
you see a theory which is very, very fashionable.
291
724260
3000
असली दाम वृद्धि किधर है?
12:07
It was very easy, and you can write many books very fast about it.
292
727260
3000
अच्छा, यह बाकी की रेखाएँ
12:10
(Laughter)
293
730260
2000
कुछ असली दाम वृद्धियों और मेरे द्वारा की गई
12:12
There are thousands of books on that.
294
732260
3000
कुछ जालसाजी को शामिल करती हैं।
तो इसके पीछे का विचार यह था कि कोई यह
12:15
Now compare that with real price increments.
295
735260
3000
करने लायक होना चाहिए --आप कैसे कहते हैं?--
12:18
Where are real price increments?
296
738260
2000
दाम में भिन्नता मॉडल करने लायक।
12:20
Well, these other lines
297
740260
2000
और 50 साल पहले यह बहुत बढ़िया गया था।
12:22
include some real price increments
298
742260
2000
12:24
and some forgery which I did.
299
744260
2000
50 सालों के लिए लोग मुझे नकार से रहे थे
12:26
So the idea there was
300
746260
2000
क्योंकि वे इसे बहुत, बहुत सरल कर सकते थे।
12:28
that one must be able to -- how do you say? --
301
748260
2000
लेकिन मैं बता रहा हूँ, इस समय, लोगों ने मेरी बात सुनी,
12:30
model price variation.
302
750260
3000
(हंसी)
12:33
And it went really well 50 years ago.
303
753260
3000
यह दो वक्र औसत के हैं,:
12:36
For 50 years, people were sort of pooh-poohing me
304
756260
3000
स्टैन्डर्ड और पुअर, नीला वाला;
और लाल वाला स्टैन्डर्ड और पुअर का वह वाला
12:39
because they could do it much, much easier.
305
759260
2000
है जिसमें से सबसे बड़ी पाँच वक्र में दरारों
12:41
But I tell you, at this point, people listened to me.
306
761260
3000
को निकाल दिया गया है।
12:44
(Laughter)
307
764260
2000
नई दरारें चिढ़ बनती हैं,
12:46
These two curves are averages:
308
766260
2000
तो दामों के कई सारे अध्ययनों में
12:48
Standard & Poor, the blue one;
309
768260
2000
12:50
and the red one is Standard & Poor's
310
770260
2000
उनको हटा दिया जाता है।
12:52
from which the five biggest discontinuities
311
772260
3000
“अच्छा, भगवान के कर्म।
और आपके पास यह बकवास है जो बच जाती है।
12:55
are taken out.
312
775260
2000
12:57
Now discontinuities are a nuisance,
313
777260
2000
भगवान के कर्म” इस चित्र में,
12:59
so in many studies of prices,
314
779260
3000
भगवान के पाँच कर्म बाकी हर चीज़ जीतने महत्त्वपूर्ण हैं।
13:02
one puts them aside.
315
782260
2000
अलग शब्दों में, वह भगवान के
13:04
"Well, acts of God.
316
784260
2000
कर्म नहीं है जिन्हें हमें हटा देना चाहिए।
13:06
And you have the little nonsense which is left.
317
786260
3000
मांस है असली दिक्कत।
13:09
Acts of God." In this picture,
318
789260
3000
अगर आप इसे अच्छे से करलें, तो आप दामों को अच्छे से कर सकते हैं,
13:12
five acts of God are as important as everything else.
319
792260
3000
और अगर आप इन्हें अच्छे से न करें, तो
13:15
In other words,
320
795260
2000
आप छोटे शोर को जितना अच्छे से कर सकते हैं,
13:17
it is not acts of God that we should put aside.
321
797260
2000
उतना करें, लेकिन यह महत्त्वपूर्ण नहीं है।
13:19
That is the meat, the problem.
322
799260
3000
अच्छा, यह रहे इसके लिए वक्र।
अब, मैं आखरी चीज़ पर आता हूँ, जो उनका समूह
13:22
If you master these, you master price,
323
802260
3000
है जिनसे मेरा नाम जुड़ा हुआ है।
13:25
and if you don't master these, you can master
324
805260
2000
एक तरीके से, यह मेरे जीवन की कहानी है।
13:27
the little noise as well as you can,
325
807260
2000
मेरा यौवन बीता था
13:29
but it's not important.
326
809260
2000
फ़्रांस के ऊपर जर्मन कब्जे के दौरान।
13:31
Well, here are the curves for it.
327
811260
2000
क्योंकि मुझे लगा था
13:33
Now, I get to the final thing, which is the set
328
813260
2000
कि कहीं मैं एक दिन गायब ना होजाऊँ,
13:35
of which my name is attached.
329
815260
2000
13:37
In a way, it's the story of my life.
330
817260
2000
मेरे पास बहुत बड़े सपने थे।
13:39
My adolescence was spent
331
819260
2000
और फ़िर युद्ध के बाद,
13:41
during the German occupation of France.
332
821260
2000
मुझे मेरे चाचा मिले।
13:43
Since I thought that I might
333
823260
3000
मेरे चाचा बड़े प्रसिद्ध गणितज्ञ थे,
13:46
vanish within a day or a week,
334
826260
3000
और उन्होंने मुझे कहा, “देखो, एक प्रश्न है
जिसे 25 साल पहले में सुलझा नहीं सकता था,
13:49
I had very big dreams.
335
829260
3000
और जिसे कोई नहीं सुलझा सकता है।
13:52
And after the war,
336
832260
2000
ये [गासतों] जूलिया और [पियेर] फ़ातू नामक
13:54
I saw an uncle again.
337
834260
2000
लोगों के द्वारा किया गया निर्माण है।
13:56
My uncle was a very prominent mathematician, and he told me,
338
836260
2000
अगर तुम कर सकते हो
13:58
"Look, there's a problem
339
838260
2000
तो कुछ नया ढूंढो, कुछ भी,
14:00
which I could not solve 25 years ago,
340
840260
2000
तुम अपना पेशा बना लोगे।”
14:02
and which nobody can solve.
341
842260
2000
बहुत ही साधारण।
14:04
This is a construction of a man named [Gaston] Julia
342
844260
2000
तो मैंने ढूंढा,
14:06
and [Pierre] Fatou.
343
846260
2000
और उन हजारों लोगों की तरह जिन्होंने पहले
14:08
If you could
344
848260
2000
प्रयास किया था, मुझे कुछ नहीं मिला।
14:10
find something new, anything,
345
850260
2000
लेकिन फ़िर कंप्यूटर आया,
14:12
you will get your career made."
346
852260
2000
और मैंने कंप्यूटर का प्रयोग करने का निश्चय
14:14
Very simple.
347
854260
2000
किया, गणित के नए प्रश्नों पर नहीं -- इस
14:16
So I looked,
348
856260
2000
14:18
and like the thousands of people that had tried before,
349
858260
2000
विग्गल विग्गल की तरह, यह तो नया प्रश्न है
14:20
I found nothing.
350
860260
3000
-- बल्कि पुराने प्रश्नों पर।
और मैं गया जिसे कहते हैं वास्तविक संख्या,
14:23
But then the computer came,
351
863260
2000
जोकी रेखा पर बिन्दु होते हैं,
14:25
and I decided to apply the computer,
352
865260
2000
से काल्पनिक, समिश्र संख्या,
14:27
not to new problems in mathematics --
353
867260
3000
जोकि सतह पर बिन्दु होते हैं,
14:30
like this wiggle wiggle, that's a new problem --
354
870260
2000
जो किसी को यहाँ पर करना चाहिए,
14:32
but to old problems.
355
872260
2000
और यह आकार निकलकर आ गया।
14:34
And I went from what's called
356
874260
2000
और यह आकार बड़ा ही अद्भुत उलझन है।
14:36
real numbers, which are points on a line,
357
876260
2000
समीकरण वहाँ छुपा हुआ है,
14:38
to imaginary, complex numbers,
358
878260
2000
z बदलता है z के वर्ग में c जुडने में।
14:40
which are points on a plane,
359
880260
2000
14:42
which is what one should do there,
360
882260
2000
यह इतना सूखा है, इतना साधारण है।
14:44
and this shape came out.
361
884260
2000
यह इतना रसहीन है।
14:46
This shape is of an extraordinary complication.
362
886260
3000
अब आप क्रैंक एक बार घुमाइए, दो बार:
14:49
The equation is hidden there,
363
889260
2000
दोबारा,
14:51
z goes into z squared, plus c.
364
891260
3000
चमत्कार निकलके आते हैं।
14:54
It's so simple, so dry.
365
894260
2000
मेरा मतलब यह निकलके आता है।
14:56
It's so uninteresting.
366
896260
2000
मुझे यह चीजें समझानी नहीं हैं।
14:58
Now you turn the crank once, twice:
367
898260
3000
यह निकलके आता है। यह निकलके आता है।
आकार को इतने उलझनों से भरे हुए हैं।
15:01
twice,
368
901260
3000
इतना सामंजस्य और इतनी सुंदरता।
15:04
marvels come out.
369
904260
2000
यह निकलके आता है।
15:06
I mean this comes out.
370
906260
2000
बार-बार, फ़िरसे, फ़िरसे, फ़िरसे।
15:08
I don't want to explain these things.
371
908260
2000
और यह मेरी प्रमुख खोज में से एक थी,
15:10
This comes out. This comes out.
372
910260
2000
यह ढूंढ़ना कि यह द्वीप पूरी बड़ी चीज़
15:12
Shapes which are of such complication,
373
912260
2000
के समान ही थे, लगभग।
15:14
such harmony and such beauty.
374
914260
3000
और फ़िर आपको हर जगह यह अद्भुत
15:17
This comes out
375
917260
2000
बरोक (कला आंदोलन) सजवाटें मिलती हैं।
15:19
repeatedly, again, again, again.
376
919260
2000
यह सब कुछ इस छोटे से सूत्र से,
15:21
And that was one of my major discoveries,
377
921260
2000
15:23
to find that these islands were the same
378
923260
2000
जिसके पास कुछ पाँच चिह्न हैं।
15:25
as the whole big thing, more or less.
379
925260
2000
और फ़िर यह।
15:27
And then you get these
380
927260
2000
रंग दो कारणों की वजह से मिलाया गया था।
15:29
extraordinary baroque decorations all over the place.
381
929260
3000
पहली बात तो, क्योंकि यह आकार
15:32
All that from this little formula,
382
932260
3000
इतने जटिल हैं।
15:35
which has whatever, five symbols in it.
383
935260
3000
कि कोई संख्याओं से कुछ समझ नहीं पा रहा था।
15:38
And then this one.
384
938260
2000
और अगर आप इसे प्लॉट करेंगे, तो आप कोई व्यवस्था चूननी पड़ेगी।
15:40
The color was added for two reasons.
385
940260
2000
तो मेरा सिद्धांत रहा है
15:42
First of all, because these shapes
386
942260
2000
हमेशा आकार को
15:44
are so complicated
387
944260
3000
विभिन्न रंगों से दर्शाना क्योंकि
15:47
that one couldn't make any sense of the numbers.
388
947260
3000
कोई रंग किसी चीज़ की ओर ज़ोर डेटा है,
15:50
And if you plot them, you must choose some system.
389
950260
3000
और कोई और किसी और चीज़ की ओर।
यह इतना उलझ हुआ है।
15:53
And so my principle has been
390
953260
2000
(हंसी)
15:55
to always present the shapes
391
955260
3000
1990 में, मैं कैंब्रिज, यू.के. में
15:58
with different colorings
392
958260
2000
विश्वविद्यालय से पुरस्कार लेने के लिए आया था,
16:00
because some colorings emphasize that,
393
960260
2000
और तीन दिन बाद, एक जहाज
16:02
and others it is that or that.
394
962260
2000
चलाने वाला एक परिदृश्य के ऊपर से जा रहा था और उसे यह चीज़ मिली।
16:04
It's so complicated.
395
964260
2000
16:06
(Laughter)
396
966260
2000
तो यह आया कहाँ से?
16:08
In 1990, I was in Cambridge, U.K.
397
968260
2000
असांसरिकों से, यह तो स्पष्ट है।
16:10
to receive a prize from the university,
398
970260
3000
(हंसी)
16:13
and three days later,
399
973260
2000
अच्छा तो कैंब्रिज के अखबार ने
16:15
a pilot was flying over the landscape and found this thing.
400
975260
3000
उस “खोज” के बारे में एक लेख छापा
और उसके अगले दिन उनको
16:18
So where did this come from?
401
978260
2000
लोगों से 5000 पत्र आए कहते हुए,
16:20
Obviously, from extraterrestrials.
402
980260
2000
“लेकिन यह तो बस बहुत बड़ा मैंडेलब्रोट समूह है।”
16:22
(Laughter)
403
982260
3000
16:25
Well, so the newspaper in Cambridge
404
985260
2000
अच्छा, मुझे खतम करने दीजिए।
16:27
published an article about that "discovery"
405
987260
2000
यह आकार आया बस
16:29
and received the next day
406
989260
2000
शुद्ध गणित के एक प्रश्न से
16:31
5,000 letters from people saying,
407
991260
2000
साधारण नियमों से अद्भुत चमत्कार निकलते हैं,
16:33
"But that's simply a Mandelbrot set very big."
408
993260
3000
जो बिना अंत के दोहराते रहते हैं।
16:37
Well, let me finish.
409
997260
2000
आपका बहुत बहुत धन्यवाद।
16:39
This shape here just came
410
999260
2000
(तालियाँ)
16:41
out of an exercise in pure mathematics.
411
1001260
2000
16:43
Bottomless wonders spring from simple rules,
412
1003260
3000
16:46
which are repeated without end.
413
1006260
3000
16:49
Thank you very much.
414
1009260
2000
16:51
(Applause)
415
1011260
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