Benoit Mandelbrot: Fractals and the art of roughness

455,226 views ・ 2010-07-06

TED


Lai atskaņotu videoklipu, divreiz noklikšķiniet uz zemāk redzamajiem subtitriem angļu valodā.

Translator: Martins Kalis Reviewer: Kristaps Kadiķis
00:15
Thank you very much.
0
15260
2000
Liels jums paldies!
00:17
Please excuse me for sitting; I'm very old.
1
17260
3000
Lūdzu, atvainojiet, ka sēžu; esmu ļoti vecs.
00:20
(Laughter)
2
20260
2000
(Smiekli)
00:22
Well, the topic I'm going to discuss
3
22260
2000
Tēma, par ko es stāstīšu,
00:24
is one which is, in a certain sense, very peculiar
4
24260
3000
savā ziņā ir ļoti īpatnēja,
00:27
because it's very old.
5
27260
2000
jo tā ir ļoti sena.
00:29
Roughness is part of human life
6
29260
3000
Raupjums ir daļa no cilvēku dzīves
00:32
forever and forever,
7
32260
2000
mūžīgi mūžos.
00:34
and ancient authors have written about it.
8
34260
3000
Un seni autori par to ir rakstījuši.
00:37
It was very much uncontrollable,
9
37260
2000
Tas bija ļoti nekontrolējams.
00:39
and in a certain sense,
10
39260
2000
Un savā ziņā
00:41
it seemed to be the extreme of complexity,
11
41260
3000
tas šķita esam sarežģītības galējība,
00:44
just a mess, a mess and a mess.
12
44260
2000
tikai juceklis, juceklis un vēlreiz juceklis.
00:46
There are many different kinds of mess.
13
46260
2000
Ir dažādu veidu jucekļi.
00:48
Now, in fact,
14
48260
2000
Patiesībā,
00:50
by a complete fluke,
15
50260
2000
pavisam nejauši
00:52
I got involved many years ago
16
52260
3000
daudzus gadus atpakaļ es iesaistījos
00:55
in a study of this form of complexity,
17
55260
3000
pētījumā par šo sarežģītības veidu.
00:58
and to my utter amazement,
18
58260
2000
Es biju ļoti izbrīnīts,
01:00
I found traces --
19
60260
2000
kad atradu pazīmes --
01:02
very strong traces, I must say --
20
62260
2000
jāsaka, ļoti spēcīgas pazīmes --
01:04
of order in that roughness.
21
64260
3000
kārtībai šajā raupjumā.
01:07
And so today, I would like to present to you
22
67260
2000
Un tāpēc šodien es vēlos jums parādīt
01:09
a few examples
23
69260
2000
dažus piemērus,
01:11
of what this represents.
24
71260
2000
kas to ilustrēs.
01:13
I prefer the word roughness
25
73260
2000
Es labāk lietoju vārdu "raupjums",
01:15
to the word irregularity
26
75260
2000
nevis "neregularitāte",
01:17
because irregularity --
27
77260
2000
jo "neregularitāte" --
01:19
to someone who had Latin
28
79260
2000
man, kurš mācījies latīņu valodu,
01:21
in my long-past youth --
29
81260
2000
manā sen aizgājušajā jaunībā --
01:23
means the contrary of regularity.
30
83260
2000
nozīmē "pretstats regularitātei".
01:25
But it is not so.
31
85260
2000
Bet tas tā nav.
01:27
Regularity is the contrary of roughness
32
87260
3000
Regularitāte ir raupjuma pretstats,
01:30
because the basic aspect of the world
33
90260
2000
jo pasaule savā būtībā
01:32
is very rough.
34
92260
2000
ir ļoti raupja.
01:34
So let me show you a few objects.
35
94260
3000
Ļaujiet jums parādīt pāris lietas.
01:37
Some of them are artificial.
36
97260
2000
Dažas no tām ir mākslīgas.
01:39
Others of them are very real, in a certain sense.
37
99260
3000
Dažas no tām ir savā ziņā ļoti dabīgas.
01:42
Now this is the real. It's a cauliflower.
38
102260
3000
Šī ir dabīgā. Tas ir ziedkāposts.
01:45
Now why do I show a cauliflower,
39
105260
3000
Kāpēc es rādu ziedkāpostu,
01:48
a very ordinary and ancient vegetable?
40
108260
3000
ļoti ikdienišķu un senu dārzeni?
01:51
Because old and ancient as it may be,
41
111260
3000
Tāpēc, ka, lai arī cik sens tas nebūtu,
01:54
it's very complicated and it's very simple,
42
114260
3000
tas ir ļoti sarežģīts un ļoti vienkāršs
01:57
both at the same time.
43
117260
2000
vienlaikus.
01:59
If you try to weigh it -- of course it's very easy to weigh it,
44
119260
3000
Ja jūs mēģināsiet to nosvērt, tas, protams, būs ļoti vienkārši.
02:02
and when you eat it, the weight matters --
45
122260
3000
Un, kad jūs to ēdat, svarīgais ir svars.
02:05
but suppose you try to
46
125260
3000
Bet iedomājieties, ka vēlaties
02:08
measure its surface.
47
128260
2000
izmērīt tā virsmas laukumu.
02:10
Well, it's very interesting.
48
130260
2000
Tas jau ir interesantāk.
02:12
If you cut, with a sharp knife,
49
132260
3000
Ja jūs ar asu nazi nogriežat
02:15
one of the florets of a cauliflower
50
135260
2000
vienu no ziedkāposta ziediem
02:17
and look at it separately,
51
137260
2000
un apskatāt to atsevišķi,
02:19
you think of a whole cauliflower, but smaller.
52
139260
3000
jūs redzat veselu ziedkāpostu, tikai mazāku.
02:22
And then you cut again,
53
142260
2000
Un tad jūs griežat atkal
02:24
again, again, again, again, again, again, again, again,
54
144260
3000
un atkal, un atkal, un atkal, un atkal, un atkal.
02:27
and you still get small cauliflowers.
55
147260
2000
Un jums vēl arvien ir mazs ziedkāposts.
02:29
So the experience of humanity
56
149260
2000
Tātad cilvēces pieredzē
02:31
has always been that there are some shapes
57
151260
3000
vienmēr ir bijušas kontūras,
02:34
which have this peculiar property,
58
154260
2000
kurām ir šī īpatnējā īpašība,
02:36
that each part is like the whole,
59
156260
3000
ka katra daļa ir kā veselums,
02:39
but smaller.
60
159260
2000
tikai mazāka.
02:41
Now, what did humanity do with that?
61
161260
3000
Ko cilvēce ar to darīja?
02:44
Very, very little.
62
164260
3000
Ļoti, ļoti maz.
02:47
(Laughter)
63
167260
3000
(Smiekli)
02:50
So what I did actually is to
64
170260
3000
Savukārt es
02:53
study this problem,
65
173260
3000
pētīju šo problēmu
02:56
and I found something quite surprising.
66
176260
3000
un atklāju ko ļoti pārsteidzošu.
02:59
That one can measure roughness
67
179260
3000
Mēs varam izmērīt raupjumu
03:02
by a number, a number,
68
182260
3000
un apzīmēt to ar skaitli,
03:05
2.3, 1.2 and sometimes much more.
69
185260
3000
piemēram, 2,3, 1,2, un dažreiz daudz vairāk.
03:08
One day, a friend of mine,
70
188260
2000
Kādu dienu mans draugs,
03:10
to bug me,
71
190260
2000
lai pakaitinātu mani,
03:12
brought a picture and said,
72
192260
2000
atnesa bildi un teica:
03:14
"What is the roughness of this curve?"
73
194260
2000
"Kāds ir šīs līnijas raupjums?"
03:16
I said, "Well, just short of 1.5."
74
196260
3000
Es teicu: "Nu, gandrīz 1,5."
03:19
It was 1.48.
75
199260
2000
Tas bija 1,48.
03:21
Now, it didn't take me any time.
76
201260
2000
Tas man neaizņēma daudz laika.
03:23
I've been looking at these things for so long.
77
203260
2000
Esmu skatījies uz šīm lietām tik ilgi.
03:25
So these numbers are the numbers
78
205260
2000
Tātad šie skaitļi ir tas,
03:27
which denote the roughness of these surfaces.
79
207260
3000
kas apzīmē virsmas raupjumu.
03:30
I hasten to say that these surfaces
80
210260
2000
Piebildīšu, ka šīs virsmas
03:32
are completely artificial.
81
212260
2000
ir pilnībā mākslīgas.
03:34
They were done on a computer,
82
214260
2000
Tās tika izveidotas ar datoru.
03:36
and the only input is a number,
83
216260
2000
Un vienīgais ievadītais lielums ir skaitlis.
03:38
and that number is roughness.
84
218260
3000
Un šis skaitlis ir raupjums.
03:41
So on the left,
85
221260
2000
Tātad, kreisajā pusē
03:43
I took the roughness copied from many landscapes.
86
223260
3000
es paņēmu raupjumu no daudziem dabas skatiem.
03:46
To the right, I took a higher roughness.
87
226260
3000
Labajā pusē, es paņēmu lielāku raupjumu.
03:49
So the eye, after a while,
88
229260
2000
Pēc kāda laika acs
03:51
can distinguish these two very well.
89
231260
3000
spēj šīs abas ļoti labi atšķirt.
03:54
Humanity had to learn about measuring roughness.
90
234260
2000
Cilvēcei bija jāiemācās izmērīt raupjumu.
03:56
This is very rough, and this is sort of smooth, and this perfectly smooth.
91
236260
3000
Šis ir ļoti raupjš, šis ir samērā raupjš, un šis ir ļoti gluds.
03:59
Very few things are very smooth.
92
239260
3000
Tikai nedaudzas lietas ir ļoti gludas.
04:03
So then if you try to ask questions:
93
243260
3000
Kas notiek, ja jūs uzdodat jautājumu:
04:06
"What's the surface of a cauliflower?"
94
246260
2000
"Kāds ir ziedkāposta virsmas laukums?"
04:08
Well, you measure and measure and measure.
95
248260
3000
Jūs mērāt un mērāt, un mērāt.
04:11
Each time you're closer, it gets bigger,
96
251260
3000
Katrreiz pietuvinoties tas kļūst arvien lielāks
04:14
down to very, very small distances.
97
254260
2000
līdz pat ļoti, ļoti maziem attālumiem.
04:16
What's the length of the coastline
98
256260
2000
Kāds ir šī ezera krasta
04:18
of these lakes?
99
258260
2000
garums?
04:20
The closer you measure, the longer it is.
100
260260
3000
Jo tuvāk jūs mērāt, jo garāks tas ir.
04:23
The concept of length of coastline,
101
263260
2000
Priekšstats par krasta līnijas garumu,
04:25
which seems to be so natural
102
265260
2000
kas šķiet tik dabīga,
04:27
because it's given in many cases,
103
267260
2000
jo tā ir bieži norādīta,
04:29
is, in fact, complete fallacy; there's no such thing.
104
269260
3000
patiesībā ir pilnīgas muļķības; tas neeksistē.
04:32
You must do it differently.
105
272260
3000
Tas jādara citādāk.
04:35
What good is that, to know these things?
106
275260
2000
Ko dod šo lietu zināšana?
04:37
Well, surprisingly enough,
107
277260
2000
Patiesībā, pārsteidzošā kārtā,
04:39
it's good in many ways.
108
279260
2000
tas ir daudzējādā ziņā noderīgi.
04:41
To begin with, artificial landscapes,
109
281260
2000
Iesākumam, mākslīgie dabasskati,
04:43
which I invented sort of,
110
283260
2000
kurus es savā ziņā izgudroju,
04:45
are used in cinema all the time.
111
285260
3000
bieži tiek izmantoti kino.
04:48
We see mountains in the distance.
112
288260
2000
Mēs tālumā redzam kalnus.
04:50
They may be mountains, but they may be just formulae, just cranked on.
113
290260
3000
Tie varētu būt kalni, bet tie varētu būt arī vienkārši funkciju grafiki.
04:53
Now it's very easy to do.
114
293260
2000
Tagad to izdarīt ir ļoti viegli.
04:55
It used to be very time-consuming, but now it's nothing.
115
295260
3000
Agrāk tas paņēma ļoti daudz laika, bet tagad tas nav nekas.
04:58
Now look at that. That's a real lung.
116
298260
3000
Tagad apskatiet šo. Tās ir īstas plaušas.
05:01
Now a lung is something very strange.
117
301260
2000
Plaušas ir kaut kas ļoti dīvains.
05:03
If you take this thing,
118
303260
2000
Ja jūs tās paceļat,
05:05
you know very well it weighs very little.
119
305260
3000
jūs ļoti labi zināt, ka tās sver ļoti maz.
05:08
The volume of a lung is very small,
120
308260
2000
Plaušu tilpums ir ļoti mazs.
05:10
but what about the area of the lung?
121
310260
3000
Bet kā ar plaušu virsmas laukumu?
05:13
Anatomists were arguing very much about that.
122
313260
3000
Anatomi par šo ļoti daudz strīdējās.
05:16
Some say that a normal male's lung
123
316260
3000
Daži saka, ka parastu vīrieša plaušu
05:19
has an area of the inside
124
319260
2000
virsmas laukums ir tāds pats
05:21
of a basketball [court].
125
321260
2000
kā basketbola [laukumam].
05:23
And the others say, no, five basketball [courts].
126
323260
3000
Citi saka: "Nē, pieciem basketbola [laukumiem]."
05:27
Enormous disagreements.
127
327260
2000
Milzīgas domstarpības.
05:29
Why so? Because, in fact, the area of the lung
128
329260
3000
Kāpēc tā? Tāpēc, ka plaušu virsmas laukuma jēdziens
05:32
is something very ill-defined.
129
332260
2000
ir ļoti slikti definēts.
05:35
The bronchi branch, branch, branch
130
335260
3000
Bronhi sazarojas, sazarojas, sazarojas,
05:38
and they stop branching,
131
338260
3000
un tie pārstāj sazarošanos
05:41
not because of any matter of principle,
132
341260
3000
ne kāda īpaša principa dēļ,
05:44
but because of physical considerations:
133
344260
3000
bet fizikālu apsvērumu,
05:47
the mucus, which is in the lung.
134
347260
3000
plaušu gļotu dēļ.
05:50
So what happens is that in a way
135
350260
2000
Tādējādi sanāk, ka
05:52
you have a much bigger lung,
136
352260
2000
jums ir krietni lielākas plaušas,
05:54
but it branches and branches
137
354260
2000
kuras sazarojas un sazarojas
05:56
down to distances about the same for a whale, for a man
138
356260
3000
līdz zaru izmēriem, kas ir aptuveni vienādi valim, cilvēkam
05:59
and for a little rodent.
139
359260
2000
un mazam grauzējam.
06:02
Now, what good is it to have that?
140
362260
3000
Bet kāds no tā labums?
06:05
Well, surprisingly enough, amazingly enough,
141
365260
2000
Pārsteidzošā kārtā
06:07
the anatomists had a very poor idea
142
367260
3000
anatomiem vēl pavisam nesen
06:10
of the structure of the lung until very recently.
143
370260
3000
bija ļoti vāja izpratne par plaušu uzbūvi.
06:13
And I think that my mathematics,
144
373260
2000
Un es domāju, ka mana matemātika,
06:15
surprisingly enough,
145
375260
2000
pārsteidzošā kārtā,
06:17
has been of great help
146
377260
2000
ir ļoti palīdzējusi
06:19
to the surgeons
147
379260
2000
ķirurgiem,
06:21
studying lung illnesses
148
381260
2000
pētot plaušu slimības,
06:23
and also kidney illnesses,
149
383260
2000
kā arī nieru slimības,
06:25
all these branching systems,
150
385260
2000
visas šīs sazarotās sistēmas,
06:27
for which there was no geometry.
151
387260
3000
kurām nebija ģeometrijas.
06:30
So I found myself, in other words,
152
390260
2000
Citiem vārdiem sakot, es attapos,
06:32
constructing a geometry,
153
392260
2000
veidojot ģeometriju lietām,
06:34
a geometry of things which had no geometry.
154
394260
3000
kurām nebija ģeometrijas.
06:37
And a surprising aspect of it
155
397260
2000
Un pārsteidzoši ir tas,
06:39
is that very often, the rules of this geometry
156
399260
3000
ka ļoti bieži šīs ģeometrijas likumi
06:42
are extremely short.
157
402260
2000
ir ļoti īsi.
06:44
You have formulas that long.
158
404260
2000
Jums ir tik garas formulas.
06:46
And you crank it several times.
159
406260
2000
Un jūs tās pielietojas vairākas reizes.
06:48
Sometimes repeatedly: again, again, again,
160
408260
2000
Reizēm atkārtoti atkal un atkal, un atkal.
06:50
the same repetition.
161
410260
2000
Tie paši atkārtojumi.
06:52
And at the end, you get things like that.
162
412260
2000
Un beigās jūs iegūstat kaut ko šādu.
06:54
This cloud is completely,
163
414260
2000
Šis mākonis ir pilnībā,
06:56
100 percent artificial.
164
416260
3000
100% mākslīgs.
06:59
Well, 99.9.
165
419260
2000
Nu, 99,9%.
07:01
And the only part which is natural
166
421260
2000
Vienīgā dabīgā daļa ir
07:03
is a number, the roughness of the cloud,
167
423260
2000
skaitlis, mākoņa raupjums,
07:05
which is taken from nature.
168
425260
2000
kas ir paņemts no dabas.
07:07
Something so complicated like a cloud,
169
427260
2000
Kaut ko tik sarežģītu kā mākonis,
07:09
so unstable, so varying,
170
429260
2000
tik nenoturīgu, tik mainīgu,
07:11
should have a simple rule behind it.
171
431260
3000
vajadzētu varēt aprakstīt ar vienkāršu likumu.
07:14
Now this simple rule
172
434260
3000
Šis vienkāršais likums
07:17
is not an explanation of clouds.
173
437260
3000
nav mākoņu skaidrojums.
07:20
The seer of clouds had to
174
440260
2000
Mākoņu vērotājam
07:22
take account of it.
175
442260
2000
tas jāņem vērā.
07:24
I don't know how much advanced
176
444260
3000
Es nezinu, cik attīstītas
07:27
these pictures are. They're old.
177
447260
2000
šīs bildes ir. Tās ir vecas.
07:29
I was very much involved in it,
178
449260
2000
Es šeit biju aktīvi iesaistīts,
07:31
but then turned my attention to other phenomena.
179
451260
3000
bet tad pievērsos citām parādībām.
07:34
Now, here is another thing
180
454260
2000
Šeit ir cita lieta,
07:36
which is rather interesting.
181
456260
3000
kas ir diezgan interesanta.
07:39
One of the shattering events
182
459260
2000
Viens no graujošākajiem notikumiem
07:41
in the history of mathematics,
183
461260
2000
matemātikas vēsturē,
07:43
which is not appreciated by many people,
184
463260
3000
ko daudzi nenovērtē,
07:46
occurred about 130 years ago,
185
466260
2000
notika pirms 130 gadiem,
07:48
145 years ago.
186
468260
2000
pirms 145 gadiem.
07:50
Mathematicians began to create
187
470260
2000
Matemātiķi sāka veidot
07:52
shapes that didn't exist.
188
472260
2000
kontūras, kas neeksistēja.
07:54
Mathematicians got into self-praise
189
474260
3000
Matemātiķi sāka sevi slavēt
07:57
to an extent which was absolutely amazing,
190
477260
2000
tādā apjomā, kas bija vienkārši pārsteidzošs,
07:59
that man can invent things
191
479260
2000
ka cilvēks spēj izgudrot lietas,
08:01
that nature did not know.
192
481260
2000
ko daba nepazina.
08:03
In particular, it could invent
193
483260
2000
Precīzāk, cilvēks spēja izgudrot tādas lietas
08:05
things like a curve which fills the plane.
194
485260
3000
kā līniju, kas aizpilda plakni.
08:08
A curve's a curve, a plane's a plane,
195
488260
2000
Līnija ir līnija un plakne ir plakne,
08:10
and the two won't mix.
196
490260
2000
un tie neiet kopā.
08:12
Well, they do mix.
197
492260
2000
Patiesībā tie iet kopā.
08:14
A man named Peano
198
494260
2000
Vīrs vārdā Peano
08:16
did define such curves,
199
496260
2000
definēja šādas līnijas,
08:18
and it became an object of extraordinary interest.
200
498260
3000
un tās kļuva par ārkārtīgas intereses objektu.
08:21
It was very important, but mostly interesting
201
501260
3000
Tas bija ļoti nozīmīgi, bet galvenokārt interesanti,
08:24
because a kind of break,
202
504260
2000
jo parādījās tāda kā plaisa,
08:26
a separation between
203
506260
2000
dalījums starp matemātiku,
08:28
the mathematics coming from reality, on the one hand,
204
508260
3000
kas nākusi no reālās pasaules,
08:31
and new mathematics coming from pure man's mind.
205
511260
3000
un jauno matemātiku, kas nākusi no tīrā cilvēka saprāta.
08:34
Well, I was very sorry to point out
206
514260
3000
Nu, es ar nožēlu norādīju,
08:37
that the pure man's mind
207
517260
2000
ka tīrais cilvēka saprāts
08:39
has, in fact,
208
519260
2000
ir, patiesībā,
08:41
seen at long last
209
521260
2000
beidzot pamanījis to,
08:43
what had been seen for a long time.
210
523260
2000
kas bija redzams jau sen.
08:45
And so here I introduce something,
211
525260
2000
Un šeit es jūs iepazīstinu
08:47
the set of rivers of a plane-filling curve.
212
527260
3000
ar plakni piepildošu upju kopu.
08:50
And well,
213
530260
2000
Un, patiesībā,
08:52
it's a story unto itself.
214
532260
2000
tas ir stāsts pats par sevi.
08:54
So it was in 1875 to 1925,
215
534260
3000
Tas bija no 1875. līdz 1925. gadam,
08:57
an extraordinary period
216
537260
2000
ārkārtīgi neparasts laiks,
08:59
in which mathematics prepared itself to break out from the world.
217
539260
3000
kurā matemātika gatavojās izrauties no pasaules.
09:02
And the objects which were used
218
542260
2000
Un objekti, kuri tika izmantoti
09:04
as examples, when I was
219
544260
2000
kā piemēri, kad es biju
09:06
a child and a student, as examples
220
546260
2000
bērns un skolnieks,
09:08
of the break between mathematics
221
548260
3000
kas parāda plaisu starp matemātiku
09:11
and visible reality --
222
551260
2000
un redzamo pasauli --
09:13
those objects,
223
553260
2000
šos objektus
09:15
I turned them completely around.
224
555260
2000
es apgriezu kājām gaisā.
09:17
I used them for describing
225
557260
2000
Es tos izmantoju, lai aprakstītu
09:19
some of the aspects of the complexity of nature.
226
559260
3000
dažus dabas sarežģītības aspektus.
09:22
Well, a man named Hausdorff in 1919
227
562260
3000
Vīrs vārdā Hausdorfs 1919. gadā
09:25
introduced a number which was just a mathematical joke,
228
565260
3000
ieviesa skaitli, kas bija vienkārši matemātisks joks.
09:28
and I found that this number
229
568260
2000
Un es atklāju, ka šis skaitlis
09:30
was a good measurement of roughness.
230
570260
2000
bija labs raupjuma mērs.
09:32
When I first told it to my friends in mathematics
231
572260
2000
Kad es to pirmo reizi pateicu saviem draugiem matemātiķiem,
09:34
they said, "Don't be silly. It's just something [silly]."
232
574260
3000
viņi teica: "Neesi vientiesis! Tas vienkārši ir kaut kas [muļķīgs]."
09:37
Well actually, I was not silly.
233
577260
3000
Patiesībā, es nebiju vientiesis.
09:40
The great painter Hokusai knew it very well.
234
580260
3000
Lieliskais gleznotājs Hokusai to zināja ļoti labi.
09:43
The things on the ground are algae.
235
583260
2000
Tās lietas uz zemes ir aļģes.
09:45
He did not know the mathematics; it didn't yet exist.
236
585260
3000
Viņš nezināja šo matemātiku; tā vēl nepastāvēja.
09:48
And he was Japanese who had no contact with the West.
237
588260
3000
Un viņš bija japānis, kuram nebija nekādu sakaru ar Rietumiem.
09:51
But painting for a long time had a fractal side.
238
591260
3000
Bet glezniecībā ilgu laiku bija fraktāļu aspekts.
09:54
I could speak of that for a long time.
239
594260
2000
Es varētu ilgi par to runāt.
09:56
The Eiffel Tower has a fractal aspect.
240
596260
3000
Eifeļa tornim ir fraktāļu aspekts.
09:59
I read the book that Mr. Eiffel wrote about his tower,
241
599260
3000
Un es izlasīju grāmatu, ko Eifeļa kungs uzrakstīja par savu torni.
10:02
and indeed it was astonishing how much he understood.
242
602260
3000
Un tas bija patiešām pārsteidzoši, cik daudz viņš saprata.
10:05
This is a mess, mess, mess, Brownian loop.
243
605260
3000
Tas ir juceklis, juceklis, juceklis, Brauna kustības shēma.
10:08
One day I decided --
244
608260
2000
Kādu dienu, savas karjeras pusceļā,
10:10
halfway through my career,
245
610260
2000
es sapratu, ka
10:12
I was held by so many things in my work --
246
612260
3000
manā darbā mani turēja tik daudz lietu,
10:15
I decided to test myself.
247
615260
3000
tāpēc nolēmu sevi pārbaudīt.
10:18
Could I just look at something
248
618260
2000
Vai es varētu vienkārši apskatīties uz kaut ko,
10:20
which everybody had been looking at for a long time
249
620260
3000
ko visi bija vērojuši jau ilgu laiku,
10:23
and find something dramatically new?
250
623260
3000
un atrast ko dramatiski jaunu?
10:26
Well, so I looked at these
251
626260
3000
Nu, es apskatījos šīs lietas,
10:29
things called Brownian motion -- just goes around.
252
629260
3000
ko sauc par Brauna kustību -- vienkārši nejauša kustība.
10:32
I played with it for a while,
253
632260
2000
Es paspēlējos ar to kādu laiku
10:34
and I made it return to the origin.
254
634260
3000
un liku atgriezties sākumpunktā.
10:37
Then I was telling my assistant,
255
637260
2000
Tad es teicu savam palīgam:
10:39
"I don't see anything. Can you paint it?"
256
639260
2000
"Es neko neredzu. Vai vari to uzzīmēt?"
10:41
So he painted it, which means
257
641260
2000
Viņš to uzzīmēja, kas nozīmē,
10:43
he put inside everything. He said:
258
643260
2000
ka viņš visu aizpildīja. Viņš teica:
10:45
"Well, this thing came out ..." And I said, "Stop! Stop! Stop!
259
645260
3000
"Nu, sanāca šis..." Un es teicu: "Stāt, stāt, stāt!
10:48
I see; it's an island."
260
648260
3000
Es redzu, tā ir sala."
10:51
And amazing.
261
651260
2000
Un -- pārsteidzoši --
10:53
So Brownian motion, which happens to have
262
653260
2000
šī Brauna kustība, kurai gadījuma pēc
10:55
a roughness number of two, goes around.
263
655260
3000
raupjuma skaitlis ir 2, iet apkārt,
10:58
I measured it, 1.33.
264
658260
2000
es to izmēru, 1,33,
11:00
Again, again, again.
265
660260
2000
atkal un atkal, un atkal.
11:02
Long measurements, big Brownian motions,
266
662260
2000
Ilgi mērījumi, plaša Brauna kustība,
11:04
1.33.
267
664260
2000
1,33.
11:06
Mathematical problem: how to prove it?
268
666260
3000
Matemātiska problēma -- kā to pierādīt?
11:09
It took my friends 20 years.
269
669260
3000
Tas aizņēma maniem draugiem 20 gadus.
11:12
Three of them were having incomplete proofs.
270
672260
3000
Trim no viņiem bija nepilnīgi pierādījumi.
11:15
They got together, and together they had the proof.
271
675260
3000
Viņi sanāca kopā, un kopā viņiem sanāca pierādījums.
11:19
So they got the big [Fields] medal in mathematics,
272
679260
3000
Un viņi saņēma lielo [Fīldsa] medaļu matemātikā,
11:22
one of the three medals that people have received
273
682260
2000
vienu no trim medaļām, ko cilvēki ir saņēmuši par to,
11:24
for proving things which I've seen
274
684260
3000
ka pierādījuši lietas, ko esmu redzējis,
11:27
without being able to prove them.
275
687260
3000
bet neesmu spējis pierādīt.
11:30
Now everybody asks me at one point or another,
276
690260
3000
Tagad katrs kādā brīdī man prasa:
11:33
"How did it all start?
277
693260
2000
"Kā tas viss sākās?
11:35
What got you in that strange business?"
278
695260
3000
Kas Jūs ievilka šajā dīvainajā nodarbē?
11:38
What got you to be,
279
698260
2000
Kas lika Jums kļūt
11:40
at the same time, a mechanical engineer,
280
700260
2000
vienlaikus par inženieri-mehāniķi,
11:42
a geographer
281
702260
2000
ģeogrāfu,
11:44
and a mathematician and so on, a physicist?
282
704260
2000
matemātiķi, fiziķi un tā tālāk?"
11:46
Well actually I started, oddly enough,
283
706260
3000
Nu, patiesībā, es sāku, neparastā kārtā,
11:49
studying stock market prices.
284
709260
2000
pētot akciju tirgus cenas.
11:51
And so here
285
711260
2000
Un tā šeit
11:53
I had this theory,
286
713260
3000
man radās šī teorija,
11:56
and I wrote books about it --
287
716260
2000
un es par to sarakstīju grāmatas
11:58
financial prices increments.
288
718260
2000
Finanšu cenu svārstības.
12:00
To the left you see data over a long period.
289
720260
2000
Kreisajā pusē jūs redzat datus par ilgu laika periodu.
12:02
To the right, on top,
290
722260
2000
Labajā pusē augšā
12:04
you see a theory which is very, very fashionable.
291
724260
3000
jūs redzat teoriju, kas ir ļoti, ļoti populāra.
12:07
It was very easy, and you can write many books very fast about it.
292
727260
3000
Tā bija ļoti vienkārša un jūs par to varat uzrakstīt daudzas grāmatas ļoti ātri.
12:10
(Laughter)
293
730260
2000
(Smiekli)
12:12
There are thousands of books on that.
294
732260
3000
Par to ir tūkstošiem grāmatu.
12:15
Now compare that with real price increments.
295
735260
3000
Tagad salīdziniet to ar patiesajām cenu svārstībām.
12:18
Where are real price increments?
296
738260
2000
Kur ir patiesās cenu svārstības?
12:20
Well, these other lines
297
740260
2000
Dažas no šīm pārējām līnijām
12:22
include some real price increments
298
742260
2000
ir patiesās cenu svārstības,
12:24
and some forgery which I did.
299
744260
2000
dažas -- mani viltojumi.
12:26
So the idea there was
300
746260
2000
Ideja šeit bija tāda,
12:28
that one must be able to -- how do you say? --
301
748260
2000
ka ir jāspēj -- kā to saka? --
12:30
model price variation.
302
750260
3000
modelēt cenu svārstības.
12:33
And it went really well 50 years ago.
303
753260
3000
Un pirms 50 gadiem tas izdevās ļoti labi.
12:36
For 50 years, people were sort of pooh-poohing me
304
756260
3000
50 gadus cilvēki tā kā nievāja mani,
12:39
because they could do it much, much easier.
305
759260
2000
jo viņi to varēja izdarīt krietni vienkāršāk.
12:41
But I tell you, at this point, people listened to me.
306
761260
3000
Bet es jums teikšu, ka šobrīd cilvēki manī klausās!
12:44
(Laughter)
307
764260
2000
(Smiekli)
12:46
These two curves are averages:
308
766260
2000
Šīs divas līknes ir vidējie.
12:48
Standard & Poor, the blue one;
309
768260
2000
Standard & Poor's ir zilā līnija.
12:50
and the red one is Standard & Poor's
310
770260
2000
Sarkanā ir Standard & Poor's,
12:52
from which the five biggest discontinuities
311
772260
3000
no kura ir izņemti ārā
12:55
are taken out.
312
775260
2000
pieci lielākie vienas dienas lēcieni.
12:57
Now discontinuities are a nuisance,
313
777260
2000
Lēcieni ir traucēklis.
12:59
so in many studies of prices,
314
779260
3000
Tāpēc daudzos cenu pētījumos
13:02
one puts them aside.
315
782260
2000
tās noliek malā.
13:04
"Well, acts of God.
316
784260
2000
"Nu, Dieva darbi."
13:06
And you have the little nonsense which is left.
317
786260
3000
Un jums pāri paliek tā nelielā bezjēdzība.
13:09
Acts of God." In this picture,
318
789260
3000
Dieva darbi šajā bildē,
13:12
five acts of God are as important as everything else.
319
792260
3000
pieci Dieva darbi ir tikpat nozīmīgi kā jebkas cits.
13:15
In other words,
320
795260
2000
Citiem vārdiem,
13:17
it is not acts of God that we should put aside.
321
797260
2000
tie nav Dieva darbi, ko vajadzētu nolikt malā.
13:19
That is the meat, the problem.
322
799260
3000
Tā ir problēmas būtība.
13:22
If you master these, you master price,
323
802260
3000
Ja jūs pārvaldāt šos, jūs pārvaldāt cenas.
13:25
and if you don't master these, you can master
324
805260
2000
Bet, ja jūs nepārvaldāt šos, jūs varat pārvaldīt
13:27
the little noise as well as you can,
325
807260
2000
to mazo troksni, cik labi varat,
13:29
but it's not important.
326
809260
2000
bet tas nav svarīgi.
13:31
Well, here are the curves for it.
327
811260
2000
Nu, šeit tam ir līknes.
13:33
Now, I get to the final thing, which is the set
328
813260
2000
Te es nonāku pie pēdējās lietas, kas ir tā kopa,
13:35
of which my name is attached.
329
815260
2000
kurai ir pievienots mans vārds.
13:37
In a way, it's the story of my life.
330
817260
2000
Savā ziņā tā ir manas dzīves stāsts.
13:39
My adolescence was spent
331
819260
2000
Savus jaunības gadus es pavadīju
13:41
during the German occupation of France.
332
821260
2000
Vācijas okupētajā Francijā.
13:43
Since I thought that I might
333
823260
3000
Un, tā kā es domāju, ka es varētu
13:46
vanish within a day or a week,
334
826260
3000
pazust kuru katru dienu,
13:49
I had very big dreams.
335
829260
3000
man bija ļoti lieli sapņi.
13:52
And after the war,
336
832260
2000
Un pēc kara
13:54
I saw an uncle again.
337
834260
2000
es atkal satiku savu onkuli.
13:56
My uncle was a very prominent mathematician, and he told me,
338
836260
2000
Mans onkulis bija ļoti ievērojams matemātiķis, un viņš man teica:
13:58
"Look, there's a problem
339
838260
2000
"Skat, te ir problēma,
14:00
which I could not solve 25 years ago,
340
840260
2000
kuru nevarēju atrisināt pirms 25 gadiem
14:02
and which nobody can solve.
341
842260
2000
un kuru neviens nevar atrisināt.
14:04
This is a construction of a man named [Gaston] Julia
342
844260
2000
Tā ir konstrukcija, ko izveidoja vīri vārdā [Gastons] Žiliā
14:06
and [Pierre] Fatou.
343
846260
2000
un [Pjērs] Fatū.
14:08
If you could
344
848260
2000
Ja tu vari
14:10
find something new, anything,
345
850260
2000
atrast ko jaunu, jebko,
14:12
you will get your career made."
346
852260
2000
tu būsi izveidojis sev karjeru."
14:14
Very simple.
347
854260
2000
Ļoti vienkārši.
14:16
So I looked,
348
856260
2000
Tā nu es skatījos
14:18
and like the thousands of people that had tried before,
349
858260
2000
un, tāpat kā daudzi citi, kuri bija mēģinājuši pirms manis,
14:20
I found nothing.
350
860260
3000
neko neatradu.
14:23
But then the computer came,
351
863260
2000
Bet tad parādījās dators.
14:25
and I decided to apply the computer,
352
865260
2000
Un es nolēmu pielietot datoru
14:27
not to new problems in mathematics --
353
867260
3000
nevis jaunām matemātikas problēmām --
14:30
like this wiggle wiggle, that's a new problem --
354
870260
2000
kā tā laivas valstīšanās, tā ir jauna problēma --,
14:32
but to old problems.
355
872260
2000
bet vecām problēmām.
14:34
And I went from what's called
356
874260
2000
Un tas aizgāja no tā sauktajiem
14:36
real numbers, which are points on a line,
357
876260
2000
reālajiem skaitļiem, kas ir skaitļu taisne,
14:38
to imaginary, complex numbers,
358
878260
2000
uz imaginārajiem, kompleksajiem skaitļiem,
14:40
which are points on a plane,
359
880260
2000
kas ir skaitļu plakne,
14:42
which is what one should do there,
360
882260
2000
kas jāizmanto šajā problēmām.
14:44
and this shape came out.
361
884260
2000
Un šis ir tas, kas sanāca.
14:46
This shape is of an extraordinary complication.
362
886260
3000
Šī kontūra ir ārkārtīgi sarežģīta.
14:49
The equation is hidden there,
363
889260
2000
Vienādojums ir paslēpts tur,
14:51
z goes into z squared, plus c.
364
891260
3000
z kļūst par z² plus c.
14:54
It's so simple, so dry.
365
894260
2000
Tas ir tik vienkārši, tik sausi.
14:56
It's so uninteresting.
366
896260
2000
Tas ir tik neinteresanti.
14:58
Now you turn the crank once, twice:
367
898260
3000
Tagad jūs pielietojat šo vienreiz, otrreiz,
15:01
twice,
368
901260
3000
otrreiz,
15:04
marvels come out.
369
904260
2000
sanāk brīnumi.
15:06
I mean this comes out.
370
906260
2000
Sanāk šis.
15:08
I don't want to explain these things.
371
908260
2000
Es negribu šīs lietas paskaidrot.
15:10
This comes out. This comes out.
372
910260
2000
Sanāk šis. Sanāk šis.
15:12
Shapes which are of such complication,
373
912260
2000
Kontūras, kas ir tik sarežģītas,
15:14
such harmony and such beauty.
374
914260
3000
tik harmoniskas un tik skaistas.
15:17
This comes out
375
917260
2000
Sanāk šis
15:19
repeatedly, again, again, again.
376
919260
2000
atkal un atkal, un atkal.
15:21
And that was one of my major discoveries,
377
921260
2000
Un viens no maniem lielajiem atklājumiem bija,
15:23
to find that these islands were the same
378
923260
2000
ka šīs salas ir tādas pašas,
15:25
as the whole big thing, more or less.
379
925260
2000
kā lielā sala, vairāk vai mazāk.
15:27
And then you get these
380
927260
2000
Un tad jūs viskaut kur dabūjat šīs
15:29
extraordinary baroque decorations all over the place.
381
929260
3000
neparastās baroka dekorācijas.
15:32
All that from this little formula,
382
932260
3000
Tas viss no šīs mazās formulas,
15:35
which has whatever, five symbols in it.
383
935260
3000
kurā ir nieka pieci simboli.
15:38
And then this one.
384
938260
2000
Un tad vēl šis.
15:40
The color was added for two reasons.
385
940260
2000
Krāsa tika pievienota divu iemeslu dēļ.
15:42
First of all, because these shapes
386
942260
2000
Pirmkārt, tāpēc, ka šīs kontūras
15:44
are so complicated
387
944260
3000
ir tik sarežģītas,
15:47
that one couldn't make any sense of the numbers.
388
947260
3000
ka tās nevar saprast, pētot skaitļus.
15:50
And if you plot them, you must choose some system.
389
950260
3000
Un, ja jūs tos atzīmējat, jums jāizvēlas kāda sistēma.
15:53
And so my principle has been
390
953260
2000
Un mans princips ir bijis
15:55
to always present the shapes
391
955260
3000
vienmēr rādīt šīs kontūras
15:58
with different colorings
392
958260
2000
dažādos krāsojumos,
16:00
because some colorings emphasize that,
393
960260
2000
jo daži krāsojumi uzsver šo,
16:02
and others it is that or that.
394
962260
2000
citi -- kaut ko citu.
16:04
It's so complicated.
395
964260
2000
Tas ir tik sarežģīti.
16:06
(Laughter)
396
966260
2000
(Smiekli)
16:08
In 1990, I was in Cambridge, U.K.
397
968260
2000
1990. gadā es biju Kembridžā, Lielbritānijā,
16:10
to receive a prize from the university,
398
970260
3000
lai saņemtu universitātes apbalvojumu.
16:13
and three days later,
399
973260
2000
Un trīs dienas vēlāk
16:15
a pilot was flying over the landscape and found this thing.
400
975260
3000
kāds pilots lidoja pāri laukam un atrada šo.
16:18
So where did this come from?
401
978260
2000
No kurienes tas uzradies?
16:20
Obviously, from extraterrestrials.
402
980260
2000
Acīmredzami, no citplanētiešiem.
16:22
(Laughter)
403
982260
3000
(Smiekli)
16:25
Well, so the newspaper in Cambridge
404
985260
2000
Nu, laikraksts Kembridžā
16:27
published an article about that "discovery"
405
987260
2000
publicēja ziņu par šo atklājumu
16:29
and received the next day
406
989260
2000
un nākamajā dienā saņēma
16:31
5,000 letters from people saying,
407
991260
2000
5 000 vēstules no cilvēkiem, kas teica:
16:33
"But that's simply a Mandelbrot set very big."
408
993260
3000
"Bet tas taču vienkārši ir ļoti liels Mandelbrota kopas attēlojums."
16:37
Well, let me finish.
409
997260
2000
Labi, ļaujiet man pabeigt.
16:39
This shape here just came
410
999260
2000
Šī kontūra radās
16:41
out of an exercise in pure mathematics.
411
1001260
2000
no uzdevuma tīrajā matemātikā.
16:43
Bottomless wonders spring from simple rules,
412
1003260
3000
Nebeidzami brīnumi nāk no vienkāršiem likumiem,
16:46
which are repeated without end.
413
1006260
3000
kas tiek bezgalīgi atkārtoti.
16:49
Thank you very much.
414
1009260
2000
Liels jums paldies!
16:51
(Applause)
415
1011260
11000
(Aplausi)
Par šo vietni

Šajā vietnē jūs iepazīstinās ar YouTube videoklipiem, kas noder angļu valodas apguvei. Jūs redzēsiet angļu valodas nodarbības, ko pasniedz augstas klases skolotāji no visas pasaules. Divreiz uzklikšķiniet uz angļu subtitriem, kas redzami katrā video lapā, lai atskaņotu video no turienes. Subtitri ritinās sinhroni ar video atskaņošanu. Ja jums ir kādi komentāri vai pieprasījumi, lūdzu, sazinieties ar mums, izmantojot šo kontaktformu.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7