Мир многих миров. Физики в поисках иных вселенных.
Шрифт:
Теперь, когда у нас имеется ансамбль областей с различными значениями космологической постоянной, какое значение мы с наибольшей вероятностью обнаружим в наблюдениях? В областях, где плотность массы вакуума больше плотности воды ( 1грамм на кубический сантиметр), звезды будут разрываться на части отталкивающей гравитацией. Но оказывается, что и гораздо меньшие значения плотности вакуума вызовут достаточно нарушений, чтобы сделать невозможным существование наблюдателей. Это было показано Стивеном Вайнбергом в статье, которая позднее стала классикой антропной аргументации.
Рис. 13.3.Стивен
По мере расширения Вселенной плотность вещества снижается, и неизбежно наступит время, когда она станет ниже вакуумной. Вайнберг обнаружил, что после того, как это случится, вещество больше не сможет скучиваться в галактики; напротив, оно станет рассеиваться отталкивающей гравитацией. Чем больше космологическая постоянная, тем раньше наступит эпоха доминирования вакуума. Области, где он начинает доминировать прежде, чем образуются первые галактики, имеют все шансы никогда не обзавестись космологами, которых беспокоила бы проблема космологической постоянной.
Влияние отрицательной космологической постоянной еще более опустошительно. В этом случае вакуумная гравитация положительна, и доминирование вакуума приводит к быстрому сжатию и коллапсу соответствующих областей. Антропный принцип требует, чтобы коллапс не случился, пока не образуются галактики и пока не пройдет достаточно времени для развития наблюдателей.
Согласно выполненному Вайнбергом анализу, наибольшая плотность массы вакуума, которая еще позволяет сформироваться некоторым галактикам, примерно равна одному атому водорода на кубический метр, то есть в 10 27раз меньше плотности воды. Это был существенный прогресс по сравнению с гуголами тонн на кубический сантиметр, следующими из физики элементарных частиц.
Если малость космологической постоянной действительно связана с антропной селекцией, то ее значение, хоть и мало, не должно быть в точности равно нулю. На самом деле у нее нет никаких причин быть значительно меньше, чем требует антропный принцип. В конце 1980-х годов точность наблюдений как раз достигла уровня, необходимого для детектирования таких значений постоянной, и Вайнберг предсказал, что вскоре она проявит себя в астрономических наблюдениях. И в самом деле, не прошло и десяти лет, как первые признаки космологической постоянной появились в наблюдениях сверхновых.
Глава 14
Заурядность, возведенная в принцип
Я считаю себя средним человеком, за исключением того факта, что я считаю себя средним человеком.
Колоколообразная кривая
Самая серьезная критика антропного принципа связана с тем, что он не дает никаких проверяемых предсказаний. Весь его смысл сводится к тому, что мы можем наблюдать лишь такие значения постоянных, которые позволяют существовать наблюдателям. Это утверждение трудно считать предсказанием, поскольку оно с гарантией истинно. Вопрос в том, можем ли мы предложить что-то получше? Можно ли извлечь из антропных рассуждений какие-то нетривиальные предсказания?
Если величины, которые я собираюсь измерить, могут случайным образом принимать значения в широком диапазоне, то мне не удастся уверенно предсказать результаты измерений. Но я могу по крайней мере сделать статистическое предсказание. Допустим, я хочу предсказать рост первого встречного человека на улице. Согласно "Книге рекордов Гиннесса", самым высоким человеком в
Чтобы сделать более содержательное предсказание, мне следует изучить статистические данные о росте жителей Соединенных Штатов. Распределение по росту описывается колоколообразной кривой, изображенной на рисунке 14.1, с медианой 1,77метра (50% людей ниже и 50% — выше этого значения). Вряд ли первый встречный окажется великаном или карликом, поэтому я могу ожидать, что его рост окажется где-то около середины распределения. Чтобы сделать предсказание более определенным, я могу допустить, что он не будет из числа 2,5% самых низкорослых или из 2,5% самых высоких американцев. Остальные 95% имеют рост от 1,63до 1,90метра. Если я предскажу, что встречный будет иметь рост в этом диапазоне, а затем многократно проведу эксперимент, можно ожидать, что в 95% случаев я буду прав. Это называется предсказанием с точностью 95%.
Рис. 14.1.Распределение американцев по росту. Число людей с ростом в определенном интервале пропорционально площади под соответствующим участком кривой. Серые "хвосты" колоколообразной кривой соответствуют 2,5% на нижнем и верхнем участках распределения. Попадание в диапазон между этими отмеченными областями предсказывается с точностью в 95%.
Чтобы сделать предсказание с точностью 99%, мне следует отбросить по 0,5% с обоих концов распределения. Чем выше точность, тем меньше мои шансы ошибиться, но прогнозируемый диапазон роста становится все шире, а само предсказание — все менее интересным.
Можно ли применить аналогичную технику к предсказанию фундаментальных постоянных? Я пытался найти ответ на этот вопрос летом 1994 года, когда гостил у моего друга Тибо Дамура (Thibault Damour) во французском Институте высших научных исследований. Институт расположен в небольшой деревушке Бюр-сюр-Иветт (Bures sur Yvette) в 30минутах поездом от Парижа. Мне нравится французская провинция, французское вино и — несмотря на всю ее калорийность — французская кухня. Знаменитый российский физик Лев Ландау часто говорил, что один бокал спиртного убивает его вдохновение на неделю. К счастью, это не мой случай. Вечером, воодушевленный замечательным ужином, я прогуливался по лугам вдоль берегов речки Иветт, а мои мысли постепенно вернулись к проблеме антропных предсказаний.
Допустим, что фундаментальная постоянная, назовем ее X, меняется от одной области Вселенной к другой. В некоторых областях присутствие наблюдателей невозможно, а в других они могут существовать, и значение Xбудет измерено. Предположим также, что некое Статистическое бюро Вселенной собирает и публикует результаты этих измерений. Распределение значений, измеренных различными наблюдателями, будет, скорее всего, иметь колоколообразную форму — подобную той, что на рисунке 14.1. Тогда мы можем отбросить 2,5% с обоих концов распределения и предсказать значение X с точностью 95%.