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作者:
[英]蒂姆·帕尔默（Tim Palmer）
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出版社:
浙江科技
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ISBN:
9787573917102
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作者:
[英]蒂姆·帕尔默（Tim Palmer）
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出版社:
浙江科技
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ISBN:
9787573917102
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出版时间:
2025-03
售价
￥
76.74
5.5折
定价
￥139.90
品相
全新
上书时间2025-04-16
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商品描述：
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作者简介
蒂姆·帕尔默英国皇家学会气候物理学研究所教授，牛津大学物理学教授，牛津大学马丁研究所高级研究员，美国国国家科学院外籍院士，曾担任英国皇家气象学会主席。大英帝国勋章获得者；英国物理学会狄拉克奖章、英国皇家天文学会金质奖章获得者。
开创了在天气科学领域的集合预测方式，以及首个实时集合预测系统，使天气预报领域发生了革命性的变化。参与政府间气候变化专门委员会（IPCC）的前五次评估报告工作，并为该委员会在2007年获得诺贝尔和平奖做出突出贡献。
史蒂芬·霍金同门师弟，两个人共同的博士导师是英国天体物理学家丹尼斯·夏马。夏马也是物理学家约翰·巴罗、马丁·里斯等人的老师。
目录
中文版序 噪声是创造力的引擎，理解不确定性至关重要
前 言 迷人的混沌
引 言 用不确定性科学理解不确定的世界
第一部分 混沌的几何，不确定性的科学
第1章 ？无处不在的混沌，不可预测的未来
永不重复的三体轨迹
遍布所有科学的混沌理论
第2章 ？混沌的几何，理解量子物理的奥秘
洛伦茨吸引子与蝴蝶效应
不可计算的数学问题
第3章 ？湍流现象与蝴蝶效应， 我们只能预测未来14天的天气
初始条件的不确定性决定了预测的极限
噪声对于混沌系统很重要
第4章 不确定性，量子物理学的核心
量子不确定性是认识论还是本体论
上帝不会掷骰子
第二部分集合预测，理解混沌的世界
第5章 用概率集量化不确定性，做出相对精确的预测
初始条件只是解决方案的一部分
仅仅靠观测进行预测是不够的
群体智慧，把所有预测平均起来
可靠地预测不确定性
第6章 预测气候变化，用概率的方式解释特定的天气
我们无法100%确定天气事件的原因
极端主义还是温和主义
第7章 ？预测全球性流行病，基于特定政策的预估
已知的未知，未知的未知
群体智慧的局限
第8章 预测经济，避免意外的金融崩溃
有效的预测模型
用集合预测避免经济崩溃
第9章 ？预测冲突与合作，必须关注奇异向量的变动
冲突可以预测吗
有史以来最跨学科的挑战
第10章 ？根据最坏情况发生的可能性，做出正确的决策
可靠的概率有助于做出更好的决策
科学预测不会告诉你怎么做，但可以帮助你做出决策
第三部分 在混沌宇宙中，理解量子世界与人类
第11章 ？重新审视量子世界的不确定性
理解量子世界的不可分割性
宇宙不变集假设
第12章 ？大脑中的噪声，我们如何成为创造性的物种
关键的创造性洞见都发生在放松的一刻
过度分析会让我们陷入决策瘫痪
第13章 我们拥有自由意志与意识吗
自由意志从何而来
意识从何而来
上帝的多面性
致 谢
注释与参考文献
内容摘要
在我们努力认知和掌控世界的进程中，似乎总是执着地追寻着确定性的答案。比如，面对“今年冬天会下雪吗”“时下的热门专业在未来依然热门吗”“金融危机会再次发生吗”“未雨绸缪是必要的吗”“海啸、森林大火等灾难可以避免吗”“流行病可以得到有效控制吗”这类问题时，我们本能地期望能得到一个简单明确的“是”或“否”的回答。 然而，牛津大学物理学教授、大英帝国勋章获得者蒂姆·帕尔默在《怀疑的首要性》一书中，提出了一个极具颠覆性的观点。他通过对量子物理的随机性、气候变化的不可预测性等现象的深入研究，指出世界的本质充满了不确定性，它是非周期性且不可预测的。这种不确定性广泛存在于各个领域，不仅体现在自然科学范畴，如量子物理中粒子行为的随机性、气候变化难以精准预测，还延伸至社会决策、经济投资等复杂系统内。在这些复杂系统中，各种因素相互交织、相互影响，使得未来的走向更加扑朔迷离。 在这样一个充满不确定性的世界里，如果我们仅仅依赖过往的经验、既定的理论以及自身所处的环境来做决策，极有可能引发严重的后果。因为过去的经验不一定适用于瞬息万变的当下，既有理论也可能无法解释新出现的复杂情况，而局部环境的认知更是难以涵盖世界的全貌。 因此，养成“怀疑”的思维方式显得尤为重要。 怀疑，绝非无端质疑。我们对世界的认识本质上就应该是怀疑的，怀疑不是我们认知能力的一个污点，而是我们认知的本质。它是我们对世界不确定性的理性回应，更是一种能够穿透事物表象、逼近本质的强大思维工具。在当今技术剧变与全球化深度交织的时代背景下，无论是个人在生活与事业中的决策，还是社会层面的治理，乃至整个人类文明的演进，这种“怀疑”的思维方式都发挥着至关重要的作用，它能帮助我们更加敏锐地感知变化，更加灵活地应对挑战，从而在充满变数的世界中稳健前行。
精彩内容
很多人可能都听说过蝴蝶效应，即一只蝴蝶在丛林中是否扇动过翅膀，将决定在很远的地方会不会形成一场风暴。然而，无论蝴蝶效应是否存在，天气预测模型都不可能呈现出地球上每个角落里所有微小的气流。就像丢失的马蹄钉一样，在呈现微小气流方面的小失误可能会迅速变成大失误，导致大规模天气模型中的巨大错误。但大多数时候，这样的情况不会发生。通常来说，在预测明天或后天的天气时，我们是否知道这些微小气流的存在其实并不重要。
然而，有时这些微小变化却会造成惊人的后果。
迈克尔·菲什（MichaelFish）是英国BBC电视台一位受人尊敬的天气预测员。他的预测并非每次都100%准确，但总的来说是可靠的，英国公众也相信他的话。至少，在1987年10月16日之前，情况一直是这样的。然后，一夜之间，他的名字就成了失败且失信的预测系统的代名词。
在10月15日的天气预报直播中，菲什说了一句著名的话:“今天早些时候，一位女士打电话给BBC，说她听说飓风就要来了。好吧，如果这位女士正在电视机前，请不要担心，天气预报表明不会有飓风!”然而，在16日凌晨，一场大风暴袭击了英格兰南部，就其强度而言，堪称300多年来袭击这个国家的最严重的一场风暴。1500万棵树被吹倒，22人死亡，经济损失超过30亿美元。显然，如果人们提早得知将有风暴来袭，他们就会把汽车从树下移开，将船只、起重机和飞机送往安全的地点，他们也会取消或推迟不必要的旅行。但所有人都相信菲什的预测，认为不会有风暴到来。
当日的早间新闻上几乎没有其他内容。BBC的新闻节目主持人对值班的天气预测员大加斥责:“好吧，你们这些家伙昨晚干得真不错......如果你们不能提前3小时预测几个世纪以来最严重的风暴，你们还有什么用?”英国人被激怒了，人们要求英国国家气象局局长约翰·霍顿(JohnHoughton)引咎辞职。尽管拥有超级计算机和卫星数据，这个为菲什提供天气预测数据的政府机构却未能履行其最基本的职责:向公众预警即将出现危及人身安全的异常天气。为什么会这样?我们将认识到，这其实缘于蝴蝶效应的间歇性。
2008年，全球金融市场毫无预警地崩溃，经济学家们经历了“菲什时刻”。英国央行首席经济学家安迪·霍尔丹(AndyHaldane)于2017年在英国政府研究所演讲时采用了这样的表述。霍尔丹认为，经济模型的问题比天气模型严重得多，前者“在世界发生大的转折时根本无法正常运作”。为什么会这样呢?经济从根本上说是否像一些著名经济学家认为的那样，比天气和气候更难以预测?抑或说，2008年的金融危机其实更像英国1987年风暴，表明经济体系中微小的不确定性会逐步升级，进而在宏观经济层面上完全丧失可预测性?蝴蝶效应的间歇性也适用于经济领域吗?在本书的第一部分中，我将解释为什么蝴蝶效应具有全面的间歇性，以及人们为什么会错误地相信天气乃至经济一类的系统是可预测的。事实上，我将说明连行星这一类运动如钟表般可预测的天体也会出现它的菲什时刻。这些观点的基础是我称之为“混沌几何学”的理论。它是一门由气象学家洛伦茨创立的分形几何学，我认为它的重要性不亚于爱因斯坦的相对论及薛定谔和海森堡的量子力学理论。如果以“混沌几何学”替代“怀疑的首要性”作为这本书的书名，我认为那也是一个合理的选择。
英国1987年风暴事件清楚地表明，人们需要预知蝴蝶效应什么时候是致命的，什么时候则相对安全。在本书的第二部分中，我阐述了在一些领域处理不确定性的实用方法，在这些领域中，给出可靠的预测对每个人自身的幸福乃至社会的整体福祉至关重要。例如，世界各地的气象服务机构现在在预报天气时不再仅仅运行一次模型，而是在所谓的“集合预测”中将模型运行大约50次。这50次运行的初始条件基本上是相同的，差别在于一些微小的“蝴蝶翅膀的扇动”，即模型可以分辨的最小规模的不确定干扰。除此之外，一些随机性因素或噪声也被加入借助计算机进行运算的天气方程中，以体现计算机模型也具有不确定性这一事实。当大气条件特别不稳定时，就如1987年风暴发生之时，集合中的单个模型的运行结果会很快发生离散。而在其他情况下，它们通常只会非常缓慢地离散。通过观察集合中单个模型之间在预测期间微小差异的增速，预报员就能避免再次被类似1987年风暴那样的不可预测的突发事件所捉弄。
集合预测系统发展的结果之一，正是我们现在经常在天气应用软件中看到的一个变化，即重要的天气预测变量往往以概率的形式表示，如下雨概率。这个概率是对集合中50个模型所预测的下雨概率求平均值后计算出来的。用户可能不喜欢这种带有不确定性的概率式预报，毕竟他们只是想知道是否会下雨。但是，这种概率式预报为救援机构提供了一个客观的依据，使它们能够在有可能发生的极端天气事件出现前采取行动，而不再像以前那样被动地等待。这种做法被称为“预期行动”。这一类概率集合技术现在还被用于预测数十年或更长时间内的气候变化。
本书的第二部分探讨了在流行病、经济和冲突事件等具有重要社会影响的领域中集合预测技术的发展。实际上，新冠病毒感染疫情期间，用于预测疫情引发的住院和死亡人数的多模型集成方法得到了迅速发展。政府间气候变化专门委员会则采用类似的多模型方法估算今后的气候变化幅度。我们用这些集合方法进行气候预测的经验可用于评估其在疫情预测中的优、缺点。
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