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    Processos aleatórios moldam a ciência e a matemática:pesquisadores propõem uma estrutura probabilística unificada

    Extraído do artigo "Um modelo estocástico de matemática e ciências". Crédito:Kinney &Wolpert, 2024


    Um certo átomo de trítio decairá em um certo tempo? De acordo com a nossa ciência actual, esta questão relativa aos fenómenos físicos deveria ser respondida através de amostragem a partir de uma distribuição de probabilidade, um processo não muito diferente de girar uma roleta ou lançar dados. No entanto, um artigo em Foundations of Physics sugere que o mesmo poderia ser verdade para uma questão relativa a fenómenos matemáticos, mesmo uma questão tão prosaica como "quanto é 2+2?"

    O professor do SFI David Wolpert, um físico, e ex-bolsista do SFI Omidyar David Kinney, um filósofo e cientista cognitivo, propõe uma estrutura probabilística unificada para descrever a matemática, o universo físico, e até mesmo descrever como os humanos raciocinam sobre ambos.

    Na sua estrutura, a matemática e a ciência são ambas representadas como um processo de fazer e responder perguntas. A maneira como um determinado matemático ou cientista responde a uma pergunta dependerá das probabilidades que ele atribui a diferentes respostas. Numa extensão do formalismo básico, estas mesmas probabilidades também determinam quão correctamente aquele matemático ou cientista responde a essas questões.

    Para ilustrar, digamos que você responda a uma questão de matemática agora e, num futuro distante, alguns matemáticos respondam à mesma pergunta. A exatidão da sua resposta depende de como suas probabilidades correspondem às deles. (Na física, sua correção envolveria experimentos físicos, não futuros físicos.)

    A aleatoriedade permeia todas as partes do processo de pergunta e resposta, desde a seleção da pergunta até a resposta dada. Isso resulta em um benefício importante da estrutura proposta:uma justificativa nova e formal para dois atalhos de bom senso em ciência e matemática – acreditar mais fortemente em ideias apoiadas por múltiplas linhas de evidência e acreditar mais fortemente em ideias que melhor explicam algo que você já acredito.

    Mais informações: David H. Wolpert et al, Um modelo estocástico de matemática e ciência, Fundamentos da Física (2024). DOI:10.1007/s10701-024-00755-9
    Fornecido pelo Santa Fe Institute



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