Действительно, если мы рассматриваем устройство, которое могло бы использовать каким-нибудь полезным образом некие (гипотетические) невычислимые составляющие физических законов, то разумно предположить, что оно не должно зависеть от произведения измерений с неограниченной точностью. Но возможно, я сейчас стараюсь рассуждать слишком строго. Предположим, что у нас имеется физическое устройство, которое в силу известных теоретических причин реализует некоторую интересную математическую процедуру неалгоритмического характера. Тогда поведение этого устройства — при условии, что мы имеем возможность точно удостовериться в этом — позволило бы получать правильные ответы на последовательность математически содержательных вопросов, для решения которых не существует алгоритма (подобно вопросам, рассмотренным в главе 4). Любой наперед заданный алгоритм на определенной стадии такого процесса дал бы сбой — тогда как наше устройство на той же стадии выдало бы некоторый новый результат. Действительно, это устройство могло бы осуществлять изучение некоторого физического параметра со все большей и большей точностью, необходимой для дальнейшего продвижения по списку вопросов. Однако мы действительно получим нечто новое от нашего устройства на какой-то конечной стадии точности, по крайней мере пока нам не удастся найти усовершенствованный алгоритм для ответа на указанную последовательность вопросов: затем нам следовало бы повысить точность, чтобы продвинутся еще дальше — до тех пор, пока наш усовершенствованный алгоритм не окажется бессилен.

Тем не менее, создается впечатление, что даже все возрастающая точность в определении физического параметра неудобна в качестве способа кодирования информации. Гораздо предпочтительнее было бы получать нашу информацию в «дискретной» (или «цифровой») форме. В этом случае ответы на вопросы, расположенные все дальше и дальше от начала списка, могли бы быть получены путем рассмотрения все большего количества дискретных единиц или, быть может, путем повторного рассмотрения некоторого фиксированного набора дискретных единиц, где требуемая неограниченная информация распределялась бы по все более длинным временным интервалам. (Мы могли бы представить себе, что эти дискретные единицы построены из частей, каждая из которых может находиться в одном из двух состояний — «вкл.» или «выкл.» — подобных единицам и нулям в описании машины Тьюринга, приведенном в главе 2.) Для этого нам, как представляется, требуются такие устройства, которые могли бы принимать (отличимые) дискретные состояния и, совершив определенные эволюции в соответствии с динамическими законами, снова перейти в один из наборов дискретных состояний. Если бы это было так, то мы могли бы избежать необходимости изучать каждое устройство с произвольно высокой степенью точности.

Возникает вопрос: действительно ли гамильтоновы системы ведут себя подобным образом? Необходимым условием для этого, видимо, должна быть некоторая устойчивость в поведении системы, позволяющая четко устанавливать, в каком из таких дискретных состояний находится наше устройство. При этом желательно будет зафиксировать это состояние (по крайней мере на некоторый достаточно продолжительный период времени) и добиться того, чтобы оно (устройство) не дрейфовало из одного состояния в другое. Кроме того, если система оказывается в этих состояниях с небольшой погрешностью, то нам бы не хотелось, чтобы погрешности накапливались; наоборот: мы будем требовать, чтобы такие погрешности со временем сглаживались. К тому же, наше искомое устройство должно было бы состоять из частиц (или каких-то других подэлементов), которые с необходимостью описывались бы в терминах непрерывных параметров, причем каждое отличимое «дискретное» состояние покрывало бы некоторый диапазон значений этих непрерывных параметров. (Например, можно представлять разные дискретные состояния с помощью частицы, лежащей либо в одном, либо в другом ящике. Чтобы указать, что частица действительно находится в одном из них, мы будем говорить, что координаты положения частицы принадлежат определенному диапазону значений.) С точки зрения фазового пространства это означает, что каждая из «дискретных» альтернатив должна соответствовать некоторой области в фазовом пространстве так, чтобы различные точки фазового пространства, принадлежащие одной и той же области, отвечали бы одному и тому же состоянию нашего устройства (рис. 5.12).

Предположим теперь, что наше устройство стартует из точки фазового пространства, принадлежащей некоторой области R₀. которая соответствует одной из таких возможностей. Мы будем считать, что область R₀ перемещается вдоль гамильтонова векторного поля до тех пор, пока в момент времени t она не переходит в область R_t Представляя себе такое развитие событий, мы тем самым описываем эволюцию нашей системы во времени при всех возможных начальных состояниях, соответствующих одной и той же альтернативе (рис. 5.13).

Вопрос об устойчивости (в том смысле, в каком мы трактуем устойчивость здесь) сводится к вопросу о том, остается ли с ростом t область R_t локализованной или начинает расплываться по всему фазовому пространству. Если область R_t со временем сохраняет конечный объем, то мы будем говорить, что наша система демонстрирует устойчивое поведение. Точки фазового пространства, близкие друг к другу (настолько, что они соответствуют конкретным физическим состояниям системы, которые существенно похожи друг на друга), остаются близкими, и погрешности в указании их положения со временем не увеличиваются. Любое чрезмерно сильное расплывание начальной области R₀ в результате приводит к появлению непредсказуемой составляющей в поведении системы.

А что вообще можно сказать о гамильтоновых системах? Стремятся ли области фазового пространства расплываться со временем или все-таки нет? Казалось бы, при такой общей постановке проблемы сказать о ней можно будет немного. Однако для гамильтоновых систем существует весьма красивая теорема, принадлежащая выдающемуся французскому математику Жозефу Лиувиллю (1809–1882), которая утверждает, что объем любой области фазового пространства должен оставаться постоянным при любых изменениях состояния системы, происходящих в соответствии с уравнениями Гамильтона. (Разумеется, размерность «объема» следует понимать в смысле размерности фазового пространства.) Следовательно, объем каждой области R_t должен быть таким же, как объем исходной области R₀. На первый взгляд теорема Лиувилля позволяет утвердительно ответить на вопрос об устойчивости гамильтоновых систем. В силу того, что размер исходной области (в смысле ее объема в фазовом пространстве) не может возрастать, создается впечатление, будто наша исходная область не может со временем расплываться по всему фазовому пространству.

Однако такое впечатление обманчиво, и, немного поразмыслив над этим, мы поймем, что в действительности может произойти прямо противоположная ситуация! На рис. 5.14 я попытался наглядно изобразить такое поведение системы, которое можно было бы ожидать в общем случае.