深度解读2021年诺贝尔物理学奖——平衡混沌与秩序的复杂(4)

延伸阅读：2. 随机中如何涌现有序
既然如此简化版的天气系统都是混沌无序的，那是不是说真实的天气或者更大尺度的气候特征就更加无序和不可预测了呢？
今年诺贝尔物理学奖的头两位得主，Syukuro Manabe和Klaus Hasselmann的工作却否定了这个结论。他们发现，当我们从更大尺度去考虑天气甚至全球气候这样更大系统的时候，我们不仅能够预测全球大尺度气候系统的宏观行为，甚至还可以评估人类的碳排放怎样对全球气候造成影响。即使在微观尺度，混沌效应的确存在，但当我们考虑全球气候变暖这样的更大尺度问题时，混沌效应所产生的混乱、不确定性就可以被视为噪音涨落而忽略掉，从而得到确定性的结论。
这种将无序作为噪音处理的做法，其实我们一点都不陌生。因为，统计学就在做这样的事儿。
比如，我们为什么要对一个事物进行多次测量而取平均值呢？就是因为每一次测量可能存在着误差，而把多次测量的结果加起来，就有可能让这些误差相互抵消掉，从而得到更稳定、靠谱的结果。
除了均值以为，物理学家更喜欢用“涨落”来描述像极端天气或股票涨落这样随机系统的物理量，它描述了这些随机量偏离系统均值的程度。
讲一个我自己的例子。这次十一假，我带小孩在饭店吃饭，她很快就吃完了，然后就闲着无聊，要玩我手机。我不想给她，又怕她哭闹。于是，我灵机一动，给她出了一道题目：“你去数一数这个饭店里一共有多少男的，有多少女的。我保证：这男人数量和女人数量的差，不会多于10个人。你信不信？不信？那你自己去数吧！”
于是，她果然去一个桌一个桌子数人去了。过了好一会儿，她跑回来说，“男的有62个，女的有55个，相差是……，7个。诶？果然在10以内。爸爸，你是怎么知道的？”
我神秘地一笑：“你以后好好学数学，你就知道了。”
其实，聪明人不难看出来，这个问题完全可以转化为一个醉汉游走的问题：假设一个醉汉在一条街道上随机游走，他可能以1/2的概率向前走一步，也有可能以1/2概率向后走一步。那么，经过100步以后，你能估计出醉汉离起点有多远吗？你只要把男人映射为往前走，女人映射为往后走，走的步数映射为饭店里的人数，你就可以找到两个问题的完美对应。
那么，这个问题怎么解呢？我们不得不把大名鼎鼎的爱因斯坦搬出来了。因为他早在1905年的时候，就给出了随机游走这类问题的一套精辟的解法。