Текст книги "До конца времен. Сознание, материя и поиск смысла в меняющейся Вселенной"

Автор книги: Брайан Грин

сообщить о нарушении

Текущая страница: 3 (всего у книги 5 страниц)

Паровая машина

Конечно, мне не придет в голову предположить, что смысл жизни прячется где-то в жарких глубинах шумной паровой машины. Но понимание способности паровой машины впитывать в себя жар горящего топлива и использовать его для приведения в циклическое движение колес локомотива или лопаток шахтного насоса оказывается необходимым для понимания того, как энергия – любого сорта и в любых обстоятельствах – эволюционирует во времени. А то, как эволюционирует энергия, оказывает глубокое влияние на будущее материи, разума и любых структур во Вселенной. Так что давайте спустимся с горних высот жизни и смерти, цели и смысла к непрестанному грохоту и пыхтению паровой машины XVIII в.

Научная основа паровой машины проста, но оригинальна: испаренная вода (пар) расширяется при нагревании и тем самым порождает давление. Паровая машина задействует этот эффект. Она нагревает емкость, наполненную паром и закрытую сверху плотно прилегающим поршнем, который может свободно скользить вверх и вниз по ее внутренней поверхности. Когда нагретый пар расширяется, он с силой выталкивает поршень, и направленное вовне усилие может быть использовано для вращения колеса, привода мельницы или ткацкого станка. Затем пар, растративший энергию на это усилие, остывает и поршень соскальзывает вниз в начальное положение, где и остается в готовности снова быть вытолкнутым вверх, когда пар вновь нагреется; этот цикл будет повторяться до тех пор, пока горит топливо, нагревающее емкость с паром[19]19
  Разумеется, это очень упрощенное описание паровой машины, построенной на основе так называемого цикла Карно, содержащего четыре этапа: (1) пар в емкости поглощает тепло от источника (описываемого обычно как тепловой резервуар) и толкает поршень, производя работу при постоянной температуре; (2) емкость отключается от источника тепла, и пар продолжает толкать поршень, производя теперь работу с одновременным падением температуры пара (но его энтропия при этом постоянна, ведь теплопередачи нет); (3) затем емкость подключается ко второму тепловому резервуару, температура которого ниже, чем температура первого, и при этой более низкой постоянной температуре производится работа по возвращению поршня в первоначальную позицию, в процессе излишнее тепло сбрасывается; (4) наконец, емкость отсоединяется от холодного резервуара, над поршнем продолжает выполняться работа; поршень возвращается в первоначальное положение, а температура пара при этом вновь поднимается до первоначального уровня. После этого цикл начинается с начала. В реальной паровой машине – в отличие от теоретической, которую мы анализируем математически, – эти этапы (или сравнимые с ними) реализуются разными способами, диктуемыми инженерными и практическими соображениями.


[Закрыть].

История фиксирует ключевую роль, которую паровая машина сыграла в промышленной революции, однако вопросы, которые она поставила перед фундаментальной наукой, имели не меньшее значение. Можем ли мы разобраться в паровой машине с математической точностью? Существует ли предел эффективности, с которой она способна преобразовывать тепло в полезное действие? Имеются ли в базовых процессах, протекающих в паровой машине, аспекты, не зависящие от деталей механической конструкции и используемых материалов и относящиеся, таким образом, к универсальным физическим принципам?

Ломая голову над этими вопросами, французский физик и военный инженер Сади Карно положил начало новому направлению науки – термодинамике, изучающей теплоту, энергию и работу. По продажам трактата Карно «Размышления о движущей силе огня и о машинах, способных развивать эту силу»[20]20
  Карно С. Размышления о движущей силе огня и о машинах, способных развивать эту силу. – М.: Государственное издательство, 1923.


[Закрыть] издания 1824 г., впрочем, об этом никак невозможно было догадаться. И хотя идеи Карно были восприняты далеко не сразу, на протяжении следующего столетия им суждено было вдохновить ученых на создание принципиально нового взгляда на физику.

Статистический взгляд

Традиционный научный взгляд, сформулированный в математическом виде Исааком Ньютоном, состоит в том, что физические законы выдают точные и недвусмысленные предсказания касательно движения вещей. Назовите мне пространственное положение и скорость объекта в конкретный момент, перечислите действующие на него силы – а остальное сделают Ньютоновы уравнения, предсказывающие траекторию объекта в дальнейшем. Будь то Луна, удерживаемая тяготением Земли, или бейсбольный мяч, который вы только что отправили в полет, предсказания эти, что подтверждается наблюдениями, совершенно точны и сходятся точка в точку.

Но в этом-то все и дело. Если взять школьную физику, то в ней – как вы, возможно, вспомните – при анализе траекторий макроскопических объектов мы обычно, даже не оговаривая этого, принимаем огромное множество упрощений. Для Луны и бейсбольного мяча мы забываем об их внутреннем строении и считаем, что то и другое представляет собой точечную массивную частицу. Это довольно грубое приближение. Даже крупинка соли содержит в себе около миллиарда миллиардов молекул, а ведь это всего лишь крупинка соли. Тем не менее когда Луна обращается по орбите вокруг Земли, нам, как правило, нет дела до беспорядочного движения той или иной молекулы, обитающей в пыльном Море Спокойствия. Когда бейсбольный мяч несется к цели, нам нет дела до колебаний той или иной молекулы в его пробковой сердцевине. Нас интересует только общее движение Луны или мяча. А для этого достаточно применить законы Ньютона к этим упрощенным моделям – и дело в шляпе[21]21
  Представление бейсбольного мяча в виде единичной массивной частицы без внутренней структуры – грубая аппроксимация этого самого мяча. Однако применение Ньютоновых законов к этой приближенной модели мяча дает точное классическое движение центра масс мяча. Для движения центра масс третий закон Ньютона гарантирует, что все внутренние силы уравновешивают друг друга, поэтому движение центра масс зависит исключительно от приложенных к мячу внешних сил.


[Закрыть].

Эти успехи лишь подчеркивают проблему, с которой столкнулись физики XIX в., занимавшиеся паровыми машинами. Горячий пар, выталкивающий поршень двигателя, состоит из громадного количества молекул воды, там может быть триллион триллионов частиц. Мы не можем игнорировать эту внутреннюю структуру, как при анализе движения Луны или бейсбольного мяча. Именно движение этих частиц – то, как они сталкиваются с поверхностью поршня, отскакивают от нее, сталкиваются со стенками цилиндра и вновь потоком устремляются к поршню, – лежит в основе работы двигателя. Проблема в том, что никто и нигде, каким бы гениальным он ни был и какие бы мощные компьютеры ни использовал, ни при каких обстоятельствах не сможет рассчитать все индивидуальные траектории, по которым движется такое громадное множество молекул воды.

Что же, тупик?

Можно счесть и так. Но оказывается, нас может спасти смена точки зрения. Большие совокупности иногда открывают возможности для значительных упрощений. Наверняка сложно и даже невозможно точно предсказать, когда вы в следующий раз чихнете. Однако если расширить наш взгляд до более крупного множества всех людей на Земле, то мы сможем предсказать, что в следующую секунду во всем мире раздастся приблизительно 80 000 чиханий[22]22
  В исследовании под заголовком «Как часто чихают и сморкаются нормальные люди?» (B. Hansen, N. Mygind, «How often do normal persons sneeze and blow the nose?» Rhinology 40, no. 1 [Mar. 2002]: 10–12) утверждается, что в среднем люди чихают примерно раз в сутки. Поскольку людей на Земле около 7 млрд, это дает нам 7 млрд чиханий в сутки на весь мир. В сутках 86 400 секунд, поэтому получаем около 80 000 чиханий в секунду в мире.


[Закрыть]. Суть в том, что при переходе на статистический взгляд численность населения Земли становится ключом – а не препятствием – для прогностической силы. Большие группы часто демонстрируют статистические закономерности, отсутствующие на уровне отдельных объектов.

Аналогичный подход к большим группам атомов и молекул применили Джеймс Клерк Максвелл, Рудольф Клаузиус, Людвиг Больцман и многие другие их коллеги. Ученые выступили за то, чтобы отбросить подробное рассмотрение индивидуальных траекторий в пользу статистических утверждений, описывающих среднее поведение больших наборов частиц. Они показали, что такой подход не только упрощает математические вычисления, но и позволяет количественно определить как раз самые важные физические характеристики. Давление, оказываемое на поршень паровой машины, к примеру, едва ли зависит от точной траектории движения той или иной отдельной молекулы воды. Напротив, давление это возникает в результате среднего движения триллионов и триллионов молекул, ежесекундно врезающихся в поверхность поршня. Именно это важно – и именно статистический подход позволил ученым сделать вычисления.

В нашу эпоху опросов общественного мнения, популяционной генетики и больших данных вообще сдвиг в сторону работы со статистикой, возможно, покажется не слишком радикальным. Мы уже привыкли к мощи статистических выводов, сделанных на основании изучения больших групп. Но в XIX в. и начале XX в. статистические рассуждения были отступлением от жесткой точности, определявшей до этого физику. Не забывайте также, что вплоть до начала XX в. можно было найти вполне уважаемых ученых, которые отрицали существование атомов и молекул – фундамента статистического подхода.

Несмотря на отрицателей, статистическому подходу не потребовалось много времени, чтобы доказать свою полезность. В 1905 г. сам Эйнштейн количественно объяснил беспорядочное, дерганое движение зерен пыльцы в стакане с водой как результат непрерывной бомбардировки их молекулами H₂O. После этого успеха нужно было быть законченным чудаком, чтобы сомневаться в существовании молекул. Более того, растущий объем теоретических и экспериментальных исследований показывал, что выводы, сделанные на основании статистического анализа больших наборов частиц – описаний того, как они летают по емкостям, наталкиваясь на стенки и оказывая таким образом давление на ту или иную поверхность, или приобретают такую-то плотность, или остывают до определенной температуры, – соответствовали экспериментальным данным с такой точностью, что не оставалось никакой возможности усомниться в объяснительной силе этого подхода. Так родился статистический подход к тепловым процессам.

Все это стало великим триумфом и позволило физикам понять работу не только паровой машины, но и широкого спектра тепловых систем – от атмосферы Земли до солнечной короны и огромного множества частиц, кишащих внутри нейтронной звезды. Но какое отношение это имеет к представлению Рассела о будущем, к его прогнозу о том, что Вселенная медленно движется навстречу смерти? Хороший вопрос. Держитесь, мы уже на подходе, но нужно сделать еще пару шагов. Следующий состоит в том, чтобы, опираясь на все эти открытия, пролить свет на главное качество будущего: оно принципиально отличается от прошлого.

Отсюда туда

Разница между прошлым и будущим – основа и одновременно поворотный пункт человеческого опыта. Родились мы в прошлом. Умрем в будущем. В промежутке мы становимся свидетелями бесчисленных происшествий, разворачивающихся через последовательность событий, которые, если рассмотреть их в обратном порядке, покажутся абсурдными. Ван Гог написал «Звездную ночь», но не смог бы потом снять лежащие завитками краски обратными движениями кисти, восстановив холст в его девственной чистоте. «Титаник» проехался бортом по айсбергу, вскрыв корпус, и потом уже не мог дать двигателями задний ход, вернуться по той же траектории – и сделать корпус вновь целым. Каждый из нас вырастает и стареет, и невозможно заставить стрелки наших внутренних часов двигаться вспять – невозможно вернуть юность.

Необратимость – центральное свойство всякого развития, и можно было бы подумать, что мы с легкостью определим его математические истоки в рамках законов физики. Несомненно, мы должны были бы иметь возможность указать на что-то конкретное в уравнениях – то, что гарантирует, что хотя все вокруг может изменяться отсюда туда, математика запрещает изменениям протекать оттуда сюда. Но на протяжении сотен лет все уравнения, полученные нами, не в состоянии были это подтвердить. Наоборот, по мере того как законы физики непрерывно уточнялись и дорабатывались, проходя через руки Ньютона (классическая механика), Максвелла (электромагнетизм), Эйнштейна (релятивистская физика) и десятков ученых, ответственных за квантовую физику, одна черта оставалась неизменной: законы упрямо сохраняли полную нечувствительность к тому, чтó мы, люди, называем будущим и чтó мы называем прошлым. При заданном состоянии мира математические уравнения описывают развертывание событий в направлении будущего или в направлении прошлого совершенно одинаково. Для нас эта разница важна, да еще как, но законы не обращают на нее внимания и придают ей значение не больше, чем тому обстоятельству, отсчитывают ли часы на стадионе время, прошедшее от начала матча, или время, оставшееся до его конца. И это означает, что если законы допускают какую-то конкретную цепочку событий, то эти же законы обязательно допускают также и обратную ей последовательность[23]23
  Данное мной описание годится для краткого обзора, но существуют экзотические физические системы, в которых для того, чтобы разрешить обратную последовательность событий, мы должны подвергнуть систему еще двум манипуляциям, помимо обращения времени: мы должны также заменить все заряды частиц на обратные (так называемое зарядовое сопряжение) и заменить роли лево– и правосторонности (так называемая замена четности). Законы физики, как мы их сегодня понимаем, неизменно уважают совокупную замену всех трех этих знаков, о чем свидетельствует утверждение, известное как CPT-теорема (где C означает charge conjugation, то есть зарядовое сопряжение, P – parity reversal, то есть смену четности, а T – time reversal, то есть обращение времени).


[Закрыть].

В студенческие годы, когда я впервые узнал об этом, данный факт поразил меня и показался лишь чуть-чуть не дотягивающим до нелепости. В реальном мире мы не видим, чтобы олимпийские прыгуны в воду вылетали из бассейна ногами вперед и спокойно приземлялись на трамплине. Мы не видим, чтобы осколки цветного стекла подскакивали бы с пола и вновь собирались в лампу в стиле Тиффани. Отрывки из фильмов, пущенные задом наперед, так забавляют нас именно потому, что происходящее при этом на экране принципиально отличается от того, что мы встречаем в действительности. И все же, если верить математике, события, происходящие в перевернутых видеоклипах, полностью соответствуют законам физики.

Почему же тогда мы получаем такой односторонний опыт? Почему мы всегда видим, как события разворачиваются в одном временнóм направлении и никогда – в другом? Ключевая часть ответа на эти вопросы заключается в понятии энтропии – концепции, которая принципиально важна для нашего понимания космического хода вещей.

Энтропия: первый заход

Энтропия относится к самым неоднозначным концепциям фундаментальной физики, но этот факт нисколько не снижает культурную потребность в использовании этого слова при описании повседневных ситуаций, которые развивались от порядка к хаосу или, проще говоря, от хорошего к плохому. Для разговорного языка это нормально; временами я и сам поминаю энтропию в подобных ситуациях. Но, поскольку научная концепция энтропии должна служить проводником в нашем путешествии – и она же лежит в основе мрачного представления Рассела о будущем, – давайте познакомимся с более точным смыслом этого понятия.

Начнем с аналогии. Представьте, что вы энергично трясете мешочек с сотней монет, а затем высыпаете их на обеденный стол. Если бы при этом вы обнаружили, что все монеты выпали орлом, то наверняка удивились бы. Но почему? Это кажется очевидным, но на самом деле тут полезно как следует подумать. Отсутствие на столе даже одной-единственной решки означает, что каждая из сотни монет, случайным образом переворачиваясь в воздухе, отскакивая и сталкиваясь с другими монетами, должна была лечь на стол орлом кверху. Все без исключения. Это круто. Получение такого уникального результата – трудная задача. Сравните: если мы рассмотрим хотя бы чуть иной результат – скажем, на столе одна решка (а остальные 99 монет по-прежнему лежат орлом), то для получения такой ситуации существует 100 разных способов: этой единственной решкой может стать первая монета, или вторая, или третья и так далее вплоть до сотой. Таким образом, получить 99 орлов в 100 раз проще – этот исход в 100 раз более вероятен, – чем получить 100 орлов.

Продолжим. Нетрудно прийти к выводу, что существует 4950 различных способов получить две решки (решками падают первая и вторая монеты; первая и третья; вторая и третья; первая и четвертая и так далее). Еще немного рассуждений – и мы обнаруживаем, что существует 161 700 различных способов получения трех решек, почти 4 млн способов получения четырех решек и примерно 75 млн способов получения пяти решек. Подробности вряд ли имеют значение; я говорю об общей тенденции. Каждая дополнительная решка на столе сильно увеличивает число вариантов, удовлетворяющих условию. Феноменально сильно. Число вариантов максимально при 50 решках (и 50 орлах), для которых существует приблизительно сто миллиардов миллиардов миллиардов возможных комбинаций (точнее, 100 891 344 545 564 193 334 812 497 256)[24]24
  Для двух решек расчет выглядит так: (100 × 99)/2 = 4950; для трех так: (100 × 99 × 98)/3! = 161 700; для четырех: (100 × 99 × 98 × 97)/4! = 3 921 225; для пяти: (100 × 99 × 98 × 97 × 96)/5! = 75 287 520; для 50 решек расчет таков: (100!/(50!)²) = 100 891 344 545 564 193 334 812 497 256.


[Закрыть]. Следовательно, выпадение 50 орлов и 50 решек примерно в сто миллиардов миллиардов миллиардов раз более вероятно, чем получение всех орлов.

Именно поэтому выпадение всех орлов стало бы для вас шоком.

Мое объяснение опирается на тот факт, что большинство из нас интуитивно анализирует набор монет – примерно так же, как Максвелл и Больцман призывали анализировать емкость с паром. Точно так же, как ученые отказались рассматривать пар молекула за молекулой, мы, как правило, не оцениваем случайный набор одинаковых монет монета за монетой. Мы не обращаем внимания – нам до этого дела нет! – что 29-я монета легла орлом кверху, а 71-я – решкой. Вместо этого мы смотрим на набор монет в целом. И нам важно число выпавших орлов в сравнении с числом решек: на столе больше орлов, чем решек, или решек, чем орлов? Вдвое больше? Втрое больше? Примерно одинаково? Мы заметим значительное изменение в соотношении орлов и решек, но случайные перестановки, сохраняющие это соотношение, – скажем, если перевернуть 23-ю, 46-ю и 92-ю монеты с решки на орла и одновременно перевернуть 17-ю, 52-ю и 81-ю с орла на решку, – выглядят практически одинаково. Вследствие этого я разбил все возможные исходы на группы, в каждой из которых конфигурации монет выглядят одинаково, и подсчитал населенность каждой группы, то есть число исходов вообще без решек, с одной решкой, с двумя решками и так далее, вплоть до числа исходов с 50 решками.

Главное здесь – понять, что эти группы имеют не одинаковое число членов. Даже близко не одинаковое. И тогда становится очевидно, почему вас шокирует выпадение при случайном броске одних только орлов (в этой группе ровно один член), чуть меньше шокирует выпадение при случайном броске одной решки (группа со 100 членами), еще чуть меньше шокирует обнаружение двух решек (группа с 4950 членами), но бросок, давший половину орлов и половину решек, заставит вас только зевнуть (в этой группе сто миллиардов миллиардов миллиардов членов). Чем больше элементов в заданной группе, тем с большей вероятностью случайный бросок даст результат, относящийся именно к этой группе. Размер группы имеет значение.

Если этот материал вам не знаком, то вы, может быть, не понимаете, что мы только что проиллюстрировали важную концепцию энтропии. Энтропия заданной конфигурации монет – это размер соответствующей группы, число конфигураций, практически неотличимых от заданной[25]25
  Точнее, энтропия есть логарифм числа членов в заданной группе. Эта важная математическая особенность гарантирует, что энтропия обладает разумными физическими свойствами (к примеру, когда две системы объединяют, их энтропии складываются), но при рассмотрении качественных свойств ее вполне можно проигнорировать. В главе 10 мы будем неявно пользоваться более точным определением, но пока хватит и этого.


[Закрыть]. Если похожих конфигураций много, данная конфигурация имеет высокую энтропию, если мало – низкую. При прочих равных условиях результат случайного броска скорее попадет в группу с высокой энтропией, поскольку в этой группе больше членов.

Эта формулировка также связана с бытовым употреблением слова «энтропия», о котором я упоминал в начале раздела. Интуитивно беспорядочные конфигурации (представьте себе письменный стол, хаотически заваленный документами, ручками и скрепками) обладают высокой энтропией, потому что предметы в них можно организовать множеством способов, при которых итоговая раскладка будет выглядеть практически одинаково; если случайным образом переложить беспорядочную конфигурацию, она все равно будет выглядеть беспорядочной. Упорядоченные конфигурации (представьте безупречно чистый стол, на котором все документы, ручки и скрепки аккуратно разложены по местам) обладают низкой энтропией, поскольку существует очень немного вариантов раскладки вещей, при которых вся система будет выглядеть так же. Как и в случае с монетами, высокая энтропия выглядит привлекательно, потому что беспорядочных раскладок гораздо больше, чем упорядоченных.

Энтропия: факты

Монеты особенно полезны, потому что прекрасно иллюстрируют подход, при помощи которого ученые разбираются с большими наборами частиц, составляющих физические системы, будь то молекулы воды, снующие туда-сюда в горячей паровой машине, или молекулы воздуха, летающие по комнате, где вы сейчас дышите. Как и с монетами, мы игнорируем детальную информацию об отдельных частицах (не важно, находится ли конкретная молекула воды или воздуха в каком-то определенном месте) и вместо этого группируем конфигурации частиц, которые выглядят практически одинаково. Для монет критерием одинаковости конфигураций служит соотношение орлов и решек, и, поскольку нас, как правило, не интересует, как легла конкретная монета, мы обращаем внимание только на общий вид конфигурации. Но что означает «конфигурации выглядят практически одинаково» для большого набора молекул газа?

Представьте себе воздух, наполняющий сейчас вашу комнату. Если вы похожи на меня и на остальных людей, то вам совершенно все равно, пролетает ли в настоящий момент вот эта молекула кислорода мимо окна или отскакивает ли вон та молекула азота от пола. Вам важно лишь, чтобы каждый раз при вдохе в легкие попадал достаточный для ваших нужд объем воздуха. Впрочем, есть еще пара характеристик, которые вас, скорее всего, интересуют. Если бы температура воздуха была так высока, что он сжег бы ваши легкие, вам бы это не понравилось. Или если бы давление воздуха было таким высоким (и вы не выровняли его с давлением воздуха, уже находящегося в ваших евстахиевых трубах), что у вас лопнули бы барабанные перепонки, вам бы это тоже не понравилось. Таким образом, вас интересует объем воздуха, его температура и давление. И кстати, это те самые макроскопические свойства, которые интересуют физиков со времен Максвелла и Больцмана по сей день.

Соответственно, для относительно большого набора молекул в некоторой емкости мы говорим, что различные конфигурации выглядят практически одинаково, если они наполняют один и тот же объем, имеют одинаковую температуру и оказывают одинаковое давление. Как с монетами, мы группируем похожие конфигурации молекул и говорим, что каждый член группы порождает одно и то же макросостояние. Энтропией макросостояния является число таких похожих конфигураций. Предполагая, что вы в настоящий момент не включаете комнатный обогреватель (влияющий на температуру), не устанавливаете в комнате непроницаемую перегородку (что изменило бы объем) и не закачиваете в комнату дополнительный кислород (что изменило бы давление в ней), постоянно изменяющиеся конфигурации молекул воздуха, порхающих туда-сюда по комнате, в которой вы в настоящий момент находитесь, можно отнести к одной и той же группе – они все выглядят практически одинаково, – поскольку все они приводят к совершенно одинаковым макроскопическим параметрам, которые вы и наблюдаете.

Разбивка по группам схожих конфигураций – это необычайно мощный подход. Случайным образом брошенные монеты с большей вероятностью попадают в группу с бóльшим количеством членов (с более высокой энтропией), и точно так же обстоит дело со случайным образом мечущимися в ограниченном объеме частицами. Понимание этого настолько же просто, насколько далеко идущие последствия все это имеет. Где бы ни находились частицы – в котле паровой машины, в вашей комнате или где угодно еще, – понимание типичных свойств самых обычных конфигураций (тех, что принадлежат к группам с самым большим количеством членов) позволяет нам предсказывать макроскопические свойства системы – те самые, что важны для нас. Конечно, это статистические предсказания, но вероятность того, что они окажутся точными, фантастически высока. А главное, мы добиваемся всего этого, избегая непреодолимой сложности анализа траекторий абсурдно большого количества частиц.

Таким образом, чтобы выполнить программу, нам необходимо отточить умение определять обычные (высокоэнтропийные) конфигурации частиц в противовес редким (низкоэнтропийным). То есть при заданном состоянии физической системы нам нужно определить, много или мало существует перестановок составляющих ее частей, при которых система по виду останется прежней. В качестве примера заглянем в наполненную паром ванную комнату сразу после того, как вы закончили нежиться под горячим душем. Чтобы определить энтропию пара, нужно посчитать число конфигураций молекул – их возможные положения и возможные скорости, – имеющих одинаковые макроскопические свойства, то есть одинаковый объем, температуру и давление[26]26
  В этом примере мы для простоты будем рассматривать только пар – молекулы H₂O, плавающие в вашей ванной комнате. Мы не будем обращать внимание на воздух и другие вещества, которые там тоже присутствуют. Мы проигнорируем также внутреннее строение молекул воды и будем рассматривать их как бесструктурные точечные частицы. Когда речь пойдет о температуре пара, помните, что жидкая вода превращается в пар при 100 ℃, но, если пар уже образован, его температуру можно поднять и выше этого значения.


[Закрыть]. Провести математический подсчет для набора молекул H₂O намного сложнее, чем для набора одинаковых монет, но делать это большинство студентов-физиков научаются ко второму курсу. Проще да и полезнее разобраться в том, какое качественное влияние объем, температура и давление оказывают на энтропию.

Сначала объем. Представьте, что порхающие молекулы H₂O собрались плотной кучкой в одном крохотном уголке вашей ванной и образовали там плотный комок пара. В такой конфигурации возможные перестановки молекул будут резко ограничены: передвигая молекулы воды в пространстве, вы должны будете удерживать их в пределах комка, иначе модифицированная конфигурация будет отличаться от первоначальной. В сравнении с этим при равномерном распределении пара по ванной игра в перестановки получится куда свободнее. Вы сможете менять местами молекулы, плавающие возле зеркала, с теми, что летают у светильника, а те, что летают вдоль занавески, с теми, что находятся у окна, – и при всем при том пар в ванной будет выглядеть совершенно одинаково. Отметьте также, что чем больше у вас ванная, тем больше места для распределения молекул, что также увеличивает число доступных конфигураций. Делаем вывод: меньшие по размеру и более плотные конфигурации молекул обладают меньшей энтропией, а бóльшие и равномерно распределенные – большей.

Теперь температура. Что мы подразумеваем под температурой на уровне молекул? Ответ известен. Температура – это средняя скорость множества молекул[27]27
  Физически температура пропорциональна средней кинетической энергии частиц, поэтому математически она вычисляется путем усреднения квадрата скорости каждой частицы. Для наших целей достаточно рассматривать температуру в терминах средней скорости – средней по величине.


[Закрыть]. Объект холоден, если средняя скорость его молекул низка, и горяч, если она высока. Так что определить, как температура влияет на энтропию, равнозначно тому, чтобы определить, как влияет на энтропию средняя скорость молекулы. И так же, как в случае с объемом, для качественной оценки нам много не потребуется. Если температура пара низка, то разрешенных перестановок – замен скоростей молекул – будет относительно немного: чтобы температура оставалась постоянной и гарантировала таким образом практическую одинаковость конфигураций, вы должны будете компенсировать любое увеличение скоростей отдельных молекул соответствующим снижением скоростей других молекул. Но проблема низкой температуры (низкой средней скорости молекул) в том, что понижать скорости вам особенно некуда – уткнетесь в нулевой предел. Поэтому доступный диапазон возможных скоростей молекул оказывается достаточно узким, а свобода по перераспределению этих скоростей ограничена. И наоборот, если температура высока, то и игра в перераспределение набирает обороты: с более высоким средним значением диапазон молекулярных скоростей (одни из которых выше среднего значения, другие – ниже) оказывается намного шире, что позволяет свободнее перемешивать скорости, сохраняя при этом среднее значение. Большее число практически одинаковых конфигураций скоростей молекул означает, что более высокой температуре соответствует более высокая энтропия.

Наконец, давление. Давление пара на вашу кожу или на стены ванной обусловлено столкновениями налетающих молекул H₂O, ударяющихся об эти поверхности: каждая молекула, налетая, дает крохотный толчок, так что чем больше молекул, тем выше давление. То есть для заданных температуры и объема давление определяется полным числом молекул пара в вашей ванной – величиной, влияние которой на энтропию можно оценить с величайшей простотой. Меньшее число молекул H₂O в вашей ванной (вы быстро приняли душ) означает меньшее число возможных перестановок, следовательно, более низкую энтропию; и наоборот, большее число молекул H₂O (вы долго нежились под душем) означает большее число возможных перестановок, так что энтропия окажется выше.

Резюмируем. Меньшее число молекул, более низкая температура или меньший объем дают нам более низкую энтропию. Большее число молекул, более высокая температура или больший объем соответствуют более высокой энтропии.

По итогам этого короткого разбора позвольте мне обратить ваше внимание на один подход к энтропии, не слишком точный, но позволяющий получить надежное и простое эмпирическое правило. Вероятность столкнуться с высокоэнтропийными состояниями всегда выше. Поскольку такие состояния могут быть реализованы огромным числом различных комбинаций составляющих систему частиц, они типичны, заурядны, легко воспроизводимы и встречаются на каждом шагу. Напротив, если вам вдруг встретится какое-нибудь низкоэнтропийное состояние, на него следует обратить внимание. Низкая энтропия означает, что существует гораздо меньше способов получить заданное макросостояние из его микроскопических ингредиентов, поэтому такие конфигурации найти трудно, они необычны, тщательно организованы и редки. Примите долгий горячий душ – и обнаружите пар равномерно распределенным по ванной: высокоэнтропийное и совершенно неудивительное состояние. Примите долгий горячий душ и представьте, что обнаружили весь пар собранным в идеальный небольшой кубик, плавающий перед зеркалом: низкоэнтропийное и чрезвычайно необычное состояние. Настолько необычное, что, случись подобное с вами, вам следовало бы с большим сомнением отнестись к варианту, что вы случайно столкнулись с одной из тех маловероятных вещей, которые иногда случаются. В принципе, это могло бы быть объяснением. Но я готов поставить на кон свою жизнь, что это объяснение неверно. Точно так же, как вы наверняка заподозрили бы неладное, увидев на столе 100 монет орлом кверху (вы заподозрили бы, к примеру, что кто-то специально перевернул все монеты, выпавшие решкой). При встрече с любой низкоэнтропийной конфигурацией следует искать какое-то неслучайное объяснение.

Подобная логика применима даже в таких обыденных, на первый взгляд, ситуациях, как находка яйца, муравейника или кружки. Упорядоченная, искусственная, низкоэнтропийная природа этих конфигураций требует объяснения. То, что беспорядочное движение в точности подходящих частиц случайно собрало их в яйцо, муравейник или кружку, теоретически возможно, но нереалистично. Мы чувствуем потребность найти более убедительные объяснения – и, разумеется, далеко ходить за ними не приходится: и яйцо, и муравейник, и кружка возникают благодаря тому, что какие-то определенные формы жизни собирают прежде случайные конфигурации частиц в окружающей среде и превращают их в упорядоченные структуры. Как и почему жизнь способна создавать такой изысканный порядок – отдельная тема, к которой мы обратимся в дальнейших главах. Пока же урок прост: низкоэнтропийные конфигурации следует рассматривать как критерий того, что порядок, который мы видим перед собой, возможно, обусловлен мощным организующим влиянием.

В конце XIX в. австрийский физик Людвиг Больцман, вооруженный этими идеями, многие из которых сам и выдвинул, считал, что может ответить на вопрос, с которого мы начали этот раздел: чем отличается будущее от прошлого? Его ответ опирался на понятие энтропии, определяемой вторым началом термодинамики.