一幅由光点组成的字样,被同一条规则反复搅动。起初还能认出轮廓,几步以后就只剩下散点。再往后,偶尔出现一点似曾相识的形状,却仍然不像原来的字。

到了第150步,它完整回来了。没有重新排列,没有播放倒带,甚至没有换一条规则。

这件小事,能把我们带到一个大得多的问题:一个系统能不能在很久以后,再次接近过去的状态?答案里既有漂亮的数学,也有必须说清的条件。

从天体的未来,走到动力学的回归

十九世纪末,奥斯卡二世支持的数学竞赛,把天体力学中的难题放到数学家面前。庞加莱因相关研究获奖,修订后的重要论文在1890年发表。他没有交出一套可以轻松算尽所有天体未来的通用答案,却发展出研究轨道整体性质的方法。[1]

在具有混沌行为的区域,两组非常接近的初始条件,后来可以产生很不一样的轨迹。知道运动规律,并不自动意味着拥有足够精确的初始数据,就能无限期预测细节;同时,也不能把每一种三体运动都叫作不可预测的混沌。

回归讨论的是另一个问题。它不要求我们逐步预报每个细节,而是问:在合适的条件下,轨迹会不会再次来到曾经所在的区域?

先把“此刻”放进一百格见方的世界

构造一个100×100的整数网格,用1122个亮点组成“此刻”。每个点的位置写成(x,y),然后同时更新:

新x = (2x + y) 对100取余;新y = (x + y) 对100取余。

例如,点(30,50)会先变成(10,80)。横向算出的110绕过边界,回到第10格;纵向的80则仍留在范围内。每个点都按相同规则移动,字样因此被拉伸、折回、切开,看起来越来越乱。

同一条规则,把打散的1122个点带回原样自行构造100乘100整数网格上的此刻字样,以x新等于2x加y、y新等于x加y并对100取模反复计算。矩阵行列式1,映射可逆,所示图案首次在150步回到原样。这是有限网格的精确循环演示。第0步第1步第10步第75步第149步第150步
自行构造的点阵字样,按100×100网格上的阿诺德猫映射计算;各幅点数均为1122,第150步精确复原。图案与计算数据独立生成,属于有限网格演示。

这是一种阿诺德猫映射的有限网格版本。对应矩阵的行列式是1,所以在这里可以唯一逆推:旧x = 新x − 新y,旧y = −新x + 2新y,仍然对100取余。点不会被两个旧位置挤到同一个新位置,信息也没有被擦掉。

本例的变换连续做150次,矩阵在模100下成为单位矩阵;因此所有网格位置都复原。这里构造的字样,首次完整复原也恰好发生在第150步。完整点阵和计算数据可以用来复算。

def step(points, n=100):
    return {((2*x + y) % n, (x + y) % n)
            for x, y in points}

points = {(30, 50), (1, 2), (70, 15)}
original = points.copy()
for _ in range(150):
    points = step(points)
assert points == original

为什么先重复的,必须是起点

有限个状态不断演化,迟早会重复某一个状态。但仅有“状态有限”,还不保证回到最初:一条规则完全可能把许多状态都送进同一个终点,再也出不来。

猫映射多了可逆这个条件。假如第一次重复的是中途状态,它的两个前一状态就必须相同;再往前追,又必须相同。一路追下去,所谓“中途第一次重复”就站不住了。轨迹从开始就位于一个循环中,最终会回到起点。

所以,画面看起来乱,并不等于规则丢失了信息。第75步出现的模糊轮廓、第149步仍然陌生的线条,与第150步的复原,都是同一个变换的结果。

连续系统:“回来”通常是任意接近

现实中的位置和速度常用连续变量描述,状态不再只有一万个格子。庞加莱回归定理采用了更一般的条件:状态空间具有有限测度,演化保持这个测度。在这样的系统里,对几乎所有初始状态,轨迹会无限次回到起点附近。[2]

“几乎所有”允许测度为零的例外;“附近”则允许把误差要求取得任意小,不能直接改成每个原子都丝毫不差地重放。

在满足条件的哈密顿系统中,刘维尔定理提供了相空间体积保持的性质。相空间同时记录位置、动量等信息;其中一团状态可以被拉长、折叠,形状改变,总体积仍保持。空间上的盒子够小,并不自动替代这些动力学条件。

要求更接近,通常也意味着等待更长。用一个可以明确计算的例子:在一圈长度为1的圆环上,每步前进(√5−1)/2圈,从0出发,以绕环的最短距离衡量“接近”。

允许的距离第一次满足条件当时距起点约多远
小于0.085圈第8步0.0557圈
小于0.0425圈第13步0.0344圈

这里的8和13来自这条指定轨迹,150来自前面的有限网格;都不是回归定理给所有系统的统一等待次数。缩小目标邻域,首次返回不会更早,也可能需要等到更晚的一次。圆环与概率计算保留了这些例子的具体条件。

气体会回来,熵增怎么办

想象一盒气体最初都在左半边。抽掉隔板,气体很快散到整个盒子。可若系统满足回归条件,足够长时间以后,又能出现接近原先状态的时刻。1896年,策梅洛正是用回归性质,质疑把熵增理解为机械运动永远单向的结论。[3]

统计解释让问题的尺度显现出来。先用一个简化模型:每个分子处在左右两边的概率各一半,相互独立。那么N个分子全在左边的概率就是2的负N次方。

分子数全在左边的概率假设各次尝试独立时的平均尝试次数
41/1616
1001/2的100次方1,267,650,600,228,229,401,496,703,205,376

100个分子的平均尝试次数,已经是31位数。常温常压下一立方厘米气体的分子数约在10的19次方量级,把这个数量代入,等待次数本身的十进制位数便会达到约10的19次方量级。相比之下,约138亿年的宇宙年龄换成秒,约4.35×10的17次方,只是一个18位数。

这仍只是“全在一边”的粗略概率演示。相邻时刻的真实气体并非独立抽签,尝试次数要换成时间,需要说明相关时间尺度;回到同一半边,也远弱于所有微观位置和动量都接近原样。

宏观世界里,平衡态对应的微观安排远多于极端不平衡态。罕见涨落与通常观察到的熵增,可以在统计描述中一起讨论。这个区别,比简单地说“第二定律被推翻了”或“任何时刻绝不可能下降”更有解释力。

把宇宙装进盒子,还需要哪些假设

从人到地球,再到银河系和可观测宇宙,尺度不断放大。可观测宇宙的直径约为930亿光年,但可观测范围是观测边界,不能直接当成一只密闭容器。[5] 普通物质的重子数量,常用约10的80次方这一量级帮助想象。[6]

Page在1994年讨论过更极端的思想模型:取一种随机暴胀模型所估计的宇宙质量,放进合适盒子里的黑洞,估算量子态回归时间。原文式16的巨大幂塔,可按下面的顺序理解。[4]

层次运算
B10的1.1次方,约12.59
C10的B次方,约3.9万亿
D10的C次方
E10的D次方
T约10的E次方

它大到连“位数的位数”都远超10的80次方;改用秒、年或普朗克时间,会改变数值和单位,却几乎不改变这个粗略幂塔的规模。Page在原文中称它们为据他所知物理学家明确算过的最长有限时间,这是1994年的作者评述。这个估算采用特定暴胀参数,并假设刚性、不可渗透的封闭盒子以及保持量子信息的幺正演化,讨论的是模型,无法据此给现实宇宙安排一个复原日期。

宇宙整体是否满足所需的有限测度与演化条件,还有额外的物理问题。加速膨胀、观测视界和量子引力,也不能只凭“封闭、有限”四个字一笔带过。

如果记忆也回去了,能知道来过吗

可以继续做一个思想实验:假如一个系统连同内部观察者的记忆,都回到了足够相似的状态,观察者未必保留一枚写着“这是第几次”的计数器。

但“现在没有轮回记忆”,同样不能作为轮回已经发生的证据。数学定理说明满足条件的系统会怎样,现实宇宙是否属于这样的系统,要由物理理论与证据回答。

那幅第150步归来的点阵图,真正展示的已经足够迷人:看起来被打散的结构,可以在保留信息的规则里再次出现。它给我们一个理解时间和状态的入口,而不是一份关于人生必将重演的证明。