Anasayfa » HABERLER » Yeni Bir Teori: Sürekli Zamanın içindeki Gizli Zaman

Yeni Bir Teori: Sürekli Zamanın içindeki Gizli Zaman

Bilim insanları zamanın sürekli olduğuna, parçalı olmadığına inanıyorlar. Öne sürülen yeni bir teoriye göre, zamanın gizli zaman dilimlerinden oluştuğu söyleniyor.

Andrey Markov, pek adı bilinmese de kendi döneminin önemli matematikçilerinden birisidir. Andrey Markov’un adını verdiği sürekli zamanlı “Markov işlemleri” adlı döngüyü zamanın işleyişini açıklamakta kullanırız. Zamanın akışı bir bütündür, dalgalar halinde akıp ilerler.

Aslında bilim insanları bu süreçleri, katlanan proteinleri, gelişen ekosistemleri, finansal piyasaları araştırmak için kullanırlar.

Kum yığınlarının birikimini modellemek için Markov işlemleri kullanılmıştır.

Aslında biz zamanın akışını bir bütün olarak değil de, parçalara ayırıp, belli zaman dilimlerindeki durumları gözlemleyebiliriz. Çünkü bu akışı bir bütün olarak algılayamıyoruz. Mesela, bir borsa analisti, bir günün başındaki piyasanın durumunun, sonraki gün başında pazarın durumuyla ilişkisini gözlemler. Böylece devletin durumuyla ilgili olarak koşullu bir olasılık oluşturur. Ekonomik verilerde ‘‘son bir yılda’’ diye başlıyoruz. Bir analizde ‘’10 dakikalık sürede %5 artış (düşüş) gözlemledik’’ şeklinde yorum yapıyoruz. İşte zamanı bir bütün olarak değil, belli bir kısmını ayırıyoruz.

Yeni yayımlanan iki makalede, bu çift zamanlı sistemde Santa Fe Enstitüsü ve MIT’ten birer araştırmacı grubu zamanın ‘görülebilen’ dönemleri dışında kapsadığı geniş bir alan daha olduğunu ve ‘görülemeyen, gizli zaman durumları’ olduğunu öne sürüyorlar.

Yeni teoriler, çok kabaca zamanın bir bütün olup art arda akan bloklardan oluşan bir dalga olduğunu ve aralarda bulunan bu görünmeyen zaman adımlarıyla bütünsel akışın sağlandığını savunuyor. Santa Fe’den yayınlanan makalenin yazarlarından David Wolpert, bu gizli değişkenlerin aslında hep var olduğunu, bilim insanlarının okudukları makalelerde veya yaptıkları çalışmalarda bu yapıyı gördüklerini söylüyor.

Gizli durumları ve zaman adımlarını keşfeden bilim insanları ikisi arasında bir denge buldular; gizli durum sayısının arttığı oranda, gereken asgari gizli zamanlama sayısı da aynı oranda azalır.

Santa Fe yazarlarından Artemy Kolchinsky’ye göre “bu sonuçlar şaşırtıcı bir şekilde Markov işlemlerinin bilgisayar algoritmalarının analizinde’’ ayrı matematik alanında sıklıkla karşılaşılan hafızaya karşı zamana karşı bir çeşit değişim gösterdiğini göstermektedir.

Araştırmacılar bu durumu özellikle biyomoleküler işlemlerde proteinlerin durumuna benzetiyor. Bu gizli durumların rolünü göstermek için şu örnek verilmekte:

‘a’ durumunda bir proteinle başlarsanız genellikle bir saat içinde protein ‘b’ durumuna geçiş yapar ve sonra bir saat sonra genellikle yine ‘a’ ‘ye döner. Bu protein, zaman içerisinde bağımsız ve serbest hareket halinde iken biz ise kendi gözlemlediğimiz anlardaki durumunu görüyoruz. ‘a’ dan ‘b’ ye ilerlediği kısımda görmediğimiz bir zaman adımı var. Bu oldukça kaba bir örnek olsa da sistemin temeli bu. 

Araştırmacıları bu keşfe iten ise bir bilgisayardaki bilgiyi saklamanın en verimli ve en az enerji harcayan yöntemini bulma istekleri oldu. Onlar, hesaplamanın etkileşimleri ve dinamikleri üzerine yaptıkları bu araştırmada, hem 1’den 0’a hem de 0’dan 1’e giden bir diyagram çıkarmanın doğrudan bir yolu olmadığını keşfettiler.

Doğada da bir şeyi başka bir şeye dönüştüren sistemlerin benzer bir şekilde çalıştığını söyleyen araştırmacılar, bu zaman akışı ve gizli, görünmeyen zaman adımlarını ışık hızı gibi bir limit olarak görmemiz gerektiğini söylüyorlar.

Çeviri: Cemal Başargan

Daha fazla bilgi için: Nature Communications (2019). DOI: 10.1038/s41467-019-09542-x

Kaynak:https://phys.org/news/2019-04-discrete-time-physics-continuous-time-world.html

Matematiksel

Paylaşmak Güzeldir

Yazıyı Hazırlayan: Matematiksel

Avatar
Bu yazı gönüllü yazarlarımız tarafından hazırlanmış veya sitemiz editörleri tarafından belirtilen kaynaktan aslına uygun kalınarak eklenmiştir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.