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【大数据专栏】他们不曾踢着正步接受检阅

2015-09-07 科技杂谈

【摘要】抗战老兵在受阅擦拭眼泪的一幕让我们为之热泪盈眶,事实上除了在战场上奋勇杀敌的英雄们和沙盘前运筹帷幄的将军们,还有一群智慧超群的数学家们左右着战局的发展。作为最早将“大数据”进行实际应用的先遣者,他们为战争的胜利奠定下了无形的基础。




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“胜利永远属于拥有正义的人们”,今天的纪念反法西斯战争胜利70周年的盛典上以此画上句号。从1939年9月1日至1945年9月2日,这场历时长达6年战争的终结还与人类和平与正义。


抗战老兵在受阅擦拭眼泪的一幕让我们为之热泪盈眶,事实上除了在战场上奋勇杀敌的英雄们和沙盘前运筹帷幄的将军们,还有一群智慧超群的数学家们左右着战局的发展。作为最早将“大数据”进行实际应用的先遣者,他们为战争的胜利奠定下了无形的基础。



就在战火平息的前一年,1944年,在远离战场的纽约州立大学的实验室里,教授韦弗的应用数学组接到了来自前线的重要请求——希望确定攻击日本大型军舰时水雷布阵的类型。棘手的是,美国海军对日本大型舰只的航速和转弯能力却一无所知。


这个由数学专家们组成的小组马上有人提供了一个资料:1887年,数学家凯尔文曾研究过当船以常速直线前进时,激起的水波沿着船只前进的方向形成一个扇面,船边的角边缘的半角为19度28分,其速度可以由船首处两波尖顶的间隔计算出来。根据这个公式和海军当局掌握的军舰照片,韦弗和其他数学家们测算出了日舰的航速和转弯能力。


概率论的实际运用也为盟军带来福音。1943年以前,在大西洋上英美运输船队常常受到德国潜艇的袭击。但英美两国实力受限,又无力增派更多的护航舰艇。为此,一位美国海军将领专门去请教了几位数学家。数学家们运用概率论分析后发现,舰队与敌潜艇相遇是一个随机事件。


从数学角度来看这一问题,它具有一定的规律:一定数量的船编队规模越小,编次就越多;编次越多,与敌人相遇的概率就越大。美国海军接受了数学家的建议,命令舰队在指定海域集合,再集体通过危险海域,然后各自驶向预定港口,结果盟军舰队遭袭被击沉的概率由原来的25%下降为1%,大大减少了损失。



在两军对垒的战斗中,许多问题要求进行快速估算和运用逼近方法,英美运输船队在大西洋航行时经常受到德军潜艇的袭击。英国空军经常派出轰炸机利用深水炸弹对德军潜艇实施打击,但轰炸效果总不理想。


为此,英军请来一些数学家专门研究这一问题。结果发现,潜艇从发现英军飞机开始下潜到深水炸弹爆炸为止,只下潜了7.6米,而英军飞机的深水炸弹却已下沉到21米处爆炸,从而对潜艇的毁伤效果低下。经过科学论证,英军果断调整了深水炸弹的引信,爆炸深度由21米调整到9.1米,结果轰炸效果提高了4倍,德军还以为英军有了什么新式武器。


数学模型和量化分析更发挥了更大的作用。在战争过程中,美军舰船屡遭日机攻击,损失率高达62%。美军急调大批数学专家对477个战例进行量化分析,得出两个结论:一是当日军飞机采取高空俯冲轰炸时,美舰船采取急速摆动规避战术的损失率为20%,采取缓慢摆动的损失率为100%;二是当日军飞机采取低空俯冲轰炸时,美军舰船采取急速摆动和缓慢摆动的损失平均为57%。


美军根据对策论的最大最小化原理,从中找到了最佳方法:当敌机来袭时,采取急速摆动规避战术。据估算美军这一决策至少使舰船损失率从62%下降到27%。



战争初期,希特勒的空军优势给同盟国造成了很大的威胁,英国面对德国的空袭,要求美国帮助增加地面防空力量。苏联在战争初期失利,要求数学家帮助军队保卫莫斯科,特别是防卫德军的空袭。


这时,英国的维纳和苏联的柯尔莫戈洛夫几乎同时着手研究滤波理论与火炮自动控制问题。维纳给军方提供准确的数学模型以指挥火炮,使火炮的命中率大大提高。这一套数学理论组成了随即过程和控制论的基础。


战争中军备消耗惊人,研究军火质量控制和抽样验收方面如何节省的问题十分迫切。隶属于应用数学小组的哥伦比亚大学的统计研究小组的领导人瓦尔德研究出一种新的统计抽样方案,这便是现在通称的“序贯分析法”这一方案的发明,为美国军方节省了大量军火物资。


在硝烟弥漫的战争中,数学家铸就了军队之魂。在新的时代,我们知道这一切已经完全可以不依赖于数学家的分析,而靠机器就可以完成预估和计算分析。但是,时间在推动了人类智慧进步的同时,遗留下的是人类对战争的反思。


我们希望机器不会面对这一天,战火永远停息。



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