Pytanie:
Odkrycie w astronomii a jedno w fizyce - czy różnią się wymaganym ciężarem dowodów?
Alex
2016-03-05 02:26:52 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Odkrycie w astronomii / astrofizyce (obiektów astronomicznych) a odkrycie zjawisk fizycznych w fizyce eksperymentalnej (jako takie) - czy różnią się wymaganym ciężarem dowodowym (z założeniem, że astronomia / astrofizyka zajmuje się rzeczywistymi fizycznie istniejącymi obiektami astronomicznymi) podczas gdy celem fizyki eksperymentalnej per se jest głównie weryfikacja dość abstrakcyjnych koncepcji fizyki teoretycznej)?

Być może odpowiedź na moje pytanie w określony sposób wymagałaby analizy z perspektywy historycznej i rozważenia precedensów. .

To moje uogólnione pytanie było motywowane bardziej szczegółowym przypadkiem opisanym w https://physics.stackexchange.com/q/236107/25575

Czy astronomia nie jest częścią fizyki?
Jeden odpowiedź:
James K
2016-03-05 14:03:29 UTC
view on stackexchange narkive permalink

W nauce nie ma centralnego autorytetu. Nie ma rady, która ustala standardy. Kryteria odkrycia są takie same: Ty publikujesz swoje wyniki, a Twoi koledzy akceptują Twoje wyniki.

W fizyce cząstek elementarnych obowiązuje zasada 5 sigma. Być może o tym myślałeś. Ale to nie jest oficjalna zasada, zamiast tego jest to konwencja w fizyce cząstek elementarnych. I nie ma to zastosowania w każdej dziedzinie.

Rzeczy nigdy nie są cięte i suche. Co oznacza „Peers”? A jeśli tylko większość jest przekonana. Czy to się liczy? Odkrycia są zwykle oceniane z perspektywy czasu. Po opadnięciu kurzu i zakończeniu debaty.

// edycja

Dlaczego w fizyce poprzeczka jest ustawiona tak wysoko? Podczas „odkrywania” cząstki nie ma sposobu, aby ją „zobaczyć”, zamiast tego obserwujesz masę danych i widzisz statystyczną rozbieżność. Cern generuje ogromne ilości danych i jest przesiewany na wszystko, co niezwykłe. Przy tak dużej ilości danych szansa na zobaczenie czegoś jest w rzeczywistości dość wysoka. (wyobraź sobie, że szukasz powtórzeń „9” w cyfrach pi - jeśli wyszukujesz wystarczająco daleko, możesz być pewien, że znajdziesz ciąg 6 9, mimo że szansa, że ​​losowy ciąg ma 6 9 jest bardzo niska)

Przy dużej ilości danych i możliwości powtórzenia eksperymentów warto ustawić poprzeczkę bardzo wysoko.

Porównaj z obserwacją, taką jak „ćwierkanie” w Ligo. Nie możemy tego powtórzyć do woli, są dane: wydarzyło się coś, co jest zgodne z połączeniem czarnej dziury. Nie zaproponowano żadnej innej teorii, która mogłaby wyjaśnić te obserwacje. Obserwacja jest mniej zależna od wyników statystycznych po przeprowadzeniu wielu eksperymentów, ale od pojedynczej bezpośredniej obserwacji.

W dziedzinach, w których wynik można wyjaśnić przypadkowo, przeprowadza się analizę statystyczną i publikuje. Przyczynia się to do jakości znaleziska, a tym samym liczby osób, które przekonasz. Przekonanie rówieśników to jedyne kryterium, które się ostatecznie liczy.

Dobra uwaga na temat reguły 5 $ \ sigma $ w fizyce. To faktycznie odróżnia fizykę od astronomii, ponieważ w tej drugiej dziedzinie ludzie szczęśliwie publikują wynik 3 $ \ sigma $ (chociaż mogą to nazwać „próbnymi dowodami”).
@pela - dzięki za komentarz - to niesamowite, ponieważ IMHO, astronomia / astrofizyka zajmuje się rzeczywistymi fizycznie istniejącymi obiektami astronomicznymi, podczas gdy celem fizyki eksperymentalnej jest głównie weryfikacja (nieco abstrakcyjnych) koncepcji fizyki teoretycznej ...
Czy warto byłoby porównać z psychologią, gdy p = 0,05 jest „znaczące” (równoważne 2 sigma), a p = 0,1 jest „wysoce sugestywne i zmierzające do istotności”)
@JamesKilfiger - czemu nie ... Zastanawiam się, czy istnieją już jakieś badania / publikacje, obejmujące ten problem z różnych dziedzin nauki.
@Alex: Liczba sigm potrzebnych do poważnego potraktowania wyniku zależy od rodzaju obserwacji. Ale na przykład, jeśli ktoś wykryje coś, co byłoby niezwykłe - na przykład galaktykę pobijającą rekord odległości - wtedy 3 $ \ sigma $ uszczęśliwiłoby większość ludzi. W końcu oznacza to, że „jesteśmy na 99% pewni, że tam jest”. Wtedy lepsze obserwacje uzupełniające mogą potwierdzić lub odrzucić obserwację. I jak wspomina James Kilfiger, nadal radzimy sobie lepiej niż większość nauk społecznych :)
Jeśli chodzi o twoje pytanie dotyczące Fortrana: w dużej mierze zależy to od rodzaju zadania, w szczególności od tego, czy pożądana jest duża prędkość. Języki zorientowane obiektowo, takie jak Python i Java, mogą łatwiej wykonywać znacznie bardziej złożone zadania, ale np. symulacje kosmologiczne, w których szybkość i pamięć są głównym życzeniem, powiedziałbym, że nadal preferowanymi językami są C / C ++ i Fortran.
@Alex: Tak by się stało, ale wielu, jeśli nie większości problemów, po prostu nie da się rozwiązać algebraicznie. Myślę też, że precyzja zwykle nie jest problemem. Ale chyba nie powinniśmy więcej spamować odpowiedzi Jamesa na ten temat :)
@JamesKilfiger - Cieszę się, że w swojej aktualizacji odpowiedzi odniosłeś się do przypadku obserwacji LIGO, ponieważ moje uogólnione pytanie było motywowane bardziej szczegółowym przypadkiem opisanym w physics.stackexchange.com/questions/236107
@pela Opublikowanie czegoś z istotnością „3-sigma” oznacza, że ​​masz 99,5% pewności. Zakwalifikowanie tego jako niepewnego oznaczałoby, że nie rozumiesz swoich niepewności i dlatego nie możesz w ogóle ocenić ich znaczenia.
@RobJeffries: Nie jestem pewien, czy cię rozumiem. Czy masz na myśli, że 3 sigma powinno dawać _ więcej_ pewności niż stwierdzenie, że dowody są tylko „wstępne”?
@pela 3 sigma oznacza, że ​​masz 99,5% pewności - tj. Pomyliłbyś się tylko 1 raz na 200. Nazywanie tego „niepewnym” byłoby nietypowym użyciem języka angielskiego. To, co ludzie ogólnie mają na myśli, kiedy mówią „niepewny” w tym kontekście, to fakt, że tak naprawdę nie wiedzą, ile to jest sigma, ponieważ nie rozumieją swoich niepewności.
@RobJeffries: OK, myślę, że wtedy źle zrozumiałem to słowo. Dzięki za wytłumaczenie.


ⓘ
To pytanie i odpowiedź zostało automatycznie przetłumaczone z języka angielskiego.Oryginalna treść jest dostępna na stackexchange, za co dziękujemy za licencję cc by-sa 3.0, w ramach której jest rozpowszechniana.
Loading...