Fizyka to sztuka kompresji naszej wiedzy o wszechświecie
Tak się składa, że za każdym razem, gdy zbliżamy do siebie dwa masywne ciała (lub zauważamy je blisko siebie), wydają się one zbliżać do siebie. Teraz moglibyśmy po prostu zarejestrować fakt, że każde masywne ciało (indywidualnie) porusza się w kierunku każdego innego masywnego ciała (indywidualnie). To jest duża ilość informacji.
Jeśli wymyślimy strategię kompresji, powiedzmy, prawo grawitacji, to otrzymamy opis sytuacji, który wykorzystuje znacznie mniej informacji, ale nadal opisuje, co się dzieje. Nie musimy już szczegółowo opisywać położenia i przyciągania każdego obserwowanego masywnego ciała i ich tendencji do przyspieszania względem siebie: zamiast tego szacujemy ich masę i mówimy, że „prawo grawitonu dotyczy wszystkiego, co ma masę”.
To fantastyczna kompresja w naszym opisie wszechświata i przewidywaniu, co będzie dalej.
Powtarzaj ten proces wiele razy, a otrzymasz współczesną fizykę, w której nasze obserwacje są destylowane do równań i algorytmów, co oznacza, że nie musimy po prostu wymieniać wszystkich naszych doświadczeń i przewidywań, ale raczej „wyłapać” i powiedzieć „ użyj tych sztuczek ”, a wszechświat przynajmniej wydaje się znacznie prostszy.
W złożonych sytuacjach często algorytmy i równania nie działają dobrze (ponieważ ich „pełna” ocena jest trudna w tej skali). Ale przy pewnych założeniach możemy zbudować reguły działające w różnych skalach całkiem dobrze , takie jak prawo gazu doskonałego i poprawki do niego.
Możemy to wykorzystać do sprawdzenia naszych technik na małą skalę, sprawdzając, czy możemy wyprowadzić reguły dużej skali z reguł małej skali. Jeśli tak, zasady na dużą skalę nie są dodatkowymi regułami, a jedynie konsekwencjami tych na małą skalę.
Z drugiej strony, jeśli okaże się, że reguły na dużą skalę nie są konsekwencjami reguł na małą skalę, oznacza to, że reguły na małą skalę są błędne w sposób, którego jeszcze nie rozumiemy. Oznacza to, że jakość ich kompresji jest gorsza niż idealna i mogą pojawić się nowe reguły, które pozwolą nam wyprowadzić z nich rzeczywiste reguły na dużą skalę.
Jeśli masz niespójną teorię, oznacza to, że używanie jej czasami przewiduje rzeczy, których nie doświadczamy. To sprawia, że jest to gorszy algorytm kompresji, ponieważ teraz musisz mówić zarówno o algorytmie i , gdzie nie ma on zastosowania. Opisanie, gdzie nie ma zastosowania, to dodatkowe fragmenty informacji i może wymagać własnego wzorca: jeśli musisz indywidualnie opisać każdy przypadek, w którym nie ma zastosowania, ta kompresja jest niewiele lepsza niż tylko zbiór obserwacji i prognoz bez podstawowej teorii .
Tak więc spójna teoria daje możliwość opisania wszechświata (teraźniejszości i przyszłości) bardziej zwięźle niż niespójna.