Институт

Люк пихнул её.

— Помолчи ты минутку, ладно?

Ники усмехнулся.

— Осторожно Ша, Люки начинает сердиться.

Она засмеялась. Смит — нет. С приходом Люка и его друзей, он потерял контроль над разговором, и выражение его лица — сжатые губы, сведённые вместе брови — говорило, что он не привык к такому.

— Как только я получил доступ к настоящему компьютеру, — повторил Люк. — Я сделал распределение Бернулли. Вы знаете, что это такое, мистер Смит?

Блондин помотал головой.

— Но он знает, — сказала Калиша. В её глазах было видно веселье.

— Точно, — согласился Ники. — И оно ему не по нраву. Это какое-то там распределение — ему не друг.

— Распределение Бернулли — это способ точного выражения вероятности, — сказал Люк. — Он основан на идее, что есть два возможных исхода для определённых эмпирических событий, как например подбрасывание монетки или победа в футбольном матче. Исходы выражаются в виде p для положительного результата, и в виде n для отрицательного. Не буду утомлять вас подробностями, но итог всего этого — булевозначный результат, который чётко выражает разницу между случайными и неслучайными событиями.

— Хватит грузить нас всякой ерундой, — сказал Ники. — Переходи к сути.

— Монетка падает случайным образом. Футбольный результат кажется случайным, если взять маленькую выборку, но если взять большую, станет ясно, что это не так, потому что в игру вступают другие факторы. Тогда ситуация становится вероятностной, и если вероятность А больше вероятности В, то в большинстве случаев выпадает А. Вы знаете об этом, если когда-нибудь ставили на спортивные события.

— Конечно, — сказал Тим. — Информацию о шансах и вероятном разбросе очков можно найти в обычной ежедневной газете.

Люк кивнул.

— Это действительно очень просто, и если применить распределение Бернулли к статистике предвидений, возникает интересная тенденция. Энни, через какое время случился пожар после того, как твоя тётя решила оставить сыновей дома?

— В тот же вечер, — сказала Энни.

Люк казался довольным.

— Что может служить прекрасным примером. Проведённое мной распределение Бернулли показывает, что вспышки предвидений — или видения, если вам больше нравится это слово — как правило точны, когда предсказанное событие находится всего в нескольких часах езды. Когда время между предсказанием и предсказанным событием увеличивается, вероятность того, что предсказание сбудется, начинает снижаться. Как только это становится вопросом недель, оно в значительной степени теряет силу, и p становится n.

Он обратил своё внимание на блондина.

— Вы знаете это, и люди, с которыми вы работаете, тоже знают. И знают многие годы. Фактически десятилетия. Должно быть так. Любой математик с компьютером может запустить распределение Бернулли. Возможно, результат был неоднозначный, когда вы начали заниматься этим в конце сороковых или начале пятидесятых, но к восьмидесятым годам всё должно было исправиться. А, скорее всего, к шестидесятым.