En física teórica , el ajuste fino es el proceso en el que los parámetros de un modelo deben ajustarse con mucha precisión para que se ajuste a determinadas observaciones.
Las teorías que requieren ajustes se consideran problemáticas en ausencia de un mecanismo conocido que explique por qué los parámetros tienen precisamente los valores observados que devuelven. La regla heurística de que los parámetros de una teoría física fundamental no deben ajustarse demasiado se llama naturalidad. [1] [2]
La idea de que la naturalidad explicará el ajuste fino fue cuestionada por el físico teórico Nima Arkani-Hamed en su charla "¿Por qué existe un universo macroscópico?", una conferencia de la miniserie "Multiverso y ajuste fino" de la Proyecto "Filosofía de la Cosmología", una colaboración de la Universidad de Oxford y Cambridge 2013. En él describe cómo la naturalidad generalmente ha proporcionado una solución a los problemas de la física; y que normalmente lo había hecho antes de lo previsto. Sin embargo, al abordar el problema de la constante cosmológica, la naturalidad no ha logrado proporcionar una explicación, aunque se hubiera esperado que lo hubiera hecho hace mucho tiempo.
La necesidad de realizar ajustes conduce a varios problemas que no muestran que las teorías sean incorrectas, en el sentido de falsificar observaciones, pero sin embargo sugieren que falta una parte de la historia. Por ejemplo, el problema de la constante cosmológica (¿por qué la constante cosmológica es tan pequeña?); el problema de la jerarquía ; y el fuerte problema del CP , entre otros.
Un ejemplo de un problema de ajuste fino que la comunidad científica considera que tiene una solución "natural" plausible es el problema de la planitud cosmológica , que se resuelve si la teoría inflacionaria es correcta: la inflación obliga al universo a volverse muy plano, respondiendo a la pregunta de por qué Hoy en día se observa que el universo es tan plano. [ cita necesaria ]
Aunque el ajuste fino se medía tradicionalmente mediante medidas de ajuste ad hoc, como la medida Barbieri-Giudice-Ellis, durante la última década muchos científicos reconocieron que los argumentos de ajuste fino eran una aplicación específica de la estadística bayesiana . [3] [4] [5] [6] [7] [8] [ citas excesivas ]