En física teórica , el ajuste fino es el proceso en el cual los parámetros de un modelo deben ajustarse con mucha precisión para que se ajusten a ciertas observaciones.
Las teorías que requieren un ajuste fino se consideran problemáticas en ausencia de un mecanismo conocido que explique por qué los parámetros tienen exactamente los valores observados que devuelven. La regla heurística que establece que los parámetros de una teoría física fundamental no deben ajustarse demasiado se denomina naturalidad. [1] [2]
La idea de que la naturalidad explicará el ajuste fino fue puesta en tela de juicio por Nima Arkani-Hamed , físico teórico, en su charla "¿Por qué hay un universo macroscópico?", una conferencia de la miniserie "Multiverso y ajuste fino" del proyecto "Filosofía de la cosmología", una colaboración de la Universidad de Oxford y Cambridge de 2013. En ella describe cómo la naturalidad ha proporcionado habitualmente una solución a los problemas de la física; y que normalmente lo ha hecho antes de lo esperado. Sin embargo, al abordar el problema de la constante cosmológica, la naturalidad no ha conseguido proporcionar una explicación, aunque se hubiera esperado que lo hubiera hecho hace mucho tiempo.
La necesidad de realizar ajustes finos conduce a diversos problemas que no demuestran que las teorías sean incorrectas, en el sentido de que falsifiquen las observaciones, pero sí sugieren que falta una parte de la historia. Por ejemplo, el problema de la constante cosmológica (¿por qué es tan pequeña la constante cosmológica ?); el problema de la jerarquía ; y el problema de CP fuerte , 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 se observa que el universo es plano en un grado tan alto. [ cita requerida ]
Aunque el ajuste fino se medía tradicionalmente con medidas de ajuste fino 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 las estadísticas bayesianas . [3] [4] [5] [6] [7] [8]