Ihr wartet sehnsüchtig auf das nächste Buch von George R. R. Martin? Hiermit könnt ihr euch vielleicht die Zeit vertreiben. (Bildquelle: Adobe Stock – AREE | Medill)

Fans von Das Lied von Eis und Feuer, besser bekannt als Game of Thrones warten noch immer auf den nächsten Band der Reihe, doch George R.R. Martin hat sich derweil einem anderen Projekt gewidmet: einer wissenschaftlichen Arbeit.

Zusammen mit dem Physiker Ian Tregillis hat er eine Studie veröffentlicht, die sich mit der Dynamik eines fiktiven Virus beschäftigt – dem Wild Card-Virus aus der gleichnamigen Buchreihe. Klingt kurios? Ist es auch.

Die ursprüngliche Idee: Eine konsistente Superhelden-Welt

Die Wild-Cards-Reihe existiert seit den 1980er-Jahren und entstand aus einer von Martin geleiteten Superworld-Rollenspielrunde. Martin und Co-Autorin Melinda M. Snodgrass wollten ein einheitliches Erklärungsmodell für Superkräfte schaffen. Die Lösung: Ein Alien-Virus, das die DNA von Menschen umschreibt. Doch die Auswirkungen sind alles andere als einheitlich:

90 % der Infizierten sterben.
9 % mutieren auf bizarre Weise und werden als Jokers bezeichnet.
1 % entwickeln Superkräfte und gelten als Aces.
Manche Aces haben nutzlose Fähigkeiten und sind Deuces.

Was als erzählerisches Element gestartet ist, wurde von Fans bald genauer unter die Lupe genommen.

Das Cover des ersten Teils der Wild-Cards-Reihe. (Bild: Amazon)

Wissenschaftliche Neugier: Wie realistisch ist das Virus?

Der Physiker Ian Tregillis, selbst Wild Cards-Fan und Wissenschaftler am Los Alamos National Laboratory, hat sich folgende Frage gestellt: Gibt es eine mathematische Grundlage für diese 90:9:1-Verteilung?

Seine Neugier führte ihn in ein tiefes physikalisches Gedankenexperiment, das schließlich zu einem echten Forschungsprojekt wurde. Martin war begeistert und entschied sich, das Paper mit Tregillis gemeinsam zu verfassen.

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Die größten Herausforderungen der Berechnung

Die größte Schwierigkeit war die scheinbar willkürliche Kategorisierung der Infizierten. Wie lässt sich mathematisch erklären, warum jemand ein Joker oder ein Ace wird?

Und was ist mit Grenzfällen, die sowohl Mutationen als auch Superkräfte entwickeln? Diese Kombination nennen sie Joker-Aces.

Tregillis und Martin mussten eine Formel entwickeln, die diese Variationen erklärbar macht. Dazu definierten sie drei Grundregeln:

Es gibt unerkannte Mutationen (Cryptos), die unentdeckt bleiben.
Die beobachtete Verteilung bleibt bei 90:9:1.
Der Verlauf der Infektion hängt von einer multivariaten Wahrscheinlichkeitsverteilung ab.

Was ist multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilung? Es klingt erst mal komplizierter als es ist: Stellt euch vor, ihr würfelt zwei Würfel gleichzeitig – ihre Ergebnisse sind zwei Variablen, die zusammen eine Verteilung bilden.

Im Wild Cards-Paper nutzen Martin und Tregillis so eine Verteilung, um zu erklären, warum manche Infizierte des Virus zu Jokers, andere zu Aces oder Mischformen werden.

Statt reiner Zufall entscheidet eine Kombination aus Faktoren – wie zwei Würfel, die gemeinsam ein Ergebnis beeinflussen.

Das finale Modell: Mathematik trifft Science-Fiction

Die Autoren konstruierten ein dynamisches System, das mit zwei zentralen Variablen arbeitet:

Veränderungsstärke: Wie stark sich der Körper durch das Virus verändert.
Mischwinkel: Ein Wert, der Joker-Aces erklärt und beschreibt, warum manche Infizierte zwischen den Kategorien stehen.

Das resultierende Modell beruht auf einer Lagrange-Formulierung und beschreibt, wie sich das System über die Zeit entwickelt.

Übersetzt bedeutet das: Die fiktive Verteilung des Wild-Card-Virus lässt sich durch real existierende mathematische Methoden erklären.

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Ein kurioses, aber wertvolles Experiment

Tregillis empfiehlt das Modell für fortgeschrittene Physik-Seminare, da es kreative Forschung mit fundierten Methoden kombiniert. Für Martin war es ein Spaßprojekt – aber eines mit wissenschaftlichem Mehrwert.

Und wer weiß? Vielleicht gibt es bald mehr wissenschaftliche Studien über Fantasy-Welten. Wie wäre es mit der Thermodynamik in Westeros?

Welche fiktiven Studien wünscht ihr euch und warum? Schreibt es uns in die Kommentare!