Теория сложных систем как основа междисциплинарных исследований
Построение новой научной картины мира с помощью теории сложных систем. Междисциплинарность как основа образования ХХI в. Определение перспективных направлений развития междисциплинароности и теории сложности. Описательные дефиниции теории сложных систем.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 10.08.2018 |
Размер файла | 26,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Санкт-Петербургский государственный университет
Теория сложных систем как основа междисциплинарных исследований
Куперин Юрий Александрович,
доктор наук, профессор, профессор
Основная задача теории сложных систем - построение новой научной картины мира или выработка «нового диалога человека с Природой» (И. Пригожин). В чем же состоит новизна диалога, и почему он с необходимостью должен носить междисциплинарный характер? Тому есть несколько причин, и главная из них состоит в том, что многие современные фундаментальные научные проблемы и высокие технологии связаны с явлениями, лежащими на границах разных уровней организации. Иными словами, большинство естественных наук (физика в первую очередь) и некоторые из гуманитарных (экономика, социология, психология) разработали концепции и методы для каждого из иерархических уровней, но не обладают универсальными подходами для описания происходящего между этими уровнями иерархии. Нестыковка иерархических уровней различных наук - одно из главных препятствий для развития истинной междисциплинарности (синтеза различных наук) и достижения цели построения целостной картины мира. Переброска мостов между иерархическими уровнями требует, очевидно, нового мировоззрения и нового языка. Теория сложных систем - это одна из удачных попыток построения такого синтеза на основе универсальных подходов и новой методологии. Следует здесь же отметить, что по меткому выражению П. Бака «теория сложности не может объяснить все обо всем, но что-то обо всем может».
Логика и методология сложности
Основная задача теории сложных систем - построение новой научной картины мира или выработка «нового диалога человека с Природой» (И. Пригожин). В чем же состоит новизна диалога, и почему он с необходимостью должен носить междисциплинарный характер? Тому есть несколько причин, и главная из них состоит в том, что многие современные фундаментальные научные проблемы и высокие технологии связаны с явлениями, лежащими на границах разных уровней организации. Иными словами, большинство естественных наук (физика в первую очередь) и некоторые из гуманитарных (экономика, социология, психология) разработали концепции и методы для каждого из иерархических уровней, но не обладают универсальными подходами для описания происходящего между этими уровнями иерархии. Нестыковка иерархических уровней различных наук - одно из главных препятствий для развития истинной междисциплинарности (синтеза различных наук) и достижения цели построения целостной картины мира. Переброска мостов между иерархическими уровнями требует, очевидно, нового мировоззрения и нового языка. Теория сложных систем - это одна из удачных попыток построения такого синтеза на основе универсальных подходов и новой методологии. Следует здесь же отметить, что по меткому выражению П. Бака «теория сложности не может объяснить все обо всем, но что-то обо всем может».
Теория сложности, не имеющая до сих пор четкого математического определения может быть охарактеризована характерными чертами тех систем и типов динамики, которые являются предметом ее изучения. Эти черты (повторяющиеся у различных авторов в различных сочетаниях) таковы:
Нестабильность: сложные системы стремятся иметь много возможных мод поведения, между которыми они блуждают в результате малых изменений параметров, управляющих динамикой.
Неприводимость: сложные системы выступают как целое и не могут быть изучены разбиением их на части, которые рассматриваются изолированно. То есть поведение системы определяется взаимодействием частей, но редукция системы к ее частям разрушает большинство аспектов, привносящих в систему индивидуальность.
Адаптивность: Сложные системы часто состоят из множества агентов, которые принимают решения и действуют исходя из частичной информации о системе в целом и ее окружении. Более того, эти агенты в состоянии изменять правила своего поведения на основе такой частичной информации. Если коротко, то сложные системы обладают способностью извлекать скрытые закономерности из неполной информации, обучаться на этих закономерностях и изменять свое поведение на основе новой поступающей информации.
Эмерджентность (от существующего к возникающему у И. Пригожина): сложные системы продуцируют неожиданное поведение; фактически они продуцируют паттерны и свойства, которые невозможно предсказать на основе знания свойств их частей, рассматриваемых изолированно.
Эти характерные черты позволяют отделить простое от сложного, присущего наиболее фундаментальным процессам, происходящим как в естественных, так и в гуманитарных [6, 8, 9, 12, 13, 15, 40] науках, составляя тем самым истинный базис междисциплинарности. Что еще более существенно, это то, что за последние 30 - 40 лет в теории сложности были разработаны новые научные (то есть контролируемые и воспроизводимые) методы, позволяющие универсально описывать сложную динамику, будь то в явлениях турбулентности, или в поведении электората накануне выборов.
Поскольку многие сложные явления и процессы в таких областях как экология, социология, экономика, политология и др. не воспроизводимы в реальном мире, то лишь появление мощных вычислительных средств и создание компьютерных (виртуальных) моделей этих явлений позволило впервые в истории науки производить эксперименты в этих областях так же, как это всегда делалось в естественных науках. Однако компьютерное моделирование потребовало развитие и новых теоретических подходов: фрактальной геометрии [10, 11, 12, 34, 35], теории хаоса [1, 5, 18, 19, 20, 28, 39], самоорганизованной критичности [14, 30], нейроинформатики [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27] и квантовых алгоритмов [16, 17]. Все вместе, и компьютерное моделирование, и новые теоретические подходы, позволяют говорить о рождении новой междисциплинарной науки - теории сложных систем.
Уместно также отметить, что даже при очень скептическом отношении к теории сложности невозможно отрицать тот факт, что правительства разных стран тратят значительные средства на поддержку и развитие этого направления исследований. Это можно объяснять различными причинами («ерунда, за которую платят деньги, уже не ерунда»), но коль скоро эта тенденция существует и набирает силу, то национальным высшим школам, и российской в том числе, следует, по-видимому, активно приступать к решению проблемы подготовки специалистов в этой области.
Междисциплинарность как основа образования 21-го века
В [3] Г.Г. Малинецкий приводит пример ситуации, заимствованной из книги Б. Заходера «Моя вообразилия», в которой при возникновении затруднительного положения вызывают «академика по котам», потом «академика по китам». Это прекрасный образец специализации и цеховой структуры - главных черт науки прошлого века. Развитие современного общества и появление новых проблем, сопровождающих это развитие, делает ясным, что в 21-м веке потребуются не только эксперты по некоторым аспектам отдельных стадий сложных процессов (профессионалов в старом понимании этого термина). Понадобятся специалисты по решению проблем. Это означает, что истинная междисциплинарность, основанная на теории сложности, будет в цене. А в университетах будут стараться учить не «предметам», а «стилям мышления». Экстраполируя сегодняшние тенденции в развитии науки, можно предвидеть, что начало 21-го века будет ознаменовано появлением новых междисциплинарных подходов и будущее теории сложных систем будет зависеть от того, насколько она будет востребована и насколько интенсивным будет приток молодых исследователей в эту многообещающую область. В этой связи укажем лишь несколько перспективных на наш взгляд направлений развития междисциплинарности и теории сложности:
1. Теория риска.
2. Нейроисследования.
3. Теория управления хаосом.
4. Квантовые вычисления и квантовые компьютеры.
5. Эконофизика.
По перечисленным направлениям имеется много литературы (см., напр.: [6, 7, 13, 14, 15, 21, 22, 23, 24, 25, 27, 29, 31, 32, 33, 37, 38].
Списки перспективных направлений, отличные от перечисленных выше, можно найти на интернет сайтах ведущих исследовательских учреждений, работающих по соответствующей тематике: Институт сложных систем в Санта-Фе (www.santafe.edu) и Институт сложных систем Новой Англии (www.necsi.org).
Теория сложных систем в Санкт-Петербургском государственном университете
За последние несколько лет в Санкт-Петербургском государственном университете достигнуты определенные успехи в развитии теории сложных систем как в плане научных исследований, так и в образовательном процессе. Так, в 1995 г. на физическом факультете СПбГУ была создана первая в России Лаборатория теории сложных систем. Инициаторами ее создания выступили нобелевский лауреат и почетный доктор СПбГУ И.Р. Пригожин и ректор СПбГУ Л.А. Вербицкая. В 1999 г. на базе двух центров - Центра переподготовки и повышения квалификации научно-педагогических кадров по естественнонаучным направлениям (ЦППК ЕН) и Междисциплинарного центра дополнительного профессионального образования (МЦ СПбГУ) утверждена и реализуется программа профессиональной переподготовки «Теория сложных систем в естественнонаучных и междисциплинарных исследованиях». Профессорами и преподавателями университета читаются курсы лекций по различным аспектам теории сложных систем на ряде профильных факультетов: физическом, биолого-почвенном, факультете менеджмента и филологическом факультете. Наконец, с 1999 г. под руководством проректора СПбГУ В.Н. Трояна действует ежемесячный городской семинар по теории сложных систем. Упомянутые инициативы, а также ряд других, развиваемых в настоящее время, позволяют надеяться, что Санкт-Петербургский государственный университет станет одним из лидирующих центров России по теории сложных систем как в исследовательской, так и в образовательной перспективе.
1. Описательные дифиниции теории сложных систем можно найти, например, в [2, 9, 18, 19, 20, 31, 34, 35, 36, 39].
2. The fingerprints of complexity согласно J.L. Casti.
3. The fingerprints of complexity согласно J.L. Casti.
Список литературы
теория сложный система междисциплинарность
1. Г.Г. Малинецкий. Хаос. Тупики, парадоксы, надежды. «Компьютерра», №47, 1998.
2. Г. Хакен. Можем ли мы применять синергетику в науках о человеке? Синергетика и психология. Тексты. Вып. 2. Социальные процессы. Под ред. И.Н. Трофимовой - М., «Янус-К», 1999, с. 11-25.
3. Г.Г. Малинецкий. Синергетика. Король умер. Да здравствует король!
4. P.L. Bernstein. Against the Gods. The Remarkable Story of Risk. John Wiley & Sons Inc., 1996, 383 p.
5. J. Cohen, I. Stewart. The Collapse of Chaos. Penguin Books, USA, 1994, 495 p.
6. Занг В.-Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории: пер. с англ, - М.: Мир, 1999, 335 с.
7. Дойч Д. Структура реальности. - Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001, 400 с.
8. В.В. Василькова. Порядок и хаос в развитии социальных систем, синергнтика и теория социальной самоорганизации. СПб, Лань, 1999, 478 с.
9. P. Cilliers. Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems. Routledge, London, New-York, 1998, 156 p.
10. Божокин С.В., Паршин Д.А. Фракталы и мультифракталы. - Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001, 128 с.
11. Р.М. Кроновер. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. Москва: Постмаркет, 2000, 352 с.
12. Синергетическая парадигма. Многообразие поисков и подходов. - М.: Прогресс-Традиция, 2000, 536 с.
13. Mantegna R.N., Stenley H.E. An introduction to econophysics. Correlations and complexity in finance. Cambridge University Press. 2000, 145 p.
14. В. Эбелинг, А. Энгель, Р. Файстель. Физика процессов эволюции. Синергетический подход. - М.: УРСС, 2001, 326 с.
15. С.П. Капица, С.П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий. Синергетика и прогнозы будущего. - М., Наука, 1997, 283 с.
16. Квантовый компьютеп и квантовые вычисления. РХД, Ижевск, 1999, 288 с.
17. А. Китаев, А. Шень, М. Вялый. Классические и квантовые вычисления. - М. МЦНМО, 1999, 192 с.
18. И. Пригожин. Конец определенности. Время. Хаос и Новые законы Природы. РХД, Ижевск, 2000, 205 с.
19. И. Пригожин, И. Стенгерс. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. - М.: Эдиториал УРСС, 2000, 308 с.
20. И. Пригожин, И. Стенгерс. Время, хаос, квант. - М., Прогресс, 1994, 259 с.
21. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника. - М.: Мир, 1992.
22. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. - М.: СП Параграф, 1990.
23. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия «Учебники экономико-аналитического института МИФИ» под ред. проф. В.В. Харитонова). - М.: МИФИ, 1998. - 224 с.
24. Г. Дебок, Т. Кохонен. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. - М.: Издательский Дом «Альпина», 2001, 317 с.
25. Бэстенс Д.-Э., ван дер Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решение в торговых операциях.- Москва: ТВП, 1997.
26. Ю.А. Куперин. Нейросетевые технологии в финансах. Учебн. пособие, СПбГУ, 2001, 84 с.
27. Neural networks in the capital markets (edited by Apostolos-Paul Refenes). John Wiley & Sons Ltd., 1995, 379 p.
28. S. Wiggings. Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos. Springer-Verlag, 1990, 667 p.
29. R. Vince. The Mathematics od Money Management. Risk Analysis. Techniques for Traders. John Willey & Sons, 1992.
30. Per Bak. How Nature Works: the Science of Self - Organized Criticality. Oxford Univ. Press, 1997.
31. H. Haken. Principles of Brain Functioning: A Synergetic Approach to Brain Activity, Behavior and Cognition. Springer, 1996.
32. K. Dowd. Beyond Value at Risk. The New Science of Risk Management. John Wiley & Sons, 1998, 270 p.
33. Risk Managemant: Problems and Solutions. McGraw-Hill Inc., 1995, 349 p.
34. Yaneer Bar-Yam. «Significant points» in the study of complex systems: http://www.necsi.org.
35. Yaneer Bar-Yam. Concepts in Complex Systems: http://www.necsi.org.
36. M. Gell-Mann. What is Complexity, Complexity. Vol. 1, №1, 1995.
37. Control of Oscillations and Chaos. Proc. 2d Intern. Conference. Vol. 1-3, July 5-7, St. Petersburg, Russia.
38. P. Embrechts, C. Kluppelberg, T. Mikosch. Modeling Extremal Events. Springer, 1997, 643 p.
39. Г.Г. Малинецкий, А.Б. Потапов. Современные проблемы нелинейной динамики. - М.: Эдиториал УРСС, 2000, 336 с.
40. В.П. Бранский. Искусство и философия. Калининград, Янтарный сказ, 1999, 697 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Концепция автоматизированного проектирования. Внедрение в практику инженерных расчетов методов машинной математики. Создание автоматизированных рабочих мест. Принцип декомпозиции при проектировании сложных конструкций, использование имитационных систем.
реферат [57,1 K], добавлен 30.08.2009Рассмотрение способов оценки скорости обработки транзакций, графических возможностей, производительности суперкомпьютеров и конфигураций Web. Описание структуры и содержания электронного учебника "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем".
курсовая работа [1,3 M], добавлен 21.11.2010Назначение, классификация, состав и назначение компонентов операционных систем. Разработка сложных информационных систем, комплексов программ и отдельных приложений. Характеристика операционных систем Windows, Linux, Android, Solaris, Symbian OS и Mac OS.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 19.11.2014Создание инструмента проектирования и прототипирования графических пользовательских интерфейсов сложных информационных систем. Интерфейс пользователя и командной строки. Средства прототипирования и их характеристики. Создание интерактивных прототипов.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 04.07.2011Изучение современных принципов, подходов и методов моделирования сложно формализуемых объектов. Решение задач структурной и параметрической идентификации. Характеристики вычислительных систем как сложных систем массового обслуживания. Теория потоков.
курс лекций [2,3 M], добавлен 18.02.2012Система "человек-машина" для автоматизированного сбора и обработки информации. Два вида информационных систем: информационно-справочные (пассивные) и информационно-советующие (активные). Критерии и подходы к классификации для управляющих сложных систем.
реферат [21,3 K], добавлен 27.02.2009Характеристика электрических систем в установившихся режимах. Классификация кибернетических систем. Развитие методов моделирования сложных систем и оптимизация на электронных вычислительных машинах моделей в алгоритмическом и программном аспекте.
реферат [27,3 K], добавлен 18.01.2015Недостатки современных систем планирования ресурсов предприятия, жесткая организация базы данных основного каталога. Основные идеи Теории Классификации, сочетание ее c семиотикой и Теорией Измерений как фундамент для новой технологии научных коммуникаций.
статья [25,7 K], добавлен 14.12.2009Область применения систем управления. Разработка математической модели исходной систем автоматического управления (САУ). Синтез корректирующих устройств. Анализ качества исходной и скорректированной САУ. Расчёт параметров корректирующих устройств.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 25.02.2014Основные понятия теории распознавания образов и ее значение. Сущность математической теории распознавания образов. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Классификация систем распознавания образов реального времени.
курсовая работа [462,2 K], добавлен 15.01.2014Имитационное моделирование как один из наиболее широко используемых методов при решении задач анализа и синтеза сложных систем. Особенности имитационного моделирования систем массового обслуживания. Анализ структурной схемы системы передачи пакетов.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 28.05.2013Определение понятия "система". История развития и особенности современных информационных систем. Основные этапы развития автоматизированной информационной системы. Использование отечественных и международных стандартов в области информационных систем.
презентация [843,9 K], добавлен 14.10.2013Понятие информационной системы и баз данных. Критерии классификации автоматизированных информационных систем. Примеры простых и сложных запросов. Характеристика и анализ возможностей справочно-правовых систем "Кодекс", "Консультант Плюс", "Гарант".
курсовая работа [40,3 K], добавлен 16.05.2017Определение и примеры формальной системы. Понятия языка и метаязыка. Интерпретация формальной теории. Понятие изоморфизма в терминах теории формальных систем. Примеры продукционных правил, теория чисел. Исчисление предикатов первого и второго порядка.
лекция [201,4 K], добавлен 19.12.2013Методика и основные этапы исследования физических процессов и сложных динамических систем, которые описываются системами дифференциальных уравнений высшего порядка с большим количеством нелинейностей с помощью специальных аналоговых вычислительных машин.
курсовая работа [121,5 K], добавлен 12.05.2009Основные понятия теории моделирования. Виды и принципы моделирования. Создание и проведение исследований одной из моделей систем массового обслуживания (СМО) – модели D/D/2 в среде SimEvents, являющейся одним из компонентов системы MATLab+SimuLink.
реферат [1,2 M], добавлен 02.05.2012Устойчивость в смысле Ляпунова. Свойства устойчивых систем. Устойчивость линейных систем. Линеаризация систем дифференциальных уравнений. Исследование устойчивости нелинейных систем с помощью второго метода Ляпунова. Экспоненциальная устойчивость.
реферат [198,3 K], добавлен 29.09.2008Появление технических систем автоматического распознавания. Человек как элемент или звено сложных автоматических систем. Возможности автоматических распознающих устройств. Этапы создания системы распознавания образов. Процессы измерения и кодирования.
презентация [523,7 K], добавлен 14.08.2013Описание проектного решения стратегической системы, этапы объектно-ориентированного анализа и проектирования. Описание связей между объектами. Программная реализация, построение модели состояний объекта. Руководство пользователя и описание программы.
курсовая работа [388,8 K], добавлен 17.11.2011Развитие теории массового обслуживания. Анализ процессов в системах производства, обслуживания и управления. Интенсивность обслуживания канала. Плотность распределения показательного закона. Коэффициент загрузки системы. Среднее число занятых каналов.
курсовая работа [708,4 K], добавлен 26.01.2013