Самоорганизация сложной системы и граница ее информационного восприятия

Abstract

RU: Соглашения.Мы достаточно часто пользуемся термином «сложная система» (СС); попытаемся подробней разъяснить, что мы под этим термином понимаем. Для этого мы не будем приводить существующее множество трактовок этого термина, а попытаемся дать его определение, способствующее более наглядной интерпретации. Общая постановка задачи. Требуется, используя приведенные выше соглашение и предположения, дать определение критерию качества функционирования самоорганизующейся системы и привести его формальное описание. Некоторые подклассы СС. Для выявления качественных особенностей рассматриваемых моделей были проведены их численные исследования. В новом состоянии равновесия мы имеем абсолютно новую эволюционирующую систему, которая вновь при изменении параметра нагружения начинает процесс своего развития. Факты, подтверждающие наличие границ информационного восприятия (ГИВ) у самоорганизующихся систем. Приведенный анализ показывает, что у любой системы, способной воспринимать информацию, есть своя ГИВ. Этот факт достаточно хорошо согласуется с данными, которые доказывают возможности самоорганизации на основе существующих принципов физики и биологии. Задача качественного исследования эволюционирующей системы может быть сведена к определению ее ГИВ, зависящей от определяющих параметров – количества и качества поступающей в систему информации и скорости роста ее организованности. Такое исследование состоит в том, чтобы описать все возможные бифуркации, построить множество значений бифуркационных параметров на области с различным типом фазовых портретов и указать для каждой области соответствующий ей фазовый портрет с областью определения ГИВ. Опираясь на авторитет великого И. П. Павлова, подытожим это его словами: «... Вся жизнь от простейших до сложнейших организмов, включая, конечно, и человека, есть длинный ряд все усложняющихся до высочайшей степени уравновешиваний внешней среды». Слова эти, думается, точно характеризуют перспективы применения предлагаемого тут анализа ВНС (вычислительно неприводимой системы).

UK: Угоди. Ми досить часто користуємося терміном «складна система» (СС), спробуємо детальніше роз'яснити, що ми під цим терміном розуміємо. Ми не будемо наводити безліч існуючих трактувань цього терміна, а спробуємо дати його визначення, яке сприяє більш наочній інтерпретації. Загальна постановка завдання. Потрібно, використовуючи наведені вище угоди і припущення, дати визначення критерію якості функціонування системи, що самоорганізовується, і навести його формальний опис. Деякі підкласи СС. Для виявлення якісних особливостей розглянутих моделей проведено їх числові дослідження. У новому стані рівноваги ми маємо абсолютно нову систему, яка еволюціонує та знову у разі зміни параметра навантаження починає процес свого розвитку. Факти, що підтверджують наявність межі інформаційного сприйняття (МІС) у систем, що самоорганізуються. Наведений аналіз показує, що у будь-якої системи, здатної сприймати інформацію, є своя МІС. Цей факт досить добре узгоджується з даними, які доводять можливості самоорганізації на основі існуючих принципів фізики та біології. Завдання якісного дослідження системи, що еволюціонує, може бути зведене до визначення її МІС, залежно від визначальних параметрів - кількості та якості інформації, що надходить у систему, і швидкості росту її організованості. Таке дослідження полягає в тому, щоб описати всі можливі біфуркації, побудувати безліч значень біфуркаційних параметрів на області з різним типом фазових портретів і вказати для кожної області відповідний їй фазовий портрет з областю визначення МІС. Спираючись на авторитет великого І. П. Павлова, підсумуємо це його словами: «... Усе життя від найпростіших до найскладніших організмів, включаючи, звичайно, і людину, є довгий ряд урівноважень зовнішнього середовища, що ускладнюються до найвищого ступеня». Слова ці, думається, точно характеризують перспективи застосування запропонованого тут аналізу ОНС (обчислювально незвідної системи).

EN: Stipulations. The term “complex system” (CS) is rather frequently utilized, therefore, we will take an effort to give a detailed explanation of what is understood by this term. In order to do that, we will not cite a variety of interpretations existing for this term, instead, we are intended to give a notion to this term that would provide for a more visual interpretation. Basic problem statement. Using the abovementioned Stipulation and Hypotheses it is necessary to determine a quality criterion of a self-organizing system functioning as well as to give its formal description. Certain SC subclasses. In order to detect qualitative peculiarities of the considered model the following numerical investigations were conducted. In a new equilibrium state we obtain an absolutely new evolvable system that again, with the change of a load parameter, initiates the process of its development similar. Facts confirming presence of information perception boundary (IPB) with self-organizing systems. Given analysis shows that any system, capable of perceiving information, possesses its own IPB. This fact comes well enough to an agreement with data that prove the possibilities of self-organization on the basis of the existing principles of physics and biology. According to the abovementioned it can be concluded that the task of a qualitative survey of evolvable system may lie in determination of its IPB, depending on determining parameters, such as quantity and quality of information coming into the system as well as speed rate of its organization. Such survey is aimed at the description of all possible bifurcations, plotting of a range of bifurcation set at a range with various type of phase portraits and to indicate a phase portrait corresponding to every range with IPB domain. Using the words of great I.P. Pavlov “all types of life, from the simplest to the most complex organisms, including human, is a long line of ever complicating to the highest degree equilibriums of the external environment”. It appears that these words can best characterize the perspective applications of the CS analysis presented herein.