- •2. Основные научные результаты, составившие базу Синергетики
- •Глава 1. Три языка Синергетики
- •1. Выделение объекта исследования. Создание его мысленного образа
- •2. Использование трёх языков Синергетики
- •3. Проведение лингвистического анализа
- •4. Предварительная классификация процесса или объекта. Включение процесса (объекта) в систему квант‑волна
- •5. Словесная история объекта
- •Глава 2. Параметр целого
- •1. Выбор основной меры, характеризующей объект (параметра целого)
- •2. Простейшая форма математического описания объекта. Рождение и разрушение объекта
- •3. Эмпирический анализ двумерного фазового пространства, описываемого выбранным параметром целого и скоростью его изменения или некоторым итерационным процессом
- •4. Разработка одномерной математической модели динамики объекта в рамках выбранного параметра целого
- •5. Качественный анализ и численное решение одномерной математической модели динамики объекта
- •Глава 3. Фазовое пространство динамической системы
- •2. Выделение странных аттракторов. Количественный и качественный анализ поведения системы, находящейся в области странного аттрактора. Изучение эргодических свойств исследуемой системы
- •Глава 4. Анализ поля системы
- •1. Классификация волн, вихрей, грибовидных (мультипольных) структур и транспортно‑информационных систем
- •2. Вихре‑волновой резонанс
- •Глава 5. Бифуркационные процессы
- •1. Определение бифуркационного события и графа структур и событий
- •2. Вектор вероятности бифуркационного события с конечным числом исходов
- •3. Случайные величины и их связь с параметром целого. Комплексный волновой вектор
- •4. Энтропия будущего и информация о прошлом бифуркационного события
- •5. Граф структур и событий. Бифуркационная координата. Переходные матрицы и дифференциальные уравнения
- •Граф с бесконечной памятью
- •Граф системы с конечным числом состояний
- •Глава 6. Транспортно‑информационные системы
- •1. Переход от одной системы или структуры к совокупности систем или структур. Статистические закономерности
- •2. Триадная методология. Структура – Поле – Контроллер
- •3. Триадный анализ структуры
- •4. Триадный анализ контроллера
- •5. Триадный анализ поля
- •Заключение. Бифуркация – Информация – Знание
- •Литература
3. Эмпирический анализ двумерного фазового пространства, описываемого выбранным параметром целого и скоростью его изменения или некоторым итерационным процессом
Если параметр целого выбран, то на основании эмпирических данных может быть построена для данной системы или для серии систем, аналогичных данной, зависимость параметра целого, характеризующего систему, от времени. Эта зависимость может быть дискретной, когда для некоторых моментов времени определяется выбранный параметр, или непрерывной, в этом случае при помощи специальных приборов осуществляется непрерывная запись некоторых величин, которые затем могут быть использованы для вычисления параметра целого.
Наиболее реалистичными являются непрерывная запись или дискретное определение параметра в конкретные моменты времени с последующей аппроксимацией полученных данных в виде непрерывных функций от времени.
В этом случае вместо зависимости параметра от времени может быть построена более информативная картина двумерной фазовой плоскости, по оси абсцисс которой отложен выбранный параметр, а по оси ординат – его производная по времени. Для автономных систем, то есть систем, динамика которых слабо зависит или вовсе не зависит от параметров поля, такой график может оказаться универсальным, не зависящим от начальной точки отсчёта во внешнем времени.
Здесь проявляется интуиция – параметр целого должен быть выбран таким образом, чтобы характер его изменения для автономных систем был универсальным, то есть, чтобы зависимость его изменения от времени для данной системы и её аналогов не зависела от внешних условий. Однако, любая сложная система может считаться автономной лишь приближённо.
4. Разработка одномерной математической модели динамики объекта в рамках выбранного параметра целого
Если выбран один параметр, интегрально определяющий меру структуры, то можно построить простейшие математические модели, приближенно описывающие процесс формирования, роста структуры и выхода её на тот или иной стабильный режим, а также процесс её разрушения или превращения в качественно новую структуру.
Для параметра целого, описывающего структуру, как и ранее, введем обозначение . Рассмотрим два типа аппроксимации – итерационный и непрерывный.
Итерационный способ аппроксимации состоит в выражении последующего измеренного состояния системы через предыдущие pp‑1…., p‑k).
Особо следует выделить системы, которые могут принимать конечное число состояний. Динамика таких систем оказывается во многом эквивалентной динамике орбит конечных математических полугрупп или групп. Наиболее известным представителем таких систем является современный компьютер, который может быть непосредственно использован для моделирования их динамики.
Практически неограниченное развитие компьютерной техники и области её использования свидетельствует о существовании широкой сферы применения дискретных математических моделей с большим, но конечным числом возможных состояний, то есть значений параметра целого для достаточно подробного описания природных и техногенных процессов.
Фазовое пространство при детерминированном итерационном процессе может быть построено следующим образом. По оси абсцисс откладывается p‑1, а по оси ординат p. Точка на соответствующей фазовой плоскости соответствует отображению. Для систем с конечным числом состояний количество точек конечно и равно числу состояний.
Любой динамический процесс такого типа в пределе выходит на стационарную точку, p = p‑1, или на циклическую траекторию p = p‑к, где к можно считать периодом цикла.
В пределе очень большого числа состояний область изменения параметра целого может быть аппроксимирована континуумом. В этом случае количество типов траекторий становится значительно больше, чем при дискретном задании. Именно здесь появляются странные аттракторы.
Значительный практический интерес представляет использование аппроксимирующих функций, имеющих разрывы функций и их производных в конечном числе точек. В этом случае особые точки отображений и аттракторы приобретают дополнительные особенности.
В случае гладкой зависимости параметра целого от времени динамика его изменения может быть описана дифференциальным уравнением d = f(, где f(,t) – заданная гладкая функция.
Решение и качественный анализ этого уравнения позволяют не только приближенно описывать динамику структуры, но и в какой‑то степени предсказывать её будущее. Если структура или система развивается по внутренним законам (воздействие внешней среды (поля) на неё пренебрежимо мало либо носит стационарный характер), то для её описания может быть использовано автономное дифференциальное уравнение d = f(.
В случае непрерывной аппроксимации наиболее удачным подходом является построение двумерных фазовых диаграмм, по одной из осей которых откладывается сам параметр, а по другой – его производная. Для автономных объектов фазовые траектории от времени не зависят.
В некоторых случаях дифференциального уравнения первого порядка для адекватного описания динамики параметра целого оказывается недостаточно. В этом случае можно перейти к дифференциальным уравнениям более высоких порядков или к введению комплексного параметра целого. В обоих случаях это математически эквивалентно увеличению числа координат.
