- •2 Эволюция подходов к анализу науки.
- •3 Позитивистская традиция в философии науки (классический позитивизм и эмпириокритицизм).
- •Преднаука и развитая наука
- •Социологические парадигмы
- •Научные революции и смены типов научной рациональности
- •13 Формирование идеалов математизированного и опытного знания в новоевропейской науке
- •16 Два уровня научного познания: эмпирический и теоретический
- •17 Классическая наука. Становление классической науки. Классическая наука, основные критерии и типы научности
- •История классической науки.
- •Поэтапное становление классической науки
- •Возникновение науки и основные этапы ее развития
- •Научное знание как сложная развивающаяся система
- •Концепция научного знания карла поппера: критический рационализм и теория роста научного знания
- •Наблюдение и эксперимент — процедуры формирования научного факта
- •Типы научной рациональности
- •Классический тип научной рациональности
- •Неклассический тип научной рациональности
- •Постнеклассический тип научной рациональности
- •Доклассическое естествознание
- •Классическое естествознание
- •Неклассическое естествознание
- •Постклассическое естествознание
- •Консерватизм и радикализм в науке
- •Математизация теоретического знания
- •Этапы математизации знания
- •Идеализация
- •Идеализация
- •Структура эмпирического знания.
- •Относительная и абсолютная истины
- •Идеалы и нормы исследования и их социокультурная размерность
- •Исторические типы научных картин мира
- •Философия как методология
- •Философские основания науки; их роль в обосновании и развитии научного знания.
- •Методы научного познания и их классификация. Философские, общенаучные и общелогические методы
- •Историческая изменчивость механизмов порождения научного знания (интернализм и экстернализм науки )
- •Формирование первичных теоретических моделей и законов.
- •Проблема включения новых теоретических представлений в культуру.
- •Этика науки и профессиональная ответственность ученого
- •3. Специфика научного познания. Наука как знание. Критерии научного знания.
- •Научные революции как «точки бифуркации» в развитии знания. Нелинейность роста научного знания.
- •Типы научной рациональности: классическая, неклассическая и постнеклассическая
- •Современные процессы дифференциации и интеграции наук Современные процессы дифференциации и интеграции наук.
- •Роль нелинейной динамики и синергетики в развитии современных представлений об исторически развивающихся системах
- •Глобальный эволюционизм в современной научной картине мира
- •Проблемные ситуации в научном познании и их роль в развитии науки.
- •Осмысление связей социальных и внутринаучных ценностей как условие современного развития науки. Включение социальных ценностей в процесс выбора стратегий исследовательской деятельности.
- •Этические проблемы современной науки. Кризис идеала ценностно-нейтрального научного исследования.
- •Сциентизм и антисциентизм
- •Наука и паранаука
- •. Этика науки
- •35 Будущее как научная проблема и проблема будущего науки)
- •Методы научного исследования и их классификация
- •Главные характеристики современного этапа развития науки.
- •Проблемные ситуации в научном познании и их роль в развитии науки.
- •Методы теоретического уровня познания и их характерные признаки.
- •Эмпирический уровень научного познания. Основные методы исследования и формы эмпирического знания.
- •Научное знание как сложная развивающаяся система. Многообразие типов научного знания, классификация наук.
- •Компьютеризация науки и ее социальные последствия
- •Научные сообщества и их исторические типы. Научные школы
- •История[править | править вики-текст]
Математизация теоретического знания
Одним из характерных проявлений современной научно-технической революции является широкое использование математических методов в самых различных областях теоретической и практической деятельности. Говоря о применении математики в научном познании, обычно имеют в виду использование таких ее методов, которые позволяют выразить свойства и закономерности исследуемых явлений численным способом. Хотя численные методы по-прежнему играют доминирующую роль в различных отраслях приложений математики, все же ими не исчерпывается вся совокупность средств и методов современной математики. Наиболее характерным проявлением сегодняшней математизации научного знания можно назвать все большее использование таких разделов и методов математики, в которых вопросы измерения величин не играют существенной роли. О математизации той или иной науки в подлинном смысле можно говорить только тогда, когда математика начинает применяться для построения ее теорий, поиска новых закономерностей, создания точного научного языка,
Большинство математических методов, которые используются в естествознании и опытных науках, условно можно назвать функциональными. В самом деле, взаимосвязь и взаимозависимость различных величин, характеризующих самые разные по своей конкретной природе процессы, может быть выражена с помощью математических функций. Естественно, поэтому, что методы математического анализа таких функций оказываются наиболее эффективными для количественного исследования изучаемых явлений. Современный математический анализ располагает мощными методами изучения разных типов функциональных зависимостей, начиная от классических методов дифференциального и интегрального исчислений и кончая новейшим функциональным анализом.
Хотя отдельные попытки применения специальных математических методов для исследования природы были предприняты уже в античную эпоху, систематическое их использование начинается с эпохи Возрождения, когда возникает экспериментальное естествознание. Опытное исследование природы требовало отказа от прежних умозрительных, спекулятивных методов. Это диктовало необходимость обращения к точным количественным методам изучения явлений. Не случайно Галилей, впервые применивший экспериментальный метод для исследования проблем механики, стал широко привлекать математику
для их количественного анализа. Однако он опирался на довольно несовершенный математический аппарат. Ньютон для построения теоретической механики вынужден был создать дифференциальное и интегральное исчисления, так как математика постоянных величин не годилась для поставленных им целей. «Математические начала натуральной философии» Ньютона содействовали широкому проникновению новых математических методов в естествознание и технические науки. Функциональные модели математики могут быть разделены на два больших класса. К первому из них относятся модели динамического типа, в которых значение функции точно определяется значениями ее аргументов.
Математизация научного знания (математизация науки, математизация теоретического знания) — проникновение математики и, в итоге, логики в научные теории и возрастание её роли по мере их развития. Изучается в рамках философии науки и истории математики.
Математика осваивает опытные науки двумя путями: количественным и неколичественным. Первый вводит в теорию отношения величины, между которыми ищутся, в свою очередь, функциональные отношения. Неколичественный путь математизации заключается во введение в теорию знаковых схем, моделирующих отношения внутри теории, вплоть до построения аксиоматических формальных систем
