Большая техническая энциклопедия
0 1 3 4 9
D V
А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ь Э Ю Я
ЭБ ЭВ ЭГ ЭД ЭЖ ЭЗ ЭЙ ЭК ЭЛ ЭМ ЭН ЭО ЭП ЭС ЭТ ЭФ

Эволюция - сложная система

 
Эволюция сложной системы проходит через неустойчивость; хаос не только разрушителен, но и конструктивен. Организационное развитие сложных систем предполагает своего рода конъюнкцию порядка и хаоса.
Эволюция сложных систем происходит таким образом, что в ее процессе увеличивается степень неопределенности и неоднородности системы в целом. В системах неопределенность проявляется в двух видах - внутренняя и внешняя. Внутренняя связана с характером поведения отдельных подсистем и элементов, их стохастическим характером, сложным динамическим поведением, незнанием исследователем свойств элементов системы и закономерностей их развития и функционирования.
Процесс эволюции сложной системы носит не поступательный, а циклический или волновой характер: он сочетает в себе дивергентные ( рост разнообразия) и конвергентные ( свертывание разнообразия) тенденции, фазы зарождения порядка и поддержания порядка.
Это позволяет рассматривать эволюцию сложной системы как спектр переходов устойчивость - неустойчивость - устойчивость. В точках неустойчивости система становится самоуправляемой, подобно кибернетическим системам, в которых реализуется принцип обратной связи. Так что синергетика является дочерней ветвью кибернетики, но в отличие от кибернетики изучает механизмы самоорганизации, устойчивости и распада структур различной природы, формирующихся в системах, далеких от равновесия.
Это позволяет рассматривать эволюцию сложной системы как спектр переходов устойчивость - неустойчивость - устойчивость. В точках неустойчивости система становится самоуправляемой, подобно кибернетическим системам, в которых реализуется принцип обратной связи. Так что, синергетика является дочерней ветвью кибернетики, но в отличии от кибернетики изучает механизмы самоорганизации, устойчивости и распада структур различной природы, формирующихся в системах, далеких от равновесия.
Последовательность бифуркаций при увеличении параметра К удаленности от равновесного состояния. X - параметр процесса. Пригожий [3,4] представил нелинейную динамику эволюции сложных систем в виде бифуркационной диаграммы ( рис. 1.2), связывая точки бифуркаций с реализацией резонанса степеней свободы по Пуанкаре. Этот эффект возникает в результате нарушения пространственно-временной симметрии структуры, являющейся источником информации о достижении неустойчивого равновесия системы. При переходе через неустойчивость в неравновесных условиях формируется новая структура взамен старой, неспособной далее сохранять устойчивость симметрии системы к внешнему воздействию. Эти представления оказали огромное влияние на понимание механизмов нелинейной динамики эволюции сложных систем живой и неживой природы и представлены в виде ветвящегося дерева. I ], описывая эволюцию сложных систем в неживой природе, выделил тенденцию к разрушению развития хаоса в процессе эволюции ( к повышению энтропии), которой противостоит закон сохранения и принцип минимума диссипации энергии.
Таким образом, подходы синергетики позволяют рассматривать эволюцию сложной системы как спектр переходов устойчивость-неустойчивость-устойчивость, причем в точках неустойчивости система становится самоуправляемой.
Универсальность свойств критических явлений предполагает использование при анализе эволюции сложных систем критических значений управляющих параметров, контролирующих потерю устойчивости симметрии системы. Информационные свойства критических точек связаны с изменением механизма действия обратных связей при переходе от положительных обратных связей, обеспечивающих стабильную эволюцию системы, к отрицательным, контролирующим смену механизма адаптации структуры к внешнему воздействию. Стадии стабильного развития системы обеспечивается путем локальной перестройки структуры ( локальная адаптация) с реализацией принципа минимума диссипации энергии, развитого Н.Н. Моисеевым [2], Адаптация максимально реализуется в биосистемах. Действие отрицательных обратных связей сопряжено с глобальной перестройкой структуры путем глобальной диссипацией энергии, в процессе которой формируется новая структура взамен прежней, потерявшей способность к локальной адаптации.
В основе синергетической методологии лежит представление о спектре путей эволюции сложных систем, поле путей развития. Это означает неоднозначность будущего, существование моментов неустойчивости, связанных с выбором путей дальнейшего развития, а особую роль человека в нелинейных ситуациях разветвления путей и выбора желаемого, благоприятного пути развития.
Несмотря на свою простоту, наша модель довольно точно передает некоторые особенности эволюции сложных систем. В частности, она проливает свет на природу трудностей управления развитием, зависящим от большого числа взаимодействующих элементов. Каждое отдельное действие или локальное вмешательство в систему обретает коллективный аспект, который может повлечь за собой совершенно неожиданные глобальные изменения. Как подчеркивал Уоддингтон, в настоящее время мы еще мало знаем о наиболее вероятной реакции системы на то или иное изменение. Очень часто отклик системы на возмущение оказывается противоположным тому, что подсказывает нам наша интуиция. Наше состояние обманутых ожиданий в этой ситуации хорошо отражает введенный в Массачусетском технологическом институте термин контринтуитивный: Эта проклятая штука ведет себя не так, как должна была бы вести. В подтверждение сошлемся на классический пример, приведенный Уоддингтоном: программа ликвидации трущоб вместо того, чтобы улучшить, еще более ухудшает ситуацию.
Несмотря на свою простоту, наша модель довольно точно передает некоторые особенности эволюции сложных систем.
Уравнение ( 1) вместе с условием равновероятности возмущений достаточно часто используется для описания эволюции сложных систем, испытывающих сравнительно небольшие блуждания под действием случайных возмущений.
Мы полагаем, что для реализации этой программы, выходящей, впрочем, за рамки книги, существенную помощь способны оказать исследования закономерностей адгезии биологических объектов, позволяющие учесть опыт эволюции сложных систем. Действительно, согласно Тринкау-су [24], адгезионные свойства наружных клеточных мембран определяют основные стадии развития организмов-цитодифференцирование, гисто-и органогенез.
Успехи синергетики и фрактальной физики в понимании природы неравновесных азовых переходов, в том числе, процессов деформации твердых тел, объясняются никальными возможностями данного междисциплинарного подхода адекватно описывать [ ногообразие пространственно-временной эволюции сложных систем единым логическим зыком. Рассмотрение процессов деформации кристаллов с позиций самоорганизации иссипативных кластеров структурных дефектов, возникающих при деформации, позволяет лубже понять как механизмы аморфизации кристаллов, так и режимы их деформационного прочнения с учетом эффектов структурной и динамической памяти.

Локальность во времени рассмотренной здесь зависящей от времени модели приводит к другому важному следствию. Рассмотрим эволюцию сложной системы, распределенной в некоторой области пространства. Интуитивно можно предположить, что во время эволюции изменения происходят в системах из одной подобласти, а состояния систем в остальной части области остаются стационарными. Как скоро процесс изменения перемещается в другую подобласть и какие системы оказываются вовлеченными в него - зависит от деталей процесса.
В результате возникли такие понятия как диссипативные структуры и самоорганизация, ставшие привычными и широко используемыми в различных науках. Введение необратимости в ранг фундаментального описания эволюции сложных систем создало базу для развития общего подхода к установлению закономерностей эволюции макро и микро / нано / мира. Главными барьерами на пути описания поведения систем макро и микромира являются ограничения классической и квантовой механики. В квантовой теории микромира важнейшим является принцип неопределенности ГЕЙЗЕНБЕРГА, в соответствии с которым нельзя с определенной точностью измерить одновременно положение и импульс объекта; при этом принцип не запрещает точно измерить только или положение частицы или только импульс.
Синергетика может обеспечить новую методологию понимания путей эволюции сложных систем, причин эволюционных кризисов, угроз катастроф, надежности прогнозов и принципиальных пределов предсказуемости в экологии, экономике, социологии, геополитике. Синергетика дает нам знание о конструктивных принципах коэволюции сложных социальных систем, коэволюции стран и регионов, находящихся на разных стадиях развития. Поэтому синергетика может стать основой для принятия обоснованных решений и предсказаний в условиях неопределенности, стохастических потрясений, периодической реорганизации геополитических структур.
Схема генетического поиска с миграцией особей. По мере исследований появляется много новой уточняющей информации, снимается часть как внешней, так и внутренней неопределенности модели. Более того, имитационная модель сама выступает как некоторое знание о моделируемой системе и источник новых знаний о ней, поэтому по мере эволюции сложной системы должна происходить эволюция моделей, используемых в подсистемах управления.
С позиций иерархической термодинамики Г.П. Гладышева снимаются критические замечания [75] в адрес теории И. Гладышевым закон иерархической термодинамики позволяет выделять квазизакрытые моноиерархические системы ( подсистемы) в открытых полииерархических биологических системах. Другой подход к анализу эволюции систем развит И. Он рассматривает эволюцию сложных систем как иерархическую последовательность устойчивость-неустойчивость-устойчивость, представленную в виде бифуркационной диаграммы. Точки бифуркаций на этой диаграмме отвечают переходам от равновесного к неравновесному состоянию. Они контролируются потерей устойчивости симметрии системы, при достижении которой система становится открытой. Это означает необходимость учета в этих точках открытости системы, т.к. термодинамика равновесных процессов в данном случае не применима. Понимая эту ситуацию И, Пригожий ввел представления о производстве энтропии, придав таким образом энтропии информационную, а не только управляющую роль.
Последовательность бифуркаций при увеличении параметра К удаленности от равновесного состояния. X - параметр процесса. Пригожий [3,4] представил нелинейную динамику эволюции сложных систем в виде бифуркационной диаграммы ( рис. 1.2), связывая точки бифуркаций с реализацией резонанса степеней свободы по Пуанкаре. Этот эффект возникает в результате нарушения пространственно-временной симметрии структуры, являющейся источником информации о достижении неустойчивого равновесия системы. При переходе через неустойчивость в неравновесных условиях формируется новая структура взамен старой, неспособной далее сохранять устойчивость симметрии системы к внешнему воздействию. Эти представления оказали огромное влияние на понимание механизмов нелинейной динамики эволюции сложных систем живой и неживой природы и представлены в виде ветвящегося дерева. I ], описывая эволюцию сложных систем в неживой природе, выделил тенденцию к разрушению развития хаоса в процессе эволюции ( к повышению энтропии), которой противостоит закон сохранения и принцип минимума диссипации энергии.
Последовательность бифуркаций при увеличении параметра К удаленности от равновесного состояния. X - параметр процесса. Пригожий [3,4] представил нелинейную динамику эволюции сложных систем в виде бифуркационной диаграммы ( рис. 1.2), связывая точки бифуркаций с реализацией резонанса степеней свободы по Пуанкаре. Этот эффект возникает в результате нарушения пространственно-временной симметрии структуры, являющейся источником информации о достижении неустойчивого равновесия системы. При переходе через неустойчивость в неравновесных условиях формируется новая структура взамен старой, неспособной далее сохранять устойчивость симметрии системы к внешнему воздействию. Эти представления оказали огромное влияние на понимание механизмов нелинейной динамики эволюции сложных систем живой и неживой природы и представлены в виде ветвящегося дерева. I ], описывая эволюцию сложных систем в неживой природе, выделил тенденцию к разрушению развития хаоса в процессе эволюции ( к повышению энтропии), которой противостоит закон сохранения и принцип минимума диссипации энергии.
Действителен ли вывод о непредсказуемости для всех сложных систем. Мы, в действительности, реально не интересуемся знанием о времени, когда мы пойдем в данный магазин или будем двигаться по шоссе. Мы гораздо больше заинтересованы в прогнозе основных бифуркаций в нашем будущем, подразумевающих несколько важных вещей, подобных здоровью, любви или работе и которые, в совокупности, означают наше счастье. Точно так же предсказание детального развития сложных систем не имеет никакой реальной стоимости, и тот факт, который мы осознали, что оно является не досягаемым с фундаментальной точки зрения, не исключает использование не менее интересной возможности предсказания фаз эволюции сложных систем, которые действительно имеют значение, являясь критическими событиями.
В данном обзоре мы уделяем основное внимание более грубым моделям кинетики плазмы. Целью получения таких моделей для задач РГД и НРГД является разработка универсальных моделей возможно большей общности и полноты, экономных в реализации и обладающих приемлемой точностью расчета кинетических и динамических свойств плазмы с учетом влияния на них процессов переноса энергии излучением. Такие модели удобны для проведения in-line расчетов задач РГД и НРГД. Задача детального описания спектра излучения плазмы не ставится, а ставится более ограниченная задача описания спектра излучения в крупнозернистом приближении. Такой подход, насколько нам известно, реализован в известном численном коде LASNEX ( Lokke, Grasberger, 1977; More, 1981; More, Zimmerman, 1983), предназначенном для решения широкого круга задач, возникающих в проблеме ЛТС. Необходимость создания подобных моделей диктуется тем фактом, что в практических задачах расчета характеристик лабораторной плазмы в процессе эволюции сложных систем состояние вещества и излучения в среде изменяется от равновесного до сильно неравновесного. При этом параметры плазмы таковы, что требуется разработка моделей, учитывающих сильную неидеальность плазмы в экстремальных условиях.
 
Loading
на заглавную 10 самыхСловариО сайтеОбратная связь к началу страницы

© 2008 - 2014
словарь online
словарь
одноклассники
XHTML | CSS
Лицензиар ngpedia.ru
1.8.11