Вероятностное описание условий неопределенности

Научная картина мира строится путем выявления естественных законов, связывающих разнообразие процессов и явлений и позволяющих предсказывать их развитие. Наука устанавливает содержание законов и границы их применения. Закон может быть детерминистическим (выполняться всегда) или статистическим (выполняться в среднем). В тех случаях, когда наблюдаются разброс реакций системы на один и тот же набор входных сигналов, и имеется устойчивая статистика этих реакций, существует соблазн ввести в описание вероятный механизм формирования этих реакций. Во многих случаях это означает подмену неизвестного случайным на основании эмпирических данных, хотя сам факт повторяемости и статистической устойчивости ансамбля событий не говорит напрямую об их вероятностной природе.

Повышение точности определения (измерения) какого-либо из количественно описываемых свойств сложной системы сверх некоторого предела влечет за собой понижение точности определения (измерения) другого свойства: одновременно измерить значения двух (или более) параметров с точностью, превышающей определенный уровень, невозможно. Иначе говоря, существует область неопределенности, в пределах которой свойства могут быть описаны только вероятностными характеристиками. Такой принцип неопределенности хорошо известен в квантовой механике

Термин «вероятность» употребляется в трех смыслах:

· Математическая вероятность как мера, определяющая частоту наступления случайного события;

· Физическая вероятность как внутренняя тенденция возникновения явления, вообще говоря, неслучайного, связанного с механизмом действия системы, влиянием сред или воздействием независимых факторов;

· Вероятность целенаправленного действия как внутренняя тенденция формирования поведения.

Анализ сложных систем требует ясного понимания природы событий (явлений), происходящих в данной конкретной системе. Требуется четкое деление событий на 1) детерминированные, 2) случайные (по своей природе или порожденные взаимодействием независимых процессов), 3) целенаправленные. Важно также отметить ситуацию, когда природа события неизвестна.

Исход единичного акта радиолокации — событие, неслучайное для системы «РЛС — цель», но случайное для системы «РЛС—множество целей». Выход из строя блока РЛС в системе — событие детерминированное, определяемое совокупностью мероприятий по поддержанию надежности и работоспособности, осуществляемой в системе. Если рассматривать это событие как случайное, то невозможно разобраться в организационно-технических недостатках. Для большой радиолокационной системы такое событие случайно, а детерминированными являются средние оценки. Особенно важен этот аспект для си­стем, конфликтных по своей природе. Здесь подмена целенаправ­ленного или неизвестного случайным может привести к неисправимым ошибкам.,

Можно ли сказать, что сложные системы подчинены известным физическим законам и только им, но обилие деталей позволяет лишь частично понять разнообразие явлений? Ни теория, ни опыт не дают для этого оснований. По мере про­никновения в глубинные явления не только обнаруживаются новые законы, но и ограничивается сфера применимости старых. Слож­ные технические системы включают людей, следовательно, им при­сущи и какие-то общественные законы. Мысленным конструкциям (которые вполне поддаются системному исследованию) свойст­венны только те законы, которыми мы их наделяем.

Многие примеры настойчиво внушают нам: при входе в мир сложных систем необходимо отказаться от привычных представ­лений и традиционных мер. Этот мир уникален. Систему, сущест­вующую как целое, должны связывать законы, регламентирующие эту целостность.

Системные законы являются частными, специализированными представлениями естественнонаучных законов, более удобными для применения, поэтому на первый план и ведущие роли выдви­гаются автономные, локальные законы — они яснее и нагляднее связаны с наблюдаемыми явлениями и процессами. Если внутри­системные законы неизвестны, то могут быть упущены слабые и малозаметные факторы, которые накапливаются и оказывают ра­дикальное влияние на перспективу.

Из всей совокупности естественнонаучных свойств особенное значение имеют внутрисистемная метрика и внутрисистемные законы сохранения.

Метрика определяет расстояния между элементами системы в некотором функциональном пространстве. Сложная система на­ходится в реальном мире и взаимодействует с ним, но основное значение для ее свойств имеют процессы, которые протекают внут­ри системы. Познание системы требует, прежде всего, ее обозримо­го описания, и здесь выбор метрики может играть определяющую роль.

При обработке радиолокационных сигналов, отраженных от самолетов, целесообразно использовать геометрическую метрику; при обработке сигналов, отраженных от планет и искусственных космических объектов, — функциональную метрику пространства параметров движения: все, что происходит в системе, описывается в этом пространстве более просто. Введение метрики означает со­здание модели геометрии системы; чем ближе эта модель к истин­ной геометрии системы, тем проще представление системы.

Величины, не зависящие от выбора метрики и системы координат, называются инвариантами. Инварианты определяются физическим содержанием, устройством и ресурсом системы, а не целевой функцией.

Некоторые инварианты или функции от них не изменяются при взаимодействии подсистем, сохраняя свою величину постоянной и допуская только ее перераспределение между подсистемами. Тогда говорят, что соответствующая физическая величина подчиняется закону сохранения.

Тождественные сложные системы встречаются чрезвычайно редко, свойства таких систем в значительной мере уникальны. Оценка их поведения с точки зрения классической теории вероятностей ошибочна и совершенно неуместна.

Сложные системы имеют множество устойчивых состояний, при этом условия устойчивости могут быть строго сформулированы. Если они не выполняются, система может стать неустойчивой, перейти в другое состояние, или в ней может возникнуть новая макроструктура, характеризующаяся когерентным поведением. Внутренние или внешние флуктуации при некоторых условиях могут усиливаться, переводя систему в область неустойчивости. Допустим, что система описывается дифференциальными уравнениями, решения которых отображаются кривыми на фазовой плоскости. В точках бифуркации фазовая траектория может пойти по различным путям. В соответствии с принципом неопределенности повышение точности указания одной из фазовых координат текущего состояния системы сверх некоторого предела влечет за собой снижение точности по другой координате. Слабые (в пределах неопределенности) внутренние тенденции внешне неуловимы, поэтому предсказать изменение поведения невозможно. Целенаправленные системы проявляют в этих условиях свободу выбора поведения, сообразуясь с ситуацией и критерием эффективности. Для человеко-машинных или биомашинных систем такая свобода выбора выдвигается на первый план. При этом возникает проблема управления свободой выбора: в исследовательских, поисковых, творческих системах свобода выбора должна быть максимальной. Исполнительные системы должны иметь свободу выбора в пределах поставленной задачи либо не иметь ее вовсе. Соответственно должны создаваться системы с управляемой и контролируемой свободой выбора. Это, в свою очередь, ставит вопрос описания степени свободы выбора, его формального представления, качественной и количественной оценки.

В анализе сложных систем согласованное устойчивое состояние многосвязной системы называется гомеостазом.

В сложных системах действуют три фактора, в силу которых осуществляется генерирование информации и рациональное согласование подсистем:

• Описание подсистем избыточно, и это позволяет выявлять и исключать локальные ошибки.
• Система имеет очень узкий диапазон значений входных и выходных величин входящих в нее подсистем, обеспечивающих ее устойчивость.
• Только некоторые области устойчивости соответствуют функциональному назначению системы, т.е. ее месту в надсистеме. В других областях система нефункциональна.

Совместное действие (или применение) этих факторов приводит модель к области функциональной устойчивости, соответствующей ситуации и целевой функции. Это и есть системный гомеостаз.