Инфодинамика, Обобщённая энтропия и негэнтропия
Шрифт:
Очевидно, абсолютного хаоса в системах не существует. Все существующие реально системы имеют в структуре менее или более заметный порядок и соответствующую ОНГ. Чем больше система имеет в структуре упорядочённость, тем боль-ше она удаляется от равновесного состояния. С другой сторо-ны неравновесные системы стремятся двигаться в сторону термодинамического равновесия, т.е. увеличивать свою ОЭ. Если они не получают дополнительную энергию или ОНГ, они не могут в длительное время сохранять своё неравно-весное состояние. Но равновесие может быть и динами-ческим, где процессы протекают в равном объёме в противо-положные стороны. Внешне сохраняется равновесие, т.е. устойчивость системы. Если скорость таких процессов мало изменяется, то такие режимы являются стационарными, т.е. относительно стабильными
ЦЕЛОСТНОСТЬ СИСТЕМ
Целостность систем вытекает из одного их признака - упорядоченности. Однако, их цели или целесообразность можно определить только получая информацию о выше-стоящей системе. В то же время целостность и целенаправ-ленное действие системы или её элементов может иметь раз-ные степени упорядоченности. Например, в сложных систе-мах и в организациях может быть центральное управление вместе с относительной самостоятельностью индивидов [ 15 ]. Целостность систем вытекает из общих свойств объединён-ного суперполя в универсуме (гл. 14). К таким свойствам считают гармонию и когерентность, общие свойства квантовой природы явлений (т.н. квантовый холизм) и вероятностная природа флуктуации и процессов развития.
ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ПОЛЯ И ВОЛНЫ
КАК СИСТЕМЫ
В универсуме существуют различного рода поля, кото-рые могут быть "в состоянии покоя" или находиться в воз-буждённом состоянии (образования волн, виртуальных час-тиц и др.) Известно много типов полей:
гравитационное поле;
электромагнитное поле (свет, радиоволны и др.);
поля малого и большого взаимодействия;
квантомеханические поля (позитронное поле).
Все поля соединяются в сверхмалом пространстве (ниже длины шкалы Планка, 10-35 м) в объединённое суперполе, из возбуждения которого могут возникать элементы вещества, энергии и ОНГ. Недостаточно доказано как-будто существо-вание вокруг живых существ ещё особого рода полей: фан-томного, астрального, ментального и торсионного (спинового) поля. Высказано предположение ещё о наличии информа-ционного поля. Связанная форма информации - ОНГ содер-жится в каждой системе вместе с массой и энергией. Однако её определение, также как и выяснение процессов её прев-ращения и переходов часто представляет большие трудности.
По вопросу упорядоченности, энтропии поля высказаны различные мнения. С одной стороны утверждается, что поля обладают бесконечной энтропией, разнообразием, беспоряд-ком. С другой стороны считалось, что объединённое супер-поле имеет нулевую энтропию, что оно обладает абсолютной упорядоченностью, бесконечным ОНГ, энергией. В действи-тельности, как и все системы, любое поле имеет как ОЭ, так и ОНГ. Чем больше поле локально возбуждается, вибри-руется с образованием волн и материальных частиц, тем боль-ше оно содержит ОНГ. Конечно, в поле значительно труднее определить характерных для системы признаков: элементов, их взаимоотношение и целостность. Однако, и здесь признаки системной дифференциации элементов в любом случае су-ществуют. В качестве первичных элементов поля как системы выделяются кванты. Выяснено, что квантовое дискретное строение имеют не только электромагнитные, но и гравитаци-онные волны и даже пространство и время. Система может быть комбинирована из различных полей, с квантами раз-личного энергосодержания и разной степенью их когерент-ности. Исследование квантовой структуры полей даёт воз-можность выяснить содержание в них связанной информа-ции - ОНГ.
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД И СИСТЕМНЫЙ
АНАЛИЗ
Поскольку вес универсум состоит из систем, притом в виде различных комплексов, иерархических уровней и совме-щений, то представляют огромную важность методы их иссле-дования и преобразования. Этими вопросами уже давно зани-маются такие дисциплины, как исследование систем, систем-ный анализ и др. Однако,
1. Выделение объекта исследования от общей массы явлений. Очертание контур, пределов системы, его основных частей, элементов, связи с окружающей средой. Установление цели исследования: выяснение структуры или функции сис-темы, изменение и преобразование её деятельности или наличие длительного механизма управления и функциониро-вания. Система не обязательно является материальным объек-том. Она может быть и воображаемым в мозгу сочетанием всех возможных структур для достижения определённой цели.
2. Выяснение основных критериев для обеспечения це-лесообразного или целенаправленного действия системы, а также основные ограничения и условия существования.
3. Определение альтернативных вариантов при выборе структур или элементов для достижения заданной цели. При этом необходимо учесть все факторы, влияющие на систему и все возможные варианты решения проблемы.
4. Составление модели функционирования системы, учитывая всех существенных факторов. Существенность фак-торов определяется по их влиянию на определяющие кри-терии цели.
5. Оптимизация режима существования или работы сис-темы. Градация решений по их оптимальному эффекту, по функционированию (достижению цели).
6. Проектирование оптимальных структур и функцио-нальных действий системы. Определение оптимальной схемы их регулирования или управления.
7. Контроль за работой системы в эксплуатации, опреде-ление её надёжности и работоспособности. Установление надёжной обратной связи по результатам функционирования.
Все эти операции обычно проводят повторно в виде нескольких циклов, постепенно приближаясь к оптимальным решениям. После каждого цикла уточняют критериев и дру-гих параметров модели. До настоящего времени методы системного анализа позволяли делать качественные, часто не совсем конкретные выводы [ 12, 6, 13 ]. После уточнения методов определения потоков информации эти методы поз-воляют значительно точнее прогнозировать поведение систем и более эффективно управлять ими. В каждой системе можно выделить отдельную, более или менее сложную инфосхему. Последняя оказывает особенно заметное влияние на функционирование системы, на эффективность её работы. Только учёт инфоструктур даёт возможность охватить целост-ность системы и избегать применение недостаточно адекват-ных математических моделей. Наибольшие ошибки при прин-ятии решений делают из-за отсутствия учёта некоторых су-щественных факторов, особенно учёта влияния инфопотоков.
Выяснение вопроса взаимного влияния систем пред-ставляет сложную задачу, так как они образуют тесно пере-плетённую сеть в многомерном пространстве. Например, любая фирма представляет собою сосредоточение элементов многих других систем и иерархии: отраслевые министерства, территориальные органы власти, банковские, страховые орга-низации, торговые и налоговые организации и др. Каждый элемент в системе участвует во многих системных иерархиях. Поэтому прогноз их деятельности сложен и требует тщатель-ного информационного обеспечения. Такое же многоиерархи-ческое строение имеют, например, клетки любого живого ор-ганизма.
Системами могут быть и мысленные модели при проек-тировании реальных систем для оптимизации последних. На-пример, моделью может служить поисковое поле для приня-тия оптимального решения по отбору полимеров. Известны все полимерные материалы и классификация потребуемых изделий из них, а также известны критерии качества. Реше-ние заключается в последовательном сужении поискового поля при выяснении оптимального материала для конк-ретного изделия или оптимального изделия из конкретногo материала.