Владимир Живетин - Научный риск (введение в анализ)

Тензорная алгебра изучает абстрактные объекты и модели, являющиеся обобщением объектов и моделей векторных пространств и линейной алгебры. Достоинство тензорного метода – упрощение математической модели изменения сложных количественных характеристик при переходе от одной системы отсчета к другой.

Введем следующие типы абстрактных объектов:

1) канонический (структура, система, процесс), модель которого строится канонической наукой и который находится на начальном уровне в иерархии уровней абстракции;

2) интерканонический, который формируется на стыке разных типов канонических абстрактных объектов и является предметом исследования соответствующих канонических наук;

3) комплексный, включающий в себя разные типы канонических абстрактных объектов:

а) комплексные абстрактные объекты, связанные между собой так, что образуют относительно самостоятельное целое;

б) интеркомплексные абстрактные объекты, включающие в себя несколько объектов, каждый из которых или часть расположены на стыке разных типов канонических абстрактных объектов.

Введенные на рис. 1.3 сферы жизнедеятельности взаимосвязаны, взаимозависимы и образуют единую систему, создающую продукт научного творчества (духовную культуру), которую назовем «ноосфера – среда».

Рис. 1.3

При этом в каждой из подсистем существуют модели от природы (Творца), а также модели, созданные человеком, с помощью которых он творит и рождает все новое для жизнедеятельности. В дальнейшем, с целью изучения научного риска, являющегося продуктом научного творчества, основы которого формируются в подсистеме (5), будем изучать объекты, созданные в этой подсистеме при участии и под воздействием всех остальных подсистем построенной системы.

С целью изучения мира абстрактных объектов, создаваемого человеком, в том числе формирования количественной оценки потерь, возникающих в процессе его создания, т. е. научного творчества человека, рассмотрим объекты, его наполняющие (рис. 1.4).

Каждый объект, с которым имеет дело человек, имеет различное описание, начиная с чувственного мира. Так, например, такой технический объект, как самолет, отображается летчиком в процессе его пилотирования в виде концептуальной информационной модели траектории движения, состояния его в трехмерном пространстве, а также состояния систем, его наполняющих [24]. Здесь управляющей информацией является не расстояние до цели (другого объекта), а разность ρ = | x – y |, где | x – y | – расстояние, например, до точки посадки, определяемое с помощью информационно-аналитического центра человека.

Рис. 1.4

Процесс построения искусственных объектов представлен в виде совокупности подсистем (рис. 1.5), в каждой из которых содержатся определенные объекты и их описания. Представленная схема позволяет выделить основные погрешности, свойственные этому процессу, а также влияние внешних возмущающих факторов.

Рис. 1.5

Помимо уже обсуждавшихся объектов, на рис. 1.5 представлены следующие подсистемы:

– подсистема 1 искусственных объектов, созданных на базе математических моделей искусственных объектов (8), построенных в процессе научного творчества;

– подсистема 4, представляющая совокупность абстрактных объектов, идей, мыслей, сформированных в процессе абстрактного творчества, являющаяся продуктом, созданным на уровне ноосферы человека, с включением основополагающих идей ноосферы человечества;

– подсистема 5 математических моделей, адекватно отображающих чувственные объекты (3);

– подсистема 6 моделей абстрактных объектов, их аналитического описания, включающих в себя модели, полученные на основе изучения мира абстракций и только для этого мира, а также для адекватного отображения мира чувственных объектов;

– подсистема 9 анализа суммарных потерь, возникающих при сравнении свойств и качеств искусственных, абстрактных и вещественных объектов.

Представленные подсистемы в идеальном виде мы не можем описать в полном объеме, однако такая модель позволяет рассматривать процесс научного творчества, осуществляемого в подсистемах человека, с системных позиций, учитывая, кроме свойств самих подсистем, также роль и место приложения, истоки возникновения как внешних, так и внутренних возмущающих факторов, обусловливающих создание недостоверных научных знаний, объем которых будем обозначать Δ D нз .

В данном случае каждая из рассмотренных моделей, а также их взаимосвязь, взаимовлияние отображают состояния и изменения изучаемых объектов и включают в себя возмущающие факторы W i различной природы, не позволяющие получить истинное знание об изучаемых явлениях, средах, т. е. несущие в себе неопределенность. Суммарная неопределенность научных знаний создается во всех указанных выше моделях (рис. 1.5) и имеет вид

Δ D нз = f (δ 2, δ 31, δ 32, …, δ 8, W 1, …, W 5).

Таким образом, объекты и модели абстрактных объектов суть продукт зависимых между собой процессов, протекающих в подсистемах (рис. 1.5), каждая из которых вносит свой вклад в достоверные D нз , а также в недостоверные Δ D нз научные знания, обусловливая научные риски.

Рассмотрим качественные показатели научного риска, что позволит наметить пути к формированию количественных (численных) показателей научного риска. С этой целью рассмотрим возможные ситуации в процессе научного творчества.

I. Наука нередко отвергает правильные теории, делая ложную экспертизу (оценку). Мир науки полон противоречий, не только помогающих ее развитию, но и создающих преграды (согласно существующему научному мировоззрению), о которые разбиваются не только ложные, но даже истинные идеи и мысли.

Открытие французским биологом Луи Пастером (1822–1895 гг.) природы брожения было отвергнуто Академией медицины. Однако впоследствии он ввел методы асептики и антисептики, став основоположником современной микробиологии и иммунологии. Открытие французским врачом Месмером (1733–1815 гг.) гипноза было отвергнуто «светилами» тогдашней науки.

Французская академия наук долгое время отвергала существование ископаемого человека, а находки каменных орудий объясняла «игрой природы».