"В.Н.Щеглов. Основные понятия синергетики: сопоставление с построением алгебраических моделей интуиционистской логики" - читать интересную книгу автора

результатов функционирования самого алгоритма построения АМКЛ), которые в
итоге приписывают как самому алгоритму построения, так и различным
параметрам модели, записанной в общем виде (например, функционалам К и Г) их
определенные смысловые значения в различных ситуациях. Эти соглашения могут
уточняться по мере накопления новых сведений о применении этих соглашений в
определенной содержательной области. Следует отметить, что, возможно, лишь
интуиционистские модели в настоящее время позволяют как бы более тонко
"настроить" способы понимания, семантику получаемых выводов из моделей,
относящихся к определенному содержательному виду. Будем записывать далее
нумерованный список некоторых сложных понятий, относящихся к синергетике.
Эти понятия будем далее сопоставлять с различными стадиями функционирующего
алгоритма или с наличием различных параметров модели, например, функционалов
К и Г (здесь как бы составляется словарь заранее согласованного "перевода"
слов с одного языка на другой). Общие понятия в этих соглашениях,
относящиеся к содержательной интерпретации исходных терминов будем
записывать в качестве пояснения курсивом. Ссылка на литературу для каждого
элемента списка приводится лишь один раз - она относится и к последующим
элементам списка, вплоть до очередной новой ссылки (внутри поясняющего
текста могут быть свои ссылки).

1. Хаотические системы допускают описания не в терминах отдельных
траекторий или отдельных волновых функций в квантовой механике, а в терминах
ансамблей траекторий [10]. - Согласно алгоритму построения АМКЛ отдельные
выводы К в геометрическом представлении являются некоторыми r-мерными
ячейками, включающими в себя отдельные целевые точки-состояния (строки) из
массива исходных данных (Х, Y, t). В динамике (в принятой модели - в
процессе реализации интуиционистских свободно становящихся
последовательностей [6], - хаос как малые флюктуации Мира) эта ячейка в
случае больших r превращается во многомерную трубку, которая по ходу
эволюции исследуемого объекта может прекратить свой рост, преобразовываться
в две (бифуркация) или на несколько трубок, исходящих из начальной и т. д.
Каждая такая трубка содержит ансамбль траекторий, соответствующих Г(t) своих
исходных целевых состояний.
2. Необратимость событий. - Во время управления объектом весьма трудно
совершенно точно удержать по ходу времени заданный режим: обычно существует
масса неуправляемых воздействий и даже скрытых (неизвестных) переменных,
которые переводят этот режим в новое состояние. Это явление наблюдается как
в ходе эволюции (динамики) объекта, так и в случае катастрофы [11]. - Задана
векторная функция Y, ей соответствует набор столбцов z булевых значений
соответствующей функции Z. Пусть задана (для управления) некоторая сложная
цель: желательно, чтобы каждое новое состояние при реализации процесса имело
бы некоторое определенное значение сложной булевой функции Z, например,
кортеж Z* = (1, 0, 0, 1, ...) = 1*. Реализовать такое управление в общем
случае весьма трудно. В динамическом массиве данных (Х, Y, t) для заданного
числа состояний m в каждый момент t таких Z* может быть весьма мало - тогда
модель будет очень малые оценки, иногда цель Z* вообще не реализуется.
Возникает отказ от построения такой модели - "катастрофа". В таких случаях
обычно производится последовательный сдвиг точек разбиения отдельных функций
у в нужную сторону от медианы, чтобы в итоге было приближение к Z*. Следует
заметить, что такое приближение всегда уменьшает оценки моделей. Другой