Хронотроника. 
Естествознание

В результате изучения данной главы студент должен: знать

• • основы хронотроники;
• • принцип узкого горла;
• • причинность в хронотронике; уметь
• • выделять базовую модель;
• • применять хронотронический подход;
• • анализировать возможности прогнозирования поведения сложных систем; владеть
• • системным подходом к хронотронике;
• • навыками определения иерархии времен развития систем;
• • методом поиска оптимальных путей развития сложных динамических систем в условиях ограниченных ресурсов.

Хронотроника как наука

Естествознание и общественные науки

Особенность объектов общественных наук с точки зрения математики.

Существует мнение, что степень развития науки зависит от объема применяемой в ней математики. Основной преградой к успешному применению математических методов в той или иной науке является неразвитость или полное отсутствие процедуры сведения качества к количеству. Иначе говоря, нет ясности, что и как измерять.

Наиболее насыщенной математикой является физика. Она уже давно прошла этап перевода качественных понятий в количественные и находится на этапе создания математических моделей. Для этого она вводит набор идеальных объектов, заменяющих реальные. Например, материальная точка, точечный заряд, абсолютно черное тело, идеальный газ, абсолютно твердое тело и т. д.

Математическая модель — это некоторое идеальное описание реальности. Полученные результаты имеют ограниченную область применения. Кроме того, после математической обработки модели и получения результатов (решений) требуется обратный перевод с языка математики на язык физики. Эти решения не соответствуют полностью действительности, так как изначально математические модели — это всего лишь идеализация реальности.

Помимо прочего применение математики к общественным наукам имеет еще одну сложность. Объекты, изучаемые этими науками, как правило, являются динамическими структурами, функционирующими в режиме ограниченности ресурсов. Для того чтобы такие объекты находились в стационарном устойчивом состоянии, требуются постоянные потоки вещества, энергии и информации. Недостаточность или полное отсутствие таких потоков приводит к разрушению этих объектов. Обычное их состояние — неравновесное. Из этого следует, что математические модели, с помощью которых описывается функционирование таких объектов, будут нелинейными, а прогнозировать поведение таких систем довольно сложно в силу его неоднозначности.

При описании динамических систем обычно выбирают только такие решения, которые описывают устойчивые состояния. Например, если поставить конус острием вниз, то он может какое-то время находиться в этом состоянии. Но в силу неустойчивости такого положения он свалится. То есть решение, описывающее такое состояние, существует, а самого состояния нет.

Другая ситуация складывается для нелинейных систем, так как они постоянно переходят в состояния неустойчивости. В таком состоянии система требует вероятностного описания.

В процессе самоорганизации социальных систем происходит изменение их структурных элементов, режимов их функционирования и адаптации к условиям их существования. Всё это создает дополнительные сложности в приложении математики к общественным наукам. И, наверное, социогуманитарным наукам не надо копировать способы использования математики, например, в физике. Для них более полезным может оказаться путь применения математики в биологии.