Философская Энциклопедия том 5 (1184486), страница 100
Текст из файла (страница 100)
зр. ДЗ, когда имеет место к.-л. неоднозначность илн неопределенность в связях, нельая вообще говорить об истинной закономерности: в этих случаях налицо лишь неполное вьцнмк< пие капшх анакий об исследуемых объектах, линн оолход к истине, ио еще пе сама истина. Из однозначного характера связей вытекает их равиоцеииостги любви рассматриваемая связь, независимо от природы соответствующих свойств или параметров, в равной мере признается необходимой.
На основе развития классич. физики н ее успехов схема жесткой детерминации была в известнои мере абсоаютизирована. Филос. концепция, выразившая это, получила название лапласовского, пли классичгс<;ого, детермппизиа и длит. время выступала как обоснование механики и ее экспансии в новые области исследований. Схема жесткой детерминации оказаласгь одиаио, несостоятельной ирп соприкосновении науки с более г.<ожиыми и развитыми явлеввями, чем объекты послед<шанин классич. фпаикп, прежде всего — прп анализ< биологических и социальных явлений.
Зта схема ш.<а и отрш<апию к.-л. автономности в поведении элементов в рамках систем. Критика концепции жесткои лет< рмииации в естествоз«аппп усиливалась по и< ре нроиикповеиия в него идей диалектики и приобре.<а конструктивный характер па базе развития вероятностных методов последования; именно через их ш средство естествоанаопе овладело новым классом ;юкоиомериостей — статпстич. закономерностями. В «точпое» естествознание вероятностные методы впервые проипклп во 2-й иол. 19 в. в ходе разработки в тру,<ах Д,к.
Максвелла, Дж. Гиббса и мЕ Больцмана молекулярно-кпнетпч, теории — классич. статистнч, физии<. 11о хотя в вест. время ясно вскрыта ограниченность схемы жесткой детерминации, это отнюдь не означает, что данная схема зпе работает» в совр, науке. Схема з,ее<кои детерминации мо;кет повторять себн в развитии ряда новых областей и методов знания, поскольку это развитие воспроизводит осп, пути движения познания. В частности, на представлениях о жесткой детерминации в значит, л<ере базируотсп весь прогресс иау'шо-тсхиич. мысли, действие почти всех создаваемых человеком механизмов, машин и автоматов. Однако по мере возрастания сложности техиич.
систем и повышении требований к точности управления протекающими в нпх процессамп происходит резкое гпи;к<яие их надежности. В наст. время достаточно ясно осознано, что ирниитые пути повышения надежности работы электронных устройств, основанные на схемах жесткой детермш<ации, ие дают радикального решения проблемы и принципиально ограничены, В этой связи начиная со 2-й пол. 20 в. иостонино растет шперес к анализу принципов организации и функционировании живых (биологпческих) систем и использованию этих принципов в разработке совр. технпч.
систем, что, в частности, находит выражение в огромном росте исследований по самоорганиэуюп<имса систамам. Этп направлении поисков ясно выражают отказ от принцева в<есткой, однозначной детерминацип элементов в кибериетпч. системах. Идея вероятности приобрела огромное значение в совр. физике, прежде всего в физике ьшкропроцессов, физике атома и элементарных частиц. Закономерности микропроцессов наиболее полно выражены в квантовой теории, к-рая является принципиально статистическоп, т. е, существ. образом включает в себя идею вероятности.
Гслп в классич. физике вероктность иногда еще трактовалась иак второстепенный, инородный элемент структуры фиаич. теории, наруша<ощий ее внутр. красоту и совершенство, то в совр. физпке веронтность с самого начала рассматриваетсв как одно пз важнейших оснований этой структуры. Идеи п методы теории вероятностей являются существеннымп в совр.
Развитии всех наук о неживой природе. Они имев>т непосредств. отношение и к паукам о живой природе и обществе. В частности, развитие представлений о биологпч, эволюции, становление генетики происходило на базе развития статнстпч. образа мыл<ленин в биологии. В кибернетике вероятностные иден являя<тся исходными, базпсными, а ее осн, представления, особенно теория инфорь<ации, по существу представляют собой дальнейшее развитие концоптуальной базы теории вероятносте<).
В целом вероятностно-статистич. идеи в паст. время вяля<ется одним из стимуляторов развития ио сути дела всей науки. Однако несмотря на велпчашпую силу и глубину воздекствия веронтностно-статистпч. образа мышлении на развитие совр. науки, он есе ещо должным образом ве ассимилирован совр. мировоззрением. Во многом это обусловлено тем, что ив трактовку вероятности и СЗ нередко чрезмерное влияние оказывают соображения, нав<янвые концепцией жесткой дет<рминации, и частности класспч.механпиой. Для преодоления этого, отчасти психологического, барьера природа вероятности и СЗ должна быть проанализирована в свете совр, представлений о принципах структурной организаш<п материи и познания, в частности в свяаи с разработкой общих представлений о сложных системах (идея о качественно рааличных п относительно автономных уровнях структурной организации этих систем, об уровннх управления, регуляции п детерминации в сложных системах).
Теория веронтностей, наляющаяся методологич. базой раскрытия СЗ, изучает, как изнестно, закопоыериостп массовых случайных явлений. Массовость вдесь выступает как нен-рый аспект системности. Случайность харантеризует специфику этого массового явления и означает, что ири переходе от одного явлении к другому характеристики отд. пеленой изменшот , свои значения независимым обрааом, т. е. значения характеристики одного явления существенно не зависят и не определяются зяачениямя этой же характеристики у др. явлений.
Типичный пример класса случайных массовых явлений дает в фи;шке обычная теория газов: мехаиич, состояние ка;кдой молекулы газа в своей основе не зависит и не опредехяетсн состояние<< др, молекул. Центр. поннтнем теории веронтностей нвляется понятие вероятностного распределения, или просто распределения, Вокруг этого понятии объединяются др.
понятия, имеющие принципиальное значение дяя понимания асей теории. Распределение СТАТИСТИ'1ЕСКИЕ И ДИНАМИ'1ЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ 129 означает, что, несмотря на изменение значений пек-рых характеристик от падения к ивлоншо, относит. число элгчонтои с оиредел. значением этих характеристик до>ими но устойчиво. Эта устойчивость и есть выра>кениг вероятности. Распределении иырюкаэ>т ииутр.
уиоридоченностг в соответствуя>щом массоном яилонип. Наиболее глубокий смысл и значение вероятностных распределений обнаруживачись по мере того, как распределения становились предметом самостоит. игг>идоеания и е связи с этим были выдвинуты продставлеиии о видах (тииах) распределеш>й и ш>стаалои вопрос об основаниях этой типологии.
Ыиою>е из вид >в распределений образуя>т обширный предмет сиги. исследоианий. Таковы, иаир., нормальное распределение (распределение Гаугса), распределенно Пуассона и др. В большинстве случаев виды распределений характеризу>отея чисто описательно, но в наиболее развитых случаях дли их характеристики прииспи>отса и аиалитич. средства.
В частности, в физик> таковы квантовые теории, в к-рых вероитностныи язык используется весьма своеобразно. >1>ормулировка кван>оных задач дается не иеиосредстпеиио на языке еероитиостпых распределений, а прежде еггчо с ио>го>пью т. и. волновых функции. Однако посл>дни>г явлин>тги очши. абстрактными характеристиками тех же расиредолении: киадрат модуля волновой функции и нек-ром иредстаилении определяет собой вероятность соответстауюигеи физич.
величины, и зта сии:и, волновых функции с вероятное>ью вообще явлиетги оираидши>ги их употреблония в квантоиой теории, В гвиаи с характеристикой микрочагтиц посредств>и> иолиоаых ф)нкг[ий и кази»оаую теория> ао>пло ирглгтаалгчшо о ви>тг (характере, типе) волновых функция: волновал функции >ю'кот быть гкалиром, вектором, сиииором, исевдоскалярои, исевдовектором и т. д. Вид волновых функций оиргдоляотгя т. н.
квант>мы>ш свойства>ш елг ментарных ч и:тиц — сииноч и четность>о, к-рые с самого начала вводится в тооршо как характеристики волновых функций в целом. Др. словами, используемь>е в квантовой теории иеличины (за пекла>чсяиси ряда постоянных вели ши, не имшоших объяснения и теории и изитых непосредственно и» опыта) делится иа диа класса: т. и.
наблюдаемые пели и>ны (иаир., координаты и импульс), на базе к-рьгх и возникшот представления о вероятностных рагиреде»еииях, и киантоиью числа как характеристики волновых функций (вероятностных распределении) в целом. Сами же распроделоиия представляют гобои форму связи этих двух классов 1(одобиая ситуация является типичной для всякого иш>ользовапии теории вероятностей а познании: во игах таких случаях характеристики (параметры) объекта исследования делятги на диа класса, относипиигя ио существу к рааличиым структурным уровням его организации.
Характеристики первого, ггп>элисоо», уровня — зто те, к-рые постоянно и независимым образом изиопяют гиок:шачения при переходе от одного элемента к другому е исследуемо>> массоном явлении и, соответственно, каждоо из значений к-рых рассматривается как случайное событие, Характеристики более глубокого уровня связаны с наля шем оиредел, закономерностей, регуляриостей и массе случайных событий и и>эран>шит зту ршулирность. Вг гьма существенно, что характеристики обоих урони> й отпогител ьно автономны; характеристики второго, «высшего>, уровня, дете рмшш руя ивд распределении, ие определи>от каждое конкретное елучаяноо событие.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
