Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Мазуркин П.М. 1

---

1 ФГБОУ ВПО «Поволжский государственный технологический университет Минобрнауки России»

Дана концепция выявления фундаментальных закономерностей распределения структуры и динамики функционирования систем с учетом поведения живого вещества на основе вейвлет-анализа асимметричных структурно-функциональных колебательных возмущений для научно-технической экспертизы ретроспективы научно-технологического и социально-экономического развития и роста. Показана характеристика России как сильно колеблющейся эргатической системы. Даны формы таблиц для проведения полного факторного анализа по предлагаемому методу анализа иерархий. Рассмотрен подробно пример эргатической системы теплоцентрали города Йошкар-Олы как смесь показателей выпуска продукции и параметров загрязнения окружающей среды. Между выработкой электрической и тепловой энергии наблюдается сильная теснота факторной связи, а между видами загрязнения (побочная продукция) ‒ слабая и средняя связь, что объясняется больше высокой погрешностью исходных данных по концентрации загрязняющих веществ по сравнению с измерениями количества выпускаемой продукции.

Статья в формате PDF

394 KB

эргатическая система

структура

поведение

колебание

закономерности

1. Дудина Т.С. Оценка влияния ливнеотстойника предприятия ОАО «ТГК-5» г. Йошкар-Ола на качество воды в р. Нолька // Основы рационального природопользования: матер. II междунар. научно-практ. конф. – Саратов: Издательский центр «Наука», 2009. – С. 122–132.

2. Мазуркин П.М. Активизация изобретательской деятельности студентов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – № 12. – С. 92–100.

3. Мазуркин П.М. Закономерности устойчивого развития. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. – 302 с.

4. Мазуркин П.М. Инновационные процессы // Наука и технологии. Том. 2. Краткие сообщения ХХХ Российской школы, посвященной 65-летию победы. – Екатеринбург: УрО РАН, 2010. – С. 118–120.

5. Мазуркин П.М. Историографический анализ динамики населения России // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2009. – № 5. – С. 56–69.

6. Мазуркин П.М. Материализация научно-технических идей // Наука и технологии. Т. 2. Краткие сообщ. ХХХ Российской школы, посвящ. 65-летию Победы. – Екатеринбург: УрО РАН, 2010. – С. 124–126.

7. Мазуркин П.М. Популяционная социометрика образовательных организаций // Успехи современного естествознания. – 2012. – № 2. – С. 97–102.

8. Мазуркин П.М. Правовое состояние России в инновационной деятельности // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – № 8. – С. 41–57.

9. Мазуркин П.М. Раскрепостить творческую личность изобретателя // Международный журнал экспериментального образования. – 2010. – № 9. – С. 52–67.

10. Мазуркин П.М. Самоорганизация студента в инновационном обучении и изобретательской деятельности: науч.-учеб. изд. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. – 255 с.

11. Мазуркин П.М. Социокультурная динамика и популяционная эконометрика // Успехи современного естествознания. – 2012. – № 2. – С. 89–96.

12. Мазуркин П.М. Формирование материальной ткани технической деятельности // Инновац. проектир. в образов., технике и технологии: межвузовский сборник научных трудов. – Волгоград: ВолГТУ, 1996. – С. 105–109.

13. Мазуркин П.М. Эконометрика России: кризис конца ХХ века // Теория предвидения и будущее России: материалы V Кондратьевских чтений. – М.: Институт экономики РАН, 1997. – С. 214–222.

В общем смысле под эргатической будем понимать систему с учетом живого вещества (понятия живого и косного вещества по В.И. Вернадскому). В частном случае эргатическая система – это система с включением людей, например, мировая экономическая система, государство, промышленность, сельское хозяйство, город, предприятие и др.

Простейшей эргатической структурой является модель «человек-машина», и в ней безоговорочно первично поведение человека-оператора.

На многих примерах [1, 5, 7, 11] было показано, что всё живое адаптируется к условиям существования волнообразно, с колебательным изменением своего поведения. Иначе говоря, живое вещество «признает» первичность косного вещества. Но люди своим развивающимся корпоративным разумом (точнее, накоплением информации, причем информацию мы понимаем как меру взаимодействия) чаще всего отошли от природы.

Хотя многие люди относятся к окружающей их живой природе трепетно и с осознанным пониманием к жизнедеятельности растений и животных, но в целом человечество, хозяйственно покорив биосферу Земли, ведет себя весьма хаотично [3, 5, 7]. Колебательное возмущение давно уже стало биологически не адаптационным, а чисто техническим (косным).

Моделирование устойчивыми законами прогнозов до 2100 года 14 сценариев развития человечества показывает [3], что движение по тренду в виде закона экспоненциального роста или гибели является только простой идеализацией. В программной среде World3 не были учтены особенности колебательной биологической адаптации к изменениям в климате и конкурентной среде людей, стран и их сообществ за природные ресурсы.

Поведение России. Все же многие страны и в целом человечество движутся, хотя и медленно, более или менее осознавая свое прошлое поведение. Но Россия здесь явное исключение [5]: она движется вот уже более 300 лет импульсными колебаниями с сильнейшими возмущениями, когда амплитуда гораздо больше среднестатистического тренда. Именно по этой причине, как нам представляется, Росстат не стал публиковать многолетние статистические данные: все равно ученые не умеют их моделировать волновыми колебательными возмущениями. А, например, в Финляндии открыто находятся в интернете ежегодные статистические данные с 1913 года, то есть с момента образования государственности.

Ручное управление страной больше происходит по вновь возникающим новым понятиям, чаще всего неправильно переведенным с иностранного языка, чем по серьезным отечественным научно-технологическим и социально-экономическим обоснованиям.

Не исключение здесь понятия новшество, новация, инновация. Чтобы быть правильно понятым, нужно дистанцироваться от неверно переведенных с английского языка соответствующих слов. Дадим определения.

Новация – это процесс освоения или внедрения (проникания в сопротивляющуюся экономическую среду) новшества. А инновация – непрерывный во времени процесс круговорота новшеств, то есть некий жгут циклических процессов новаций [10].

Колебательная адаптация. Из термодинамики известно, что в косном веществе энтропия, то есть градиент энергетических потерь со временем возрастает, а в биологических объектах, наоборот, снижается. Иначе говоря, живое вещество организует круговорот косного вещества и самого себя так, что удельные потери вещества, энергии и информации (энергетического импульса) уменьшались или были постоянными. Это и есть вектор эволюции жизни как космического явления по В.И. Вернадскому. Оказывается, что только колебательная адаптация к изменяющимся условиям обитания или произрастания позволяет выживать и развиваться дальше популяциям животных (включая и человека до появления сельского хозяйства 9–12 тысяч лет назад) и растений. Культурные растения и животные на это не способны и без человека они быстро дичают.

В любом виде живого вещества оба закона роста и гибели присутствуют совместно, и такую совместность мы назвали биотехническим законом. Он проявляется в любых системах, в том числе и из косного вещества, преобразованного живым веществом.

В итоге любой человек или сообщество людей с техническими устройствами являются носителями биотехнического закона. Как будет показано в других статьях, не исключение здесь и научно-технологическое развитие России.

Экспертиза. Напомним из Толкового словаря русского языка, что экспертиза – это рассмотрение, исследование каких-либо вопросов, решение которых требует специальных знаний в области науки, техники, искусства и т.п.

Таким образом, термин «экспертиза» сам по себе подразумевается проведение каких-то научно-технических исследований. Поэтому эксперт (от лат. expertus – опытный) – специалист, выполняющий экспертизу, по определению должен быть опытным в научно-технических исследованиях человеком. Но опытным не станешь без конкретных результатов по теориям, методам и методикам, изобретениям.

Практический опыт жизнедеятельности для экспертизы качества территории также имеет немаловажное значение. Но в нашей стране экспертиза только начинает возникать: в советское время любую экспертизу делали сами чиновники. Однако, например, за рубежом экологическую экспертизу выполняет население.

В современной России создано экспертное сообщество РИНКЦЭ.

Одним из основополагающих принципов, которым руководствуется в своей работе ФГБНУ НИИ РИНКЦЭ, является повсеместное использование информационных технологий при решении задач в рамках основных направлений деятельности института.

Такой подход позволяет объединять информационные ресурсы, регламентировать информационные потоки, проводить научно-исследовательские и экспертные работы на основе аналитической обработки больших информационных массивов. Практически все основные задачи, обеспечивающие функции Минобрнауки России, решаются институтом на базе единых информационных технологий.

Носителями инновационных процессов [4, 6, 12] всегда является молодёжь, поэтому обучение студентов экспертизе вполне возможно проводить через выполнение конкретных НИРС [11]. Однако для рывка в научно-техническом творчестве молодёжи нужно вначале создать правовые условия [6] для раскрепощения личности изобретателя [9]. По нашему мнению, правовые условия для научно-технического и иного творчества можно создать только на основе всеобщей декларации прав человека [8-11]. Диверсификация экономики России требует одновременного рассмотрения вейвлет-сигналов из прошлого по структурной динамике внутри страны при развивающейся конкурентной внешней среде. Для этого требуется вначале провести факторный анализ.

Факторный анализ понимается как выявление устойчивых закономерностей изменений значений каждого из множества учитываемых параметров изучаемой эргатической системы, а также математических связей между всеми факторами.

Кроме того, факторный анализ в частных случаях включает многие методы экономического анализа, в которых изучаются без применения математики различные соотношения между факторами (метод анализа иерархий Саати). Вначале должна быть разработана эвристическая схема квантификации фактов. Причем такая схема всегда субъективна и во многом исходит из опыта эксперта в научно-технических или иных исследованиях.

В методологии идентификации устойчивых законов по статистическим данным [1–13] главным требованием становится проверка истинности знаний на количественном уровне, то есть добротность, полнота и погрешность измерений. Истинность устойчивых законов принимается как аксиома и отпадает проверка адекватности выявленных закономерностей.

Таким образом, значительно расширяется этап первичной обработки эмпирического материала, в особенности в виде количественно измеренных исходных данных. И это обстоятельство превращает процесс идентификации в индуктивный подход (по Рене Декарту).

Большая доля содержательной (эвристической) информации появляется в процессе идентификации биотехнических закономерностей. Индуктивный подход во многих случаях позволяет даже исключить этапы анализа проблемной ситуации и перейти к этапу осмысления и выражению результатов познания новыми научно-техническими решениями.

Общая биотехническая закономерность. Индуктивно на основе десятков тысяч примеров идентификации статистических выборок из различных областей науки и техники были выявлены всего две обобщенные математические модели, которые записываются так:

а) обобщенная детерминированная (трендовая) модель для дедуктивной идентификации по значениям факторов и связей между ними;

б) общая волновая функция в виде асимметричного вейвлет-сигнала.

Как правило, только человек вводит в природные процессы негативные колебательные возмущения. Природные катастрофы влияют вейвлет-сигналами переменных частот.

Все детерминированные тенденции моделировали идентификацией с использованием двухчленной биотехнической закономерности

(1)

В табл. 1 приведена форма для компактной записи параметров общей модели (1).

Таблица 1

Параметры закономерностей сверхсильных бинарных связей факторов (форма)

Для расчетов в программной среде Excel применяется конструкция формулы (1) с числовыми значениями её параметров, полученными после идентификации по статистическим выборкам динамических рядов или же табличных моделей в виде «срезов» во времени.

Устойчивая волновая закономерность (табл. 2) для факторных связей в виде асимметричных вейвлет-сигналов имеет вид уравнения

(2)

Корреляционная матрица факторного анализа. В табл. 3 приведена полная корреляционная матрица монарных (на основе рангового или рейтингового распределения) и бинарных (между парами взаимно влияющих факторов) связей между четырьмя факторами.

Пример исходных данных. Дождевые воды с кровель зданий предприятия ОАО «ТГК-5» и дорог с твердым покрытием, а также стоки от опорожнения и продувки градирен, уборки полов и двора, самотеком по сети канализации направляются в ливнеотстойник [1].

Данные ОАО «ТГК-5» за 2005–2008 гг. по месяцам выпуска продукции (тепловой и электрической энергии), а также данные водно-химической лаборатории по концентрациям веществ в ливнеотстойнике, превышающих ПДК, представлены в табл. 4. ПДК нефти в водоеме рыбохозяйственного назначения равен 0,05, железа – 0,1, меди – 0,001, БПКп – 2 мг/л.

Таблица 2

Параметры общего уравнения факторной связи (форма)

Таблица 3

Корреляционная матрица полного факторного анализа

Таблица 4

Производимая продукции предприятия и концентрации веществ в ливнеотстойнике [1]

За период с 2005–2008 гг. наблюдается превышение концентрации нефти до 1,8 ПДК, железа – до 6 ПДК, содержания меди – до 25 ПДК и БПКп – до 2,8 ПДК.

Построение корреляционной матрицы. Из шести факторов табл. 4 можно получить квадратную матрицу для анализа иерархий с 36 уравнениями (6×6 = 36), адекватность их показана коэффициента корреляции (табл. 5).

В табл. 5 можно выделить две сильнейшие факторные связи (выделены жирно): взаимное влияние тепловой и электрической энергии предприятием ОАО «ТГК-5».

Таблица 5

Общая корреляционная матрица бинарных факторных связей

Выводы

Монарные факторные соотношения, когда переменная влияет на самого себя, в статье не показаны, поэтому в клетках диагонали табл. 5 коэффициент корреляции равен единице. Это означает, что массив исходных данных по табл. 4 считается достоверным и поэтому проверка ранговых распределений значений факторов на погрешность не проведена.

Анализ моделей показал, что высокой предсказательной научно-технологической силой обладают именно слабые и средние факторные связи, то есть те бинарные соотношения, которые имеют коэффициент корреляции в пределах 0,3 ≤ r ≤ 0,5 и 0,5 ≤ r ≤ 0,7. Результаты анализа слабых и средних факторных связей, как правило, предопределяют направления дальнейших экспериментов и научных поисков, зачастую приводят к научно-техническим решениям мировой новизны на уровне изобретений.

Рецензенты:

Салихов М.Г., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой автомобильных дорог, ФГБОУ ВПО «Поволжский государственный технологический университет», г. Йошкар-Ола;

Колупаев Б.И., д.б.н., профессор кафедры водных ресурсов, ФГБОУ ВПО «Поволжский государственный технологический университет», г. Йошкар-Ола;

Роздольская И.В., д.э.н., профессор, заведующая кафедрой маркетинга и менеджмента Белгородского университета кооперации экономики и права, г. Белгород.

Работа поступила в редакцию 05.12.2013.

Библиографическая ссылка