Многофакторные методы эксперимента

При изучении систем, в которых невозможно выделить отдельный фактор и не учитывать влияние остальных на конечный результат процесса (например, химико-технологические) возможна такая постановка опытов, которая позволяла бы одновременное варьирование значениями нескольких параметров с последующим выбором функциональной зависимости, наилучшим образом описывающей опытные результаты. Данная процедура именуется оптимизацией процесса (эксперимента). Такой подход потребовал использования методов теории вероятности и математической статистики. Новая процедура исследований, реализованная впервые в 1956 году, требует от ученого умения мыслить «многофакторными ситуациями». Применение «многофакторного мышления» означает изучение явления посредством не одной единственной модели, а через их веер, что, несомненно, является переходом на более высокий и более сложный уровень познания. При этом анализ процесса в идеализированном, изолированном объекте заменяется многосторонним системным анализом всех его связей; предварительно проводится специальное исследование методики эксперимента; осуществляется многофакторный подход, при котором неполное знание локальных изменений на микроуровнях становится более полным и всесторонним на макроуровне за счет статистического осреднения флуктуаций влияющих параметров; применяется теоретический синтез, включающий всю сложную структуру объекта, его динамические и статистические характеристики.

Моделирование – это изучение объекта посредством замены его другим объектом (моделью), обладающим с первым сходственными характеристиками. Основное условие моделирования можно записать так:

Х_н = С_хХ_м

если имеется объект, обладающий набором характеристик Х_н, и другой объект (модель), обладающий аналогичным набором характеристик Х_м , а в процессе исследования между натурными и модельными параметрами сохраняется однозначное соответствие, выражаемое константой С_х (масштаб моделирования), то моделирование возможно и продуктивно.

В естественных и технических науках применяются различные виды моделирования в зависимости от типа используемой модели. Физическое моделирование базируется на физическом сходстве модели и оригинала и имеет целью воссоздать развитие процессов, присущих натурному объекту, в искусственных условиях. При этом модель воспроизводит различные характеристики оригинала и является объектом той же природы, то и оригинал. Аналоговое моделирование (предметно-математическое) воспроизводит ту же динамику процессов, когда оригинал и модель разной физической природы. В символьно-знаковом (математическое или логическом) моделировании свойства объекта могут быть представлены в виде схем, графиков, номограмм, уравнений и т.д.

Критерии научности знаний. Критерии научности знаний – это оценочные показатели истинности знаний, полученных в результате исследования. Важнейшие из них:

1. Объективность. Итогом научного познания является установление объективных законов, адекватно отражающих реальность. Законы – это отражение объективных закономерностей в человеческом сознании; им присущи всеобщность, повторяемость, универсальность.

2. Истинность. Наука возникает только тогда, когда в обществе вызревают необходимые условия: социальный запрос на научные знания, выделение особой группы людей – ученых и др., но главное, что определяются цели познания: постижение истины ради истины.

3. Универсальность, т.е. применимость полученных знаний во всех сферах бытия, получение предсказуемых и идентичных результатов в определенных условиях, независимость этих результатов от «ненаучных» факторов.

4. Рациональность, т.е. теоретическая обоснованность и доказательность утверждений, принципов, научных результатов. В современном естествознании это проявляется чаще всего в логико-математическом обобщении получаемых знаний.

5. Системность. Наука – это всегда система знаний. Системность требует, чтобы отрасль знания характеризовалась внутренним единством, непротиворечивостью и взаимоувязкой всех структурных элементов: постулатов, гипотез, теорий и т.д. Сформировавшаяся наука – это и система методов получения новых знаний в данной области, а также система подготовки ученых, средства научной информации и др.

Научная проблема и проблемная ситуация. Научная проблема – это противоречивая ситуация, выступающая в виде столкновения противоположных позиций при объяснении новых фактов и явлений и требующая адекватной теории для разрешения этого противоречия. Научная проблема – это сочетание двух аспектов:

- установление наличия и сущности противоречия – иначе говоря, знание о незнании

- предположение о возможности открытия объективной, но неизвестной пока закономерности.

Проблемная ситуация обычно выражается в несоответствии уровня знаний ученых (субъектов) реальному содержанию действительности (объекту). Каждой исторической эпохе свойственны свои типичные формы проблемных ситуаций; в развитых науках проблемные ситуации осознаются учеными иначе, чем в направлениях исследований, которые еще только складываются и не имеют прочной основы. Это же можно сказать и о способах решения проблем. Решение проблемы (и разрешение проблемной ситуации) начинается с ее постановки, под которой понимается формулировка всего комплекса вопросов, возникающих в процессе анализа проблемной ситуации. Однако опыт показывает, что в науке далеко не каждая проблема сразу приобретает ясные очертания, часто поиск формулировки проблемы сам вырастает в отдельную проблему, требующую собственного решения. На способ постановки проблемы влияют два фактора: а) общий характер мышления ученых в эпоху возникновения проблемы, т.е. научно-исследовательская парадигма, в рамках которой они работают; б) объем и уровень знаний об объектах и явлениях, которых касается возникшая проблема. В постановке проблемы обычно уже содержатся зачатки ответов на вопросы, которые возникают при анализе проблемной ситуации.

Научная гипотеза. Первый этап создания теорий – выдвижение гипотез. Теория первоначально возникает в виде гипотезы, промежуточного звена между знанием и незнанием. Но не всякое предположение можно назвать гипотезой. Научная гипотеза – это научно обоснованное предположение, отражающее достоверные, объективные знания, указывающие верное направление поиска решения. Она должна удовлетворять следующим требованиям:

1. обладать достаточной общностью

2. быть проверяемой

3. быть логически и фактически непротиворечивой.

Верификация, или проверка гипотез на истинность, осуществляется непосредственно (прямым опытом или расчетом) или косвенно (анализом вытекающих из гипотезы следствий) и по всему множеству объектов (явлений) предмета гипотезы. Результат верификации – подтверждение гипотезы, ее истинности, в противном случае имеет место фальсификация гипотезы, т.е. установление ее ложности. Однако в последнем случае должна выдвигаться альтернативная гипотеза, иначе фальсификацию нельзя признать осуществленной.

Научная теория.

С формальной стороны, теория – это совокупность допущений, постулатов, общих законов, описывающих объект теории, а также терминов и понятий, образующих язык теории. С содержательной стороны, теория состоит из:

- эмпирического базиса – совокупности опытных фактов, установленных в ходе экспериментов и требующих обобщения;

- логического аппарата, набора правил для логических выводов и доказательств, с помощью которых делаются заключения из опытных фактов;

- теоретического базиса, совокупности выверенных утверждений и доказательств, составляющих костяк теории.

Обычно выделяют три типа теорий: описательные, математизированные, дедуктивные.

Описательные теории описывают объекты на основании большого числа опытных наблюдений, выявляя общие законы их поведения, динамики развития и т.д. и носят как правило качественный характер. Язык их близок к обыденному с привлечением специальной терминологии из соответствующей области знания. Приводимые доказательства если и носят количественный характер, то лишь сугубо оценочный. Классическим примером такой теории является теория происхождения видов Ч.Дарвина. Принципы теории образуют ее ядро, которое окружено защитным поясом правил, аргументов, вспомогательных положений и поправок.

Математизированные теории используют математические модели и методы, этот тип теорий самый распространенный в физике, химии, а также в технических науках. В математической модели объект представлен в упрощенной, идеализированной форме, а сами теории построены на аксиоматическом принципе: вводится несколько базовых постулатов, принимаемых без доказательства, из них выводятся все остальные положения теории. Сами постулаты представляют собой опытные факты или обладают очевидной непротиворечивостью. Приоритет в этих теориях все же отдается практике, все они непременно проверяются физическими реалиями, поскольку весьма нередко математические выводы вступают в противоречие с физической картиной процесса. В этих случаях первенство отдается физике, математическое оснащение подстраивают под реальные объекты и явления.

Дедуктивные теории используются в логике и математике. Исходная база таких теорий формируется в виде набора аксиом, а затем в теорию включаются лишь те утверждения, которые вытекают из аксиом. Логические приемы, используемые при выводе, строго соответствуют правилам, и доказательства не должны им противоречить. В дедуктивных теориях применяется особый, формализованный язык, они обладают большой степенью общности, что остро ставит проблему их практической интерпретации, которая могла бы перевести формализованные сведения в доступные знания. Исторически первой такой теорией были «Начала» Евклида. Сегодня теории такого типа широко распространены в теории информации, в теории управления, в математическом моделировании и т.д.

На определенном этапе развития теория может в противоречие с новыми научными фактами. В этом случае теория должна адаптироваться к новым данным, стать им адекватной. Первым принимает удар «защитный пояс» теории, в котором вырабатываются приспособительные механизмы – поправки, уточнения, добавления. Если он не справляется с напором новых данных, они атакуют уже ядро теории – ее базисные положения, постулаты и идеи. В таком случае теория либо модифицируется, либо исчезает и уступает место новой, более адекватной теории так происходит обновление теории.

Любая новая теория, претендующая на более полное описание физической реальности, на более широкую сферу применения должна не просто отвергать старую, но и включать ее в себя как некий предельный вариант, как частный случай. Так, релятивистская динамика тел в области малых скоростей переходит в классическую. Этот принцип, выведенный Н.Бором, называется принципом соответствия. В квантовой электродинамике принцип соответствия требует совпадения ее в макромасштабах с классической электродинамикой, поскольку квантовые эффекты существенны только при анализе микрообъектов, когда величина действия сравнима с постоянной Планка. При стремлении действия к нулю квантово-механическое описание должно быть эквивалентно классическому. Принцип соответствия требует, чтобы новая и старая теории (если они достоверны и строго научны) должны давать в одинаковых условиях одинаковые результаты. Естествознание сейчас подходит к новому этапу познания, и, возможно, будут созданы теории, для которых как частные случаи станут и квантовая теория, и теория относительности.

Понятия науки. Научным понятием называется форма абстрактного мышления, посредством которой объект, явление или процесс определяется по самым существенным и общим признакам, свойствам и отношениям. Научное понятие – продукт сложной мыслительной деятельности, в ходе которой свойства реальных объектов, устанавливаемые опытом, как бы просеиваются сквозь сито анализа, выделяются самые глубинные, зачастую ненаблюдаемые, свойства. Выработке понятия обычно предшествует формирование определенного представления об объекте или явлении, т.е. психический образ объекта, сформировавшийся в памяти. Представление – это как бы промежуточная ступень между чувственным восприятием объекта и мыслью о нем в момент, когда он сама отсутствует.

Научное понятие – результат абстрагирования и идеализации. Абстрагирование – это отвлечение от свойств реального объекта и мысленное конструирование его абстрактного аналога, модели, обладающих лишь свойствами, самыми важными для данной задачи. Идеализация – результат предельно допустимого абстрагирования, когда таких характеристик остается минимум. Например, модель «материальной точки» в механике, «идеального газа» в термодинамике. При выведении идеальной конструкции реальные свойства зачастую вообще не учитываются, а объектам присваиваются некие гипотетические характеристики (атом как бесконечно малая, бесструктурная единица вещества).

Научное понятие – эволюционизирующая, саморазвивающаяся категория. По мере развития науки почти каждое понятие уточняется, дополняется, отражая все более глубокие уровни содержания объекта, явления или процесса, которое оно обозначает. Развитие понятия – это отражение роста объема информации об объекте, перехода на более высокий уровень знаний о нем – при сохранении базисного содержания, так называемого инвариантного стержня понятия. Случаи смены инварианта содержания довольно редки и говорят об отказе от первоначального смысла понятия либо об изменении представления об объекте при появлении новой информации. (см. на рисунке)

а) б)