- •Нелінійні моделі та аналіз складних систем Навчальний посібник
- •Глава 1. Модель, моделювання, прогнозування і управління 20
- •Глава 2. Елементи теорії систем і системний аналіз. Синергетичний підхід 66
- •Глава 3. Рівняння і аналіз складних систем 115
- •Глава 4. Елементи теорії стійкості систем 167
- •Глава 5. Моделювання і аналіз соціально-економічних систем 195
- •Глава 6. Синергетичне моделювання і управління складними системами 234
- •Глава 7. Елементи теорії хаосу і хаотичної динаміки. Фрактали 260
- •Глава 1. Модель, моделювання, прогнозування і управління 20
- •Глава 1. Модель, моделювання, прогнозування і управління 20
- •Глава 2. Елементи теорії систем і системний аналіз. Синергетичний підхід 66
- •Глава 2. Елементи теорії систем і системний аналіз. Синергетичний підхід 66
- •Глава 3. Рівняння і аналіз складних систем 115
- •Глава 3. Рівняння і аналіз складних систем 115
- •Глава 4. Елементи теорії стійкості систем 167
- •Глава 4. Елементи теорії стійкості систем 167
- •Глава 5. Моделювання і аналіз соціально-економічних систем 195
- •Глава 5. Моделювання і аналіз соціально-економічних систем 195
- •Глава 6. Синергетичне моделювання і управління складними системами 234
- •Глава 6. Синергетичне моделювання і управління складними системами 234
- •Глава 7. Елементи теорії хаосу і хаотичної динаміки. Фрактали 260
- •Глава 7. Елементи теорії хаосу і хаотичної динаміки. Фрактали 260
- •Передмова
- •Розділ і моделювання та системний аналіз динамічних процесів
- •Глава 1. Модель, моделювання, прогнозування і управління
- •1.1. Поняття моделей і моделювання
- •1.2. Класифікація засобів моделювання
- •1.3. Поняття економічної системи і принципи її моделювання
- •1.4. Етапи економіко-математичного моделювання
- •1.5. Основні принципи опису виробничо-технологічного рівня економічних систем
- •1.6. Загальний вид математичних моделей та основні напрямки їхнього аналізу
- •1.7. Класифікація економіко-математичних моделей
- •1.8. Моделювання еколого-економічного управління виробничою системою в умовах нестабільності
- •1.9. Деякі принципи моделювання складних систем
- •1.10. Новий підхід до прогнозування поведінки складних систем і катастрофічних процесів (русла і джокери)
- •1.11. Моделювання та управління ризиком
- •Питання для самоперевірки
- •Глава 2. Елементи теорії систем і системний аналіз. Синергетичний підхід
- •2.1. Історія розвитку теорії систем і системного аналізу
- •2.3. Наукові напрямки системного аналізу
- •2.4. Система, її структура і функціонування
- •Типи системних задач залежно від ситуації
- •2.5. Синергетичний підхід в аналізі складних систем
- •Розділ іі математичні основи нелінійної динаміки і аналізу складних систем
- •Глава 3. Рівняння і аналіз складних систем
- •3.1. Моделі і аналіз нелінійних динамічних систем
- •3.1.1. Системи звичайних диференційних рівнянь
- •3.1.1.1. Основні визначення і теореми
- •3.1.1.2. Особливі точки та їхнє інваріантне різноманіття
- •Стійкість визначається нелінійними членами
- •3.1.1.3. Періодичні та неперіодичні розв’язки, граничні цикли та інваріантні тори
- •3.1.2. Аналіз нелінійної системи з дискретним часом
- •3.1.3. Використання теорії різницевих рівнянь для моделювання процесу мобілізації
- •3.1.4. Основи теорії диференційних рівнянь
- •3.2. Нелінійні моделі складних систем з хаотичною динамікою (стислий огляд)
- •Глава 4. Елементи теорії стійкості систем
- •4.1. Аналіз нелінійних економічних систем, що розвиваються
- •4.1.1. Основні дослідження стійкості нелінійних динамічних систем
- •4.1.2. Якісний аналіз економічної системи, що знаходиться під впливом новітніх інформаційних технологій (ніт)
- •4.2. Елементи теорії структурної динаміки
- •4.2.1. Основи теорії катастроф
- •Збурення Збурення Збурення Збурення Збурення Збурення Збурення Збурення збурення збурення
- •4.2.2. Біфуркації на фазовій площині
- •4.2.3. Дисипативні структури і. Пригожина
- •Розділ ііі моделі та аналіз складних процесів і систем
- •Глава 5. Моделювання і аналіз соціально-економічних систем
- •5.1. Деякі базові математичні моделі та їхнє застосування в дослідженні соціально-економічних процесів
- •5.1.1. Модель Мальтуса
- •5.1.2. Логістична модель
- •5.1.3. Експоненційна модель з відловом
- •5.1.4. Логістична модель з відловом
- •5.1.5. М’яка логістична модель з відловом
- •5.1.6. Модель Лотки–Вольтерра
- •5.2. Приклад моделювання і аналізу соціально-економічних процесів
- •5.2.1. Стійкість ринкових механізмів
- •5.2.2. Народження хаосу
- •5.3. Елементи теорії м’якого моделювання
- •5.3.1. Модель війни або битви
- •5.3.2. Оптимізація як шлях до катастрофи
- •5.3.3. Жорсткі моделі як шлях до помилкових передбачень
- •5.3.4. Небезпека багатоступеневого управління
- •5.3.5. Математичні моделі «перебудови» в срср
- •5.3.6. Математика і математична освіта у сучасному світі
- •5.4. Моделі нелінійної економічної динаміки з урахуванням швидкості встановлення змінних
- •5.4.1. Окремі моделі нелінійної економічної динаміки
- •5.4.2. Узагальнена модель динаміки економіки
- •Глава 6. Синергетичне моделювання і управління складними системами
- •6.1. М’яке нелінійне управління: синергетичний підхід в управлінні
- •6.2. Глобальне моделювання і аналіз світової динаміки
- •6.2.1. Модель світової динаміки Форрестера
- •6.2.1. Глобальна модель динаміки Месаровіча–Пестеля (м–п-модель)
- •6.2.2. Феноменологічна макромодель світової динаміки і стійкого розвитку
- •Глава 7. Елементи теорії хаосу і хаотичної динаміки. Фрактали
- •7.1. Теорія динамічного хаосу та її застосування
- •7.1.1. Динамічний хаос
- •7.1.2. Економічний хаос у детермінованих системах
- •7.1.2.1. Хаос у детермінованих системах
- •7.1.2.2. Економічний хаос у дискретній системі
- •7.1.2.3. Аперіодичне оптимальне економічне зростання
- •7.1.2.4. Динаміка міст – система Лоренца (приклад застосування)
- •7.1.2.5. Хаос у моделі міжнародної економіки
- •7.1.2.6. Хаос і економічне прогнозування
- •7.1.2.7. Деякі критерії класифікації атракторів
- •7.1.3. Дивні атрактори
- •7.1.4. Динамічний хаос і обмеження області прогнозу
5.3.5. Математичні моделі «перебудови» в срср
Найпростіші та найзагальніші математичні моделі аж ніяк не «лінійного» періоду в історії СРСР приводять до висновків, які можуть видатися несподіваними для управлінців, звиклих мати справу з лінійними системами, де результати пропорційні зусиллям.
Розглянемо нелінійну систему, що перебуває у сталому стійкому стані, визнаному поганим, оскільки є очевидним кращий, детально визначений стійкий стан системи, якому віддається перевага (рис. 3.24).
Рис. 3.24. «Перебудова» з точки зору перебудов
Ось кілька простих висновків:
1. Поступовий рух у бік кращого стану спочатку призводить до погіршення. Швидкість погіршення при рівномірному русі до цього стану зростає.
2. У міру руху від гіршого стану до кращого опір системи зміні її стану зростає.
3. Максимум опору досягається раніше, ніж найгірший стан, який треба подолати для досягнення кращого стану. Після проходження максимуму опору стан продовжує погіршуватися.
4. З наближенням до найгіршого стану на шляху перебудови опір з якогось певного моменту починає зменшуватися і, щойно найгірший стан пройдено, повністю зникає, а система починає притягатися до кращого стану.
5. Величина погіршення, необхідного для переходу в кращий стан, порівнянна з фінальним поліпшенням і зростає в міру вдосконалення системи. Слабо розвинена система може перейти до кращого стану майже без попереднього погіршення, тоді як розвинена система, через свою стійкість, на таке поступове, безперервне поліпшення не здатна.
6. Якщо систему вдасться відразу, стрибком, а не безперервно, перевести з поганого сталого стану досить близько до гарного, то далі вона буде самостійно еволюціонувати у бік гарного стану.
Цих об’єктивних законів функціонування нелінійних систем не можна не враховувати. Вище сформульовано лише прості якісні висновки. Теорія надає також кількісні моделі, але якісні висновки видаються важливішими і водночас більш надійними: вони мало залежать від деталей функціонування системи, принципи функціонування якої та чисельні параметри можуть бути недостатньо відомими.
Наполеон критикував Лапласа за «спробу ввести в управління дух нескінченно малих». Математична теорія перебудов – це та частина сучасного аналізу нескінченно малих, без якої свідоме управління складними і маловідомими нелінійними системами практично не можливе.
Теорія м’якого моделювання – це мистецтво отримувати відносно надійні висновки з аналізу малонадійних моделей. Нижче наведено ще одну модель, яка пояснює досить несподівані спостережені закони.
5.3.6. Математика і математична освіта у сучасному світі
«No star wars – no mathematics» (Нема зіркових воєн – немає математики), – кажуть американці. Той сумний факт, що з (тимчасовим?) припиненням військового протистояння математика, як і всі фундаментальні науки, перестала фінансуватися, є ганьбою для сучасної цивілізації, яка визнає тільки «прикладні» науки і поведінка якої нагадує поведінку свині під дубом.
Насправді жодних прикладних наук не існує і ніколи не існувало, як це зазначив понад сто років тому Луї Пастер (якого важко запідозрити в заняттях, не потрібних людству). За Пастером, існують лише «науки і додатки наук, звязані між собою, як плід і дерево, що його породило».
Досліди з бурштином і котячим хутром здавалися марними правителям та військовим XVIII ст. Але саме вони змінили наш світ після того, як Фарадей і Максвелл вивели рівняння теорії електромагнетизму. Ці досягнення фундаментальної науки окупили всі витрати людства на неї на сотні років наперед. Відмова сучасних правителів платити за цим рахунком – надзвичайно недалекоглядна політика, за яку відповідні країни, поза сумнівом, будуть покарані технологічною і, отже, економічною (а також і військовою) відсталістю.
Людство в цілому (перед яким стоїть важке завдання вижити в умовах мальтузіанської кризи) змушене буде заплатити важку ціну за короткозоро-егоїстичну політику складаючих його країн.
Математична спільнота несе свою частку відповідальності за той посюдний тиск з боку урядів і суспільства в цілому, який спрямований на знищення математичної культури як частини культурного багажу кожної людини, і особливо – на знищення математичної освіти.
Вихолощене і формалізоване викладання математики на всіх рівнях стало, на жаль, системою. Виросли цілі покоління професійних математиків і викладачів математики, які вміють тільки це і не уявляють якогось іншого викладання цієї дисципліни.
Вже Пуанкаре відзначав, що є тільки два способи вивчити дроби – розрізати (хоча б подумки) пиріг чи яблуко. При будь-якому іншому способі навчання (аксіоматичному або алгебраїчному) школярі вважають за краще «складати» чисельники з чисельниками, а знаменники – зі знаменниками.
Математика є експериментальною наукою – частиною теоретичної фізики і членом родини природничих наук. Основні принципи побудови та викладання всіх цих наук можна застосувати й до математики. Мистецтво строгого логічного мислення і можливість отримувати цим методом надійні висновки не повинно залишатися привілеєм Шерлока Холмса – кожен школяр мусить опанувати цим умінням. Уміння складати адекватні математичні моделі реальних ситуацій має становити невід’ємну частину математичної освіти. Успіх забезпечує стільки застосування готових рецептів (жорстких моделей), скільки математичний підхід до явищ реального світу. При всьому величезному соціальному значенні обчислень (і computer science, тобто інформатики), сила математики не в них, і її викладання не повинно зводитися до обчислювальних рецептів.
В історії Росії був прем’єр-міністр з математичною освітою (закінчив Санкт-Петербурзький університет з математики в школі Чебишева). Ось як він описує різницю між м’яким і твердим математичним моделюванням:
«Серед математиків є два типи людей: 1) математики-філософи, тобто математики вищої математичної думки, для яких цифри та обчислення є ремеслом; для цього типу математиків цифри та обчислення не мають ніякого значення, їх захоплюють не цифри та обчислення, а самі математичні ідеї. Одним словом, це математики, так би мовити, чистої філософської математики; 2) навпаки, є такі математики, яких філософія математики, математичні ідеї не хвилюють, які всю суть математики вбачають в обчисленні, цифрах і формулах...
Математики-філософи, до яких належу і я, завжди ставляться з презирством до математиків-обчислювачів, а математики-обчислювачі, серед яких є багато вчених дуже знаменитих, дивляться на математиків-філософів як на людей, у певному сенсі «схиблених».
Нині ми знаємо, що описані Вітте відмінності мають фізіологічне походження. Наш мозок складається з двох півкуль. Ліва відповідає за множення многочленів, мови, шахи, інтриги і послідовності силогізмів, а права – за просторову орієнтацію, інтуїцію і все необхідне в реальному житті. У «математиків-обчислювачів», за термінологією Вітте, гіпертрофована ліва півкуля, зазвичай за рахунок недорозвиненості правої. Це захворювання становить їхню силу (згадаймо «Захист Лужина» Набокова). Але домінування математиків цього типу і призвело до того засилля аксіоматичної-схоластичної математики, особливо у викладанні (у тому числі і в середній школі), на яке суспільство природно і законно реагує різко негативно. Результатом стала повсюдна відраза до математики і прагнення всіх правителів «помститися» за перенесені в школі приниження і знищити її.
М’яке моделювання вимагає гармонійної роботи обох півкуль мозку. Після закінчення університету Вітте не знайшов роботи за фахом і прийняв пропозицію приватної компанії стати начальником дистанції на Південно-Західній залізниці. Для зайняття цієї посади йому довелося пройти тижневе стажування на посаді кожного зі своїх підлеглих (стрілочника, колійного обхідника, роздавальника багажу, квиткового касира, кочегара, машиніста, начальника станції) – неоціненний досвід для майбутнього прем’єр-міністра.
Одного разу швидкість царського потяга, який прямував до Криму, за наказом Вітте на його дистанції було знижено. Незважаючи на обурення Олександра III, машиніст підкорився не царському наказу, а наказу начальника своєї дистанції. Коли потяг перейшов на наступну, вже не підпорядковану Вітте, дистанцію, швидкість було, зрозуміло, підвищено. Незабаром царський поїзд зійшов з рейок і перекинувся (катастрофа біля станції Борки). Цар запам’ятав ім’я непокірного начальника дистанції, і Вітте був призначений міністром (шляхів сполучення), а згодом став і прем’єр-міністром. З його ім’ям пов’язана вся грандіозна епоха «розвитку капіталізму в Росії», в тому числі – будівництво діючої й нині мережі залізниць.
Але Вітте краще розбирався в реальному житті країни та в проблемах економіки і техніки, ніж у політичних інтригах (до яких більший талант мають люди «лівопівкульні»). З приходом до влади діячів на зразок Распутіна його відправили у відставку. Вітте знову «запрошували» до влади для ліквідації критичних ситуацій, створених політиками (російсько-японська війна, революція 1905 року); і можливо, якби Вітте залишався при владі в Росії протягом наступного десятиліття, вітчизняна історія була б зовсім іншою...
Звичайно, сила Вітте полягала аж ніяк не в застосуванні якоїсь математики («обчислення»), а в тому способі мислення, який він називає «математикою-філософією» і який змушує людину з математичною освітою розмірковувати про всі реалії навколишнього світу за допомогою (свідомого або несвідомого) м’якого математичного моделювання.
Ідея про необхідність такого мислення для успіху в будь-якій економічній чи виробничій діяльності (крім, можливо, політичних інтриг) була добре зрозуміла вже сто років тому.
На жаль, і в наш час залишаються актуальними слова класика математичної економіки Парето. Економісти, які не знають математики, перебувають у становищі людей, що бажають вирішити систему рівнянь, не знаючи ні того, що вона собою являє, ні навіть того, що являє собою кожне вхідне в неї одиничне рівняння.
Висновки: плановане в усіх країнах придушення фундаментальної науки і, зокрема, математики (за американськими даними, на це їм потрібно років 10–15) принесе людству (і окремим країнам) шкоду, яку можна порівняти зі шкодою, заподіяною західній цивілізації (та Іспанії) багаттями інквізиції.
Математична освіта має бути невід’ємною частиною культурного багажу кожного школяра. Але вона не повинна жодним чином зводитися до рецептур (на зразок таблиці множення чи Windows).
Основною метою математичної освіти має стати набуття вміння математично досліджувати явища реального світу, вміння, так добре описаного Вітте в його характеристиці «математики-філософії» і так блискуче використаного ним у зовсім не математичній діяльності. Мистецтво складати і досліджувати м’які математичні моделі є найважливішою складовою частиною цього вміння.
