- •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
Глава 7. Елементи теорії хаосу і хаотичної динаміки. Фрактали
7.1. Теорія динамічного хаосу та її застосування
Нові поняття, що проникли в науку нашого часу, – «самоорганізація», «хаос» або «фрактали» – свідчать про новий погляд на світ. Концепція самоорганізації спричиняє глибокі зміни в розумінні нашого пізнавального ставлення до природи.
Щоб сформулювати головне, що внесла до проблеми прогнозу нова галузь досліджень, яка називається нелінійною динамікою (англійський термін nonlinear science – нелінійна наука), можна виділити наступну відмінність нових уявлень від старих.
Раніше вважали, що є два класи об’єктів. Одні – детерміновані. Прогноз їхньої поведінки може бути даний на будь-який бажаний час. Інші – стохастичні. Ними займається теорія вірогідності. Типовий приклад – кидання гральних костей або монети. Те, що випадає на цей раз, ніяк не пов’язане з передісторією. Тут не можна вести мову про детермінований прогноз – і можна мати справу лише зі статистичними характеристиками: середніми значеннями, дисперсіями, розподілами вірогідності. В останні двадцять років було виявлено ще один важливий клас об’єктів. Формально вони є детермінованими: точно знаючи їхній поточний стан, можна встановити, що станеться з системою в як завгодно далекому майбутньому. Але водночас передбачати її поведінку можливо лише на обмеженому часовому періоді. Щонайменша неточність у визначенні початкового стану системи з часом зростає, і з якогось певного моменту ми втрачаємо можливість щось передбачати – система починає поводитися хаотично. Тут знов доводиться говорити тільки про статистичний опис. Такі системи були виявлені в гідродинаміці, фізиці лазерів, хімічній кінетиці, астрофізиці та фізиці плазми, в геофізиці та екології. Воістину величезна область, в якій наші можливості передбачати дуже обмежені. Проте в деяких випадках усвідомлений бар’єр не лише позбавляє ілюзій, а й допомагає побачити дійсний масштаб посталих проблем. «Хаос» і «матерія» – поняття, тісно взаємопов’язані, оскільки динамічний хаос лежить в основі всіх наук, що мають справу з вивченням тієї чи іншої активності речовини, починаючи з фізичної хімії. Крім того, хаос і матерія вступають у взаємозв’язок ще й на космологічному рівні, оскільки сам процес отримання матерією фізичного буття, за сучасними уявленнями, пов’язаний з хаосом і нестійкістю.
Значення хаосу нині не в тому, що він ставить межу нашому знанню, – хаос дозволяє по-новому сформулювати те, що нам належить пізнати. Причина успіху нового підходу полягає в переході до потужніших математичних засобів. Добре відомо, що задача, нерозв’язна за допомогою одного алгоритму, може стати розв’язуваною, якщо ми застосуємо інший алгоритм.
Між фундаментальними законами фізики і всіма іншими рівнями опису, що включає хімію, біологію та гуманітарні науки, існував розрив. Стійкі динамічні системи, а також скінченні квантові системи, що описуються в термінах хвилевих функцій, історично стали вихідними пунктами для побудови великих теоретичних схем фізики. Ці схеми показали в збільшеному вигляді те, що нині нам здається тільки окремими випадками, і екстраполювали їх далеко за межі застосовності кожного такого випадку.
Така нова перспектива глибоко трансформує взаємозв’язок між науками. Тепер перед нами відкривається можливість уникнути парадоксу, який задля фундаментальних законів зводить час до ілюзії, зводячи людський досвід до якоїсь суб’єктивності, що перебуває за межами природи. Хаос має два абсолютно різних прояви: динамічний хаос – на мікроскопічному рівні і дисипативний – на макроскопічному. Ці два різновиди хаосу не слід плутати. Динамічний хаос лежить у самій основі мікроскопічної фізики, він включає порушення симетрії в часі та служить фундаментом керованих другим законом термодинаміки макроскопічних явищ, серед яких і наближення до рівноваги, а також дисипативні структури та дисипативний хаос. При дослідженні макроскопічних рівнянь, що описують дисипативні фізичні процеси або хімічні перетворення, ми стикаємося з системами, мікроскопічний опис яких належить уже до хаотичних систем.
Далеко від рівноваги може існувати безліч різних атракторів. Одні з них породжують періодичний режим, як у хімічному годиннику, інші – дисипативний хаос. Всі ці дисипативні явища є макроскопічними реалізаціяи (проявами) хаотичної динаміки.
