Синергетика и прогнозы будущего - [26]
Решения, представленные на рисунках, имели вид
T=g(t)f
либо стремились к ним, когда время стремилось к моменту обострения t>f. Слово "стремились" означает, что при разных начальных данных в среде могут возникнуть одни и те же диссипативные структуры. Несущественные детали будут "забыты" этой "агрессивной" средой. Малые возмущения либо структуры меньшей амплитуды не успеют развиться до момента обострения (см. рис.15). Это типичная ситуация, которую часто описывали историки науки и литературоведы, – в истории наибольшее внимание привлекают "вершины", первые имена. Их влияние на следующую эпоху порой оказывается гораздо больше, чем на современников. История подчас выступает как безжалостный редактор. Кроме того, в обсуждаемой модели время неоднородно. Оно имеет "начало отсчета", а также конец отсчета – время обострения.
Итак, в нашем случае структура с меньшим временем обострения "выигрывает". Аутсайдеры остаются "вечно развивающимися". На первый взгляд кажется, что в этом случае структуры "разного возраста", различного уровня развития, в принципе не могут быть объединены. Однако это не так! В этой диссипативной сильно нелинейной среде существуют законы, по которым простейшие структуры могут быть объединены в более сложные (см. рис.18). Пример объединения двух простых структур в сложную представлен на рис.18. В настоящее время в футурологии, глобальной динамике часто упоминается термин "коэволюция", понимаемый как совместное изменение, взаимодействие в ходе развития. Коэволюция человека и природы, коэволюция культур, регионов с разным уровнем развития, коэволюция технологий и цивилизационных императивов. В этой простейшей среде мы также видим пример коэволюции, позволяющий сложному развиваться согласованно, не распадаясь на простейшие части.
Рис. 18. Характерный пример эволюции сложных нестационарных структур. Такие структуры могут возникать, когда процессы идут в LS-режиме с обострением.
newpage Отдадим себе отчет, что это совпадает с нашим интуитивным представлением о таких сложных системах, как общество, организм, биоценоз, научное сообщество, где целое может существовать только потому, что части объединены сотнями положительных и отрицательных обратных связей.
В простейших случаях можно получить оценку числа возможных структур. В обсуждаемой одномерной модели оно определяется соотношением
N=[S-[[S]/S]]+1,
где S=(
Очевидно, при
Рис. 19. Типичный вид бифуркационной диаграммы, возникающей в системах типа реакция-диффузия вида (1). Сплошными линиями показаны ветви, на которых лежат устойчивые решения; пунктиром – ветви неустойчивых решений.
Было бы естественно трактовать эволюцию, развитие прогресса как рост разнообразия, усложнения, увеличение числа функциональных единиц. В частности, в другой базовой модели, в системе Тьюринга, имеющий вид (1), усложнение мыслится следующим образом (см. рис.19). Здесь медленное изменение параметра B (времени с начала развития или длины ткани) вместе со случайными возмущениями как бы "ведет" систему по бифуркационной диаграмме. ( Бифуркационной диаграммой называется зависимость одной из величин, характеризующих решение, от параметра. На рис.19 M – это амплитуда решения. Сплошным отмечены устойчивые ветви, пунктиром – неустойчивые.) Выбор из устойчивых ветвей вблизи точки бифуркации происходит под воздействием малых случайных возмущений. Если параметр B – длина области, то с его увеличением (что можно интерпретировать в модели как рост ткани) число максимумов у возникающей диссипативной структуры растет. (Обычно предполагается, что внешний параметр B меняется настолько медленно, что решение успевает достичь состояния, близкого к стационарному, не зависящему от времени.) Можно сказать, что тип структур и переход от простейших к более сложным мы "задаем руками". Камнем преткновения для большинства моделей морфогенеза такого типа является явление регенерации – восстановление ряда органов у животных. Организм как будто бы помнит в этом случае свой "проектный" размер, и восстановление утраченного останавливается именно тогда, когда этот размер достигнут.
Способ управления процессами в такой среде тоже ясен, – чтобы создать в ней среде сложную упорядоченность, вообще говоря, надо менять внешний параметр B. Если же такой возможности нет, то надо посмотреть по бифуркационной диаграмме, какие типы упорядоченности допускает при этом значении система, и управлять начальными данными, чтобы в конце концов возникла желаемая структура. Остальные варианты, о которых мы тоже поговорим, требуют более сложного управления.
Ситуация в модели тепловых структур, которую мы интерпретировали как динамику информированности в неком научном сообществе, принципиально иная. Параметры, определяющие свойства среды (
