घर पल्पाइटिस मॉडलों का उपयोग प्रयोज्यता की सीमाओं को क्यों प्रभावित करता है? सैन्य कमान और नियंत्रण निकायों के काम में सैन्य अभियानों के गणितीय मॉडलिंग के अनुप्रयोग के व्यक्तिपरक पहलू

पल्पाइटिस

मॉडलों का उपयोग प्रयोज्यता की सीमाओं को क्यों प्रभावित करता है? सैन्य कमान और नियंत्रण निकायों के काम में सैन्य अभियानों के गणितीय मॉडलिंग के अनुप्रयोग के व्यक्तिपरक पहलू

सैन्य विचार संख्या 10/2011, पृ. 49-53

कर्नलओ.वी. तिखानिचेव ,

तकनीकी विज्ञान के उम्मीदवार

तिखानिचेव ओलेग वासिलिविच का जन्म 30 अक्टूबर, 1965 को इवानोवो क्षेत्र के शुया शहर में हुआ था। कज़ान हायर मिलिट्री कमांड एंड इंजीनियरिंग स्कूल (1988), मिखाइलोव्स्की आर्टिलरी अकादमी (1997) से स्नातक किया। जीएसवीजी और उत्तरी काकेशस सैन्य जिले में एक प्लाटून कमांडर, डिप्टी बैटरी कमांडर के रूप में कार्य किया। 1997 से - रूसी संघ के रक्षा मंत्रालय के 27वें केंद्रीय अनुसंधान संस्थान में पदों पर रिसर्च फैलो, विभाग प्रमुख, अनुसंधान विभाग के अग्रणी शोधकर्ता।

2005 में उन्होंने तकनीकी विज्ञान के उम्मीदवार के लिए अपने शोध प्रबंध का बचाव किया। 100 से अधिक वैज्ञानिक पत्रों के लेखक। सैन्य विज्ञान अकादमी में प्रोफेसर।

टिप्पणी. स्वचालित नियंत्रण प्रणालियों के लिए गणितीय मॉडल विकसित करने और परिचालन प्रशिक्षण कार्यक्रमों में गणितीय मॉडल कार्यक्रमों के प्रोटोटाइप के उपयोग के अनुभव का विश्लेषण किया जाता है। उनके अनुप्रयोग की प्रभावशीलता पर व्यक्तिपरक कारकों के प्रभाव को कम करने के लिए गणितीय मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया में सुधार करने की आवश्यकता उचित है।

कीवर्ड: गणितीय मॉडलिंग, मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया, परिचालन प्रशिक्षण गतिविधियों में अनुभव, उद्देश्य और व्यक्तिपरक कारक, मॉडल विकास के संगठन में सुधार।

सारांश।लेखक स्वचालित नियंत्रण प्रणालियों के लिए गणितीय मॉडल विकसित करने और परिचालन प्रशिक्षण गतिविधियों के लिए गणितीय मॉडल के सॉफ्टवेयर प्रोटोटाइप के अनुप्रयोग के अनुभव का विश्लेषण करता है। गणितीय मॉडल के विकास की प्रक्रिया में सुधार की आवश्यकता उनके अनुप्रयोग की प्रभावशीलता पर मानवीय कारकों के प्रभाव को कम करने के लिए बताई गई है।

कीवर्ड:गणितीय सिमुलेशन, मॉडलिंग प्रक्रिया, परिचालन प्रशिक्षण गतिविधियों का अनुभव, उद्देश्य और मानवीय कारक, मॉडलिंग संगठन में सुधार।

में आधुनिक स्थितियाँसशस्त्र बलों में सुधार की प्राथमिकता दिशा रूसी संघउनके उपयोग की दक्षता में वृद्धि करना है, जिसमें सैनिकों (बलों) की कमान और नियंत्रण के स्वचालन के माध्यम से शामिल है। सैनिकों (बलों) की कमान और नियंत्रण के स्वचालन को मुख्यालय, कमांड पोस्ट और लड़ाकू परिसरों को इलेक्ट्रॉनिक साधनों से लैस करने की प्रक्रिया के रूप में समझा जाता है। कंप्यूटर प्रौद्योगिकीऔर शासी निकायों के कार्य में उनका उपयोग।

स्वचालित सैन्य नियंत्रण प्रणाली (एटीसीएस) के लिए स्वचालन उपकरणों के परिसर का बौद्धिक घटक सॉफ्टवेयर है, जिसे सामान्य, सिस्टम-व्यापी और विशेष में विभाजित किया गया है। स्वचालित नियंत्रण प्रणालियों के विशेष सॉफ्टवेयर (एसपीओ) में गणना, सूचना समस्याएं और गणितीय मॉडल शामिल होते हैं। उत्तरार्द्ध नियोजन संचालन (लड़ाकू कार्रवाई) और सैनिकों (बलों) की कमान और नियंत्रण की प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, स्थिति के विकास का पूर्वानुमान प्रदान करते हैं और किए गए निर्णयों की प्रभावशीलता का तुलनात्मक मूल्यांकन प्रदान करते हैं।

लेख "सशस्त्र टकराव की मॉडलिंग: विकास की संभावनाएं" ने सैन्य मामलों में गणितीय मॉडलिंग के अनुप्रयोग के कई महत्वपूर्ण पहलुओं की जांच की। लेकिन व्यक्तिपरक कारक पर्दे के पीछे रहे, हालांकि व्यवहार में संचालन (युद्ध संचालन) के आयोजन की प्रक्रिया में गणितीय मॉडलिंग के उपयोग पर उनका महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। व्यक्तिपरक कारणमुख्यालय के व्यावहारिक कार्यों में गणितीय मॉडलिंग के सीमित उपयोग को गणितीय मॉडलिंग से संबंधित बाद के प्रकाशनों में पर्याप्त कवरेज नहीं मिला है। इस प्रकार, लेख "सामरिक स्तर पर संयुक्त हथियार कमांडरों के लिए बौद्धिक निर्णय समर्थन के स्वचालन की समस्याएं" में यह उल्लेख किया गया है कि गणितीय मॉडलस्वचालित नियंत्रण प्रणालियों का सबसे महत्वपूर्ण घटक होना चाहिए, लेकिन उन्हें नहीं मिला व्यापक अनुप्रयोगलड़ने और इसे प्रबंधित करने का निर्णय लेने की प्रक्रिया में। ऐसा क्यों हुआ यह निर्दिष्ट नहीं है। मौजूदा मॉडलों के नुकसान और गणितीय मॉडलिंग के उपयोग में बाधा डालने वाले वस्तुनिष्ठ तकनीकी कारकों पर मुख्य रूप से विचार किया जाता है। पारित होने में व्यक्तिपरक कारणों का उल्लेख किया गया है।

एक ही समय पर वीसैन्य क्षेत्र में भयंकर टकराव और निर्णय निर्माता की उच्च व्यक्तिगत जिम्मेदारी की विशेषता है, एक व्यक्तिपरक कारक की उपस्थिति न केवल अपरिहार्य है, बल्कि एक प्राकृतिक घटना भी है। अधूरी जानकारी की स्थिति में, अनुभवी कमांडर (प्रमुख) सहज स्तर पर सही निर्णय लेने में सक्षम होते हैं। साथ ही, वे आमतौर पर महत्व के बारे में अपने व्यक्तिपरक विचारों से आगे बढ़ते हैं विभिन्न मानदंडलिए गए निर्णयों के संभावित विकल्पों की इष्टतमता और प्रभावशीलता। यही वह चीज़ है जो अक्सर गणितीय मॉडलिंग के परिणामों की व्यक्तिपरक अस्वीकृति को जन्म देती है, जो अंततः योजना और युद्ध नियंत्रण में गंभीर त्रुटियों को जन्म दे सकती है।

इस प्रकार, सैन्य मामलों में गणितीय मॉडलिंग के उपयोग में बाधा डालने वाले व्यक्तिपरक कारकों की उपस्थिति - वास्तविक तथ्य, इस पर विचार करने और उचित उपाय करने की आवश्यकता है।

सैन्य कमान और नियंत्रण एजेंसियों (एमसीए) के अधिकारियों द्वारा गणितीय मॉडलिंग के उपयोग की व्यक्तिपरक अस्वीकृति के मामलों को विशेष रूप से क्या निर्धारित करता है? कई कारण हैं, और वे विकास के चरणों और गणितीय मॉडल के उपयोग के चरण दोनों में खुद को प्रकट करते हैं।

जैसा कि मनोवैज्ञानिक कहते हैं, किसी भी नवाचार को अस्वीकार करने का मुख्य कारण उसके सार की समझ की कमी, उसकी विशेषताओं की अज्ञानता और उसे लागू करने में असमर्थता है।

ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने की मौजूदा प्रक्रिया का तात्पर्य है कि स्वचालित नियंत्रण प्रणाली का आधिकारिक उपयोगकर्ता ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर के विकास के दौरान अपनाई गई सीमाओं और मान्यताओं और ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर से गणितीय मॉडल की प्रयोज्यता की सीमाओं को विश्वसनीय रूप से जानता है। इन सीमाओं के भीतर ही इसके प्रदर्शन और पर्याप्तता की पुष्टि के लिए ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर तत्वों का निरीक्षण और परीक्षण किया जाता है। यह ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर के अभिन्न अंग के रूप में गणितीय मॉडल पर पूरी तरह से लागू होता है। सैद्धांतिक रूप से, प्रशासनिक प्राधिकरण के अधिकारी जो अपनी व्यावहारिक गतिविधियों में एसपीओ घटकों का उपयोग करते हैं गणितीय मॉडल की प्रयोज्यता की सीमाओं को समझना चाहिए सॉफ़्टवेयर के घटकों के लिए परिचालन दस्तावेज़ीकरण का सावधानीपूर्वक अध्ययन करके। समझें, याद रखें और हमेशा उनके द्वारा निर्देशित रहें। दुर्भाग्य से, यह आदर्श स्थिति हमेशा व्यवहार में साकार नहीं होती है, मुख्यतः सीखने की प्रक्रिया के संगठन की अपूर्णता के कारण अधिकारियों OVU स्वचालन उपकरण पर काम करता है।

एक अन्य समस्या मॉडल के उपयोगकर्ता और उसके गणितीय उपकरण के डेवलपर के बीच किए गए निर्णयों के लिए जिम्मेदारी को विभाजित करने की समस्या है। मैं फ़िन तकनीकी प्रणालियाँडेवलपर और उपयोगकर्ता के बीच परिचालन त्रुटियों के लिए जिम्मेदारी का विभाजन प्रासंगिक GOSTs और तकनीकी नियमों में निर्धारित है, लेकिन सॉफ़्टवेयर के लिए अभी तक ऐसे कोई दस्तावेज़ नहीं हैं। अपनी गतिविधियों के परिणामों के लिए शैक्षिक संस्थान के अधिकारियों की उच्च स्तर की ज़िम्मेदारी, मॉडल की प्रयोज्यता की सीमाओं की अनिश्चित समझ के साथ मिलकर, नियोजन अभ्यास में गणितीय मॉडलिंग का उपयोग करते समय अधिकारियों के बीच कुछ चिंताओं को जन्म देती है। वास्तविक संचालन(लड़ाई)। इस समस्या को हल किए बिना, किसी उपकरण के संचालन के अभ्यास में गणितीय मॉडलिंग का पूर्ण उपयोग सुनिश्चित करना असंभव है।

व्यवहार में गणितीय मॉडलिंग की शुरूआत को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है OVU उद्योग द्वारा बनाए गए गणितीय मॉडल के इंटरफ़ेस लेआउट की अतार्किकता है। मेंवर्तमान में, कार्यक्रम विकसित करते समय इस पहलू पर अपर्याप्त ध्यान दिया जाता है। इंजीनियरिंग मनोविज्ञान और एर्गोनॉमिक्स आशावाद नहीं जोड़ते हैं: वे मुख्य रूप से ऑपरेटर ऑपरेटिंग मोड और कार्यस्थल उपकरण से निपटते हैं, लेकिन प्रोग्राम इंटरफेस की गुणवत्ता से नहीं।

साथ ही विकास के साथ सूचना प्रौद्योगिकीकंप्यूटर प्रौद्योगिकी की क्षमताओं में वृद्धि के साथ, मानव स्वचालित नियंत्रण प्रणालियों में निर्णय लेने की प्रक्रिया को धीमा करने वाली कड़ी बन रहा है। और यहां कारण प्रोग्राम इंटरफ़ेस है, जो प्रारंभिक डेटा दर्ज करने की प्रक्रिया और मॉडलिंग परिणामों के विश्लेषण दोनों को धीमा कर देता है। आख़िरकार, इंटरफ़ेस उपयोगकर्ता और प्रोग्राम के बीच संचार का मुख्य तत्व है। अक्सर, यह इंटरफ़ेस की सुविधा है जो यह निर्धारित करती है कि उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण क्षणों में प्रोग्राम की ओर रुख करेगा या नहीं और क्या वह जल्दी से गणना करने और उनके परिणामों का विश्लेषण करने में सक्षम होगा।

यह बुरा है कि प्रोग्राम इंटरफेस बनाने और उन्हें एकीकृत करने के लिए दृष्टिकोण विकसित करने पर रचनात्मक और "टुकड़े-टुकड़े" काम, जो केवल व्यापक परिचालन और तकनीकी दृष्टिकोण वाले विशेषज्ञ द्वारा ही किया जा सकता है, वैज्ञानिक गतिविधि से बिल्कुल भी संबंधित नहीं है। साथ ही, गणितीय मॉडल और सूचना और गणना समस्याओं के इंटरफ़ेस कार्यान्वयन के लिए एकीकृत दृष्टिकोण की कमी उनके उपयोगकर्ता गुणों को काफी कम कर देती है और अधिकारियों के लिए उन्हें शैक्षणिक संस्थानों की गतिविधियों में महारत हासिल करना और लागू करना मुश्किल हो जाता है।

शासी दस्तावेजों के अनुसार, स्वचालित नियंत्रण प्रणाली सॉफ्टवेयर से मॉडल और कार्यों के लिए इंटरफेस के निर्माण में डेवलपर्स की दो श्रेणियां भाग लेती हैं: रक्षा मंत्रालय के राष्ट्रीय अनुसंधान विश्वविद्यालय के कर्मचारी, निर्माण के लिए सैन्य-वैज्ञानिक समर्थन का नेतृत्व करते हैं। औद्योगिक उद्यमों में स्वचालित नियंत्रण प्रणालियाँ और सॉफ़्टवेयर डेवलपर। ये सभी कम से कम कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के उपयोग में विशेषज्ञ हैं। लेकिन ये कौशल नकारात्मक भूमिका भी निभा सकते हैं। विशेषज्ञ अनजाने में "खुद के लिए" एक मॉडल इंटरफ़ेस बनाता है, न कि किसी कर्मचारी अधिकारी के लिए जो गंभीर समय के दबाव में काम करता है और सैन्य क्षेत्र का विशेषज्ञ है। और एक प्रोग्रामर का तर्क अक्सर एक सामान्य व्यक्ति के तर्क से भिन्न होता है। इसमें कोई आश्चर्य नहीं कि वे इसका मजाक उड़ाते हैं सामान्य आदमीका मानना है कि एक किलोबाइट में 1000 बाइट्स होते हैं, और प्रोग्रामर को यकीन है कि एक किलोग्राम में 1024 ग्राम होते हैं। इन अंतरों के परिणामस्वरूप, विकास के दौरान इंटरफ़ेस की सादगी को अक्सर कुछ अतिरिक्त गुणों और क्षमताओं के लिए त्याग दिया जाता है जो प्रोग्रामर के लिए आवश्यक लगते हैं। परिणामस्वरूप, शैक्षणिक संस्थान के अधिकारियों द्वारा मॉडलों और कार्यों के इंटरफेस में महारत हासिल करने में कठिनाइयाँ आती हैं, और व्यावहारिक समस्याओं को हल करते समय उनके साथ काम करने में अनिच्छा होती है।

इस कारक के नकारात्मक प्रभाव को केवल एसएमपीओ के विकास के लिए मौजूदा प्रक्रिया को बदलकर, करीबी भागीदारी सुनिश्चित करके ही समाप्त किया जा सकता है वीअंतिम उपयोगकर्ता गणितीय मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया। इस प्रयोजन के लिए, ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर तत्वों के परीक्षण संचालन का एक अनिवार्य चरण (चरण) शुरू करने की सलाह दी जाती है वीओवीयू के अधिकारियों की भागीदारी के साथ मॉक-अप निष्पादन। चरण के परिणामों के आधार पर, एसपीओ तत्वों के शोधन के लिए प्रावधान करना आवश्यक है वीप्रोग्राम इंटरफ़ेस संगठन के भाग। वैसे, सॉफ्टवेयर विकास में वैश्विक अनुभव से पता चलता है कि उपयोग की जाने वाली किसी भी तकनीक (कैस्केड, सर्पिल या ब्रेडबोर्ड) में आवश्यक रूप से एक प्रोटोटाइप चरण होता है, जिसके परिणामों के आधार पर सॉफ्टवेयर, उसके इंटरफ़ेस भाग सहित, को अंतिम रूप दिया जाता है।

यह भी महत्वपूर्ण है गणितीय मॉडलिंग के परिणामों के प्रति प्रत्येक अधिकारी का व्यक्तिगत रवैया।यह रवैया एक अज्ञात गणितीय उपकरण का उपयोग करके प्राप्त परिणामों के सामान्य अविश्वास में व्यक्त किया जा सकता है, और मॉडल के साथ "संचार" के दौरान बनता है। आखिरी वाला विशेष ध्यान देने योग्य है।

यह कोई रहस्य नहीं है कि कभी-कभी ओडीयू अधिकारी मॉडलिंग परिणामों से असंतुष्ट होकर ऐसा करने का प्रयास करते हैं विभिन्न तरीकेउन्हें सुधारो। एक उपयोगकर्ता (ऑपरेटर) जो मॉडल को अच्छी तरह से जानता है वह परिणामों को प्रभावित करने के लिए विभिन्न कारकों को "खेल" सकता है वीदाएं ओर। जब वह निर्णय लेने वाला बन जाता है तो उसकी राय होती है कि मॉडल कोई भी परिणाम दिखा सकता है, बशर्ते इच्छा हो। यह राय अत्यधिक ग़लत है और गणितीय मॉडलिंग की विशेषताओं की अज्ञानता से उत्पन्न होती है। हां, विरोधी गुटों के कार्यों को व्यवस्थित करने के लिए किसी भी प्रारंभिक शर्तों को बदलकर सिमुलेशन परिणाम को थोड़ा समायोजित किया जा सकता है, जो स्थापित सीमाओं के भीतर ऑपरेटर द्वारा अनिश्चित और चयनित की श्रेणी में आते हैं। लेकिन मूल डेटा को बदले बिना परिणामों को गलत साबित करना असंभव है, खासकर यदि मॉडल का उपयोग किया जाता है तुलनात्मक विश्लेषणसैनिकों (बलों) के उपयोग के विकल्प, अन्य सभी चीजें समान हों। परिणाम स्वयं बदल सकते हैं, लेकिन मॉडल फिर भी स्थिति में सही रुझान दिखाएगा।

एक दृष्टिकोण कोहमारी राय में इस स्थिति का समाधान एक ही है - गणितीय उपकरण के विकास में अधिकारियों को शामिल करना जो उन्हें स्वचालित करने के लिए बनाए गए एसएमपीओ में अंतर्निहित है गतिविधियाँ।सबसे पहले, यह सिम्युलेटेड प्रक्रिया की औपचारिकता और सहनशीलता और प्रतिबंधों की एक प्रणाली के गठन से संबंधित है।

एसएमपीओ के विकास में शैक्षणिक संस्थान के अधिकारियों को शामिल करना, विशेष रूप से गणितीय मॉडल के तंत्र का वर्णन करने के लिए, कोई आसान रास्ता नहीं है। इसके लिए ग्राहक और उद्योग से कुछ प्रयासों की आवश्यकता होती है, न केवल तकनीकी, बल्कि संगठनात्मक और कभी-कभी शैक्षिक योजना. लेकिन रक्षा मंत्रालय के 27वें केंद्रीय अनुसंधान संस्थान में उपलब्ध ऐसे कार्य का व्यावहारिक अनुभव इस पद्धति की प्रभावशीलता की गवाही देता है। आंतरिक मामलों के विभाग के अधिकारियों के साथ मिलकर परिचालन गणना के लिए कई तरीकों के विकास से पता चला कि बाद में संयुक्त रूप से बनाए गए गणितीय उपकरण को लागू करने वाले सॉफ़्टवेयर उपकरण अधिकारियों द्वारा बहुत बेहतर समझे जाते हैं। सॉफ़्टवेयर में उपयोग किए जाने वाले गणितीय उपकरण और इसकी प्रयोज्यता की सीमाओं का ज्ञान मॉडलिंग परिणामों में विश्वास सुनिश्चित करता है।

इस प्रकार, शैक्षणिक संस्थानों के व्यावहारिक कार्यों में गणितीय मॉडलिंग के उपयोग में बाधा डालने वाले व्यक्तिपरक कारकों के विश्लेषण से पता चलता है कि मौजूदा कमियाँ प्रणालीगत हैं। वे विशिष्ट ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर डेवलपर और स्वचालित नियंत्रण प्रणाली ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए उसके द्वारा चुने गए दृष्टिकोण पर निर्भर नहीं हैं: कार्यात्मक, संरचनात्मक या प्रक्रिया। उन्हें खत्म करने के लिए, गणितीय मॉडल बनाने, उनके विकास में मॉडल के भविष्य के उपयोगकर्ताओं की भागीदारी सुनिश्चित करने वाले अनिवार्य चरणों को शुरू करने और उनके साथ काम करने के लिए शैक्षणिक संस्थान के अधिकारियों को तैयार करने की प्रक्रिया दोनों के लिए प्रक्रिया को बदलना आवश्यक है।

अलावा, गणितीय मॉडलिंग में अविश्वास के एक और व्यक्तिपरक कारक पर ध्यान देना उचित है,ऐसे मामलों में उत्पन्न होता है जहां उद्योग के प्रतिनिधि अक्सर गणितीय मॉडल को अनुचित रूप से संशोधित करते हैं या उन्हें लागू करने का प्रयास करते हैं जहां इसके लिए कोई वस्तुनिष्ठ आवश्यकता नहीं होती है।

विश्लेषण विदेशी अनुभवदर्शाता है कि सबसे स्वीकार्य गणितीय "कोर" को मौलिक रूप से बदले बिना उनके आधुनिकीकरण के माध्यम से गणितीय मॉडल की क्षमताओं में क्रमिक वृद्धि है और निश्चित रूप से, योजना संचालन (लड़ाकू कार्रवाई) के लिए गणितीय मॉडलिंग का उपयोग केवल वहीं है जहां यह वास्तव में आवश्यक है, जहां इसके लिए शर्तें हैं. दुर्भाग्य से, हमारे देश में अक्सर सब कुछ ठीक इसके विपरीत होता है। मॉडलों का अनुचित रूप से बार-बार संशोधन, गणितीय मॉडलिंग का उन क्षेत्रों तक विस्तार जहां यह लागू नहीं है (उदाहरण के लिए, "बटालियन - कंपनी (बैटरी) - प्लाटून" स्तर), सैन्य अभियानों की योजना बनाते समय मॉडल का उपयोग करने की प्रक्रिया में आत्मविश्वास को कम कर देता है। , और गणितीय मॉडलिंग के विचार को ही बदनाम करता है।

इसलिए, नियंत्रण इकाई के अभ्यास में गणितीय मॉडलिंग के उपयोग पर व्यक्तिपरक कारकों के नकारात्मक प्रभाव को कम करने के लिए, एसएमपीओ उपयोगकर्ताओं के ज्ञान और कौशल को बढ़ाना और उनकी आवश्यकताओं को ध्यान में रखने के लिए डेवलपर्स की अनिच्छा को दूर करना आवश्यक है। (नियंत्रण प्रणाली और सैन्य-वैज्ञानिक सहायता कार्य प्रदान करने वाले संगठनों की सहायता से, ग्राहक के दृढ़ मार्गदर्शन के तहत स्वचालित नियंत्रण प्रणाली पर काबू पाने के लिए)।

ऐसा करने के लिए आपको चाहिए:

गणितीय मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया में सुधार, जिसमें विकास प्रक्रिया में शैक्षणिक संस्थान में मॉडलों के प्रोटोटाइप और परीक्षण के अनिवार्य चरण शामिल हैं; स्वचालित नियंत्रण प्रणाली सॉफ़्टवेयर से गणितीय मॉडल के लिए सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस के निर्माण के प्रति दृष्टिकोण में बदलाव (ध्यान में वृद्धि);

गणितीय मॉडल के विकास के चरणों की सामग्री को परिभाषित करने वाले दिशानिर्देशों का समायोजन;

नियंत्रण बिंदु स्वचालन किट के लिए ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर के हिस्से के रूप में गणितीय मॉडल का उपयोग करने वाले अधिकारियों के प्रशिक्षण की प्रक्रिया का अनुकूलन।

इन उपायों के कार्यान्वयन से गणितीय मॉडलिंग को संचालन (लड़ाकू कार्रवाई) आयोजित करने और सैनिकों (बलों) की कमान और नियंत्रण की प्रक्रिया में अपना सही और उचित स्थान लेने की अनुमति मिलेगी।

सैन्य विचार. 2009. नंबर 7. पी. 12-20.

सैन्य विचार. 2009. नंबर 9. पीपी. 43-53.

विदेशी सैन्य समीक्षा. 2006. संख्या 6. पी. 17-23; 2008. नंबर 11. पी. 27-32.

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विक्टर कुलिगिन

अवधारणाओं की सामग्री और विशिष्टता का खुलासा अवधारणाओं के पारस्परिक संबंध के एक या दूसरे विशिष्ट मॉडल पर आधारित होना चाहिए। मॉडल, कनेक्शन के एक निश्चित पहलू को निष्पक्ष रूप से दर्शाते हुए, प्रयोज्यता की सीमा रखता है, जिसके परे इसका उपयोग गलत निष्कर्षों की ओर ले जाता है, लेकिन इसकी प्रयोज्यता की सीमा के भीतर इसमें न केवल कल्पना, स्पष्टता और विशिष्टता होनी चाहिए, बल्कि अनुमानी मूल्य भी होना चाहिए।

भौतिक संसार में कारण-और-प्रभाव संबंधों की विभिन्न अभिव्यक्तियों ने कारण-और-प्रभाव संबंधों के कई मॉडलों के अस्तित्व को जन्म दिया है। ऐतिहासिक रूप से, इन रिश्तों के किसी भी मॉडल को दो मुख्य प्रकार के मॉडलों में से एक या उनके संयोजन में घटाया जा सकता है।

क) समय दृष्टिकोण पर आधारित मॉडल (विकासवादी मॉडल)। यहां मुख्य ध्यान कारण-और-प्रभाव संबंधों के अस्थायी पक्ष पर केंद्रित है। एक घटना - "कारण" - दूसरी घटना - "प्रभाव" को जन्म देती है, जो समय में कारण से पीछे रह जाती है। लैग विकासवादी दृष्टिकोण की एक बानगी है। कारण और प्रभाव अन्योन्याश्रित हैं। हालाँकि, किसी कारण (उत्पत्ति) द्वारा प्रभाव की उत्पत्ति का संदर्भ, हालांकि कानूनी है, कारण-और-प्रभाव संबंध की परिभाषा में पेश किया जाता है जैसे कि बाहर से, बाहर से। यह सार को गहराई से पकड़े बिना इस संबंध के बाहरी पक्ष को पकड़ लेता है।

विकासवादी दृष्टिकोण एफ. बेकन, जे. मिल और अन्य द्वारा विकसित किया गया था। विकासवादी दृष्टिकोण का चरम ध्रुवीय बिंदु ह्यूम की स्थिति थी। ह्यूम ने उत्पत्ति को नजरअंदाज कर दिया, कार्य-कारण की वस्तुनिष्ठ प्रकृति को नकार दिया और कार्य-कारण को घटनाओं की सरल नियमितता तक सीमित कर दिया।

बी) "इंटरैक्शन" (संरचनात्मक या द्वंद्वात्मक मॉडल) की अवधारणा पर आधारित मॉडल। हम नामों का अर्थ बाद में जानेंगे। यहां मुख्य फोकस कारण-और-प्रभाव संबंधों के स्रोत के रूप में बातचीत पर है। अन्तःक्रिया ही कारण के रूप में कार्य करती है। ज्यादा ग़ौरकांट ने यह दृष्टिकोण अपनाया, लेकिन कार्य-कारण के प्रति द्वंद्वात्मक दृष्टिकोण ने हेगेल के कार्यों में अपना स्पष्ट रूप प्राप्त किया। आधुनिक सोवियत दार्शनिकों में से, यह दृष्टिकोण जी.ए. द्वारा विकसित किया गया था। स्वेच्निकोव, जिन्होंने कारण-और-प्रभाव संबंधों के संरचनात्मक मॉडलों में से एक की भौतिकवादी व्याख्या देने की मांग की थी।

मौजूदा और वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले मॉडल अलग-अलग तरीकों से कारण-प्रभाव संबंधों के तंत्र को प्रकट करते हैं, जिससे असहमति होती है और दार्शनिक चर्चा का आधार बनता है। चर्चा की तीव्रता और दृष्टिकोण की ध्रुवीय प्रकृति उनकी प्रासंगिकता को दर्शाती है।

आइए चर्चा किए जा रहे कुछ मुद्दों पर प्रकाश डालें।

क) कारण और प्रभाव की एक साथता की समस्या। यही मुख्य समस्या है. क्या कारण और प्रभाव एक साथ हैं या समय के अंतराल से अलग हो जाते हैं? यदि कारण और प्रभाव एक साथ हैं, तो कारण ही प्रभाव को क्यों जन्म देता है, न कि इसके विपरीत? यदि कारण और प्रभाव एक साथ नहीं हैं, तो क्या कोई "शुद्ध" कारण हो सकता है, अर्थात? एक कारण जिसका कोई प्रभाव नहीं है जो अभी तक घटित नहीं हुआ है, और एक "शुद्ध" प्रभाव, जब कारण की क्रिया समाप्त हो गई है, लेकिन प्रभाव अभी भी जारी है? कारण और प्रभाव के बीच के अंतराल में क्या होता है, यदि वे समय आदि में अलग हो जाते हैं?

बी) कारण-और-प्रभाव संबंधों की अस्पष्टता की समस्या। क्या एक ही कारण एक ही प्रभाव को जन्म देता है, या क्या एक ही कारण कई संभावित प्रभावों को जन्म दे सकता है? क्या एक ही प्रभाव अनेक कारणों में से किसी एक कारण से उत्पन्न हो सकता है?

ग) किसी प्रभाव के उसके कारण पर विपरीत प्रभाव की समस्या।

घ) कारण, अवसर और स्थितियों को जोड़ने की समस्या। क्या, कुछ परिस्थितियों में, कारण और स्थिति भूमिकाएँ बदल सकती हैं: कारण एक स्थिति बन जाता है, और स्थिति एक कारण बन जाती है? कारण, अवसर और स्थिति का वस्तुनिष्ठ संबंध और विशिष्ट विशेषताएं क्या हैं?

इन समस्याओं का समाधान चुने गए मॉडल पर निर्भर करता है, अर्थात। काफी हद तक, "कारण" और "प्रभाव" की प्रारंभिक श्रेणियों में किस सामग्री को शामिल किया जाएगा। उदाहरण के लिए, कई कठिनाइयों की परिभाषात्मक प्रकृति इस तथ्य में प्रकट होती है कि "कारण" से क्या समझा जाना चाहिए, इस प्रश्न का कोई एक उत्तर नहीं है। कुछ शोधकर्ता किसी कारण को एक भौतिक वस्तु के रूप में सोचते हैं, अन्य एक घटना के रूप में, अन्य स्थिति में परिवर्तन के रूप में, अन्य एक अंतःक्रिया आदि के रूप में सोचते हैं।

मॉडल प्रतिनिधित्व से परे जाने और कारण-और-प्रभाव संबंध की एक सामान्य, सार्वभौमिक परिभाषा देने का प्रयास समस्या का समाधान नहीं देता है। एक उदाहरण निम्नलिखित परिभाषा है: “कारण-कारण ऐसा है आनुवंशिक लिंकऐसी घटना जिसमें एक घटना, जिसे कारण कहा जाता है, कुछ शर्तों की उपस्थिति में, अनिवार्य रूप से एक और घटना को उत्पन्न करती है, कारण बनाती है, जीवन में लाती है, जिसे प्रभाव कहा जाता है। यह परिभाषा अधिकांश मॉडलों के लिए औपचारिक रूप से मान्य है, लेकिन मॉडल पर भरोसा किए बिना, यह उत्पन्न समस्याओं (उदाहरण के लिए, एक साथ होने की समस्या) को हल नहीं कर सकती है और इसलिए इसका सैद्धांतिक-संज्ञानात्मक मूल्य सीमित है।

ऊपर उल्लिखित समस्याओं को हल करते समय, अधिकांश लेखक दुनिया की आधुनिक भौतिक तस्वीर से आगे बढ़ते हैं और, एक नियम के रूप में, ज्ञानमीमांसा पर कुछ हद तक कम ध्यान देते हैं। इस बीच, हमारी राय में, यहां दो समस्याएं हैं जो महत्वपूर्ण हैं: कार्य-कारण की अवधारणा से मानवरूपता के तत्वों को हटाने की समस्या और प्राकृतिक विज्ञान में गैर-कारण कनेक्शन की समस्या। पहली समस्या का सार यह है कि वस्तुनिष्ठ दार्शनिक श्रेणी के रूप में कार्य-कारण का एक वस्तुनिष्ठ चरित्र होना चाहिए, जो संज्ञान लेने वाले विषय और उसकी गतिविधि से स्वतंत्र हो। दूसरी समस्या का सार: क्या हमें प्राकृतिक विज्ञान में कारण-संबंधों को सार्वभौमिक और सार्वभौमिक के रूप में पहचानना चाहिए, या क्या हमें यह मानना चाहिए कि ऐसे संबंध प्रकृति में सीमित हैं और गैर-कारण प्रकार के संबंध हैं जो कार्य-कारण को नकारते हैं और की सीमाओं को सीमित करते हैं कारणता के सिद्धांत की प्रयोज्यता? हमारा मानना है कि कार्य-कारण का सिद्धांत सार्वभौमिक और उद्देश्यपूर्ण है और इसके अनुप्रयोग पर कोई प्रतिबंध नहीं है।

तो, दो प्रकार के मॉडल, कारण-प्रभाव संबंधों के कुछ महत्वपूर्ण पहलुओं और विशेषताओं को निष्पक्ष रूप से प्रतिबिंबित करते हुए, कुछ हद तक विरोधाभास में हैं, क्योंकि वे एक साथ, अस्पष्टता आदि की समस्याओं को अलग-अलग तरीकों से हल करते हैं, लेकिन एक ही समय में, कारण-प्रभाव संबंधों के कुछ पहलुओं को निष्पक्ष रूप से दर्शाते हुए, उन्हें परस्पर संबंध में होना चाहिए। हमारा पहला काम इस कनेक्शन की पहचान करना और मॉडलों को परिष्कृत करना है।

मॉडलों की प्रयोज्यता की सीमा

आइए हम विकासवादी प्रकार के मॉडलों की प्रयोज्यता की सीमा स्थापित करने का प्रयास करें। विकासवादी मॉडलों को संतुष्ट करने वाली कारण श्रृंखलाओं में परिवर्तनशीलता का गुण होता है। यदि घटना A, घटना B का कारण है (B, A का परिणाम है), यदि, बदले में, घटना B, घटना C का कारण है, तो घटना A, घटना C का कारण है। यदि A → B और B → C , फिर A → C. इस प्रकार, सबसे सरल कारण-और-प्रभाव श्रृंखलाएं बनती हैं। घटना बी एक मामले में कारण के रूप में और दूसरे में परिणाम के रूप में कार्य कर सकती है। यह पैटर्न एफ. एंगेल्स द्वारा नोट किया गया था: "... कारण और प्रभाव ऐसे प्रतिनिधित्व हैं जिनका अर्थ है, जैसे, केवल जब किसी दिए गए व्यक्तिगत मामले पर लागू किया जाता है: लेकिन जैसे ही हम इस व्यक्तिगत मामले को पूरी दुनिया के साथ सामान्य संबंध में मानते हैं समग्र रूप से, ये अभ्यावेदन सार्वभौमिक अंतःक्रिया के प्रतिनिधित्व में एकत्रित और गुंथे हुए हैं, जिसमें कारण और प्रभाव लगातार स्थान बदलते रहते हैं; जो यहां या अभी कारण है वह वहां या फिर प्रभाव बन जाता है और इसके विपरीत भी” (खंड 20, पृष्ठ 22)।

परिवर्तनशीलता संपत्ति हमें कार्यान्वित करने की अनुमति देती है विस्तृत विश्लेषणकारण श्रृंखला. इसमें अंतिम श्रृंखला को सरल कारण-और-प्रभाव कड़ियों में विभाजित करना शामिल है। यदि A, तो A → B 1, B 1 → B 2,..., B n → C. लेकिन क्या एक परिमित कारण-और-प्रभाव श्रृंखला में अनंत विभाज्यता का गुण होता है? क्या एक परिमित श्रृंखला N में कड़ियों की संख्या अनंत हो सकती है?

मात्रात्मक परिवर्तनों को गुणात्मक में बदलने के नियम के आधार पर, यह तर्क दिया जा सकता है कि अंतिम कारण-और-प्रभाव श्रृंखला को विभाजित करते समय, हमें श्रृंखला में व्यक्तिगत लिंक की ऐसी सामग्री का सामना करना पड़ेगा कि आगे का विभाजन अर्थहीन हो जाएगा। ध्यान दें कि अनंत विभाज्यता, जो मात्रात्मक परिवर्तनों के गुणात्मक परिवर्तनों में परिवर्तन के नियम को नकारती है, हेगेल ने "खराब अनंतता" कहा

मात्रात्मक परिवर्तनों का गुणात्मक परिवर्तनों में परिवर्तन होता है, उदाहरण के लिए, ग्रेफाइट के एक टुकड़े को विभाजित करते समय। जब एक मोनोएटोमिक गैस बनने तक अणुओं को अलग किया जाता है, तो रासायनिक संरचना नहीं बदलती है। किसी पदार्थ को बिना बदले उसका और अधिक विभाजन करना रासायनिक संरचनाअब संभव नहीं है, क्योंकि अगला चरण कार्बन परमाणुओं का विभाजन है। यहां, भौतिक-रासायनिक दृष्टिकोण से, मात्रात्मक परिवर्तन गुणात्मक परिवर्तन की ओर ले जाते हैं।

एफ. एंगेल्स का उपरोक्त कथन इस विचार को स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि कारण-और-प्रभाव संबंधों का आधार इच्छा की सहज अभिव्यक्ति नहीं है, संयोग की सनक नहीं है और दैवीय उंगली नहीं है, बल्कि सार्वभौमिक बातचीत है। प्रकृति में गति का कोई सहज उद्भव और विनाश नहीं होता है, पदार्थ की गति के एक रूप से दूसरे में, एक भौतिक वस्तु से दूसरे में पारस्परिक संक्रमण होते हैं, और ये संक्रमण भौतिक वस्तुओं की परस्पर क्रिया के अलावा अन्यथा नहीं हो सकते हैं। अंतःक्रिया के कारण होने वाले ऐसे परिवर्तन, नई घटनाओं को जन्म देते हैं, जिससे परस्पर क्रिया करने वाली वस्तुओं की स्थिति बदल जाती है।

अंतःक्रिया सार्वभौमिक है और कार्य-कारण का आधार बनती है। जैसा कि हेगेल ने सही कहा है, "बातचीत अपने पूर्ण विकास में मौजूद एक कारण संबंध है।" एफ. एंगेल्स ने इस विचार को और भी स्पष्ट रूप से तैयार किया: "बातचीत पहली चीज है जो हमें तब दिखाई देती है जब हम आधुनिक प्राकृतिक विज्ञान के दृष्टिकोण से संपूर्ण रूप से गतिशील पदार्थ पर विचार करते हैं... इस प्रकार, प्राकृतिक विज्ञान इसकी पुष्टि करता है... अंतःक्रिया ही चीजों का सच्चा कारण है। हम इस अंतःक्रिया के ज्ञान से आगे नहीं जा सकते क्योंकि इसके पीछे जानने के लिए और कुछ नहीं है” (खंड 20, पृष्ठ 546)।

चूँकि अंतःक्रिया कार्य-कारण का आधार है, आइए हम दो भौतिक वस्तुओं की अंतःक्रिया पर विचार करें, जिसका चित्र चित्र में दिखाया गया है। 1. यह उदाहरण तर्क की व्यापकता का उल्लंघन नहीं करता है, क्योंकि कई वस्तुओं की परस्पर क्रिया को युग्मित अंतःक्रियाओं में बदल दिया जाता है और इसे एक समान तरीके से माना जा सकता है।

यह देखना आसान है कि परस्पर क्रिया के दौरान दोनों वस्तुएँ एक साथ एक-दूसरे को प्रभावित करती हैं (क्रिया की पारस्परिकता)। इस स्थिति में, प्रत्येक इंटरैक्टिंग ऑब्जेक्ट की स्थिति बदल जाती है। कोई बातचीत नहीं - स्थिति में कोई बदलाव नहीं. इसलिए, परस्पर क्रिया करने वाली वस्तुओं में से किसी एक की स्थिति में बदलाव को कारण-अंतःक्रिया का आंशिक परिणाम माना जा सकता है। सभी वस्तुओं की अवस्थाओं में उनकी समग्रता में परिवर्तन होगा पूरी जांच.

यह स्पष्ट है कि विकासवादी मॉडल की प्राथमिक कड़ी का ऐसा कारण-और-प्रभाव मॉडल संरचनात्मक (द्वंद्वात्मक) वर्ग से संबंधित है। इस बात पर जोर दिया जाना चाहिए कि यह मॉडल जी.ए. द्वारा विकसित दृष्टिकोण तक सीमित नहीं है। स्वेच्निकोव, चूंकि जांच के तहत जी.ए. स्वेचनिकोव, वी.जी. के अनुसार। इवानोव ने समझा, "... एक या सभी परस्पर क्रिया करने वाली वस्तुओं में परिवर्तन या स्वयं अंतःक्रिया की प्रकृति में परिवर्तन, इसके पतन या परिवर्तन तक।" जहां तक राज्यों के बदलाव की बात है तो यह जी.ए. में बदलाव है। स्वेच्निकोव ने इसे गैर-कारण प्रकार के कनेक्शन के रूप में वर्गीकृत किया।

इसलिए, हमने उस विकासवादी मॉडल को प्राथमिक रूप में स्थापित किया है, प्राथमिक देखभालइसमें परस्पर क्रिया और राज्यों के परिवर्तन पर आधारित एक संरचनात्मक (द्वंद्वात्मक) मॉडल शामिल है। कुछ देर बाद हम इन मॉडलों के आपसी संबंध के विश्लेषण और विकासवादी मॉडल के गुणों के अध्ययन पर लौटेंगे। यहां हम यह नोट करना चाहेंगे कि, एफ. एंगेल्स के दृष्टिकोण के अनुसार, वस्तुनिष्ठ वास्तविकता को प्रतिबिंबित करने वाले विकासवादी मॉडलों में घटनाओं का परिवर्तन घटनाओं की सरल नियमितता (जैसा कि डी. ह्यूम में) के कारण नहीं होता है, बल्कि इसके कारण होता है। अंतःक्रिया (उत्पत्ति) द्वारा उत्पन्न सशर्तता के लिए। इसलिए, यद्यपि विकासवादी मॉडल में कारण-और-प्रभाव संबंधों की परिभाषा में पीढ़ी (उत्पत्ति) के संदर्भ पेश किए जाते हैं, वे इन संबंधों की उद्देश्य प्रकृति को दर्शाते हैं और हैं कानूनी आधार.

अंजीर। 2. कार्य-कारण का संरचनात्मक (द्वंद्वात्मक) मॉडल

आइए संरचनात्मक मॉडल पर वापस लौटें। अपनी संरचना और अर्थ में, यह द्वंद्वात्मकता के पहले नियम से पूरी तरह सहमत है - एकता का नियम और विरोधों का संघर्ष, यदि व्याख्या की जाए:

- एकता - उनके पारस्परिक संबंध (बातचीत) में वस्तुओं के अस्तित्व के रूप में;

-विपरीत - अंतःक्रिया के कारण राज्यों की परस्पर अनन्य प्रवृत्तियों और विशेषताओं के रूप में;

– संघर्ष – अंतःक्रिया के रूप में;

– विकास – प्रत्येक परस्पर क्रिया करने वाली भौतिक वस्तु की स्थिति में परिवर्तन के रूप में।

इसलिए, एक संरचनात्मक मॉडल जो एक कारण के रूप में अंतःक्रिया पर निर्भर करता है, उसे कार्य-कारण का द्वंद्वात्मक मॉडल भी कहा जा सकता है। संरचनात्मक मॉडल और द्वंद्वात्मकता के पहले नियम की सादृश्यता से, यह निष्कर्ष निकलता है कि कार्य-कारण प्रकृति में ही वस्तुनिष्ठ द्वंद्वात्मक विरोधाभासों के प्रतिबिंब के रूप में कार्य करता है, जो मानव मन में उत्पन्न होने वाले व्यक्तिपरक द्वंद्वात्मक विरोधाभासों के विपरीत है। कार्य-कारण का संरचनात्मक मॉडल प्रकृति की वस्तुनिष्ठ द्वंद्वात्मकता का प्रतिबिंब है।

आइए कारण-और-प्रभाव संबंधों के संरचनात्मक मॉडल के अनुप्रयोग को दर्शाने वाले एक उदाहरण पर विचार करें। ऐसे उदाहरण, जिन्हें इस मॉडल का उपयोग करके समझाया गया है, प्राकृतिक विज्ञान (भौतिकी, रसायन विज्ञान, आदि) में काफी पाए जा सकते हैं, क्योंकि "इंटरैक्शन" की अवधारणा प्राकृतिक विज्ञान में मौलिक है।

आइए एक उदाहरण के रूप में दो गेंदों की एक लोचदार टक्कर लें: एक चलती हुई गेंद A और एक स्थिर गेंद B. टक्कर से पहले, प्रत्येक गेंद की स्थिति Ca और Cb (संवेग, गतिज ऊर्जा, आदि) गुणों के एक सेट द्वारा निर्धारित की जाती थी। ). टक्कर (बातचीत) के बाद इन गेंदों की स्थिति बदल गई। आइए हम नए राज्यों C"a और C"b को निरूपित करें। अवस्थाओं में परिवर्तन (Ca → C"a और Cb → C"b) का कारण गेंदों की परस्पर क्रिया (टकराव) था; इस टक्कर का परिणाम प्रत्येक गेंद की स्थिति में परिवर्तन था।

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, विकासवादी मॉडल इस मामले मेंइसका बहुत कम उपयोग है, क्योंकि हम एक कारण श्रृंखला के साथ काम नहीं कर रहे हैं, बल्कि एक प्राथमिक कारण-और-प्रभाव लिंक के साथ काम कर रहे हैं, जिसकी संरचना को एक विकासवादी मॉडल तक कम नहीं किया जा सकता है। इसे दिखाने के लिए, आइए हम इस उदाहरण को विकासवादी मॉडल की स्थिति से स्पष्टीकरण के साथ स्पष्ट करें: "टक्कर से पहले, गेंद ए आराम की स्थिति में थी, इसलिए इसके आंदोलन का कारण गेंद बी है, जिसने इसे मारा।" यहां गेंद बी कारण है, और गेंद ए की गति प्रभाव है। लेकिन उसी स्थिति से, निम्नलिखित स्पष्टीकरण दिया जा सकता है: “टक्कर से पहले, गेंद बी एक सीधे रास्ते पर समान रूप से आगे बढ़ रही थी। यदि यह गेंद ए के लिए नहीं होता, तो गेंद बी की गति की प्रकृति नहीं बदलती।” यहां कारण पहले से ही गेंद ए है, और प्रभाव गेंद बी की स्थिति है। उपरोक्त उदाहरण दिखाता है:

ए) एक निश्चित व्यक्तिपरकता जो विकासवादी मॉडल को उसकी प्रयोज्यता की सीमा से परे लागू करते समय उत्पन्न होती है: इसका कारण गेंद ए या गेंद बी हो सकता है; यह स्थिति इस तथ्य के कारण है कि विकासवादी मॉडल परिणाम की एक विशेष शाखा को चुनता है और उसकी व्याख्या तक ही सीमित है;

बी) एक विशिष्ट ज्ञानमीमांसीय त्रुटि। विकासवादी मॉडल की स्थिति से उपरोक्त स्पष्टीकरण में, एक ही प्रकार की भौतिक वस्तुओं में से एक "सक्रिय" सिद्धांत के रूप में कार्य करती है, और दूसरी "निष्क्रिय" सिद्धांत के रूप में कार्य करती है। यह पता चला है कि गेंदों में से एक एक व्यक्ति की तरह "गतिविधि", "इच्छा", "इच्छा" से संपन्न है (दूसरे की तुलना में)। इसलिए, इस "इच्छा" के कारण ही हमारे बीच कार्य-कारण संबंध है। इस तरह की ज्ञानमीमांसीय त्रुटि न केवल कार्य-कारण के मॉडल द्वारा निर्धारित की जाती है, बल्कि जीवित मानव भाषण में निहित कल्पना और जटिल कार्य-कारण की विशेषता वाले गुणों के विशिष्ट मनोवैज्ञानिक हस्तांतरण (हम इसके बारे में नीचे बात करेंगे) द्वारा एक साधारण कारण से निर्धारित की जाती है-और -प्रभाव लिंक. और किसी विकासवादी मॉडल का उसकी प्रयोज्यता की सीमा से परे उपयोग करते समय ऐसी त्रुटियाँ बहुत विशिष्ट होती हैं। वे कार्य-कारण की कुछ परिभाषाओं में दिखाई देते हैं। उदाहरण के लिए: "तो, कार्य-कारण को एक वस्तु के दूसरे पर ऐसे प्रभाव के रूप में परिभाषित किया जाता है, जिसमें पहली वस्तु (कारण) में परिवर्तन किसी अन्य वस्तु में परिवर्तन से पहले होता है और एक आवश्यक, स्पष्ट तरीके से दूसरे में परिवर्तन को जन्म देता है वस्तु (प्रभाव)।” इस परिभाषा से सहमत होना कठिन है, क्योंकि यह बिल्कुल स्पष्ट नहीं है कि अंतःक्रिया (पारस्परिक क्रिया!) के दौरान वस्तुओं को एक साथ नहीं, बल्कि एक के बाद एक विकृत क्यों किया जाना चाहिए? कौन सी वस्तु पहले ख़राब होनी चाहिए और कौन सी बाद में ख़राब होनी चाहिए (प्राथमिकता समस्या)?

मॉडल गुण

आइए अब विचार करें कि कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल में कौन से गुण शामिल हैं। आइए उनमें से निम्नलिखित पर ध्यान दें: निष्पक्षता, सार्वभौमिकता, स्थिरता, अस्पष्टता।

कार्य-कारण की निष्पक्षता इस तथ्य में प्रकट होती है कि अंतःक्रिया एक वस्तुनिष्ठ कारण के रूप में कार्य करती है जिसके संबंध में परस्पर क्रिया करने वाली वस्तुएँ समान होती हैं। यहां मानवाकृतिक व्याख्या के लिए कोई जगह नहीं है। सार्वभौमिकता इस तथ्य के कारण है कि कार्य-कारण का आधार सदैव अंतःक्रिया है। कार्य-कारण सार्वभौमिक है, जैसे अंतःक्रिया स्वयं सार्वभौमिक है। संगति इस तथ्य के कारण है कि, हालांकि कारण और प्रभाव (स्थितियों की बातचीत और परिवर्तन) समय के साथ मेल खाते हैं, वे कारण-और-प्रभाव संबंध के विभिन्न पहलुओं को प्रतिबिंबित करते हैं। इंटरेक्शन में वस्तुओं का एक स्थानिक संबंध, राज्य में बदलाव - समय में प्रत्येक इंटरैक्टिंग ऑब्जेक्ट की स्थिति के बीच एक संबंध शामिल होता है।

इसके अलावा, संरचनात्मक मॉडल बातचीत के गणितीय विवरण की विधि की परवाह किए बिना, कारण-और-प्रभाव संबंधों में एक स्पष्ट संबंध स्थापित करता है। इसके अलावा, संरचनात्मक मॉडल, वस्तुनिष्ठ और सार्वभौमिक होने के कारण, प्राकृतिक विज्ञान में बातचीत की प्रकृति पर प्रतिबंध नहीं लगाता है। इस मॉडल के ढांचे के भीतर, तात्कालिक लंबी या छोटी दूरी की कार्रवाई और किसी भी सीमित वेग के साथ बातचीत मान्य है। कारण-और-प्रभाव संबंधों को निर्धारित करने में इस तरह की सीमा की उपस्थिति एक विशिष्ट आध्यात्मिक हठधर्मिता होगी, जो एक बार और सभी प्रणालियों की बातचीत की प्रकृति को दर्शाती है, दर्शनशास्त्र की ओर से भौतिकी और अन्य विज्ञानों पर एक प्राकृतिक दार्शनिक रूपरेखा लागू करती है। , या यह मॉडल की प्रयोज्यता की सीमा को इतना सीमित कर देगा कि ऐसे मॉडल के लाभ बहुत मामूली होंगे।

यहां अंतःक्रियाओं के प्रसार की गति की सीमितता से संबंधित मुद्दों पर ध्यान देना उचित होगा। आइए एक उदाहरण देखें. मान लीजिए कि दो स्थिर आवेश हैं। यदि एक आवेश त्वरण के साथ चलना शुरू कर देता है, तो विद्युत चुम्बकीय तरंग दूसरे आवेश के पास देरी से पहुंचेगी। क्या यह उदाहरण संरचनात्मक मॉडल और विशेष रूप से, कार्रवाई की पारस्परिकता की संपत्ति का खंडन नहीं करता है, क्योंकि इस तरह की बातचीत के साथ आरोप एक असमान स्थिति में हैं? नहीं, यह विरोधाभासी नहीं है. यह उदाहरण एक साधारण अंतःक्रिया का वर्णन नहीं करता है, बल्कि एक जटिल कारण श्रृंखला का वर्णन करता है जिसमें तीन अलग-अलग कड़ियों को प्रतिष्ठित किया जा सकता है।

अपने नियमों की व्यापकता एवं व्यापकता के कारण भौतिकी ने सदैव दर्शनशास्त्र के विकास को प्रभावित किया है तथा स्वयं भी इससे प्रभावित हुआ है। नई उपलब्धियों की खोज करते समय, भौतिकी ने दार्शनिक प्रश्नों को नहीं छोड़ा: पदार्थ के बारे में, गति के बारे में, घटना की निष्पक्षता के बारे में, स्थान और समय के बारे में, प्रकृति में कारण और आवश्यकता के बारे में। परमाणुवाद के विकास ने ई. रदरफोर्ड को इसकी खोज के लिए प्रेरित किया परमाणु नाभिकऔर करने के लिए...

व्यवहार्यता और लागत आकलन के माध्यम से सीमाओं का निर्धारण

मॉडलों के लिए प्रयोज्यता सीमाएँ पिछले अनुभाग में पहचानी गई कार्यान्वयन बाधाओं के आधार पर निर्धारित की जाती हैं। जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, उनमें से प्रत्येक मुख्य सीमित कारकों में से एक को प्रभावित करता है (या दोनों एक साथ) - आर्थिक दक्षता (कार्यान्वयन लागत में वृद्धि) या व्यवहार्यता (कंपनी के लिए प्राप्त परिणामों के महत्व में कमी)।

इस अनुभाग का उद्देश्य उन कंपनियों के लिए सिफारिशें तैयार करना है जिन पर एक विशेष मॉडल लागू होता है। जाहिर है, मॉडल की प्रयोज्यता दृढ़ता से व्यक्तिगत स्थितियों पर निर्भर करती है - कंपनी की रणनीतिक प्राथमिकताएं, इसकी संरचना और प्रबंधन शैली की विशेषताएं, वित्तीय संसाधन, और इसी तरह। हालाँकि, निम्नलिखित उप-समस्याओं को हल करके प्रारंभिक अनुमानित सीमाएँ निर्धारित करना संभव लगता है (अधिक सटीक सीमाएँ निर्धारित करना भविष्य के व्यावहारिक शोध का विषय हो सकता है):

· इस स्तर पर कंपनी के लक्ष्यों और सीमाओं के संभावित टकराव की पहचान

· कुछ मॉडलों के लिए अतिरिक्त कार्यान्वयन लागत की घटना के बिंदुओं का निर्धारण (पहले से पहचाने गए बाधा कारकों के माध्यम से)

· जहां संभव हो अनुमानित लागत अनुमान

पहले कार्य के संबंध में सिफारिशें पहले से ही संबंधित बाधा के निर्माण में निहित हैं, जो "बातचीत के लिए एक भागीदार का चयन" लक्ष्य के स्तर पर उत्पन्न होती है और शिलो और कम्प्यूटेशनल ट्रस्ट और प्रतिष्ठा मॉडल तक फैली हुई है। कंपनी के लक्ष्यों में लागू किए जा रहे मॉडल का उद्देश्य शामिल होना चाहिए। लक्ष्य और मॉडल के उपरोक्त उदाहरण के लिए, आपूर्तिकर्ता के लिए एकाधिकार बाजार की स्थिति में संघर्ष स्पष्ट है - उपभोक्ता कंपनी मॉडल का उपयोग करके डिलीवरी के लिए भागीदार नहीं चुन सकती है, क्योंकि केवल एक ही विकल्प है। इस संबंध की उपस्थिति को स्पष्ट करने के लिए, किसी कंपनी को लक्ष्य वृक्ष का उपयोग करके अपने लक्ष्यों को विघटित करने की आवश्यकता हो सकती है, जो कि बीपीएम में व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली वस्तु है।

पिछले अनुभाग में विकसित वर्गीकरण और प्रतिष्ठा मॉडल और उनके कार्यान्वयन के विशेष मामलों पर साहित्य के विश्लेषण के दौरान, अतिरिक्त लागतों की घटना के निम्नलिखित बिंदुओं की पहचान की गई:

प्रतिपक्षों की प्रतिष्ठा पर डेटा का संग्रह। मॉडल स्तर पर "इनपुट डेटा" बाधा में होता है। यहां जिस बात को ध्यान में रखा गया है वह प्रतिष्ठा का अंतिम मूल्य है, जिसकी गणना आंतरिक रूप से की जा सकती है (संबंधित उद्देश्य के साथ एक मॉडल लागू करके) या प्रासंगिक सेवा प्रदाताओं से प्राप्त की जा सकती है। पहले मामले में, एक के बजाय दो मॉडल लागू करने की लागत होती है, हालांकि, प्रतिष्ठा की गणना के लिए मॉडल की कार्यक्षमता के कारण संभावित लाभ अधिक हो सकते हैं (इसलिए, समाधान उन उद्देश्यों के सेट पर निर्भर करता है जिनकी कंपनी को आवश्यकता है) प्रतिष्ठा का उपयोग करके प्राप्त करना)। दूसरे मामले में, आवश्यक डेटा निकालने के लिए उपकरणों का उपयोग करने की कीमत से लागत बनती है। यहां बहुत कुछ कंपनी के कारोबारी माहौल पर निर्भर करता है। प्रतिष्ठा प्रणालियों के भीतर काम करने वाली कंपनियों के लिए (उदाहरण के लिए, ईबे पर विक्रेता), इन प्रणालियों के एपीआई का उपयोग करना संभव है, जो अक्सर पहले से ही "हार्ड-वायर्ड" होते हैं। आवश्यक कार्य(उदाहरण के लिए, यांडेक्स मार्केट कंटेंट एपीआई में) और जिसका उपयोग अपेक्षाकृत सस्ता है। आपको एपीआई का उपयोग करने वाले कर्मचारियों के समय के भुगतान या इन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की लागत को भी नजरअंदाज नहीं करना चाहिए। ऐसे मामले में जब एजेंटों की प्रतिष्ठा की गणना केंद्रीय रूप से नहीं की जाती है, तो इसे असंरचित डेटा से निकालने में समस्या उत्पन्न होती है, जैसे कि समीक्षाएं (विभिन्न स्रोतों से, विभिन्न प्रारूपों से - उदाहरण के लिए, यूट्यूब पर वीडियो समीक्षाएं, जो फीडबैक का एक रूप भी हैं) , इंट्राकॉर्पोरेट नेटवर्क में संदेश। इन समस्याओं को हल करने वाले उपकरण अधिक महंगे हैं - और जितने अधिक डेटा स्रोत वे संसाधित करने में सक्षम होते हैं उनकी कीमत बढ़ जाती है। बहुत कम कंपनियों के पास उचित जटिलता के उत्पाद विकसित करने के लिए संसाधन होते हैं, जिसका असर लागत पर भी पड़ता है। इसके अलावा, आंतरिक डेटा (उदाहरण के लिए, कॉर्पोरेट पत्राचार) का विश्लेषण करने के मामले में, कंपनी के पास आवश्यक डेटा (इसे उत्पन्न करना) होना चाहिए, और इसलिए इसे संग्रहीत करने की तकनीक होनी चाहिए। यदि यह शर्त पूरी नहीं होती है, तो नए प्रतिबंध उत्पन्न होते हैं जो कार्यान्वयन की लागत में उल्लेखनीय वृद्धि करते हैं और व्यवहार्यता को प्रभावित करते हैं। विभिन्न प्रतिष्ठा डेटा संग्रह उपकरणों की तुलना नीचे दी गई तालिका में दिखाई गई है:

मेज़ 6. प्रतिष्ठा डेटा निष्कर्षण उपकरणों की तुलना

उपकरण का नाम	कीमत प्रति माह उपयोग, हजार रूबल
प्रतिष्ठा प्रणाली एपीआई
	मुक्त करने के लिए
यांडेक्स मार्केट सामग्री एपीआई	मुफ़्त/20 (उन लोगों के लिए जो Ya-m पर नहीं बेचते हैं)
असंरचित डेटा से प्रतिष्ठा निकालने के लिए उपकरण
सिडोरिन लैब (sidorinlab.ru)
ब्रांडस्पॉटर (brandspotter.ru)
ब्रांड एनालिटिक्स (br-analytics.ru)	150-515 (पूर्वव्यापी की गहराई के आधार पर)
सिमेंटिक फोर्स (semanticforce.net)
SAP HANA, Hadoop पर आधारित इवेंट स्टीम प्रोसेसिंग	370 से (केवल प्रति माह लाइसेंस की लागत को ध्यान में रखा जाता है)

जैसा कि तालिका से देखा जा सकता है, बाहरी डेटा का विश्लेषण करने वाले अधिकांश उपकरण छोटी कंपनियों के लिए भी किफायती हैं (उदाहरण के लिए, छोटे ऑनलाइन स्टोर; यहां एक ई-कॉमर्स उद्यम का औसत मासिक लाभ 750 हजार रूबल माना जाता है, जैसा कि) . वास्तव में महंगे समाधानों में उन कंपनियों द्वारा उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना शामिल है जो लागत वहन कर सकते हैं। यह भी ध्यान देने योग्य है कि अधिकांश सस्ते समाधान कंपनी की प्रतिष्ठा के साथ उसके बाहरी वातावरण (बाज़ार में, सार्वजनिक स्थान पर) में काम करने पर केंद्रित हैं। इस प्रकार, कार्मिक प्रबंधन की समस्याओं को हल करते समय (संगठनात्मक दृष्टिकोण के अनुप्रयोग देखें, अध्याय 2, चित्र 8), जहां आपको वस्तुओं का विश्लेषण करने की आवश्यकता है आंतरिक पर्यावरणकंपनियों के पास चुनने के लिए केवल महंगे समाधान ही बचे हैं।

खोजने में कठिन इनपुट डेटा एकत्र करें। इस तरह के डेटा में "उपभोक्ताओं के दृष्टिकोण से प्रतिष्ठा" मॉडल का इनपुट डेटा शामिल है, अर्थात् प्रतिस्पर्धियों की लागत संरचना पर डेटा। उन्हें प्राप्त करने के दो तरीके हैं: अनुमानित डेटा स्वीकार करें (उदाहरण के लिए, अपनी लागत संरचना स्वीकार करें) या प्रासंगिक सेवा प्रदाताओं से डेटा खरीदें। पहला मामला उन बाजारों की कंपनियों के लिए उपयुक्त है जो उत्पादों और विक्रेताओं के मामले में सजातीय हैं, पूर्ण प्रतिस्पर्धा के करीब हैं, लेकिन वहां भी यह पूर्व शर्त प्राप्त परिणाम की गुणवत्ता में गंभीर कमी ला सकती है। समाधान मॉडल आउटपुट को निर्णय फ़ंक्शन के तर्क के रूप में उपयोग करना हो सकता है, जो वजन के साथ विभिन्न कारकों को ध्यान में रखेगा। दूसरा मामला प्रतिस्पर्धी माहौल के विश्लेषण से संबंधित है, जो बाजार में व्यापक विपणन विश्लेषण सेवाओं की श्रृंखला का हिस्सा है। ऐसी सेवाओं की लागत के उदाहरण नीचे दी गई तालिका में सूचीबद्ध हैं।

भले ही जानकारी की गुणवत्ता सीधे तौर पर लागत पर निर्भर हो सकती है, प्रतिस्पर्धी विश्लेषण सेवाएँ कंपनियों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपलब्ध हैं। हालाँकि, यह ध्यान देने योग्य है कि बाजार जितना अधिक गतिशील होगा, प्रवेश की बाधाएँ उतनी ही कम होंगी, प्रतिस्पर्धियों की संख्या और उनकी विविधता उतनी ही तेजी से बढ़ेगी - और जितनी अधिक बार प्रतिस्पर्धी विश्लेषण करना आवश्यक होगा, इसकी लागत उतनी ही अधिक होगी अवधि का.

डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना। यदि मॉडल के लिए इनपुट डेटा तक पहुंचना मुश्किल है, तो दूसरा तरीका है - अनुमानित डेटा का उपयोग करना। उदाहरण के लिए, प्रतिस्पर्धियों की विशिष्ट परिवर्तनीय लागतों के मामले में, इसे मॉडल में लागू करने वाली कंपनी की लागतों का उपयोग करना संभव लगता है। डेटा अशुद्धि के नकारात्मक प्रभावों से बचने के लिए, कई डेटा स्रोतों का उपयोग करना पर्याप्त है (जो कोई समस्या नहीं है, क्योंकि मॉडल पेश करने के अधिकांश संभावित मामलों में, इस कार्य के लेखक के अनुसार, उचित निर्णय लेने के लिए तंत्र के बाद से) / समस्याओं को हल करना / लक्ष्य प्राप्त करना स्पष्ट है, प्रतिष्ठा को शामिल किए बिना कंपनियों में मौजूद हैं)। इसके अलावा, उपयोग किए गए डेटा की विश्वसनीयता के आधार पर इन स्रोतों को महत्व दिया जा सकता है। हालाँकि, यह पथ निर्णय निर्माता के लिए या प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए अतिरिक्त लागत के साथ आता है। इसके अलावा, कई मॉडलों (उदाहरण के लिए, स्पोरा) को अनुचित लेनदेन और मूल्यांकन के खिलाफ सुरक्षा की आवश्यकता होती है। इसे प्रमाणित प्रतिष्ठा या ओईआरएम तरीकों को लागू करके हल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ऐसे तरीकों में नकारात्मक समीक्षाओं पर तुरंत प्रतिक्रिया देना या रेटिंग/समीक्षाओं में कृत्रिम सकारात्मक पृष्ठभूमि बनाना शामिल है। OERM विधियों से जुड़ी लागत प्रतिष्ठा डेटा एकत्र करने की लागत के बराबर है - कंपनी के बारे में जितना गहरा विश्लेषण / अधिक डेटा होगा, सेवाएँ उतनी ही महंगी होंगी। प्रमाणित प्रतिष्ठा आमतौर पर प्रतिष्ठा प्रणाली स्तर पर लागू की जाती है - जैसा कि ट्रिपएडवाइजर के मामले में है - इसलिए यहां एक कंपनी केवल सही सिस्टम या मॉडल चुन सकती है जिसके लिए सुरक्षा का स्तर स्वीकार्य होगा।

अभिकलनात्मक जटिलता। मॉडलों के स्तर पर, संगत सीमा में होता है। विचार किए गए मॉडलों में से, जो प्रतिबिंब का उपयोग करते हैं वे उसके लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं - ये हैं "आपूर्तिकर्ता और मध्यस्थ", "उपभोक्ताओं के दृष्टिकोण से प्रतिष्ठा", "बाजार में प्रतिस्पर्धा करने वाली फर्मों का मॉडल"। वहां की गई गणनाओं में, प्रेत एजेंटों का उपयोग किया जाता है - ऐसे एजेंट जो केवल अन्य एजेंटों के दिमाग में मौजूद होते हैं (प्रेत एजेंटों सहित, प्रतिबिंब के स्तर द्वारा निर्धारित)। अतिरिक्त गणनाओं के लिए अतिरिक्त शक्ति की आवश्यकता होती है। ऐसी क्षमताओं के प्रावधान के लिए सेवाओं की विविधता के साथ-साथ उन आवश्यकताओं के कारण जो सीधे विचाराधीन स्थिति से संबंधित नहीं हैं (उदाहरण के लिए, उपकरण आकार, आभासीता, डेटा सुरक्षा आवश्यकताएं), एक देना मुश्किल है लागत का लागत अनुमान. निश्चित रूप से केवल एक ही बात कही जा सकती है - जितने अधिक एजेंट या प्रतिबिंब की रैंक जितनी अधिक होगी, मॉडल में गणना उतनी ही जटिल होगी। इस प्रकार, रिफ्लेक्सिव मॉडल कम संख्या में खिलाड़ियों (अल्पाधिकार) वाले बाजार में काम करने वाली कंपनियों के लिए सबसे उपयुक्त हैं।

परिवर्तन की लागत. यदि हम प्रक्रिया स्तर (संभावित रूप से सभी मॉडलों को कवर करते हुए) पर उत्पन्न होने वाली बाधाओं की ओर मुड़ते हैं, तो हम देख सकते हैं कि उनमें से लगभग सभी कंपनी में बदलावों से जुड़े हैं - प्रक्रियाओं, उनके बीच कनेक्शन और विभिन्न आंतरिक संरचनाओं में। इन परिवर्तनों को लागू करना अधिक कठिन है, कंपनी जितनी बड़ी होगी - तदनुसार, कंपनी जितनी बड़ी होगी, प्रतिष्ठा मॉडल लागू करना उतना ही महंगा होगा। सटीक मूल्यांकन के लिए, बड़ी संख्या में कंपनियों के ऑडिट डेटा (संभावित परिवर्तनों की लागत का अनुमान लगाने के लिए) और व्यावहारिक कार्यान्वयन मामलों पर डेटा (स्पष्टीकरण और बाद के सामान्यीकरण के लिए) की आवश्यकता होती है। ये सभी आगे के शोध के क्षेत्र हो सकते हैं।

परिणाम

इस अनुभाग में परिणाम उनके अनुरूप अनुप्रयोग अनुशंसाओं के साथ मॉडलों की एक सूची है। विश्लेषण के परिणामों के अनुसार, यहां मुख्य पहलू कंपनी के लिए आवश्यक सेवाओं की लागत, इसकी आंतरिक संरचना और बाहरी वातावरण के पैरामीटर निकले।

0. सभी मॉडल - कंपनी जितनी बड़ी होगी, उसके लिए अपनी आंतरिक संरचना में बदलाव करना उतना ही कठिन होगा, मॉडल उसके लिए उतने ही कम लागू होंगे।

1. स्पोरस - प्रतिष्ठा की गणना के लिए जानकारी निकालना आवश्यक है। प्रतिष्ठा प्रणालियों के भीतर कंपनियों के लिए अच्छी तरह से लागू, लागत प्रसंस्करण के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा के अनुपात में उत्पन्न होती है। तकनीकी कार्यान्वयन के लिए कई आवश्यक शर्तें आवश्यक हैं; उन्हें सुनिश्चित करने के लिए, इसे अन्य मॉडलों (उदाहरण के लिए, प्रमाणित प्रतिष्ठा मॉडल) के साथ मिलकर लागू किया जा सकता है।

2. शिलो - विशिष्ट इनपुट डेटा की आवश्यकता होती है, लागत बाज़ार में खिलाड़ियों की संख्या के समानुपाती होती है। अल्पाधिकार या विशिष्ट बाज़ारों के लिए। इसके अलावा, रेटिंग स्केल द्विआधारी है, जिससे डेटा की अशुद्धि हो जाती है और समाधान में सुधार की आवश्यकता हो सकती है।

3. ई-बे मॉडल. सरल सारांश - प्रतिष्ठा की गणना के लिए जानकारी निकालने की आवश्यकता है। प्रतिष्ठा प्रणालियों के भीतर कंपनियों के लिए अच्छी तरह से लागू, लागत प्रसंस्करण के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा के अनुपात में उत्पन्न होती है।

4. विश्वास और प्रतिष्ठा का कम्प्यूटेशनल मॉडल - प्रतिष्ठा की गणना के लिए जानकारी निकाली जानी चाहिए। प्रतिष्ठा प्रणालियों के भीतर कंपनियों के लिए अच्छी तरह से लागू, लागत प्रसंस्करण के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा के अनुपात में उत्पन्न होती है। साझेदारों के बीच एकाधिकार के मामले में, आवेदन अनुचित है। इसके अलावा, रेटिंग स्केल बाइनरी है, जिससे डेटा की अशुद्धि हो जाती है और समाधान में सुधार की आवश्यकता हो सकती है।

5. बाज़ार मॉडल में प्रतिस्पर्धा करने वाली कंपनियाँ - अल्पाधिकार या विशिष्ट बाज़ारों के लिए सबसे उपयुक्त। जितने अधिक खिलाड़ी, उतना कम लागू।

6. उपभोक्ता परिप्रेक्ष्य से प्रतिष्ठा (गैर-गतिशील) - अल्पाधिकार या विशिष्ट बाजारों के लिए सबसे उपयुक्त। जितने अधिक खिलाड़ी, उतना कम लागू, क्योंकि प्रतिबिंब का उपयोग करता है और विशिष्ट इनपुट डेटा की आवश्यकता होती है, जो कि जितने अधिक खिलाड़ी होंगे उतना महंगा होगा।

7. उपभोक्ता परिप्रेक्ष्य से प्रतिष्ठा (गतिशीलता के साथ) - अल्पाधिकार या विशिष्ट बाजारों के लिए सबसे उपयुक्त। जितने अधिक खिलाड़ी, उतना कम लागू।

8. ReMSA - प्रतिष्ठा की गणना के लिए जानकारी निकालना आवश्यक है। प्रतिष्ठा प्रणालियों के भीतर कंपनियों के लिए मध्यम रूप से लागू होता है, क्योंकि यह उस डेटा को ध्यान में रखता है जिसे सिस्टम के भीतर एकत्र नहीं किया जा सकता है। अन्य कंपनियों के लिए, लागत प्रसंस्करण के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा के अनुपात में उत्पन्न होती है।

9. ट्रिप सलाहकार के लिए प्रमाणित प्रतिष्ठा मॉडल - प्रतिष्ठा प्रणालियों या अन्य नेटवर्क के भीतर कंपनियों के लिए एक दूसरे का मूल्यांकन करने के लिए समकक्षों के लिए एक स्थापित तंत्र। अन्य व्यावसायिक स्थितियों के लिए (उदाहरण के लिए, जब प्रतिपक्ष एक दूसरे का स्वतंत्र रूप में मूल्यांकन करते हैं) यह कम लागू होता है।

मेज़ 7. प्रयोज्यता की सीमाओं का दृश्य

संबंधित. प्रतिनिधि. प्रणाली	कई प्रतिपक्ष	जोड़ना। ईडी। समर्थन पर गुणवत्ता दान.
साधारण योग/औसत	बाहर - अंदर
	बाहर - अंदर
	बाहर - अंदर
	बाहर - अंदर
कैल्क. विश्वास और प्रतिष्ठा मॉडल	बाहर - अंदर
बाज़ार में प्रतिस्पर्धा करने वाली कंपनियाँ	बाहर - अंदर
उपभोक्ताओं की नजर में प्रतिष्ठा (स्टेट)	बाहर - अंदर
उपभोक्ताओं की नजर में प्रतिष्ठा (दीन)	बाहर - अंदर
प्रमाणपत्र प्रतिनिधि. ट्रिपएडवाइजर के लिए	बाहर - अंदर

पदनाम:

हरा - अच्छी प्रयोज्यता

पीला - प्रतिबंध/लागत के साथ लागू

लाल - महत्वपूर्ण प्रतिबंधों/लागतों के साथ लागू

बी) "इंटरैक्शन" (संरचनात्मक या द्वंद्वात्मक मॉडल) की अवधारणा पर आधारित मॉडल। हम नामों का अर्थ बाद में जानेंगे। यहां मुख्य फोकस कारण-और-प्रभाव संबंधों के स्रोत के रूप में बातचीत पर है। अन्तःक्रिया ही कारण के रूप में कार्य करती है। कांट ने इस दृष्टिकोण पर बहुत ध्यान दिया, लेकिन कार्य-कारण के द्वंद्वात्मक दृष्टिकोण ने हेगेल के कार्यों में अपना स्पष्ट रूप प्राप्त किया। आधुनिक सोवियत दार्शनिकों में से, यह दृष्टिकोण जी.ए. द्वारा विकसित किया गया था। स्वेच्निकोव, जिन्होंने कारण-और-प्रभाव संबंधों के संरचनात्मक मॉडलों में से एक की भौतिकवादी व्याख्या देने की मांग की थी।

आइए चर्चा किए जा रहे कुछ मुद्दों पर प्रकाश डालें।

ग) किसी प्रभाव के उसके कारण पर विपरीत प्रभाव की समस्या।

मॉडल प्रतिनिधित्व से परे जाने और कारण-और-प्रभाव संबंध की एक सामान्य, सार्वभौमिक परिभाषा देने का प्रयास समस्या का समाधान नहीं देता है। एक उदाहरण के रूप में, हम निम्नलिखित परिभाषा का हवाला दे सकते हैं: “कार्य-कारण घटना का एक ऐसा आनुवंशिक संबंध है जिसमें एक घटना, जिसे कारण कहा जाता है, कुछ स्थितियों की उपस्थिति में अनिवार्य रूप से उत्पन्न होती है, कारण बनती है, एक और घटना को जीवन में लाती है, जिसे प्रभाव कहा जाता है। ” यह परिभाषा अधिकांश मॉडलों के लिए औपचारिक रूप से मान्य है, लेकिन मॉडल पर भरोसा किए बिना, यह उत्पन्न समस्याओं (उदाहरण के लिए, एक साथ होने की समस्या) को हल नहीं कर सकती है और इसलिए इसका सैद्धांतिक-संज्ञानात्मक मूल्य सीमित है।

मॉडलों की प्रयोज्यता की सीमा

परिवर्तनशीलता गुण कारण श्रृंखला के विस्तृत विश्लेषण की अनुमति देता है। इसमें अंतिम श्रृंखला को सरल कारण-और-प्रभाव कड़ियों में विभाजित करना शामिल है। यदि A, तो A → B 1, B 1 → B 2,..., B n → C. लेकिन क्या एक परिमित कारण-और-प्रभाव श्रृंखला में अनंत विभाज्यता का गुण होता है? क्या एक परिमित श्रृंखला N में कड़ियों की संख्या अनंत हो सकती है?

मात्रात्मक परिवर्तनों का गुणात्मक परिवर्तनों में परिवर्तन होता है, उदाहरण के लिए, ग्रेफाइट के एक टुकड़े को विभाजित करते समय। जब एक मोनोएटोमिक गैस बनने तक अणुओं को अलग किया जाता है, तो रासायनिक संरचना नहीं बदलती है। किसी पदार्थ की रासायनिक संरचना को बदले बिना उसका आगे विभाजन संभव नहीं है, क्योंकि अगला चरण कार्बन परमाणुओं का विभाजन है। यहां, भौतिक-रासायनिक दृष्टिकोण से, मात्रात्मक परिवर्तन गुणात्मक परिवर्तन की ओर ले जाते हैं।

इसलिए, हमने स्थापित किया है कि विकासवादी मॉडल, एक प्रारंभिक, प्राथमिक लिंक के रूप में, राज्यों की बातचीत और परिवर्तन के आधार पर एक संरचनात्मक (द्वंद्वात्मक) मॉडल शामिल करते हैं। कुछ देर बाद हम इन मॉडलों के आपसी संबंध के विश्लेषण और विकासवादी मॉडल के गुणों के अध्ययन पर लौटेंगे। यहां हम यह नोट करना चाहेंगे कि, एफ. एंगेल्स के दृष्टिकोण के अनुसार, वस्तुनिष्ठ वास्तविकता को प्रतिबिंबित करने वाले विकासवादी मॉडलों में घटनाओं का परिवर्तन घटनाओं की सरल नियमितता (जैसा कि डी. ह्यूम में) के कारण नहीं होता है, बल्कि इसके कारण होता है। अंतःक्रिया (उत्पत्ति) द्वारा उत्पन्न सशर्तता के लिए। इसलिए, यद्यपि विकासवादी मॉडल में कारण-और-प्रभाव संबंधों की परिभाषा में पीढ़ी (उत्पत्ति) के संदर्भ पेश किए जाते हैं, वे इन संबंधों की उद्देश्य प्रकृति को दर्शाते हैं और एक कानूनी आधार रखते हैं।

अंजीर। 2.कार्य-कारण का संरचनात्मक (द्वंद्वात्मक) मॉडल

– एकता-उनके पारस्परिक संबंध (बातचीत) में वस्तुओं के अस्तित्व के रूप में;

– विपरीत- पारस्परिक रूप से अनन्य प्रवृत्तियों और परस्पर क्रिया के कारण राज्यों की विशेषताओं के रूप में;

– झगड़ा करना– एक अंतःक्रिया के रूप में;

– विकास- प्रत्येक परस्पर क्रिया करने वाली भौतिक वस्तु की स्थिति में परिवर्तन के रूप में।

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, इस मामले में विकासवादी मॉडल का बहुत कम उपयोग है, क्योंकि हम एक कारण श्रृंखला के साथ काम नहीं कर रहे हैं, बल्कि एक प्राथमिक कारण-और-प्रभाव लिंक के साथ काम कर रहे हैं, जिसकी संरचना को विकासवादी मॉडल तक कम नहीं किया जा सकता है। इसे दिखाने के लिए, आइए हम इस उदाहरण को विकासवादी मॉडल की स्थिति से स्पष्टीकरण के साथ स्पष्ट करें: "टक्कर से पहले, गेंद ए आराम की स्थिति में थी, इसलिए इसके आंदोलन का कारण गेंद बी है, जिसने इसे मारा।" यहां गेंद बी कारण है, और गेंद ए की गति प्रभाव है। लेकिन उसी स्थिति से, निम्नलिखित स्पष्टीकरण दिया जा सकता है: “टक्कर से पहले, गेंद बी एक सीधे रास्ते पर समान रूप से आगे बढ़ रही थी। यदि यह गेंद ए के लिए नहीं होता, तो गेंद बी की गति की प्रकृति नहीं बदलती।” यहां कारण पहले से ही गेंद ए है, और प्रभाव गेंद बी की स्थिति है। उपरोक्त उदाहरण दिखाता है:

मॉडल गुण

आइए अब विचार करें कि कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल में कौन से गुण शामिल हैं। आइए उनमें से निम्नलिखित पर ध्यान दें: वस्तुनिष्ठता, सार्वभौमिकता, एकरूपता, स्पष्टता।

निष्पक्षतावादकारणता इस तथ्य में प्रकट होती है कि अंतःक्रिया एक वस्तुनिष्ठ कारण के रूप में कार्य करती है जिसके संबंध में अंतःक्रिया करने वाली वस्तुएं होती हैं बराबर।यहां मानवाकृतिक व्याख्या के लिए कोई जगह नहीं है। बहुमुखी प्रतिभाइस तथ्य के कारण कि कार्य-कारण का आधार हमेशा झूठ होता है इंटरैक्शन।कार्य-कारण सार्वभौमिक है, जैसे अंतःक्रिया स्वयं सार्वभौमिक है। स्थिरताइस तथ्य के कारण है कि, हालांकि कारण और प्रभाव (स्थितियों की बातचीत और परिवर्तन) समय के साथ मेल खाते हैं, वे प्रतिबिंबित होते हैं अलग-अलग पक्षकारण-और-प्रभाव संबंध. इंटरेक्शन में वस्तुओं का एक स्थानिक संबंध, राज्य में बदलाव - समय में प्रत्येक इंटरैक्टिंग ऑब्जेक्ट की स्थिति के बीच एक संबंध शामिल होता है।

इसके अलावा, संरचनात्मक मॉडल स्थापित होता है स्पष्ट कनेक्शनकारण-और-प्रभाव संबंधों में, अंतःक्रिया के गणितीय विवरण की विधि की परवाह किए बिना। इसके अलावा, संरचनात्मक मॉडल, वस्तुनिष्ठ और सार्वभौमिक होने के कारण, प्राकृतिक विज्ञान में बातचीत की प्रकृति पर प्रतिबंध नहीं लगाता है। इस मॉडल के ढांचे के भीतर, तात्कालिक लंबी या छोटी दूरी की कार्रवाई और किसी भी सीमित वेग के साथ बातचीत मान्य है। कारण-और-प्रभाव संबंधों को निर्धारित करने में इस तरह की सीमा की उपस्थिति एक विशिष्ट आध्यात्मिक हठधर्मिता होगी, जो एक बार और सभी प्रणालियों की बातचीत की प्रकृति को दर्शाती है, दर्शनशास्त्र की ओर से भौतिकी और अन्य विज्ञानों पर एक प्राकृतिक दार्शनिक रूपरेखा लागू करती है। , या यह मॉडल की प्रयोज्यता की सीमा को इतना सीमित कर देगा कि ऐसे मॉडल के लाभ बहुत मामूली होंगे।

1. किसी वस्तु के साथ पहले आवेश की परस्पर क्रिया, जो उसके त्वरण का कारण बनती है। इस इंटरैक्शन का नतीजा उस स्रोत की स्थिति में बदलाव है जिसने चार्ज को प्रभावित किया है, और विशेष रूप से इस स्रोत द्वारा ऊर्जा के हिस्से का नुकसान, पहले चार्ज की स्थिति (त्वरण) और उपस्थिति में बदलाव विद्युत चुम्बकीय तरंग, जो पहले चार्ज द्वारा अपनी त्वरित गति के दौरान उत्सर्जित किया गया था।

2. प्रथम आवेश द्वारा उत्सर्जित विद्युत चुम्बकीय तरंग के प्रसार की प्रक्रिया।

3. विद्युत चुम्बकीय तरंग के साथ दूसरे आवेश की परस्पर क्रिया की प्रक्रिया। अंतःक्रिया का परिणाम दूसरे आवेश का त्वरण, प्राथमिक विद्युत चुम्बकीय तरंग का प्रकीर्णन और दूसरे आवेश द्वारा विद्युत चुम्बकीय तरंग का उत्सर्जन है।

इस उदाहरण में, हमारे पास दो अलग-अलग इंटरैक्शन हैं, जिनमें से प्रत्येक कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल में फिट बैठता है। इस प्रकार, संरचनात्मक मॉडल शास्त्रीय और सापेक्षतावादी दोनों सिद्धांतों के साथ उत्कृष्ट समझौते में है, और कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल के लिए अंतःक्रियाओं के प्रसार की सीमित गति मौलिक रूप से आवश्यक नहीं है।

कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल के संबंध में, हम ध्यान दें कि क्षय प्रतिक्रिया करता है और इसका खंडन नहीं करता है। वस्तुओं का संश्लेषण. इस मामले में, वस्तुओं के बीच अपेक्षाकृत स्थिर संबंध या तो एक विशेष प्रकार की बातचीत के रूप में नष्ट हो जाता है, या बातचीत के परिणामस्वरूप ऐसा संबंध बनता है।

चूंकि क्वांटम सिद्धांत (साथ ही शास्त्रीय सिद्धांत) व्यापक रूप से "इंटरैक्शन" और "स्टेट" श्रेणियों का उपयोग करते हैं, इसलिए संरचनात्मक मॉडल प्राकृतिक विज्ञान के इस क्षेत्र में मौलिक रूप से लागू होता है। कभी-कभी जिन कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है, वे हमारी राय में, इस तथ्य के कारण होती हैं कि, हालांकि उनके पास एक अच्छी तरह से विकसित गणितीय औपचारिकता है, क्वांटम सिद्धांत अभी तक वैचारिक व्याख्या के संदर्भ में पूरी तरह से विकसित और परिष्कृत नहीं हुए हैं।

उदाहरण के लिए, मारियो बंज एफ-फंक्शन की व्याख्या के बारे में लिखते हैं:
"कुछ लोग फ़ंक्शन ψ को कुछ व्यक्तिगत प्रणालियों के लिए जिम्मेदार मानते हैं, अन्य समान प्रणालियों के कुछ वास्तविक या संभावित सांख्यिकीय समूह को मानते हैं, अन्य लोग ψ-फ़ंक्शन को हमारी जानकारी के माप के रूप में मानते हैं, या मैक्रोसिस्टम से युक्त कुछ व्यक्तिगत कॉम्प्लेक्स के बारे में आत्मविश्वास की डिग्री के रूप में मानते हैं और एक उपकरण, या, अंततः, कई समान रूप से तैयार किए गए माइक्रोसिस्टम्स पर किए गए मापों की एक सूची के रूप में। ψ-फ़ंक्शन की व्याख्या के लिए विकल्पों की इतनी विविधता से माइक्रोवर्ल्ड की घटनाओं की कड़ाई से कारणपूर्ण व्याख्या करना मुश्किल हो जाता है।

यह संकेतों में से एक है कि क्वांटम सिद्धांत गठन और विकास के चरण में हैं और शास्त्रीय सिद्धांतों की आंतरिक पूर्णता की विशेषता के स्तर तक नहीं पहुंचे हैं।

लेकिन क्वांटम सिद्धांतों के निर्माण की समस्याएं न केवल ψ-फ़ंक्शन की व्याख्या से प्रमाणित होती हैं। हालाँकि पहली नज़र में सापेक्षतावादी यांत्रिकी और इलेक्ट्रोडायनामिक्स पूर्ण सिद्धांत प्रतीत होते हैं, गहन विश्लेषण से पता चलता है कि कई कारणों से ये सिद्धांत विरोधाभासों और आंतरिक कठिनाइयों से भी नहीं बचे। उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रोडायनामिक्स में विद्युत चुम्बकीय द्रव्यमान की समस्या, आवेश विकिरण की प्रतिक्रिया की समस्या आदि है। अतीत में सिद्धांतों के ढांचे के भीतर इन समस्याओं को हल करने के प्रयासों में विफलता और माइक्रोवर्ल्ड के सिद्धांतों का तेजी से विकास इस आशा को जन्म दिया कि क्वांटम सिद्धांतों के विकास से कठिनाइयों को दूर करने में मदद मिलेगी। तब तक, उन्हें एक अपरिहार्य "बुराई" के रूप में माना जाना चाहिए जिसे किसी न किसी तरह से सहना होगा और क्वांटम सिद्धांतों से सफलता की उम्मीद करनी होगी।

साथ ही, क्वांटम सिद्धांतों को स्वयं कई समस्याओं और विरोधाभासों का सामना करना पड़ा। यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि इनमें से कुछ कठिनाइयाँ "शास्त्रीय" प्रकृति की हैं, अर्थात्। यह शास्त्रीय सिद्धांतों से विरासत में मिला है और यह उनकी आंतरिक अपूर्णता के कारण है। यह एक "दुष्चक्र" बन जाता है: हम शास्त्रीय सिद्धांतों के विरोधाभासों का समाधान क्वांटम सिद्धांतों को सौंपते हैं, और क्वांटम सिद्धांतों की कठिनाइयाँ शास्त्रीय सिद्धांतों के विरोधाभासों से निर्धारित होती हैं।

समय के साथ, शास्त्रीय सिद्धांतों में विरोधाभासों और कठिनाइयों को खत्म करने के लिए क्वांटम सिद्धांतों की क्षमता में आशा धूमिल होने लगी, लेकिन अब तक शास्त्रीय सिद्धांतों के विरोधाभासों को अपने ढांचे के भीतर हल करने में रुचि अभी भी पृष्ठभूमि में बनी हुई है।

इस प्रकार, कार्य-कारण की स्थिति से माइक्रोवर्ल्ड की घटनाओं की व्याख्या करते समय कभी-कभी उत्पन्न होने वाली कठिनाइयों का एक उद्देश्य मूल होता है और क्वांटम सिद्धांतों के गठन की विशिष्टताओं द्वारा समझाया जाता है, लेकिन वे मौलिक नहीं हैं, सिद्धांत के अनुप्रयोग को प्रतिबंधित या सीमित नहीं करते हैं। सूक्ष्म जगत में कार्य-कारण का, विशेष रूप से कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल का अनुप्रयोग।

कार्य-कारण और अंतःक्रिया हमेशा परस्पर संबंधित होते हैं। यदि अंतःक्रिया में सार्वभौमिकता, सार्वभौमता और वस्तुनिष्ठता के गुण हैं, तो कारण-और-प्रभाव संबंध और रिश्ते भी समान रूप से सार्वभौमिक, सार्वभौमिक और उद्देश्यपूर्ण हैं। इसलिए, सिद्धांत रूप में, कोई भी बोहम के बयानों से सहमत नहीं हो सकता है कि माइक्रोवर्ल्ड की घटनाओं का वर्णन करते समय, कुछ मामलों में कोई दार्शनिक अनिश्चितता पर भरोसा कर सकता है, दूसरों में कोई कार्य-कारण के सिद्धांत का पालन कर सकता है। हम वी.वाई.ए. के विचार को अत्यधिक ग़लत मानते हैं। पर्मिनोव का कहना है कि “संपूरकता की अवधारणा इंगित करती है पथ सुलह(हमारे इटैलिक - वीसी.) नियतिवाद और अनिश्चिततावाद", भले ही यह विचार प्राकृतिक विज्ञान के दर्शन से संबंधित हो या किसी विशिष्ट प्राकृतिक से संबंधित हो वैज्ञानिक सिद्धांत. इस मुद्दे पर भौतिकवादी दृष्टिकोण को आधुनिक अज्ञेयवाद की स्थिति के साथ समेटने का तरीका उदारवाद है, वस्तुनिष्ठ द्वंद्वात्मकता का खंडन है। में और। लेनिन ने इस बात पर जोर दिया कि "कारण-कारण का प्रश्न एक या दूसरे नए "वाद" की दार्शनिक रेखा को निर्धारित करने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है ..." (खंड 18, पृष्ठ 157)। और क्वांटम सिद्धांतों के निर्माण का मार्ग इनकार या सीमा के माध्यम से नहीं, बल्कि सूक्ष्म जगत में कार्य-कारण की पुष्टि के माध्यम से निहित है।

वैज्ञानिक सिद्धांतों के दो पक्ष

प्राकृतिक विज्ञान के वैज्ञानिक सिद्धांतों की संरचना और वैज्ञानिक सिद्धांतों के कार्य प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से भौतिक जगत की घटनाओं की कारणात्मक व्याख्या से संबंधित हैं। यदि हम कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल की ओर मुड़ते हैं, तो हम दो विशिष्ट बिंदुओं, दो महत्वपूर्ण पहलुओं की पहचान कर सकते हैं जो किसी न किसी तरह से वैज्ञानिक सिद्धांतों के कार्यों से जुड़े हुए हैं।

पहला कार्य-कारण संबंधों के वर्णन से संबंधित है और प्रश्न का उत्तर देता है: कैसे, किस क्रम में? यह निजी परिणाम की किसी भी शाखा से मेल खाता है जो वातानुकूलित राज्यों को जोड़ता है। यह न केवल किसी वस्तु के एक राज्य से दूसरे राज्य में संक्रमण का विवरण देता है, बल्कि राज्यों में परिवर्तन के स्रोत के सार में गहराई से जाने के बिना, संबंधित और वातानुकूलित राज्यों के अनुक्रम के रूप में संपूर्ण कारण श्रृंखला का वर्णन और कवर करता है। शृंखला की कड़ियों का.

दूसरा पक्ष प्रश्न का उत्तर देता है: क्यों, किस कारण से? इसके विपरीत, यह कारण-और-प्रभाव श्रृंखला को अलग-अलग प्राथमिक कड़ियों में विभाजित करता है और अंतःक्रिया के आधार पर स्थिति में परिवर्तन के लिए स्पष्टीकरण प्रदान करता है। यह व्याख्यात्मक पक्ष है.

इन दोनों पक्षों का सीधा संबंध इन दोनों से है महत्वपूर्ण कार्यवैज्ञानिक सिद्धांत: व्याख्यात्मक और वर्णनात्मक। चूँकि कार्य-कारण का सिद्धांत किसी भी प्राकृतिक विज्ञान सिद्धांत का आधार रहा है और रहेगा, सिद्धांत हमेशा ये दो कार्य करेगा: विवरण और स्पष्टीकरण।

हालाँकि, यह एकमात्र तरीका नहीं है जिसमें कार्य-कारण के सिद्धांत का पद्धतिगत कार्य प्रकट होता है। सिद्धांत की आंतरिक संरचना भी इसी सिद्धांत से संबंधित है। आइए, उदाहरण के लिए, शास्त्रीय यांत्रिकी को इसकी तीन पारंपरिक शाखाओं के साथ लें: किनेमेटिक्स, डायनेमिक्स और स्टैटिक्स। किनेमेटिक्स में, बल अंतःक्रियाओं पर विचार नहीं किया जाता है, लेकिन भौतिक बिंदुओं और भौतिक वस्तुओं की गति के प्रकार का विवरण (भौतिक और गणितीय) होता है। अंतःक्रिया निहित है, लेकिन यह पृष्ठभूमि में फीका पड़ जाता है, जिससे जटिल संबंधित आंदोलनों के उनके राज्यों की विशेषताओं के वर्णन को प्राथमिकता मिल जाती है। बेशक, यह तथ्य किनेमेटिक्स को वर्णन की एक गैर-कारण विधि के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक कारण के रूप में काम नहीं कर सकता है, क्योंकि किनेमेटिक्स विभिन्न राज्यों को जोड़ने वाले कारण-और-प्रभाव संबंधों के विकासवादी पक्ष को दर्शाता है।

डायनेमिक्स एक सैद्धांतिक खंड है जिसमें कारण और प्रभाव संबंधों के संरचनात्मक मॉडल के आधार पर संपूर्ण कारण और प्रभाव विवरण और स्पष्टीकरण शामिल है। इस अर्थ में, गतिकी को गतिकी का एक उपक्षेत्र माना जा सकता है।

कार्य-कारण के दृष्टिकोण से विशेष रुचि स्थैतिक है, जिसमें परिणामों की श्रृंखलाएं पतित (अनुपस्थित) हैं, और हम केवल स्थैतिक प्रकृति के कनेक्शन और इंटरैक्शन से निपट रहे हैं। वस्तुनिष्ठ वास्तविकता की घटनाओं के विपरीत, जहां कोई बिल्कुल स्थिर प्रणाली नहीं है, स्थैतिक समस्याएं एक आदर्शीकरण या एक सीमित मामला है, जो निजी वैज्ञानिक सिद्धांतों में स्वीकार्य है। लेकिन कार्य-कारण का सिद्धांत यहां भी मान्य है, क्योंकि "आभासी विस्थापन के सिद्धांत" या संबंधित सिद्धांतों को लागू किए बिना न केवल स्थैतिक समस्याओं को हल करना असंभव है, बल्कि स्थैतिक के सार को समझना भी असंभव है। "आभासी विस्थापन" सीधे संतुलन राज्य के आसपास के राज्यों में परिवर्तन से संबंधित हैं, यानी। अंततः कारण और प्रभाव संबंधों के साथ।

आइए अब इलेक्ट्रोडायनामिक्स पर विचार करें। कभी-कभी इसकी पहचान केवल मैक्सवेल के समीकरणों से की जाती है। यह गलत है क्योंकि मैक्सवेल के समीकरण दी गई सीमा और प्रारंभिक स्थितियों के तहत तरंगों के व्यवहार (उत्सर्जन, प्रसार, विवर्तन, आदि) का वर्णन करते हैं। उनमें पारस्परिक क्रिया के रूप में बातचीत का विवरण शामिल नहीं है। कार्य-कारण का सिद्धांत सीमा और प्रारंभिक स्थितियों (मंद क्षमता) के साथ पेश किया गया है। यदि ऐसी तुलना की अनुमति है तो यह तरंग प्रक्रियाओं का एक प्रकार का "कीनेमेटिक्स" है। "गतिशीलता", और इसके साथ कार्य-कारण, गति के लोरेंत्ज़ समीकरण द्वारा प्रस्तुत किया गया है, जो आवेश विकिरण की प्रतिक्रिया को ध्यान में रखता है। यह मैक्सवेल के समीकरणों और गति के लोरेंत्ज़ समीकरण के बीच का संबंध है जो विद्युत चुंबकत्व की घटना का काफी पूर्ण कारण और प्रभाव विवरण प्रदान करता है। इसी तरह के उदाहरण जारी रखे जा सकते हैं। लेकिन उपरोक्त यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त है कि कार्य-कारण और उसका संरचनात्मक मॉडल वैज्ञानिक सिद्धांतों की संरचना और कार्यों में परिलक्षित होता है।

यदि हमारे काम की शुरुआत में हम कार्य-कारण के विकासवादी मॉडल से संरचनात्मक मॉडल की ओर गए थे, तो अब हमें संरचनात्मक मॉडल से विकासवादी मॉडल की ओर वापस जाना होगा। आपसी रिश्ते और का सही आकलन करने के लिए यह जरूरी है विशिष्ट सुविधाएंविकासवादी मॉडल.

पहले से ही एक अशाखित रैखिक कारण-और-प्रभाव श्रृंखला में, हम सभी कारण-और-प्रभाव संबंधों का पूरा विवरण छोड़ने के लिए मजबूर हैं, यानी। हम कुछ विशेष परिणामों को ध्यान में नहीं रखते हैं। संरचनात्मक मॉडल अशाखित रैखिक कारण-और-प्रभाव श्रृंखलाओं को दो मुख्य प्रकारों में कम करने की अनुमति देता है।

ए) वस्तु कारण श्रृंखला। यह तब बनता है जब हम किसी भौतिक वस्तु का चयन करते हैं और समय के साथ उसकी स्थिति में परिवर्तन की निगरानी करते हैं। एक उदाहरण ब्राउनियन कण की स्थिति या विकास का अवलोकन होगा अंतरिक्ष यान, या ट्रांसमीटर एंटीना से रिसीवर एंटीना तक विद्युत चुम्बकीय तरंग का प्रसार।

बी) सूचना कारण श्रृंखला। ऐसा तब प्रतीत होता है जब हम किसी भौतिक वस्तु की स्थिति की निगरानी नहीं करते हैं, बल्कि कुछ सूचना देने वाली घटना की निगरानी करते हैं, जो विभिन्न भौतिक वस्तुओं की बातचीत की प्रक्रिया में, विभिन्न वस्तुओं के साथ समय में क्रमिक रूप से जुड़ी होती है। एक उदाहरण रिले दौड़ आदि का उपयोग करके मौखिक जानकारी का प्रसारण होगा।

सभी रैखिक, अशाखित कारण श्रृंखलाओं को इन दो प्रकारों में से किसी एक या उनके संयोजन में कम किया जा सकता है। ऐसी श्रृंखलाओं का वर्णन कार्य-कारण के विकासवादी मॉडल का उपयोग करके किया गया है। विकासवादी विवरण में, अंतःक्रिया पृष्ठभूमि में रहती है, और कोई भौतिक वस्तु या उसकी स्थिति का संकेतक सामने आता है। इस कारण से, मुख्य ध्यान समय के साथ घटनाओं के अनुक्रम का वर्णन करने पर केंद्रित है। इसलिए, इस मॉडल को विकासवादी कहा जाता है।

एक रैखिक, अशाखित कारण श्रृंखला का विश्लेषण करना अपेक्षाकृत आसान है, इसे प्राथमिक लिंक के एक सेट में कम करके और एक संरचनात्मक मॉडल के माध्यम से उनका विश्लेषण किया जाता है। लेकिन ऐसा विश्लेषण हमेशा संभव नहीं होता.

ऐसे जटिल कारण नेटवर्क हैं जिनमें सरल कारण-और-प्रभाव श्रृंखलाएं प्रतिच्छेद करती हैं, शाखा बनाती हैं और फिर से प्रतिच्छेद करती हैं। इससे यह तथ्य सामने आता है कि संरचनात्मक मॉडल का उपयोग विश्लेषण को बोझिल और कभी-कभी तकनीकी रूप से असंभव बना देता है।

इसके अलावा, हम अक्सर आंतरिक प्रक्रिया और आंतरिक कारण-और-प्रभाव संबंधों के विवरण में नहीं, बल्कि प्रारंभिक प्रभाव और उसके अंतिम परिणाम में रुचि रखते हैं। व्यवहार विश्लेषण में यह स्थिति अक्सर उत्पन्न होती है। जटिल प्रणालियाँ(जैविक, साइबरनेटिक, आदि)। ऐसे मामलों में, विवरण आंतरिक प्रक्रियाएँअपनी संपूर्णता में यह निरर्थक, व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए अनावश्यक, विश्लेषण को अव्यवस्थित करने वाला साबित होता है। यह सब विकासवादी मॉडलों का उपयोग करके कारण-और-प्रभाव संबंधों का वर्णन करते समय कई विशेषताओं को जन्म देता है। आइए इन विशेषताओं को सूचीबद्ध करें।

1. कारण नेटवर्क के विकासवादी विवरण में, संपूर्ण कारण नेटवर्क को मोटा कर दिया गया है। मुख्य शृंखलाओं को उजागर किया जाता है, और महत्वहीन शृंखलाओं को काट दिया जाता है और अनदेखा कर दिया जाता है। यह विवरण को बहुत सरल बनाता है, लेकिन ऐसा सरलीकरण कुछ जानकारी खोने की कीमत पर, विवरण की स्पष्टता खोने की कीमत पर प्राप्त किया जाता है।

2. स्पष्टता बनाए रखने और विवरण को वस्तुनिष्ठ वास्तविकता के करीब लाने के लिए, कटी हुई शाखाओं और कारण श्रृंखलाओं को शर्तों के एक सेट से बदल दिया जाता है। कारण-और-प्रभाव विवरण और विश्लेषण की पूर्णता, स्पष्टता और निष्पक्षता इस बात पर निर्भर करती है कि मुख्य कारण श्रृंखला की कितनी सही ढंग से पहचान की जाती है और मोटेपन की भरपाई करने वाली स्थितियों को पूरी तरह से कैसे ध्यान में रखा जाता है।

3. मुख्य कारण और प्रभाव श्रृंखला के रूप में एक या किसी अन्य कारण और प्रभाव श्रृंखला का चुनाव काफी हद तक शोधकर्ता के लक्ष्यों द्वारा निर्धारित किया जाता है, अर्थात। वह किन घटनाओं के बीच संबंध का विश्लेषण करना चाहता है। बिल्कुल लक्ष्य तय करनाहमें मुख्य कारण-और-प्रभाव शृंखलाओं की तलाश करने और कट-ऑफ शृंखलाओं को शर्तों से बदलने के लिए मजबूर करता है। यह इस तथ्य की ओर ले जाता है कि कुछ सेटिंग्स के साथ मुख्य भूमिकाकुछ श्रृंखलाओं को निष्पादित करें, जबकि अन्य को शर्तों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। अन्य सेटिंग्स के साथ, ये श्रृंखलाएं स्थितियां बन सकती हैं, और मुख्य भूमिका वे निभाएंगी जो पहले गौण थीं। इस प्रकार, कारण और स्थितियाँ भूमिकाएँ बदल देती हैं।

स्थितियाँ खेलती हैं महत्वपूर्ण भूमिका, उद्देश्य कारण और प्रभाव को जोड़ना। मुख्य कारण श्रृंखला को प्रभावित करने वाली विभिन्न परिस्थितियों में, परिणाम अलग-अलग होंगे। परिस्थितियाँ उस चैनल का निर्माण करती प्रतीत होती हैं जिसके साथ श्रृंखला बहती है ऐतिहासिक घटनाओंया समय के साथ घटनाओं का विकास। इसलिए, गहरे, आवश्यक कारण-और-प्रभाव संबंधों की पहचान करने के लिए, सभी बाहरी और प्रभावों को ध्यान में रखते हुए एक गहन विश्लेषण की आवश्यकता है। आंतरिक फ़ैक्टर्स, मुख्य कारण श्रृंखला के विकास को प्रभावित करने वाली सभी स्थितियाँ, और प्रभाव की डिग्री का आकलन।

4. विकासवादी विवरण अंतःक्रिया पर नहीं, बल्कि समय में घटनाओं या परिघटनाओं के संबंध पर केंद्रित है। इसलिए, "कारण" और "प्रभाव" की अवधारणाओं की सामग्री बदल जाती है, और इसे ध्यान में रखना बहुत महत्वपूर्ण है। यदि संरचनात्मक मॉडल में अंतःक्रिया एक वास्तविक कारण अंतिम - अंतिम कारण के रूप में कार्य करती है, तो विकासवादी मॉडल में - सक्रिय कारण (कारण एक्टिवा) एक घटना या घटना बन जाता है।

जांच अपनी सामग्री भी बदलती है। किसी भौतिक वस्तु की अवस्थाओं को दूसरे के साथ अंतःक्रिया के दौरान जोड़ने के बजाय, कोई घटना या घटना परिणाम के रूप में कार्य करती है, कारण-और-प्रभाव श्रृंखला को बंद कर देती है। इस वजह से, विकासवादी मॉडल में कारण हमेशा प्रभाव से पहले आता है।

5. उपरोक्त अर्थ में, विकासवादी मॉडल में कारण और प्रभाव एकल-गुणवत्ता वाली घटना के रूप में कार्य कर सकते हैं जो दोनों तरफ कारण-और-प्रभाव श्रृंखला को बंद कर देते हैं। एक शृंखला का परिणाम पहली शृंखला के बाद दूसरी शृंखला का कारण और शुरुआत हो सकता है। यह परिस्थिति कार्य-कारण के विकासवादी मॉडल की परिवर्तनशीलता संपत्ति को निर्धारित करती है।

यहां हमने केवल विकासवादी मॉडल की मुख्य विशेषताओं और विशिष्ट विशेषताओं को छुआ है।

निष्कर्ष

कार्य-कारण के संरचनात्मक मॉडल का उपयोग अपेक्षाकृत सरल कारण श्रृंखलाओं और प्रणालियों के लिए सफलतापूर्वक किया जा सकता है। वास्तविक व्यवहार में, हमें जटिल प्रणालियों से भी निपटना पड़ता है। जटिल प्रणालियों के व्यवहार के कारण-और-प्रभाव विवरण का प्रश्न लगभग हमेशा कार्य-कारण के विकासवादी मॉडल पर आधारित होता है।

इसलिए, हमने दो प्रकार के मॉडलों की जांच की जो प्रकृति में कारण-और-प्रभाव संबंधों को दर्शाते हैं, इन मॉडलों के पारस्परिक संबंध, उनकी प्रयोज्यता की सीमाएं और कुछ विशेषताओं का विश्लेषण किया। प्रकृति में कार्य-कारण की अभिव्यक्ति रूप और सामग्री दोनों में विविध है। यह संभावना है कि ये मॉडल कारण-प्रभाव संबंधों के रूपों के पूरे शस्त्रागार को समाप्त नहीं करते हैं। लेकिन ये रूप कितने भी विविध क्यों न हों, कार्य-कारण में वस्तुनिष्ठता, सार्वभौमता और सार्वभौमता के गुण सदैव रहेंगे। इस कारण से, कार्य-कारण का सिद्धांत सबसे महत्वपूर्ण वैचारिक और पद्धतिगत कार्य करता रहा है और हमेशा करता रहेगा आधुनिक प्राकृतिक विज्ञानऔर प्राकृतिक विज्ञान का दर्शन। कारण-और-प्रभाव संबंधों की अभिव्यक्ति के रूपों की विविधता कार्य-कारण के भौतिकवादी सिद्धांत या इसकी सीमित प्रयोज्यता के बारे में बयानों को छोड़ने के लिए एक कारण के रूप में काम नहीं कर सकती है।

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19. अनुभूति की एक विधि के रूप में मॉडलिंग। मॉडलों के प्रकार. पर्याप्तता, मॉडलों की प्रयोज्यता की सीमाएँ। जैविक प्रणालियों के अध्ययन में मॉडलों के उपयोग के उदाहरण।

मोडलिंग- यह एक ऐसी विधि है जिसमें किसी जटिल वस्तु (प्रक्रिया, घटना) के अध्ययन को उसके मॉडल के अध्ययन से बदल दिया जाता है। मॉडलिंग के मुख्य चरणों को निम्नानुसार संक्षेपित किया जा सकता है:

1. जानकारी का प्राथमिक संग्रह.शोधकर्ता को किसी वास्तविक वस्तु की विभिन्न विशेषताओं के बारे में यथासंभव अधिक जानकारी प्राप्त करनी चाहिए: इसके गुण, इसमें होने वाली प्रक्रियाएं, विभिन्न बाहरी परिस्थितियों में व्यवहार के पैटर्न।

2. समस्या का निरूपण.शोध का उद्देश्य, उसके मुख्य उद्देश्य तैयार किए जाते हैं और शोध के परिणामस्वरूप शोधकर्ता कौन सा नया ज्ञान प्राप्त करना चाहता है, यह निर्धारित किया जाता है। यह चरण अक्सर सबसे महत्वपूर्ण और समय लेने वाला होता है।

3. मुख्य मान्यताओं का औचित्य.दूसरे शब्दों में, वास्तविक वस्तु को सरल बनाया गया है, विशेषताएँ (आइटम 1) जो अध्ययन के उद्देश्यों के लिए महत्वपूर्ण नहीं हैं, उन्हें अलग कर दिया गया है और उन्हें उपेक्षित किया जा सकता है।

4. एक मॉडल का निर्माण, उसका अनुसंधान।

5. मॉडल की पर्याप्तता की जाँच करनावास्तविक वस्तु. मॉडल की प्रयोज्यता की सीमाओं का संकेत.

इस प्रकार, मॉडल, जैसा कि यह था, अध्ययन के उद्देश्य के साथ वास्तविक वस्तु का समन्वय करता है: एक ओर, यह वस्तु को सरल बनाता है, जिससे अनुसंधान करना संभव हो जाता है, लेकिन दूसरी ओर, यह उस मुख्य चीज़ को संरक्षित करता है जिसमें रुचि है शोधकर्ता. बायोफिज़िक्स, जीव विज्ञान और चिकित्सा में, भौतिक, जैविक और गणितीय मॉडल का अक्सर उपयोग किया जाता है। एनालॉग मॉडलिंग भी आम है।

भौतिक मॉडलइसकी एक भौतिक प्रकृति होती है, जो अक्सर अध्ययन की जा रही वस्तु के समान होती है। उदाहरण के लिए, वाहिकाओं के माध्यम से रक्त का प्रवाह पाइप (कठोर या लोचदार) के माध्यम से तरल पदार्थ की गति से निर्धारित होता है।

जैविक मॉडलप्रायोगिक अनुसंधान के लिए सुविधाजनक जैविक वस्तुएँ हैं, जिन पर वास्तविक जटिल वस्तुओं में जैव-भौतिकीय प्रक्रियाओं के गुणों और पैटर्न का अध्ययन किया जाता है। उदाहरण के लिए, तंत्रिका तंतुओं में क्रिया क्षमता की घटना और प्रसार के पैटर्न का अध्ययन विशाल स्क्विड एक्सॉन जैसे सफल जैविक मॉडल को खोजने के बाद ही किया गया था।

गणितीय मॉडल- गणितीय समीकरणों का उपयोग करके किसी वास्तविक वस्तु में प्रक्रियाओं का वर्णन, आमतौर पर अंतर। गणितीय मॉडलों को लागू करने के लिए अब कंप्यूटर का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

यदि मॉडल में प्रक्रियाओं की भौतिक प्रकृति मूल से भिन्न है, लेकिन एक ही गणितीय उपकरण (आमतौर पर समान अंतर समीकरण) द्वारा वर्णित है, तो ऐसे मॉडल को एनालॉग कहा जाता है. आमतौर पर एनालॉग मॉडल के रूप में उपयोग किया जाता है इलेक्ट्रिक. उदाहरण के लिए, संवहनी प्रणाली का एक एनालॉग मॉडल प्रतिरोधों, कैपेसिटेंस और इंडक्टेंस का एक विद्युत सर्किट है।

बुनियादी आवश्यकताएँ जो मॉडल को पूरी करनी होंगी।

1. पर्याप्तता - मॉडल को दी गई सटीकता के साथ अध्ययन की जा रही घटनाओं के पैटर्न को पुन: पेश करना चाहिए।

2. मॉडल की प्रयोज्यता की सीमाएँ स्थापित की जानी चाहिए, अर्थात, जिन शर्तों के तहत चयनित मॉडल अध्ययन की जा रही वस्तु के लिए पर्याप्त है, उन्हें स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए, क्योंकि कोई भी मॉडल वस्तु का विस्तृत विवरण प्रदान नहीं करता है।