എന്തുകൊണ്ടാണ് മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗം പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധിയെ ബാധിക്കുന്നത്. മിലിട്ടറി കമാൻഡിൻ്റെയും കൺട്രോൾ ബോഡികളുടെയും പ്രവർത്തനത്തിൽ സൈനിക പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിൻ്റെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ ആത്മനിഷ്ഠമായ വശങ്ങൾ

സൈനിക ചിന്ത നമ്പർ 10/2011, പേജ് 49-53

കേണൽഒ.വി. ടിഖാനിചെവ് ,

ടെക്നിക്കൽ സയൻസസ് സ്ഥാനാർത്ഥി

ടിഖാനിചെവ് ഒലെഗ് വാസിലിവിച്ച് 1965 ഒക്ടോബർ 30 ന് ഇവാനോവോ മേഖലയിലെ ഷൂയ നഗരത്തിലാണ് ജനിച്ചത്. കസാൻ ഹയർ മിലിട്ടറി കമാൻഡ് ആൻഡ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് സ്കൂളിൽ നിന്ന് ബിരുദം നേടി (1988), മിഖൈലോവ്സ്കി ആർട്ടിലറി അക്കാദമി (1997). പ്ലാറ്റൂൺ കമാൻഡറായും ജിഎസ്വിജിയിലും നോർത്ത് കോക്കസസ് മിലിട്ടറി ഡിസ്ട്രിക്റ്റിലും ഡെപ്യൂട്ടി ബാറ്ററി കമാൻഡറായും സേവനമനുഷ്ഠിച്ചു. 1997 മുതൽ - റഷ്യൻ ഫെഡറേഷൻ്റെ പ്രതിരോധ മന്ത്രാലയത്തിൻ്റെ 27-ാമത് സെൻട്രൽ റിസർച്ച് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടിൽ സ്ഥാനങ്ങളിൽ റിസർച്ച് ഫെലോ, വകുപ്പ് തലവൻ, ഗവേഷണ വിഭാഗത്തിലെ പ്രമുഖ ഗവേഷകൻ.

2005-ൽ ടെക്‌നിക്കൽ സയൻസസ് കാൻഡിഡേറ്റിനുള്ള തൻ്റെ പ്രബന്ധത്തെ അദ്ദേഹം ന്യായീകരിച്ചു. നൂറിലധികം ശാസ്ത്ര പ്രബന്ധങ്ങളുടെ രചയിതാവ്. അക്കാദമി ഓഫ് മിലിട്ടറി സയൻസസിലെ പ്രൊഫ.

വ്യാഖ്യാനം. ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൻ്റെ അനുഭവവും പ്രവർത്തന പരിശീലന പരിപാടികളിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡൽ പ്രോഗ്രാമുകളുടെ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളുടെ ഉപയോഗവും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ ഫലപ്രാപ്തിയിൽ ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകങ്ങളുടെ സ്വാധീനം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമം മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത തെളിയിക്കപ്പെടുന്നു. കീവേഡുകൾ: ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ്, മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമം, പ്രവർത്തന പരിശീലന പ്രവർത്തനങ്ങളിലെ അനുഭവം, വസ്തുനിഷ്ഠവും ആത്മനിഷ്ഠവുമായ ഘടകങ്ങൾ, മോഡൽ വികസനത്തിൻ്റെ ഓർഗനൈസേഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ. സംഗ്രഹം.ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൻ്റെയും പ്രവർത്തന പരിശീലന പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളുടെ സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളുടെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെയും അനുഭവം രചയിതാവ് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമം മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത, അവയുടെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ ഫലപ്രാപ്തിയിൽ മനുഷ്യ ഘടകങ്ങളുടെ സ്വാധീനം കുറയ്ക്കുന്നതിന് കാരണമാണ്. കീവേഡുകൾ:ഗണിതശാസ്ത്ര സിമുലേഷൻ, മോഡലിംഗ് നടപടിക്രമം, പ്രവർത്തന പരിശീലന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ അനുഭവം, വസ്തുനിഷ്ഠവും മാനുഷികവുമായ ഘടകങ്ങൾ, മോഡലിംഗ് ഓർഗനൈസേഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ.

IN ആധുനിക വ്യവസ്ഥകൾസായുധ സേനയെ നവീകരിക്കുന്നതിനുള്ള മുൻഗണനാ ദിശ റഷ്യൻ ഫെഡറേഷൻസൈനികരുടെ (സേനകളുടെ) കമാൻഡിൻ്റെയും നിയന്ത്രണത്തിൻ്റെയും ഓട്ടോമേഷൻ ഉൾപ്പെടെ, അവയുടെ ഉപയോഗത്തിൻ്റെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. ആസ്ഥാനം, കമാൻഡ് പോസ്റ്റുകൾ, കോംബാറ്റ് കോംപ്ലക്സുകൾ എന്നിവ ഇലക്ട്രോണിക് മാർഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സജ്ജീകരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയായി സൈനികരുടെ (സേന) കമാൻഡിൻ്റെയും നിയന്ത്രണത്തിൻ്റെയും ഓട്ടോമേഷൻ മനസ്സിലാക്കപ്പെടുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യഭരണസമിതികളുടെ പ്രവർത്തനത്തിൽ അവയുടെ ഉപയോഗവും.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രൂപ്പ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റത്തിനായുള്ള (എടിസിഎസ്) ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളുകളുടെ സമുച്ചയത്തിൻ്റെ ബൗദ്ധിക ഘടകം സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറാണ്, ഇത് പൊതുവായതും സിസ്റ്റം വൈഡ്, സ്പെഷ്യൽ എന്നിങ്ങനെ തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പ്രത്യേക സോഫ്റ്റ്വെയർ (എസ്പിഒ) കണക്കുകൂട്ടൽ, വിവര പ്രശ്നങ്ങൾ, ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ആസൂത്രണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (യുദ്ധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ), സൈനികരുടെ (സേന) കമാൻഡും നിയന്ത്രണവും, സാഹചര്യത്തിൻ്റെ വികസനം പ്രവചിക്കുകയും എടുത്ത തീരുമാനങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയുടെ താരതമ്യ വിലയിരുത്തൽ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയിൽ രണ്ടാമത്തേത് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.

"മോഡലിംഗ് സായുധ ഏറ്റുമുട്ടൽ: വികസന സാധ്യതകൾ" എന്ന ലേഖനം സൈനിക കാര്യങ്ങളിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിൻ്റെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ നിരവധി പ്രധാന വശങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു. എന്നാൽ ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകങ്ങൾ തിരശ്ശീലയ്ക്ക് പിന്നിൽ തുടർന്നു, പ്രായോഗികമായി പ്രവർത്തനങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ (യുദ്ധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ) ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിൻ്റെ ഉപയോഗത്തിൽ അവ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു. ആത്മനിഷ്ഠ കാരണങ്ങൾആസ്ഥാനത്തിൻ്റെ പ്രായോഗിക പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഗണിത മോഡലിംഗിൻ്റെ പരിമിതമായ ഉപയോഗം ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട തുടർന്നുള്ള പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളിൽ മതിയായ കവറേജ് ലഭിച്ചിട്ടില്ല. അതിനാൽ, "തന്ത്രപരമായ തലത്തിൽ സംയുക്ത ആയുധ കമാൻഡർമാർക്കുള്ള ബൗദ്ധിക തീരുമാന പിന്തുണയുടെ ഓട്ടോമേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ" എന്ന ലേഖനത്തിൽ ഇത് രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകം ആയിരിക്കണം, പക്ഷേ അവ കണ്ടെത്തിയില്ല വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷൻപോരാടാനും അത് കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഒരു തീരുമാനം എടുക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ. എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിച്ചതെന്ന് വ്യക്തമാക്കിയിട്ടില്ല. നിലവിലുള്ള മോഡലുകളുടെ പോരായ്മകളും ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിൻ്റെ ഉപയോഗത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന വസ്തുനിഷ്ഠമായ സാങ്കേതിക ഘടകങ്ങളും പ്രധാനമായും പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു. വിഷയപരമായ കാരണങ്ങൾ കടന്നുപോകുമ്പോൾ സൂചിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.

അതേസമയത്ത് വികഠിനമായ ഏറ്റുമുട്ടലും തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാളുടെ ഉയർന്ന വ്യക്തിഗത ഉത്തരവാദിത്തവും ഉള്ള സൈനിക ഫീൽഡ്, ഒരു ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകത്തിൻ്റെ സാന്നിധ്യം അനിവാര്യമല്ല, മാത്രമല്ല ഒരു സ്വാഭാവിക പ്രതിഭാസവുമാണ്. അപൂർണ്ണമായ വിവരങ്ങളുടെ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, പരിചയസമ്പന്നരായ കമാൻഡർമാർക്ക് (മേധാവികൾക്ക്) അവബോധജന്യമായ തലത്തിൽ ശരിയായ തീരുമാനങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. അതേ സമയം, അവർ സാധാരണയായി പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ആത്മനിഷ്ഠമായ ആശയങ്ങളിൽ നിന്ന് മുന്നോട്ട് പോകുന്നു വിവിധ മാനദണ്ഡങ്ങൾഎടുത്ത തീരുമാനങ്ങൾക്ക് സാധ്യമായ ബദലുകളുടെ ഒപ്റ്റിമലിറ്റിയും ഫലപ്രാപ്തിയും. ഇതാണ് പലപ്പോഴും ഗണിത മോഡലിംഗിൻ്റെ ഫലങ്ങൾ ആത്മനിഷ്ഠമായി നിരസിക്കാൻ ഇടയാക്കുന്നത്, ഇത് ആത്യന്തികമായി ആസൂത്രണത്തിലും പോരാട്ട നിയന്ത്രണത്തിലും ഗുരുതരമായ പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.

അതിനാൽ, സൈനിക കാര്യങ്ങളിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് തടസ്സമാകുന്ന ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യം - യഥാർത്ഥ വസ്തുത, പ്രതിഫലനം ആവശ്യമാണ്, ഉചിതമായ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുക.

മിലിട്ടറി കമാൻഡ് ആൻഡ് കൺട്രോൾ ഏജൻസികളുടെ (എംസിഎ) ഉദ്യോഗസ്ഥർ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആത്മനിഷ്ഠമായി നിരസിക്കുന്ന കേസുകൾ പ്രത്യേകമായി നിർണ്ണയിക്കുന്നത് എന്താണ്? നിരവധി കാരണങ്ങളുണ്ട്, അവ വികസന ഘട്ടങ്ങളിലും ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഘട്ടത്തിലും സ്വയം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു.

മനശാസ്ത്രജ്ഞർ പറയുന്നതുപോലെ, ഏതൊരു നവീകരണവും നിരസിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന കാരണങ്ങൾ, അതിൻ്റെ സത്തയെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണയുടെ അഭാവം, അതിൻ്റെ സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചുള്ള അജ്ഞത, അത് പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവില്ലായ്മ എന്നിവയാണ്.

ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള നിലവിലുള്ള നടപടിക്രമം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ ഔദ്യോഗിക ഉപയോക്താവിന്, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ സ്വീകരിച്ച പരിമിതികളും അനുമാനങ്ങളും, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൽ നിന്നുള്ള ഗണിത മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിമിതികളും വിശ്വസനീയമായി അറിയാമെന്നാണ്. ഈ അതിരുകൾക്കുള്ളിലാണ് ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഘടകങ്ങളുടെ പരിശോധനകളും പരിശോധനകളും അതിൻ്റെ പ്രകടനവും പര്യാപ്തതയും സ്ഥിരീകരിക്കുന്നത്. ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമായ ഗണിത മോഡലുകൾക്ക് ഇത് പൂർണ്ണമായും ബാധകമാണ്. സൈദ്ധാന്തികമായി, അവരുടെ പ്രായോഗിക പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ SPO ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് അതോറിറ്റിയുടെ ഉദ്യോഗസ്ഥർ ഗണിത മാതൃകയുടെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധി മനസ്സിലാക്കണം സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ ഘടകങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ശ്രദ്ധാപൂർവം പഠിച്ചുകൊണ്ട്. അവരെ മനസ്സിലാക്കുക, ഓർക്കുക, എപ്പോഴും അവരെ നയിക്കുക. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഈ അനുയോജ്യമായ സാഹചര്യം എല്ലായ്പ്പോഴും പ്രായോഗികമായി സാക്ഷാത്കരിക്കപ്പെടുന്നില്ല, പ്രാഥമികമായി പഠന പ്രക്രിയയുടെ ഓർഗനൈസേഷൻ്റെ അപൂർണ്ണത കാരണം. ഉദ്യോഗസ്ഥർഓട്ടോമേഷൻ ഉപകരണങ്ങളിൽ OVU വർക്ക്.

മോഡലിൻ്റെ ഉപയോക്താവും അതിൻ്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണത്തിൻ്റെ ഡെവലപ്പറും തമ്മിൽ എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തം വിഭജിക്കുന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രശ്നം. അകത്തുണ്ടെങ്കിൽ സാങ്കേതിക സംവിധാനങ്ങൾഡവലപ്പറും ഉപയോക്താവും തമ്മിലുള്ള ഓപ്പറേറ്റിംഗ് പിശകുകളുടെ ഉത്തരവാദിത്തത്തിൻ്റെ വിഭജനം പ്രസക്തമായ GOST കളിലും സാങ്കേതിക നിയന്ത്രണങ്ങളിലും നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നു, എന്നാൽ സോഫ്റ്റ്വെയറിന് ഇതുവരെ അത്തരം രേഖകളൊന്നും ഇല്ല. വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനത്തിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളുടെ ഉയർന്ന ഉത്തരവാദിത്തവും മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധിയെക്കുറിച്ചുള്ള അനിശ്ചിതത്വ ധാരണയും, ആസൂത്രണ പരിശീലനത്തിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഉദ്യോഗസ്ഥർക്കിടയിൽ ചില ആശങ്കകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. യഥാർത്ഥ പ്രവർത്തനങ്ങൾ(യുദ്ധം). ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാതെ, ഒരു ഉപകരണം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പരിശീലനത്തിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിൻ്റെ പൂർണ്ണ ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കുന്നത് അസാധ്യമാണ്.

പ്രായോഗികമായി ഗണിത മോഡലിംഗ് അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനെ ഗണ്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്നു വ്യവസായം സൃഷ്ടിച്ച ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളുടെ ഇൻ്റർഫേസ് ലേഔട്ടിൻ്റെ യുക്തിരാഹിത്യമാണ് OVU. INനിലവിൽ, പ്രോഗ്രാമുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഈ വശത്തിന് വേണ്ടത്ര ശ്രദ്ധ നൽകുന്നില്ല. എഞ്ചിനീയറിംഗ് സൈക്കോളജിയും എർഗണോമിക്സും ശുഭാപ്തിവിശ്വാസം ചേർക്കുന്നില്ല: അവ പ്രാഥമികമായി ഓപ്പറേറ്റർ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡുകളും ജോലിസ്ഥലത്തെ ഉപകരണങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ പ്രോഗ്രാം ഇൻ്റർഫേസുകളുടെ ഗുണനിലവാരം അല്ല.

അതേ സമയം, വികസനത്തോടൊപ്പം വിവര സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ തീരുമാനമെടുക്കുന്നത് മന്ദഗതിയിലാക്കുന്ന കണ്ണിയായി ആളുകൾ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഇവിടെയുള്ള കാരണം പ്രോഗ്രാം ഇൻ്റർഫേസാണ്, ഇത് പ്രാരംഭ ഡാറ്റ നൽകുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയയും മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനവും മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നു. എല്ലാത്തിനുമുപരി, ഉപയോക്താവും പ്രോഗ്രാമും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയത്തിൻ്റെ പ്രധാന ഘടകമാണ് ഇൻ്റർഫേസ്. പലപ്പോഴും, നിർണായക നിമിഷങ്ങളിൽ ഉപയോക്താവ് പ്രോഗ്രാമിലേക്ക് തിരിയുമോ എന്നും വേഗത്തിൽ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താനും അവയുടെ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയുമോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഇൻ്റർഫേസിൻ്റെ സൗകര്യമാണ്.

പ്രോഗ്രാം ഇൻ്റർഫേസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും അവയെ ഏകീകരിക്കുന്നതിനുള്ള സമീപനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലും സർഗ്ഗാത്മകവും “പീസ്മീൽ” ജോലിയും ചെയ്യുന്നത് മോശമാണ്, ഇത് വിശാലമായ പ്രവർത്തനപരവും സാങ്കേതികവുമായ വീക്ഷണമുള്ള ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് മാത്രമേ ചെയ്യാൻ കഴിയൂ, ഇത് ശാസ്ത്രീയ പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി ഒട്ടും ബന്ധപ്പെട്ടതല്ല. അതേസമയം, ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളുടെ ഇൻ്റർഫേസ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഏകീകൃത സമീപനങ്ങളുടെ അഭാവം, വിവര, കണക്കുകൂട്ടൽ പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവ അവരുടെ ഉപയോക്തൃ ഗുണങ്ങളെ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഉദ്യോഗസ്ഥർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.

ഭരണ രേഖകൾക്ക് അനുസൃതമായി, ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റം സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ നിന്ന് മോഡലുകൾക്കും ടാസ്ക്കുകൾക്കുമായി ഇൻ്റർഫേസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ രണ്ട് വിഭാഗം ഡവലപ്പർമാർ പങ്കെടുക്കുന്നു: പ്രതിരോധ മന്ത്രാലയത്തിൻ്റെ നാഷണൽ റിസർച്ച് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ ജീവനക്കാർ, സൈനിക-ശാസ്ത്രീയ പിന്തുണയുടെ സൃഷ്ടികൾക്ക് നേതൃത്വം നൽകുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ, വ്യവസായ സംരംഭങ്ങളിലെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പർമാർ. ഇവരെല്ലാം കംപ്യൂട്ടർ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഉപയോഗത്തിൽ കുറഞ്ഞത് വിദഗ്ധരാണ്. എന്നാൽ ഈ കഴിവുകൾ ഒരു നെഗറ്റീവ് പങ്ക് വഹിക്കും. സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് അറിയാതെ തന്നെ "തനിക്കുവേണ്ടി" ഒരു മോഡൽ ഇൻ്റർഫേസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അല്ലാതെ കഠിനമായ സമയ സമ്മർദ്ദത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാഫ് ഓഫീസർക്ക് വേണ്ടിയല്ല, സൈനിക മേഖലയിൽ ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റാണ്. ഒരു പ്രോഗ്രാമറുടെ യുക്തി പലപ്പോഴും ഒരു സാധാരണ വ്യക്തിയുടെ യുക്തിയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്. അവർ അത് തമാശ പറയുന്നതിൽ അതിശയിക്കാനില്ല സാധാരണ വ്യക്തിഒരു കിലോബൈറ്റിൽ 1000 ബൈറ്റുകൾ ഉണ്ടെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു, ഒരു കിലോഗ്രാമിൽ 1024 ഗ്രാം ഉണ്ടെന്ന് പ്രോഗ്രാമർക്ക് ഉറപ്പുണ്ട്. ഈ വ്യത്യാസങ്ങളുടെ ഫലമായി, പ്രോഗ്രാമർക്ക് ആവശ്യമെന്ന് തോന്നുന്ന ചില അധിക ഗുണങ്ങൾക്കും കഴിവുകൾക്കുമായി വികസന സമയത്ത് ഇൻ്റർഫേസിൻ്റെ ലാളിത്യം പലപ്പോഴും ത്യജിക്കപ്പെടുന്നു. തൽഫലമായി, വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനത്തിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥർ മോഡലുകളുടെയും ചുമതലകളുടെയും ഇൻ്റർഫേസുകളിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുന്നതിൽ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഉണ്ട്, പ്രായോഗിക പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ അവരോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള വിമുഖത.

എസ്എംപിഒ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നിലവിലുള്ള നടപടിക്രമം മാറ്റി, അടുത്ത പങ്കാളിത്തം ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെ മാത്രമേ ഈ ഘടകത്തിൻ്റെ പ്രതികൂല സ്വാധീനം ഇല്ലാതാക്കാൻ കഴിയൂ. വിഅന്തിമ ഉപയോക്തൃ ഗണിത മാതൃക വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയ. ഈ ആവശ്യത്തിനായി, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഘടകങ്ങളുടെ ട്രയൽ പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ നിർബന്ധിത ഘട്ടം(കൾ) അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഉചിതമാണ്. വി OVU-യിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥരുടെ പങ്കാളിത്തത്തോടെയുള്ള മോക്ക്-അപ്പ് എക്സിക്യൂഷൻ. ഘട്ടത്തിൻ്റെ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, SPO ഘടകങ്ങളുടെ പരിഷ്കരണത്തിന് അത് നൽകേണ്ടത് ആവശ്യമാണ് വിപ്രോഗ്രാം ഇൻ്റർഫേസ് ഓർഗനൈസേഷൻ്റെ ഭാഗങ്ങൾ. വഴിയിൽ, സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിലെ ആഗോള അനുഭവം കാണിക്കുന്നത്, ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏതൊരു സാങ്കേതികവിദ്യയിലും (കാസ്‌കേഡ്, സ്‌പൈറൽ അല്ലെങ്കിൽ ബ്രെഡ്‌ബോർഡ്) ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ് ഘട്ടം ഉണ്ടായിരിക്കണം, അതിൻ്റെ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അതിൻ്റെ ഇൻ്റർഫേസ് ഭാഗം ഉൾപ്പെടെയുള്ള സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ അന്തിമമാക്കിയിരിക്കുന്നു.

അതും പ്രധാനമാണ് ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിൻ്റെ ഫലങ്ങളോടുള്ള ഓരോ ഉദ്യോഗസ്ഥൻ്റെയും വ്യക്തിപരമായ മനോഭാവം.ഈ മനോഭാവം ഒരു അജ്ഞാത ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് ലഭിച്ച ഫലങ്ങളുടെ പൊതുവായ അവിശ്വാസത്തിൽ പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ മോഡലുകളുമായുള്ള "ആശയവിനിമയം" സമയത്ത് രൂപപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. അവസാനത്തേത് പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ അർഹിക്കുന്നു.

മോഡലിംഗിൻ്റെ ഫലങ്ങളിൽ തൃപ്തരല്ലാത്ത വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങളുടെ വകുപ്പിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥർ ചിലപ്പോൾ ശ്രമിക്കുന്നത് രഹസ്യമല്ല. വ്യത്യസ്ത വഴികൾഅവരെ ശരിയാക്കുക. മോഡലിനെ നന്നായി അറിയുന്ന ഒരു ഉപയോക്താവിന് (ഓപ്പറേറ്റർ) ഫലങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കാൻ വിവിധ ഘടകങ്ങളെ "പ്ലേ" ചെയ്യാൻ കഴിയും വിവലതുഭാഗം. ഡിസിഷൻ മേക്കർ ആവുമ്പോൾ, ആഗ്രഹമുണ്ടെങ്കിൽ മാത്രമേ മോഡലിന് എന്ത് ഫലവും കാണിക്കാൻ കഴിയൂ എന്ന അഭിപ്രായമുണ്ട്. ഈ അഭിപ്രായം ആഴത്തിൽ തെറ്റാണ്, കൂടാതെ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിൻ്റെ സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചുള്ള അജ്ഞതയിൽ നിന്നാണ്. അതെ, എതിർ വിഭാഗങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏതെങ്കിലും പ്രാരംഭ വ്യവസ്ഥകൾ മാറ്റിക്കൊണ്ട് സിമുലേഷൻ ഫലം ചെറുതായി ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും, അവ അനിശ്ചിതത്വത്തിൻ്റെ വിഭാഗത്തിൽ പെടുകയും സ്ഥാപിത അതിർത്തികൾക്കുള്ളിൽ ഓപ്പറേറ്റർ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ മാറ്റാതെ ഫലങ്ങൾ വ്യാജമാക്കുന്നത് അസാധ്യമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ താരതമ്യ വിശകലനംസൈനികരുടെ (സേന) ഉപയോഗത്തിനുള്ള ഓപ്ഷനുകൾ, മറ്റെല്ലാ കാര്യങ്ങളും തുല്യമാണ്. ഫലങ്ങൾ സ്വയം മാറിയേക്കാം, പക്ഷേ മോഡൽ ഇപ്പോഴും സാഹചര്യത്തിൽ ശരിയായ പ്രവണത കാണിക്കും.

ഒരു സമീപനം ലേക്ക്ഈ സാഹചര്യത്തിൻ്റെ പരിഹാരം, ഞങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, സമാനമാണ് - ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണങ്ങളുടെ വികസനത്തിൽ ഉദ്യോഗസ്ഥരുടെ പങ്കാളിത്തം, അവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനായി സൃഷ്ടിച്ച എസ്എംപിഒയിൽ ഉൾച്ചേർത്തിരിക്കുന്നു. പ്രവർത്തനങ്ങൾ.ഒന്നാമതായി, ഇത് അനുകരണ പ്രക്രിയയുടെ ഔപചാരികവൽക്കരണവും സഹിഷ്ണുതകളുടെയും നിയന്ത്രണങ്ങളുടെയും ഒരു സംവിധാനത്തിൻ്റെ രൂപീകരണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

എസ്എംപിഒയുടെ വികസനത്തിൽ വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനത്തിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥരെ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത്, പ്രത്യേകിച്ച് ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളുടെ ഉപകരണത്തെ വിവരിക്കുന്നതിന്, എളുപ്പമുള്ള പാതയല്ല. ഇതിന് സാങ്കേതികമായി മാത്രമല്ല, സംഘടനാപരമായും ചിലപ്പോൾ ഉപഭോക്താവിൽ നിന്നും വ്യവസായത്തിൽ നിന്നും ചില ശ്രമങ്ങൾ ആവശ്യമാണ് വിദ്യാഭ്യാസ പദ്ധതി. എന്നാൽ പ്രതിരോധ മന്ത്രാലയത്തിൻ്റെ 27-ാമത് സെൻട്രൽ റിസർച്ച് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടിൽ ലഭ്യമായ അത്തരം പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പ്രായോഗിക അനുഭവം ഈ രീതിയുടെ ഫലപ്രാപ്തിയെ സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തുന്നു. ആഭ്യന്തര കാര്യ വകുപ്പിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥരുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തന കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി നിരവധി രീതികൾ വികസിപ്പിച്ചത്, പിന്നീട് സംയുക്തമായി സൃഷ്ടിച്ച ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണം നടപ്പിലാക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപകരണങ്ങൾ ഉദ്യോഗസ്ഥർ കൂടുതൽ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗണിത ഉപകരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവും അതിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധികളും മോഡലിംഗ് ഫലങ്ങളിൽ ആത്മവിശ്വാസം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

അതിനാൽ, വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനങ്ങളുടെ പ്രായോഗിക പ്രവർത്തനത്തിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ ഇടപെടുന്ന ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകങ്ങളുടെ വിശകലനം നിലവിലുള്ള പോരായ്മകൾ വ്യവസ്ഥാപിതമാണെന്ന് കാണിക്കുന്നു. അവ നിർദ്ദിഷ്ട ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പറെയും ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റം ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുത്ത സമീപനത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്നില്ല: പ്രവർത്തനപരമോ ഘടനാപരമോ പ്രക്രിയയോ. അവ ഇല്ലാതാക്കാൻ, ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമം മാറ്റേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, ഭാവിയിലെ മോഡലുകളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ വികസനത്തിൽ പങ്കാളിത്തം നൽകുന്ന നിർബന്ധിത ഘട്ടങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുക, വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനത്തിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥരെ അവരോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാൻ തയ്യാറാക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമം.

കൂടാതെ, ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗിലെ അവിശ്വാസത്തിൻ്റെ ഒരു ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നത് മൂല്യവത്താണ്,വ്യവസായ പ്രതിനിധികൾ യുക്തിരഹിതമായി പലപ്പോഴും ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃകകൾ പരിഷ്കരിക്കുകയോ വസ്തുനിഷ്ഠമായ ആവശ്യമില്ലാത്തിടത്ത് അവ നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഉണ്ടാകുന്നു.

വിശകലനം വിദേശ അനുഭവംഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളുടെ കഴിവുകളിൽ ക്രമാനുഗതമായ വർദ്ധനവാണ് ഏറ്റവും സ്വീകാര്യമെന്ന് കാണിക്കുന്നത്, ഗണിതശാസ്ത്ര "കോർ" സമൂലമായി മാറ്റാതെ, തീർച്ചയായും, ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് ആസൂത്രണ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് (യുദ്ധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ) ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക, ഇതിനുള്ള വ്യവസ്ഥകൾ ഉള്ളിടത്ത്. നിർഭാഗ്യവശാൽ, നമ്മോടൊപ്പം എല്ലാം പലപ്പോഴും നേരെ വിപരീതമായി സംഭവിക്കുന്നു. മോഡലുകളുടെ യുക്തിരഹിതമായി പതിവ് പരിഷ്‌ക്കരണം, അത് ബാധകമല്ലാത്ത മേഖലകളിലേക്ക് ഗണിത മോഡലിംഗ് വിപുലീകരണം (ഉദാഹരണത്തിന്, "ബറ്റാലിയൻ - കമ്പനി (ബാറ്ററി) - പ്ലാറ്റൂൺ" തലത്തിലേക്ക്), സൈനിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുമ്പോൾ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ ആത്മനിഷ്ഠമായി ആത്മവിശ്വാസം കുറയ്ക്കുന്നു. , കൂടാതെ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് എന്ന ആശയത്തെ തന്നെ അപകീർത്തിപ്പെടുത്തുന്നു.

അതിനാൽ, കൺട്രോൾ യൂണിറ്റിൻ്റെ പ്രയോഗത്തിൽ ഗണിത മോഡലിംഗിൻ്റെ ഉപയോഗത്തിൽ ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകങ്ങളുടെ നെഗറ്റീവ് ആഘാതം കുറയ്ക്കുന്നതിന്, SMPO ഉപയോക്താക്കളുടെ അറിവും നൈപുണ്യവും വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അവരുടെ ആവശ്യകതകൾ കണക്കിലെടുക്കാനുള്ള ഡവലപ്പർമാരുടെ വിമുഖത മറികടക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. (ഉപഭോക്താവിൻ്റെ ഉറച്ച മാർഗനിർദേശത്തിന് കീഴിൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റത്തെ മറികടക്കാൻ, നിയന്ത്രണ സംവിധാനത്തിൻ്റെയും സൈനിക-ശാസ്ത്രീയ പിന്തുണാ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നൽകുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെയും സഹായത്തോടെ).

ഇത് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ആവശ്യമാണ്:

ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമം മെച്ചപ്പെടുത്തുക, വികസന പ്രക്രിയയിൽ വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനത്തിലെ മാതൃകകളുടെ പ്രോട്ടോടൈപ്പിൻ്റെയും ടെസ്റ്റിംഗിൻ്റെയും നിർബന്ധിത ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ; ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്നുള്ള ഗണിത മോഡലുകൾക്കായി സോഫ്റ്റ്വെയർ ഇൻ്റർഫേസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള മനോഭാവത്തിൽ മാറ്റം (ശ്രദ്ധ വർദ്ധിക്കുന്നു);

ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളുടെ വികസനത്തിൻ്റെ ഘട്ടങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം നിർവചിക്കുന്ന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുടെ ക്രമീകരണം;

കൺട്രോൾ പോയിൻ്റ് ഓട്ടോമേഷൻ കിറ്റുകൾക്കായി ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ ഭാഗമായി ഗണിത മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉദ്യോഗസ്ഥരെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ.

ഈ നടപടികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത്, ഓർഗനൈസേഷൻ ഓപ്പറേഷൻസ് (യുദ്ധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ), സൈനികരുടെ (സേന) കമാൻഡും നിയന്ത്രണവും പ്രക്രിയയിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലിംഗ് അതിൻ്റെ ശരിയായതും ഉചിതവുമായ സ്ഥാനം നേടാൻ അനുവദിക്കും.

സൈനിക ചിന്ത. 2009. നമ്പർ 7. പി. 12-20.

സൈനിക ചിന്ത. 2009. നമ്പർ 9. പേജ് 43-53.

വിദേശ സൈനിക അവലോകനം. 2006. നമ്പർ 6. പി. 17-23; 2008. നമ്പർ 11. പി. 27-32.

അഭിപ്രായമിടാൻ നിങ്ങൾ സൈറ്റിൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യണം.

വിക്ടർ കുലിഗിൻ

ആശയങ്ങളുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൻ്റെ ഒന്നോ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ വെളിപ്പെടുത്തലും ആശയങ്ങളുടെ സ്പെസിഫിക്കേഷനും. കണക്ഷൻ്റെ ഒരു പ്രത്യേക വശം വസ്തുനിഷ്ഠമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന മോഡലിന് പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധികളുണ്ട്, അതിനപ്പുറം അതിൻ്റെ ഉപയോഗം തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, എന്നാൽ അതിൻ്റെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധിക്കുള്ളിൽ അതിന് ഇമേജറിയും വ്യക്തതയും പ്രത്യേകതയും മാത്രമല്ല, ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് മൂല്യവും ഉണ്ടായിരിക്കണം.

ഭൗതികലോകത്തിലെ കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രകടനങ്ങൾ കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ നിരവധി മാതൃകകളുടെ അസ്തിത്വത്തിലേക്ക് നയിച്ചു. ചരിത്രപരമായി, ഈ ബന്ധങ്ങളുടെ ഏത് മാതൃകയും രണ്ട് പ്രധാന തരം മോഡലുകളിൽ ഒന്നായി അല്ലെങ്കിൽ അവയുടെ സംയോജനമായി ചുരുക്കാം.

a) സമയ സമീപനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ (പരിണാമ മാതൃകകൾ). കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ താൽക്കാലിക വശങ്ങളിലാണ് ഇവിടെ പ്രധാന ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. ഒരു സംഭവം - "കാരണം" - മറ്റൊരു സംഭവത്തിന് കാരണമാകുന്നു - "ഇഫക്റ്റ്", അത് യഥാസമയം കാരണത്തേക്കാൾ പിന്നിലാണ് (ലാഗ്). ലാഗ് പരിണാമ സമീപനത്തിൻ്റെ മുഖമുദ്രയാണ്. കാരണവും ഫലവും പരസ്പരാശ്രിതമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു കാരണത്താൽ (ജെനിസിസ്) ഒരു പ്രഭാവം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പരാമർശം, നിയമാനുസൃതമാണെങ്കിലും, ഒരു കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധത്തിൻ്റെ നിർവചനത്തിൽ പുറത്തുനിന്നുള്ളതുപോലെ, പുറത്തുനിന്നുള്ളതുപോലെ അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. സത്തയെ ആഴത്തിൽ പിടിച്ചെടുക്കാതെ ഈ ബന്ധത്തിൻ്റെ ബാഹ്യ വശം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.

പരിണാമ സമീപനം എഫ്. ബേക്കൺ, ജെ. മിൽ തുടങ്ങിയവർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ഹ്യൂം ഉത്ഭവത്തെ അവഗണിച്ചു, കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ സ്വഭാവത്തെ നിരാകരിച്ചു, സംഭവങ്ങളുടെ ലളിതമായ ക്രമത്തിലേക്ക് കാര്യകാരണത്തെ ചുരുക്കി.

ബി) "ഇൻ്ററാക്ഷൻ" (ഘടനാപരമായ അല്ലെങ്കിൽ വൈരുദ്ധ്യാത്മക മോഡലുകൾ) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ. പേരുകളുടെ അർത്ഥം ഞങ്ങൾ പിന്നീട് കണ്ടെത്തും. കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ഉറവിടം എന്ന നിലയിൽ പരസ്പര പ്രവർത്തനമാണ് ഇവിടെ പ്രധാന ശ്രദ്ധ. ഇടപെടൽ തന്നെ ഒരു കാരണമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. വളരെയധികം ശ്രദ്ധകാൻ്റ് ഈ സമീപനം സ്വീകരിച്ചു, പക്ഷേ കാര്യകാരണത്തോടുള്ള വൈരുദ്ധ്യാത്മക സമീപനം ഹെഗലിൻ്റെ കൃതികളിൽ അതിൻ്റെ വ്യക്തമായ രൂപം കൈവരിച്ചു. ആധുനിക സോവിയറ്റ് തത്ത്വചിന്തകരിൽ, ഈ സമീപനം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് ജി.എ. കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ഘടനാപരമായ മാതൃകകളിലൊന്നിന് ഭൗതികമായ വ്യാഖ്യാനം നൽകാൻ ശ്രമിച്ച സ്വെക്നിക്കോവ്.

നിലവിലുള്ളതും നിലവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ മോഡലുകൾ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ സംവിധാനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് വിയോജിപ്പുകളിലേക്ക് നയിക്കുകയും ദാർശനിക ചർച്ചകൾക്ക് അടിസ്ഥാനം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചർച്ചയുടെ തീവ്രതയും കാഴ്ചപ്പാടുകളുടെ ധ്രുവ സ്വഭാവവും അവയുടെ പ്രസക്തിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന ചില വിഷയങ്ങൾ നമുക്ക് എടുത്തുകാട്ടാം.

a) കാരണത്തിൻ്റെയും ഫലത്തിൻ്റെയും ഒരേസമയം പ്രശ്നം. ഇതാണ് പ്രധാന പ്രശ്നം. കാരണവും ഫലവും ഒരേ സമയമാണോ അതോ സമയത്തിൻ്റെ ഇടവേളയാൽ വേർതിരിക്കപ്പെടുന്നുണ്ടോ? കാരണവും ഫലവും ഒരേസമയം ആണെങ്കിൽ, കാരണം എന്തുകൊണ്ട് ഫലത്തിന് കാരണമാകുന്നു, തിരിച്ചും അല്ല? കാരണവും ഫലവും ഒരേസമയം ഇല്ലെങ്കിൽ, ഒരു "ശുദ്ധമായ" കാരണം ഉണ്ടാകുമോ, അതായത്. ഇതുവരെ സംഭവിച്ചിട്ടില്ലാത്ത ഒരു ഫലവുമില്ലാത്ത ഒരു കാരണം, കാരണത്തിൻ്റെ പ്രവർത്തനം അവസാനിച്ചപ്പോൾ "ശുദ്ധമായ" പ്രഭാവം, പക്ഷേ പ്രഭാവം ഇപ്പോഴും തുടരുന്നുണ്ടോ? കാരണവും ഫലവും തമ്മിലുള്ള ഇടവേളയിൽ, അവ സമയബന്ധിതമായി വേർപെടുത്തിയാൽ, മുതലായവ?

ബി) കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ അവ്യക്തതയുടെ പ്രശ്നം. ഒരേ കാരണം ഒരേ ഫലത്തിന് കാരണമാകുന്നുണ്ടോ, അതോ ഒരു കാരണത്തിന് നിരവധി സാധ്യതയുള്ളവയിൽ നിന്ന് എന്തെങ്കിലും പ്രഭാവം ഉണ്ടാകുമോ? പല കാരണങ്ങളാൽ ഒരേ ഫലം ഉണ്ടാകുമോ?

സി) അതിൻ്റെ കാരണത്തിൽ ഒരു ഫലത്തിൻ്റെ വിപരീത സ്വാധീനത്തിൻ്റെ പ്രശ്നം.

d) കാരണം, സന്ദർഭം, വ്യവസ്ഥകൾ എന്നിവ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം. ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ, കാരണവും അവസ്ഥയും റോളുകൾ മാറ്റാൻ കഴിയുമോ: കാരണം ഒരു അവസ്ഥയായി മാറുന്നു, അവസ്ഥ ഒരു കാരണമായി മാറുന്നു? കാരണം, സന്ദർഭം, അവസ്ഥ എന്നിവയുടെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ ബന്ധവും വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷതകളും എന്താണ്?

ഈ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള പരിഹാരം തിരഞ്ഞെടുത്ത മോഡലിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതായത്. ഒരു വലിയ പരിധി വരെ, "കാരണം", "ഇഫക്റ്റ്" എന്നിവയുടെ പ്രാരംഭ വിഭാഗങ്ങളിൽ എന്ത് ഉള്ളടക്കം ഉൾപ്പെടുത്തും. പല ബുദ്ധിമുട്ടുകളുടെയും നിർവചന സ്വഭാവം പ്രകടമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, "കാരണം" കൊണ്ട് എന്താണ് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഒരൊറ്റ ഉത്തരവുമില്ല. ചില ഗവേഷകർ ഒരു കാരണത്തെ ഒരു ഭൗതിക വസ്തുവായും മറ്റുള്ളവ ഒരു പ്രതിഭാസമായും മറ്റുള്ളവ അവസ്ഥയിലെ മാറ്റമായും മറ്റുള്ളവ ഒരു ഇടപെടലായും കരുതുന്നു.

മാതൃകാ പ്രാതിനിധ്യത്തിന് അപ്പുറത്തേക്ക് പോയി, കാരണ-ഫല ബന്ധത്തിന് പൊതുവായ, സാർവത്രിക നിർവചനം നൽകാനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ പ്രശ്നത്തിന് ഒരു പരിഹാരത്തിലേക്ക് നയിക്കില്ല. ഇനിപ്പറയുന്ന നിർവചനം ഒരു ഉദാഹരണമാണ്: “കാരണം അത്തരത്തിലുള്ളതാണ് ജനിതക ലിങ്ക്കാരണം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രതിഭാസം, ചില വ്യവസ്ഥകളുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ, അനിവാര്യമായും സൃഷ്ടിക്കുന്ന, കാരണമാകുന്ന, മറ്റൊരു പ്രതിഭാസത്തെ ജീവസുറ്റതാക്കുന്ന, പ്രഭാവം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന പ്രതിഭാസം." ഈ നിർവചനം ഒട്ടുമിക്ക മോഡലുകൾക്കും ഔപചാരികമായി സാധുവാണ്, എന്നാൽ മോഡലിനെ ആശ്രയിക്കാതെ, അത് നേരിടുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയില്ല (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരേസമയം പ്രശ്നം) അതിനാൽ പരിമിതമായ സൈദ്ധാന്തിക-വൈജ്ഞാനിക മൂല്യമുണ്ട്.

മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ, ഭൂരിഭാഗം രചയിതാക്കളും ലോകത്തിൻ്റെ ആധുനിക ഭൗതിക ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് മുന്നോട്ടുപോകാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, ചട്ടം പോലെ, ജ്ഞാനശാസ്ത്രത്തിൽ കുറച്ച് ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുന്നു. അതേസമയം, ഞങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഇവിടെ പ്രധാനപ്പെട്ട രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്: കാര്യകാരണ സങ്കൽപ്പത്തിൽ നിന്ന് ആന്ത്രോപോമോർഫിസത്തിൻ്റെ ഘടകങ്ങളെ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലെ പ്രശ്നവും പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിലെ കാര്യകാരണമല്ലാത്ത ബന്ധങ്ങളുടെ പ്രശ്നവും. ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠമായ ദാർശനിക വിഭാഗമെന്ന നിലയിൽ കാര്യകാരണബന്ധത്തിന് ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠ സ്വഭാവം ഉണ്ടായിരിക്കണം എന്നതാണ് ആദ്യത്തെ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ സാരം. രണ്ടാമത്തെ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ സാരാംശം: പ്രകൃതിശാസ്ത്രത്തിലെ കാര്യകാരണബന്ധങ്ങൾ സാർവത്രികവും സാർവത്രികവുമാണെന്ന് നാം തിരിച്ചറിയണോ, അതോ അത്തരം ബന്ധങ്ങൾ പ്രകൃതിയിൽ പരിമിതമാണെന്നും കാര്യകാരണബന്ധം നിഷേധിക്കുകയും പരിധികൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കാരണമില്ലാത്ത തരത്തിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ ഉണ്ടെന്നും നാം പരിഗണിക്കണമോ? കാര്യകാരണ തത്വത്തിൻ്റെ പ്രയോഗം? കാര്യകാരണ തത്വം സാർവത്രികവും വസ്തുനിഷ്ഠവുമാണെന്നും അതിൻ്റെ പ്രയോഗത്തിന് നിയന്ത്രണങ്ങളൊന്നും അറിയില്ലെന്നും ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു.

അതിനാൽ, കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ചില പ്രധാന വശങ്ങളും സവിശേഷതകളും വസ്തുനിഷ്ഠമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന രണ്ട് തരം മോഡലുകൾ ഒരു പരിധിവരെ വൈരുദ്ധ്യത്തിലാണ്, കാരണം അവ ഒരേസമയം, അവ്യക്തത മുതലായവ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ പരിഹരിക്കുന്നു, എന്നാൽ അതേ സമയം, കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ചില വശങ്ങൾ വസ്തുനിഷ്ഠമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, അവ പരസ്പര ബന്ധത്തിലായിരിക്കണം. ഈ കണക്ഷൻ തിരിച്ചറിയുകയും മോഡലുകൾ പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ആദ്യ ചുമതല.

മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധി

പരിണാമ തരം മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധി സ്ഥാപിക്കാൻ നമുക്ക് ശ്രമിക്കാം. പരിണാമ മാതൃകകളെ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്ന കാര്യകാരണ ശൃംഖലകൾക്ക് ട്രാൻസിറ്റിവിറ്റിയുടെ സ്വഭാവമുണ്ട്. ഇവൻ്റ് A ആണ് ബി ഇവൻ്റിൻ്റെ കാരണമെങ്കിൽ (B ആണ് A യുടെ അനന്തരഫലം), അതാകട്ടെ, ഇവൻ്റ് C യുടെ കാരണമാണെങ്കിൽ, ഇവൻ്റ് A ആണ് C. A → B ഉം B → C ഉം ആണെങ്കിൽ , പിന്നെ A → C. ഇങ്ങനെ, ഏറ്റവും ലളിതമായ കാരണ-പ്രഭാവ ശൃംഖലകൾ രൂപപ്പെടുന്നു. ഇവൻ്റ് ബി ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു കാരണമായും മറ്റൊന്നിൽ അനന്തരഫലമായും പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം. ഈ പാറ്റേൺ എഫ്. ഏംഗൽസ് രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്: “... കാരണവും ഫലവും ഒരു പ്രത്യേക കേസിൽ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ മാത്രം അർത്ഥമുള്ള പ്രതിനിധാനങ്ങളാണ്. മൊത്തത്തിൽ, ഈ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ സാർവത്രിക ഇടപെടലിൻ്റെ പ്രതിനിധാനത്തിൽ ഒത്തുചേരുകയും പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിൽ കാരണങ്ങളും ഫലങ്ങളും നിരന്തരം സ്ഥലങ്ങൾ മാറ്റുന്നു; ഇവിടെ അല്ലെങ്കിൽ ഇപ്പോഴുള്ള ഒരു കാരണം അവിടെ അല്ലെങ്കിൽ അപ്പോൾ ഒരു ഫലമായി മാറുന്നു" (വാല്യം 20, പേജ് 22).

ട്രാൻസിറ്റിവിറ്റി പ്രോപ്പർട്ടി ഞങ്ങളെ നടപ്പിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു വിശദമായ വിശകലനംകാര്യകാരണ ശൃംഖല. അന്തിമ ശൃംഖലയെ ലളിതമായ കാരണ-പ്രഭാവ ലിങ്കുകളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. A ആണെങ്കിൽ, A → B 1, B 1 → B 2,..., B n → C. എന്നാൽ ഒരു പരിമിതമായ കാരണ-പ്രഭാവ ശൃംഖലയ്ക്ക് അനന്തമായ വിഭജനത്തിൻ്റെ ഗുണമുണ്ടോ? N എന്ന പരിമിത ശൃംഖലയിലെ ലിങ്കുകളുടെ എണ്ണം അനന്തതയിലേക്ക് നയിക്കുമോ?

ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് മാറ്റങ്ങളെ ഗുണപരമായവയിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിനുള്ള നിയമത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അന്തിമ കാരണ-ഫല ശൃംഖല വിഭജിക്കുമ്പോൾ, ശൃംഖലയിലെ വ്യക്തിഗത ലിങ്കുകളുടെ അത്തരം ഉള്ളടക്കം ഞങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കും, അത് കൂടുതൽ വിഭജനം അർത്ഥശൂന്യമാകും. ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് മാറ്റങ്ങളെ ഗുണപരമായ മാറ്റങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള നിയമത്തെ നിഷേധിക്കുന്ന അനന്തമായ വിഭജനത്തെ ഹെഗൽ "മോശമായ അനന്തത" എന്ന് വിളിച്ചു.

ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് മാറ്റങ്ങളുടെ പരിവർത്തനം ഗുണപരമായവയിലേക്ക് മാറുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഗ്രാഫൈറ്റിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം വിഭജിക്കുമ്പോൾ. ഒരു മോണോ ആറ്റോമിക് വാതകം ഉണ്ടാകുന്നതുവരെ തന്മാത്രകൾ വേർതിരിക്കുമ്പോൾ, രാസഘടന മാറില്ല. ഒരു പദാർത്ഥത്തിൻ്റെ കൂടുതൽ വിഭജനം അത് മാറ്റാതെ തന്നെ രാസഘടനഇനി സാധ്യമല്ല, കാരണം അടുത്ത ഘട്ടം കാർബൺ ആറ്റങ്ങളുടെ വിഭജനമാണ്. ഇവിടെ, ഫിസിക്കോകെമിക്കൽ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, അളവ് മാറ്റങ്ങൾ ഗുണപരമായവയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

എഫ്. ഏംഗൽസിൻ്റെ മേൽപ്പറഞ്ഞ പ്രസ്താവന, കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനം ഇച്ഛാശക്തിയുടെ സ്വതസിദ്ധമായ പ്രകടനമല്ല, അവസരത്തിൻ്റെ ഇംഗിതമല്ല, ദൈവിക വിരലല്ല, മറിച്ച് സാർവത്രിക ഇടപെടലാണ് എന്ന ആശയം വ്യക്തമായി കാണിക്കുന്നു. പ്രകൃതിയിൽ, ചലനത്തിൻ്റെ സ്വാഭാവിക ആവിർഭാവവും നാശവും ഇല്ല, ഒരു ഭൗതിക വസ്തുവിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ദ്രവ്യത്തിൻ്റെ ഒരു തരത്തിലുള്ള ചലനത്തിൻ്റെ പരസ്പര പരിവർത്തനങ്ങളുണ്ട്, കൂടാതെ ഈ പരിവർത്തനങ്ങൾ ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിലൂടെയല്ലാതെ സംഭവിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇടപെടൽ മൂലമുണ്ടാകുന്ന അത്തരം പരിവർത്തനങ്ങൾ പുതിയ പ്രതിഭാസങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു, സംവദിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുടെ അവസ്ഥ മാറ്റുന്നു.

ഇടപെടൽ സാർവത്രികവും കാരണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനവുമാണ്. ഹെഗൽ ശരിയായി സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, "ഇടപെടൽ അതിൻ്റെ പൂർണ്ണവികസനത്തിൽ പ്രതിപാദിക്കുന്ന ഒരു കാര്യകാരണബന്ധമാണ്." എഫ്. ഏംഗൽസ് ഈ ആശയം കൂടുതൽ വ്യക്തമായി രൂപപ്പെടുത്തി: "ആധുനിക പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് ചലിക്കുന്ന ദ്രവ്യത്തെ മൊത്തത്തിൽ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ നമുക്ക് ആദ്യം ദൃശ്യമാകുന്നത് ഇടപെടൽ ആണ്... അങ്ങനെ, പ്രകൃതി ശാസ്ത്രം അത് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു ... സംവേദനം എന്നത് കാര്യങ്ങളുടെ ഒരു യഥാർത്ഥ കാരണമാണ്. ഈ ഇടപെടലിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവിനേക്കാൾ കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് പോകാൻ നമുക്ക് കഴിയില്ല, കാരണം ഇതിന് പിന്നിൽ കൂടുതലൊന്നും അറിയാനില്ല" (വാല്യം 20, പേജ് 546).

പരസ്പര പ്രവർത്തനമാണ് കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനമായതിനാൽ, രണ്ട് ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തനം നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം, അതിൻ്റെ ഡയഗ്രം ചിത്രം 2 ൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നു. 1. ഈ ഉദാഹരണം ന്യായവാദത്തിൻ്റെ സാമാന്യതയെ ലംഘിക്കുന്നില്ല, കാരണം പല വസ്തുക്കളുടെയും ഇടപെടൽ ജോടിയാക്കിയ ഇടപെടലുകളായി ചുരുക്കുകയും സമാനമായ രീതിയിൽ പരിഗണിക്കുകയും ചെയ്യാം.

പരസ്പരം ഇടപെടുമ്പോൾ രണ്ട് വസ്തുക്കളും ഒരേസമയം പരസ്പരം സ്വാധീനിക്കുന്നതായി കാണാൻ എളുപ്പമാണ് (പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ പരസ്പരബന്ധം). ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, സംവദിക്കുന്ന ഓരോ വസ്തുക്കളുടെയും അവസ്ഥ മാറുന്നു. ഇടപെടൽ ഇല്ല - അവസ്ഥ മാറ്റമില്ല. അതിനാൽ, സംവദിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും വസ്തുവിൻ്റെ അവസ്ഥയിലെ മാറ്റം കാരണത്തിൻ്റെ ഭാഗിക അനന്തരഫലമായി കണക്കാക്കാം - ഇടപെടൽ. എല്ലാ വസ്തുക്കളുടെയും മൊത്തത്തിലുള്ള അവസ്ഥകളിലെ മാറ്റം ആയിരിക്കും പൂർണ്ണ അന്വേഷണം.

പരിണാമ മാതൃകയുടെ പ്രാഥമിക ലിങ്കിൻ്റെ അത്തരമൊരു കാരണ-പ്രഭാവ മാതൃക ഘടനാപരമായ (വൈരുദ്ധ്യാത്മക) വിഭാഗത്തിൽ പെട്ടതാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്. G.A വികസിപ്പിച്ച സമീപനത്തിലേക്ക് ഈ മാതൃക കുറയ്ക്കുന്നില്ലെന്ന് ഊന്നിപ്പറയേണ്ടതാണ്. Svechnikov, അന്വേഷണത്തിൽ മുതൽ ജി.എ. Svechnikov, V.G പ്രകാരം. ഇവാനോവ് മനസ്സിലാക്കി, "... ഒന്നോ അതിലധികമോ സംവദിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുടെ മാറ്റം അല്ലെങ്കിൽ ഇടപെടലിൻ്റെ സ്വഭാവത്തിലുള്ള മാറ്റം, അതിൻ്റെ തകർച്ച അല്ലെങ്കിൽ പരിവർത്തനം വരെ." സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ മാറ്റത്തെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഇത് ജി.എ. Svechnikov അതിനെ ഒരു നോൺ-കാരണമായ തരത്തിലുള്ള കണക്ഷനായി തരംതിരിച്ചു.

അതിനാൽ, പരിണാമ മാതൃകകൾ ഒരു പ്രാഥമികമായി ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിച്ചു, പ്രാഥമിക പരിചരണംസംസ്ഥാനങ്ങളുടെ ഇടപെടലിൻ്റെയും മാറ്റത്തിൻ്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഘടനാപരമായ (വൈരുദ്ധ്യാത്മക) മാതൃക ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. കുറച്ച് കഴിഞ്ഞ് ഞങ്ങൾ ഈ മോഡലുകളുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൻ്റെ വിശകലനത്തിലേക്കും പരിണാമ മാതൃകയുടെ ഗുണങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തിലേക്കും മടങ്ങും. എഫ്. ഏംഗൽസിൻ്റെ കാഴ്ചപ്പാടിന് അനുസൃതമായി, വസ്തുനിഷ്ഠ യാഥാർത്ഥ്യത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന പരിണാമ മാതൃകകളിലെ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ മാറ്റം സംഭവിക്കുന്നത് സംഭവങ്ങളുടെ ലളിതമായ ക്രമം കൊണ്ടല്ല (ഡി. ഹ്യൂമിലെന്നപോലെ) എന്ന കാര്യം ഇവിടെ നാം ശ്രദ്ധിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇടപെടൽ (ജനനം) വഴി സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട സോപാധികതയിലേക്ക്. അതിനാൽ, പരിണാമ മാതൃകകളിലെ കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ നിർവചനത്തിൽ തലമുറയെ (ജെനിസിസ്) പരാമർശിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവ ഈ ബന്ധങ്ങളുടെ വസ്തുനിഷ്ഠ സ്വഭാവത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനം.

അത്തിപ്പഴം. 2. കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ (വൈരുദ്ധ്യാത്മക) മാതൃക

നമുക്ക് ഘടനാപരമായ മാതൃകയിലേക്ക് മടങ്ങാം. അതിൻ്റെ ഘടനയിലും അർത്ഥത്തിലും, അത് വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ ആദ്യ നിയമവുമായി പൂർണ്ണമായും യോജിക്കുന്നു - വ്യാഖ്യാനിച്ചാൽ, ഐക്യത്തിൻ്റെയും എതിർപ്പിൻ്റെ പോരാട്ടത്തിൻ്റെയും നിയമം:

- ഐക്യം - അവയുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൽ (ഇടപെടൽ) വസ്തുക്കളുടെ അസ്തിത്വം എന്ന നിലയിൽ;

- വിപരീതങ്ങൾ - പരസ്പരവിരുദ്ധമായ പ്രവണതകളും ഇടപെടലുകളും മൂലമുണ്ടാകുന്ന സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ സവിശേഷതകളും;

- പോരാട്ടം - ഇടപെടൽ പോലെ;

- വികസനം - സംവദിക്കുന്ന ഓരോ ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെയും അവസ്ഥയിലെ മാറ്റമായി.

അതിനാൽ, ഒരു കാരണമായി ഇടപെടുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ മാതൃകയെ കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ വൈരുദ്ധ്യാത്മക മാതൃക എന്നും വിളിക്കാം. ഘടനാപരമായ മാതൃകയുടെയും വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ ആദ്യ നിയമത്തിൻ്റെയും സാമ്യത്തിൽ നിന്ന്, മനുഷ്യ മനസ്സിൽ ഉണ്ടാകുന്ന ആത്മനിഷ്ഠ വൈരുദ്ധ്യാത്മക വൈരുദ്ധ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, പ്രകൃതിയിലെ തന്നെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ വൈരുദ്ധ്യാത്മക വൈരുദ്ധ്യങ്ങളുടെ പ്രതിഫലനമായി കാര്യകാരണം പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് പിന്തുടരുന്നു. കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃക പ്രകൃതിയുടെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ പ്രതിഫലനമാണ്.

കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയുടെ പ്രയോഗം വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു ഉദാഹരണം നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം. ഈ മാതൃക ഉപയോഗിച്ച് വിശദീകരിക്കുന്ന അത്തരം ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൽ (ഭൗതികശാസ്ത്രം, രസതന്ത്രം മുതലായവ) ധാരാളം കണ്ടെത്താൻ കഴിയും, കാരണം "ഇൻ്ററാക്ഷൻ" എന്ന ആശയം പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൽ അടിസ്ഥാനപരമാണ്.

നമുക്ക് രണ്ട് പന്തുകളുടെ ഒരു ഇലാസ്റ്റിക് കൂട്ടിയിടി ഉദാഹരണമായി എടുക്കാം: ഒരു ചലിക്കുന്ന പന്ത് A, ഒരു സ്റ്റേഷണറി ബോൾ B. കൂട്ടിയിടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഓരോ പന്തിൻ്റെയും അവസ്ഥ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് Ca, Cb (മോമെൻ്റം, ഗതികോർജ്ജം മുതലായവ) ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്. ). കൂട്ടിയിടിക്ക് (ഇൻ്ററാക്ഷൻ) ശേഷം, ഈ പന്തുകളുടെ അവസ്ഥകൾ മാറി. നമുക്ക് പുതിയ സംസ്ഥാനങ്ങളായ C"a, C"b എന്നിവ സൂചിപ്പിക്കാം. സ്റ്റേറ്റുകളിലെ മാറ്റത്തിൻ്റെ കാരണം (Ca → C"a, Cb → C"b) പന്തുകളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തനമാണ് ( കൂട്ടിയിടി); ഈ കൂട്ടിയിടിയുടെ അനന്തരഫലം ഓരോ പന്തിൻ്റെയും അവസ്ഥയിൽ ഒരു മാറ്റമായിരുന്നു.

ഇതിനകം സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, പരിണാമ മാതൃക ഈ സാഹചര്യത്തിൽഒരു കാര്യകാരണ ശൃംഖലയുമായിട്ടല്ല നമ്മൾ ഇടപെടുന്നത്, മറിച്ച് ഒരു പ്രാഥമിക കാരണ-പ്രഭാവ ലിങ്ക് ഉപയോഗിച്ചാണ്, അതിൻ്റെ ഘടനയെ ഒരു പരിണാമ മാതൃകയിലേക്ക് ചുരുക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇത് കാണിക്കുന്നതിന്, പരിണാമ മാതൃകയുടെ സ്ഥാനത്ത് നിന്നുള്ള ഒരു വിശദീകരണത്തോടെ നമുക്ക് ഈ ഉദാഹരണം ചിത്രീകരിക്കാം: " കൂട്ടിയിടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, പന്ത് എ നിശ്ചലമായിരുന്നു, അതിനാൽ അതിൻ്റെ ചലനത്തിന് കാരണം B ബോൾ ആണ്, അത് തട്ടിയതാണ്." ഇവിടെ ബോൾ B ആണ് കാരണം, പന്ത് A യുടെ ചലനം ഫലമാണ്. എന്നാൽ അതേ സ്ഥാനങ്ങളിൽ നിന്ന്, ഇനിപ്പറയുന്ന വിശദീകരണം നൽകാം: “ കൂട്ടിയിടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, B പന്ത് ഒരു നേരായ പാതയിലൂടെ ഒരേപോലെ നീങ്ങുകയായിരുന്നു. പന്ത് എ ഇല്ലായിരുന്നുവെങ്കിൽ, പന്ത് ബിയുടെ ചലനത്തിൻ്റെ സ്വഭാവം മാറില്ലായിരുന്നു. ഇവിടെ കാരണം ഇതിനകം ബോൾ എ ആണ്, പ്രഭാവം ബോൾ ബിയുടെ അവസ്ഥയാണ്. മുകളിലെ ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു:

a) പരിണാമ മാതൃക അതിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധിക്കപ്പുറം പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ആത്മനിഷ്ഠത: കാരണം ബോൾ എ അല്ലെങ്കിൽ ബോൾ ബി ആകാം; പരിണാമ മാതൃക പരിണതഫലത്തിൻ്റെ ഒരു പ്രത്യേക ശാഖ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അതിൻ്റെ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് ഈ സാഹചര്യത്തിന് കാരണം;

b) ഒരു സാധാരണ എപ്പിസ്റ്റമോളജിക്കൽ പിശക്. പരിണാമ മാതൃകയുടെ സ്ഥാനത്ത് നിന്ന് മുകളിലുള്ള വിശദീകരണങ്ങളിൽ, ഒരേ തരത്തിലുള്ള ഭൗതിക വസ്തുക്കളിൽ ഒന്ന് "സജീവ" തത്വമായും മറ്റൊന്ന് "നിഷ്ക്രിയ" തത്വമായും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പന്തുകളിലൊന്ന് ഒരു വ്യക്തിയെപ്പോലെ “പ്രവർത്തനം”, “ഇഷ്ടം”, “ആഗ്രഹം” എന്നിവയാൽ (മറ്റൊന്നുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ) ഉള്ളതാണെന്ന് ഇത് മാറുന്നു. അതിനാൽ, ഈ "ഇച്ഛ" യ്ക്ക് നന്ദി മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾക്ക് കാര്യകാരണബന്ധം ഉണ്ടാകുന്നത്. അത്തരമൊരു ജ്ഞാനശാസ്ത്രപരമായ പിശക് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ മാതൃക മാത്രമല്ല, ജീവിക്കുന്ന മനുഷ്യ സംഭാഷണത്തിൽ അന്തർലീനമായ ചിത്രങ്ങളും, സങ്കീർണ്ണമായ കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളുടെ സാധാരണ മനഃശാസ്ത്രപരമായ കൈമാറ്റവും (ഞങ്ങൾ അതിനെക്കുറിച്ച് ചുവടെ സംസാരിക്കും) ഒരു ലളിതമായ കാരണത്തിലേക്ക്-ഒപ്പം - പ്രഭാവം ലിങ്ക്. ഒരു പരിണാമ മാതൃക അതിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധിക്കപ്പുറം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ അത്തരം പിശകുകൾ വളരെ സാധാരണമാണ്. കാരണത്തിൻ്റെ ചില നിർവചനങ്ങളിൽ അവ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്: “അതിനാൽ, ഒരു വസ്തുവിൻ്റെ മറ്റൊരു ഫലത്തെ ഫലമായാണ് കാര്യകാരണം നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നത്, അതിൽ ആദ്യത്തെ ഒബ്‌ജക്റ്റിലെ (കാരണം) മാറ്റം മറ്റൊരു വസ്തുവിലെ മാറ്റത്തിന് മുമ്പുള്ളതും ആവശ്യമുള്ളതും അവ്യക്തവുമായ രീതിയിൽ മറ്റൊന്നിൽ ഒരു മാറ്റത്തിന് കാരണമാകുന്നു. വസ്തു (പ്രഭാവം)." ഈ നിർവചനത്തോട് യോജിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്, കാരണം പരസ്പര പ്രവർത്തന സമയത്ത് (പരസ്പര പ്രവർത്തനം!) വസ്തുക്കൾ ഒരേസമയം രൂപഭേദം വരുത്തരുത്, മറിച്ച് ഒന്നിനുപുറകെ ഒന്നായി മാറേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് വ്യക്തമല്ല? ഏത് വസ്തുവാണ് ആദ്യം രൂപഭേദം വരുത്തേണ്ടത്, രണ്ടാമത്തേത് രൂപഭേദം വരുത്തണം (മുൻഗണനാ പ്രശ്നം)?

മോഡൽ ഗുണങ്ങൾ

കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഗുണങ്ങൾ എന്താണെന്ന് നമുക്ക് ഇപ്പോൾ പരിഗണിക്കാം. അവയിൽ ഇനിപ്പറയുന്നവ നമുക്ക് ശ്രദ്ധിക്കാം: വസ്തുനിഷ്ഠത, സാർവത്രികത, സ്ഥിരത, അവ്യക്തത.

സംവേദനാത്മക വസ്തുക്കൾ തുല്യമായിരിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് പരസ്പരപ്രവർത്തനം ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠ കാരണമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന വസ്തുതയിൽ കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ വസ്തുനിഷ്ഠത പ്രകടമാണ്. ഇവിടെ നരവംശ വ്യാഖ്യാനത്തിന് ഇടമില്ല. കാര്യകാരണബന്ധത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനം എപ്പോഴും പാരസ്പര്യമാണെന്നതാണ് സാർവത്രികതയ്ക്ക് കാരണം. പാരസ്പര്യം സാർവത്രികമായിരിക്കുന്നതുപോലെ കാര്യകാരണബന്ധവും സാർവത്രികമാണ്. കാരണവും ഫലവും (സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ ഇടപെടലും മാറ്റവും) കാലക്രമേണ ഒത്തുചേരുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അവ കാരണ-ഫല ബന്ധത്തിൻ്റെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു എന്ന വസ്തുതയാണ് സ്ഥിരതയ്ക്ക് കാരണം. പ്രതിപ്രവർത്തനം എന്നത് വസ്തുക്കളുടെ സ്പേഷ്യൽ കണക്ഷൻ, അവസ്ഥയിലെ മാറ്റം - സമയബന്ധിതമായി ഇടപെടുന്ന ഓരോ വസ്തുക്കളുടെയും അവസ്ഥകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം.

കൂടാതെ, പരസ്പര പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര വിവരണ രീതി പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളിൽ ഘടനാപരമായ മാതൃക അവ്യക്തമായ ബന്ധം സ്ഥാപിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഘടനാപരമായ മാതൃക, വസ്തുനിഷ്ഠവും സാർവത്രികവും ആയതിനാൽ, പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിലെ ഇടപെടലുകളുടെ സ്വഭാവത്തിന് നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഏർപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ഈ മോഡലിൻ്റെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ, തൽക്ഷണ ദീർഘ- അല്ലെങ്കിൽ ഹ്രസ്വ-ദൂര പ്രവർത്തനവും ഏതെങ്കിലും പരിമിതമായ വേഗതകളുമായുള്ള ഇടപെടലും സാധുവാണ്. കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ അത്തരമൊരു പരിമിതി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നത് ഒരു സാധാരണ മെറ്റാഫിസിക്കൽ സിദ്ധാന്തമായിരിക്കും, ഒരിക്കൽ എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ സ്വഭാവം പ്രസ്താവിക്കുകയും തത്ത്വചിന്തയുടെ ഭാഗത്ത് ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിലും മറ്റ് ശാസ്ത്രങ്ങളിലും സ്വാഭാവിക തത്വശാസ്ത്ര ചട്ടക്കൂട് അടിച്ചേൽപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. , അല്ലെങ്കിൽ ഇത് മോഡലിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധികളെ പരിമിതപ്പെടുത്തും, അത്തരമൊരു മോഡലിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ വളരെ മിതമായിരിക്കും.

ഇടപെടലുകളുടെ പ്രചാരണ വേഗതയുടെ പരിമിതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിഷയങ്ങളിൽ ഇവിടെ താമസിക്കുന്നത് ഉചിതമായിരിക്കും. നമുക്ക് ഒരു ഉദാഹരണം നോക്കാം. രണ്ട് സ്റ്റേഷനറി ചാർജുകൾ ഉണ്ടാകട്ടെ. ചാർജുകളിലൊന്ന് ആക്സിലറേഷനുമായി നീങ്ങാൻ തുടങ്ങിയാൽ, വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗം കാലതാമസത്തോടെ രണ്ടാമത്തെ ചാർജിനെ സമീപിക്കും. ഈ ഉദാഹരണം ഘടനാപരമായ മാതൃകയ്ക്കും, പ്രത്യേകിച്ച്, പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൻ്റെ സ്വത്തിനും വിരുദ്ധമല്ലേ, കാരണം അത്തരം ഇടപെടലിലൂടെ ചാർജുകൾ അസമമായ സ്ഥാനത്താണ്? ഇല്ല, അത് വിരുദ്ധമല്ല. ഈ ഉദാഹരണം ഒരു ലളിതമായ ഇടപെടലിനെ വിവരിക്കുന്നില്ല, മറിച്ച് മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ലിങ്കുകൾ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു കാരണ ശൃംഖലയാണ്.

അതിൻ്റെ നിയമങ്ങളുടെ സാമാന്യതയും വീതിയും കാരണം, ഭൗതികശാസ്ത്രം എല്ലായ്പ്പോഴും തത്ത്വചിന്തയുടെ വികാസത്തെ സ്വാധീനിക്കുകയും അത് സ്വയം സ്വാധീനിക്കുകയും ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. പുതിയ നേട്ടങ്ങൾ കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, ഭൗതികശാസ്ത്രം ദാർശനിക ചോദ്യങ്ങൾ ഉപേക്ഷിച്ചില്ല: ദ്രവ്യത്തെക്കുറിച്ച്, ചലനത്തെക്കുറിച്ച്, പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ വസ്തുനിഷ്ഠതയെക്കുറിച്ച്, സ്ഥലത്തെയും സമയത്തെയും കുറിച്ച്, പ്രകൃതിയിലെ കാര്യകാരണത്തെയും ആവശ്യകതയെയും കുറിച്ച്. ആറ്റോമിസത്തിൻ്റെ വികസനം ഇ. റഥർഫോർഡിനെ കണ്ടെത്തലിലേക്ക് നയിച്ചു ആറ്റോമിക് ന്യൂക്ലിയസ്ഒപ്പം...

സാധ്യതയും ചെലവ് വിലയിരുത്തലും വഴി അതിരുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നു

മുമ്പത്തെ വിഭാഗത്തിൽ കണ്ടെത്തിയ നിർവ്വഹണ നിയന്ത്രണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗ പരിധികൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നത്. ഇതിനകം സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, അവ ഓരോന്നും പ്രധാന പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ഘടകങ്ങളിൽ ഒന്നിനെ (അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടും ഒരേസമയം) ബാധിക്കുന്നു - സാമ്പത്തിക കാര്യക്ഷമത (നിർവഹണ ചെലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കൽ) അല്ലെങ്കിൽ സാധ്യത (കമ്പനിക്ക് ലഭിച്ച ഫലങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം കുറയ്ക്കൽ).

ഈ വിഭാഗത്തിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം ഒരു പ്രത്യേക മോഡൽ ഏത് കമ്പനികൾക്ക് ബാധകമാണ് എന്നുള്ള ശുപാർശകൾ രൂപപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ്. വ്യക്തമായും, മോഡലിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമത വ്യക്തിഗത വ്യവസ്ഥകളെ ശക്തമായി ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു - കമ്പനിയുടെ തന്ത്രപരമായ മുൻഗണനകൾ, അതിൻ്റെ ഘടനയുടെയും മാനേജ്മെൻ്റ് ശൈലിയുടെയും സവിശേഷതകൾ, സാമ്പത്തിക സ്രോതസ്സുകൾ തുടങ്ങിയവ. എന്നിരുന്നാലും, ഇനിപ്പറയുന്ന ഉപപ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിച്ചുകൊണ്ട് പ്രാരംഭ ഏകദേശ അതിരുകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് തോന്നുന്നു (കൂടുതൽ കൃത്യമായ അതിരുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഭാവിയിലെ പ്രായോഗിക ഗവേഷണത്തിൻ്റെ വിഷയമായേക്കാം):

· ഈ തലത്തിലുള്ള കമ്പനി ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും പരിമിതികളുടെയും സാധ്യതയുള്ള വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ

· ചില മോഡലുകൾക്കായി അധിക നിർവ്വഹണ ചെലവുകൾ സംഭവിക്കുന്ന പോയിൻ്റുകൾ നിർണ്ണയിക്കൽ (ഇതിനകം തിരിച്ചറിഞ്ഞ പരിമിതി ഘടകങ്ങളിലൂടെ)

സാധ്യമാകുന്നിടത്ത് ഏകദേശ ചെലവ് കണക്കുകൾ

ആദ്യ ടാസ്‌ക്കിനെക്കുറിച്ചുള്ള ശുപാർശകൾ ഇതിനകം തന്നെ അനുബന്ധ നിയന്ത്രണത്തിൻ്റെ രൂപീകരണത്തിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അത് "ഇടപെടലിനായി ഒരു പങ്കാളിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു" എന്ന ലക്ഷ്യത്തിൻ്റെ തലത്തിൽ ഉയർന്നുവരുന്നു, കൂടാതെ ട്രസ്റ്റ്, പ്രശസ്തി മോഡലുകളുടെ ഷില്ലോ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡൽ എന്നിവയിലേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നു. കമ്പനിയുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ നടപ്പിലാക്കുന്ന മോഡലിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം ഉൾപ്പെടുത്തണം. ലക്ഷ്യത്തിൻ്റെയും മോഡലിൻ്റെയും മേൽപ്പറഞ്ഞ ഉദാഹരണത്തിന്, വിതരണക്കാരൻ്റെ കുത്തക വിപണിയുടെ സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു വൈരുദ്ധ്യം വ്യക്തമാണ് - മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡെലിവറിക്കായി ഒരു പങ്കാളിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഉപഭോക്തൃ കമ്പനിക്ക് കഴിയില്ല, കാരണം ഒരു ഓപ്ഷൻ മാത്രമേയുള്ളൂ. ഈ ബന്ധത്തിൻ്റെ സാന്നിധ്യം വ്യക്തമാക്കുന്നതിന്, BPM-ൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു വസ്തുവായ ഗോൾ ട്രീ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കമ്പനി അതിൻ്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ വിഘടിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

മുൻ വിഭാഗത്തിൽ വികസിപ്പിച്ച വർഗ്ഗീകരണത്തിൻ്റെ വിശകലനത്തിലും പ്രശസ്തി മോഡലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള സാഹിത്യത്തിലും അവ നടപ്പിലാക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രത്യേക കേസുകളിലും, അധിക ചിലവുകൾ സംഭവിക്കുന്നതിൻ്റെ ഇനിപ്പറയുന്ന പോയിൻ്റുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു:

എതിർകക്ഷികളുടെ പ്രശസ്തിയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരണം. മോഡൽ തലത്തിൽ "ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ" നിയന്ത്രണത്തിൽ സംഭവിക്കുന്നു. ഇവിടെ കണക്കിലെടുക്കുന്നത് പ്രശസ്തിയുടെ അന്തിമ മൂല്യമാണ്, അത് ആന്തരികമായി കണക്കാക്കാം (അനുയോജ്യമായ ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ ഒരു മോഡൽ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ) അല്ലെങ്കിൽ പ്രസക്തമായ സേവന ദാതാക്കളിൽ നിന്ന് നേടിയെടുക്കാം. ആദ്യ സന്ദർഭത്തിൽ, ഒന്നിന് പകരം രണ്ട് മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് ചിലവുകൾ ഉണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും, പ്രശസ്തി കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള മോഡലിൻ്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത കാരണം സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങൾ കൂടുതലായിരിക്കാം (അതിനാൽ, പരിഹാരം, കമ്പനിക്ക് ആവശ്യമായ ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രശസ്തി ഉപയോഗിച്ച് നേടാൻ). രണ്ടാമത്തെ സാഹചര്യത്തിൽ, ആവശ്യമായ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ വിലയിൽ നിന്നാണ് ചെലവുകൾ രൂപപ്പെടുന്നത്. ഇവിടെ പലതും കമ്പനിയുടെ ബിസിനസ്സ് അന്തരീക്ഷത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രശസ്തി സംവിധാനങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, EBay-യിലെ വിൽപ്പനക്കാർ), ഈ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ API ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, അവ ഇതിനകം തന്നെ "ഹാർഡ്-വയർഡ്" ആണ്. ആവശ്യമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ(ഉദാഹരണത്തിന്, Yandex Market Content API-ൽ) കൂടാതെ ഇതിൻ്റെ ഉപയോഗം താരതമ്യേന വിലകുറഞ്ഞതാണ്. എപിഐ ഉപയോഗിക്കുന്ന ജീവനക്കാരുടെ സമയത്തിനുള്ള പണമടയ്ക്കുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ ഈ പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനോ ഉള്ള ചെലവുകൾ നിങ്ങൾ കാണാതെ പോകരുത്. ഏജൻ്റുമാരുടെ പ്രശസ്തി കേന്ദ്രീകൃതമായി കണക്കാക്കാത്ത സാഹചര്യത്തിൽ, അവലോകനങ്ങൾ (വ്യത്യസ്‌ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന്, വ്യത്യസ്ത ഫോർമാറ്റുകളിൽ നിന്ന് - ഉദാഹരണത്തിന്, YouTube-ലെ വീഡിയോ അവലോകനങ്ങൾ, അവ ഫീഡ്‌ബാക്കിൻ്റെ ഒരു രൂപമാണ്) പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അത് എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിൽ പ്രശ്‌നം ഉണ്ടാകുന്നു. , ഇൻട്രാകോർപ്പറേറ്റ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലെ സന്ദേശങ്ങൾ. ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാണ് - അവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ അവയുടെ വില വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. വളരെ കുറച്ച് കമ്പനികൾക്ക് ഉചിതമായ സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാനുള്ള വിഭവങ്ങൾ ഉണ്ട്, അത് ചെലവിനെയും ബാധിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ആന്തരിക ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, കോർപ്പറേറ്റ് കത്തിടപാടുകൾ), കമ്പനിക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ഉണ്ടായിരിക്കണം (അത് സൃഷ്ടിക്കുക), അതിനാൽ അത് സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യ. ഈ വ്യവസ്ഥ പാലിച്ചില്ലെങ്കിൽ, പുതിയ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നു, അത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ് ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും സാധ്യതയെ ബാധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വ്യത്യസ്ത പ്രശസ്തി ഡാറ്റ ശേഖരണ ടൂളുകളുടെ താരതമ്യം താഴെയുള്ള പട്ടികയിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നു:

മേശ 6. പ്രശസ്തി ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ടൂളുകളുടെ താരതമ്യം

ഉപകരണത്തിൻ്റെ പേര്	പ്രതിമാസം വില ഉപയോഗം, ആയിരം റൂബിൾസ്
Reputation systems API
	സൗജന്യമായി
Yandex Market Content API	സൗജന്യം/20 (യാ-മിൽ വിൽക്കാത്തവർക്ക്)
ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രശസ്തി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ
സിഡോറിൻ ലാബ് (sidorinlab.ru)
ബ്രാൻഡ്‌സ്‌പോട്ടർ (brandspotter.ru)
ബ്രാൻഡ് അനലിറ്റിക്സ് (br-analytics.ru)	150-515 (റെട്രോസ്പെക്റ്റീവിൻ്റെ ആഴം അനുസരിച്ച്)
സെമാൻ്റിക് ഫോഴ്സ് (semanticforce.net)
SAP HANA, ഹഡൂപ്പിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇവൻ്റ് സ്റ്റീം പ്രോസസ്സിംഗ്	370 മുതൽ (പ്രതിമാസം ലൈസൻസിൻ്റെ വില മാത്രം കണക്കിലെടുക്കുന്നു)

പട്ടികയിൽ നിന്ന് കാണാൻ കഴിയുന്നതുപോലെ, ബാഹ്യ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന മിക്ക ഉപകരണങ്ങളും ചെറുകിട കമ്പനികൾക്ക് പോലും താങ്ങാനാകുന്നതാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, ചെറിയ ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറുകൾ; ഇവിടെ ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് എൻ്റർപ്രൈസിൻ്റെ ശരാശരി പ്രതിമാസ ലാഭം 750 ആയിരം റുബിളായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു) . ചെലവ് താങ്ങാനാകുന്ന കമ്പനികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ശരിക്കും ചെലവേറിയ പരിഹാരങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വിലകുറഞ്ഞ പരിഹാരങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും അതിൻ്റെ ബാഹ്യ പരിതസ്ഥിതിയിൽ (വിപണിയിൽ, പൊതു ഇടത്തിൽ) കമ്പനിയുടെ പ്രശസ്തിയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു എന്നതും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. അതിനാൽ, പേഴ്സണൽ മാനേജ്മെൻ്റിൻ്റെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ (ഓർഗനൈസേഷണൽ സമീപനത്തിൻ്റെ പ്രയോഗങ്ങൾ കാണുക, അധ്യായം 2, ചിത്രം 8), നിങ്ങൾ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ആന്തരിക പരിസ്ഥിതികമ്പനികൾ, തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ചെലവേറിയ പരിഹാരങ്ങൾ മാത്രം അവശേഷിക്കുന്നു.

കണ്ടെത്താൻ പ്രയാസമുള്ള ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക. അത്തരം ഡാറ്റയിൽ "ഉപഭോക്താക്കളുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്നുള്ള പ്രശസ്തി" മോഡലിൻ്റെ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുന്നു, അതായത് എതിരാളികളുടെ ചെലവ് ഘടനയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ. അവ നേടുന്നതിന് രണ്ട് വഴികളുണ്ട്: ഏകദേശ ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ചെലവ് ഘടന അംഗീകരിക്കുക) അല്ലെങ്കിൽ പ്രസക്തമായ സേവന ദാതാക്കളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വാങ്ങുക. ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും വിൽപ്പനക്കാരുടെയും കാര്യത്തിൽ ഏകതാനമായ, തികഞ്ഞ മത്സരത്തോട് അടുക്കുന്ന വിപണികളിലെ കമ്പനികൾക്ക് ആദ്യ കേസ് അനുയോജ്യമാണ്, എന്നാൽ അവിടെയും ഈ മുൻവ്യവസ്ഥ ലഭിച്ച ഫലത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തിൽ ഗുരുതരമായ കുറവുണ്ടാക്കും. ഒരു തീരുമാന ഫംഗ്‌ഷനിലേക്കുള്ള ഒരു ആർഗ്യുമെൻ്റായി മോഡൽ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നതായിരിക്കാം പരിഹാരം, അത് ഭാരം ഉള്ള വിവിധ ഘടകങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കും. രണ്ടാമത്തെ കേസ്, വിപണിയിൽ വ്യാപകമായ മാർക്കറ്റിംഗ് വിശകലന സേവനങ്ങളുടെ ശ്രേണിയുടെ ഭാഗമായ മത്സര അന്തരീക്ഷത്തിൻ്റെ വിശകലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അത്തരം സേവനങ്ങൾക്കുള്ള ചെലവുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ചുവടെയുള്ള പട്ടികയിൽ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു.

വിവരങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം നേരിട്ട് ചെലവിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുമെങ്കിലും, മത്സരാധിഷ്ഠിത വിശകലന സേവനങ്ങൾ വിവിധ കമ്പനികൾക്ക് ലഭ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മാർക്കറ്റ് കൂടുതൽ ചലനാത്മകമാകുമ്പോൾ, പ്രവേശനത്തിനുള്ള തടസ്സങ്ങൾ കുറയുന്നു, എതിരാളികളുടെ എണ്ണവും അവരുടെ വൈവിധ്യവും വേഗത്തിൽ വളരുന്നു എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ് - കൂടാതെ മത്സര വിശകലനം നടത്തേണ്ടത് പലപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്, അതിൻ്റെ വില ഉയർന്നതാണ്. കാലഘട്ടത്തിൻ്റെ.

ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുന്നു. മോഡലിനുള്ള ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ പ്രയാസമാണെങ്കിൽ, മറ്റൊരു വഴിയുണ്ട് - ഏകദേശ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ. ഉദാഹരണത്തിന്, എതിരാളികളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട വേരിയബിൾ ചെലവുകളുടെ കാര്യത്തിൽ, മോഡലിൽ അത് നടപ്പിലാക്കുന്ന കമ്പനിയുടെ ചെലവ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് തോന്നുന്നു. ഡാറ്റ കൃത്യതയില്ലാത്തതിൻ്റെ നെഗറ്റീവ് ഇഫക്റ്റുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ, നിരവധി ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ ഉപയോഗിച്ചാൽ മതിയാകും (ഇത് ഒരു പ്രശ്നമല്ല, കാരണം മോഡലുകൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള മിക്ക കേസുകളിലും, ഈ കൃതിയുടെ രചയിതാവിൻ്റെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഉചിതമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ മുതൽ. / പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കൽ / ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടുന്നത് വ്യക്തമാണ്, പ്രശസ്തി ഉൾപ്പെടാതെ കമ്പനികളിൽ നിലവിലുണ്ട്). കൂടാതെ, ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റയുടെ വിശ്വാസ്യതയെ ആശ്രയിച്ച് ഈ സ്രോതസ്സുകൾക്ക് ഭാരം നൽകാം. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പാത, തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാൾക്ക് അല്ലെങ്കിൽ പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അധിക ചിലവുകൾക്കൊപ്പം വരുന്നു. കൂടാതെ, പല മോഡലുകൾക്കും (ഉദാഹരണത്തിന്, സ്പോറസ്) അന്യായ ഇടപാടുകൾക്കും വിലയിരുത്തലുകൾക്കും എതിരെ സംരക്ഷണം ആവശ്യമാണ്. ഒരു സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയ പ്രശസ്തി അല്ലെങ്കിൽ OERM രീതികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ ഇത് പരിഹരിക്കാനാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, അത്തരം രീതികളിൽ നെഗറ്റീവ് അവലോകനങ്ങളോട് ഉടനടി പ്രതികരിക്കുന്നതും റേറ്റിംഗുകൾ/അവലോകനങ്ങളിൽ കൃത്രിമ പോസിറ്റീവ് പശ്ചാത്തലം സൃഷ്ടിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു. OERM രീതികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചെലവുകൾ പ്രശസ്തി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ് - കമ്പനിയെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം / കൂടുതൽ ഡാറ്റ, സേവനങ്ങൾ കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാണ്. സർട്ടിഫൈഡ് പ്രശസ്തി സാധാരണയായി റെപ്യൂട്ടേഷൻ സിസ്റ്റം തലത്തിലാണ് നടപ്പിലാക്കുന്നത് - ട്രിപ്പ്അഡ്‌വൈസറിൻ്റെ കാര്യത്തിലെന്നപോലെ - അതിനാൽ ഒരു കമ്പനിക്ക് ഇവിടെ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നത് ശരിയായ സംവിധാനമോ മോഡലോ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതാണ്.

കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത. മോഡലുകളുടെ തലത്തിൽ, അനുബന്ധ പരിമിതിയിൽ സംഭവിക്കുന്നു. പരിഗണിച്ച മോഡലുകളിൽ, പ്രതിഫലനം ഉപയോഗിക്കുന്നവയാണ് അദ്ദേഹത്തിന് ഏറ്റവും പ്രസക്തമായത് - ഇവയാണ് “വിതരണക്കാരനും ഇടനിലക്കാരനും”, “ഉപഭോക്താക്കളുടെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്നുള്ള പ്രശസ്തി”, “വിപണിയിൽ മത്സരിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങളുടെ മാതൃക”. അവിടെ നടത്തിയ കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ, ഫാൻ്റം ഏജൻ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - മറ്റ് ഏജൻ്റുമാരുടെ മനസ്സിൽ മാത്രം നിലനിൽക്കുന്ന ഏജൻ്റുകൾ (ഫാൻ്റം ഉൾപ്പെടെ, പ്രതിഫലനത്തിൻ്റെ റാങ്ക് നിർണ്ണയിക്കുന്നത്). അധിക കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് അധിക ശക്തി ആവശ്യമാണ്. അത്തരം ശേഷികൾ നൽകുന്നതിനുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന സേവനങ്ങളും പരിഗണനയിലുള്ള സാഹചര്യവുമായി നേരിട്ട് ബന്ധമില്ലാത്ത അവയ്ക്കുള്ള ആവശ്യകതകളും കാരണം (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപകരണ വലുപ്പങ്ങൾ, വെർച്വാലിറ്റി, ഡാറ്റ സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ), ഇത് നൽകാൻ പ്രയാസമാണ്. ചെലവുകളുടെ ചെലവ് കണക്കാക്കൽ. ഒരു കാര്യം മാത്രം ഉറപ്പിച്ചു പറയാൻ കഴിയും - കൂടുതൽ ഏജൻ്റുമാർ അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിഫലനത്തിൻ്റെ ഉയർന്ന റാങ്ക്, മോഡലിലെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്. അതിനാൽ, കുറഞ്ഞ എണ്ണം കളിക്കാർ (ഒലിഗോപോളി) ഉള്ള ഒരു മാർക്കറ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് റിഫ്ലെക്സീവ് മോഡലുകൾ ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ്.

മാറ്റങ്ങളുടെ ചെലവ്. പ്രോസസ്സ് തലത്തിൽ (എല്ലാ മോഡലുകളും ഉൾക്കൊള്ളാൻ സാധ്യതയുള്ളവ) ഉണ്ടാകുന്ന പരിമിതികളിലേക്ക് ഞങ്ങൾ തിരിയുകയാണെങ്കിൽ, മിക്കവാറും അവയെല്ലാം കമ്പനിയിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും - പ്രക്രിയകൾ, അവ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകൾ, വിവിധ ആന്തരിക ഘടനകൾ. ഈ മാറ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, കമ്പനി തന്നെ വലുതാണ് - അതനുസരിച്ച്, വലിയ കമ്പനി, പ്രശസ്തി മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാണ്. കൃത്യമായ വിലയിരുത്തലിനായി, ധാരാളം കമ്പനികളിൽ നിന്നുള്ള ഓഡിറ്റ് ഡാറ്റയും (സാധ്യമായ മാറ്റങ്ങളുടെ ചെലവ് കണക്കാക്കാൻ) പ്രായോഗിക നടപ്പാക്കൽ കേസുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റയും (വ്യക്തതയ്ക്കും തുടർന്നുള്ള പൊതുവൽക്കരണത്തിനും) ആവശ്യമാണ്. ഇവയെല്ലാം കൂടുതൽ ഗവേഷണത്തിനുള്ള മേഖലകളായിരിക്കാം.

ഫലം

ഈ വിഭാഗത്തിലെ ഫലം അവയുടെ അനുബന്ധ ആപ്ലിക്കേഷൻ ശുപാർശകളുള്ള മോഡലുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ആണ്. വിശകലനത്തിൻ്റെ ഫലങ്ങൾ അനുസരിച്ച്, കമ്പനിക്ക് ആവശ്യമായ സേവനങ്ങളുടെ വില, അതിൻ്റെ ആന്തരിക ഘടന, ബാഹ്യ പരിസ്ഥിതിയുടെ പാരാമീറ്ററുകൾ എന്നിവയാണ് ഇവിടെ പ്രധാന വശങ്ങൾ.

0. എല്ലാ മോഡലുകളും - വലിയ കമ്പനി, അതിൻ്റെ ആന്തരിക ഘടനയിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, മോഡലുകൾ അതിന് ബാധകമല്ല.

1. SPORAS - പ്രശസ്തി കണക്കാക്കാൻ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. പ്രശസ്തിയുള്ള സംവിധാനങ്ങൾക്കുള്ളിലെ കമ്പനികൾക്ക് നന്നായി ബാധകമാണ്, പ്രോസസ്സിംഗിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവിന് ആനുപാതികമായി ചെലവുകൾ ഉണ്ടാകുന്നു. സാങ്കേതിക നിർവ്വഹണത്തിന് നിരവധി മുൻവ്യവസ്ഥകൾ ആവശ്യമാണ്;

2. Schillo - നിർദ്ദിഷ്ട ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്, വില വിപണിയിലെ കളിക്കാരുടെ എണ്ണത്തിന് ആനുപാതികമാണ്. ഒളിഗോപോളികൾ അല്ലെങ്കിൽ നിച്ച് മാർക്കറ്റുകൾക്കായി. കൂടാതെ, റേറ്റിംഗ് സ്കെയിൽ ബൈനറി ആണ്, ഇത് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയില്ലായ്മയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു;

3. ഇ-ബേ മോഡൽ. ലളിതമായ സംഗ്രഹം - പ്രശസ്തി കണക്കാക്കാൻ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. പ്രശസ്തിയുള്ള സംവിധാനങ്ങൾക്കുള്ളിലെ കമ്പനികൾക്ക് നന്നായി ബാധകമാണ്, പ്രോസസ്സിംഗിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവിന് ആനുപാതികമായി ചെലവുകൾ ഉണ്ടാകുന്നു.

4. വിശ്വാസത്തിൻ്റെയും പ്രശസ്തിയുടെയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡൽ - പ്രശസ്തി കണക്കാക്കാൻ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. പ്രശസ്തിയുള്ള സംവിധാനങ്ങൾക്കുള്ളിലെ കമ്പനികൾക്ക് നന്നായി ബാധകമാണ്, പ്രോസസ്സിംഗിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവിന് ആനുപാതികമായി ചെലവുകൾ ഉണ്ടാകുന്നു. പങ്കാളികൾക്കിടയിലുള്ള കുത്തകകളുടെ കാര്യത്തിൽ, അപേക്ഷ അനുചിതമാണ്. കൂടാതെ, റേറ്റിംഗ് സ്കെയിൽ ബൈനറി ആണ്, ഇത് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയില്ലായ്മയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു;

5. ഒരു വിപണിയിൽ മത്സരിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങളുടെ മാതൃക - ഒളിഗോപോളി അല്ലെങ്കിൽ നിച് മാർക്കറ്റുകൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യം. കൂടുതൽ കളിക്കാർ, കുറവ് ബാധകമാണ്.

6. ഉപഭോക്തൃ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്നുള്ള പ്രശസ്തി (നോൺ-ഡൈനാമിക്) - ഒളിഗോപോളി അല്ലെങ്കിൽ നിച്ച് മാർക്കറ്റുകൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ്. കൂടുതൽ കളിക്കാർ, കുറവ് ബാധകമാണ്, കാരണം പ്രതിഫലനം ഉപയോഗിക്കുകയും നിർദ്ദിഷ്ട ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു, അത് കൂടുതൽ കളിക്കാർ ഉള്ളതിനാൽ കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാണ്.

7. ഉപഭോക്തൃ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്നുള്ള പ്രശസ്തി (ഡൈനാമിക്സിനൊപ്പം) - ഒളിഗോപോളി അല്ലെങ്കിൽ നിച്ച് മാർക്കറ്റുകൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യം. കൂടുതൽ കളിക്കാർ, കുറവ് ബാധകമാണ്.

8. ReMSA - പ്രശസ്തി കണക്കാക്കാൻ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. സിസ്റ്റത്തിനുള്ളിൽ ശേഖരിക്കപ്പെടാത്ത ഡാറ്റ കണക്കിലെടുക്കുന്നതിനാൽ, പ്രശസ്തി സംവിധാനത്തിനുള്ളിലെ കമ്പനികൾക്ക് മിതമായ രീതിയിൽ ബാധകമാണ്. മറ്റ് കമ്പനികളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, പ്രോസസ്സിംഗിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവിന് ആനുപാതികമായി ചെലവുകൾ ഉണ്ടാകുന്നു.

9. ട്രിപ്പ് അഡൈ്വസറിനായുള്ള സർട്ടിഫൈഡ് റെപ്യൂട്ടേഷൻ മോഡൽ - റെപ്യൂട്ടേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കുള്ളിലെ കമ്പനികൾക്കോ ​​കൌണ്ടർപാർട്ടികൾക്ക് പരസ്പരം വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു സ്ഥാപിത സംവിധാനമുള്ള മറ്റ് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്കോ. മറ്റ് ബിസിനസ്സ് വ്യവസ്ഥകൾക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, കൌണ്ടർപാർട്ടികൾ സ്വതന്ത്ര രൂപത്തിൽ പരസ്പരം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ) ഇത് ബാധകമല്ല.

മേശ 7. പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധികളുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണം

ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. പ്രതിനിധി സംവിധാനങ്ങൾ	നിരവധി എതിരാളികൾ	ചേർക്കുക. ed. പിന്തുണയിൽ ഗുണമേന്മയുള്ള ഡാൻ.
ലളിതമായ തുക/ശരാശരി	പുറത്ത്/അകത്ത്
	പുറത്ത്/അകത്ത്
	പുറത്ത്/അകത്ത്
	പുറത്ത്/അകത്ത്
കാൽക്. വിശ്വാസവും പ്രശസ്തിയും മാതൃക	പുറത്ത്/അകത്ത്
വിപണിയിൽ മത്സരിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ	പുറത്ത്/അകത്ത്
ഉപഭോക്താക്കളുടെ ദൃഷ്ടിയിൽ പ്രശസ്തി (സ്ഥിതി.)	പുറത്ത്/അകത്ത്
ഉപഭോക്താക്കളുടെ കണ്ണിലെ പ്രശസ്തി (ദിനം.)	പുറത്ത്/അകത്ത്
സർട്ടിഫിക്കറ്റ് പ്രതിനിധി ട്രിപ്പ് അഡ്വൈസറിനായി	പുറത്ത്/അകത്ത്

പദവികൾ:

പച്ച - നല്ല പ്രയോഗക്ഷമത

മഞ്ഞ - നിയന്ത്രണങ്ങൾ/ചെലവുകൾക്കൊപ്പം ബാധകം

ചുവപ്പ് - കാര്യമായ പരിമിതികൾ/ചെലവുകൾക്കൊപ്പം ബാധകമാണ്

ആശയങ്ങളുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൻ്റെ ഒന്നോ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു നിർദ്ദിഷ്ട മാതൃകയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ വെളിപ്പെടുത്തലും ആശയങ്ങളുടെ സ്പെസിഫിക്കേഷനും. കണക്ഷൻ്റെ ഒരു പ്രത്യേക വശം വസ്തുനിഷ്ഠമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന മോഡലിന് പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധികളുണ്ട്, അതിനപ്പുറം അതിൻ്റെ ഉപയോഗം തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, എന്നാൽ അതിൻ്റെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധിക്കുള്ളിൽ അതിന് ഇമേജറിയും വ്യക്തതയും പ്രത്യേകതയും മാത്രമല്ല, ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് മൂല്യവും ഉണ്ടായിരിക്കണം.

ഭൗതികലോകത്തിലെ കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രകടനങ്ങൾ കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ നിരവധി മാതൃകകളുടെ അസ്തിത്വത്തിലേക്ക് നയിച്ചു. ചരിത്രപരമായി, ഈ ബന്ധങ്ങളുടെ ഏത് മാതൃകയും രണ്ട് പ്രധാന തരം മോഡലുകളിൽ ഒന്നായി അല്ലെങ്കിൽ അവയുടെ സംയോജനമായി ചുരുക്കാം.

a) സമയ സമീപനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ (പരിണാമ മാതൃകകൾ). കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ താൽക്കാലിക വശങ്ങളിലാണ് ഇവിടെ പ്രധാന ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. ഒരു സംഭവം - "കാരണം" - മറ്റൊരു സംഭവത്തിന് കാരണമാകുന്നു - "ഇഫക്റ്റ്", അത് യഥാസമയം കാരണത്തേക്കാൾ പിന്നിലാണ് (ലാഗ്). ലാഗ് പരിണാമ സമീപനത്തിൻ്റെ മുഖമുദ്രയാണ്. കാരണവും ഫലവും പരസ്പരാശ്രിതമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു കാരണത്താൽ (ജെനിസിസ്) ഒരു പ്രഭാവം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പരാമർശം, നിയമാനുസൃതമാണെങ്കിലും, ഒരു കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധത്തിൻ്റെ നിർവചനത്തിൽ പുറത്തുനിന്നുള്ളതുപോലെ, പുറത്തുനിന്നുള്ളതുപോലെ അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. സത്തയെ ആഴത്തിൽ പിടിച്ചെടുക്കാതെ ഈ ബന്ധത്തിൻ്റെ ബാഹ്യ വശം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.

പരിണാമ സമീപനം എഫ്. ബേക്കൺ, ജെ. മിൽ തുടങ്ങിയവർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ഹ്യൂം ഉത്ഭവത്തെ അവഗണിച്ചു, കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ സ്വഭാവത്തെ നിരാകരിച്ചു, സംഭവങ്ങളുടെ ലളിതമായ ക്രമത്തിലേക്ക് കാര്യകാരണത്തെ ചുരുക്കി.

ബി) "ഇൻ്ററാക്ഷൻ" (ഘടനാപരമായ അല്ലെങ്കിൽ വൈരുദ്ധ്യാത്മക മോഡലുകൾ) എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ. പേരുകളുടെ അർത്ഥം ഞങ്ങൾ പിന്നീട് കണ്ടെത്തും. കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ഉറവിടം എന്ന നിലയിൽ പരസ്പര പ്രവർത്തനമാണ് ഇവിടെ പ്രധാന ശ്രദ്ധ. ഇടപെടൽ തന്നെ ഒരു കാരണമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. കാൻ്റ് ഈ സമീപനത്തിൽ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ ചെലുത്തി, പക്ഷേ കാര്യകാരണത്തോടുള്ള വൈരുദ്ധ്യാത്മക സമീപനം ഹെഗലിൻ്റെ കൃതികളിൽ അതിൻ്റെ വ്യക്തമായ രൂപം കൈവരിച്ചു. ആധുനിക സോവിയറ്റ് തത്ത്വചിന്തകരിൽ, ഈ സമീപനം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് ജി.എ. കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ഘടനാപരമായ മാതൃകകളിലൊന്നിന് ഭൗതികമായ വ്യാഖ്യാനം നൽകാൻ ശ്രമിച്ച സ്വെക്നിക്കോവ്.

നിലവിലുള്ളതും നിലവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ മോഡലുകൾ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ സംവിധാനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് വിയോജിപ്പുകളിലേക്ക് നയിക്കുകയും ദാർശനിക ചർച്ചകൾക്ക് അടിസ്ഥാനം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചർച്ചയുടെ തീവ്രതയും കാഴ്ചപ്പാടുകളുടെ ധ്രുവ സ്വഭാവവും അവയുടെ പ്രസക്തിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന ചില വിഷയങ്ങൾ നമുക്ക് എടുത്തുകാട്ടാം.

a) കാരണത്തിൻ്റെയും ഫലത്തിൻ്റെയും ഒരേസമയം പ്രശ്നം. ഇതാണ് പ്രധാന പ്രശ്നം. കാരണവും ഫലവും ഒരേ സമയമാണോ അതോ സമയത്തിൻ്റെ ഇടവേളയാൽ വേർതിരിക്കപ്പെടുന്നുണ്ടോ? കാരണവും ഫലവും ഒരേസമയം ആണെങ്കിൽ, കാരണം എന്തുകൊണ്ട് ഫലത്തിന് കാരണമാകുന്നു, തിരിച്ചും അല്ല? കാരണവും ഫലവും ഒരേസമയം ഇല്ലെങ്കിൽ, ഒരു "ശുദ്ധമായ" കാരണം ഉണ്ടാകുമോ, അതായത്. ഇതുവരെ സംഭവിച്ചിട്ടില്ലാത്ത ഒരു ഫലവുമില്ലാത്ത ഒരു കാരണം, കാരണത്തിൻ്റെ പ്രവർത്തനം അവസാനിച്ചപ്പോൾ "ശുദ്ധമായ" പ്രഭാവം, പക്ഷേ പ്രഭാവം ഇപ്പോഴും തുടരുന്നുണ്ടോ? കാരണവും ഫലവും തമ്മിലുള്ള ഇടവേളയിൽ, അവ സമയബന്ധിതമായി വേർപെടുത്തിയാൽ, മുതലായവ?

ബി) കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ അവ്യക്തതയുടെ പ്രശ്നം. ഒരേ കാരണം ഒരേ ഫലത്തിന് കാരണമാകുന്നുണ്ടോ, അതോ ഒരു കാരണത്തിന് നിരവധി സാധ്യതയുള്ളവയിൽ നിന്ന് എന്തെങ്കിലും പ്രഭാവം ഉണ്ടാകുമോ? പല കാരണങ്ങളാൽ ഒരേ ഫലം ഉണ്ടാകുമോ?

സി) അതിൻ്റെ കാരണത്തിൽ ഒരു ഫലത്തിൻ്റെ വിപരീത സ്വാധീനത്തിൻ്റെ പ്രശ്നം.

d) കാരണം, സന്ദർഭം, വ്യവസ്ഥകൾ എന്നിവ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം. ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ, കാരണവും അവസ്ഥയും റോളുകൾ മാറ്റാൻ കഴിയുമോ: കാരണം ഒരു അവസ്ഥയായി മാറുന്നു, അവസ്ഥ ഒരു കാരണമായി മാറുന്നു? കാരണം, സന്ദർഭം, അവസ്ഥ എന്നിവയുടെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ ബന്ധവും വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷതകളും എന്താണ്?

ഈ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള പരിഹാരം തിരഞ്ഞെടുത്ത മോഡലിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതായത്. ഒരു വലിയ പരിധി വരെ, "കാരണം", "ഇഫക്റ്റ്" എന്നിവയുടെ പ്രാരംഭ വിഭാഗങ്ങളിൽ എന്ത് ഉള്ളടക്കം ഉൾപ്പെടുത്തും. പല ബുദ്ധിമുട്ടുകളുടെയും നിർവചന സ്വഭാവം പ്രകടമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, "കാരണം" കൊണ്ട് എന്താണ് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഒരൊറ്റ ഉത്തരവുമില്ല. ചില ഗവേഷകർ ഒരു കാരണത്തെ ഒരു ഭൗതിക വസ്തുവായും മറ്റുള്ളവ ഒരു പ്രതിഭാസമായും മറ്റുള്ളവ അവസ്ഥയിലെ മാറ്റമായും മറ്റുള്ളവ ഒരു ഇടപെടലായും കരുതുന്നു.

മാതൃകാ പ്രാതിനിധ്യത്തിന് അപ്പുറത്തേക്ക് പോയി, കാരണ-ഫല ബന്ധത്തിന് പൊതുവായ, സാർവത്രിക നിർവചനം നൽകാനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ പ്രശ്നത്തിന് ഒരു പരിഹാരത്തിലേക്ക് നയിക്കില്ല. ഒരു ഉദാഹരണമായി, നമുക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന നിർവചനം ഉദ്ധരിക്കാം: “കാരണം എന്നത് പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ ഒരു ജനിതക ബന്ധമാണ്, അതിൽ ഒരു പ്രതിഭാസം, ചില വ്യവസ്ഥകളുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ, അനിവാര്യമായും സൃഷ്ടിക്കുകയും, കാരണമാവുകയും, പ്രഭാവം എന്ന മറ്റൊരു പ്രതിഭാസത്തെ ജീവസുറ്റതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ” ഈ നിർവചനം ഒട്ടുമിക്ക മോഡലുകൾക്കും ഔപചാരികമായി സാധുവാണ്, എന്നാൽ മോഡലിനെ ആശ്രയിക്കാതെ, അത് നേരിടുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയില്ല (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരേസമയം പ്രശ്നം) അതിനാൽ പരിമിതമായ സൈദ്ധാന്തിക-വൈജ്ഞാനിക മൂല്യമുണ്ട്.

മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ, ഭൂരിഭാഗം രചയിതാക്കളും ലോകത്തിൻ്റെ ആധുനിക ഭൗതിക ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് മുന്നോട്ടുപോകാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, ചട്ടം പോലെ, ജ്ഞാനശാസ്ത്രത്തിൽ കുറച്ച് ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുന്നു. അതേസമയം, ഞങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഇവിടെ പ്രധാനപ്പെട്ട രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്: കാര്യകാരണ സങ്കൽപ്പത്തിൽ നിന്ന് ആന്ത്രോപോമോർഫിസത്തിൻ്റെ ഘടകങ്ങളെ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലെ പ്രശ്നവും പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിലെ കാര്യകാരണമല്ലാത്ത ബന്ധങ്ങളുടെ പ്രശ്നവും. ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠമായ ദാർശനിക വിഭാഗമെന്ന നിലയിൽ കാര്യകാരണബന്ധത്തിന് ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠ സ്വഭാവം ഉണ്ടായിരിക്കണം എന്നതാണ് ആദ്യത്തെ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ സാരം. രണ്ടാമത്തെ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ സാരാംശം: പ്രകൃതിശാസ്ത്രത്തിലെ കാര്യകാരണബന്ധങ്ങൾ സാർവത്രികവും സാർവത്രികവുമാണെന്ന് നാം തിരിച്ചറിയണോ, അതോ അത്തരം ബന്ധങ്ങൾ പ്രകൃതിയിൽ പരിമിതമാണെന്നും കാര്യകാരണബന്ധം നിഷേധിക്കുകയും പരിധികൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കാരണമില്ലാത്ത തരത്തിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ ഉണ്ടെന്നും നാം പരിഗണിക്കണമോ? കാര്യകാരണ തത്വത്തിൻ്റെ പ്രയോഗം? കാര്യകാരണ തത്വം സാർവത്രികവും വസ്തുനിഷ്ഠവുമാണെന്നും അതിൻ്റെ പ്രയോഗത്തിന് നിയന്ത്രണങ്ങളൊന്നും അറിയില്ലെന്നും ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു.

അതിനാൽ, കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ചില പ്രധാന വശങ്ങളും സവിശേഷതകളും വസ്തുനിഷ്ഠമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന രണ്ട് തരം മോഡലുകൾ ഒരു പരിധിവരെ വൈരുദ്ധ്യത്തിലാണ്, കാരണം അവ ഒരേസമയം, അവ്യക്തത മുതലായവ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ പരിഹരിക്കുന്നു, എന്നാൽ അതേ സമയം, കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ചില വശങ്ങൾ വസ്തുനിഷ്ഠമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, അവ പരസ്പര ബന്ധത്തിലായിരിക്കണം. ഈ കണക്ഷൻ തിരിച്ചറിയുകയും മോഡലുകൾ പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ആദ്യ ചുമതല.

മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധി

പരിണാമ തരം മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധി സ്ഥാപിക്കാൻ നമുക്ക് ശ്രമിക്കാം. പരിണാമ മാതൃകകളെ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്ന കാര്യകാരണ ശൃംഖലകൾക്ക് ട്രാൻസിറ്റിവിറ്റിയുടെ സ്വഭാവമുണ്ട്. ഇവൻ്റ് A ആണ് ബി ഇവൻ്റിൻ്റെ കാരണമെങ്കിൽ (B ആണ് A യുടെ അനന്തരഫലം), അതാകട്ടെ, ഇവൻ്റ് C യുടെ കാരണമാണെങ്കിൽ, ഇവൻ്റ് A ആണ് C. A → B ഉം B → C ഉം ആണെങ്കിൽ , പിന്നെ A → C. ഇങ്ങനെ, ഏറ്റവും ലളിതമായ കാരണ-പ്രഭാവ ശൃംഖലകൾ രൂപപ്പെടുന്നു. ഇവൻ്റ് ബി ഒരു സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു കാരണമായും മറ്റൊന്നിൽ അനന്തരഫലമായും പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം. ഈ പാറ്റേൺ എഫ്. ഏംഗൽസ് രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്: “... കാരണവും ഫലവും ഒരു പ്രത്യേക കേസിൽ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ മാത്രം അർത്ഥമുള്ള പ്രതിനിധാനങ്ങളാണ്. മൊത്തത്തിൽ, ഈ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ സാർവത്രിക ഇടപെടലിൻ്റെ പ്രതിനിധാനത്തിൽ ഒത്തുചേരുകയും പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിൽ കാരണങ്ങളും ഫലങ്ങളും നിരന്തരം സ്ഥലങ്ങൾ മാറ്റുന്നു; ഇവിടെ അല്ലെങ്കിൽ ഇപ്പോഴുള്ള ഒരു കാരണം അവിടെ അല്ലെങ്കിൽ അപ്പോൾ ഒരു ഫലമായി മാറുന്നു" (വാല്യം 20, പേജ് 22).

ട്രാൻസിറ്റിവിറ്റി പ്രോപ്പർട്ടി കാര്യകാരണ ശൃംഖലയുടെ വിശദമായ വിശകലനം അനുവദിക്കുന്നു. അന്തിമ ശൃംഖലയെ ലളിതമായ കാരണ-പ്രഭാവ ലിങ്കുകളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. A ആണെങ്കിൽ, A → B 1, B 1 → B 2,..., B n → C. എന്നാൽ ഒരു പരിമിതമായ കാരണ-പ്രഭാവ ശൃംഖലയ്ക്ക് അനന്തമായ വിഭജനത്തിൻ്റെ ഗുണമുണ്ടോ? N എന്ന പരിമിത ശൃംഖലയിലെ ലിങ്കുകളുടെ എണ്ണം അനന്തതയിലേക്ക് നയിക്കുമോ?

ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് മാറ്റങ്ങളെ ഗുണപരമായവയിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിനുള്ള നിയമത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അന്തിമ കാരണ-ഫല ശൃംഖല വിഭജിക്കുമ്പോൾ, ശൃംഖലയിലെ വ്യക്തിഗത ലിങ്കുകളുടെ അത്തരം ഉള്ളടക്കം ഞങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കും, അത് കൂടുതൽ വിഭജനം അർത്ഥശൂന്യമാകും. ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് മാറ്റങ്ങളെ ഗുണപരമായ മാറ്റങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള നിയമത്തെ നിഷേധിക്കുന്ന അനന്തമായ വിഭജനത്തെ ഹെഗൽ "മോശമായ അനന്തത" എന്ന് വിളിച്ചു.

ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് മാറ്റങ്ങളുടെ പരിവർത്തനം ഗുണപരമായവയിലേക്ക് മാറുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഗ്രാഫൈറ്റിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം വിഭജിക്കുമ്പോൾ. ഒരു മോണോ ആറ്റോമിക് വാതകം ഉണ്ടാകുന്നതുവരെ തന്മാത്രകൾ വേർതിരിക്കുമ്പോൾ, രാസഘടന മാറില്ല. ഒരു പദാർത്ഥത്തിൻ്റെ രാസഘടന മാറ്റാതെ കൂടുതൽ വിഭജനം സാധ്യമല്ല, കാരണം അടുത്ത ഘട്ടം കാർബൺ ആറ്റങ്ങളുടെ വിഭജനമാണ്. ഇവിടെ, ഫിസിക്കോകെമിക്കൽ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, അളവ് മാറ്റങ്ങൾ ഗുണപരമായവയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

എഫ്. ഏംഗൽസിൻ്റെ മേൽപ്പറഞ്ഞ പ്രസ്താവന, കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനം ഇച്ഛാശക്തിയുടെ സ്വതസിദ്ധമായ പ്രകടനമല്ല, അവസരത്തിൻ്റെ ഇംഗിതമല്ല, ദൈവിക വിരലല്ല, മറിച്ച് സാർവത്രിക ഇടപെടലാണ് എന്ന ആശയം വ്യക്തമായി കാണിക്കുന്നു. പ്രകൃതിയിൽ, ചലനത്തിൻ്റെ സ്വാഭാവിക ആവിർഭാവവും നാശവും ഇല്ല, ഒരു ഭൗതിക വസ്തുവിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ദ്രവ്യത്തിൻ്റെ ഒരു തരത്തിലുള്ള ചലനത്തിൻ്റെ പരസ്പര പരിവർത്തനങ്ങളുണ്ട്, കൂടാതെ ഈ പരിവർത്തനങ്ങൾ ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിലൂടെയല്ലാതെ സംഭവിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇടപെടൽ മൂലമുണ്ടാകുന്ന അത്തരം പരിവർത്തനങ്ങൾ പുതിയ പ്രതിഭാസങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു, സംവദിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുടെ അവസ്ഥ മാറ്റുന്നു.

ഇടപെടൽ സാർവത്രികവും കാരണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനവുമാണ്. ഹെഗൽ ശരിയായി സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, "ഇടപെടൽ അതിൻ്റെ പൂർണ്ണവികസനത്തിൽ പ്രതിപാദിക്കുന്ന ഒരു കാര്യകാരണബന്ധമാണ്." എഫ്. ഏംഗൽസ് ഈ ആശയം കൂടുതൽ വ്യക്തമായി രൂപപ്പെടുത്തി: "ആധുനിക പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് ചലിക്കുന്ന ദ്രവ്യത്തെ മൊത്തത്തിൽ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ നമുക്ക് ആദ്യം ദൃശ്യമാകുന്നത് ഇടപെടൽ ആണ്... അങ്ങനെ, പ്രകൃതി ശാസ്ത്രം അത് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു ... സംവേദനം എന്നത് കാര്യങ്ങളുടെ ഒരു യഥാർത്ഥ കാരണമാണ്. ഈ ഇടപെടലിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവിനേക്കാൾ കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് പോകാൻ നമുക്ക് കഴിയില്ല, കാരണം ഇതിന് പിന്നിൽ കൂടുതലൊന്നും അറിയാനില്ല" (വാല്യം 20, പേജ് 546).

പരസ്പര പ്രവർത്തനമാണ് കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനമായതിനാൽ, രണ്ട് ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തനം നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം, അതിൻ്റെ ഡയഗ്രം ചിത്രം 2 ൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നു. 1. ഈ ഉദാഹരണം ന്യായവാദത്തിൻ്റെ സാമാന്യതയെ ലംഘിക്കുന്നില്ല, കാരണം പല വസ്തുക്കളുടെയും ഇടപെടൽ ജോടിയാക്കിയ ഇടപെടലുകളായി ചുരുക്കുകയും സമാനമായ രീതിയിൽ പരിഗണിക്കുകയും ചെയ്യാം.

പരസ്പരം ഇടപെടുമ്പോൾ രണ്ട് വസ്തുക്കളും ഒരേസമയം പരസ്പരം സ്വാധീനിക്കുന്നതായി കാണാൻ എളുപ്പമാണ് (പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ പരസ്പരബന്ധം). ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, സംവദിക്കുന്ന ഓരോ വസ്തുക്കളുടെയും അവസ്ഥ മാറുന്നു. ഇടപെടൽ ഇല്ല - അവസ്ഥ മാറ്റമില്ല. അതിനാൽ, സംവദിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും വസ്തുവിൻ്റെ അവസ്ഥയിലെ മാറ്റം കാരണത്തിൻ്റെ ഭാഗിക അനന്തരഫലമായി കണക്കാക്കാം - ഇടപെടൽ. എല്ലാ വസ്തുക്കളുടെയും മൊത്തത്തിലുള്ള അവസ്ഥയിലെ മാറ്റം പൂർണ്ണമായ അനന്തരഫലമായി മാറും.

പരിണാമ മാതൃകയുടെ പ്രാഥമിക ലിങ്കിൻ്റെ അത്തരമൊരു കാരണ-പ്രഭാവ മാതൃക ഘടനാപരമായ (വൈരുദ്ധ്യാത്മക) വിഭാഗത്തിൽ പെട്ടതാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്. G.A വികസിപ്പിച്ച സമീപനത്തിലേക്ക് ഈ മാതൃക കുറയ്ക്കുന്നില്ലെന്ന് ഊന്നിപ്പറയേണ്ടതാണ്. Svechnikov, അന്വേഷണത്തിൽ മുതൽ ജി.എ. Svechnikov, V.G പ്രകാരം. ഇവാനോവ് മനസ്സിലാക്കി, "... ഒന്നോ അതിലധികമോ സംവദിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുടെ മാറ്റം അല്ലെങ്കിൽ ഇടപെടലിൻ്റെ സ്വഭാവത്തിലുള്ള മാറ്റം, അതിൻ്റെ തകർച്ച അല്ലെങ്കിൽ പരിവർത്തനം വരെ." സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ മാറ്റത്തെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഇത് ജി.എ. Svechnikov അതിനെ ഒരു നോൺ-കാരണമായ തരത്തിലുള്ള കണക്ഷനായി തരംതിരിച്ചു.

അതിനാൽ, പരിണാമ മാതൃകകൾ, ഒരു പ്രാഥമിക, പ്രാഥമിക ലിങ്ക് എന്ന നിലയിൽ, സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ ഇടപെടലിനെയും മാറ്റത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഘടനാപരമായ (വൈരുദ്ധ്യാത്മക) മാതൃക ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിച്ചു. കുറച്ച് കഴിഞ്ഞ് ഞങ്ങൾ ഈ മോഡലുകളുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൻ്റെ വിശകലനത്തിലേക്കും പരിണാമ മാതൃകയുടെ ഗുണങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തിലേക്കും മടങ്ങും. എഫ്. ഏംഗൽസിൻ്റെ കാഴ്ചപ്പാടിന് അനുസൃതമായി, വസ്തുനിഷ്ഠ യാഥാർത്ഥ്യത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന പരിണാമ മാതൃകകളിലെ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ മാറ്റം സംഭവിക്കുന്നത് സംഭവങ്ങളുടെ ലളിതമായ ക്രമം കൊണ്ടല്ല (ഡി. ഹ്യൂമിലെന്നപോലെ) എന്ന കാര്യം ഇവിടെ നാം ശ്രദ്ധിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇടപെടൽ (ജനനം) വഴി സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട സോപാധികതയിലേക്ക്. അതിനാൽ, പരിണാമ മാതൃകകളിലെ കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ നിർവചനത്തിൽ ജനറേഷൻ (ജെനിസിസ്) പരാമർശങ്ങൾ അവതരിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവ ഈ ബന്ധങ്ങളുടെ വസ്തുനിഷ്ഠ സ്വഭാവത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയും നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

അത്തിപ്പഴം. 2.കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ (വൈരുദ്ധ്യാത്മക) മാതൃക

നമുക്ക് ഘടനാപരമായ മാതൃകയിലേക്ക് മടങ്ങാം. അതിൻ്റെ ഘടനയിലും അർത്ഥത്തിലും, അത് വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ ആദ്യ നിയമവുമായി പൂർണ്ണമായും യോജിക്കുന്നു - വ്യാഖ്യാനിച്ചാൽ, ഐക്യത്തിൻ്റെയും എതിർപ്പിൻ്റെ പോരാട്ടത്തിൻ്റെയും നിയമം:

– ഐക്യം- വസ്തുക്കളുടെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൽ (ഇൻ്ററാക്ഷൻ) നിലനിൽപ്പായി;

– വിപരീതങ്ങൾ- പരസ്പരവിരുദ്ധമായ പ്രവണതകളും സംവേദനം മൂലമുണ്ടാകുന്ന സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ സവിശേഷതകളും എന്ന നിലയിൽ;

– യുദ്ധം- ഒരു ഇടപെടലായി;

– വികസനം- സംവദിക്കുന്ന ഓരോ ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെയും അവസ്ഥയിലെ മാറ്റമായി.

അതിനാൽ, ഒരു കാരണമായി ഇടപെടുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ മാതൃകയെ കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ വൈരുദ്ധ്യാത്മക മാതൃക എന്നും വിളിക്കാം. ഘടനാപരമായ മാതൃകയുടെയും വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ ആദ്യ നിയമത്തിൻ്റെയും സാമ്യത്തിൽ നിന്ന്, മനുഷ്യ മനസ്സിൽ ഉണ്ടാകുന്ന ആത്മനിഷ്ഠ വൈരുദ്ധ്യാത്മക വൈരുദ്ധ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, പ്രകൃതിയിലെ തന്നെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ വൈരുദ്ധ്യാത്മക വൈരുദ്ധ്യങ്ങളുടെ പ്രതിഫലനമായി കാര്യകാരണം പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് പിന്തുടരുന്നു. കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃക പ്രകൃതിയുടെ വസ്തുനിഷ്ഠമായ വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ പ്രതിഫലനമാണ്.

കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയുടെ പ്രയോഗം വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു ഉദാഹരണം നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം. ഈ മാതൃക ഉപയോഗിച്ച് വിശദീകരിക്കുന്ന അത്തരം ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൽ (ഭൗതികശാസ്ത്രം, രസതന്ത്രം മുതലായവ) ധാരാളം കണ്ടെത്താൻ കഴിയും, കാരണം "ഇൻ്ററാക്ഷൻ" എന്ന ആശയം പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൽ അടിസ്ഥാനപരമാണ്.

നമുക്ക് രണ്ട് പന്തുകളുടെ ഒരു ഇലാസ്റ്റിക് കൂട്ടിയിടി ഉദാഹരണമായി എടുക്കാം: ഒരു ചലിക്കുന്ന പന്ത് A, ഒരു സ്റ്റേഷണറി ബോൾ B. കൂട്ടിയിടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഓരോ പന്തിൻ്റെയും അവസ്ഥ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് Ca, Cb (മോമെൻ്റം, ഗതികോർജ്ജം മുതലായവ) ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്. ). കൂട്ടിയിടിക്ക് (ഇൻ്ററാക്ഷൻ) ശേഷം, ഈ പന്തുകളുടെ അവസ്ഥകൾ മാറി. നമുക്ക് പുതിയ സംസ്ഥാനങ്ങളായ C"a, C"b എന്നിവ സൂചിപ്പിക്കാം. സ്റ്റേറ്റുകളിലെ മാറ്റത്തിൻ്റെ കാരണം (Ca → C"a, Cb → C"b) പന്തുകളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തനമാണ് ( കൂട്ടിയിടി); ഈ കൂട്ടിയിടിയുടെ അനന്തരഫലം ഓരോ പന്തിൻ്റെയും അവസ്ഥയിൽ ഒരു മാറ്റമായിരുന്നു.

ഇതിനകം സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ പരിണാമ മാതൃകയ്ക്ക് കാര്യമായ പ്രയോജനമില്ല, കാരണം ഞങ്ങൾ ഒരു കാര്യകാരണ ശൃംഖലയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടല്ല, മറിച്ച് ഒരു പ്രാഥമിക കാരണ-പ്രഭാവ ലിങ്ക് ഉപയോഗിച്ചാണ്, അതിൻ്റെ ഘടനയെ പരിണാമ മാതൃകയിലേക്ക് ചുരുക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇത് കാണിക്കുന്നതിന്, പരിണാമ മാതൃകയുടെ സ്ഥാനത്ത് നിന്നുള്ള ഒരു വിശദീകരണത്തോടെ നമുക്ക് ഈ ഉദാഹരണം ചിത്രീകരിക്കാം: " കൂട്ടിയിടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, പന്ത് എ നിശ്ചലമായിരുന്നു, അതിനാൽ അതിൻ്റെ ചലനത്തിന് കാരണം B ബോൾ ആണ്, അത് തട്ടിയതാണ്." ഇവിടെ ബോൾ B ആണ് കാരണം, പന്ത് A യുടെ ചലനം ഫലമാണ്. എന്നാൽ അതേ സ്ഥാനങ്ങളിൽ നിന്ന്, ഇനിപ്പറയുന്ന വിശദീകരണം നൽകാം: “ കൂട്ടിയിടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, B പന്ത് ഒരു നേരായ പാതയിലൂടെ ഒരേപോലെ നീങ്ങുകയായിരുന്നു. പന്ത് എ ഇല്ലായിരുന്നുവെങ്കിൽ, പന്ത് ബിയുടെ ചലനത്തിൻ്റെ സ്വഭാവം മാറില്ലായിരുന്നു. ഇവിടെ കാരണം ഇതിനകം ബോൾ എ ആണ്, പ്രഭാവം ബോൾ ബിയുടെ അവസ്ഥയാണ്. മുകളിലെ ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു:

a) പരിണാമ മാതൃക അതിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധിക്കപ്പുറം പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ആത്മനിഷ്ഠത: കാരണം ബോൾ എ അല്ലെങ്കിൽ ബോൾ ബി ആകാം; പരിണാമ മാതൃക പരിണതഫലത്തിൻ്റെ ഒരു പ്രത്യേക ശാഖ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അതിൻ്റെ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് ഈ സാഹചര്യത്തിന് കാരണം;

b) ഒരു സാധാരണ എപ്പിസ്റ്റമോളജിക്കൽ പിശക്. പരിണാമ മാതൃകയുടെ സ്ഥാനത്ത് നിന്ന് മുകളിലുള്ള വിശദീകരണങ്ങളിൽ, ഒരേ തരത്തിലുള്ള ഭൗതിക വസ്തുക്കളിൽ ഒന്ന് "സജീവ" തത്വമായും മറ്റൊന്ന് "നിഷ്ക്രിയ" തത്വമായും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പന്തുകളിലൊന്ന് ഒരു വ്യക്തിയെപ്പോലെ “പ്രവർത്തനം”, “ഇഷ്ടം”, “ആഗ്രഹം” എന്നിവയാൽ (മറ്റൊന്നുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ) ഉള്ളതാണെന്ന് ഇത് മാറുന്നു. അതിനാൽ, ഈ "ഇച്ഛ" യ്ക്ക് നന്ദി മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾക്ക് കാര്യകാരണബന്ധം ഉണ്ടാകുന്നത്. അത്തരമൊരു ജ്ഞാനശാസ്ത്രപരമായ പിശക് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ മാതൃക മാത്രമല്ല, ജീവിക്കുന്ന മനുഷ്യ സംഭാഷണത്തിൽ അന്തർലീനമായ ചിത്രങ്ങളും, സങ്കീർണ്ണമായ കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളുടെ സാധാരണ മനഃശാസ്ത്രപരമായ കൈമാറ്റവും (ഞങ്ങൾ അതിനെക്കുറിച്ച് ചുവടെ സംസാരിക്കും) ഒരു ലളിതമായ കാരണത്തിലേക്ക്-ഒപ്പം - പ്രഭാവം ലിങ്ക്. ഒരു പരിണാമ മാതൃക അതിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധിക്കപ്പുറം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ അത്തരം പിശകുകൾ വളരെ സാധാരണമാണ്. കാരണത്തിൻ്റെ ചില നിർവചനങ്ങളിൽ അവ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്: “അതിനാൽ, ഒരു വസ്തുവിൻ്റെ മറ്റൊരു ഫലത്തെ ഫലമായാണ് കാര്യകാരണം നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നത്, അതിൽ ആദ്യത്തെ ഒബ്‌ജക്റ്റിലെ (കാരണം) മാറ്റം മറ്റൊരു വസ്തുവിലെ മാറ്റത്തിന് മുമ്പുള്ളതും ആവശ്യമുള്ളതും അവ്യക്തവുമായ രീതിയിൽ മറ്റൊന്നിൽ ഒരു മാറ്റത്തിന് കാരണമാകുന്നു. വസ്തു (പ്രഭാവം)." ഈ നിർവചനത്തോട് യോജിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്, കാരണം പരസ്പര പ്രവർത്തന സമയത്ത് (പരസ്പര പ്രവർത്തനം!) വസ്തുക്കൾ ഒരേസമയം രൂപഭേദം വരുത്തരുത്, മറിച്ച് ഒന്നിനുപുറകെ ഒന്നായി മാറേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് വ്യക്തമല്ല? ഏത് വസ്തുവാണ് ആദ്യം രൂപഭേദം വരുത്തേണ്ടത്, രണ്ടാമത്തേത് രൂപഭേദം വരുത്തണം (മുൻഗണനാ പ്രശ്നം)?

മോഡൽ ഗുണങ്ങൾ

കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഗുണങ്ങൾ എന്താണെന്ന് നമുക്ക് ഇപ്പോൾ പരിഗണിക്കാം. അവയിൽ ഇനിപ്പറയുന്നവ നമുക്ക് ശ്രദ്ധിക്കാം: വസ്തുനിഷ്ഠത, സാർവത്രികത, സ്ഥിരത, അവ്യക്തത.

വസ്തുനിഷ്ഠതസംവേദനാത്മക വസ്തുക്കളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഇടപെടൽ ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠമായ കാരണമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന വസ്തുതയിലാണ് കാര്യകാരണം പ്രകടമാകുന്നത്. തുല്യമായ.ഇവിടെ നരവംശ വ്യാഖ്യാനത്തിന് ഇടമില്ല. ബഹുമുഖതകാരണം, കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനം എപ്പോഴും കിടക്കുന്നു ഇടപെടൽ.പാരസ്പര്യം സാർവത്രികമായിരിക്കുന്നതുപോലെ കാര്യകാരണബന്ധവും സാർവത്രികമാണ്. സ്ഥിരതകാരണവും ഫലവും (സംസ്‌ഥാനങ്ങളുടെ ഇടപെടലും മാറ്റവും) സമയബന്ധിതമായി യോജിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും അവ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു വ്യത്യസ്ത വശങ്ങൾകാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങൾ. പ്രതിപ്രവർത്തനം എന്നത് വസ്തുക്കളുടെ സ്പേഷ്യൽ കണക്ഷൻ, അവസ്ഥയിലെ മാറ്റം - സമയബന്ധിതമായി ഇടപെടുന്ന ഓരോ വസ്തുക്കളുടെയും അവസ്ഥകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം.

കൂടാതെ, ഘടനാപരമായ മാതൃക സ്ഥാപിക്കുന്നു അവ്യക്തമായ കണക്ഷൻപരസ്പര ബന്ധത്തിൻ്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര വിവരണ രീതി പരിഗണിക്കാതെ, കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളിൽ. കൂടാതെ, ഘടനാപരമായ മാതൃക, വസ്തുനിഷ്ഠവും സാർവത്രികവും ആയതിനാൽ, പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിലെ ഇടപെടലുകളുടെ സ്വഭാവത്തിന് നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഏർപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ഈ മോഡലിൻ്റെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ, തൽക്ഷണ ദീർഘ- അല്ലെങ്കിൽ ഹ്രസ്വ-ദൂര പ്രവർത്തനവും ഏതെങ്കിലും പരിമിതമായ വേഗതകളുമായുള്ള ഇടപെടലും സാധുവാണ്. കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ അത്തരമൊരു പരിമിതി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നത് ഒരു സാധാരണ മെറ്റാഫിസിക്കൽ സിദ്ധാന്തമായിരിക്കും, ഒരിക്കൽ എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ സ്വഭാവം പ്രസ്താവിക്കുകയും തത്ത്വചിന്തയുടെ ഭാഗത്ത് ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിലും മറ്റ് ശാസ്ത്രങ്ങളിലും സ്വാഭാവിക തത്വശാസ്ത്ര ചട്ടക്കൂട് അടിച്ചേൽപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. , അല്ലെങ്കിൽ ഇത് മോഡലിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധികളെ പരിമിതപ്പെടുത്തും, അത്തരമൊരു മോഡലിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ വളരെ മിതമായിരിക്കും.

ഇടപെടലുകളുടെ പ്രചാരണ വേഗതയുടെ പരിമിതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിഷയങ്ങളിൽ ഇവിടെ താമസിക്കുന്നത് ഉചിതമായിരിക്കും. നമുക്ക് ഒരു ഉദാഹരണം നോക്കാം. രണ്ട് സ്റ്റേഷനറി ചാർജുകൾ ഉണ്ടാകട്ടെ. ചാർജുകളിലൊന്ന് ആക്സിലറേഷനുമായി നീങ്ങാൻ തുടങ്ങിയാൽ, വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗം കാലതാമസത്തോടെ രണ്ടാമത്തെ ചാർജിനെ സമീപിക്കും. ഈ ഉദാഹരണം ഘടനാപരമായ മാതൃകയ്ക്കും, പ്രത്യേകിച്ച്, പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ പരസ്പര ബന്ധത്തിൻ്റെ സ്വത്തിനും വിരുദ്ധമല്ലേ, കാരണം അത്തരം ഇടപെടലിലൂടെ ചാർജുകൾ അസമമായ സ്ഥാനത്താണ്? ഇല്ല, അത് വിരുദ്ധമല്ല. ഈ ഉദാഹരണം ഒരു ലളിതമായ ഇടപെടലിനെ വിവരിക്കുന്നില്ല, മറിച്ച് മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ലിങ്കുകൾ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു കാരണ ശൃംഖലയാണ്.

1. ഒരു വസ്തുവുമായുള്ള ആദ്യ ചാർജിൻ്റെ പ്രതിപ്രവർത്തനം, അത് അതിൻ്റെ ത്വരിതപ്പെടുത്തലിന് കാരണമാകുന്നു. ഈ പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ഫലം ചാർജിനെ സ്വാധീനിച്ച ഉറവിടത്തിൻ്റെ അവസ്ഥയിലെ മാറ്റമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഈ സ്രോതസ്സിലൂടെ ഊർജ്ജത്തിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം നഷ്ടപ്പെടുന്നത്, ആദ്യ ചാർജിൻ്റെ അവസ്ഥയിലും (ത്വരണം) രൂപത്തിലും മാറ്റം. വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗം, അതിൻ്റെ ത്വരിതഗതിയിലുള്ള ചലനത്തിനിടയിൽ ആദ്യത്തെ ചാർജ്ജ് പുറപ്പെടുവിച്ചത്.

2. ആദ്യത്തെ ചാർജ്ജ് പുറപ്പെടുവിക്കുന്ന ഒരു വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗത്തിൻ്റെ പ്രചരണ പ്രക്രിയ.

3. ഒരു വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗവുമായി രണ്ടാമത്തെ ചാർജിൻ്റെ പ്രതിപ്രവർത്തന പ്രക്രിയ. രണ്ടാമത്തെ ചാർജിൻ്റെ ത്വരണം, പ്രാഥമിക വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗത്തിൻ്റെ വിസരണം, രണ്ടാമത്തെ ചാർജിലൂടെ ഒരു വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗത്തിൻ്റെ ഉദ്വമനം എന്നിവയാണ് പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ഫലം.

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, നമുക്ക് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഇടപെടലുകൾ ഉണ്ട്, അവയിൽ ഓരോന്നും കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയുമായി യോജിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഘടനാപരമായ മാതൃക ക്ലാസിക്കൽ, ആപേക്ഷിക സിദ്ധാന്തങ്ങളുമായി മികച്ച യോജിപ്പിലാണ്, കൂടാതെ പരസ്പര പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പ്രചാരണത്തിൻ്റെ പരിമിതമായ വേഗത കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയ്ക്ക് അടിസ്ഥാനപരമായി ആവശ്യമില്ല.

കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ജീർണ്ണത പ്രതിപ്രവർത്തനങ്ങളെ ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു, അതിന് വിരുദ്ധമല്ല. വസ്തുക്കളുടെ സമന്വയം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, വസ്തുക്കൾ തമ്മിലുള്ള താരതമ്യേന സുസ്ഥിരമായ ഒരു ബന്ധം ഒന്നുകിൽ ഒരു പ്രത്യേക തരം ഇടപെടലായി നശിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ അത്തരം ഒരു ബന്ധം പരസ്പര പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ഫലമായി രൂപം കൊള്ളുന്നു.

ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങൾ (അതുപോലെ ക്ലാസിക്കൽ) "ഇൻ്ററാക്ഷൻ", "സ്റ്റേറ്റ്" എന്നീ വിഭാഗങ്ങൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, പ്രകൃതിശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ ഈ മേഖലയിൽ ഘടനാപരമായ മാതൃക അടിസ്ഥാനപരമായി ബാധകമാണ്. ചിലപ്പോഴൊക്കെ നേരിടേണ്ടിവരുന്ന ബുദ്ധിമുട്ടുകൾക്ക് കാരണം, നമ്മുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, അവയ്ക്ക് നന്നായി വികസിപ്പിച്ച ഗണിതശാസ്ത്ര ഔപചാരികതയുണ്ടെങ്കിലും, ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങൾ ഇതുവരെ പൂർണ്ണമായി വികസിപ്പിക്കുകയും ആശയപരമായ വ്യാഖ്യാനത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പരിഷ്കരിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്തിട്ടില്ല.

ഉദാഹരണത്തിന്, എഫ്-ഫംഗ്ഷൻ്റെ വ്യാഖ്യാനത്തെക്കുറിച്ച് മരിയോ ബംഗ് എഴുതുന്നു:
“ചിലർ ψ ഫംഗ്‌ഷൻ ചില വ്യക്തിഗത സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്കും മറ്റുചിലർ സമാന സിസ്റ്റങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ അല്ലെങ്കിൽ സാധ്യതയുള്ള ചില സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സമന്വയത്തിലേക്കും ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നു, മറ്റുള്ളവർ ψ-പ്രവർത്തനത്തെ ഞങ്ങളുടെ വിവരങ്ങളുടെ അളവുകോലായി കണക്കാക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മാക്രോസിസ്റ്റം അടങ്ങുന്ന ചില വ്യക്തിഗത സമുച്ചയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ആത്മവിശ്വാസത്തിൻ്റെ അളവ്. ഒരു ഉപകരണം, അല്ലെങ്കിൽ, അവസാനമായി, ഒരേപോലെ തയ്യാറാക്കിയ നിരവധി മൈക്രോസിസ്റ്റമുകളിൽ നിർമ്മിച്ച അളവുകളുടെ ഒരു കാറ്റലോഗ് എന്ന നിലയിൽ. ψ-ഫംഗ്ഷൻ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുള്ള അത്തരം വൈവിധ്യമാർന്ന ഓപ്ഷനുകൾ മൈക്രോവേൾഡിൻ്റെ പ്രതിഭാസങ്ങളെ കർശനമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.

ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങൾ രൂപീകരണത്തിൻ്റെയും വികാസത്തിൻ്റെയും ഘട്ടത്തിലാണെന്നും ക്ലാസിക്കൽ സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ ആന്തരിക സമ്പൂർണ്ണ സ്വഭാവത്തിൻ്റെ തലത്തിൽ എത്തിയിട്ടില്ലെന്നുമുള്ള സൂചനകളിൽ ഒന്നാണിത്.

എന്നാൽ ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ രൂപീകരണത്തിൻ്റെ പ്രശ്നങ്ങൾ ψ- ഫംഗ്ഷൻ്റെ വ്യാഖ്യാനം മാത്രമല്ല തെളിയിക്കുന്നത്. ആപേക്ഷിക മെക്കാനിക്സും ഇലക്ട്രോഡൈനാമിക്സും ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ സമ്പൂർണ്ണ സിദ്ധാന്തങ്ങളായി തോന്നുമെങ്കിലും, പല കാരണങ്ങളാൽ ഈ സിദ്ധാന്തങ്ങളും വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും ആന്തരിക ബുദ്ധിമുട്ടുകളും ഒഴിവാക്കിയിട്ടില്ലെന്ന് ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം കാണിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇലക്ട്രോഡൈനാമിക്സിൽ വൈദ്യുതകാന്തിക പിണ്ഡത്തിൻ്റെ പ്രശ്നം, ചാർജ് റേഡിയേഷൻ്റെ പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ പ്രശ്നം മുതലായവയുണ്ട്. മുൻകാല സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങളിലെ പരാജയങ്ങളും മൈക്രോവേൾഡ് സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വികാസവും. ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ വികസനം ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ സഹായിക്കുമെന്ന പ്രതീക്ഷയ്ക്ക് കാരണമായി. അതുവരെ, ഒരു വിധത്തിലല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു തരത്തിൽ സഹിച്ചുനിൽക്കുകയും ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങളിൽ നിന്ന് വിജയം പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ട അനിവാര്യമായ "തിന്മ" ആയി അവ മനസ്സിലാക്കണം.

അതേ സമയം, ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങൾ തന്നെ പല പ്രശ്നങ്ങളും വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും നേരിട്ടു. ഈ ബുദ്ധിമുട്ടുകളിൽ ചിലത് "ക്ലാസിക്കൽ" സ്വഭാവമാണെന്നത് ശ്രദ്ധേയമാണ്, അതായത്. ക്ലാസിക്കൽ സിദ്ധാന്തങ്ങളിൽ നിന്ന് പാരമ്പര്യമായി ലഭിച്ചതും അവയുടെ ആന്തരിക അപൂർണ്ണത മൂലവുമാണ്. ഇത് ഒരു "ദുഷിച്ച വൃത്തം" ആയി മാറുന്നു: ക്ലാസിക്കൽ സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ വൈരുദ്ധ്യങ്ങളുടെ പരിഹാരം ഞങ്ങൾ ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു, കൂടാതെ ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ക്ലാസിക്കൽ സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ വൈരുദ്ധ്യങ്ങളാൽ.

കാലക്രമേണ, ക്ലാസിക്കൽ സിദ്ധാന്തങ്ങളിലെ വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും ബുദ്ധിമുട്ടുകളും ഇല്ലാതാക്കാനുള്ള ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ കഴിവിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രതീക്ഷ മങ്ങാൻ തുടങ്ങി, പക്ഷേ ഇതുവരെ ക്ലാസിക്കൽ സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ അവരുടെ സ്വന്തം ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ പരിഹരിക്കാനുള്ള താൽപ്പര്യം ഇപ്പോഴും പശ്ചാത്തലത്തിൽ തുടരുന്നു.

അതിനാൽ, സൂക്ഷ്മലോകത്തിൻ്റെ പ്രതിഭാസങ്ങളെ കാര്യകാരണസ്ഥാനത്ത് നിന്ന് വിശദീകരിക്കുമ്പോൾ ചിലപ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ബുദ്ധിമുട്ടുകൾക്ക് വസ്തുനിഷ്ഠമായ ഉത്ഭവമുണ്ട്, ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ രൂപീകരണത്തിൻ്റെ പ്രത്യേകതകളാൽ വിശദീകരിക്കപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ അവ അടിസ്ഥാനപരമോ നിരോധിക്കുന്നതോ തത്ത്വത്തിൻ്റെ പ്രയോഗത്തെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതോ അല്ല. സൂക്ഷ്മലോകത്തിലെ കാര്യകാരണബന്ധം, പ്രത്യേകിച്ച് കാര്യകാരണതയുടെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയുടെ പ്രയോഗം.

കാര്യകാരണവും പാരസ്പര്യവും എപ്പോഴും പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. പരസ്പരബന്ധത്തിന് സാർവത്രികത, സാർവത്രികത, വസ്തുനിഷ്ഠത എന്നീ ഗുണങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ, കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളും ബന്ധങ്ങളും ഒരുപോലെ സാർവത്രികവും സാർവത്രികവും വസ്തുനിഷ്ഠവുമാണ്. അതിനാൽ, സൂക്ഷ്മലോകത്തിൻ്റെ പ്രതിഭാസങ്ങൾ വിവരിക്കുമ്പോൾ, ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഒരാൾക്ക് ദാർശനിക അനിശ്ചിതത്വത്തെ ആശ്രയിക്കാമെന്നും മറ്റുള്ളവയിൽ കാര്യകാരണ തത്വം പാലിക്കാമെന്നും ബോമിൻ്റെ പ്രസ്താവനകളോട് തത്വത്തിൽ ഒരാൾക്ക് യോജിക്കാൻ കഴിയില്ല. വി.യാ.യുടെ ആശയം ആഴത്തിൽ തെറ്റാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. പെർമിനോവ് പറഞ്ഞു, "പൂരകത എന്ന ആശയം സൂചിപ്പിക്കുന്നു പാത അനുരഞ്ജനം(ഞങ്ങളുടെ ഇറ്റാലിക്സ് - വി.സി.) ഡിറ്റർമിനിസവും അനിശ്ചിതത്വവും", ഈ ചിന്ത പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ തത്ത്വചിന്തയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണോ അതോ ഒരു പ്രത്യേക പ്രകൃതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണോ എന്നത് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ ശാസ്ത്രീയ സിദ്ധാന്തം. ഈ വിഷയത്തിൽ ആധുനിക അജ്ഞേയവാദത്തിൻ്റെ നിലപാടുമായി ഭൗതികവാദ വീക്ഷണത്തെ അനുരഞ്ജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗം എക്ലെക്റ്റിസിസമാണ്, വസ്തുനിഷ്ഠമായ വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുടെ നിഷേധമുണ്ട്. കൂടാതെ. ലെനിൻ ഊന്നിപ്പറഞ്ഞു: "ഒന്നല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു പുതിയ "ഇസം" ..." (വാല്യം 18, പേജ് 157) എന്നതിൻ്റെ ദാർശനിക രേഖ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന് കാര്യകാരണപരമായ ചോദ്യം വളരെ പ്രധാനമാണ്. ക്വാണ്ടം സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ രൂപീകരണത്തിലേക്കുള്ള വഴി നിഷേധത്തിലൂടെയോ പരിമിതിയിലൂടെയോ അല്ല, മറിച്ച് സൂക്ഷ്മലോകത്തിലെ കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ സ്ഥിരീകരണത്തിലൂടെയാണ്.

ശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ രണ്ട് വശങ്ങൾ

പ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ ശാസ്ത്രീയ സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ ഘടനയും ശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളും ഭൗതിക ലോകത്തിൻ്റെ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ കാര്യകാരണ വിശദീകരണവുമായി നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയിലേക്ക് തിരിയുകയാണെങ്കിൽ, നമുക്ക് രണ്ട് സ്വഭാവ പോയിൻ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, രണ്ട് പ്രധാന വശങ്ങൾ ഒരു തരത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊന്നിൽ ശാസ്ത്രീയ സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

ആദ്യത്തേത് കാര്യകാരണ ബന്ധങ്ങളുടെ വിവരണത്തെ സംബന്ധിക്കുകയും ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു: എങ്ങനെ, ഏത് ക്രമത്തിൽ? വ്യവസ്ഥാപരമായ അവസ്ഥകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന സ്വകാര്യ പരിണതഫലങ്ങളുടെ ഏതെങ്കിലും ശാഖയുമായി ഇത് യോജിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു വസ്തുവിൻ്റെ ഒരു അവസ്ഥയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വിവരണം മാത്രമല്ല, മുഴുവൻ കാര്യകാരണ ശൃംഖലയെയും ബന്ധപ്പെട്ടതും വ്യവസ്ഥാപിതവുമായ അവസ്ഥകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയായി വിവരിക്കുകയും ഉൾക്കൊള്ളുകയും ചെയ്യുന്നു, സത്തയിലേക്ക് ആഴത്തിൽ പോകാതെ, സംസ്ഥാനങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങളുടെ ഉറവിടത്തിലേക്ക്. ചെയിൻ ലിങ്കുകളുടെ.

രണ്ടാമത്തെ വശം ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നു: എന്തുകൊണ്ട്, എന്ത് കാരണത്താൽ? നേരെമറിച്ച്, അത് കാരണ-പ്രഭാവ ശൃംഖലയെ പ്രത്യേക പ്രാഥമിക ലിങ്കുകളായി വിഭജിക്കുകയും ഇടപെടലിനെ ആശ്രയിച്ച് അവസ്ഥയിലെ മാറ്റത്തിന് വിശദീകരണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതാണ് വിശദീകരണ വശം.

ഈ രണ്ട് വശങ്ങളും രണ്ടുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു പ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങൾശാസ്ത്രീയ സിദ്ധാന്തം: വിശദീകരണവും വിവരണാത്മകവും. കാര്യകാരണ തത്വം ഏതൊരു പ്രകൃതി ശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തത്തിൻ്റെയും അടിസ്ഥാനമായിരിക്കുകയും ആയിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, സിദ്ധാന്തം എല്ലായ്പ്പോഴും ഈ രണ്ട് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർവഹിക്കും: വിവരണവും വിശദീകരണവും.

എന്നിരുന്നാലും, കാര്യകാരണ തത്വത്തിൻ്റെ രീതിശാസ്ത്രപരമായ പ്രവർത്തനം പ്രകടമാകുന്ന ഒരേയൊരു മാർഗ്ഗമല്ല ഇത്. സിദ്ധാന്തത്തിൻ്റെ ആന്തരിക ഘടനയും ഈ തത്വവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ക്ലാസിക്കൽ മെക്കാനിക്സിൻ്റെ മൂന്ന് പരമ്പരാഗത ശാഖകൾ എടുക്കാം: ചലനാത്മകത, ചലനാത്മകത, സ്റ്റാറ്റിക്സ്. ചലനാത്മകതയിൽ, ഫോഴ്‌സ് ഇൻ്ററാക്ഷനുകൾ പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നില്ല, എന്നാൽ മെറ്റീരിയൽ പോയിൻ്റുകളുടെയും ഭൗതിക വസ്തുക്കളുടെയും ചലന തരങ്ങളുടെ ഒരു വിവരണം (ഭൗതികവും ഗണിതവും) ഉണ്ട്. ഇടപെടൽ സൂചിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ അത് പശ്ചാത്തലത്തിലേക്ക് മങ്ങുന്നു, അവയുടെ അവസ്ഥകളുടെ സവിശേഷതകളിലൂടെ സങ്കീർണ്ണമായ അനുബന്ധ ചലനങ്ങളുടെ വിവരണത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു. തീർച്ചയായും, ഈ വസ്തുത ചലനാത്മകതയെ ഒരു കാരണമില്ലാത്ത വിവരണ രീതിയായി തരംതിരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കാരണമായി വർത്തിക്കാനാവില്ല, കാരണം ചലനാത്മകത വിവിധ അവസ്ഥകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ പരിണാമ വശത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.

കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പൂർണ്ണമായ കാരണ-പ്രഭാവ വിവരണവും വിശദീകരണവും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു സൈദ്ധാന്തിക വിഭാഗമാണ് ഡൈനാമിക്സ്. ഈ അർത്ഥത്തിൽ, ചലനാത്മകതയെ ചലനാത്മകതയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമായി കണക്കാക്കാം.

കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് പ്രത്യേക താൽപ്പര്യമുള്ളത് സ്റ്റാറ്റിക്സ് ആണ്, അതിൽ അനന്തരഫലങ്ങളുടെ ശൃംഖലകൾ അപചയമാണ് (അസാന്നിദ്ധ്യം), കൂടാതെ ഞങ്ങൾ ഒരു സ്റ്റാറ്റിക് സ്വഭാവത്തിൻ്റെ കണക്ഷനുകളും ഇടപെടലുകളും മാത്രമാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്. വസ്തുനിഷ്ഠമായ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൻ്റെ പ്രതിഭാസങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, തികച്ചും സ്ഥിരതയുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ ഇല്ലാത്തിടത്ത്, സ്റ്റാറ്റിക് പ്രശ്നങ്ങൾ ഒരു ആദർശവൽക്കരണമോ അല്ലെങ്കിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന കേസോ ആണ്, ഇത് സ്വകാര്യ ശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തങ്ങളിൽ അനുവദനീയമാണ്. എന്നാൽ കാര്യകാരണ തത്വവും ഇവിടെ സാധുവാണ്, കാരണം സ്റ്റാറ്റിക് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക മാത്രമല്ല, "വെർച്വൽ ഡിസ്പ്ലേസ്മെൻ്റുകളുടെ തത്വം" അല്ലെങ്കിൽ അനുബന്ധ തത്ത്വങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാതെ സ്റ്റാറ്റിക്സിൻ്റെ സാരാംശം മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയില്ല. "വെർച്വൽ ഡിസ്പ്ലേസ്മെൻ്റുകൾ" സന്തുലിതാവസ്ഥയുടെ സമീപത്തുള്ള സംസ്ഥാനങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അതായത്. ആത്യന്തികമായി കാരണവും ഫലവുമായ ബന്ധങ്ങളുമായി.

ഇനി നമുക്ക് ഇലക്ട്രോഡൈനാമിക്സ് പരിഗണിക്കാം. ചിലപ്പോൾ മാക്‌സ്‌വെല്ലിൻ്റെ സമവാക്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രമേ ഇത് തിരിച്ചറിയപ്പെടുകയുള്ളൂ. ഇത് തെറ്റാണ്, കാരണം മാക്‌സ്‌വെല്ലിൻ്റെ സമവാക്യങ്ങൾ തന്നിരിക്കുന്ന അതിർത്തിയിലും പ്രാരംഭ സാഹചര്യങ്ങളിലും തരംഗങ്ങളുടെ (എമിഷൻ, പ്രൊപ്പഗേഷൻ, ഡിഫ്രാക്ഷൻ മുതലായവ) സ്വഭാവത്തെ വിവരിക്കുന്നു. പരസ്പര പ്രവർത്തനമെന്ന നിലയിൽ ഇടപെടലിൻ്റെ വിവരണം അവ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല. അതിരുകളും പ്രാരംഭ അവസ്ഥകളും (റിട്ടാർഡഡ് പൊട്ടൻഷ്യലുകൾ) സഹിതം കാര്യകാരണ തത്വം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അത്തരമൊരു താരതമ്യം അനുവദനീയമാണെങ്കിൽ ഇത് തരംഗ പ്രക്രിയകളുടെ ഒരു തരം "കിനിമാറ്റിക്സ്" ആണ്. "ഡൈനാമിക്സ്", അതിനൊപ്പം കാര്യകാരണങ്ങൾ എന്നിവ ലോറൻ്റ്സ് മോഷൻ സമവാക്യം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ചാർജ് റേഡിയേഷൻ്റെ പ്രതികരണം കണക്കിലെടുക്കുന്നു. മാക്‌സ്‌വെല്ലിൻ്റെ സമവാക്യങ്ങളും ലോറൻ്റ്‌സ് ചലന സമവാക്യവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധമാണ് വൈദ്യുതകാന്തികതയുടെ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ പൂർണ്ണമായ കാരണ-പ്രഭാവ വിവരണം നൽകുന്നത്. സമാനമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ തുടരാം. എന്നാൽ ശാസ്ത്രസിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ ഘടനയിലും പ്രവർത്തനങ്ങളിലും കാര്യകാരണബന്ധവും അതിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃകയും പ്രതിഫലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ മുകളിൽ പറഞ്ഞവ മതിയാകും.

നമ്മുടെ ജോലിയുടെ തുടക്കത്തിൽ കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഒരു പരിണാമ മാതൃകയിൽ നിന്ന് ഘടനാപരമായ ഒന്നിലേക്ക് പോയിരുന്നെങ്കിൽ, ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ഘടനാപരമായ മാതൃകയിൽ നിന്ന് പരിണാമത്തിലേക്ക് മടങ്ങേണ്ടതുണ്ട്. പരസ്പര ബന്ധത്തെ ശരിയായി വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഇത് ആവശ്യമാണ് തനതുപ്രത്യേകതകൾപരിണാമ മാതൃക.

ഇതിനകം തന്നെ ഒരു അൺബ്രാഞ്ച്ഡ് ലീനിയർ കോസ് ആൻഡ് ഇഫക്റ്റ് ശൃംഖലയിൽ, എല്ലാ കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെയും പൂർണ്ണമായ വിവരണം ഉപേക്ഷിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിർബന്ധിതരാകുന്നു, അതായത്. ചില പ്രത്യേക പരിണതഫലങ്ങൾ ഞങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കുന്നില്ല. സ്ട്രക്ചറൽ മോഡൽ, ശാഖകളില്ലാത്ത ലീനിയർ കോസ് ആൻഡ് ഇഫക്റ്റ് ചെയിനുകളെ രണ്ട് പ്രധാന തരങ്ങളായി കുറയ്ക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

a) ഒബ്ജക്റ്റ് കോസൽ ചെയിൻ. നമ്മൾ ഒരു മെറ്റീരിയൽ ഒബ്ജക്റ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും കാലക്രമേണ അതിൻ്റെ അവസ്ഥയിലെ മാറ്റം നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ അത് രൂപപ്പെടുന്നു. ഒരു ബ്രൗണിയൻ കണികയുടെ അവസ്ഥയെ കുറിച്ചുള്ള നിരീക്ഷണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പരിണാമമാണ് ഒരു ഉദാഹരണം ബഹിരാകാശ കപ്പൽ, അല്ലെങ്കിൽ ട്രാൻസ്മിറ്റർ ആൻ്റിനയിൽ നിന്ന് റിസീവർ ആൻ്റിനയിലേക്ക് ഒരു വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗത്തിൻ്റെ പ്രചരണം.

ബി) വിവര കാരണ ശൃംഖല. ഒരു ഭൌതിക വസ്തുവിൻ്റെ അവസ്ഥയല്ല, മറിച്ച് വിവിധ ഭൌതിക വസ്തുക്കളുടെ പ്രതിപ്രവർത്തന പ്രക്രിയയിൽ, വിവിധ വസ്തുക്കളുമായി ക്രമാനുഗതമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ചില വിവരദായക പ്രതിഭാസങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ ദൃശ്യമാകുന്നു. ഒരു റിലേ റേസ് മുതലായവ ഉപയോഗിച്ച് വാക്കാലുള്ള വിവരങ്ങൾ കൈമാറുന്നത് ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.

എല്ലാ രേഖീയവും ശാഖകളില്ലാത്തതുമായ കാരണ ശൃംഖലകൾ ഈ രണ്ട് തരങ്ങളിൽ ഒന്നായി അല്ലെങ്കിൽ അവയുടെ സംയോജനമായി ചുരുക്കാം. കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ പരിണാമ മാതൃക ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത്തരം ചങ്ങലകൾ വിവരിക്കുന്നത്. ഒരു പരിണാമ വിവരണത്തിൽ, ഇടപെടൽ പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിലകൊള്ളുന്നു, ഒരു ഭൗതിക വസ്തുവോ അതിൻ്റെ അവസ്ഥയുടെ ഒരു സൂചകമോ മുന്നിൽ വരുന്നു. ഇക്കാരണത്താൽ, കാലക്രമേണ സംഭവങ്ങളുടെ ക്രമം വിവരിക്കുന്നതിലാണ് പ്രധാന ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. അതിനാൽ, ഈ മാതൃകയെ പരിണാമം എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

ഒരു രേഖീയ, ശാഖകളില്ലാത്ത കാര്യകാരണ ശൃംഖലയെ ഒരു കൂട്ടം പ്രാഥമിക ലിങ്കുകളായി ചുരുക്കി ഘടനാപരമായ മാതൃകയിലൂടെ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് താരതമ്യേന എളുപ്പമാണ്. എന്നാൽ അത്തരമൊരു വിശകലനം എല്ലായ്പ്പോഴും സാധ്യമല്ല.

സങ്കീർണ്ണമായ കാര്യകാരണ ശൃംഖലകളുണ്ട്, അതിൽ ലളിതമായ കാരണ-ഫല ശൃംഖലകൾ വിഭജിക്കുകയും ശാഖിക്കുകയും വീണ്ടും വിഭജിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഘടനാപരമായ മാതൃകയുടെ ഉപയോഗം വിശകലനം ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും ചിലപ്പോൾ സാങ്കേതികമായി അസാധ്യവുമാക്കുന്നു എന്ന വസ്തുതയിലേക്ക് ഇത് നയിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും താൽപ്പര്യപ്പെടുന്നത് ആന്തരിക പ്രക്രിയയിലും ആന്തരിക കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ വിവരണത്തിലല്ല, മറിച്ച് പ്രാരംഭ സ്വാധീനത്തിലും അതിൻ്റെ അന്തിമ ഫലത്തിലും. പെരുമാറ്റ വിശകലനത്തിൽ ഈ സാഹചര്യം പലപ്പോഴും സംഭവിക്കാറുണ്ട്. സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങൾ(ബയോളജിക്കൽ, സൈബർനെറ്റിക് മുതലായവ). അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, വിശദമായി ആന്തരിക പ്രക്രിയകൾഅവ മൊത്തത്തിൽ അനാവശ്യവും പ്രായോഗിക ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമില്ലാത്തതും വിശകലനം അലങ്കോലപ്പെടുത്തുന്നതുമായി മാറുന്നു. പരിണാമ മാതൃകകൾ ഉപയോഗിച്ച് കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളെ വിവരിക്കുമ്പോൾ ഇതെല്ലാം നിരവധി സവിശേഷതകളിലേക്ക് നയിച്ചു. ഈ സവിശേഷതകൾ പട്ടികപ്പെടുത്താം.

1. കാര്യകാരണ ശൃംഖലയുടെ പരിണാമ വിവരണത്തിൽ, പൂർണ്ണമായ കാരണ ശൃംഖല പരുക്കൻ ആണ്. പ്രധാന ചങ്ങലകൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു, അപ്രധാനമായവ മുറിച്ചുമാറ്റി അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു. ഇത് വിവരണത്തെ വളരെയധികം ലളിതമാക്കുന്നു, എന്നാൽ അത്തരം ലളിതവൽക്കരണം ചില വിവരങ്ങൾ നഷ്‌ടപ്പെടുന്നതിൻ്റെ ചെലവിൽ, വിവരണത്തിൻ്റെ അവ്യക്തത നഷ്‌ടപ്പെടുന്നതിൻ്റെ ചെലവിൽ കൈവരിക്കുന്നു.

2. അവ്യക്തത നിലനിർത്തുന്നതിനും വിവരണം വസ്തുനിഷ്ഠമായ യാഥാർത്ഥ്യത്തിലേക്ക് അടുപ്പിക്കുന്നതിനും, മുറിച്ച ശാഖകളും കാര്യകാരണ ശൃംഖലകളും ഒരു കൂട്ടം വ്യവസ്ഥകളാൽ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. കാരണ-പ്രഭാവ വിവരണത്തിൻ്റെയും വിശകലനത്തിൻ്റെയും സമ്പൂർണ്ണതയും അവ്യക്തതയും വസ്തുനിഷ്ഠതയും പ്രധാന കാര്യകാരണ ശൃംഖലയെ എത്രത്തോളം കൃത്യമായി തിരിച്ചറിഞ്ഞു, പരുക്കൻ നഷ്ടപരിഹാരം നൽകുന്ന വ്യവസ്ഥകൾ എത്രത്തോളം കണക്കിലെടുക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

3. പ്രധാനമായി ഒന്നോ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു കാരണ-പ്രഭാവ ശൃംഖല തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് പ്രധാനമായും ഗവേഷകൻ്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളാൽ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു, അതായത്. എന്ത് പ്രതിഭാസങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം വിശകലനം ചെയ്യാൻ അവൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. കൃത്യമായി ലക്ഷ്യ ക്രമീകരണംപ്രധാന കാരണ-ഫല ശൃംഖലകൾക്കായി തിരയാൻ ഞങ്ങളെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ കട്ട് ഓഫ് ചെയ്തവയെ വ്യവസ്ഥകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. ഇത് ചില ക്രമീകരണങ്ങളോടൊപ്പം വസ്തുതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു പ്രധാന പങ്ക്ചില ശൃംഖലകൾ നടപ്പിലാക്കുക, മറ്റുള്ളവ വ്യവസ്ഥകളാൽ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നു. മറ്റ് ക്രമീകരണങ്ങൾക്കൊപ്പം, ഈ ശൃംഖലകൾ വ്യവസ്ഥകളായി മാറിയേക്കാം, കൂടാതെ പ്രധാനവയുടെ പങ്ക് മുമ്പ് ദ്വിതീയമായിരുന്നവ വഹിക്കും. അങ്ങനെ, കാരണങ്ങളും വ്യവസ്ഥകളും റോളുകൾ മാറ്റുന്നു.

വ്യവസ്ഥകൾ കളിക്കുന്നു പ്രധാന പങ്ക്, വസ്തുനിഷ്ഠമായ കാരണവും ഫലവും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. പ്രധാന കാരണ ശൃംഖലയെ ബാധിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ, അനന്തരഫലങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. വ്യവസ്ഥകൾ ചെയിൻ ഒഴുകുന്ന ചാനൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു ചരിത്ര സംഭവങ്ങൾഅല്ലെങ്കിൽ കാലക്രമേണ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ വികസനം. അതിനാൽ, ആഴത്തിലുള്ളതും അനിവാര്യവുമായ കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന്, എല്ലാ ബാഹ്യവും സ്വാധീനവും കണക്കിലെടുത്ത് സമഗ്രമായ വിശകലനം ആവശ്യമാണ്. ആന്തരിക ഘടകങ്ങൾ, പ്രധാന കാര്യകാരണ ശൃംഖലയുടെ വികസനത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന എല്ലാ വ്യവസ്ഥകളും, സ്വാധീനത്തിൻ്റെ അളവിൻ്റെ വിലയിരുത്തലും.

4. പരിണാമ വിവരണം പരസ്പര പ്രവർത്തനത്തിലല്ല, മറിച്ച് സംഭവങ്ങളുടെയോ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെയോ സമയബന്ധിതമായ ബന്ധത്തിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. അതിനാൽ, "കാരണം", "ഫലം" എന്നീ ആശയങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം മാറുന്നു, ഇത് കണക്കിലെടുക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഘടനാപരമായ മാതൃകയിൽ പരസ്പരപ്രവർത്തനം ഒരു യഥാർത്ഥ കോസ ഫൈനൽ ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെങ്കിൽ - അന്തിമ കാരണം, പിന്നെ പരിണാമ മാതൃകയിൽ - സജീവമായ കാരണം (കോസ ആക്ടിവ) ഒരു പ്രതിഭാസമോ സംഭവമോ ആയി മാറുന്നു.

അന്വേഷണം അതിൻ്റെ ഉള്ളടക്കവും മാറ്റുന്നു. ഒരു ഭൌതിക വസ്‌തുവിന് മറ്റൊന്നുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ അതിൻ്റെ അവസ്ഥകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, ചില സംഭവങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിഭാസങ്ങൾ അതിൻ്റെ അനന്തരഫലമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കാരണം-ഫല ശൃംഖല അടയ്ക്കുന്നു. ഇക്കാരണത്താൽ, പരിണാമ മാതൃകയിലെ കാരണം എല്ലായ്പ്പോഴും ഫലത്തിന് മുമ്പാണ്.

5. മേൽപ്പറഞ്ഞ അർത്ഥത്തിൽ, പരിണാമ മാതൃകയിലെ കാരണവും ഫലവും ഇരുവശത്തുമുള്ള കാരണ-പ്രഭാവ ശൃംഖലയെ അടയ്ക്കുന്ന ഒറ്റ-ഗുണനിലവാരമുള്ള പ്രതിഭാസങ്ങളായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു ശൃംഖലയുടെ അനന്തരഫലം ആദ്യത്തേതിന് പിന്നാലെ മറ്റൊരു ശൃംഖലയുടെ കാരണവും തുടക്കവുമാകാം. ഈ സാഹചര്യം കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ പരിണാമ മാതൃകകളുടെ ട്രാൻസിറ്റിവിറ്റി പ്രോപ്പർട്ടി നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

പരിണാമ മാതൃകയുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകളും വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷതകളും മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾ ഇവിടെ സ്പർശിച്ചത്.

ഉപസംഹാരം

താരതമ്യേന ലളിതമായ കാര്യകാരണ ശൃംഖലകൾക്കും സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഘടനാപരമായ മാതൃക വിജയകരമായി ഉപയോഗിക്കാം. യഥാർത്ഥ പ്രയോഗത്തിൽ, സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങളും ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. സങ്കീർണ്ണമായ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സ്വഭാവത്തിൻ്റെ കാരണ-പ്രഭാവ വിവരണത്തിൻ്റെ ചോദ്യം മിക്കവാറും എല്ലായ്‌പ്പോഴും കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ പരിണാമ മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.

അതിനാൽ, പ്രകൃതിയിലെ കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന രണ്ട് തരം മോഡലുകൾ ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു, ഈ മോഡലുകളുടെ പരസ്പര ബന്ധം, അവയുടെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധികൾ, ചില സവിശേഷതകൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്തു. പ്രകൃതിയിലെ കാര്യകാരണബന്ധത്തിൻ്റെ പ്രകടനം രൂപത്തിലും ഉള്ളടക്കത്തിലും വൈവിധ്യപൂർണ്ണമാണ്. ഈ മോഡലുകൾ കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളുടെ രൂപങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ആയുധശേഖരവും തീർന്നില്ല. എന്നാൽ ഈ രൂപങ്ങൾ എത്ര വൈവിധ്യപൂർണ്ണമാണെങ്കിലും, കാര്യകാരണബന്ധത്തിന് എല്ലായ്പ്പോഴും വസ്തുനിഷ്ഠത, സാർവത്രികത, സാർവത്രികത എന്നിവയുടെ ഗുണങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കും. ഇക്കാരണത്താൽ, കാര്യകാരണ തത്വം നിർവ്വഹിക്കുകയും എല്ലായ്പ്പോഴും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രത്യയശാസ്ത്രപരവും രീതിശാസ്ത്രപരവുമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർവഹിക്കുകയും ചെയ്യും. ആധുനിക പ്രകൃതി ശാസ്ത്രംപ്രകൃതി ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ തത്വശാസ്ത്രവും. കാരണ-പ്രഭാവ ബന്ധങ്ങളുടെ പ്രകടനത്തിൻ്റെ വിവിധ രൂപങ്ങൾക്ക് കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ ഭൗതിക തത്വമോ അതിൻ്റെ പരിമിതമായ പ്രയോഗക്ഷമതയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രസ്താവനകളോ ഉപേക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കാരണമായി വർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ല.

വിവര ഉറവിടങ്ങൾ:

1. സ്വെച്നിക്കോവ് ജി.എ. ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിലെ അവസ്ഥകളുടെ കാരണവും ബന്ധവും. എം., 1971.
2. സ്വെച്നിക്കോവ് ജി.എ. കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ വൈരുദ്ധ്യാത്മക-ഭൗതികവാദ ആശയം // മോഡേൺ ഡിറ്റർമിനിസം: പ്രകൃതിയുടെ നിയമങ്ങൾ. എം., 1973.
3. Tyuktin V.S. പ്രതിഫലനം, സംവിധാനങ്ങൾ, സൈബർനെറ്റിക്സ്. എം., 1972
4. Uemov A.I., Ostapenko S.V. കാര്യകാരണവും സമയവും // മോഡേൺ ഡിറ്റർമിനിസം: പ്രകൃതിയുടെ നിയമങ്ങൾ.
5. ഒറുദ്ജെവ് ഇസഡ്.എം., അഖുൻഡോവ് എം.ഡി. കാര്യകാരണ ബന്ധത്തിൻ്റെ താൽക്കാലിക ഘടന // തത്ത്വചിന്ത. ശാസ്ത്രങ്ങൾ. 1969. നമ്പർ 6.
6. ഷാരോവ് എ.എം. കാരണവും ഫലവും അനിശ്ചിതത്വവും തമ്മിലുള്ള താൽക്കാലിക ബന്ധം. 1984. നമ്പർ 3.
7. കുസ്നെറ്റ്സോവ് I.V. ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ രീതിശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ചുള്ള തിരഞ്ഞെടുത്ത കൃതികൾ. എം., 1975.
8. മെറ്റീരിയലിസ്റ്റിക് ഡയലക്‌റ്റിക്‌സ്: 5 വാല്യങ്ങളിൽ ടി. 1: ഒബ്‌ജക്റ്റീവ് ഡയലക്‌റ്റിക്‌സ് / പൊതുവേ ed. എഫ്.വി. കോൺസ്റ്റാൻ്റിനോവ്, വി.ജി. മരഖോവ; ജനപ്രതിനിധി ed. എഫ്.എഫ്. വക്കറെവ്. എം., 1981.
9. നലെറ്റോവ് എൻ.3. അറിവിൻ്റെ കാരണവും സിദ്ധാന്തവും. എം., 1975.
10. ഹെഗൽ ജി.ഡബ്ല്യു.എഫ്. എൻസൈക്ലോപീഡിയ ഓഫ് ഫിലോസഫിക്കൽ സയൻസസ്: 3 വാല്യങ്ങളിൽ T. 1: The Science of Logic. എം., 1974.
11. സ്റ്റാർജിൻസ്കി വി.പി. "സ്റ്റേറ്റ്" എന്ന ആശയവും ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൽ അതിൻ്റെ രീതിശാസ്ത്രപരമായ പങ്കും. മിൻസ്ക്, 1979.
12. ഇവാനോവ് വി.ജി. കാര്യകാരണവും നിർണ്ണയവും. എൽ., 1974.
13. ഭൗതിക വൈരുദ്ധ്യാത്മകത. ടി. 1. പി. 213.
14. ബംഗ് എം. ഫിലോസഫി ഓഫ് ഫിസിക്സ്. എം., 1975. പി. 99.
15. ബോം ഡി. ആധുനിക ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിലെ കാര്യകാരണവും ക്രമരഹിതതയും. എം., 1959.
16. പെർമിനോവ് വി.യാ. തത്ത്വചിന്തയിലും പ്രകൃതിശാസ്ത്രത്തിലും കാര്യകാരണബന്ധത്തിൻ്റെ പ്രശ്നം. എം., 1979. പി. 209.
17. നികിതിൻ ഇ.പി. വിശദീകരണം ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ പ്രവർത്തനമാണ്. എം., 1970.

കുലിഗിൻ വി.എ. ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിലെ കാര്യകാരണവും ഇടപെടലും. വൊറോനെഷ് സ്റ്റേറ്റ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയുടെ ശേഖരം: "ആധുനിക ശാസ്ത്രത്തിലെ ഡിറ്റർമിനിസം." വൊറോനെഷ്, 1987.

19. അറിവിൻ്റെ ഒരു രീതിയായി മോഡലിംഗ്. മോഡലുകളുടെ തരങ്ങൾ. പര്യാപ്തത, മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗത്തിൻ്റെ പരിധി. ബയോളജിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പഠനത്തിൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ.

മോഡലിംഗ്- ചില സങ്കീർണ്ണമായ ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ (പ്രക്രിയ, പ്രതിഭാസം) പഠനം അതിൻ്റെ മാതൃകയുടെ പഠനത്തിലൂടെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്ന ഒരു രീതിയാണിത്. മോഡലിംഗിൻ്റെ പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ സംഗ്രഹിക്കാം:

1. വിവരങ്ങളുടെ പ്രാഥമിക ശേഖരണം.ഒരു യഥാർത്ഥ വസ്തുവിൻ്റെ വിവിധ സ്വഭാവസവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് ഗവേഷകൻ കഴിയുന്നത്ര വിവരങ്ങൾ നേടണം: അതിൻ്റെ ഗുണങ്ങൾ, അതിൽ സംഭവിക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾ, വിവിധ ബാഹ്യ സാഹചര്യങ്ങളിൽ പെരുമാറ്റരീതികൾ.

2. പ്രശ്നത്തിൻ്റെ രൂപീകരണം.ഗവേഷണത്തിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം, അതിൻ്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, ഗവേഷണത്തിൻ്റെ ഫലമായി ഗവേഷകൻ എന്ത് പുതിയ അറിവ് നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്ന് നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ ഘട്ടം പലപ്പോഴും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടതും സമയമെടുക്കുന്നതുമായ ഒന്നാണ്.

3. പ്രധാന അനുമാനങ്ങളുടെ ന്യായീകരണം.മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, യഥാർത്ഥ ഒബ്ജക്റ്റ് ലളിതമാക്കിയിരിക്കുന്നു, പഠനത്തിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾക്ക് പ്രാധാന്യമില്ലാത്ത സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ (ഇനം 1) ഒറ്റപ്പെട്ടതും അവഗണിക്കാവുന്നതുമാണ്.

4. ഒരു മാതൃകയുടെ സൃഷ്ടി, അതിൻ്റെ ഗവേഷണം.

5. മോഡലിൻ്റെ പര്യാപ്തത പരിശോധിക്കുന്നുയഥാർത്ഥ വസ്തു. മോഡലിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധികളുടെ സൂചന.

അങ്ങനെ, മോഡൽ, അത് പോലെ, പഠനത്തിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യവുമായി യഥാർത്ഥ വസ്തുവിനെ ഏകോപിപ്പിക്കുന്നു: ഒരു വശത്ത്, അത് ഒബ്ജക്റ്റിനെ ലളിതമാക്കുന്നു, ഗവേഷണം നടത്തുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു, എന്നാൽ മറുവശത്ത്, അത് താൽപ്പര്യമുള്ള പ്രധാന കാര്യം സംരക്ഷിക്കുന്നു. ഗവേഷകൻ. ബയോഫിസിക്സ്, ബയോളജി, മെഡിസിൻ എന്നിവയിൽ, ഫിസിക്കൽ, ബയോളജിക്കൽ, മാത്തമാറ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്. അനലോഗ് മോഡലിംഗും സാധാരണമാണ്.

ഫിസിക്കൽ മോഡൽഒരു ഭൗതിക സ്വഭാവമുണ്ട്, പലപ്പോഴും പഠിക്കുന്ന വസ്തുവിന് സമാനമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പാത്രങ്ങളിലൂടെയുള്ള രക്തപ്രവാഹം പൈപ്പുകളിലൂടെ (കർക്കശമായ അല്ലെങ്കിൽ ഇലാസ്റ്റിക്) ദ്രാവകത്തിൻ്റെ ചലനത്തെ മാതൃകയാക്കുന്നു.

ജൈവ മാതൃകകൾപരീക്ഷണാത്മക ഗവേഷണത്തിന് സൗകര്യപ്രദമായ ജൈവ വസ്തുക്കളാണ്, യഥാർത്ഥ സങ്കീർണ്ണമായ വസ്തുക്കളിലെ ബയോഫിസിക്കൽ പ്രക്രിയകളുടെ ഗുണങ്ങളും പാറ്റേണുകളും പഠിക്കപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഭീമാകാരമായ സ്ക്വിഡ് ആക്സൺ പോലുള്ള വിജയകരമായ ഒരു ജൈവ മാതൃക കണ്ടെത്തിയതിന് ശേഷം മാത്രമാണ് നാഡി നാരുകളിലെ പ്രവർത്തന സാധ്യതകളുടെ സംഭവവികാസത്തിൻ്റെയും പ്രചരണത്തിൻ്റെയും പാറ്റേണുകൾ പഠിച്ചത്.

ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ- ഗണിത സമവാക്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു യഥാർത്ഥ വസ്തുവിലെ പ്രക്രിയകളുടെ വിവരണം, സാധാരണയായി ഡിഫറൻഷ്യൽ. ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഇപ്പോൾ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മോഡലിലെ പ്രക്രിയകൾക്ക് ഒറിജിനലിനേക്കാൾ വ്യത്യസ്തമായ ഭൗതിക സ്വഭാവമുണ്ടെങ്കിൽ, എന്നാൽ അതേ ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണം (സാധാരണയായി ഒരേ ഡിഫറൻഷ്യൽ സമവാക്യങ്ങൾ) വിവരിക്കുന്നു. അപ്പോൾ അത്തരമൊരു മാതൃകയെ അനലോഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. സാധാരണയായി ഒരു അനലോഗ് മോഡലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു ഇലക്ട്രിക്. ഉദാഹരണത്തിന്, വാസ്കുലർ സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ ഒരു അനലോഗ് മോഡൽ പ്രതിരോധം, കപ്പാസിറ്റൻസ്, ഇൻഡക്റ്റൻസുകൾ എന്നിവയുടെ ഒരു ഇലക്ട്രിക്കൽ സർക്യൂട്ട് ആണ്.

മോഡൽ പാലിക്കേണ്ട അടിസ്ഥാന ആവശ്യകതകൾ.

1. പര്യാപ്തത - മോഡൽ ഒരു നിശ്ചിത അളവിലുള്ള കൃത്യതയോടെ പഠിക്കുന്ന പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ പാറ്റേണുകൾ പുനർനിർമ്മിക്കണം.

2. മോഡലിൻ്റെ പ്രയോഗക്ഷമതയുടെ പരിധികൾ സ്ഥാപിക്കണം, അതായത്, തിരഞ്ഞെടുത്ത മോഡൽ പഠിക്കുന്ന ഒബ്ജക്റ്റിന് പര്യാപ്തമായ വ്യവസ്ഥകൾ വ്യക്തമായി നിർവചിച്ചിരിക്കണം, കാരണം ഒരു മോഡലും വസ്തുവിൻ്റെ സമഗ്രമായ വിവരണം നൽകുന്നില്ല.