Механика истории

Поговорим о климате и неравномерности расселения на живом примере. Общая площадь РФ составляет 17 млн. кв.км. Из них вечная мерзлота занимает 60% территории страны, болота и заболоченные земли - почти 22%, реки и озера - 4%. Ещё часть земель являются периодически затапливаемыми, часть заняты под горы и ледники, немного под овраги, немного под пустыни, немного под солончаки. Суммировав всё это получается, что примерно 85% территории РФ непригодны для какого-либо постоянного и комфортного проживания населения. Для относительно комфортной жизни в России остается всего 2,7 млн. кв.км (это площадь Аргентины или Казахстана) - всего 15% общей территории. Среднемировой показатель “хороших земель” на планете (без учета Антарктиды) - примерно 36% от всей площади суши. В большинстве крупных стран мира более половины земли - хорошая, то есть пригодная для хозяйственной деятельности. В США площадь пригодных для жизни территорий в три раза больше, чем в России, а орошаемые земли (пригодные для сельскохозяйственной обработки) почти в 5 раз. Из-за климатических условий в России сельскохозяйственные работы в среднем продолжаются 3 месяца, а в США - 9 месяцев. В суровой реальности всё даже хуже. Основная полоса расселения России (с плотностью населения больше 8 чел./кв.км) - это 3,8 млн кв.км (22,3% площади), на которых живет 125,7 млн человек (85,9% населения), на остальных 13,3 млн кв.км зоны Севера (77,7% площади) живет 20,5 млн человек (14,1% населения), причём плотность населения выше 6 чел./кв.км только в Приморье. Чуть не забыл. На третьей части площади страны невозможно выращивание урожая в открытом грунте, 95% территории РФ относится к зоне рискованного земледелия. Сама по себе жизнь в таких климатических условиях - ежедневный подвиг. А наши предки ещё и державу умудрились построить… Много ли у России площади для жизни людей. #cm_география #cm_демография #cm_климат

Наша маленькая индивидуальная родина всегда прекрасна, где бы ни вырос человек - в тундре или тайге, в пустыне или на берегу моря, на островке или в городе, - ибо она запечатлевается в нашем мозгу и окрашивается всеми теми положительными эмоциями, что так свойственны детству. Но многие виды животных имеют и еще один, уже врожденный образ - образ подходящей для данного вида экологической среды. При возможности выбора выросший в изоляции олень предпочтет лес, а сайга - открытое пространство. Исходная среда человека - всхолмленные берега озер и рек в саванне. И для нас до сих пор самый приятный ландшафт - слабовсхолмленный, где деревья и кустарники чередуются с открытыми пространствами, а вблизи есть река или озеро. Заметьте, что люди безжалостно вырубают леса вокруг поселений в лесной зоне, но упорно сажают деревья вокруг поселений в степи. Этот пейзаж всякому по душе. Идеальный окультуренный нами ландшафт в сущности своей воспроизводит облик древней родины.

Виктор Дольник. “Непослушное дитя биосферы. Беседы о поведении человека в компании птиц, зверей и детей”. Почему многие наши пристрастия странны для окружающих и необъяснимы для нас самих? Почему несколько лет детства значат для нас не меньше, чем вся остальная жизнь? Почему подростки любят собираться в стойкие шумные компании и становятся порой неуправляемыми? Почему любовь ослепляет? Какая форма брачных отношений “естественна” для человека? Откуда берутся агрессивность, страх, соподчинение? Какова естественная природа власти? На все эти вопросы можно найти ответы в доисторическом прошлом человека, в его биологическом начале. Столько времени говорим о поведении, и только сейчас я выкладываю цитату, на 200% соответствующую теме канала. Но лучше поздно, чем никогда. Да, я не торопился рассказывать об этой замечательной книге замечательного автора, не желая быть заподозренным в сведении всего многообразия моделей поведения человека только к биологии. Но, если вдуматься и не усложнять, то объяснение многих явлений нашей личной и социальной жизни лежат именно там. Книга написана живым интересным языком, в ней много ярких запоминающихся примеров и образов, и даже некоторые неоднозначные рассуждения типа “почему демократия - наилучшая форма для жизни разумных существ” - скорее, дань времени написания (первое издание - 1994 год) и потому книгу не портят. Поэтому читайте, думайте, делайте выводы. Делитесь. #cm_книги #cm_этология

Немного о распределении населения по планете. 70% населения живет всего на 7% территории суши. В Восточном полушарии сосредоточено 80% всего населения, в Северном полушарии - 90%, в Азии – 60% всего населения Земли. Наибольшая часть населения Земли живет в пределах умеренного, субтропического и субэкваториального климатических поясов. 15% территории суши совершенно не освоены людьми - это области с экстремальными природными условиями. Средняя плотность населения Земли - 54 чел. /кв.км с учётом необитаемой Антарктиды, однако неравномерность размещения населения в разных регионах и странах мира огромна - показатель плотности населения колеблется от десятых долей до 2000 чел. /кв.км. Основная часть населения проживает на высоте до 1000 м над уровнем моря, при этом 56% населения сосредоточено на равнинах с высотой до 200 м, ещё 24% - до 500 м над уровнем моря. Одновременно треть всех людей проживает на расстоянии не более 50 км от моря (площадь этой полосы - 12% суши) и более 50% населения живет в пределах 200 км от побережий морей и океанов. За относительно небольшой по меркам эволюции срок мы смогли, хоть и неравномерно, занять все доступные уголки планеты. Об этом статья. Срок, нужный для "расползания" людей по всей планете. #cm_антропология #cm_демография

Чел провёл необычный эксперимент под названием «Обратный тест Тьюринга» — он смоделировал купе и посадил в него известных исторических личностей, управляемых разными нейросетями. Нейросетям известно, что среди них находится человек, и им необходимо его вычислить. Задача парня — убедительно сыграть роль нейро-Чингисхана, чтобы избежать покупки билета. ИИ такие: «Да, этот кажется тупым, он, скорее всего, человек».

Правило 1: приоритет моря (точнее, Мирового океана) как главного универсального транспортного перераспределителя добываемых на суше ресурсов. В морях — начало вектора распространения цивилизации, то есть рассмотрение цивилизационных событий на суше (континенте) должно начинаться только со стороны моря (надо отучаться смотреть с суши на море). Правило 2: вход цивилизации "в землю" через устья рек, против течения, речным бассейном обусловлена древовидная логистическая схема образовывающейся структуры городов и государства. Правило 3: по мере продвижения по реке "вглубь земли" на расстоянии дневного перехода "шаг за шагом" создаются города-"острова цивилизации" в первую очередь на естественных и искусственно созданных речных островах, в любом случае выбирается место, обеспечивающее максимальную безопасность со стороны суши. Правило 4: развитие города зависит от важности и объёма проходящих через него ресурсов, то есть сколько к ним стекается с контролируемого речного бассейна и что там полезного есть, для чего требуется внимательное изучение ресурсной базы местности, имеющихся технологий по добыче и существующих в данный период времени потребностей, что в конечном счете определяет направление вектора продвижения цивилизации. Отсюда важно представлять основные функции города в конкретный период — транзитная перевалочная база, склад ресурсов, место добычи или потребления. Правило 5: изучение истории города во взаимосвязи с другими городами в логистической схеме. Города, находящиеся выше по течению, добывают полезные ресурсы и сплавляют вниз, в силу чего товарные потоки сходятся в городе, контролирующем устье (дельту) реки. Изменения товаропотоков зависят от добычи новых/истощения старых ресурсов, создания новых/исчезновения прежних транспортных путей, изменения спроса на добываемые ресурсы вследствие появления новых технологий, изменения рыночной конъюнктуры и т. п.

Игорь Шкурин. "Основы логистической теории цивилизации". Логистическая теория цивилизации Игоря Шкурина, рассматривает историю цивилизации не с точки зрения личностей и завоеваний, а с точки зрения зависимости событий от развития транспортных связей и потоков, позволяет моделировать распространение цивилизации по путям сообщения. Эта книга - тот неклассический случай, когда ревизионист истории создаёт добротное и подлинно научное исследование. Изложение наглядно и снабжено конкретными примерами, так что читайте на здоровье. #cm_книги #cm_логистика #cm_теории

Одной из трактовок принципа наименьшего действия является небезызвестная “бритва Оккама”. Назван этот принцип по имени английского теолога, жившего в 13 веке и активно практиковавшего упрощение или, точнее, неусложнение подхода к философии, срезая с помощью этого принципа, как бритвой, все лишнее и избыточно сложное. На современном языке принцип Оккама формулируют следующим образом: “то, что можно объяснить посредством меньшего, не следует выражать посредством большего”, или “без необходимости не следует, утверждать многого”, или “не следует множить сущности”, или “из двух объяснений следует выбирать наиболее простое”. Важно при этом помнить, что это правило не является запретом на более сложные гипотезы, а лишь предлагает предпочитать им более простые, если их достаточно. А также понимать, что могут возникнуть ситуации, когда простых объяснений не хватит - в этом случае возникнет та самая “необходимость” множить сущности и придумывать новые гипотезы. Например, бритва Оккама не позволяет делать вывод о том, просто или сложно устроен мир. Она лишь побуждает нас выбирать простейшие модели, способные давать точные прогнозы. Такое проявление принципа простоты можно назвать слабой формой бритвы Оккама. Однако многие ученые, особенно физики, взяли на вооружение сильную форму, которая утверждает, что Вселенная проста настолько, насколько это возможно, учитывая, что в ней существуем мы. Небольшое напоминание себе что причинно-следственные связи часто проще и рациональнее, чем кажутся, а это веская причина не усложнять саму теорию сверх необходимого. На видео: гравитационный манёвр - один из лучших примеров того, как получить желаемый результат с максимальной экономией усилий. Простое объяснение простоты. #cm_thesis

Сегодня мы поговорим о ещё одном фундаментальном принципе. Мы его до сих пор не затрагивали, он интуитивно понятен всем и каждому, и он настолько всеобъемлющ, что без него действительно никак. Такое впечатление, что природа таинственным образом перебирает все возможные пути изменения состояний системы и выбирает из них самый лучший. Этот принцип не удаётся вывести из других принципов, а для описания траекторий и состояний в этом принципе используются понятия, более привычные для философских трактатов. В науке есть всего два обобщения, которым подчиняется всё, включая фундаментальные взаимодействия. Одно из них мы уже упоминали - это второе начало термодинамики. Второе - это один из основных экстремальных или вариационных принципов - принцип наименьшего действия (ПНД). ПНД находится в центре основных разделов физики - классической, релятивисткой и квантовой механик, электродинамики, термодинамики, теории поля, космологии и, помимо этого, занимает значимое место в теории информации, в биологии, в задачах оптимального управления, то есть в областях, не связанных ни с механическим движением, ни с геометрией, ни с понятием “действия”.

Когда в природе происходит некоторое изменение, количество действия, необходимое для этого изменения, является наименьшим возможным.

Формулами утомлять не буду, но изложу минимально необходимое. Все экстремальные принципы, к которым и относится ПНД, можно свести к общей форме: любая система ведёт себя так, чтобы одна из её основных характеристик принимала минимальное или максимальное значение из всех возможных. В ПНД таким функционалом является “действие”, которое может выражаться в форме интегралов по времени, по траектории и т.п. Экстремальные принципы описывают стационарный процесс, к которому стремятся все процессы или траектории, возможные в данных условиях. Частный случай стационарного процесса - процесс равновесный, при котором скорость изменения функционала, характеризующего систему или процесс в целом, равна нулю. Поскольку гомеостаз является динамическим равновесием, то все системы, стремящиеся к гомеостазу, используют принцип наименьшего действия как наименее энергозатратный. Как это связывает ПНД с законами эволюции живых систем? Карл Гаусс физический смысл своего принципа наименьшего принуждения видел в том, что физическая система движется так, чтобы максимально сохранить свободу всех своих точек от влияния (принуждения) связей системы. На основе объединения экстремальных принципов физики с теорией информации сформулирован принцип максимума биологической информации, согласно которому организм стремится к состоянию динамического информационного равновесия, в котором скорость обмена информации со средой будет минимальна. Получается, что вот это вот всё: стереотипы поведения, геодезические кривые, пути миграций, неолитическая революция, траектории небесных тел, мировая торговля, течение рек - объясняется принципом наименьшего действия. Однако стоит понимать что самый прямой путь далеко не всегда означает наименьшее действие, поскольку всегда есть влияние сторонних факторов. Есть даже целый раздел математики, посвящённый поиску оптимальных решений - вариационное исчисление. Поговорка “нормальные герои всегда идут в обход” для математиков не шутка, а суровая реальность. А если добавить к решению отдельных задач наше главное видовое оружие - горизонт планирования - то разнообразие решений кратно увеличится. Например, мотивация толкает нас на, вроде бы, неоптимальные поступки для достижения цели, но, с учётом горизонта планирования, отдельные неоптимальные действия складываются в цепочку, приводящую к цели по оптимальной траектории. Или движение в космосе, где вообще нет прямых, но есть учёт гравитационных взаимодействий. Иными словами, Вселенная как единая система настолько экономна в расходовании своих запасов, что с помощью принципа наименьшего действия каждый раз даёт решение наиболее простое, практичное и наиболее объяснимое с рациональной точки зрения, что при моделировании поведения сообществ может оказаться ключевым моментом. Р - рациональность. #cm_thesis

По итогам дискуссий выяснилось, что будет нелишним ещё раз сформулировать поставленную задачу, которую необходимо решить для построения макроисторической модели, а также ещё раз озвучить зачем эта модель вообще нужна. Итак, речь идёт о необходимости формулировки набора правил, по которым любое человеческое сообщество возникает, существует и погибает либо переходит в состояние гомеостаза. Этот набор позволит формализовать закономерности исторического развития и дать истории как науке полноценную теорию. Идеи, которые есть на данный момент, следующие. Любое человеческое сообщество является диссипативной системой, то есть неравновесной открытой системой, которая оперирует вдали от термодинамического равновесия, возникает спонтанно как самоорганизующаяся система (кто сказал “теория хаоса”?) и обладает жизненным циклом. Описать каждый элемент такой системы, то есть человека, математически невозможно, но при этом возможно описать принципы поведения всего сообщества, взяв за основу, как вариант, теорию функциональных систем Анохина. Исходя из этого, мы можем построить рабочую модель на описании поведения диссипативной системы - она и самоорганизующаяся, и самовоспроизводящаяся, и самонастраивающаяся, и с конечным жизненным циклом, имеющим целью гомеостаз, но в результате нарастания энтропии движущимся к хаосу. Помимо этого, структура человеческого сообщества фрактальна и свободно масштабируется в самоподобную структуру сообщества другого порядка с такими же принципами поведения, что не противоречит вышесказанному. Что нам даёт модель поведения? Поскольку поведение современного типа присутствует до наших дней с момента выхода людей из Африки, то есть фактически от разделения первой во всех смыслах группы современных людей, то базовые принципы поведения можно брать за основу практически без погрешности на эпоху и с поправкой на степень упорядоченности сообществ - это можно даже вывести отдельной функцией, дающей коэффициент разнообразия поведения за счёт усложнения системы. Формализация поведенческих процессов даст возможность установить взаимосвязь видового и социального поведения сообществ с обменными процессами внутри них самих, между ними и в окружающей их экосистеме. Используя в дальнейшем культуру - совокупность генетически ненаследуемой информации в области поведения - как функцию поведения, можно полноценно описать управление, логистику, технологии, экономику, религию, искусство, взаимодействие с экосистемами, в том числе рукотворными, и т.п. В случае успеха данная теория имеет шанс стать универсальной для формального описания принципов существования любого человеческого сообщества. P.S. В тексте ссылки на предыдущие посты, повторяющихся нет. Если что-то из более ранних постов упустили, читайте на здоровье. #cm_thesis #cm_модели

Чем система более упорядочена, тем больше энергии и ресурсов нужно на её поддержание. Этот в целом нехитрый вывод следует из понимания роли начал термодинамики в деятельности живых систем. Так вот, памятуя о двух типах функциональных систем, присущих живым системам, здраво предположить что одним увеличением потребления решить вопрос не получится, особенно учитывая, что при увеличении упорядоченности любого сообщества его численность тоже неминуемо растёт, а вместе с ней и плотность населения. И всё это никак не способствует увеличению числа калорий на душу населения, особенно в древних сообществах. Об одном из не самых известных механизмов компенсации энергозатратности читайте статью. Усыхание мозга при усложнении общества. #cm_антропология #cm_эволюция

Слепой коллективизм полезен для муравьев и противопоказан для людей. К такому выводу пришли израильские учёные, изучая как коллективное познание влияет на решение задач группами, используя математический анализ движения. Для этого они сравнили, как группы муравьев и людей решают одинаковую геометрическую головоломку "перевозчик пианино", где Т-образный груз нужно провести через узкие щели в прямоугольном лабиринте. Исследование показывает, что кооперативное поведение может быть как преимуществом, так и недостатком, в зависимости от когнитивных способностей отдельных особей и эффективности коммуникации в группе. Эффективность решения головоломки оценивалась с помощью длины пути в конфигурационном пространстве, представленном координатами центра масс груза и его ориентацией, умноженной на среднее расстояние от периметра груза до его центра масс. Формула учитывает как перемещение, так и поворот груза, а также масштабирует длину пути для сравнения разных размеров групп. Муравьи: - Большие группы муравьев (80 особей) справляются с головоломкой значительно лучше, чем маленькие (7 особей) или отдельные муравьи. - Анализ движения показал, что большие группы демонстрируют высокую степень согласованности (упорядоченность) в приложении сил, что позволяет им плавно скользить вдоль стенок даже при столкновении. Это свойство, аналогичное коллективной памяти, позволяет им эффективно сканировать стены и находить выход. - Математическая модель, описывающая поведение муравьев, подтвердила, что улучшение решения задачи большими группами является эмерджентным свойством, возникающим из взаимодействия отдельных особей, не обладающих сложными когнитивными способностями. Люди: - Люди в среднем показывают лучшие результаты, чем муравьи, но группы людей с ограниченным общением (без возможности говорить и видеть лица друг друга) справляются хуже, чем отдельные люди. - Люди решают головоломку, мысленно разбивая ее на граф состояний, где узлы - это конфигурации груза в разных камерах, а ребра - возможные переходы между ними. Они используют стратегию поиска в глубину, проверяя возможные переходы и запоминая неудачные. - Группы с ограниченным общением действуют импульсивно, выбирая "жадный" вариант, который максимально приближает груз к выходу, даже если он не оптимален. Это происходит из-за невозможности обсудить варианты и необходимости быстрого консенсуса, что приводит к снижению эффективности по сравнению с индивидуальным решением. - Группы с неограниченным общением показывают результаты, близкие к индивидуальным, благодаря возможности обсуждать варианты и выбирать наилучший. Сравнение муравьев и людей: - Муравьи демонстрируют преимущества коллективного разума, где простые правила поведения отдельных особей приводят к появлению новых когнитивных способностей на уровне группы. - Люди обладают более развитыми индивидуальными когнитивными способностями, но эффективность их коллективной работы зависит от качества коммуникации. Ограничение общения приводит к снижению эффективности и принятию решений, аналогичных поведению муравьев. #cm_этология

Спасибо всем, кто участвовал в опросе. Надеюсь, что все, кто хотел высказать своё мнение, уже сделали это. То, что в целом излагаемые в канале мысли понятны, безусловно радует. Свой слог я только оттачиваю, поэтому, если мои посты немного тяжеловесны, просьба понять и простить. Я постараюсь чередовать сложность постов, чтобы сделать подачу материала более наглядной. Мнения, отзывы, предложения и пожелания вы всегда можете высказать в комментариях и в нашем чате. Буду рад дискуссиям и активному общению. https://t.me/chat_cliomechanicus

Число Данбара Республика – это общность людей, связанных общностью интересов и согласием в вопросах права. Один из главных вопросов политического реализма – вопрос реальности тех общностей, в которых человек себя мнит, или реальность которых ему навязывается. Наши способности к социальному взаимодействию по мнению английского ученого-антрополога Робина Данбара имеют свои ограничения. Изначально Данбар при исследовании обезьян и приматов определил, что размер части их мозга, которая отвечает за сознательное мышление, коррелирует с размером социальной группы, в которой они обитают. Применив этот подход на более развитый мозг человека, он пришел к "идеальному" размеру круга одновременного взаимодействия. Его теория гласит, что человек способен единовременно поддерживать от 100 до 230 контактов в зависимости от его коммуникативных способностей. Среднее значение этого диапазона — 150 контактов — было названо «числом Данбара». Проведенные Данбаром опросы размеров деревень и племен также приблизили это прогнозируемое значение, включая: 150 как предполагаемый размер фермерской деревни эпохи неолита; 150 как точка разделения поселений гуттеритов; 200 как верхняя граница числа ученых в подспециализации дисциплины; 150 как базовый размер подразделений профессиональных армий в римской античности и начиная с 16 века. Данбар также утверждает, что 150 человек будут средним размером группы только для сообществ с очень высоким стимулом оставаться вместе. Чтобы группа такого размера оставалась сплоченной, Данбар предположил, что до 42% времени группы должно быть посвящено социальному общению

На первых двух картах объединённая Европа в 814 и 1957 годах. Далее идут современная карта плотности населения и вид ночной Европы из космоса, хорошо показывающий плотность городов по ночному освещению. Причём центры Империи Каролингов и Евросоюза (в девичестве Европейского Экономического Сообщества) находятся в одной и той же области - в среднем течении Рейна. Люксембург, Гаага и Страсбург в наши дни, Кёльн, Аахен, Трир и Майнц во времена Карла Великого. Рейн - одна из главных рек Европы, часть пути из Италии в Британию и граница между ареалами романских и германских языков. Рейнские земли, наиболее плотно заселённые в Европе, были и остаются осью послеримской Европы, наиболее лакомым её куском, что косвенно подтверждается последней картой с местами сражений с древности до наших дней, взятой отсюда. #cm_параллели

Точно так же, как энтропия является мерой дезорганизации, информация, которую несет набор сообщений, является мерой организации. На самом деле можно интерпретировать информацию, которую несет сообщение, по существу, как отрицательную величину его энтропии и отрицательный логарифм его вероятности. То есть чем вероятнее сообщение, тем меньше информации оно дает. Клише, например, менее информативны, чем великие стихи.

Норберт Винер, выдающийся американский математик и философ, основоположник кибернетики и теории искусственного интеллекта. Именно он впервые понял принципиальное значение информации в процессах управления, связал информацию и процесс управления в единый содержательный модуль. #cm_thesis #cm_цитата

Аттрактор Лоренца. Набор хаотических решений, описываемый системой уравнений. Одновременно является очень сложным фракталом. Является визуализацией нелинейной динамической системы. В 1972 году профессор метеорологии из Массачусетского технологического института Эдвард Лоренц собирался выступить на конференции, но не успел отправить тему своей лекции. Организатор, спешивший разослать приглашения, выбрал заголовок за него: "Предсказуемость: может ли взмах крыла бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?" Так и появился термин "эффект бабочки", известный сегодня всему миру. В своем выступлении Лоренц выделил несколько ключевых идей: ⦁ Если взмах крыла бабочки может вызвать торнадо, то точно так же на это способны все предыдущие и будущие взмахи, равно как и взмахи остальных миллионов бабочек, не говоря уже об активности бесчисленного населения нашей планеты. ⦁ Если взмах крыла бабочки способен вызывать торнадо, то в равной степени этот же взмах может его предотвратить. Взмах крыла бабочки в данном контексте должен восприниматься как маленькое изменение начальных условий исследуемой системы, способное как вызвать торнадо, так и изменить его траекторию или вообще стать причиной его затухания. В отличие от эффекта домино, где конкретное (обычно незначительное) действие приводит к конкретному (обычно значительному) результату, причем происходит это однозначно, взмах бабочки может не иметь никакого влияния на поведение торнадо. Теория хаоса, синергетика, неравновесная термодинамика – науки о сложных адаптивных системах. #cm_теории

Итак, возвращаемся к системам. Пока даю тезисно. Если что-то будет непонятно (будет, конечно), пишите вопросы в комментариях, будем разбирать. Или, смотря уже по вопросам, буду делать отдельные посты с пояснениями. Всякая система, как и любой физический объект или система объектов, обладает информацией и энергией. Информация - это физическая величина, отражающая меру упорядоченности системы. Энтропия - мера хаоса, то есть величина, обратная информации. Чем менее упорядочена система, тем больше в ней хаоса и тем выше энтропия. Энергия - величина, отражающая способность системы к изменению физического состояния. Первое начало термодинамики часто формулируют как невозможность существования вечного двигателя (лат. perpetuum mobile) первого рода, который совершал бы работу, не черпая энергию из какого-либо источника. Связь этого утверждения с законом сохранения энергии самоочевидна. Как следствие первого начала термодинамики, при упорядочивании замкнутой системы будет теряться потенциал (грубо - доступная для использования внутренняя энергия), а при нехватке энергии для поддержания процессов система будет иметь тенденцию к упрощению (потере информации и нарастанию энтропии) для высвобождения энергии, двигаясь тем самым к хаосу. Проще говоря, заброшенное помещение непременно приобретёт нежилой вид, чем дальше, тем больше. Упавшее и не съеденное яблоко непременно сгниёт. Аналогично, артефакты погибшей цивилизации, предоставленные сами себе, будут неизбежно разрушаться, содержа в себе всё меньше первоначальной информации. Их можно поместить в музей или законсервировать, но и то, и другое - это приложение энергии. Причём попытка реставрации артефакта не восстанавливает первоначальную информацию, а, скорее, служит основой для реконструкции той или иной степени вольности, то есть энтропия необратима. Но я привёл в пример неживые объекты. С живыми немножко не так. Живые объекты, или системы - так уже привычнее, могут снижать энтропию локально, увеличивая её глобально. Самые простые примеры: строим завод или город - убиваем экологию региона, колония мышей в зернохранилище - горе зернохранилищу, кот в зернохранилище - горе мышам (правда, зерно уже вернёшь), лиса в курятнике - ну, вы поняли, продолжать можно до бесконечности. При этом общая тенденция к увеличению энтропии сохраняется, и второе начало термодинамики не нарушается. А оно гласит что в изолированной системе энтропия либо остаётся неизменной, либо возрастает в неравновесных процессах, достигая максимума при установлении динамического равновесия (закон возрастания энтропии), в ином варианте определения невозможно увеличить неравновесность любой системы (перевести её из более равновесного состояния в менее равновесное) без компенсации. Максимально обобщая, система при отсутствии внешних воздействий становится изолированной и стремится перейти в динамическое равновесие, то есть гомеостаз. Если жена не придумала чем занять, можно лежать на диване и смотреть хоккей. Если начальство не озадачит планом работы, можно тупить в пасьянс или контру. Если мощности предприятия полностью загружены без перспективы расширения, нет смысла в поиске новых клиентов. И так далее. К чему я это всё рассказываю? Сообщество людей как живая система, обладающая поведением, состоящая из живых особей, также обладающих поведением, балансирующих между упорядоченностью и потенциалом и стремящихся к гомеостазу, пытается прийти в состояние гомеостаза, балансируя между упорядоченностью и потенциалом в определённой экосистеме, также балансирующей между упорядоченностью и потенциалом и стремящейся к гомеостазу. Вся эта неравновесная матрёшка (довольно упрощённая и неполная) подчиняется началам термодинамики как фундаментальным законам (хотя не только им, но не всё сразу) и стремится к динамическому равновесию, постепенно скатываясь в хаос при отсутствии внешних воздействий или увеличения энергии извне. Ну что, начинает вырисовываться? Термодинамические подходы к сущности жизни. Второе начало термодинамики, энтропия и диссипативные структуры. #cm_thesis

Жизненно о моделировании прошлого.

Несколько лет назад в Палеонтологическом институте Академии наук, где я имею честь работать, проходила научная конференция, посвященная климатам прошлого. Присутствовал весь цвет отечественной палеонтологии (а поскольку в этой области Россия, как ни странно, продолжает оставаться одним из признанных лидеров, — то и мировой, соответственно, тоже). При разработке представленных на ней палеоклиматических реконструкций были мобилизованы все возможности современной науки — от тончайшего геохимического и радиоизотопного анализа до новейших методов компьютерного моделирования. Когда дело дошло до обсуждения докладов, на трибуну вышел профессор N, известный едкостью своих оценок, и начал так: "Глубокоуважаемые коллеги! Я категорически настаиваю на том, что Земля круглая. (Легкий шум в зале.) Я настаиваю также на том, что Земля вертится, а ось ее вращения наклонена относительно плоскости эклиптики. Из этих трех обстоятельств следует, как вам должно быть известно из курса географии для шестого класса средней школы, существование экваториально-полярного температурного градиента, западного переноса в атмосфере и смены времен года. (Шум в зале сменяется полной тишиной.) Так вот, обращаю ваше внимание на то, что в подавляющем большинстве представленных здесь палеоклиматических реконструкций нарушается по меньшей мере одно из этих исходных условий…".

Кирилл Юрьевич Еськов, учёный-палеонтолог, популяризатор науки и писатель-фантаст. #cm_климат #cm_модели #cm_цитата

Прежде, чем влезать в историю средствами совершенно негуманитарными (и для многих негуманными - хе-хе), поясню причины для всех тех, кому они не очевидны. Построение макроисторической модели, как и любой другой модели, невозможно без формализации, то есть представления в виде формальной системы - совокупности абстрактных объектов, не связанных с внешним миром, в которой представлены правила оперирования множеством символов в строго синтаксической трактовке без учёта смыслового содержания, то есть семантики. Формальная система (ФС), она же аксиоматическая теория, предполагает полную абстракцию от смысла слов используемого языка, причём все условия, регулирующие употребление этих слов в ФС, явно высказаны посредством аксиом и правил, позволяющих вывести одну фразу из других. Всё вышесказанное в приближённом переводе на понятный обывателю язык:

Формализация - это представление чего-либо с целью однозначного понимания в соответствии с некоей фиксированной структурой.

Сложно? Сложно, особенно если учесть отсутствие строго определённого понятийного аппарата, я имею в виду ситуацию когда рандомный авторитетный учёный определяет некий термин так, как ему удобно в рамках его дисциплины, а не в соответствии с правилами определения понятий, основанными на принципах необходимости и достаточности. То есть, в целом можно и так, как есть, но для формализации это критично, а без формализации не бывает теории. Кстати, все существующие модели исторических событий так или иначе опираются на математический аппарат формализованных дисциплин - нелишнее напоминание о том, что история никогда не сама по себе, но всегда история чего-либо. Есть из последнего утверждения и ещё один вывод, очевидный, хоть и не выставляемый напоказ - история как современная наука не обладает теорией в строгом научном понимании. Судите сами, взял из открытых источников.

Теория - упорядоченная и обоснованная система взглядов, суждений, положений, позволяющая адекватно объяснять факты, анализировать процессы, прогнозировать и регулировать их развитие; уровень познания, на котором обобщаются и систематизируются знания о предмете исследования и формулируются понятия, категории, суждения, умозаключения. Представляет собой наиболее глубокое и системное знание о необходимых сторонах, связях исследуемого, его сущности и закономерностях. Знания о закономерностях исследуемого в теории являются логически непротиворечивыми и основанными на каком-либо едином, объединяющем начале — определённой совокупности исходных теоретических или эмпирических принципов. Теория выступает как информационная модель синтетического знания, в границах которой отдельные понятия, гипотезы и законы теряют прежнюю автономность и становятся элементами целостной системы. В теории одни суждения выводятся из других суждений на основе практических подтверждений и/или правил логического вывода. Теории формулируются, разрабатываются и проверяются в соответствии с научным методом. Важное свойство теории — способность прогнозировать, на основе которой выполняется её верификация.

Знаю ли я что со всем этим делать? Нет, разумеется! Учёные, и те не знают, иначе давно что-нибудь придумали бы. Но обойти этот факт я тоже не могу, и потому я его честно озвучил. Так что будем продолжать как можем, а там что-нибудь непременно получится. #cm_thesis #cm_объективность

Случайная последовательность Фибоначчи — это математическая модель, представляющая собой стохастический аналог классической последовательности Фибоначчи. Если в классической последовательности каждое число вычисляется как сумма двух предыдущих (1, 1, 2, 3, 5, 8 и так далее), то в случайной версии добавляется элемент непредсказуемости. Здесь каждое следующее число определяется как либо сумма, либо разность двух предыдущих чисел. Выбор операции между сложением и вычитанием делается случайным образом с равной вероятностью (50 на 50). В отличие от детерминированной последовательности, где рост строго экспоненциальный, случайная последовательность Фибоначчи ведёт себя гораздо менее предсказуемо. Поначалу она может расти, затем внезапно уменьшаться, а иногда даже принимать отрицательные значения. Например, последовательность может выглядеть как: 1, 1, 2, 3, 1, -2, -3, -5, -2, -3… Здесь направление изменений зависит от череды случайно выпадающих операций. Несмотря на хаотичность, долгосрочные свойства последовательности можно описать строгими математическими закономерностями. Хотя случайная последовательность Фибоначчи на коротких интервалах может выглядеть нестабильной, при достаточно больших значениях она демонстрирует экспоненциальный рост. Однако скорость роста (основание экспоненты) отличается от скорости в классической последовательности Фибоначчи, связанной с золотым сечением. Для случайной версии эта скорость составляет приблизительно 1,131988... и известна как константа Вишваната. Она была найдена в 1999 году индийским математиком Дивакаром Вишванатом. Эта константа определяет средний темп роста последовательности при большом количестве шагов, несмотря на хаотичный характер изменений на отдельных этапах. Она была вычислена с использованием сложных математических методов, включая анализ случайных матриц и интегрирование по фрактальным пространствам. Почему последовательность всё же растёт? На первый взгляд может показаться, что случайная комбинация сложений и вычитаний должна приводить к колебаниям без тенденции к увеличению. Однако, благодаря статистическим свойствам и математической природе процесса, в большинстве случаев последовательность всё же имеет тенденцию к росту. Это объясняется тем, что вероятность комбинаций, ведущих к увеличению значений, выше, чем вероятность комбинаций, которые приводят к затуханию. Этот феномен объясняется теорией Ляпуновских показателей и теоремой Фюрстенберга-Кестена. Хотя случайная последовательность Фибоначчи на первый взгляд кажется теоретическим концептом, она находит применение в моделировании процессов с элементами случайности. Например, она используется в теории хаоса, стохастических системах, изучении фракталов и случайных блужданиях. Такие модели помогают понять, как в системах с высокой степенью непредсказуемости всё же могут проявляться скрытые закономерности.