Личностный потенциал. Структура и диагностика

Проблема исследования сложных систем заключается в наличии сложной иерархии достаточно автономных подсистем. Системы верхнего уровня управляют нижележащими системами, однако это управление не является прямым, «директивным», подчиняющим. Управляющие команды подготавливают возможные переходы нижележащих подсистем из одного состояния в другое.

Обладая сложной внутренней структурой, каждая подсистема при выходе на следующий уровень во взаимодействиях с другими подсистемами «представляет себя» не многочисленными внутренними элементами низшего уровня, а существенно меньшим количеством параметров порядка и управления. Эти параметры играют важную роль в сложных системах, определяя характер и направление развития, задают набор возможных финальных состояний. Параметры порядка могут появляться или качественно изменять свои значения при изменении управляющего параметра. При этом следует помнить, что параметры порядка и управления изменяют свое значение медленно, в то время как подчиненные части изменяются быстро. При определенных условиях наблюдаются критические колебания в системе, в результате чего порождаются новые параметры порядка, между ними возникает конкуренция, исход которой зависит от структуры и топологии системы. Упорядоченное состояние системы устанавливается тогда, когда один из параметров выигрывает или достигается определенная форма кооперации между ними. Можно сказать, что параметры порядка и управления позволяют, «не вдаваясь в технические детали», достаточно просто описать процессы нижележащей системы в терминах, единых для уровня более высокого. При выборе «претендентов» на роль параметров, требуется, чтобы они сохранялись намного дольше, чем первичные элементы системы, то есть были бы устойчивы во времени и взаимосвязаны с элементами системы. При этом параметры не только довлели бы над элементами, заставляя их следовать стандартным паттернам движения (развития, функционирования), но и проявлялись, реализуя принцип обратной связи.

Методология синергетики выделяет и анализирует ситуации неустойчивости и нелинейности в исследуемых процессах, находит точки, где теряется единственность решений (точки бифуркаций), исследует параметры управления и порядка и зависимости процессов от принимаемых этими параметрами значений. Математика динамических сложных систем позволяет проводить анализ на макро– и микроуровнях. Этот процесс определяется через последовательность сходящихся и расходящихся стадий (см. Dooley, Van de Ven , 1999) и оказывается особенно полезным для описания и исследования большого числа развивающихся одновременно локальных подсистем, составляющих единое целое.

Из физики синергетика заимствовала не только аппарат, но и терминологию. Так, явление, которое состоит в том, что величина, характеризующая состояние тела (например, намагниченность), неоднозначно зависит от величины, характеризующей внешние условия (например, магнитное поле), называется гистерезисом (от греч. hysteresis – отставание, запаздывание). Состояние тела определяется внешними условиями не только в данный момент времени, но и в предшествующие моменты времени (Физический энциклопедический словарь, 1983). При этом необходимо помнить, что неоднозначная зависимость величин наблюдается в любых процессах, так как для изменения состояния физического тела всегда требуется определенное время (так называемое время релаксации) и реакция отстает от вызывающих ее причин. Однако в линейных случаях такое отставание тем меньше, чем медленнее изменяются внешние условия. О гистерезисе говорят тогда, когда отставание при замедлении изменения внешних условий не уменьшается – имеется дискретная зависимость настоящего от прошлого, которую нельзя устранить никакой постепенностью перехода. В физике он наблюдается при разных физических процессах: магнитный, диэлектрический, упругий и т. п. гистерезис.

В рамках теории нелинейных динамических систем разработаны методы классификации различных типов хаоса, найдены закономерности его развития. Методология НДС позволяет реализовать ситуацию, когда, при условии, что зависимая переменная однозначно детерминирована группой независимых переменных (известна и написана функция, задающая эту связь), невозможно заранее определить точное значение зависимой переменной в тот или иной определенный момент времени. Это так называемая чувствительность к начальным условиям. Поскольку эти начальные условия определению поддаются лишь в некотором приближении, с уверенностью можно только сказать, что система окажется в какой-то из точек конечного диапазона, называемого аттрактором.

Согласно одному из основных принципов НДС – чувствительности к начальным условиям, минимальные различия на старте могут существенно повлиять на развитие процесса, задаваемого системой достаточно простых уравнений.

Очень важный вопрос: где пролегает граница между детерминированной, но сложно организованной (то есть упорядоченной) и стохастической (беспорядочной) структурами? Критерием появления детерминированного хаоса служит устойчивость возникающих в системе образований по отношению к малым возмущениям при видимой непредсказуемости. Установить эту устойчивость можно математически, хотя визуально (если смотреть зависимость какого-либо показателя, определяющего состояние системы от времени) случайный процесс и детерминированное поведение могут и не различаться (Физический энциклопедический словарь, 1983).

Идеи НДС позволяют включить в рассмотрение множество возможных состояний, в которых система может оказаться, а может и не оказаться в какой-то момент времени. При этом речь идет о событиях не вероятностной, а детерминированной природы, где все зависит от начальных условий в широком смысле этого слова. То есть сюда входят не только координаты системы в начальный момент времени, но и внешние силы, которые влияли на систему в процессе ее движения (то есть трансформировали характер этого движения).

Изучая самоорганизацию, необходимо обращать внимание не только на развивающийся процесс, но и на его аттракторы – финальные состояния, к которым система приходит вне зависимости от начальных условий и траектории развития. Каждый аттрактор имеет свой бассейн – такую область в фазовом пространстве, что все попадающие в нее траектории в конечном итоге «притягиваются» к аттрактору. То есть можно говорить, что если развитие системы идет по траектории, проходящей через бассейн аттрактора, то в конечном итоге система окажется на этом аттракторе. В регулярных (нехаотических) режимах аттракторы описать просто: точка, цикл и т. п., поэтому и предсказать конечное поведение системы тоже несложно: устойчивое состояние, циклические колебания и т. п. Аттракторы хаотической системы – странные (хаотические) аттракторы – имеют сложную фрактальную структуру: ее невозможно точно описать, можно только указать область принадлежности данного множества в фазовом пространстве. Малейшее изменение в начальных условиях – и система может оказаться совсем в другой (заранее не просчитываемой) точке этого финального множества. Помимо аттракторов, в хаотических системах могут присутствовать перемешивающие слои. Структура перемешивающего слоя также фрактальна. Отличие состоит в том, что, оказавшись в области притяжения аттрактора, система остается в нем до тех пор, пока по каким-то причинам не изменятся качественно законы развития системы. Перемешивающий слой имеет начало и конец, то есть траектория входит в него, ведет себя хаотично, а затем выходит на устойчивый детерминированный этап. Как и в странном аттракторе, в перемешивающемся слое система оказывается чувствительной к начальным условиям: минимальные различия на каком-то этапе очень скоро приводят к очень существенным расхождениям в дальнейших состояниях системы ( Чернавский , 2000). Выделение в фазовом пространстве областей, имеющих фрактальную структуру, определение странных аттракторов или перемешивающихся слоев, качественный анализ структурных особенностей данного образования являются очень важными этапами описания поведения хаотической динамической системы.