Можно ли с ним работать?
Ну скажем так - он нас никогда не подставит, что если что - первый сдаст.

Сабж это диссертация, написанная в 1999 году, то есть более поздняя чем работы Пригожина. Причем если Пригожин какбы только стоял у основания теории систем, насколько я понимаю, он скорее изучал так называемые "диспассивные структуры" то есть среды, которые способны самостоятельно организовываться.

То сабж - работа по одной из наук, которые возникли позже. В данном случае - по синергетике, науке, которая изучает не замкнутые системы, а динамические, получающие энергию извне и так же сливающие энергию в окружающий мир. Более того, системы склонные к разрушению и трансформации со временем. Фактически это частный случай диспассивных структур, то есть структуры которые возможно и способны к самоорганизации, но неспособны это сделать раз и навсегда в агрессивной внешней среде. И поэтому вынужденные придти к каким-то общим правилам, не зависимым от текущего состояния среды и независимо от твоего собственного состояния.

В первую очередь синергетика дает интересное определения порядка и хаоса. Утверждается, что состояние порядка это такое, в котором параметры системы не слишком сильно отклоняются от нормы.
Мне честно говоря свое определение нравится больше. Ну то есть, имхо, не важно насколько параметры отклонились от нормы. Если ты все равно можешь предсказать поведение системы после отклонения параметров - значит она в порядке. Важна имхо предсказуемость, а не величина колебаний.

Ну то есть величина колебаний тоже важна, но она во-первых показывает, какие параметры имеет смысл сравнивать. Если параметр не колеблется, то на его основе вообще нет смысла что-то считать. К примеру бесполезен параметр расстояния, но из него можно вывести полезный параметр скорости, так как скорость колеблется, а расстояние только увеличивается.
А если и скорость только увеличивается, то и она бесполезна. Но тогда из нее можно вывести полезный параметр ускорения и т.д.

Во-вторых, по величине колебаний можно смотреть, какие отклонения вообще считать, а какие нет. Грубо говоря, любое колебание меньше чем на 1% от среднего наверное вообще не важно, и им можно пренебречь при оценке хаотичности.

В-третьих, по изменениям размера среднего колебания можно отслеживать переход системы из одного состояния в другое. Особенно если на похожие величины изменились средние колебания сразу нескольких параметров. При этом совсем не очевидно, что с превышением средних параметров система свалилась в хаос, но скорее всего это значит, что она изменила свое состояние. И так же можно предположить, что в состоянии хаоса она была в процессе смены (а возможно и нет).

Короче в колебаниях я вижу полезный параметр, но не настолько прямолинейно, как пишет автор. С другой стороны, если в роли системы у нас искусственный механизм, то скорее всего он нам нужен работающим только в одном состоянии, и поэтому переход в другие означает что механизм сломался. Даже если это и предсказуемо, все равно - непорядок. Хаос.

Далее автор описывает преимущества синертегического взгляда над классическим. И пишет, что особенно в двадцатом веке многие политические течения пытались сформировать замкнутые системы, которые бы сопротивлялись изменениям (некоторые до сих пор пытаются см. стабильность, но работа писалась в 1999 так что вы поняли) и что эти течения оказались не состоятельными и значит имеет смысл работа над системами которые заведомо не замкнутые и открытые изменениям. То есть система должна меняться, это ок, в том числе должна меняться непредсказуемо, но при этом не должна разрушаться.
В этом смысле определение хаоса как выход системы за границы допустимых колебаний - тоже вполне рабочий.

Еще критика классической науки:
"- предметом науки является общее, повторяющееся, науки об индивидуальном не существует; случайность изгоняется из научных теорий, она считается второстепенным, побочным фактором, не имеющим принципиального значения

- развитие понимается как линейное, поступательное, без альтернатив; если и наблюдаются случайные альтернативы, то они поглощаются магистральным течением событий; отсюда — линейные модели управления системами (управляющее воздействие рождает желаемый результат)."

Отдельно указывается, что наука в прошлом пыталась загнать процессу в предсказуемые рамки, а хотелось бы шагнуть дальше, и принять некоторую непредсказуемость процессов, не мешать им быть непредскауемыми. То есть делать механизмы, которые функционируют, даже когда система ведет себя так, как не ожидал создатель механизма. Это кстати очень близкие идеи с игровым дизайном, особенно в онлайн играх.

Новую картину мира автор называет "постклассической". Почему никто кроме меня не использует в этих случаях прекрасный термин "постмодерн"?

Читаю дальше. Здесь опять пойдет набор постов. Я постепенно сливаю свои заметки, пока иду по тексту.

Я на стороне равноправия.

Почему?
Потому что я не верю, что в значительной части вопросов "мнение большинства" это действительно мнение большинства.
И вообще "мнение большинства" - это сложный и неоднозначный механизм, изменение которого, часто даже в мелких деталях, даст на выходе совершенно противоположные мнения.

А равноправие, при все его проблемах это достаточно несложная в основе и универсальная концепция. И если где-то оно вступает в противоречение с "мнением большинства", значит либо это не равноправие, либо это не мнение большинства. Причем скорее всего - последнее.

Впрочем есть еще одна причина. Я считаю что по большинству спорных вопросов нужно принимать не то мнение, которое лучше для максимума людей, а то, которое мягче пройдется по меньшинствам, даже если ради этого чем-то (не чрезмерно значительным) придется пожертвовать большинству.
Если меня спросить - что ты выберешь, каждый человек будет жить в два раза лучше и станет в два раза счастливее, но для этого надо убить каждого сотого, ну или каждого тысячного, короче несопоставимо меньше людей сильно пострадают за это. Я отвечу, что пускай каждый будет в два раза несчастнее. Ничего, переживут как-нибудь.

Короче я на стороне компромиссных решений, даже если они в общем результате хуже, чем радикальные.
Выбирать радикальное решение, на мой взгляд, имеет смысл только если его альтернатива - другое радикальное решение.
И если кто-то считает это "диктатурой меньшинства" то у меня не находится для него цензурных определений.

Но я на всякий случай украл.

Открываю, там стоят какието бабульки из госслужбы газовой, ходят узнают состояние нагревателей воды и труб.
Представляются, смотрят на меня, потом одна спрашивает - простите, а у вас сейчас никого взрослого дома нет?
Я - 6_о

Вот думаю, это комплимент или оскорбление?

"Каждый великий период в истории естествознания приводит к своей модели природы. Для классической науки такой моделью были часы, для XlX в. — периода промышленной революции — паровой двигатель. Что станет символом для нас? Наш идеал, по-видимому, наиболее полно выражает скульптура... пляшущего Шивы... отчетливо ощутим поиск трудноуловимого перехода от покоя к движению, от времени остановившегося к времени текущему. Мы убеждены в том, что именно эта конфронтация определяет неповторимое своеобразие нашего времени"

В прошлом посте на тему я думал, как математически можно отличить порядок от хаоса. Продолжаю вкуривать.

Понятно, что и порядок и хаос - это субъективные понятия. Ну то есть то, что для одного человека порядок, то для другого хаос. Если и есть некое объективное понятие порядка - оно нам не интересно. Нам интересно понять, при каких условиях система упорядочивается, а при каких сваливается в хаос - на наш субъективный взгляд.

Ок, но можно ли выразить этот взгляд математически?
Субъективно мы считаем, что система в состоянии порядка, если мы можем более или менее вероятно предсказать ее дальнейшее поведение. Если не можем - значит система хаотична.

Каким образом мы совершаем эти предсказания?
Очевидно, если система совершает повторяющиеся действия, либо если ее поведение похоже на поведение другой системы, которую мы видели в прошлом - мы склонны предполагать, что и дальше эти действия будут повторяться (либо то, что и дальше эта система будет вести себя так же, как прошлая).

Каким образом можно математически выразить схожее поведение систем?
Собрав параметры, объединив эти параметры в пары во всех комбинациях и нарисовав графики изменения этих параметров от времени.
Таким образом мы получаем набор рисунков. Далее мы берем похожие системы (такие, у которых те же самые основные параметры). Аналогично объединяем эти параметры во всех комбинациях и рисуем графики.

Далее мы сравниваем соответствующие графики разных систем, пока не найдем
1) Графики, которые сами по себе показывают циклические паттерны.
2) Места в графиках, где похожие паттерны находятся в большинстве систем.

И промежутки времени, на которых оба пункта чаще всего (и дольше всего) выполняются - места наибольшего порядка. А, соответственно, все остальное время система ведет себя хаотично.
Как-то так у меня получилось. Интересно, кто-нибудь делал такие эксперименты и потом пробовал сравнивать, к каким результатам пришел компьютер, и соответствуют ли они результатам, которые подсказывает нам интуиция?