Каждой ли науке необходимо свое основополагающее уравнение?

[Алекс]

Каждой ли науке необходимо
свое основополагающее уравнение?

(из доклада «Принцип неопределенного будущего.  Диалектика развития»
на 10-х Ильенковских чтениях 24-25 апреля 2008 г.)

Эту тему хотелось бы разбить на 2 вопроса:

1)  Каждой ли науке необходима математика, в частности уравнения?
Так, например, физика не мыслит себя без уравнений, а философия прекрасно без них обходится. 
Критерии такой необходимости и градация наук по этим критериям.  Место прогнозирования в этой градации. 

2)  Должна ли каждая наука представлять единое целое?  Должно ли у каждой науки быть свое общее уравнение? (свои общие уравнения?)





Откуда возникли вопросы:
В прогнозировании есть довольно много принципов (см. напр. 139 принципов прогнозирования
http://translate.google.com/translate?u=http://www.forecastingprinciples.com:80/researchers.html&langpair=en%7Cru&hl=en&ie=UTF-8)
Но в прогнозировании (пока?) нет единого уравнения. 

С помощью кусочно-непрерывного приближения и принципа неопределенного будущего, выведено уравнение прогнозирования (см. ниже). 
К двум стандартным членам: стандартному, основному члену F(t0, t), который отражает собственно модель прогнозируемого явления, и к стандартной погрешности прогноза ± δ добавлены еще два новых члена: 
k×Φ(t) (или Σ kn×φn (t)) – учитывает влияние внешних и дополнительных факторов, которые не вошли в основную модель.  Выделение этого члена позволяет не разрабатывать сверхсложные модели, учитывающие все возможные влияния и изменения, а разрабатывать модели разумной сложности и дополнять их корректировками на внешние и экстраординарные влияния и изменения.  Разработка основной модели и разработка корректировок – это качественно разные задачи.  Здесь они смогут быть явно разделены между разными командами специалистов, а также во времени (новые корректировки могут разрабатываться по мере возникновения новых факторов и угроз, без переработки всего прогноза). 
±Δ(t, τ) (или ±Σ Δm(t, τm)) – явно учитывает (линейное) увеличение погрешности прогноза со временем и задержку реакции прогнозируемой характеристики на непредусмотренные события.  Это позволяет явно видеть уменьшение точности прогноза со временем и предельные возможности прогнозирования. 
Уравнение прогнозирования
(более подробно см. «Уравнение прогнозирования» в http://www.harin.ru/site.php#me)

   F(t) = {F(t0, t) + k×Φ(t)} × {1 ± δ ± Δ(t, τ)}

где
F(t)     - прогнозируемая характеристика системы или части системы
F(t0, t)    - основной член, не учитывающий внешние либо удаленные во времени либо нестандартные и т.п. воздействия на прогнозируемую характеристику
t0        - момент составления прогноза (t0 < t)
Φ(t)       - обобщенное предусмотренное изменение системы или внешней среды, превышающее изменения, учитываемые основным членом F(t0, t) 
k            - усредненный коэффициент влияния предусмотренного изменения Φ(t) на прогнозируемую характеристику
δ         - малая, условно-постоянная погрешность
Δ(t, τ)         - погрешность (в т.ч., обусловленная непредусмотренными событиями), значительно зависящая от времени (увеличивающаяся)
τ           - усредненная задержка реакции прогнозируемой характеристики на наиболее значимые непредусмотренные события
Или, более подробно,

   F(t) = {F(t0, t) + Σ kn×φn (t)} × {1 ± δ ± Σ Δm(t, τm)}

Или, в предположении, что частота появления непредусмотренных событий и их характер в среднем постоянны во времени,

   F(t) = {F(t0, t) + k×Φ(t)} × {1 ± δ ± Δ× (t – τ - t0)}

- линейное увеличение погрешности прогноза во времени с усредненным коэффициентом Δ. 

Уравнение прогнозирования (точнее, второе следствие принципа неопределенного будущего) позволяет составить ряд заключений:
(более подробно см. «Уравнение прогнозирования» в http://www.harin.ru/site.php#me)

«Среднесрочное количественное аппроксимационное прогнозирование невозможно» 
«Долгосрочное целостное качественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»
«Сверхдолгосрочное качественное аппроксимационное прогнозирование невозможно»



Дополнительный вопрос: Почему до сих пор не было разработано единое уравнение прогнозирования? 

[Пламен]

Ответ на дополнительный вопрос: Наверное потому, что в прогнозировании экономических, да и не только экономических событий и трендов есть иррациональная составляющая - интересы отдельных людей, общая сумма которых не является усредненным интересом группы или нации.

Можно ли прогнозировать курс доллара? Можно, конечно, но только в условиях нового британского законодательства

http://news.bbc.co.uk/1/hi/magazine/7354089.stm

[Xaoc]

Каждой ли науке необходимо
свое основополагающее уравнение?

1)  Каждой ли науке необходима математика, в частности уравнения?
Так, например, физика не мыслит себя без уравнений, а философия прекрасно без них обходится. 
Критерии такой необходимости и градация наук по этим критериям.  Место прогнозирования в этой градации. 

2)  Должна ли каждая наука представлять единое целое?  Должно ли у каждой науки быть свое общее уравнение? (свои общие уравнения?)

Спасибо за интересный вопрос! Почему, например, философия обречена быть "матерью наук"? А не наукой? Из-за отсуствия математики. Разговорная речь позволяет думать и понимать, делать открытия, но... при этом мы всегда точно определяем для себя, что мы имеем в виду. Проблемы начинаются, когда мы пытаемся донести сложную мысль до других. Нас почему-то понимают не так, неправильно. Речь многозначна и двусмысленна. Многосмысленна. И приходится постоянно поправляться, повторяться, уточнять. Математика - это не инструмент познания, как многие полагают. Математика - это язык точной передачи смысла сообщения. Выразив свою мысль в математических символах вы можете быть спокойны, что ваше сообщение поймут именно так как вы его подразумевали. Именно так из невразумительных кружков мыслителей рождаются науки для всех. Математика выразительный и точный язык общения, обладающий достаточной гибкостью.

   F(t) = {F(t0, t) + k×Φ(t)} × {1 ± δ ± Δ(t, τ)}

где
F(t)     - прогнозируемая характеристика системы или части системы
F(t0, t)    - основной член, не учитывающий внешние либо удаленные во времени либо нестандартные и т.п. воздействия на прогнозируемую характеристику
t0        - момент составления прогноза (t0 < t)
Φ(t)       - обобщенное предусмотренное изменение системы или внешней среды, превышающее изменения, учитываемые основным членом F(t0, t) 
k            - усредненный коэффициент влияния предусмотренного изменения Φ(t) на прогнозируемую характеристику
δ         - малая, условно-постоянная погрешность
Δ(t, τ)         - погрешность (в т.ч., обусловленная непредусмотренными событиями), значительно зависящая от времени (увеличивающаяся)
τ           - усредненная задержка реакции прогнозируемой характеристики на наиболее значимые непредусмотренные события

Чем мне не нравится эта формула - это погрешностью. Погрешность, если перевести с математического на разговорный - это слово-паразит выражающий неуверенность мысли (типа того, где-то так, ну не знаю...) Слабость теории компенсируется в практических расчетах погрешностью.

Что такое ваше сообщение в виде формулы прогноза? Некая неизвестная функция, с множеством погрешностей. М-да. Маловато смысла. Но хоть что-то.

Дополнительный вопрос: Почему до сих пор не было разработано единое уравнение прогнозирования? 

Формула всех возможных открытий? Смачный кусок! Но боюсь, кроме выше указанной формулы вряд ли пока что-то можно добавить. Вселенная - это безграничный Хаос. Поэтому, кроме формулы - возможно все что угодно строго ничего не сформулируешь. Но в качестве локальных закономерностей, физика уже много чего наоткрывала.

[крот]

Математика, к сожалению, столь же спорна в выкладках, как и любое изобретение и достижение человека. Ее можно назвать одним из языков общения. В любом языке можно, сначала договориться о понятиях, вкладываемых в термины на самом начальном уровне и строго следуя им в дальнейшем общении получим абсолютно однозначный в понимании стиль.

[Xaoc]

Математика, к сожалению, столь же спорна в выкладках, как и любое изобретение и достижение человека. Ее можно назвать одним из языков общения. В любом языке можно, сначала договориться о понятиях, вкладываемых в термины на самом начальном уровне и строго следуя им в дальнейшем общении получим абсолютно однозначный в понимании стиль.

Но среди суммы спорных истин математика наименее спорна. И потому более предпочтительна.