Понять Россию умом - Сергей Валянский

Представляет интерес сопоставление основных характеристик силового и параметрического переключении. Для силового необходимо мощное импульсное воздействие — удар. Это слом через колено. Ведь мы всегда находимся в области притяжения того или иного устойчивого состояния. Правда, само состояние может нас не устраивать, но чтобы из него «вылезти», нужно приложить усилие, — удар, слом. А вот параметрическое переключение может (и должно) вестись в существенно более мягких условиях. Не очень большими усилиями устойчивое состояние делается неустойчивым, а дальше общество само, как целое, переходит в новое устойчивое состояние. Чтобы вам ни говорили, но в конце 1980-х годов были созданы такие условия, что наше общество само выкатилось из предыдущего состояния и скатилось туда, куда скатилось. Но вот то, что оно попадет в нынешнее свое состояние, оно, конечно не предполагало.

Возможность двух типов перестройки надо всегда иметь в виду. Например, можно иметь два подхода к свободе. Один, когда наличие свободы и несвободы определяется тем, заставляют вас делать что-то или нет. Но вас могут поставить в такие условия, что вы будете делать то, что надо другим, без явного внешнего принуждения. В качестве примера можно указать на крепостного крестьянина при феодализме и рабочего при капитализме.

Еще разительнее пример с так называемыми «рабами». Хозяин должен заботиться о своем рабе, искать ему работу, платить за него налоги, обеспечивать жильем и едой, решать его семейные проблемы, чтобы рабы распложались. Конечно, хозяин за всю эту нервотрепку имеет свою выгоду. Но если затраты начинают превышать выгоду, он не может просто выгнать рабов. Они ему этого не позволят, они не уйдут. Дураки они, что ли. Однако систему можно изменить параметрическим путем. Какому-нибудь Демосфену поручается написать ряд статей «о свободе». Рабы узнают, что они лишены «свободы», и начинают бунтовать. Поскольку не все рабовладельцы осведомлены о происходящем, рабов сначала подавляют. Происходит отработка новых принципов взаимоотношений работодателя и работника, и когда они становятся понятными, рабов отпускают «на свободу». Теперь они сами ищут себе работу, жилье, еду и жену, а бывшие рабовладельцы платят им зарплату (сколько хотят) и берут с них налоги. И все счастливы.

Чтобы развалить хорошую страну, можно устроить войну. Но значительно дешевле и быстрее внедрить в разных частях страны идею о «независимости». Или другой пример. Можно «силовым» образом объединить две страны в одну. А можно сделать то же самое через экономику, формально оставив эти страны свободными и независимыми.

Важно подчеркнуть некоторые особенности переходного процесса при параметрическом переключении. В ходе достижения системой точки неустойчивого равновесия уровень функционирования обоих режимов падает. Имеет место лаг-период, в котором оба режима «выключены». Это обстоятельство является характерным для процессов переключения. Смысл этого в следующем: системе выгодно сперва выключиться из исходного режима, а потом включиться в конечный, но не наоборот.

Теперь, коль скоро мы разбираем вопрос о переходах, то можно задаться вопросом: «А можно ли выжить в нестабильной обстановке?»

Рассмотрим простой пример. Человек сорвался с обрыва. Ясно, что через непродолжительный промежуток времени он окажется внизу, и в не очень приглядном виде. Он тоже подозревает, что в конец процесса ему лучше не спешить, и старается всеми силами уменьшить скорость своего падения. Хватается за кусты, неровности в склоне и т. д. Может даже случиться, что он хорошо вцепится в какую-то ветку и на некоторое время остановит свое падение. Если это произойдет, то можно говорить о достижении локальной устойчивости в условиях глобальной неустойчивости.

В свое время проф. В. Н. Жигулев показал, что система, поведение которой описывается определенного типа нелинейным уравнением, попадая в область неустойчивости (хаоса), за счет флуктуаций может сформировать локально устойчивую ситуацию. То есть в глобально неустойчивой ситуации возникает локальная устойчивость. И что самое интересное, открытое проф. В. Н. Жигулевым явление оказалось не столь и редким. Примеры мы нынче находим в России сотнями.

Вот, скажем, стоит какой-нибудь академгородок посреди леса. Раньше его финансировало государство, а теперь объем финансирования резко сократился. Ситуация явно нестабильная. Но в реальности далеко не все институты и лаборатории потеряли финансирование, а некоторым его даже увеличили. И ясно, что занятые в них сотрудники ведут усиленную работу, и им некогда отвлекается на разные мелочи. В это же время те сотрудники, которые лишились денег «за науку», становятся «челноками» и разъезжают по городам и весям, стараясь по дешевке раздобыть различные товары и продать их с выгодой в своем городке тем, кто имеет деньги. А третьи занялись огородами и доставляют для всего населения ягоды, овощи, фрукты и грибы. В итоге жизненный уровень упал практически у всех, но образовалась некоторая локальная устойчивая система, позволяющая за счет «флуктуационного» финансирования создать в рамках глобально неустойчивой ситуации локальную устойчивость, позволяющую прожить всему городку.

Похожая ситуация происходит в малых городах или в сельской местности рядом с крупными населенными пунктами.

Благодаря этому обстоятельству мы и имеем удивляющее весь мир спокойствие в государстве. Чтобы его нарушить, изменения в стране должны происходить с гораздо большей скоростью. Тогда не будут успевать образовываться локально устойчивые состояния. Вот именно в такие моменты (а сейчас такой), пока еще новое устойчивое состояние не установилось, возможны некие социальные катаклизмы. Правда, если обвал будет уж очень быстрым.

Что можно почерпнуть из методологии физики

Всегда считалось, что чем больше объем применения математики в той или иной науке, тем более она развита, а главным препятствием к ее применению полагали, и вполне справедливо, неразвитость процедуры квантификации в той или иной области знания. Говоря другими словами, когда не ясно, что и как мерить. Но это не единственное препятствие. Если мы даже знаем, что и как мерить, возникает вопрос: какие типы закономерностей справедливы в данной области знания. И если, например, верны статистические, то не является ли это следствием того, что мы чего-то не знаем?

Давайте возьмем физику, наиболее развитую с точки зрения применения математики науку. (Причина этого — в простоте объекта ее изучения.) Чтобы применять в физике математику, сначала заменяют реальные объекты их идеальными аналогами. Например, вводят некоторые идеальные, модельные объекты: материальную точку, идеальный газ, абсолютно твердое тело и т. д.

Кроме того, обнаруживаемые закономерности носят очень ограниченный характер. Так, существует по меньшей мере четыре механики: классическая, релятивистская, квантовая и квантово-релятивистская. Все они механики, и описывают они не разные сущности. Но нельзя пользоваться какой-то одной, например, основанной на принципах релятивистской квантовой теории, во всех случаях жизни, поскольку так будет невозможно решать целый класс практически важных задач из-за избыточной и не нужной сложности. Например, если строить дорогу до Владивостока, бессмысленно измерять расстояния с точностью до ангстремов. Точно также, занимаясь шлифовкой цилиндров двигателя автомобиля, нельзя мерить расстояние канцелярским метром.

Помимо этого, математическое описание всегда ограниченно, и требует определенного разъяснения после получения решения, ибо то, что мы получаем в результате расчетов, мало связано с реальностью, а совпадает с нею лишь с определенной точностью, — ведь математическая модель есть некоторая идеализация.

И такие сложности возникают при изучении достаточно простых объектов! Что же будет происходить при описании поведения таких сложных объектов, которые составляют предмет изучения общественных наук?

При работе с системами, принадлежащими к предмету изучения общественных наук, мы в основном имеем дело с дискретными системами. Это значит, что они являются аналогом квантованности в физике. Иногда это упрощает работу с такими объектами, так как позволяет применять ЭВМ, где работа всегда идет с дискретными данными.

Объекты общественных наук всегда существуют во времени. И, что самое главное, всегда в ограниченных временных интервалах. Это накладывает ограничение на применимость используемых классов простых функций. Так, например, функция синус или косинус существуют в интервалах изменения аргумента от минус бесконечности до плюс бесконечности. А для описания процессов, ограниченных во времени, надо использовать суперпозицию из набора этих функций. Ограниченная точность измерений не позволяет иногда заметить эту особенность, но при долгосрочных прогнозах это обстоятельство может стать источником неверных результатов.