Сложная система

Сложная система — система, состоящая из множества взаимодействующих составляющих (подсистем), вследствие чего она приобретает новые свойства, которые отсутствуют на подсистемном уровне и не могут быть сведены к свойствам подсистемного уровня. Примерами сложных систем являются глобальный климат Земли, организмы, человеческий мозг, инфраструктура, такая как электросеть, транспортные или коммуникационные системы, сложное программное обеспечение и электронные системы, социальные и экономические организации (например, города), экосистема, живая клетка и, в конечном счете, вся вселенная.

Сложные системы — это системы, поведение которых трудно смоделировать из-за зависимостей, конкуренции, отношений или других типов взаимодействия между их частями или между данной системой и ее окружением. «Сложные» системы имеют определенные свойства, возникающие из этих отношений, такие как нелинейность динамики, эмерджентность, спонтанный порядок, адаптация и петли обратной связи, среди прочего. Поскольку такие системы появляются в самых разных областях, общие черты между ними стали предметом их самостоятельной области исследований. Во многих случаях полезно представить такую систему как сеть, где узлы представляют компоненты и связи между ними.

Термин «сложные системы» часто относится к изучению сложных систем, что представляет собой подход к науке, который исследует, как отношения между частями системы порождают ее коллективное поведение и как система взаимодействует и формирует отношения с окружающей средой.

Характеристики

По Растригину, строгое определение сложной системы ещё не найдено, но к некоторым чертам сложной системы (как объекта управления) относятся:

• Отсутствие математического описания или алгоритма,
• «Зашумлённость», выражающаяся в затруднении наблюдения и управления. Обусловлена не столько наличием генераторов случайных помех, сколько большим числом второстепенных (для целей управления) процессов,
• «Нетерпимость» к управлению. Система существует не для того, чтобы ей управляли,
• Нестационарность, выражающаяся в дрейфе характеристик, изменении параметров, эволюции во времени,
• Невоспроизводимость экспериментов с ней.

Сложность и моделирование

Одним из главных вкладов Фридриха Хайека в раннюю теорию сложности является его различие между способностью человека предсказывать поведение простых систем и его способностью предсказывать поведение сложных систем с помощью научного моделирования.

Шкала Боулдинга

Американский экономист Кеннет Боулдинг предложил шкалу сложности систем, состоящую из девяти уровней.

1. Уровень статической структуры. К таким системам можно отнести: расположение электронов в атоме, строение кристалла, анатомию животного и т. п.
2. Простые детерминированные динамические системы. Примеры: Солнечная система, механическое устройство, структура теории наук вроде физики и химии.
3. Уровень управляющего механизма или кибернетической системы, уровень термостата. Система характерна тем, что стремится к сохранению равновесия.
4. Уровень открытой или самосохраняющейся системы, уровень клетки. Кроме биологических объектов, к этому уровню можно отнести реки и пожары.
5. Уровень генетического сообщества. Примерами могут являться растения. Характерен специализацией клеток. Система характеризуется разрозненностью приёмников информации и неспособностью обрабатывать её большие объёмы.
6. Уровень животных. Системы характеризуются мобильностью, целесообразным поведением, самосохранением. Развитые информационные рецепторы, нервная система, мозг.
7. Уровень человека. Самосознание, отличное от простого самосохранения. Рефлексия. Речь.
8. Уровень социальной организации.
9. Уровень трансцендентальных систем, не поддающихся анализу, но обладающих структурой.

Примеры

Свойства атома водорода, такие, например, как спектральные характеристики его излучения, есть свойства сложной системы, которые несводимы к свойствам его составляющих — электрона и протона (каждый из которых в свою очередь представляет собой систему).

Прочее

Для обнаружения структур сообществ в сложных системах используется алгоритм Гирван — Ньюмена.

Известные ученные

• Роберт МакКормик Адамс
• Кристофер Александр
• Филип Андерсон
• Кеннет Эрроу
• Роберт Аксельрод
• В. Брайан Артур
• Пер Бак
• Альберт-Ласло Барабази
• Грегори Бейтсонn
• Людвиг фон Берталанфи
• Александр Богданов
• Сэмюэл Боулз
• Гвидо Кальдарелли
• Пол Сильерс
• Уолтер Клеменс-младший
• Джеймс П. Кратчфилд
• Крис Дэнфорт
• Питер Шеридан Доддс
• Брайан Энквист
• Джошуа Эпштейн
• Дойн Фармер
• Джей Форрестер
• Найджел Р. Фрэнкс
• Мюррей Гелл-Манн
• Найджел Голденфельд
• Витторио Гуидано
• Джеймс Хартл
• Ф. А. Хайек
• Джон Холланд
• Альфред Хаблер
• Артур Ибералл
• Стюарт Кауфман
• Дж. А. Скотт Келсо

См. также

• Динамическая система
• Эмерджентность
• Сложность
• Теория хаоса
• Когнитивная модель
• Сложная адаптивная система
• Комплексные сети
• Сложность
• Вычислительная сложность
• Кибернетика
• Диссипативная система
• Системная инженерия
• Фрактал
• Смешанная реальность
• Нелинейная система
• Перколяция
• Теория перколяции

Литература

• Боулдинг К. Общая теория систем — скелет науки. — М.: Наука, 1969. — (Исследования по общей теории систем).
• Мамчур Ε. Α., Овчинников Η. Ф., Уёмов А. И. Принцип простоты и меры сложности. — М.: Наука, 1989. — С. 162—164. — 304 с. — ISBN 5-02-007942-1.
• Растригин Л. А. Адаптация сложных систем: Методы и приложения. — Рига: Зинатне, 1981. — 375 с. — 1500 экз. Архивная копия от 18 февраля 2015 на Wayback Machine