Детерминизм и системность

включать его в другую жестко детерминированную систему. Оста-ваясь же в рамках статистической системы, необходимо признать, что вероятностное описание касается индивидуальных событий, а структуру вероятностных отношений следует рассматривать в

ряду детерминирующих факторов для этого события. Именно

в этом и состоит основной смысл вероятностного описания как

приема работы со сложными системами – найти специфическую

для них форму выражения детерминации.

Исследование природы статистических закономерностей

сталкивается с вопросом о правомерности приписывания зако-ну двух атрибутов одновременно: необходимости и случайности.

Проблема заключается в том, что традиционная характеристика

закономерности предполагает связь последней со строгой определенностью, однозначной необходимостью. Напротив, статистическое описание состояний системы включает неопределенность, случайность.

Традиционная трактовка закона соответствует теоретическим

средствам классической науки и основана на признании равно-значности параметров системы в отношении необходимости. На

базе такого представления сложилась исследовательская ориентация, приводящая к тому, что в теорию включали лишь строго

необходимые параметры и исключали случайные. Одновременно

принимался во внимание лишь строго однозначным переход от

одного параметра к другому, обосновывался тезис, что адекватной

формой выражения закона может служить строгая функциональная зависимость. Таким образом, в качестве «истинной» закономерности рассматривались лишь законы предельного типа, т. е.

такие, для которых при сколь угодно большом ограничении в раз-бросе значений переменных наблюдается сколь угодно большое

ограничение колебаний в поведении системы.

Законы этого класса описываются дифференциальными урав-нениями континуального характера. С их помощью отражается

непрерывность изучаемых процессов, непрерывность переноса

материи и движения.

Однако содержание статистических законов вряд ли можно

вписать в рамки такого истолкования, поскольку им свойственна

67

принципиально вероятностная природа. Они фиксируют необходимость как гибкую связь, которая может обладать разной степенью значимости в процессах функционирования и надежного

управления системой. Здесь необходимость описывается с помощью ограничений разного уровня, в рамках которых сохраняется

устойчивость сложной системы. Одновременно фиксируется распределение необходимости среди групп явлений в соответствии с

их реальным значением в целокупной связи, в определении поведения сложной системы.

Тот структурный код, который базируется на понятии «вероятностное распределение», и служит способом математического

выражения статистического закона, дает возможность учитывать единство необходимости и случайности. Ранее отмечалось, что вероятностные распределения позволяют отразить абстрактно-общую природу элементов, и данное обстоятельство свидетельствует в пользу наличия в такой связи момента необходимости. Одновременно, в силу самого определения вероятности, с

данным понятием всегда связан момент случайности, иррегулярности, так что применимость вероятности к уровню массовости

свидетельствует о соотносимости присущих ему характеристик со

случайностью. Более того, даже значение вероятности, близкое к

единице или равное единице не выводит данный класс явлений

за рамки влияния случайности, что и выражается, например, в

принципе флуктуации, используемой в статистической физике1.

Применяя категории «необходимость» и «случайность» для

определения природы статистических закономерностей, следует считаться с тем фактом, что указанные законы соотносятся с

системами, поведение; которых обусловлено как внутренней ди-намикой, так и внешними влияниями. Эти системы имеют множество степеней свободы и весьма чувствительны к малым возмущениям. Для них существенное значение приобретает начальное

распределение значений параметров.

Такие системы принципиально не изолированы от внешних

условий. Вместе с тем особую роль в определении характера их изменений играют и внутренние условия, которые включают «бес-конечную» сумму малых взаимных влияний элементов. В отношении этих систем неприменимы приемы разложения на изолиро-ванные составляющие, их нельзя сводить к механической сумме

элементов2.

1. См.: Терлецкий Я. П. Статистическая физика. М., 1973. С. 165–166.

2. См.: Купцов В. И. Детерминизм и вероятность. М., 1976. С. 220.

68

Применение системных понятий для отражения статистических закономерностей позволяет конкретизировать диалектику

необходимости и случайности, выразить эту диалектику в сети

специфических абстракций, учитывающих единство определенности и неопределенности.

В современной науке статистические модели и соответствующие им концептуальные средства характеризуют диффузные, не-четкие организации и системы. Они применяются к таким группам объектов, которые в классической науке не являлись объектами строгого научного знания. Их использование показывает

что наличие слабых, нечетко выраженных связей между многими

элементами не является препятствием для выводов и обобщений