ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ПОЛЯ И ВОЛНЫ

КАК СИСТЕМЫ

В универсуме существуют различного рода поля, кото-рые могут быть "в состоянии покоя" или находиться в воз-буждённом состоянии (образования волн, виртуальных час-тиц и др.) Известно много типов полей:

гравитационное поле;

электромагнитное поле (свет, радиоволны и др.);

поля малого и большого взаимодействия;

квантомеханические поля (позитронное поле).

Все поля соединяются в сверхмалом пространстве (ниже длины шкалы Планка, 10-35 м) в объединённое суперполе, из возбуждения которого могут возникать элементы вещества, энергии и ОНГ. Недостаточно доказано как-будто существо-вание вокруг живых существ ещё особого рода полей: фан-томного, астрального, ментального и торсионного (спинового) поля. Высказано предположение ещё о наличии информа-ционного поля. Связанная форма информации - ОНГ содер-жится в каждой системе вместе с массой и энергией. Однако её определение, также как и выяснение процессов её прев-ращения и переходов часто представляет большие трудности.

По вопросу упорядоченности, энтропии поля высказаны различные мнения. С одной стороны утверждается, что поля обладают бесконечной энтропией, разнообразием, беспоряд-ком. С другой стороны считалось, что объединённое супер-поле имеет нулевую энтропию, что оно обладает абсолютной упорядоченностью, бесконечным ОНГ, энергией. В действи-тельности, как и все системы, любое поле имеет как ОЭ, так и ОНГ. Чем больше поле локально возбуждается, вибри-руется с образованием волн и материальных частиц, тем боль-ше оно содержит ОНГ. Конечно, в поле значительно труднее определить характерных для системы признаков: элементов, их взаимоотношение и целостность. Однако, и здесь признаки системной дифференциации элементов в любом случае су-ществуют. В качестве первичных элементов поля как системы выделяются кванты. Выяснено, что квантовое дискретное строение имеют не только электромагнитные, но и гравитаци-онные волны и даже пространство и время. Система может быть комбинирована из различных полей, с квантами раз-личного энергосодержания и разной степенью их когерент-ности. Исследование квантовой структуры полей даёт воз-можность выяснить содержание в них связанной информа-ции - ОНГ.

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД И СИСТЕМНЫЙ

АНАЛИЗ

Поскольку вес универсум состоит из систем, притом в виде различных комплексов, иерархических уровней и совме-щений, то представляют огромную важность методы их иссле-дования и преобразования. Этими вопросами уже давно зани-маются такие дисциплины, как исследование систем, систем-ный анализ и др. Однако, эти методы не нашли ещё доста-точно широкого и всестороннего применения. Причиной явля-ются сложности исследования процессов хранения и передачи информации в системах, а также отсутствие методических ос-нов. С этими связано неполное описание систем и их превра-щений. Соединение методов системного анализа с другими науками, теорией информации, векторным анализом в много-мерном пронстранстве состояния и синергетикой открывает в этой области новые возможности. При исследовании любого объекта или явления необходим системный подход, что включает следующие основные этапы работы:

1. Выделение объекта исследования от общей массы явлений. Очертание контур, пределов системы, его основных частей, элементов, связи с окружающей средой. Установление цели исследования: выяснение структуры или функции сис-темы, изменение и преобразование её деятельности или наличие длительного механизма управления и функциониро-вания. Система не обязательно является материальным объек-том. Она может быть и воображаемым в мозгу сочетанием всех возможных структур для достижения определённой цели.

2. Выяснение основных критериев для обеспечения це-лесообразного или целенаправленного действия системы, а также основные ограничения и условия существования.

3. Определение альтернативных вариантов при выборе структур или элементов для достижения заданной цели. При этом необходимо учесть все факторы, влияющие на систему и все возможные варианты решения проблемы.

4. Составление модели функционирования системы, учитывая всех существенных факторов. Существенность фак-торов определяется по их влиянию на определяющие кри-терии цели.

5. Оптимизация режима существования или работы сис-темы. Градация решений по их оптимальному эффекту, по функционированию (достижению цели).

6. Проектирование оптимальных структур и функцио-нальных действий системы. Определение оптимальной схемы их регулирования или управления.

7. Контроль за работой системы в эксплуатации, опреде-ление её надёжности и работоспособности. Установление надёжной обратной связи по результатам функционирования.

Все эти операции обычно проводят повторно в виде нескольких циклов, постепенно приближаясь к оптимальным решениям. После каждого цикла уточняют критериев и дру-гих параметров модели. До настоящего времени методы системного анализа позволяли делать качественные, часто не совсем конкретные выводы [ 12, 6, 13 ]. После уточнения методов определения потоков информации эти методы поз-воляют значительно точнее прогнозировать поведение систем и более эффективно управлять ими. В каждой системе можно выделить отдельную, более или менее сложную инфосхему. Последняя оказывает особенно заметное влияние на функционирование системы, на эффективность её работы. Только учёт инфоструктур даёт возможность охватить целост-ность системы и избегать применение недостаточно адекват-ных математических моделей. Наибольшие ошибки при прин-ятии решений делают из-за отсутствия учёта некоторых су-щественных факторов, особенно учёта влияния инфопотоков.

Выяснение вопроса взаимного влияния систем пред-ставляет сложную задачу, так как они образуют тесно пере-плетённую сеть в многомерном пространстве. Например, любая фирма представляет собою сосредоточение элементов многих других систем и иерархии: отраслевые министерства, территориальные органы власти, банковские, страховые орга-низации, торговые и налоговые организации и др. Каждый элемент в системе участвует во многих системных иерархиях. Поэтому прогноз их деятельности сложен и требует тщатель-ного информационного обеспечения. Такое же многоиерархи-ческое строение имеют, например, клетки любого живого ор-ганизма.

Системами могут быть и мысленные модели при проек-тировании реальных систем для оптимизации последних. На-пример, моделью может служить поисковое поле для приня-тия оптимального решения по отбору полимеров. Известны все полимерные материалы и классификация потребуемых изделий из них, а также известны критерии качества. Реше-ние заключается в последовательном сужении поискового поля при выяснении оптимального материала для конк-ретного изделия или оптимального изделия из конкретногo материала.