Содержание:
Представим, что мы помещаем яйцо в верхнюю вершину пирамиды.. Теперь представим, что мы бросаем пробку в исток реки.
Мы сможем узнать, в каком направлении упадет яйцо или в каком месте реки окажется пробка, как только мы увидим результат. Тем не менее, Можем ли мы это предсказать? Хотя конечный результат может быть использован для разработки множества моделей того, как эксперимент так или иначе закончился, существует большое количество переменных, которые могут или не могут повлиять на конечный результат.
Существует теория, указывающая на то, что природа и Вселенная в целом не следуют предсказуемой схеме, известной как теория хаоса.
История вопроса.
Понятие хаоса не было в явном виде сформулировано до 1960-х годов, но его истоки можно проследить начиная с последнего десятилетия 19 в., когда появилась удостоенная премии работа французского математика А.Пуанкаре о движении в Солнечной системе. Двумя столетиями раньше Ньютон установил закон всемирного тяготения, из которого вывел, что движение двух притягивающихся тел в отсутствие других сил описывается просто: каждое из них перемещается относительно их общего центра масс по одному из конических сечений – окружности, эллипсу, параболе, гиперболе или прямой. Для трех или большего числа тел, однако, нельзя найти подобного простого решения, и Пуанкаре показал, что эта трудность вызвана не недостатком человеческой изобретательности, а свойствами, внутренне присущими динамике многих тел. Он установил, что даже в ограниченной задаче трех тел, масса одного из которых пренебрежимо мала, возможно столь сложное движение, что его нельзя описать никакой математической формулой. См. также НЕБЕСНАЯ МЕХАНИКА.
В 1926–1927 голландский инженер Б.Ван-дер-Пол сконструировал электронную схему, соответствующую математической модели сердечных сокращений. Он обнаружил, что при определенных условиях возникающие в схеме колебания были не периодическими, как при нормальном сердцебиении, а нерегулярными. Его работа получила серьезное математическое обоснование в годы Второй мировой войны, когда Дж.Литтлвуд и М.Картрайт исследовали принципы радиолокации. В начале 1960-х годов американский математик С.Смейл попытался построить исчерпывающую классификацию типичных разновидностей поведения динамических систем. Поначалу он предполагал, что можно обойтись различными комбинациями периодических движений, но вскоре понял, что возможно значительно более сложное поведение. В частности, он подробнее исследовал открытое Пуанкаре сложное движение в ограниченной задаче трех тел, упростив геометрию и получив при этом систему, известную ныне как «подкова Смейла». Он доказал, что такая система, несмотря на ее детерминированность, проявляет некоторые черты случайного поведения. Другие примеры подобных явлений были разработаны американской и российской школами в теории динамических систем, причем особенно важным оказался вклад В.И.Арнольда. Так начала возникать общая теория хаоса. Сам термин «хаос» ввели Дж.Йорке и Т.Ли в 1975 в краткой статье, посвященной обсуждению некоторых результатов исследований российской школы.
Исследования хаотических систем время от времени появлялись и в литературе по прикладным вопросам. Наиболее известная из таких моделей была введена метеорологом Э.Лоренцем в 1963. Лоренц построил модель конвекции в атмосфере, создав приближения очень сложных уравнений, описывающих это явление, значительно более простыми уравнениями с тремя неизвестными. Численно решая их на компьютере, он обнаружил, что решения колеблются нерегулярным, почти случайным образом. Лоренц также установил, что если слегка изменять начальные значения переменных, то отклонения будут усиливаться, пока новое решение не окажется совершенно непохожим на исходное. Описание им этого явления в последующих лекциях привело к популярному ныне выражению «эффект бабочки»: взмах крыла бабочки может изменить погоду.
Кое-что о теории хаоса
Сложная наука, такая как метеорологическая система Земли, может рассматриваться как хаотическая. На самом деле хаос, предстающий перед исследователем, на самом деле не хаос, а система настолько сложная, что уловить все ее переменные невозможно. Следовательно, хаотическая система является детерминированной, и если вы знаете ее начальную точку и можете управлять ее переменными, вы также можете предсказать ее промежуточные или конечные состояния.
Другой ключевой особенностью хаотической системы является то, что, начиная с ее конечного состояния, невозможно понять ее начальное состояние. Это потому, что есть много способов достичь одного и того же результата. Незнание эволюции системы делает невозможным ее реконструкцию только на основе конечного состояния.
Маленькие детали, которые меняют нашу судьбу
В рамках психологии и этой теории генетика и культура могут рассматриваться как аттракторы, вызывающие определенную тенденцию к определенному поведению. Но это не означает, что мы все ведем себя одинаково или думаем одинаково. Поведенческие модели и привычки также являются аттракторами, что может объяснить, почему в некоторых случаях психических расстройств возникают рецидивы.
Однако есть также полные ремиссии симптомов за счет введения новых элементов и альтернативных реконструкций дисфункциональных внутренних процессов. Простой факт, что вы обогнали кого-то на улице или не сделали этого, может вызвать неожиданные последствия которые заставляют нас вести себя по-другому.
Что значит это мудреное название
Что такое хаос все интуитивно представляют. Нечто совершенно неупорядоченное, случайным и непредсказуемым образом себя ведущее. А что такое «полностью детерминированные системы?
Представим себе пешехода, который вышел из своего дома и пошел по прямой дороге. Он все время идет с постоянной скоростью. Какое расстояние он пройдет за определенное время? Ответ на этот вопрос знают даже ученики младших классов школы. Надо скорость умножить на заданное время.
Наш пешеход представляет собой пример полностью детерминированной системы. Если мы знаем его начальное положение (дом) и закон его движения (постоянная, известная скорость), то мы можем вычислить его местоположение в любой момент времени. Если знание законов эволюционирования любой самой сложной системы и ее начальное состояние позволяют однозначно определить результат ее эволюции в любой момент времени, то такая система и называется «полностью детерминированной».
Турбулентность
Это слово, наверно, слышали все. Хотя бы по стандартной фразе: «пристегните ремни, самолет входит в зону турбулентности». Это значит, что сейчас вас начнет трясти и качать.
Изучать турбулентность в конце XIX века начал английский физик Рейнольдс. Проведя серию экспериментов, он установил, что течение обычной воды в обычной круглой трубе может быть устроено совершенно по-разному.
Если скорость течения воды невелика, то она (вода) движется однородно и плавно (такой режим течения называется ламинарным). А если скорость превышает некоторое критическое значение, то начинают происходить странные вещи. Слои воды перемешиваются, образуются вихри, основные параметры течения – скорость и давление в каждой точке пульсируют совершенно непредсказуемым образом. И вся эта картина меняется в каждый момент времени. И никаких закономерностей в этих изменениях нет. В общем, какой-то полный хаос. Вот этот режим течения и был назван турбулентным.
За прошедшие со времен Рейнольдса сто с лишним лет, во всем мире было опубликовано сотни тысяч, если не миллионы работ, посвященные турбулентности. Потому что без понимания ее природы невозможно исследовать атмосферные процессы (метеопрогнозы), проводить математическое моделирование конструкций новых самолетов, проектировать двигатели и много, много еще чего. Прогресс достигнут огромный. Суперкомпьютеры тут сильно помогли. Ну и совершенствование экспериментальной базы.
Теория хаоса в психологии
Изначально теория хаоса была разработана для того, чтобы объяснить существование расхождений в результатах применения математических, метеорологических или астрологических моделей. Однако эта теория применим к большому количеству дисциплин, в том числе связанных с науками о здоровье и социальными науками. Одна из научных дисциплин, в которой эта теория имеет определенное применение, — это психология.
Теория хаоса как парадигма, которая заключает, что небольшие изменения в начальных условиях могут привести к большому разнообразию результатов, может служить для объяснения огромного разнообразия, которое мы можем обнаружить с точки зрения отношений, точек зрения, мыслей, убеждений или эмоций. Хотя, как правило, большинство людей стремятся выжить и реализовать себя разными способами, существует множество обстоятельств, которые изменяют наше поведение и мышление и формируют наш образ жизни. Например, относительно счастливая и мирная жизнь не гарантирует, что у человека не разовьется психическое расстройство, так же как тяжелая травма может не привести к последующим расстройствам.
Общий подход к теории хаоса
Теория хаоса — это больше, чем теория, парадигма, которая в то время была научной революцией., отражая, что многие системы, которые до сих пор считались детерминированными и предсказуемыми, имеют серьезные ограничения на такую предсказуемость. Другими словами, они были не так полезны, как считалось, для предсказания будущих событий
Это важно, поскольку одна из основ науки — это способность устранить неуверенность в том, что произойдет
По инициативе Анри Пуанкаре как первооткрывателя и популяризированной благодаря работе математика и метеоролога Эдварда Лоренца, Теория хаоса использовалась в таких областях, как математика и метеорология. объяснить неточность и сложность получения предсказуемых результатов из реальности.
Основная проблема
Здесь надо сделать небольшое отступление, необходимое для понимания дальнейшего. Основная проблема здесь вот в чем состоит. В турбулентных течениях существуют не только крупномасштабные вихри (вы их можете наблюдать, сидя на берегу горной реки), но целая иерархия таких вихрей, вплоть до самых мелких. Кинетическая энергия потока сосредоточена в самых крупных вихрях, она передается вниз по иерархии и на самых мелких вихрях превращается в тепло за счет вязкости среды – воды или воздуха (есть в физике такое понятие – вязкость). Чем меньше вязкость, тем меньше масштаб этих малых вихрей. Поэтому при проведении компьютерных расчетов, например, аэродинамики самолета, вы должны иметь возможность использовать очень маленькие расчетные ячейки, описывающие эти маленькие вихри. Иначе ничего не получится. А самолет большой. Поэтому число ячеек растет немерено. И с таким объемом вычислений ни один самый современный суперкомпьютер справиться не может
Придумали, конечно, как с этим злом худо-бедно можно бороться, но это для нас не важно
Но уважаемые читатели. Запомните этот каскад разномасштабных вихрей. В дальнейшем мы увидим крайне интересные и неожиданные вещи из разных сфер жизни, имеющие прямые аналоги с описанной выше ситуацией.
Различия между случайными и хаотическими данными
Только по исходным данным трудно сказать, каким является наблюдаемый процесс — случайным или хаотическим, потому что практически не существует явного чистого ‘сигнала’ отличия. Всегда будут некоторые помехи, даже если их округлять или не учитывать. Это значит, что любая система, даже если она детерминированная, будет содержать немного случайностей.
Чтобы отличить детерминированный процесс от стохастического, нужно знать, что детерминированная система всегда развивается по одному и тому же пути от данной отправной точки. Таким образом, чтобы проверить процесс на детерминизм необходимо:
- Выбрать тестируемое состояние.
- Найти несколько подобных или почти подобных состояний.
- Сравнить их развитие во времени.
Погрешность определяется как различие между изменениями в тестируемом и подобном состояниях. Детерминированная система будет иметь очень маленькую погрешность (устойчивый, постоянный результат) или она будет увеличиваться по экспоненте со временем (хаос). Стохастическая система будет иметь беспорядочно распределенную погрешность.
По существу все методы определения детерминизма основываются на обнаружении состояний, самых близких к данному тестируемому (то есть, измерению корреляции, экспоненты Ляпунова, и т. д.). Чтобы определить состояние системы обычно полагаются на пространственные методы определения стадии развития. Исследователь выбирает диапазон измерения и исследует развитие погрешности между двумя близлежащими состояниями. Если она выглядит случайной, тогда нужно увеличить диапазон, чтобы получить детерминированную погрешность. Кажется, что это сделать просто, но на деле это не так. Во-первых, сложность состоит в том, что, при увеличении диапазона измерения, поиск близлежащего состояния требует намного большего количества времени для вычислений чтобы найти подходящего претендента. Если диапазон измерения выбран слишком маленьким, то детерминированные данные могут выглядеть случайными, но если диапазон слишком большой, то этого не случится — метод будет работать.
Когда в нелинейную детерминированную систему вмешиваются внешние помехи, её траектория постоянно искажается. Более того, действия помех усиливаются из-за нелинейности и система показывает полностью новые динамические свойства. Статистические испытания, пытающиеся отделить помехи от детерминированной основы или изолировать их, потерпели неудачу. При наличии взаимодействия между нелинейными детерминированными компонентами и помехами, в результате появляется динамика, которую традиционные испытания на нелинейность иногда не способны фиксировать.
Чайки и бабочки
Почему симуляция Лоренца повела себя хаотически? Уравнения, используемые в предсказании погоды, описывают изменение некоторых существенных параметров, таких как температура, влажность, скорость и направление ветра. Важная особенность всех этих параметров в их взаимозависимости: например, уровень влажности зависит от температуры, а температура, в свою очередь, — от влажности.
В математических терминах это означает, что переменные являются функциями самих себя, и отношения между ними описываются нелинейными уравнениями, то есть на графике эти уравнения невозможно представить в виде прямой.
Одно из важнейших свойств системы нелинейных уравнений — чувствительность к начальным условиям, которая так удивила Лоренца в 1961 году. Позже он доказал, что эта чувствительность не зависит от сложности, поскольку проявляется и в более простых моделях (например, конвекции), которые описываются всего тремя нелинейными уравнениями. В 1963 году один из коллег метеоролога заметил, что если идеи Лоренца верны, то «чайка одним взмахом крыла может изменить погоду во всем мире». К 1972 году живое существо, способное нарушить баланс в атмосфере, стало еще меньше — вышедшая в этом году статья Лоренца называлась «Может ли взмах крыла бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?». Так появился «эффект бабочки».
Поиски смысла в беспорядке
Понятие «эффект бабочки» применяется, как правило, в естественных науках, а обозначается им особое свойство некоторых хаотичных систем, согласно которому, даже небольшое воздействие на систему может иметь самые непредсказуемые и крупные последствия в каком-то другом месте и в другой момент времени
Термин «эффект бабочки» быстро приобрел широкую популярность, но его истинное значение часто понимают неправильно. Обычно, говоря об «эффекте бабочки», имеют в виду, что зачастую причиной важных событий становятся мелочи, но на самом деле понятие это несколько шире. Взмах крыла бабочки становится причиной торнадо только в ограниченном смысле: торнадо могло бы и не возникнуть, если бы бабочка не взмахнула крылом, но на его появление так или иначе влияют миллионы, если не миллиарды, других факторов. Благодаря «эффекту бабочки» удалось оценить, насколько пугающе чувствительна система в целом даже к самым незначительным происходящим внутри нее событиям. А из этого следует, что определить все причины того или иного события в системе практически невозможно. Если даже совсем незначительные события, в том числе и те, о которых мы в принципе не можем ничего знать, способны вызвать изменения всей системы, вполне вероятно, что полностью детерминированная система окажется при этом совершенно непредсказуемой.
Поделиться ссылкой
Различия между людьми
Это может быть полезно при попытке объяснить, почему у некоторых людей развиваются сильные стороны или психические проблемы, которых нет у других. Это также может объяснить, почему определенные методы лечения неэффективны для определенных людей, хотя они эффективны для большинства людей. Или почему два человека с одинаковыми генами и одним и тем же жизненным опытом по-разному реагируют на определенный стимул или событие.
За этим могут стоять различия в личности, когнитивные способности, концентрация внимания на конкретных аспектах, эмоциональная и мотивационная ситуация одновременно или другие множественные факторы.
Так же, некоторые психологические процессы, такие как тревога, могут быть связаны с теорией хаоса. Для многих людей с тревожными и связанными с ними расстройствами незнание того, что может произойти, когда они действуют в окружающей среде, создает глубокое чувство дискомфорта и, как следствие, возможное активное избегание того, чего боятся.
Другими словами, неопределенность, вызванная сложностью создания надежных прогнозов из-за множества возможностей из хаотической реальности пробуждает чувство беспокойства. То же самое и с такими расстройствами, как обсессивно-компульсивное расстройство, при котором неуверенность в том, что что-то опасное может произойти из-за навязчивых мыслей, вызывает тревогу и может привести к использованию компульсий в качестве временной меры защиты.
Монтировкой теории хаоса по механизму ньютоновских «часов»
Еще в 1960 году большинство ученых, в том числе и Эдвард Лоренц, посчитали бы, что незначительное отклонение в исходных данных не имеет большого значения. До появления теории хаоса предполагалось, что мир в целом работает согласно механистической, детерминистской модели, которую тремя веками раньше предложил Ньютон (словно безмерно сложный часовой механизм). С такой точки зрения природные явления, в частности погоду, сложно предсказать просто потому, что они сами по себе исключительно сложны; но в принципе такое предсказание возможно, если удастся полностью понять все участвующие в формировании явления физические процессы и получить доступ ко всем необходимым данным. И надежность прогнозов, в том числе и метеорологических, зависит исключительно от качества исходных данных. Теория хаоса полностью опровергла это предположение.
А существуют ли детерминированные системы в реальности
Да. И более того, они повсеместно окружают нас. Самый наглядный пример, движущиеся вокруг Солнца планеты, расположение которых на своих орбитах в каждый момент времени строго определено и не меняется тысячелетиями.
Казалось бы, само определение детерминированности полностью противоречит понятию хаоса и они несовместимы.
Оказывается, очень даже совместимы.
Но прежде чем перейти к дальнейшему разговору о хаосе, надо сделать одно замечание. Представим себе человека, стреляющего по мишени. Иногда он попадает в десятку, иногда в девятку, а иногда и вообще в молоко. И мы не можем предсказать результат его следующего выстрела. Значит ли это, что система «стрелок – пуля» является недетерминированной? Нет, не значит. Все дело в том, что мы не знаем всех деталей поведения этой системы. Качество пороха в патронах может слегка различаться, у стрелка рука может дрогнуть и так далее.
И так происходит в подавляющем большинстве случаев при моделировании различных природных явлений или при проведении инженерных расчетов. Так что движение планет вокруг Солнца, подчиняющихся только закону всемирного тяготения является одним из немногих исключений. Так есть ли в природе хаос? Или все дело в нашем неполном знании механизмов изучаемых процессов и явлений?
Да, хаос есть. И один пример хаотичности всем хорошо известен. Это турбулентность.
Эффект бабочки
Эта теория широко известна благодаря так называемому эффекту бабочки, согласно которому «слабый удар крыльев бабочки может быть причиной урагана за тысячи миль». Таким образом, указывается, что наличие определенной переменной может вызывать или изменять другие, постепенно влияя друг на друга, пока не будет получен результат, который не ожидается.
В итоге, мы можем считать, что теория хаоса устанавливает, что небольшие изменения начальных условий создают большие различия в отношении конечного результата., при котором подавляющее большинство событий и систем нельзя полностью предсказать.
Важно отметить, что, несмотря на видимость, хаос, к которому относится эта теория, не означает отсутствие порядка, а скорее то, что факты и реальность не соответствуют линейной модели. Однако хаотичность не может выходить за определенные рамки
Яйцо, о котором мы говорили во введении, не может упасть или упасть ни в какую сторону. Другими словами, возможностей много, но результаты ограничены, и есть предрасположенности к тому, чтобы явления происходили определенным образом, предрасположенности, известные как аттракторы.
Аттрактор
Аттрактор (англ. to attract — притягивать) — геометрическая структура, характеризующая поведение в фазовом пространстве по прошествии длительного времени.
Аттрактор Лоренца рассчитан на основе всего трех степеней свободы — три обыкновенных дифференциальных уравнения, три константы и три начальных условия. Однако, несмотря на свою простоту, система Лоренца ведет себя псевдослучайным (хаотичным) образом.
Смоделировав свою систему на компьютере, Лоренц выявил причину ее хаотического поведения — разницу в начальных условиях. Даже микроскопическое отклонение двух систем в самом начале в процессе эволюции приводило к экспоненциальному накоплению ошибок и соответственно их стохастическому расхождению.
Наряду с этим, любой аттрактор имеет определенные размеры границ, поэтому экспоненциальная расходимость двух траекторий разных систем не может продолжаться бесконечно. Рано или поздно орбиты вновь сойдутся и пройдут рядом друг с другом или даже совпадут, хотя последнее и маловероятно. Кстати, совпадение траекторий является правилом поведения простых предсказуемых аттракторов.
Сходимость-расходимость (или складывание и вытягивание соответственно) хаотичного аттрактора систематически устраняет начальную информацию и заменяет ее новой. При схождении траектории сближаются и начинает проявляться эффект близорукости — возрастает неопределенность крупномасштабной информации. При расхождении траекторий наоборот, они расходятся и проявляется эффект дальнозоркости, когда возрастает неопределенность мелкомасштабной информации (этот подход применил в своей Теории Пассионарности Л. Н. Гумилев, назвав такие явления «оберрацией близости» и «оберрацией дальности»).
В результате постоянной сходимости-расходимости хаотичного аттрактора неопределенность стремительно нарастает, что с каждым моментом времени лишает нас возможности делать точные прогнозы. То, чем так гордится наука — способностью устанавливать связи между причинами и следствиями — в хаотичных системах невозможно. Причинно-следственной связи между прошлым и будущем в Хаосе не существует.
Также надо отметить, что скорость схождения-расхождения является мерой Хаоса, т.е. численным выражением хаотичности самой системы. Другой статистической мерой Хаоса служит размерность аттрактора.
Подводя промежуточный итог, заметим, что основным свойством хаотичных аттракторов является сходимость-расходимость траекторий разных систем, которые случайным образом постепенно и бесконечно перемешиваются.
На этом этапе поговорим о пересечении фрактальной геометрии и Теории Хаоса. А парадокс заключен в том, что хотя фрактал и является одним из инструментов Теории Хаоса, по сути он — противоположность Хаоса.
Главное различие между Хаосом и Фракталом состоит в том, что первый является динамическим явлением, а второй — статическим. Под динамическим свойством Хаоса понимается непостоянное и непериодическое изменение траекторий.
Кто изобрел теорию хаоса?
Родоначальником этой теории является американский математик и метеоролог Эдвард Лоренц, который в 60-х годах прошлого века использовал компьютер для создания моделей погодной ситуации. Лоренц наблюдал, как небольшие корректировки входных значений (например, округление до 0,345676 вместо 0,345) генерировали совершенно другие погодные сценарии, чем при сохранении исходных значений. С другой стороны, американский исследователь заметил существенный факт, фундаментальную характеристику хаотических систем: при многократных вариациях входных значений предпочтение отдается определенным моделям конечных результатов. Поэтому, хотя невозможно точно предсказать, на чем будет основана окончательная модель, некоторые результаты кажутся более предпочтительными, чем другие.
Теория хаоса и повседневная жизнь
Но теорию хаоса можно проиллюстрировать с другой точки зрения, с точки зрения повседневной жизни. Возьмем следующий пример. Вместо того, чтобы выйти за дверь дома, как вы обычно делаете каждое утро, в 8.00, в определенный день, вы опаздываете на четверть часа, потому что ваша зубная паста закончилась, а новый тюбик зубной пасты трудно найти. Таким образом, вместо того, чтобы приходить на работу в 8.45, вы должны прибудете в 9.00. Только в 8.50 происходит разрушительное землетрясение, которое приводит к обрушению здания, в котором находится ваш офис, и все в здании раздавлены. Вы можете подумать, что бог по какой-то причине спас вас. Или, может быть, вы подумаете, что вам повезло, и найдя новую работу через полгода узнаете, как производить неограниченную бесплатную энергию для всего человечества (допустим, вы осуществляете ядерный синтез). Таким образом, вы не только прославитесь, и ваше имя будет жить до тех пор, пока существует человеческий род, но и миллионы людей будут буквально обязаны вам своей жизнью. Таким образом, от полного тюбика пасты зависит технологическое достижение во всей истории человечества.
Хаос на самом деле не хаос
Научные модели
Чтоб как-то совладать со сложностью природных явлений — к примеру, климата, — ученые создают модели — упрощенные аналоги реальных явлений, позволяющие обнаружить и математически описать те или иные закономерности. Принято считать, что поведение моделей детерминировано: будущее состояние модели может быть полностью выведено из ее нынешнего состояния на основе математических закономерностей. Этот процесс может проходить через множество итераций — повторений, каждое из которых будет использовать результаты предыдущей итерации как исходные данные, позволяя делать все более и более долгосрочные прогнозы.
Именно таким методом пользовался Лоренц в 1961 году. И всего через несколько итераций программа выдала два совершенно разных результата на основе одних и тех же исходных данных, поставив под сомнение всю методологию. Модель, очевидно, повела себя непредсказуемо и произвела случайный результат: она продемонстрировала — хотя такой терминологии тогда еще не существовало — хаотическое поведение.
Теория Хаоса — Теория Хаоса дает возможность осознать Реальность
Теория Хаоса дает возможность осознать очень важную вещь! Наши представления о том, что происходит, в соответствии с которым мы делаем все, что делаем, отличаются от объективной Реальности. Мы воспринимаем окружающий Мир, исходя из наших Представлений о нем.
Источником ваших представлений, как и любой мыслительной деятельности, является Мозг, и «картину мира» каждого из нас можно привести в состояние гармонии с самим Миром.
Пол Рапп, крупный специалист в изучении деятельности головного мозга человека, сказал: «Если существует волшебный ключ, открывающий тайны нервного функционирования — некая Чаша Святого Грааля, теория Хаоса поможет его найти!»
Эффект от поведения, исходящего от ошибочного представления реальности такой же, как если бы вы пытались найти какую-то улицу в Москве, используя карту Санкт-Петербурга. Так влияет на нашу Жизнь неправильная логическая карта, или Культура мышления.
Ваша культура мышления воздействует на все, что вы делаете — ваша речь, ваше мышление, ваше поведение, а также определяет что вы едите, как спите и т.д. Ваше восприятие всех ваших действий зависит от культуры вашего мышления.
Гуманитарные дисциплины
Если мы рассмотрим экономику какой-либо страны в целом (макроэкономику), то здесь все понятно. Существует обоснованный и опробованный набор критериев, выполнение которых должно эту экономику поддерживать и развивать. Регулирование уровня инфляции, ставки рефинансирования. Плюс налоговая система, инвестиционный климат и далее по списку, который вы все прекрасно знаете.
Так вот, правительство страны может принимать самые мудрые решения. А происходить ничего не будет. Потому как решения правительства – это, возвращаясь к турбулентности, те самые большие вихри. Но! Их энергия должна передаваться вниз по тому самому каскаду. Крупнейшие компании, средний и малый бизнес, «простые люди». И если они, решения государства, эффективно воспринимают, то и «кинетическая энергия» верхов вот туда вниз доходит. И тогда она, возвращаясь к турбулентности, превращается в тепло, которое и греет страну. А если нет, то все бесполезно.
То же самое относится и к политике. Ведь еще товарищ Ленин писал: «Идея, овладевшая массами, становится материальной силой». Сейчас, в век интернета и социальных сетей, эта фраза становится особенно актуальной. Вспомните недавние революции в арабском мире северной Африке. Как там все происходило? Как формировались сторонники переворотов? Через соцсети. А что это значит? Сначала двое. Потом четверо. А потом все – хаос. Не напоминает ли вам все это про предыдущий раздел этого текста о биологии и теорию «бифуркацией удвоения периода», приводящую к хаосу.
