СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ

СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ
        две осн. формы закономерной связи явлений, которые отличаются по характеру вытекающих из них предсказаний. В законах динамич. типа предсказания имеют точно определённый, однозначный характер. Так, в механике, если известен закон движения тела и заданы его координаты и скорость, то по ним можно точно определить положение и скорость движения тела в любой др. момент времени. Динамич. законы характеризуют поведение относительно изолированных систем, состоящих из небольшого числа элементов и в которых можно абстрагироваться от целого ряда случайных факторов.
        В статистич. законах предсказания носят не достоверный, а лишь вероятностный характер. Подобный характер предсказаний обусловлен действием множества случайных факторов, которые имеют место в статистич. коллективах или массовых событиях (напр., большого числа молекул в газе, особей в биологич. популяциях, людей в социальных коллективах). Статистич. закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, составляющих коллектив, и поэтому характеризует не столько поведение отд. элемента, сколько коллектива в целом. Необходимость, проявляющаяся в статистич. законах, возникает вследствие взаимной компенсации и уравновешивания множества случайных факторов.
        Абсолютизация динамич. законов тесно связана с концепцией механич. детерминизма, сторонники которой (П. Лаплас и др.) рассматривали Вселенную как огромную механич. систему и экстраполировали законы динамики Ньютона на все процессы и явления мира. Лаплас утверждал, что если бы были известны такие законы для всех явлений, то можно было бы обнять в одной формуле движения как величайших тел, так и лег-чайших атомов.
        Статистич. законы хотя и не дают однозначных и достоверных предсказаний, тем не менее являются единственно возможными при исследовании массовых явлений случайного характера. Критикуя механич. детерминизм, Ф. Энгельс указывал, что случайное не может быть безразличным для науки. Вместе с тем он подчёркивал, что случайное требует иного подхода, ибо изучить всю сеть каузальных отношений, даже с горошинами в стручке, наука совершенно не в состоянии: «... такая наука, которая взялась бы проследить случай с этим отдельным стручком в его каузальном сцеплении со все более отдаленными причинами, была бы уже не наукой, а простой игрой» (Маркс К. и Энгельс Ф., Соч., т. 20, с. 534).
        За совокупным действием различных факторов случайного характера, которые практически невозможно охватить, статистич. законы вскрывают нечто устойчивое, необходимое, повторяющееся. Статистические законы служат подтверждением диалектики превращения случайного в необходимое. Динамич. законы оказываются предельным случаем статистических, когда вероятность становится практич. достоверностью.
        С помощью динамич. законов обычно формулируются каузальные (причинные) связи явлений. Рассматривая одно явление как причину другого, мы вырываем их из всеобщей связи, изолируем друг от друга и тем самым значительно упрощаем и идеализируем действительность. Подобную идеализацию легче осуществить в механике, астрономии, классич. физике, которые имеют дело с точно известными силами и законами движения тел под их воздействием. В более сложных ситуациях приходится учитывать воздействие множества случай-ных факторов и обращаться к статистич. законам.
        Лаплас П. С., Опыт философии теории вероятностей, М., 1908; Те?лецкий Я. П., Динамич. и статистич. законы физики, [M.], 195U; Мякишев Г. Я., Динамич. и статистич. закономерности в физике, М., 1973.

Философский энциклопедический словарь. — М.: Советская энциклопедия. Гл. редакция: Л. Ф. Ильичёв, П. Н. Федосеев, С. М. Ковалёв, В. Г. Панов. 1983.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ
(точнее с т а т и с т и -ческие закономерности и законо-мерности жесткой детерминации) – два осн. класса закономерностей, получившие в совр. науке наиболее развитые формы своего теоретич. выражения, а вместе с тем и матем. воплощения. Для исследования и выражения закономерностей жесткой детерминации используются обычно методы классич. матем. анализа, особенно методы теории дифференц. ур-ний; эти методы используются также в познании и выражении статистич. закономерностей (СЗ), однако решающую роль играют здесь методы теории вероятностей. Осн. различие между этими классами закономерностей связано с различиями во внутр. структуре соответствующих науч. теорий, в частности с различием тех общих подходов к природе бытия и познания, к-рые необходимым образом сопровождают развитие этих теорий.
Представления о классе закономерностей жесткой детерминации сформировались в ходе развития классич. физики, прежде всего классич. механики. Фактически под этими закономерностями и понимают закономерности, в логич. отношении подобные механическим; именно благодаря решающей роли динамич. законов механики Ньютона в формировании общих представлений о данном классе закономерностей исторически они получили название динамич. закономерностей (ДЗ). Классич. механика явилась первой естеств.-науч. теорией, основывающейся в формулировке своих законов на строгом языке математики. Осн. задачей классич. механики является определение траектории движения отд. макротела. Весьма существенно, что эта траектория определяется в механике единств. образом. Если же траектория движения макротела не определена однозначно или значения нек-рых его характеристик строго не определены, то с т. зр. механики Галилея – Ньютона задача считается некорректно поставленной. Развитие всей классич. физики, начиная от механики твердого тела и сплошных сред и кончая классич. электродинамикой, происходило под определяющим воздействием классич. механики. Само логич. строение последующих теорий классич. физики в принципе аналогично схеме классич. механики.
В качестве определяющей черты класса ДЗ обычно рассматривается строго однозначный характер всех без исключения связей и зависимостей, отображаемых в рамках соответствующих представлений и теорий на основе этих законов. В негативной формулировке это означает: там, где нет строгой однозначности в связях, нельзя говорить и о соответствующих закономерностях. Более того, с т. зр. ДЗ, когда имеет место к.-л. неоднозначность или неопределенность в связях, нельзя вообще говорить об истинной закономерности: в этих случаях налицо лишь неполное выражение наших знаний об исследуемых объектах, лишь подход к истине, но еще не сама истина.
Из однозначного характера связей вытекает их равноценность: любая рассматриваемая связь, независимо от природы соответствующих свойств или параметров, в равной мере признается необходимой.
На основе развития классич. физики и ее успехов схема жесткой детерминации была в известной мере абсолютизирована. Филос. концепция, выразившая это, получила название лапласовского, или классического, детерминизма и длит. время выступала как обоснование механики и ее экспансии в новые области исследований.
Схема жесткой детерминации оказалась, однако, несостоятельной при соприкосновении науки с более сложными и развитыми явлениями, чем объекты исследования классич. физики, прежде всего – при анализе биологических и социальных явлений. Эта схема вела к отрицанию к.-л. автономности в поведении элементов в рамках систем. Критика концепции жесткой детерминации в естествознании усиливалась по мере проникновения в него идей диалектики и приобрела конструктивный характер на базе развития вероятностных методов исследования; именно через их посредство естествознание овладело новым классом закономерностей – статистич. закономерностями. В "точное" естествознание вероятностные методы впервые проникли во 2-й пол. 19 в. в ходе разработки в трудах Дж. Максвелла, Дж. Гиббса и Л. Больцмана молекулярно-кинетич. теории – классич. статистич. физики.
Но хотя в наст. время ясно вскрыта ограниченность схемы жесткой детерминации, это отнюдь не означает, что данная схема "не работает" в совр. науке. Схема жесткой детерминации может повторять себя в развитии ряда новых областей и методов знания, поскольку это развитие воспроизводит осн. пути движения познания. В частности, на представлениях о жесткой детерминации в значит. мере базируется весь прогресс научно-технич. мысли, действие почти всех создаваемых человеком механизмов, машин и автоматов.
Однако по мере возрастания сложности технич. систем и повышения требований к точности управления протекающими в них процессами происходит резкое снижение их надежности. В наст. время достаточно ясно осознано, что принятые пути повышения надежности работы электронных устройств, основанные на схемах жесткой детерминации, не дают радикального решения проблемы и принципиально ограничены. В этой связи начиная со 2-й пол. 20 в. постоянно растет интерес к анализу принципов организации и функционирования живых (биологических) систем и использованию этих принципов в разработке совр. технич. систем, что, в частности, находит выражение в огромном росте исследований по самоорганизующимся системам. Эти направления поисков ясно выражают отказ от принципа жесткой, однозначной детерминации элементов в кибернетич. системах.
Идея вероятности приобрела огромное значение в совр. физике, прежде всего в физике микропроцессов, физике атома и элементарных частиц. Закономерности микропроцессов наиболее полно выражены в квантовой теории, к-рая является принципиально статистической, т.е. существ. образом включает в себя идею вероятности. Если в классич. физике вероятность иногда еще трактовалась как второстепенный, инородный элемент структуры физич. теории, нарушающий ее внутр. красоту и совершенство, то в совр. физике вероятность с самого начала рассматривается как одно из важнейших оснований этой структуры.
Идеи и методы теории вероятностей являются существенными в совр. развитии всех наук о неживой природе. Они имеют непосредств. отношение и к наукам о живой природе и обществе. В частности, развитие представлений о биологич. эволюции, становление генетики происходило на базе развития статистич. образа мышления в биологии. В кибернетике вероятностные идеи являются исходными, базисными, а ее осн. представления, особенно теория информации, по существу представляют собой дальнейшее развитие концептуальной базы теории вероятностей. В целом вероятностно-статистич. идеи в наст. время являются одним из стимуляторов развития по сути дела всей науки.
Однако несмотря на величайшую силу и глубину воздействия вероятностно-статистич. образа мышления на развитие совр. науки, он все еще должным образом не ассимилирован совр. мировоззрением. Во многом это обусловлено тем, что на трактовку вероятности и СЗ нередко чрезмерное влияние оказывают соображения, навеянные концепцией жесткой детерминации, в частности классич. механикой. Для преодоления этого, отчасти психологического, барьера природа вероятности и СЗ должна быть проанализирована в свете совр. представлений о принципах структурной организации материи и познания, в частности в связи с разработкой общих представлений о сложных системах (идея о качественно различных и относительно автономных уровнях структурной организации этих систем, об уровнях управления, регуляции и детерминации в сложных системах).
Теория вероятностей, являющаяся методологич. базой раскрытия СЗ, изучает, как известно, закономерности массовых случайных явлений. Массовость здесь выступает как нек-рый аспект системности. Случайность характеризует специфику этого массового явления и означает, что при переходе от одного явления к другому характеристики отд. явлений изменяют свои значения независимым образом, т.е. значения характеристики одного явления существенно не зависят и не определяются значениями этой же характеристики у др. явлений. Типичный пример класса случайных массовых явлений дает в физике обычная теория газов: механич. состояние каждой молекулы газа в своей основе не зависит и не определяется состоянием др. молекул. Центр. понятием теории вероятностей является понятие вероятностного распределения, или просто распределения. Вокруг этого понятия объединяются др. понятия, имеющие принципиальное значение для понимания всей теории. Распределение означает, что, несмотря на изменение значений нек-рых характеристик от явления к явлению, относит. число элементов с определ. значением этих характеристик довольно устойчиво. Эта устойчивость и есть выражение вероятности. Распределения выражают внутр. упорядоченность в соответствующем массовом явлении. Наиболее глубокий смысл и значение вероятностных распределений обнаруживались по мере того, как распределения становились предметом самостоят. исследования и в связи с этим были выдвинуты представления о видах (типах) распределений и поставлен вопрос об основаниях этой типологии. Многие из видов распределений образуют обширный предмет спец. исследований. Таковы, напр., нормальное распределение (распределение Гаусса), распределение Пуассона и др. В большинстве случаев виды распределений характеризуются чисто описательно, но в наиболее развитых случаях для их характеристики применяются и аналитич. средства. В частности, в физике таковы квантовые теории, в к-рых вероятностный язык используется весьма своеобразно. Формулировка квантовых задач дается не непосредственно на языке вероятностных распределений, а прежде всего с помощью т.н. волновых функций. Однако последние являются очень абстрактными характеристиками тех же распределений: квадрат модуля волновой функции в нек-ром представлении определяет собой вероятность соответствующей физич. величины, и эта связь волновых функций с вероятностью вообще является оправданием их употребления в квантовой теории. В связи с характеристикой микрочастиц посредством волновых функций в квантовую теорию вошло представление о виде (характере, типе) волновых функций: волновая функция может быть скаляром, вектором, спинором, псевдоскаляром, псевдовектором и т.д. Вид волновых функций определяется т.н. квантовыми свойствами элементарных частиц – спином и четностью, к-рые с самого начала вводятся в теорию как характеристики волновых функций в целом. Др. словами, используемые в квантовой теории величины (за исключением ряда постоянных величин, не имеющих объяснения в теории и взятых непосредственно из опыта) делятся на два класса: т.н. наблюдаемые величины (напр., координаты и импульс), на базе к-рых и возникают представления о вероятностных распределениях, и квантовые числа как характеристики волновых функций (вероятностных распределений) в целом. Сами же распределения представляют собой форму связи этих двух классов.
Подобная ситуация является типичной для всякого использования теории вероятностей в познании: во всех таких случаях характеристики (параметры) объекта исследования делятся на два класса, относящиеся по существу к различным структурным уровням его организации. Характеристики первого, "низшего", уровня – это те, к-рые постоянно и независимым образом изменяют свои значения при переходе от одного элемента к другому в исследуемом массовом явлении и, соответственно, каждое из значений к-рых рассматривается как случайное событие. Характеристики более глубокого уровня связаны с наличием определ. закономерностей, регулярностей в массе случайных событий и выражают эту регулярность. Весьма существенно, что характеристики обоих уровней относительно автономны; характеристики второго, "высшего", уровня, детерминируя вид распределения, не определяют каждое конкретное случайное событие. Др. словами, характеристики высшего уровня лишь обобщенным, интегральным образом детерминируют характеристики низшего уровня. В то же время связи между характеристиками высшего уровня носят вполне определенный, "жесткий" характер. Возможность подобного "сочетания" различных классов характеристик при отображении свойств объекта исследования достигается тем, что соответствующие закономерности формулируются на языке распределения как зависимости между ними и их свойствами. Те закономерности, к-рые формулируются непосредственно на языке вероятностных распределений, наз. статистическими. Поэтому Н. Винер кратко определял статистику как науку о распределении (см. "Кибернетика и общество", М., 1958, с. 24).
В развитии представлений о сложных системах, помимо проблемы уровней внутр. организации и детерминации этих систем, важнейшее значение имеет также проблема синтеза элементов в целое при учете их автономности и вытекающая отсюда проблема методов познания объектов в составе таких систем. СЗ могут рассматриваться как определ. форма матем. решения этих проблем; в свою очередь анализ этих проблем в рамках учения о сложных системах позволяет глубже раскрыть природу самих СЗ. В частности, реализация системного подхода дает возможность рассматривать элементы (отд. объекты) на основе структурных характеристик соответствующих систем. Именно с этим связана, напр., важнейшая роль вероятностного языка в квантовой теории для познания и выражения свойств отд. микрообъектов.
Т.о., методологич. роль СЗ в совр. науке определяется тем, что они дают строгие теоретич. средства анализа объектов исследования с двумя относительно выделенными и автономными уровнями внутр. строения и организации. Этим же объясняется колоссальное значение статистич. представлений для развития совр. диалектики бытия и познания, в частности, для решения таких проблем, как взаимопроникновение жесткого и аморфно-пластичного начал структуры материальных систем, начал соподчинения и координации, широкой автономности элементов и гармонии целого, сохранения и истинного обновления, и многих аналогичных.
Утверждение статистич. подхода к науке сопровождалось острыми филос. дискуссиями. В физике формулирование СЗ осуществлялось на путях атомизма и означало его дальнейшее развитие. Борьба Л. Больцмана в период становления статистич. физики за атомизм была борьбой за разработку наиболее широкого обоснования СЗ в физике. На первых порах сравнение СЗ с закономерностями жесткой детерминации было не в пользу первых: им не хватало "изящества" однозначных предсказаний любых рассматриваемых связей. Так возникли представления о неполноте СЗ, об их врем. характере. Выявить собств. основания СЗ оказалось возможным лишь на основе диалектич. методологии. Важнейшую роль здесь сыграл анализ этих закономерностей с т. зр. категорий необходимости и случайности, а в дальнейшем, с развитием квантовой теории, также категорий потенциально возможного и действительного. Это способствовало выявлению более широких основ вероятности и СЗ и вело к выходу за узкие рамки представлений, навеянных схемой жесткой детерминации, в частности классич. механикой. Однако глубокое обоснование принципиально новых идей и методов естествознания возможно на основе не отд. категорий, а лишь их системы, к-рая сама должна подвергаться усовершенствованиям, уточнениям. Это в свою очередь предполагает соотнесение новых идей и методов естествознания с общими представлениями о структурной организации материи (атомизм) и с теорией познания, с формированием совр. картины мира (см., напр., Н. Винер, Я – математик, М., 1964, с. 314).
Совр. обоснование СЗ неотделимо от дальнейшего развития системно-структурных исследований. Вероятностно-статистич. идеи и методы соответствуют достаточно простой абстрактно-теоретич. модели сложных систем: они основываются на выделении двух автономных уровней внутр. организации. В реальной жизни большинство сложных систем характеризуется гораздо большим числом структурных уровней и разнообразием конкретных форм субординации и взаимодействий между ними. Таковы, напр., все биологич. системы. Поэтому развитие представлений о сложных системах приведет, несомненно, к разработке представлений о новых, более обобщенных классах закономерностей. Именно в этом направлении в наст. время разрабатываются представления о законах симметрии, законах управления и о закономерностях, для выражения к-рых начинает использоваться топология.
Ю. Сачков. Москва.
В с о ц и а л ь н о й о б л а с т и СЗ действуют как законы массовых явлений, возникая на базе закона больших чисел: определенные закономерные количеств. соотношения выявляются здесь только в статистич. совокупности. Таково, напр., установленное Марксом положение, согласно к-рому при капитализме в рабочей среде рождаемость и смертность обратно пропорциональны уровню заработной платы. Выраженная здесь закономерность относится к рабочему коллективу как целому, а в отд. случаях она может вовсе не проявиться. СЗ особенно наглядно видны в области демографии. Напр., рождаемость девочек и мальчиков постоянно соответствует пропорции 51:49. Постоянную величину составляют количество браков, количество преступлений и несчастных случаев при данных условиях и т.д. Закономерность проявляется здесь в массе таких событий, к-рые, казалось бы, зависят от индивидуальной склонности отд. людей и вообще от случайных обстоятельств.
Понятие СЗ в сфере социальных исследований стало употребляться уже в 17 в., т.е. раньше, чем в естествознании. Такие закономерности фиксировались, в частности, в трудах т.н. политических арифметиков, особенно Дж. Граунта, У. Петти. Но интуитивно, на основе эмпирич. наблюдений, люди в своей практич. деятельности еще задолго до этого считались с существованием СЗ. Напр., для предварит. определения урожайности крестьяне прибегали к массовым выборочным намолотам. Граунт первый на конкретном статистич. материале установил нек-рые закономерности естеств. движения населения, а Петти впервые определил матем. закон смертности в зависимости от возраста. В 1-й пол. 19 в. выявлением СЗ в социально-этич. сфере занимался бельг. статистик А. Кетле, к-рый объяснял их естеств. причинами. СЗ, связанные с наследственностью таланта, исследовались англ. психологом Фр. Гальтоном (см., напр., Наследственность таланта и ее законы и последствия, СПБ, 1875).
Механизм действия СЗ в социальной сфере на основе закона больших чисел был раскрыт Марксом в связи с анализом капиталистич. произ-ва (см., напр., "Капитал", т. 1, 1955, с. 328–29). Оценивая методологич. роль сформулированных Марксом принципов анализа массовых социальных явлений, Ленин писал: "...В обществе разрозненных товаропроизводителей, связанных лишь с рынком, закономерность не может проявляться иначе как в средней, общественной, массовой закономерности, при взаимопогашении индивидуальных уклонений в ту или другую сторону" (Соч., т. 21, с. 50). Смысл этого механизма состоит в том, что действие СЗ обнаруживается не во всяком "большом числе" событий, а лишь в таком массовом процессе, где на фоне множества случайных причин действуют глубокие необходимые связи.
В социальной статистике разработаны разнообразные методы выявления СЗ. Значение исследования этих закономерностей определяется тем, что в обществ. жизни, по самому характеру общества как сложной системы, законы функционирования и развития выступают, как правило, в форме СЗ. Лишь общее направление социального прогресса подчиняется действию ДЗ, основные из к-рых были сформулированы в марксизме.
О. Яхот. Москва.
Лит.: Мизес Р., Вероятность и статистика, пер. с нем., М.–Л., 1930; Колмогоров А. Н., Теория вероятностей, в кн.: Математика, ее содержание, методы и значение, т. 2, М., 1956, гл. 11; его же, Матем. статистика, БСЭ, 2 изд., т. 26, М., 1954; Вонсовский С. В., Курсанов Г. ?., О связи динамич. и статистич. закономерностей в атомных явлениях, "Вестн. АН СССР", 1957, [No] 4; Мякишев Г. Я., Соотношение между динамич. и статистич. закономерностями и квантовая механика, "ВФ", 1958, No 6; Винер Н., Кибернетика и общество, [пер. с англ.], М., 1958; Уч. записки по статистике, т. 8, M., 1964; Розанов Ю. ?., Теория вероятностей и ее приложения, в сб.: О нек-рых вопросах совр. математики и кибернетики, М., 1965; Кравец А. С., Причинность и статистич. закономерности, "ВФ", 1966, No 8; Пасхавер И. С., Закон больших чисел и закономерности массового процесса, [M.], 1966; Сачков Ю. В., Проблема структуры материи и вероятность, в кн.: Структура и формы материи, М., 1967.

Философская Энциклопедия. В 5-х т. — М.: Советская энциклопедия. Под редакцией Ф. В. Константинова. 1960—1970.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ
    СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ (закономерности жесткой детерминации и статистические закономерности) — два класса закономерностей, различающиеся характером лежащих в их основе связей и зависимостей. Представления о динамических закономерностях являются исторически первыми. Они сформировались под воздействием развития классической физики и прежде всего — классической механики. Механика исходит из изучения законов движения отдельных, индивидуализированных макротел. Основной задачей ее является определение траектории движения макротел под воздействием сил. Весьма существенно, что эта траектория определяется единственным образом. Логическая структура механики легла в основу характеристики динамических закономерностей. Соответственно, в качестве определяющей черты класса динамических закономерностей рассматривается строго однозначный характер всех без исключения связей и зависимостей, отображаемых в рамках соответствующих представлений и теорий. Представления о статистических закономерностях сформировались во 2-й пол. 19 в. в ходе становления классической статистической физики, которая исходит из изучения газов как систем, образованных из огромного числа отдельных однотипных объектов (молекул), состояние которых взаимонезависимо. В общем случае статистические системы суть системы, образованные из независимых или квази-независимых сущностей. Соответственно этому при анализе их оснований существенны идеи и методы системного анализа, важнейшим понятием которого является понятое структуры. Математическим аппаратом статистических теорий является теория вероятностей, а структура статистических систем выражается через представления о вероятностных распределениях. Статистические закономерности и есть закономерности, которые выражаются на языке вероятностных распределений — как законы взаимосвязи межау распределениями различных величин, характеризующих объекты исследования, и как законы изменения во времени этих распределений. Зависимости между распределениями и их изменения во времени определяются вполне однозначным образом. С позиций распределений делаются заключения как о целостных характеристиках систем, так и о свойствах отдельных элементов этих систем. Специфика статистических систем выражается через понятия случайности, независимости, иерархии (уровней внутреннего строения и детерминации). Тем самым устанавливается самоценность статистических закономерностей. Встает вопрос: как возможно образование (устойчивых) систем из независимых сущностей? Ведь обычно считается, что системы образуются благодаря наличию устойчивых взаимосвязей между элементами, образующими сами системы. Особенностью статистических систем является то, что устойчивость им придают внешние условия, внешние воздействия, которые накладываются на поведение систем и их элементов.
    Развитие фундаментальных наук о природе со 2-й пол. 19 в. неотделимо от статистических закономерностей. К таким наукам, помимо статистической физики, относятся общая теория эволюции, генетика, квантовая теория, кибернетика (как общая теория управления и информации). Однако, несмотря на силу и глубину воздействия статистического образа мышления на развитие современной науки, он все еще должным образом не ассимилирован современным мировоззрением. Широко распространены утверждения, что к статистическим представлениям мы вынуждены обращаться вследствие неполноты наших знаний об исследуемых объектах и системах. Во многом это обусловлено тем, что на природу статистических закономерностей смотрятс позиций концепции жесткой детерминации.
    Закономерности жесткой детерминации и статистические закономерности характеризуют громадные области бытия. Принято рассматривать концепцию жесткой детерминации и вероятностные взгляды на мир как два предельных, диаметрально противоположных подхода к анализу бытия и познания. Соответственно, становление новой концептуальной парадигмы выступает как своеобразный синтез концепции жесткой детерминации и вероятностного подхода. Связывая познание сложных систем, познание нелинейных процессов с разработкой “стохастической динамики”, известные представители Нижегородской школы изучения нелинейных процессов А. В. Гапонов-Грехов и М. И. Рабинович указывают: “В последние годы интерес физиков к “стохастической динамике” непрерывно возрастает: это связано как с появлением большого числа конкретных задач в различных областях, так и с наметившейся возможностью продвинуться в фундаментальной проблеме о связи динамических и статистических законов физики, прежде противопоставлявшихся друг другу” (Гапонов-Грехов А. В., Рабинович М. И. Нелинейная физика. Стохастичность и структуры.— В кн.: Физика 20 в. Развитие и перспективы. М., 1981, с. 228). Рассматриваемая проблема ставится также и в школе И. Пригожина, исследующей концептуальные преобразования в современном научном мышлении. “То, что возникает буквально на наших глазах, — пишут И. Пригожий и И. Стернгерс, — есть описание, промежуточное между двумя противоположными картинами — детерминистическим миром и произвольным миром чистых событий. Реальный мир управляется не детерминистическими законами, равно как и не абсолютной случайностью. В промежуточном описании физические законы приводят к новой форме познаваемости, выражаемой несводимыми вероятностными представлениями” (Пригожий И., Стенгерс И. Время, хаос, квант. М., 1994, с. 262). Анализируя рассматриваемые концепции с широких эволюционных позиций, следует подчеркнуть, что жесткая детерминация символизирует собою неумолимо наступающие события, выражает неизменное, сохраняющееся начало мира, а статистическая концепция с ее опорой на вероятность — наличие внутренней независимости во взаимосвязях событий, наличие подвижного, изменчивого начала мира, дающего возможность возникновения истинно нового, ранее в эволюции не имевшего места. Решение проблемы синтеза законов жесткой детерминации и статистических закономерностей направлено на раскрытие особенностей взаимопроникновения жесткого и пластичного начал мира, что характерно для познания сложно-организованных динамических систем как основного пути концептуального развития современной науки.
    Ю. В. Сачков

Новая философская энциклопедия: В 4 тт. М.: Мысль. Под редакцией В. С. Стёпина. 2001.