Шпаргалка по "Философии"

   Еще одним  специальным видом экспериментирования, занимающим важное место в  научной практике, является мысленный эксперимент. Он применяется учеными как средство расширения доступных им экспериментальных средств. В случае, когда провести реальный эксперимент не представляется возможным, ученый может мысленно воспроизвести и продумать саму экспериментальную ситуацию, получив в ходе этого продумывания важные теоретические результаты. Мысленный эксперимент опирается на различные процедуры абстрагирования, идеализации, рассуждений по аналогии. Он сочетает в себе черты как эмпирического, так и теоретического уровней исследования.

   Этапы  экспериментального исследования

   Экспериментальное  исследование является в развитых  дисциплинах обычно достаточно длительным процессом, в котором можно выделить несколько этапов.

   1. Разработка  программы эксперимента.

   2. Проведение  экспериментального исследования.

   3. Анализ  и обобщение результатов эксперимента.

   Итак, методология  современного эксперимента высокоразвитая, сложная, постоянно совершенствующаяся. Столкновение экспериментального подхода с серьезными проблемами и ограничениями стимулирует поиск новых методологических решений: помимо усложнения собственно экспериментальных форм исследования, совершенствуются и такие подходы, как моделирование, наблюдение, а также комбинированные, синтетические подходы.

 

22.Значение и эволюция описательных методов в развитии естествознания.

Описательный метод — вид научного метода, представляющий собой систему процедур сбора, первичного анализа и изложения данных и их характеристик. Описательный метод имеет применение во всех дисциплинах социально-гуманитарного и естественнонаучного циклов. Предельно широкая употребительность описательного метода в границах научного поиска обусловливается многоступенчатостью методологии современного научного познания, в иерархии которой описательный метод занимает первичные позиции (после наблюдения).

Процедурные характеристики описательного метода

Традиционно принято выделять следующий состав процедур, системное применение которых обеспечивает результативность употребления описательного метода:

исходным пунктом развёртывания описательного метода является формирование первичного предмета описания — признаков, параметров и характеристик объекта, маркирующихся в качестве значимых и существенных, и составляющих основной аналитический фокус наблюдения и описания (операции, осуществляемые в границах данной процедуры носят преимущественно аналитический характер);

основной путь проходит через сбор, каталогизацию (типологизацию, систематизацию или распределение по категориям) материала (данных), открывающие возможность исследования его состава, структуры, генетических характеристик, наиболее общих отношений между ними, а также предметно заданных качеств (распределение и поляризация данных по типам, классам, видам, родам или категориям, напротив, реализуется преимущественно в синтетическом ключе);

материал, собранный и вторично переработанный по категориям, классам, группам, видам или типам подаётся на выход углубленного научного исследования;

Примером первичного описания, например топонимического (гидронимического) материала, могут служить списки рек, списки населенных пунктов, а при исследовании антропонимии — картотеки антропонимов (фамилий, имён, псевдонимов). Нередко на основе этих материалов создаются словари (каталоги, индексы) с той или иной степенью осмысления включённого в них материала.

Традиционные нормы применения:

Как правило, описание предваряет углубленное (собственно научное) исследование (или же является его первым этапом), поставляя образцы и материал для развёртывания дальнейших научных процедур и методов. Последовательное применение описательного метода предполагает следование следующему ряду традиционно принятых норм:

строгая предметная оформленность избранного объекта описания;

соблюдение последовательности в описании предметно заданных признаков, параметров и характеристик (качественных, количественных) материала, согласующихся c исследовательской задачей;

упорядоченность во вторичной переработке собранного материала (процедуры группировки, классификации систематизации и т. д.);

Описательный метод в контексте научной методологии:

В области эмпирических научных методов описательный метод является необходимым (следуя после исходного первичного наблюдения), определяя в значительной мере успех работы в целом, развёртывающейся с использованием других методов, разрабатывающих, как правило, собранный и поставленный им материал в новых (собственно, научных) аспектах и новых (собственно, научных) предметных оформленностях. Нередко материал одного применения описания служит базой для проведения описания в совершенно ином аспекте. Описательный метод, как и другие методы исследования, исторически изменчив. Он расширяет границы своего применения, набор исследовательских приемов и процедур в зависимости от развития общенаучной теории и практики.

 

23.Моделирование как метод естественных, технических и математических наук.

История возникновения моделирования как специфического средства и формы научного познания достаточно велика. Моделирование издавна применялось в познании; еще античный мыслитель Эмпедокл пытался объяснить функционирование дыхательной системы животных, используя в качестве модели принцип действия водяного сифона, а английский врач XVII в. У. Гарвей представлял работу сердца и движение крови в системе кровообращения в виде механической модели. С начала Нового времени (XVI в.) метод моделирования постепенно приобретает все большее распространение, проникая во все отрасли научного знания.

   Осознание общенаучной  значимости этого метода происходит  в XX в. под влиянием успехов кибернетики, продемонстрировавшей возможности  создания и изучения систем, являющихся  функционально сходными, хотя и  реализованных на разных материальных носителях.

 Период 50-70-х гг. XX в. в  связи с расцветом кибернетики  и использованием системного  подхода ознаменован особенно  интенсивной разработкой проблематики  моделирования как в мировой, так и в отечественной научной  и философской литературе.

  Сейчас, хотя пик интереса исследователей к этой теме пройден, в философии и методологии науки важное значение моделирования общепризнано, а сам метод моделирования надежно занимает свое заслуженное место в научном познании. Термин “моделирование” сегодня ассоциируется прежде всего с использованием математических методов для решения научно-практических задач, когда вместо непосредственного манипулирования объектом изучают его математический “образ”, решая с использованием компьютерных технологий сложные вычислительные задачи.

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Остановимся на философских аспектах моделирования, а точнее общей теории моделирования.

Методологическая основа моделирования заключается в следующем. Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется объектом. Выработка методологии направлена на упорядочение получения и обработки информации об объектах, которые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой.

В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, то есть определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверки правильности гипотез большое значение в качестве метода суждений имеет аналогия.

Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. Необходимо отметить, что понятия существенности и несущественности сходства или различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования. Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями.

Гипотезы и аналогии, отражающие реальный, объективно существующий мир, должны обладать наглядностью или сводится к удобным для исследования логическим схемам. Такие логические схемы, упрощающие рассуждения и логические построения или позволяющие проводить эксперименты, уточняющие природу явлений, называются моделями. Другими  словами модель (лат. modulus -  мера) – это объект заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.

Возникновение математической модели.

Математическая модель может возникнуть тремя путями:

1. В результате прямого изучения реального процесса. Такие модели называются феноменологическими.
2. В результате процесса дедукции. Новая модель является частным случаем некоторой общей модели. Такие модели называются асимптотическими.
3. В результате процесса индукции. Новая модель является обобщением элементарных моделей. Такие модели называют моделями ансамблей.

Схема построения математических моделей следующая:

1. Выделение параметра или функции, подлежащей исследованию.
2. Выбор закона, которому подчиняется эта величина.
3. Выбор области, в которой требуется изучить данное явление.

Классификация математических моделей

Существуют всевозможные классификации математических моделей. Выделяют линейные и нелинейные модели, стационарные и динамические, модели, описываемые алгебраическими, интегральными и  дифференциальными уравнениями, уравнениями в частных производных. Можно выделять классы детерминируемых моделей, вся информация в которых является полностью определяемой, и стохастических моделей, то есть зависящих от случайных величин и функций. Так же математические модели различают по применению к различным отраслям науки.

Рассмотрим следующую классификацию математических моделей. Все математические модели разобьем условно на четыре группы.

I. Модели прогноза или расчетные модели без управления. Их можно разделить на стационарные и динамические.

Основное назначение этих моделей: зная начальное состояние и информацию о поведение на границе, дать прогноз о поведении системы во времени  и в пространстве. Такие модели могут быть и стохастическими.

Как правило, модели прогнозирования описываются алгебраическими, трансцендентными, дифференциальными, интегральными, интегро-дифференциальными уравнениями и неравенствами. Примерами могут служить модели распределения тепла, электрического поля, химической кинетики, гидродинамики.

II. Оптимизационные модели. Их так же разбивают на стационарные и динамические. Стационарные модели используются на уровне проектирования различных технологических систем. Динамические – как на уровне проектирования, так и, главным образом, для оптимального управления различными процессами – технологическими, экономическими и др.

В задачах оптимизации имеется два направления. К первому относятся детерминированные задачи. Вся входная информация в них является полностью определяемой.

Второе направление относится к стохастическим процессам. В этих задачах некоторые параметры носят случайный характер или содержат элемент неопределенности. Многие задачи оптимизации автоматических устройств, например, содержат параметры в виде случайных помех с некоторыми вероятностными характеристиками.

Методы отыскания экстремума функции многих переменных с различными ограничениями часто называются методами математического программирования.  Задачи  математического программирования – одни из важных оптимизационных задач.

Как правило, к задачам математического программирования неприменимы методы классического анализа для отыскания экстремума функции нескольких переменных.

Модели теории оптимального управления – одни из важных в оптимизационных моделях. Математическая теория оптимального управления относится к одной из теорий, имеющих важные практические применения, в основном, для оптимального управления процессами.

III. Кибернетические модели. Этот тип моделей используется для анализа конфликтных ситуаций.

Предполагается, что динамический процесс определяется несколькими субъектами, в распоряжении которых имеется несколько управляющих параметров. С кибернетической системой ассоциируется целая группа субъектов со своими собственными интересами.

IV. Вышеописанные типы моделей не охватывают большого числа различных ситуаций, таких, которые могут быть полностью формализированы. Для изучения таких процессов необходимо включение в математическую модель функционирующего «биологического» звена – человека. В таких ситуациях используется имитационное моделирование, а также методы экспертиз и информационных процедур.

Моделированием называется замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели. Таким образом, моделирование может быть определено как представление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью.

Обобщенно моделирование можно определить как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в неком соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса.

Следует отметить, что с точки зрения философии моделирование – эффективное средство познания природы. Процесс моделирования предполагает наличие:

• объекта исследования;
• исследователя, перед которым поставлена конкретная задача;
• модели, создаваемой для получения информации об объекте и необходимой для решения поставленной задачи.