Dr. Synergetic

control of chaos

Алгоритмический подход

Взаимодействие источников автоволн

чт, 10/06/2011 - 17:56 -- g3RamxW7P5tANUmd

Наиболее высокочастотный источник подавляет все остальные: это обусловлено взаимной аннигиляцией автоволн. Оказывается, что из всех локальных источников автоволн максимальной частотой обладает Ревербератор. Поэтому, именно Ревербератор навязывает свой ритм всей активной среде, подавляя, в часности, круговые источники - пейсмекеры.

К основным параметрам Ревербератора относятся: частота генерации волн, критический размер и характеристики структуры ядра, скорость движения самого ядра в пространстве.

Классы клеточных автоматов

чт, 10/06/2011 - 17:18 -- g3RamxW7P5tANUmd

В работах С.Я. Берковича клеточный автомат, составленный из автоколебательных элементов (осцилляторов), используется для Алгоритмического описания физической реальности.

Возмущение фаз в окрестных элементах, порождает структуры, называемые Берковичем СИНХРОФОРМАЦИЯМИ : они интерпретируются им как Элементарные частицы - электроны, протоны, нейтроны и т.п., при этом дискретный набор частиц связан с условием соизмеримости периодов волн. Разные типы "активности" связываются с различными частицами: протон - с возрастающей экспонентой, электрон - с убывающей экспонентой; их линейная комбинация дает нейтрон, а мнимые экспоненты - нейтрино и т.п.

Концепция Берковича интересна для автора тем, что позволяет взглянуть на описание физической реальности с новой точки зрения, без привычных стереотипов, и дает пример попытки принципиально нового подхода (алгоритмического подхода) к пониманию законов формирования, распространения и взаимодействия экситонов в активной среде.

Экситонная кинетика "акупунктуры"

чт, 10/06/2011 - 17:11 -- g3RamxW7P5tANUmd

Известно, что в биологических системах обработкой информации заняты специализированные структуры - нейроны и их популяции. Можно предположить, что в тех биологических образованиях, которые не имеют специализированных информационных систем, обработка информации происходит в экситонном режиме и поддерживается метаболизирующей (следовательно, активной) биохимической средой отдельных клеток и т.д.

Автоволны - квазичастицы: ЭКСИТОНЫ

чт, 10/06/2011 - 17:07 -- g3RamxW7P5tANUmd

В случае периодических волн понятие "длины волны" не вызывает уточняющих вопросов - оно вполне строгое. Одиночная плоская автоволна может также характеризоваться длиной, однако здесь понятие "длина волны" будет конвенционным, поскольку необходимо договориться о способе измерения этой величины.


Имитационная модель

Искусственная Активная среда - SQUED

чт, 10/06/2011 - 17:02 -- g3RamxW7P5tANUmd

Интерес медицинской науки к активным средам, автоволнам и их источникам не случаен. Клинические дисциплины (и Военно-Промышленные Корпорации, в особенности) давно оценили техническое изящество и эффективность устройств, в которых используется волновой и автоволновой принципы. Однако их применение сдерживалось технологическими трудностями. Для живой природы этих трудностей не существует.

Знание основных закономерностей самоорганизации позволило автору перейти к целенаправленному конструированию искусственных активных сред, процессы самоорганизации в которых приводят к образованию стационарных или меняющихся со временем автоволновых структур.

Стоимость имитационных математических моделей

чт, 10/06/2011 - 16:51 -- g3RamxW7P5tANUmd

Проектирование, усовершенствование и реализация имитационной математической модели обходятся дорого. Затраты на проектирование даже простейшей модели составляет обычно от 5 до 6 человеко-месяцев (30 тыс. долл.) или больше, в то время как стоимость более сложных имитационных моделей достигает 5 млн. долл.. Средняя стоимость и время, необходимые для разработки имитационных моделей, составляет 100 тыс. долл. и 6-12 человеко-месяцев соответственно.

О клеточных автоматах

ср, 10/05/2011 - 16:26 -- g3RamxW7P5tANUmd

Знакомство с характерным поведением активных сред и диссипативных структур позволяет целенаправленно создавать нелинейные динамические системы, обладающие свойствами, моделирующими реальные и достаточно сложные объекты. В частности, из простых элементов, меняющих свое состояние в дискретные моменты времени по определенному закону в зависимости от того, в каком состоянии находился сам элемент и его ближайшее окружение в предыдущий момент времени, можно собрать активную среду физиологической системы (отражающую "нормальное" или "патологическое" ее функционирование) и моделировать деятельность человеческого мозга по переработке информации, заключающейся, в частности, в узнавании образов, извлечении ассоциаций и др. Сети сделанные из таких элементов, называются клеточными автоматами.