WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 28 | 29 || 31 | 32 |   ...   | 42 |

Науке известны: 1) абстракция отождествления, при которой образование понятий происходит путем объединения многих объектов и их аспектов в особый класс; 2) изолирующая абстракция, когда производится выделение какого-либо свойства или отношения, связанного с объектом, обозначение их определенным термином и придание ему статуса самостоятельности (например, твердость, упругость, электропроводность, растворимость, устойчивость и т.п.); 3) абстракция конструктивизации, когда, отвлекаясь от неопределенности границ в свойствах объектов, как бы огрубляют действительное, реальное, благодаря чему получают возможность сформулировать некоторые законы, понять реальное в первом приближении, при этом в итоге дальнейшего движения мысли исходное упрощение снимается; 4) в специальных науках существуют свои, специальные виды абстракции. Так, в математике и логике — это абстракция актуальной бесконечности и потенциальной осуществимости; в кибернетике — “черного ящика” и др. Они обладают особыми чертами и в то же время сходными свойствами с перечисленными выше видами абстракции.

Обратимся к методам анализа и синтеза.

Анализ — это мысленное разделение интересующего нас объекта или его аспектов на отдельные части с целью их систематического изучения. В их роли могут выступать отдельные материальные и/или идеальные элементы, свойства, отношения и т.

Синтез — мысленное соединение ранее изученных элементов в единое целое. Из приведенных определений уже видно, что это взаимно предполагающие и дополняющие друг друга методы. В зависимости от степени исследованости, глубины проникновения в сущность объекта или его аспектов применяются анализ и синтез различного рода или вида:

прямой, или эмпирический анализ и синтез, которые пригодны на стадии первого, еще поверхностного ознакомления с объектом исследования и его аспектами, особенно при изучении сложного объекта;

— возвратный, или элементарно-теоретический анализ и синтез, которые пригодны для постижения моментов, сторон, аспектов сущности, овладения определенными причинно-следственными зависимостями;

— структурно-генетический анализ и синтез, которые позволяют выделять в объекте исследования самое главное, центральное, решающее, ведущее к развертыванию объекта в целое; они охватывают генетические связи и опосредования, их целые цепочки, ведут к полноте охвата частей и их содержания или к целостному видению и описанию объекта.

Анализ и синтез тесно связаны друг с другом: анализ подготавливает синтез, синтез завершает анализ. Они связаны и с другими методами. Так, возвратный анализ и синтез связаны с сравнением, наблюдением, измерением, экспериментом, индукцией и дедукцией, другими методами. Такой анализ предполагает абстрагирование от несущественного. Следует иметь в виду, что уровни расчленения и объединения в целое зависят от познавательных задач, а поэтому они могут быть лишь ограниченными не бесконечными, беспредельными. Оба метода — следствие философского положения о том, что целое по своим свойствам суть иное качество, чем его части, что оно больше суммы частей, но оно все же ограничено ими.

Индукция и дедукция — следующие два метода — подобно предыдущим парные и взаимодополняющие. Они занимают особое положение в системе научных методов и включают в себя применение чисто формальных логических правил умозаключения и вывода — дедуктивного и индуктивного. Начнем с разъяснения смысла индукции.

Под индукцией понимают умозаключение от частного к общему, когда на основе знания о части предметов делается вывод о свойствах всего класса в целом. При этом можно выделить следующие виды индукции:

— полная индукция, когда делается вывод о свойствах данного объекта на основе перебора (и анализа) всех объектов данного класса. Это совершенно достоверное знание. Всякая наука стремится к его получению и использует в роли доказательства достоверности ее выводов, их неопровержимости;

— неполная индукция, когда общий вывод делается из посылок, не охватывающий всех объектов или аспектов данного класса. В ней содержится, таким образом, момент гипотезы. Ее доказательность слабее предыдущей, ибо нет правил без исключения;

Исторически первой была так называемая перечислительная (или популярная) индукция. Она используется, когда на опыте замечена какаянибудь регулярность, повторяемость, о чем и формулируют суждение. Если не будет противоречащих примеров, то тогда делается общий вывод в форме умозаключения. Такую индукцию относят к полной. Неполную индукцию иначе называют еще “научной”, так как она дает не только формальный результат, но и доказательство не случайности найденной регулярности. Такая индукция позволяет “уловить” и причинно-следственные связи (что было установлено еще Бэконом и обосновано Дж. Миллем в Англии).

Пример полной индукции: последовательно проверенные металлы, один, другой, третий и т.д., обладают электропроводностью, из чего следует вывод, что все металлы электропроводны и т.д. Пример неполной индукции:

последовательно взятые, каждое четное число делится на два, и хотя их всех бесконечно большое множество, мы все же делаем вывод о кратности всех четных чисел двум, и т.п.

Привлекательность и сила индукции очевидны. Отметим, что все опытные науки по преимуществу индуктивные науки. Значение индукции приходится переоценивать в связи с развитием вычислительной математики и ее приложений. Еще Бэкон писал, что если мы хотим проникнуть в природу вещей, то всюду обращаемся к индукции. Впоследствии в науке сложилось направление всеиндуктивистов (В. Уевелл, Дж. Ст. Милль и др.).

Дедуктивным называется умозаключение, в котором вывод о свойствах объекта и о нем самом делается на основании знания общих свойств и характеристик (всего множества).

Пример: 1) Все металлы проводят электрический ток.

2) Вольфрам — металл.

Вывод: вольфрам электропроводен.

Роль дедукции в современном научно познании и знании резко возросла.

Это связано с тем, что современная наука и инженерная практика сталкивается с объектами, недоступными обычному чувственному восприятию (микромир, Вселенная, прошлое человечества, его будущее, очень сложные системы разного рода и др.), поэтому все чаще приходится обращаться к силе мысли, нежели к силе наблюдения и эксперимента. Особое значение дедукция имеет для формализации и аксиоматизации знания, построения гипотез и др. (в математике, теоретической физике, теории управления и принятия решений, экономике, информатике, экологии и др.). Классическая математика — типично дедуктивная наука. Дедукция отличается от других методов тем, что при истинности исходного знания она дает истинное же выводное знание. Однако нельзя и переоценивать силу дедукции. Прежде чем ее применять, надо получить истинное исходное знание, общие посылки, а поэтому особое значение остается за методами получение такого знания, о которых говорилось выше.

Идеализация. Для целей научного познания, конструирования, проектирования и преобразования широко используются так называемые “идеальные объекты”. Они не существуют в действительности, принципиально не реализуются на практике, но без них невозможно теоретическое знание и его приложения. К их числу относятся точка, линия, число, абсолютно твердое тело, точечный электрический заряд, заряд вообще, идеальный газ, абсолютно черное тело и многие другие. Науку без них нельзя представить. Мысленное конструирование таких объектов называется идеализацией.

Чтобы идеализация протекала успешно, необходима абстрагирующая деятельность субъекта, а также другие мыслительные операции: индукция, синтез и др. При этом мы ставим себе следующие задачи: мысленно лишаем реальные объекты некоторых свойств; наделяем (мысленно) эти объекты определенными нереальными предельными свойствами; именуем полученный объект. Чтобы выполнить эти задачи прибегают к многоступенчатому абстрагированию. Например, отвлекаясь от толщины реального предмета, получают плоскость; лишая плоскость одного измерения, получают линию; лишая линию единственного ее измерения, получают точку и т.п. А как перейти к предельному свойству Расположим, к примеру, известные нам тела в ряд в соответствии с увеличением их твердости. Тогда, в пределе, мы получим абсолютно твердое тело. Примеры легко можно продолжить. Такие идеальные объекты, как несжимаемость, сконструированы теоретически, когда свойство сжимаемости принимается равным нулю. Абсолютно черное тело мы получим, если припишем ему полное поглощение поступающей энергии.

Заметим, что абстрагирование от любого из свойств есть обязательно приписывание ему противоположного свойства, причем прежнее отбрасывается, иначе мы не получим идеального объекта.

Большое значение имеет вопрос о правомерности тех или иных идеализаций. Оправдать идеализацию путем непосредственного созерцания реального объекта трудно, не всегда помогают и измерения. Правомерность идеализации доказывается применимостью на практике той теории, которая создана на базе одной или нескольких идеализаций, включая заимствованные и ранее созданные. Любая идеализация верна лишь в определенных пределах.

Так, представление об идеальной жидкости (без вязкости и несжимаемости), пригодное в гидростатике, непригодно при анализе движения твердых тел в ней, так как здесь при решении задач существенны вязкость и турбулентность.

Метод аналогий. В науке, особенно в астрономии вместе с космологией, в физике, в бионике и др., многие построения возникли на основе аналогий, которые прокладывают потом дорогу как моделированию, так и различным научным гипотезам. Это такой метод познания, когда из сходства некоторых признаков, аспектов у двух или более объектов делают вывод о сходстве других признаков и свойств этих объектов.

Построим аналогию. Известно, что Солнце — рядовая звезда нашей Галактики, в которой порядка 100 миллиардов таких звезд. У этих светил много общего: огромные массы (до 100 масс Солнца), высокая температура, определенная светимость, спектр излучения и т.д. У них есть спутники — планеты. По аналогии с нашей солнечной системой ученые делают вывод, что кроме нашей, в Галактике есть еще обитаемые миры, что мы не одиноки во Вселенной.

Примеры подобных рассуждений можно продолжить. Но не в них дело.

Важно, что метод аналогий прокладывает дорогу к моделированию как более сложному методу, о котором мы еще будем говорить. Заметим вместе с тем, что аналогия не дает абсолютной достоверности вывода: в ней всегда есть элемент догадки, предположения. И только опыт и практика могут вынести окончательный приговор той или иной аналогии.

Перейдем к формализации. Сам этот термин неоднозначен и применяется в разных значениях. Первое — как метод решения специальных проблем в математике и логике. Например, доказательство непротиворечивости математических теорий, независимости аксиом и др. Вопросы такого рода решаются путем использования специальной символики, что позволяет оперировать не с утверждениями теории в их содержательном виде, а с набором символов, формул разного рода и др. Второе — в широком смысле — под формализацией понимается метод изучения разнообразных проблем путем отображения их содержания, структуры, отношений и функций при помощи различных искусственных языков: математики, формальной логики и других наук.

В чем состоит роль формализации в науке Прежде всего, формализация обеспечивает полноту обозрения определенных проблем, обобщенность подхода к ним. Далее, благодаря символике, с чем формализация неизбежно связана, исключается многозначность (полисемия) и размытость терминов обычного языка. В результате чего рассуждения становятся четкими и строгими, а выводы доказательными. И, наконец, формализация обеспечивает упрощение изучаемых объектов, заменяет их исследование изучением моделей: возникает как бы моделирование на основе символики и формализмов.

Это помогает успешнее решать различные познавательные, проектировочные, конструкторские и др. задачи.

Из сказанного уже видно, что формализация связана с моделированием, она связана также с абстрагированием, идеализацией и другими методами.

По отношению к моделированию она носит вспомогательный характер. Абстрагирование и идеализация, наоборот, — предпосылки для формализации.

Моделирование. Во втором разделе главы уже говорилось о моделях разного рода, в том числе натурных. Между тем, моделирование, как мощный и эффективный метод применяется и на теоретическом уровне. Здесь он, будучи комплексным, опирается на предыдущие методы.

Различают аналоговое моделирование, когда оригинал и модель описываются одинаковыми математическими уравнениями, формулами, схемами и т.п. Таким путем может быть представлена как гипотеза, так и закон, которые выступают предварительно качественно в виде простых отношений. В науке и технике часто поступают именно так. Сложнее — знаковое моделирование.

Здесь в роли моделей, — заместителей реальных объектов, — служат числа, схемы, символы и др. Собственно, и технический проект в значительной своей части выражается именно таким способом. Но этот вид моделирования получает дальнейшее свое развитие благодаря математике и логике в виде логико-математического моделирования. Здесь операции, действия с вещами, процессами, явлениями, свойствами и отношениями замещены знаковыми конструкциями, структурой их отношений, выражением на этой основе динамики объектов, их функций и др. Еще одним шагом вперед стало развитие модельного представления информации на компьютерах (компьютерное моделирование). Построенные здесь модели опираются на дискретное представление информации об объектах. Открывается возможность моделировать в режиме реального времени, строить виртуальную реальность.

Для успеха моделирования необходимо наличие и таких форм знания как язык (термины) науки, гипотеза, закон, теория.

Но прежде рассмотрим аксиоматический метод. Это — метод организации наличного знания в дедуктивную систему. Он широко применяется в математике и математизированных дисциплинах. При применении этого метода ряд идей, ранее доказанных или очевидных, простых вводится в основы теории в виде исходных положений ( в рамках данной теории они не доказываются). В математике их называют аксиомами, в теоретической физике и химии — “началами” или принципами. Все остальное знание — все теоремы, все законы и следствия — выводятся из них по определенным логическим правилам (по дедукции).

Утверждение аксиоматического метода в науке связывают с появлением знаменитых “Начал” Евклида. Но элементы аксиоматики встречались и раньше. С развитием науки этот метод проникает в разные науки из математики и логики, где он главенствует. Примерами таких наук и теорий будут также аналитическая механика (у Лагранжа, Гамильтона, Герца и др.), теория электромагнитного поля Максвелла, теория относительности и др.

Pages:     | 1 |   ...   | 28 | 29 || 31 | 32 |   ...   | 42 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.