СИСТЕМЫ ТРЕТЬЕГО ТИПА В МЕДИЦИНСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ И БИОМЕХАНИКЕ В ЦЕЛОМ 

Еськов Валерий Матвеевич, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий отделом биофизики и нейрокибернетики, Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук (Россия, г. Москва, Нахимовский пр-т, 36), E-mail: firing.squad@mail.ru
Григоренко Виолетта Вячеславовна, старший преподаватель, кафедра информатики и вычислительной техники, Сургутский государственный университет (Россия, г. Сургут, ул. Ленина, 1), E-mail: grigv_84@mail.ru
Назина Нина Борисовна, доцент, кафедра информатики и вычислительной техники, Сургутский государственный университет (Россия, г. Сургут, ул. Ленина, 1), E-mail: nnb60@mail.ru 

57.087 

DOI

10.21685/2307-5538-2020-2-9 

Актуальность и цели. Более 70 лет назад W. Weaver предложил общую классификацию систем в виде трех типов. В этой классификации системы третьего типа (живые системы) занимали особое место. Математический аппарат для их описания за эти 70 лет так и не был создан. Предлагаются особые свойства таких систем (в виде пяти принципов их организации) и формализованная теория (теория хаоса-самоорганизации), которая дает четкое различие между системами третьего типа и детерминистско-стохастическими системами. Последние активно изучаются сейчас в рамках функционального анализа (детерминизма) и стохастики, что, в действительности, не корректно. Объектом исследования являются системы третьего типа как сложные динамические биомедицинские системы. Предметом исследования являются методы детерминистско-стохастического подхода, а также методы теории хаоса-самоорганизации. Цель работы заключается в демонстрации существенных отличий между системами третьего типа и детерминистско-стохастическими системами.
Материалы и методы. Для решения поставленной задачи в работе используются методы детерминистско-стохастического подхода, а также методы теории хаоса-самоорганизации.
Результаты. Представлены новые инварианты и математические модели таких стохастически нестабильных систем в рамках новой теории хаоса-самоорганизации. Вводится понятие псевдоаттракаторов и дается понятие эволюции таких систем третьего типа.
Выводы. В связи с доказательством эффекта Еськова – Зинченко возникает глобальная неопределенность в измерении, управлении и контроле за параметрами биосистем в медицинской и биологической кибернетике с позиций функционального анализа и стохастики. Необходим переход к новой теории хаоса и самоорганизации, в которой модели систем третьего типа будут базироваться на квазиаттракторах Еськова (их параметрах и координатах центров). 

Ключевые слова

хаос, стохастика, эффект Еськова – Зинченко, статика, кинематика 

 Скачать статью в формате PDF

1. Eskov, V. M. Uncertainty in the quantum mechanics and biophysics of complex systems / V. M. Eskov, V. V. Eskov, T. V. Gavrilenko, M. I. Zimin // Moscow university physics bulletin. – 2014. – Vol. 69 (5). – P. 406–411. – DOI 10.3103/S002713491405004X.
2. Eskov, V. M. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems / V. M. Eskov, T. V. Gavrilenko, V. V. Kozlova, M. A. Filatov // Measurement techniques. – 2012. – Vol. 55 (9). – P. 1096–1101. – DOI 10.1007/S11018-012-0082-0.
3. Betelin, V. B. Stochastic volatility in the dynamics of complex homeostatic systems / V. B. Betelin, V. M. Eskov, V. A. Galkin, T. V. Gavrilenko // Doklady Mathematics. – 2017. – Vol. 95 (1). – P. 92–94. DOI 10.1134/S1064562417010240.
4. Eskov, V. M. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states / V. M. Eskov, V. V. Eskov, O. E. Filatova // Measurement techniques. – 2011. – Vol. 53 (12). – P. 1404–1410. – DOI 10.1007/S11018-011-9673-4.
5. Eskov, V. M. Computer technologies in stability measurements on stationary states in dynamic biological systems / V. M. Eskov, S. V. Kulaev, Yu. M. Popov, O. E. Filatova // Measurement techniques. – 2006. – Vol. 49 (1). – P. 59–65. – DOI 10.1007/S11018-006-0063-2.
6. Measurement of chaotic dynamics for two types of tapping as voluntary movements / V. M. Eskov, T. V. Gavrilenko, Y. V. Vokhmina, M. I. Zimin, M. A. Filatov // Measurement techniques. – 2014. – Vol. 57 (6). – P. 720–724. – DOI 10.1007/S11018-014-0525-X.
7. Eskov, V. V. Phenomenon of statistical instability of the third type systems – complexity / V. V. Eskov, T. V. Gavrilenko, V. M. Eskov, Y. V. Vokhmina // Technical physics. – 2017. – Vol. 62 (11). – P. 1611–1616. – DOI 10.1134/S106378421711007X.
8. Zilov, V. G. Experimental Verification of the Bernstein Effect «Repetition without Repetition» / V. G. Zilov, V. M. Eskov, A. A. Khadartsev, V. V. Eskov // Bulletin of experimental biology and medicine. – 2017. – Vol. 163 (1). – DOI 10.1007/S10517-017-3723-0.
9. Eskov, V. M. The evolution of the chaotic dynamics of collective modes as a method for the behavioral description of living systems / V. M. Eskov, V. V. Eskov, J. V. Vochmina, T. V. Gavrilenko // Moscow university physics bulletin. – 2016. – Vol. 71 (2). – P. 143–154. – DOI 10.3103/S0027134916020053.
10. Eskov, V. M. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespiratory system under conditions of physical effort / V. M. Eskov, V. V. Eskov, M. Ya. Braginskii, A. S. Pashnin // Measurement techniques. – 2011. – Vol. 54 (7). – P. 832–837. – DOI 10.1007/S11018-011-9812-Y.
11. Eskov, V. M. Measuring biomechanical parameters of human extremity tremor / V. M. Eskov, V. A. Papshev, V. V. Eskov, D. A. Zharkov // Measurement techniques. – 2003. – Vol. 46 (1). – P. 93–99. – DOI 10.1023/A:1023482026679.
12. Grigorenko, V. Process Automation of Statistical Uncontrollability Prediction for Parameters of Dynamic Biomedical Systems / V. Grigorenko, V. Mikshina, N. Nazina // Proceedings International Russian Automation Conference (RusAutoCon). – Sochi, 2018. – P. 874–878.
13. Eskov, V. M. Models of hierarchical respiratory neuron networks / V. M. Eskov // Neurocomputing. – 1996. – Vol. 11 (2-4). – P. 203–226. – DOI 10.1016/0925-2312(95)00048-8.
14. Eskov, V. M. Computer identification of compartmental neuron circuits / V. M. Eskov, O. E. Filatova, V. P. Ivashenko // Measurement techniques. – 1994. – Vol. 37 (8). – P. 967–971. – DOI 10.1007/BF00977157.
15. Zilov, V. G. Experimental Study of Statistical Stability of Cardiointerval Samples / V. G. Zilov, A. A. Khadartsev, V. V. Eskov, V. M. Eskov // Bulletin of experimental biology and medicine. – 2017. – Vol. 164 (2). – P. 115–117. – DOI 10.1007/S10517-017-3937-1.
16. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity / V. M. Eskov, V. V.Eskov, Y. V. Vochmina, D. V. Gorbunov, L. K. Ilyashenko // Moscow University Physics Bulletin. – 2017. – Vol. 72 (3). – P. 309–317. – DOI 10.3103/S0027134917030067.
17. Vokhmina, Y. V. Measuring order parameters based on neural network technologies / Y. V. Vokhmina, V. M. Eskov, T. V. Gavrilenko, O. E. Filatova // Measurement techniques. – 2015. – Vol. 58 (4). – P. 462–466. – DOI 10.1007/S11018-015-0735-X.