在这一部分要给出系统的数学定义,因为公式编辑器有时候不太好用,所以尽量简化。

  1. 系统的定义
  2. 增长
  3. 竞争
  4. 整体,和,机械化,中心化
  5. 最终形态
  6. 最终形态的类型
  7. 学科中的同构
  8. 学科的联合

1.系统的定义

系统的数学定义如下:系统是由元素、元素之间相互依赖关系组成的。

除了定义以外系统的定义外,系统的状态会随时间进行变化,当足够长的时间过后,系统会回归到一个稳定的状态,这个稳定的状态并不是固定死的,是一种动态平衡的状态。

根据这些条件,我们可以以系统中每种元素随时间的变化率列出一个等式。将这些等式汇总起来,然后让时间趋于无穷大的时候,变化率趋于0。这样系统的数学定义就可以给出。每个等式都是多元多次方程,这说明了在没有指定场景下模型是非常复杂的,元素之间的依赖关系也非常复杂。如果这个多元多次方程存在解的话,说明系统随着时间的变化,将不断收敛到解的状态。如果系统的多元多次方程没有解的话,表示系统将不会收敛到稳定状态,最终系统形态可能是存在周期性的发散和收敛,或者是周期性的波动,而且波动比较明显,也有可能永远不会稳定下来。

2.增长

我们假设使用系统定义的数学公式,设定系统中只有一个元素,系统中元素的增长率在没有其他限制条件的时候是一个常数,例如2变4,4变8的2的指数级增长。当然这是一种非常粗略的模型,没有考虑环境的限制。当我们考虑环境的限制,例如生存空间、食物供给和天敌等因素时,元素的增长率最终会随之时间变化稳定在一个比较稳定的状态。这个时候,元素的数量最终会有一个极限值。这就是有限制条件的增长曲线。

3.竞争

系统中如果两部分存在竞争关系,那么描述这两部分关系的等式会变得非常有意思。我们首先假设这两个竞争元素所处的系统处于增长转态,指数级增长状态,没有到达出现受环境和其他因素压制的情况。那么这两个竞争元素之间的关系会很少,但是以单位竞争元素的竞争力乘以单位时间内增长数量的结果更大的一方有优势,这种优势因为系统处于增长期而未表现出来。当系统处于稳定状态的时候,竞争体现的非常明显,一个竞争元素损失的竞争力就是另一方竞争元素增加的竞争力,两者之间数量的变化存在一个负相关的常量系数。常量系数是跟两者之间的个体单位竞争力有关。

4.整体,和,机械化,中心化

让我们重新回到系统定义部分针对一个系统元素随时间变化的多元多次方程。当这个元素因系统所有元素的变化而发生增长率变化的时候,系统的整体性特征表现的非常明显。在相反的极端条件下,就是这个系统元素的变化只依赖于其元素自身,我们成这种现象是独立,跟经典物理学中的力学假设条件似的。建造这种元素相互独立的系统是非常容易的,只要放到一起就好。

数学上的和表示在系统多个部分呈现出的和等式在系统整体上依然成立。这同时也表明,系统中存在一种依赖关系是一种线性变化的。在生物学系统中,系统中的元素的变化率随着时间变化,与其他系统元素之间的关系关系不断的衰减,最后完全消失,元素变得越来越独立,我们称这种情况叫做逐步隔离。逐步隔离就是系统不断的演化,这种演化过程也是逐步机械化的过程。在这个过程中,局部元素的演化越来越独立,最终变得不可替代。系统越复杂,这种逐步机械化的过程就越多。在系统变得机械化的过程中,如果系统中某个元素发生小小的改变,在系统部分或所有元素都会有剧烈的变化,我们称这种元素为领导部分或者是系统中心。如果这种元素在系统中发生小小的改变,除了它本身发生微小或者没有变化外,其他元素都发生剧烈的变化,则称这种元素为触发器。系统中心作为一个元素,明显具有不可继续向下分割的特性,通常称为独立个体或者独立的整体。

在生物学上并没有这种严格意义上的独立个体,只有逐步独立个体或者逐步独立中心。系统在按照某种依据生成元素进行研究的时候,可能会产生逐步独立中心,逐步独立中心如果作为一个系统的话,其逐步独立中心在更低的层面上产生。我们在交流系统方面的时候,一定要先确定系统元素划分的规则。例如我们都在研究自然系统,生物学家研究生物食物链系统,社会学家研究人类社会系统,两种专家如果事先没有约定好系统的元素划分条件的话,我估计有很大的麻烦。

5.最终形态

根据系统的多元多次方程组解的情况,我们可以推导出系统存在三种最终形态,第一种是稳定状态;第二种是周期性的状态变化;第三种是不会达到任何稳定状态或周期性的状态。系统从一个确定的状态向最终形态第一种情况变化的时候需要很长的时间,在变化过程中,系统采用的行动总是按照最小行动量最大行动效果的规律进行变化,因此系统向最终形态的第一种情况实际的执行路径就是最有效的路径。当系统处于最终形态的第一种情况时,系统是平衡的,向其他方向上转移状态的动力是零。系统的最终形态从另一个角度上来讲,可以认为是依赖于未来状态,不是基于现在的状态,这是一种自然的天性。一个人将来是什么状态,不是因为现在的状态好坏,而是基于最终未来的形态。这好像完全不是什么宿命论的观点。系统最终形态的第一种是不依赖于时间的,完全依赖于系统自身的本质,时间只是让这种本质慢慢体现出来。一颗桃树苗在自然系统中最终形态的第一种是不依赖于时间,完全是由其本质决定。一个人能不能成为大人物,不是时间来决定的,而是由人的本质来决定的。这完全是因果论的信息。

将整个小结总结一下:一个人将来变成什么样,完全是由这个人的本质决定的,是内因决定的。这个人在向着其最终形态演化的时候,外在的环境因素和现在的状态的好坏是不重要的,但是他/她采取的行动总是向着其最终形态演化的最优路径。

天道无私,从不曾加一丝一毫的因素于人身上,只是因其才而顺应之,故该成为人才的成为人才,该发达的发达,该倒霉的倒霉。哈哈!

6. 最终形态的类型

  • 静态的因果律或适应是为了达成某种效果,例如动物体内的脂肪是为了保暖和储存能量
  • 动态的因果律意味着一些列有指向性或方向性的过程

动态因果律的情况如下所示:

a.事件发展的方向是向着系统的最终稳定形态前进。每一个有时间无关性条件的系统都表现这种形式

b.事件的发生时基于某种结构的,这表示某种已经安排好的机构引导着这些事件的处理。例如人造机械和反馈模型机制等等

c.系统可以从多个不同的状态采用不同的执行路径达到相同的系统稳定状态,这种系统通常是开放环境下的系统。系统的多元多次方程组通过参数的改变最终达到稳定状态,而改变的参数是不确定的

d.最后一种是基于对未来状态的预见而执行的一系列事件,这通常与语言文字和概念有紧密的联系。例如基于某种系统的设计蓝图采取的一些列行动。

这些系统终极状态的混淆主要是因为将其中某些内容归为神秘未知或者超自然原因进行解释,但是我们在这里是以科学的角度进行描述的,这样很容易就把想多了情况去除掉。

7.学科中的同构

学科中出现的同构可以用相同的一般系统论模型进行描述,它们具有相似的处理模型。最开始的时候,也许只是个案的问题,但是随着其他学科也出现这样的问题,将解决思路转换为一般系统论的模型就非常的有价值了。

在将同构转为系统模型的时候,我们可能要去掉每个同构比较个性化的因素,然后将这些个性元素转为模型扩展的因素。还有,当现实的情况非常复杂的时候,我们的能力无法承担这种将模型转化,这时可以做适当的简化,例如从细胞层面描述一个人体系统。这种场景下的计算量会让最好的个人计算机罢工的。

为了针对不同场景下出现的同构,我们需要对系统模型做一些扩展套餐,根据需要做合理的添加。同时在模型中体现的信息不是系统的全部信息,我们把模型看做一个系统的设计图纸,真实的系统总是比设计图纸有更多的内容,这些内容无法通过设计图传达。

同构在一般系统论中也是存在不同的表达形式的,这会受语言因素还有其他一些公共约定的影响,但是我们抛弃这些差异,就会惊奇的发现,这些不同的表述形式其实是一致的,描述了同一个系统。这些不同形式的表述和记法也会有利于系统模型的使用。

一般系统论从解释现象来说,有三个等级,类推或类比、同类同源或者异体同形、解释。类比和类推就是根据已有的模型案例,与之相比较,得到结论。同类同源或者异体同形,这种类型是存在已有的模型案例与之类似,相差不大,这样可以得到结论。解释是面对新的问题,不知道有没有模型案例可用,只能当其为新出现的问题进行分析,这时利用系统的多元多次方程组,根据已经获得条件将多元多次方程进行化简,利用方程的情况进行解释。

类比类推在科学研究上基本无用。同类同源或异体同形经常会提出一些很有价值的模型,这些模型被广泛应用于各种科学研究中。解释完全就是拓荒者的开拓行为。

8.学科的联合

学科的联合要基于这种系统论的观点,这样可以更加贴近现实情况,同样也非常符合现在的观点。你无法想象,作者同时代的科学家在解释学科的联合的时候最终化简为使用物理学语言解释,一切生命都是一系列的物理和化学反应,形而上学和机械论至上!

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