Хэрэв та нарийн төвөгтэй системийн талаар бодох цаг заваа зарцуулсан бол сүлжээний ач холбогдлыг ойлгож магадгүй юм. Сүлжээ нь бидний ертөнцийг захирдаг. Эсийн доторх химийн урвалаас эхлээд экосистем дэх харилцааны сүлжээ, түүхийн явцыг тодорхойлдог худалдаа, улс төрийн сүлжээ хүртэл.

Эсвэл уншиж буй энэ нийтлэлийг анхаарч үзээрэй. Та үүнийг олсон байх олон нийтийн сүлжээ, -аас татаж авсан компьютерийн сүлжээ одоо утгыг нь ашиглан тайлж байна мэдрэлийн сүлжээ.

Гэхдээ би сүлжээний талаар олон жилийн турш бодсон ч энгийн байдлын ач холбогдлыг саяхныг хүртэл ойлгодоггүй байсан тархалт.

Энэ бол бидний өнөөдрийн сэдэв: бүх зүйл хэрхэн, хэрхэн эмх замбараагүй хөдөлж, тархах вэ. Хоолны дуршлыг тань өдөөх зарим жишээ:

• Популяцийн дотор тээвэрлэгчээс тээгч рүү дамждаг халдварт өвчин.
• Нийгмийн сүлжээн дэх дагагчдын графикаар тархсан мемүүд.
• Ойн түймэр.
• Соёлд нэвт шингэсэн санаа, дадал зуршил.
• Баяжуулсан уран дахь нейтроны каскад.

Маягтын тухай товч тэмдэглэл.

Миний өмнөх бүх бүтээлүүдээс ялгаатай нь энэ эссэ нь интерактив юм анхны нийтлэл интерактив жишээнүүдийг дэлгэцэн дээрх объектуудыг удирддаг гулсагч, товчлуураар өгсөн болно - ойролцоогоор. эгнээ].

Ингээд эхэлцгээе. Эхний ажил бол сүлжээгээр түгээх харааны үгсийн санг хөгжүүлэх явдал юм.

Энгийн загвар

Та бүгд сүлжээний үндэс, өөрөөр хэлбэл зангилаа + ирмэгийг мэддэг гэдэгт би итгэлтэй байна. Тархалтыг судлахын тулд та зарим зангилааг дараах байдлаар тэмдэглэх хэрэгтэй идэвхтэй. Эсвэл тархвар судлаачдын хэлэх дуртай байдаг. халдварласан:

Энэхүү идэвхжүүлэлт буюу халдвар нь бидний доор боловсруулах дүрмийн дагуу зангилаанаас зангилаа хооронд сүлжээгээр дамждаг.

Бодит сүлжээнүүд нь долоон зангилаатай энгийн сүлжээнээс хамаагүй том хэмжээтэй байдаг. Тэд бас илүү төөрөлддөг. Гэхдээ энгийн байх үүднээс бид энд тор, өөрөөр хэлбэл торны сүлжээг судлах тоглоомын загварыг бүтээх болно.

(Төр нь бодит байдалд юу дутагдаж байна вэ гэвэл энэ нь зурахад хялбар байдлаа нөхдөг 😉

Өөрөөр заагаагүй тохиолдолд сүлжээний зангилаа дөрвөн хөрштэй байдаг, жишээлбэл:

Мөн та эдгээр торнууд бүх чиглэлд эцэс төгсгөлгүй сунадаг гэж төсөөлөх хэрэгтэй. Өөрөөр хэлбэл, бид зөвхөн сүлжээний захад эсвэл цөөн хүн амд тохиолддог зан үйлийг сонирхдоггүй.

Торнууд нь маш эрэмбэлэгдсэн байдаг тул бид тэдгээрийг пиксел болгон хялбарчилж чадна. Жишээлбэл, эдгээр хоёр зураг ижил сүлжээг төлөөлдөг:

Нэг зан үйлийн хувьд идэвхтэй зангилаа нь үргэлж халдварыг (халдваргүй) хөршүүд рүү дамжуулдаг. Гэхдээ уйтгартай. Шилжүүлгийн үед илүү сонирхолтой зүйл тохиолддог магадлал.

SIR ба SIS

В SIR загварууд (Мэдрэмтгий-Халдвартай-Арилгасан) зангилаа гурван төлөвт байж болно:

• Мэдрэмтгий
• Халдварласан
• Устгасан

Интерактив симуляци хэрхэн ажилладагийг эндээс үзнэ үү анхны нийтлэл Та халдвар дамжих хурдыг 0-ээс 1 хүртэл сонгож, үйл явцыг алхам алхмаар эсвэл бүхэлд нь харах боломжтой - ойролцоогоор. орчуул.]:

• Халдвар авсан гэж эхэлдэг цөөхөн зангилааг эс тооцвол зангилаанууд мэдрэмтгий эхэлдэг.
• Халдвар авсан зангилаа нь үе шат бүрт халдварыг мэдрэмтгий хөршүүддээ дамжуулах чадвартай байдаг.
• Халдвар авсан зангилаа дараа нь "устгагдсан" төлөвт ордог бөгөөд энэ нь бусдад халдварлах эсвэл өөрөө халдвар авах боломжгүй гэсэн үг юм.

Өвчин эмгэгийн хувьд зайлуулах нь тухайн хүн нас барсан эсвэл эмгэг төрүүлэгчийн эсрэг дархлаа бий болсон гэсэн үг юм. Тэдэнд өөр юу ч тохиолдохгүй тул бид тэднийг симуляциас "хасах" гэж хэлдэг.

Бидний загварчлах гэж байгаа зүйлээс хамааран SIR-аас өөр загвар хэрэгтэй байж магадгүй.

Хэрэв бид улаанбурхан өвчний тархалт эсвэл хээрийн түймрийн дэгдэлтийг дуурайж байгаа бол SIR нь хамгийн тохиромжтой. Гэхдээ бид бясалгал гэх мэт шинэ соёлын практик тархалтыг дуурайж байна гэж бодъё. Эхлээд зангилаа (хүн) үүнийг урьд өмнө хэзээ ч хийж байгаагүй тул хүлээн авах чадвартай байдаг. Дараа нь, хэрэв тэр бясалгаж эхэлбэл (магадгүй энэ тухай найзаасаа сонссоны дараа) бид түүнийг халдвартай гэж загварчлах болно. Гэхдээ хэрэв тэр дасгалаа зогсоовол үхэхгүй, симуляциас унахгүй, учир нь ирээдүйд тэр энэ зуршлаа дахин амархан олж авах болно. Тиймээс тэр дахин хүлээн авах төлөвт ордог.

энэ SIS загвар (Мэдрэмтгий-Халдвартай-Мэдрэмтгий). Сонгодог загвар нь дамжуулах хурд ба сэргээх хурд гэсэн хоёр параметртэй. Гэсэн хэдий ч, энэ нийтлэлд зориулсан загварчлалд би сэргээх хурдны параметрийг орхих замаар хялбарчлахаар шийдсэн. Үүний оронд халдвар авсан зангилаа хөршүүдийн аль нэг нь халдвар аваагүй бол дараагийн алхамд автоматаар мэдрэмтгий байдал руу буцдаг. Нэмж хэлэхэд, бид n алхамд халдвар авсан зангилаа n+1 алхамд халдвар авах боломжийг дамжуулалтын хурдтай тэнцэх магадлалаар олгодог.

Хэлэлцүүлэг

Таны харж байгаагаар энэ нь SIR загвараас тэс өөр юм.

Зангилаанууд хэзээ ч арилдаггүй тул маш жижиг, хязгаарлагдмал тор ч гэсэн SIS-ийн халдварыг удаан хугацаанд дэмжиж чаддаг. Халдвар нь зангилаанаас зангилаа руу үсэрч, буцаж ирдэг.

Ялгаатай хэдий ч SIR болон SIS нь бидний зорилгын үүднээс гайхалтайгаар солигддог. Энэ нийтлэлийн үлдсэн хугацаанд бид SIS-ийг баримтлах болно, учир нь энэ нь илүү бат бөх, тиймээс ажиллахад илүү хөгжилтэй байдаг.

Чухал түвшин

SIR болон SIS загваруудтай тоглосны дараа та халдварын удаан эдэлгээний талаар ямар нэг зүйлийг анзаарсан байх. 10% гэх мэт маш бага тархалттай үед халдвар үхэх хандлагатай байдаг. 50% гэх мэт өндөр утгуудад халдвар нь амьд үлдэж, сүлжээний ихэнх хэсгийг эзэлдэг. Сүлжээ нь хязгааргүй байсан бол бид үүнийг үргэлжлүүлж, үүрд тархаж байна гэж төсөөлж болно.

Ийм хязгааргүй тархалт нь "вирус", "цөмийн" эсвэл (энэ зүйлийн гарчигт) олон нэртэй байдаг. шүүмжлэлтэй.

Тэнд байгаа нь харагдаж байна тодорхой салгах цэг дэд критик сүлжээнүүд (мөхөх тавилантай) -аас суперкритик сүлжээнүүд (хязгааргүй өсөх чадвартай). Энэ эргэлтийн цэг гэж нэрлэдэг чухал босго, мөн энэ нь энгийн сүлжээнд тархах процессын нэлээд ерөнхий шинж тэмдэг юм.

Чухал босгоны тодорхой утга нь сүлжээнүүдэд өөр өөр байдаг. Энэ бол нийтлэг зүйл юм хүртээмжтэй байдал ийм утгатай.

[Интерактив үзүүлэн дээр анхны нийтлэл Та дамжуулах хурдны утгыг өөрчлөх замаар сүлжээний чухал босгыг гараар олохыг оролдож болно. Энэ нь 22% -аас 23% -ийн хооронд байна - ойролцоогоор. транс.]

22% (ба түүнээс доош) үед халдвар эцэстээ үхдэг. 23% (ба түүнээс дээш) үед анхны халдвар нь заримдаа үхдэг боловч ихэнх тохиолдолд энэ нь амьд үлдэж, мөнх оршин тогтнохын тулд хангалттай удаан тархдаг.

(Дашрамд хэлэхэд, янз бүрийн сүлжээний топологийн эдгээр чухал босгыг олоход зориулагдсан шинжлэх ухааны бүхэл бүтэн талбар байдаг. Хурдан танилцуулахын тулд би Wikipedia-ийн нийтлэлийг хурдан гүйлгэхийг зөвлөж байна. гоожих босго).

Ерөнхийдөө энэ нь дараах байдалтай байна: Эгзэгтэй босгоос доогуур байвал сүлжээнд байгаа аливаа хязгаарлагдмал халдвар эцэстээ устах баталгаатай (1 магадлалтай). Гэвч эгзэгтэй босгыг давсан тохиолдолд халдвар үүрд үргэлжлэх магадлал (p > 0) байдаг бөгөөд ингэснээр анхны голомтоос дур зоргоороо тархах болно.

Гэсэн хэдий ч, суперкритик сүлжээ нь тийм биш гэдгийг анхаарна уу баталгаахалдвар үүрд үргэлжлэх болно. Үнэн хэрэгтээ энэ нь ихэвчлэн бүдгэрдэг, ялангуяа симуляцийн эхний үе шатанд. Энэ яаж болдгийг харцгаая.

Бид нэг халдвартай зангилаа, дөрвөн хөршөөс эхэлсэн гэж бодъё. Загварын эхний үе шатанд халдвар тархах 5 бие даасан боломжуудтай (дараагийн алхамд өөрөө "тархах" боломжийг оруулаад):

Одоо шилжүүлгийн хувь хэмжээг 50% гэж үзье. Энэ тохиолдолд эхний алхамд бид зоосыг таван удаа эргүүлнэ. Тэгээд таван толгой өнхрүүлбэл халдвар устана. Энэ нь тохиолдлын 3% -д тохиолддог бөгөөд энэ нь зөвхөн эхний алхам юм. Эхний үе шатанд амьд үлдсэн халдвар нь хоёр дахь шатанд үхэх магадлал багатай (ихэвчлэн бага), гурав дахь шатанд үхэх магадлал багатай (бүр бага) байдаг.

Тиймээс, сүлжээ хэт эгзэгтэй үед ч гэсэн - хэрэв дамжуулах хурд 99% байвал халдвар алга болох магадлал бий.

Гэхдээ хамгийн гол нь тэр тэгдэггүй үргэлж алга болно. Хэрэв та бүх алхмуудын төгсгөлгүй болтлоо үхэх магадлалыг нэмбэл үр дүн нь 1-ээс бага байна. Өөрөөр хэлбэл халдвар үүрд үргэлжлэх тэгээс өөр магадлал байна. Сүлжээ хэт шүүмжлэлтэй байна гэдэг нь энэ юм.

SISA: аяндаа идэвхжих

Энэ үе хүртэл бидний бүх симуляци нь төв хэсэгт урьдчилан халдвар авсан зангилааны жижиг хэсгээс эхэлсэн.

Гэхдээ эхнээс нь эхэлвэл яах вэ? Дараа нь бид аяндаа идэвхжихийг загварчилдаг - энэ нь мэдрэмтгий зангилаа санамсаргүй байдлаар (хөршүүдийн аль нэгээс нь биш) халдвар авах процесс юм.

энэ дуудаж байна SISA загвар. "А" үсэг нь "автомат" гэсэн утгатай.

SISa симуляцид шинэ параметр гарч ирдэг - аяндаа халдварын давтамжийг өөрчилдөг аяндаа идэвхжих хурд (бидний өмнө харж байсан дамжуулах хурдны параметр бас байдаг).

Сүлжээнд халдвар тархахад юу шаардлагатай вэ?

Хэлэлцүүлэг

Сүлжээг бүхэлд нь халдвар авсан эсэхээс үл хамааран аяндаа идэвхжих хурдыг нэмэгдүүлэх нь өөрчлөгдөхгүй гэдгийг та симуляцид анзаарсан байх. Зөвхөн дамжуулах хурд сүлжээ нь дэд эсвэл хэт чухал эсэхийг тодорхойлдог. Сүлжээ нь эгзэгтэй (дамжуулалтын хурд 22% -иас бага эсвэл тэнцүү) үед ямар ч халдвар хэр олон удаа эхэлсэн ч бүхэл бүтэн сүлжээнд тархахгүй.

Энэ нь нойтон талбайд гал асаахтай адил юм. Та хэд хэдэн хуурай навчийг гал дээр асааж болно, гэхдээ ландшафтын үлдсэн хэсэг нь хангалттай шатамхай биш (субкритик) тул дөл хурдан унтарна. Хэт хуурай талбайд (хэт шүүмжлэлтэй) гал гарч эхлэхэд нэг оч хангалттай.

Үүнтэй төстэй зүйл санаа, шинэ бүтээлийн хүрээнд ажиглагдаж байна. Ихэнхдээ дэлхий ертөнц ямар нэгэн санаа гаргахад бэлэн биш байдаг бөгөөд энэ тохиолдолд үүнийг дахин дахин зохион бүтээх боломжтой боловч олон нийтийн анхаарлыг татдаггүй. Нөгөөтэйгүүр, дэлхий ертөнц шинэ бүтээл хийхэд (их далд эрэлт хэрэгцээ) бүрэн бэлэн болсон байж магадгүй бөгөөд түүнийг төрсөн даруйдаа хүн бүр хүлээн зөвшөөрдөг. Дунд нь хэд хэдэн газар зохион бүтээж, орон нутагт тархсан санаанууд байдаг, гэхдээ нэг хувилбар нь бүхэл бүтэн сүлжээг нэг дор шүүрэхэд хангалтгүй юм. Энэ сүүлчийн ангилалд бид жишээлбэл, янз бүрийн хүн төрөлхтний соёл иргэншлийн арав, гурван удаа бие даан зохион бүтээсэн хөдөө аж ахуй, бичгийн салбарыг олж хардаг.

Дархлаа сулрах

Бид зарим зангилааг бүрэн халдашгүй, өөрөөр хэлбэл идэвхжүүлэлтээс хамгаалдаг гэж бодъё. Тэд эхлээд алслагдсан мужид байгаа юм шиг байгаа бөгөөд SIS(a) загварыг үлдсэн зангилаанууд дээр ажиллуулсан.

Дархлааны гулсагч нь устгагдсан зангилааны хувийг хянадаг. Түүний утгыг өөрчлөхийг оролдоод үзээрэй (загвар ажиллаж байх үед!) Сүлжээний төлөв байдалд хэрхэн нөлөөлж байгааг, энэ нь хэт чухал эсэхээс үл хамааран үзээрэй.

Хэлэлцүүлэг

Хариу өгөхгүй байгаа зангилааны тоог өөрчлөх нь сүлжээг дэд эсвэл хэт шүүмжлэлтэй байх дүр зургийг бүрэн өөрчилдөг. Мөн яагаад гэдгийг ойлгоход хэцүү биш юм. Олон тооны мэдрэмтгий бус хостууд байдаг тул халдвар нь шинэ хостуудад тархах боломж багатай байдаг.

Энэ нь хэд хэдэн маш чухал практик үр дагавартай болох нь харагдаж байна.

Үүний нэг нь ой хээрийн түймрээс урьдчилан сэргийлэх явдал юм. Орон нутгийн түвшинд хүн бүр өөрийн урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээг авах ёстой (жишээлбэл, ил галыг хараа хяналтгүй орхиж болохгүй). Гэхдээ томоохон хэмжээний хувьд тусгаарлагдсан дэгдэлт гарах нь гарцаагүй. Тиймээс хамгаалах өөр нэг арга бол дэгдэлт нь сүлжээг бүхэлд нь бүрхэхгүйн тулд хангалттай хэмжээний "завсарлага" (шатамхай материалын сүлжээнд) байгаа эсэхийг баталгаажуулах явдал юм. Клирингүүд энэ үүргийг гүйцэтгэдэг:

Зогсоох нь чухал өөр нэг дэгдэлт бол халдварт өвчин юм. Энд ойлголтыг танилцуулж байна сүргийн дархлаа. Энэ нь зарим хүмүүсийг вакцинжуулах боломжгүй (жишээлбэл, дархлаа султай байдаг) гэсэн санаа юм, гэхдээ хангалттай хүмүүс халдварын эсрэг дархлаатай бол өвчин нь хязгааргүй тархаж чадахгүй. Өөрөөр хэлбэл, та вакцинд хамрагдах ёстой хангалттай хүн амын нэг хэсэг нь популяцийг хэт эгзэгтэй байдлаас дэд хямрал руу шилжүүлэх. Ийм зүйл тохиолдоход нэг өвчтөн халдвар авсан хэвээр байх болно (жишээлбэл, өөр бүс нутаг руу аялсны дараа), гэхдээ өсөн нэмэгдэж буй хэт чухал сүлжээгүй бол өвчин нь цөөхөн хэдэн хүнд л халдварладаг.

Эцэст нь, дархлааны зангилааны тухай ойлголт нь цөмийн реакторт юу болж байгааг тайлбарладаг. Гинжин урвалын үед задрах уран-235 атом нь ойролцоогоор гурван нейтрон ялгаруулдаг бөгөөд энэ нь (дунджаар) нэгээс илүү U-235 атомыг задлахад хүргэдэг. Дараа нь шинэ нейтронууд нь атомуудыг цаашид хуваахад хүргэдэг ба экспоненциал байдлаар:

Бөмбөгийг бүтээхдээ гол зорилго нь экспоненциал өсөлтийг хяналтгүй үргэлжлүүлэх явдал юм. Гэхдээ цахилгаан станцын зорилго бол эргэн тойрныхоо бүх хүнийг алахгүйгээр эрчим хүч үйлдвэрлэх явдал юм. Энэ зорилгоор тэдгээрийг ашигладаг хяналтын саваа, нейтроныг шингээх чадвартай материалаар хийсэн (жишээлбэл, мөнгө эсвэл бор). Тэд нейтроныг ялгаруулахын оронд шингээж авдаг тул бидний симуляцид дархлааны зангилаа болж, цацраг идэвхт цөмийг хэт эгзэгтэй болгохоос сэргийлдэг.

Тиймээс цөмийн реакторын арга заль нь хяналтын савааг нааш цааш хөдөлгөх замаар урвалыг эгзэгтэй босгон дээр ойртуулж, ямар нэг зүйл буруу болох бүрт саваа цөм рүү унаж, зогсоох явдал юм.

Зэрэг

Зэрэг зангилааны тоо нь түүний хөршүүдийн тоо юм. Энэ хүртэл бид 4-р зэрэглэлийн сүлжээг авч үзсэн. Гэхдээ энэ параметрийг өөрчилбөл яах вэ?

Жишээлбэл, та зангилаа бүрийг зөвхөн дөрвөн ойрын хөрштэй төдийгүй дөрвөн диагональтай холбож болно. Ийм сүлжээнд зэрэг нь 8 байх болно.

4 ба 8 зэрэгтэй тор нь тэгш хэмтэй байдаг. Гэхдээ 5-р зэрэгтэй (жишээлбэл) асуудал гарч ирдэг: бид аль таван хөршийг сонгох ёстой вэ? Энэ тохиолдолд бид хамгийн ойрын дөрвөн хөршийг (N, E, S, W) сонгоод дараа нь {NE, SE, SW, NW} багцаас нэг хөршийг санамсаргүй байдлаар сонгоно. Сонголтыг үе шат бүрт зангилаа тус бүрээр бие даан хийдэг.

Хэлэлцүүлэг

Дахин хэлэхэд, энд юу болж байгааг харахад хэцүү биш юм. Зангилаа бүр илүү олон хөрштэй байх үед халдвар тархах магадлал нэмэгдэж, улмаар сүлжээ нь чухал болох магадлал өндөр байдаг.

Гэсэн хэдий ч үр дагавар нь гэнэтийн үр дагаварт хүргэж болзошгүй тул бид доор үзэх болно.

Хотууд ба сүлжээний нягтрал

Өнөөг хүртэл манай сүлжээнүүд бүрэн нэг төрлийн байсан. Зангилаа бүр бусадтай адилхан харагдаж байна. Гэхдээ бид нөхцөлийг өөрчилж, сүлжээгээр өөр өөр зангилааны төлөвийг зөвшөөрвөл яах вэ?

Жишээлбэл, хотуудыг загварчлахыг хичээцгээе. Үүнийг хийхийн тулд бид сүлжээний зарим хэсэгт (зангилааны өндөр зэрэг) нягтралыг нэмэгдүүлнэ. Иргэдийн мэдээлэлд тулгуурлан үүнийг хийдэг илүү өргөн нийгмийн хүрээлэл, илүү олон нийгмийн харилцаахотоос гадуурх хүмүүсээс илүү.

Манай загварт мэдрэмтгий зангилаанууд нь зэргээс хамаарч өнгөт байдаг. "Хөдөө орон нутаг" дахь зангилаа нь 4-р зэрэгтэй (цайвар саарал өнгөтэй), харин "хот суурин газрын" зангилаа нь захын 5-р градусаас эхлээд хотын төвд 8-аар төгсдөг илүү өндөр (мөн бараан өнгөтэй) байдаг.

Идэвхжүүлэлт нь хотуудыг хамарч, дараа нь тэдний хил хязгаараас хэтрэхгүй байхаар тархалтын хурдыг сонгохыг хичээ.

Энэ симуляци нь надад ойлгомжтой бөгөөд гайхалтай санагдаж байна. Мэдээж хэрэг, хотууд хөдөө орон нутгаас илүү соёлын түвшинг хадгалдаг - үүнийг хүн бүр мэддэг. Энэ соёлын олон янз байдал нь нийгмийн сүлжээний топологи дээр үндэслэн бий болсон нь намайг гайхшруулж байна.

Энэ бол сонирхолтой зүйл, би үүнийг илүү дэлгэрэнгүй тайлбарлахыг хичээх болно.

Энд бид хүнээс хүнд энгийн бөгөөд шууд дамждаг соёлын хэлбэрүүдийн талаар ярьж байна. Жишээлбэл, зан үйл, танхимын тоглоомууд, загварын чиг хандлага, хэл шинжлэлийн чиг хандлага, жижиг бүлгийн зан үйл, амнаас ам дамжин тархдаг бүтээгдэхүүн, мөн бидний санаа гэж нэрлэдэг бүхэл бүтэн багц мэдээллийн багц.

(Тэмдэглэл: Хүмүүсийн хооронд мэдээлэл түгээх нь хэвлэл мэдээллийн хэрэгслээр маш хэцүү байдаг. Эртний Грек гэх мэт технологийн анхдагч орчинг төсөөлөхөд илүү хялбар байдаг, бараг бүх соёлын оч биет орон зайд харилцан үйлчлэлээр дамждаг байсан.)

Дээрх симуляциас би хотод суурьшиж, дэлгэрч болох санаа, соёлын дадал байдгийг мэдсэн боловч хөдөө орон нутагт тархаж чадахгүй (математикийн хувьд боломжгүй) юм. Эдгээр нь ижил санаа, ижил хүмүүс юм. Гол нь хөдөөгийн оршин суугчид ямар нэгэн байдлаар "ойр сэтгэлгээтэй" биш юм: ижил санаатай харьцахдаа тэд барьж авах боломж яг адилханхотынхон шиг. Зүгээр л энэ санаа нь хөдөө орон нутагт вирус болж чадахгүй, учир нь энэ нь тархах олон холболт байдаггүй.

Хувцас, үс засалт гэх мэт загварын салбарт үүнийг харахад хамгийн хялбар байдаг. Загварын сүлжээнд бид хоёр хүн бие биенийхээ хувцасыг анзаарах үед торны ирмэгийг барьж чаддаг. Хотын төвд хүн бүр өдөр бүр гудамж, метро, ​​хөл хөдөлгөөн ихтэй ресторан гэх мэт 1000 гаруй хүнийг харах боломжтой. Хөдөө орон нутагт эсрэгээрээ хүн бүр хэдхэн арван хүнийг л харж чаддаг. бусад. Үндэслэн зөвхөн энэ ялгаа, хот нь илүү загварын чиг хандлагыг дэмжих боломжтой. Зөвхөн хамгийн анхаарал татахуйц чиг хандлага буюу дамжуулах хамгийн өндөр хурдтай хүмүүс л хотын гадна талд байр сууриа олж авах боломжтой болно.

Санаа сайн байвал тэр нь яваандаа бүх хүнд хүрч, муу санаа байвал алга болно гэж бид боддог. Мэдээжийн хэрэг, энэ нь онцгой тохиолдлуудад үнэн боловч тэдгээрийн хооронд зөвхөн тодорхой сүлжээнүүдэд вируст өртөх боломжтой маш олон санаа, дадал байдаг. Энэ бол үнэхээр гайхалтай.

Зөвхөн хотууд ч биш

Бид энд нөлөөллийг харж байна сүлжээний нягтрал. Энэ нь өгөгдсөн зангилааны багцын хувьд тоогоор тодорхойлогддог бодит хавирга, тоогоор хуваана боломжит ирмэгүүд. Энэ нь бодитой байж болох холболтын хувь юм.

Тэгэхээр хотын төвүүдийн сүлжээний нягтрал хөдөө орон нутгаас өндөр байгааг бид харлаа. Гэхдээ хотууд нь бидний нягт сүлжээг олж авдаг цорын ганц газар биш юм.

Сонирхолтой жишээ бол ерөнхий боловсролын сургуулиуд юм. Жишээлбэл, тодорхой газар нутгийн хувьд бид сургуулийн сурагчдын дунд байдаг сүлжээг эцэг эхийнх нь сүлжээтэй харьцуулдаг. Газарзүйн ижил бүс нутаг, ижил хүн амтай боловч нэг сүлжээ нөгөөгөөсөө хэд дахин нягт байдаг. Тиймээс өсвөр насныхны дунд загвар, хэл шинжлэлийн чиг хандлага илүү хурдан тархаж байгаа нь гайхах зүйл биш юм.

Үүний нэгэн адил элит сүлжээнүүд элит бус сүлжээнүүдээс хамаагүй нягт байх хандлагатай байдаг - энэ нь миний бодлоор дутуу үнэлэгддэг (алдартай эсвэл нөлөө бүхий хүмүүс сүлжээнд илүү их цаг зарцуулдаг, тиймээс энгийн хүмүүсээс илүү "хөршүүд" байдаг). Дээрх загварчлалд үндэслэн бид элит сүлжээнүүд сүлжээний дундаж түвшний математик хуулиудад тулгуурлан үндсэн урсгалаар дэмжих боломжгүй соёлын зарим хэлбэрийг дэмжинэ гэж бид найдаж байна. Эдгээр соёлын хэлбэрүүд юу байж болох талаар таамаглахыг би танд үлдээж байна.

Эцэст нь, бид энэ санааг асар том, загварчлах замаар интернетэд ашиглаж болно маш нягт хот. Зөвхөн орон зайн сүлжээн дээр дэмжигдэхгүй олон шинэ төрлийн соёл онлайнаар хөгжиж байгаа нь гайхах зүйл биш юм: хобби, илүү сайн дизайны стандарт, шударга бус байдлын талаархи мэдлэг гэх мэт. Энэ нь зүгээр л сайхан зүйл биш юм. Эртний хотууд хүн амын нягтаршил багатай үед тархах боломжгүй өвчний үүр уурхай байсан шиг интернэт нь товшилт, хуурамч мэдээ, зохиомол уур хилэнг өдөөх зэрэг соёлын хор хөнөөлтэй хэлбэрүүдийн үржлийн газар юм.

Мэдлэг

"Зөв цагт зөв мэргэжилтэнтэй байх нь асуудлыг бүтээлчээр шийдвэрлэх хамгийн үнэ цэнэтэй эх сурвалж болдог." - Майкл Нилсен, нээлтийг зохион бүтээсэн нь

Бид ихэвчлэн нээлт эсвэл шинэ бүтээлийг ганц суут хүний ​​оюун ухаанд тохиолддог үйл явц гэж боддог. Түүнд урам зориг орж, - Эврика! - гэнэт бидэнд эзлэхүүнийг хэмжих шинэ арга бий. Эсвэл таталцлын тэгшитгэл. Эсвэл гэрлийн чийдэн.

Гэхдээ нээлт хийх мөчид бид ганц зохион бүтээгчийн үзэл бодлыг авч үзвэл бид үзэгдлийг харж байна гэсэн үг. зангилааны үүднээс. Шинэ бүтээлийг тайлбарлах нь илүү зөв байх болно сүлжээ үзэгдэл.

Сүлжээ нь дор хаяж хоёр талаараа чухал юм. Нэгдүгээрт, одоо байгаа санаанууд нэвтрэн орох ёстой ухамсарт зохион бүтээгч. Эдгээр нь Ньютон мөрөн дээрээ зогсож байсан аваргууд болох шинэ номын номзүйн хэсэг болох шинэ нийтлэлийн ишлэлүүд юм. Хоёрдугаарт, сүлжээ нь шинэ санааг эргүүлэн авахад маш чухал юм буцах дэлхийд; дэлгэрээгүй шинэ бүтээлийг "шинэ бүтээл" гэж нэрлэх нь бараг боломжгүй юм. Иймээс эдгээр хоёр шалтгааны улмаас шинэ бүтээл буюу илүү өргөн хүрээнд мэдлэгийн өсөлтийг тархалтын үйл явц болгон загварчлах нь утга учиртай юм.

Хэсэг хугацааны дараа би сүлжээний хүрээнд мэдлэг хэрхэн тархаж, өсөж хөгждөг тухай бүдүүлэг загварчлалыг танилцуулах болно. Гэхдээ эхлээд би тайлбарлах ёстой.

Загварчлалын эхэнд сүлжээний квадрант бүрт дөрвөн мэргэжилтэн байгаа бөгөөд дараах байдлаар байрлана.

Мэргэжилтэн 1-д санааны анхны хувилбар бий - үүнийг Idea 1.0 гэж нэрлэе. Мэргэжилтэн 2 бол Idea 1.0-ийг Idea 2.0 болгон хувиргах аргыг мэддэг хүн юм. Мэргэжилтэн 3 нь Idea 2.0-ийг Idea 3.0 болгон хэрхэн хувиргахаа мэддэг. Эцэст нь, дөрөв дэх мэргэжилтэн Idea 4.0-ийн эцсийн өнгөлгөөг хэрхэн хийхийг мэддэг.

Энэ нь оригами гэх мэт техниктэй төстэй бөгөөд техникийг хөгжүүлж, бусад техниктэй хослуулан илүү сонирхолтой загваруудыг бий болгодог. Эсвэл энэ нь физикийн нэгэн адил сүүлийн үеийн бүтээлүүд нь өмнөх үеийн үндсэн ажил дээр суурилдаг мэдлэгийн салбар байж болно.

Энэхүү симуляцийн гол санаа нь уг санааны эцсийн хувилбарт хувь нэмрээ оруулахын тулд бидэнд дөрвөн мэргэжилтэн хэрэгтэй байна. Мөн үе шат бүрт санаагаа зохих мэргэжилтэнд хүргэх ёстой.

Хэд хэдэн анхааруулга. Симуляцид кодлогдсон олон бодит бус таамаглалууд байдаг. Тэдгээрийн цөөн хэдэн нь энд байна:

1. Хүнээс хүнд (жишээ нь ном, хэвлэл мэдээллийн хэрэгслээр) бусад санааг хадгалах, дамжуулах боломжгүй гэж үздэг.
2. Бодит байдал дээр нээлт, шинэ бүтээл гарахад санамсаргүй олон хүчин зүйл нөлөөлдөг ч хүн амын дунд санаа гаргаж чаддаг байнгын мэргэжилтнүүд байдаг гэж үздэг.
3. Уг санааны дөрвөн хувилбар бүгд ижил SIS параметрүүдийг (баудын хурд, дархлааны хувь гэх мэт) ашигладаг боловч хувилбар бүрт өөр өөр параметрүүдийг (1.0, 2.0 гэх мэт) ашиглах нь илүү бодитой байж магадгүй юм.
4. N+1 санаа нь N санааг үргэлж бүрэн орлуулдаг гэж үздэг ч практик дээр хуучин болон шинэ хувилбарууд нэгэн зэрэг эргэлдэж, ялагч нь тодорхойгүй байдаг.

… болон бусад олон.

Хэлэлцүүлэг

Энэ бол мэдлэг хэрхэн өсдөг тухай инээдтэй хялбаршуулсан загвар юм. Загвараас гадуур маш олон чухал нарийн ширийн зүйлс үлдсэн (дээрхийг харна уу). Гэсэн хэдий ч энэ нь үйл явцын чухал мөн чанарыг агуулдаг. Тиймээс бид тархалтын талаарх мэдлэгээ ашиглан мэдлэгийн өсөлтийн талаар ярьж болно.

Ялангуяа диффузын загвар нь яаж болох талаар ойлголт өгдөг үйл явцыг хурдасгах: Мэргэжилтнүүдийн зангилааны хооронд санал солилцох ажлыг хөнгөвчлөх хэрэгтэй. Энэ нь тархалтад саад учруулж буй үхсэн зангилааны сүлжээг цэвэрлэнэ гэсэн үг юм. Эсвэл энэ нь санаанууд хурдан тархдаг сүлжээний нягтрал ихтэй хот эсвэл кластерт бүх мэргэжилтнүүдийг байрлуулна гэсэн үг юм. Эсвэл зүгээр л нэг өрөөнд цуглуул:

Тэгэхээр... тархалтын талаар би үүнийг л хэлж чадна.

Гэхдээ надад сүүлийн нэг бодол байгаа бөгөөд энэ нь маш чухал юм. Энэ нь өсөлтийн тухай юмболон зогсонги байдал) шинжлэх ухааны нийгэмлэг дэх мэдлэг. Энэ санаа нь дээрх бүх зүйлээс өнгө аяс, агуулгын хувьд өөр боловч та намайг уучлах байх гэж найдаж байна.

Шинжлэх ухааны сүлжээний тухай

Дүрслэл нь дэлхийн хамгийн чухал эерэг санал хүсэлтийн нэгийг харуулж байна (мөн энэ нь нэлээд удаан хугацаанд ийм байсан):

Циклийн өсөлт (K ⟶ T) нь маш энгийн: бид шинэ мэдлэгийг шинэ хэрэгсэл боловсруулахад ашигладаг. Жишээлбэл, хагас дамжуулагчийн физикийг ойлгох нь бидэнд компьютер бүтээх боломжийг олгодог.

Гэсэн хэдий ч доошоо чиглэсэн алхам нь зарим тайлбарыг шаарддаг. Технологийн хөгжил нь мэдлэгийг хэрхэн нэмэгдүүлэхэд хүргэдэг вэ?

Нэг арга бол магадгүй хамгийн шууд арга бол шинэ технологи нь бидэнд ертөнцийг танин мэдэх шинэ арга замыг өгөх явдал юм. Жишээлбэл, хамгийн сайн микроскопууд нь эсийн доторх гүнийг харах боломжийг олгодог бөгөөд молекул биологийн талаархи ойлголтыг өгдөг. GPS tracker нь амьтад хэрхэн хөдөлж байгааг харуулдаг. Sonar нь далайг судлах боломжийг танд олгоно. гэх мэт.

Энэ бол эргэлзээгүй амин чухал механизм боловч технологиос мэдлэгт хүрэх өөр хоёр зам бий. Эдгээр нь тийм ч энгийн биш байж болох ч миний бодлоор эдгээр нь маш чухал юм:

Эхнийх нь. Технологи нь эдийн засгийн элбэг дэлбэг байдалд (өөрөөр хэлбэл баялаг) хүргэдэг бөгөөд энэ нь илүү олон хүнийг мэдлэгийн үйлдвэрлэлд оролцуулах боломжийг олгодог.

Хэрэв танай улсын нийт хүн амын 90% нь газар тариалан эрхэлдэг бол үлдсэн 10% нь ямар нэгэн төрлийн худалдаа (эсвэл дайн) эрхэлдэг бол хүмүүст байгалийн хуулийн талаар бодох чөлөөт цаг маш бага байдаг. Тийм ч учраас эрт дээр үед шинжлэх ухааныг голчлон баян айлын хүүхдүүд сурталчилж байсан байх.

АНУ жил бүр 50 гаруй докторын зэрэг бэлтгэдэг. 000 (эсвэл түүнээс өмнөх) насандаа үйлдвэрт ажиллахын оронд төгсөх курсын оюутан 18 нас хүртлээ, магадгүй 30 нас хүртлээ санхүүжих ёстой бөгөөд тэр үед ч тэдний ажил эдийн засагт бодит нөлөө үзүүлэх эсэх нь тодорхойгүй байна. Гэхдээ хүн өөрийн мэргэжлээрээ, ялангуяа физик, биологи гэх мэт нарийн төвөгтэй салбаруудад зайлшгүй шаардлагатай байдаг.

Системийн үүднээс авч үзвэл мэргэжилтнүүд үнэтэй байдаг. Мөн эдгээр мэргэжилтнүүдийг санхүүжүүлдэг нийтийн баялгийн эцсийн эх үүсвэр нь шинэ технологи юм: анжис үзэг татаас өгдөг.

Хоёр дахь нь. Шинэ технологи, ялангуяа аялал жуулчлал, харилцаа холбооны салбарт мэдлэг өсч буй нийгмийн сүлжээний бүтцийг өөрчилж байна. Ялангуяа шинжээч, мэргэжилтнүүд хоорондоо илүү ойр дотно харилцах боломжийг олгодог.

Онцлох шинэ бүтээлүүд нь хэвлэх машин, усан онгоц, төмөр зам (алсын зайд аялах, шуудан илгээх), утас, нисэх онгоц, интернет зэрэг юм. Эдгээр бүх технологи нь сүлжээний нягтралыг нэмэгдүүлэхэд хувь нэмэр оруулдаг, ялангуяа мэргэшсэн нийгэмлэгүүдэд (бараг бүх мэдлэгийн өсөлт үүсдэг). Жишээлбэл, Дундад зууны төгсгөлд Европын эрдэмтдийн дунд үүссэн захидал харилцааны сүлжээ, эсвэл орчин үеийн физикчдийн arXiv-ийг ашиглах арга.

Эцсийн эцэст эдгээр хоёр зам нь ижил төстэй юм. Аль аль нь мэргэжилтнүүдийн сүлжээний нягтралыг нэмэгдүүлж, улмаар мэдлэгийг нэмэгдүүлэхэд хүргэдэг.

Олон жилийн турш би дээд боловсролыг үл тоомсорлодог байсан. Төгсөлтийн сургуульд богино хугацаанд суралцсан минь аманд муухай амт үлдээв. Харин одоо би эргэж хараад (хувийн бүх асуудлаас гадна) дээд боловсрол хэвээр байна гэж дүгнэх ёстой чрезвычайно чухал.

Эрдмийн нийгмийн сүлжээ (жишээ нь, судалгааны нийгэмлэг) нь манай соёл иргэншлийн бий болгосон хамгийн дэвшилтэт, үнэ цэнэтэй бүтцийн нэг юм. Мэдлэг үйлдвэрлэхэд чиглэсэн мэргэжилтнүүдийн илүү их төвлөрөл бид хаана ч байхгүй. Хүмүүсийн бие биенийхээ санаа бодлыг ойлгох, шүүмжлэх чадвар нь хаана ч байхгүй. Энэ бол дэвшлийн цохилох зүрх юм. Эдгээр сүлжээнүүдэд гэгээрлийн гал хамгийн хүчтэй шатдаг.

Гэхдээ бид ахиц дэвшлийг зүгээр л хүлээж авч чадахгүй. Хэрэв туршилтын давтагдашгүй хямрал Хэрэв энэ нь бидэнд ямар нэгэн зүйл зааж өгсөн бол шинжлэх ухаанд системтэй холбоотой асуудал үүсч болно. Энэ бол нэг төрлийн сүлжээний доройтол юм.

Шинжлэх ухааныг хийх хоёр аргыг ялгаж авлаа гэж бодъё: жинхэнэ шинжлэх ухаан и карьеризм. Жинхэнэ шинжлэх ухаан бол мэдлэгийг найдвартай үйлдвэрлэдэг практик юм. Энэ нь сониуч зангаас үүдэлтэй бөгөөд үнэнч шударга зангаараа онцлог юм (Фейнман: "Чи харж байна уу, би зүгээр л ертөнцийг ойлгох хэрэгтэй"). Карьеризм нь эсрэгээрээ мэргэжлийн амбицаар өдөөгдөж, улс төр, шинжлэх ухааны дөт замд тоглох шинж чанартай байдаг. Энэ нь шинжлэх ухаан мэт харагдаж, ажиллаж магадгүй, гэхдээ үгүй найдвартай мэдлэгийг бий болгодог.

(Тийм ээ, энэ бол хэтрүүлсэн хоёрдмол үзэл юм. Зүгээр л бодлын туршилт. Намайг битгий буруутгаарай).

Баримт нь карьеристууд жинхэнэ судалгааны нийгэмлэгт орон зай эзлэх үед тэд ажлыг сүйтгэдэг. Тэд өөрсдийгөө сурталчлахыг хичээдэг бол бусад хүмүүс шинэ мэдлэг олж авах, хуваалцахыг хичээдэг. Карьеристууд тодорхой болгохыг хичээхийн оронд илүү гайхалтай сонсогдохын тулд бүх зүйлийг төвөгтэй болгож, будлиулдаг. Тэд (Харри Франкфуртын хэлснээр) шинжлэх ухааны утгагүй зүйлд оролцдог. Тиймээс бид тэдгээрийг мэдлэгийн өсөлтөд шаардлагатай мэдээллийн шударга солилцоонд үл нийцэх үхсэн зангилаа болгон загварчилж болно.

Магадгүй хамгийн сайн загвар бол карьерист зангилаанууд мэдлэгт үл нэвтрэх төдийгүй идэвхтэй түгээдэг загвар юм. хуурамч мэдлэг. Хуурамч мэдлэг нь ач холбогдлыг нь зохиомлоор өсгөсөн ач холбогдолгүй үр дүн эсвэл хуурамч мэдээлэл эсвэл зохиомол мэдээллээс үүдэлтэй үнэхээр худал үр дүнг багтааж болно.

Бид тэднийг хэрхэн загварчлахаас үл хамааран карьеристууд манай шинжлэх ухааны нийгэмлэгийг боомилж чадна.

Энэ нь бидэнд маш их хэрэгтэй байгаа цөмийн гинжин урвалтай адил юм - бидэнд мэдлэгийн тэсрэлт хэрэгтэй - зөвхөн манай баяжуулсан U-235-д реактив бус U-238 изотоп хэт их агуулагддаг бөгөөд энэ нь гинжин урвалыг дарангуйлдаг.

Мэдээжийн хэрэг, карьеристууд болон жинхэнэ эрдэмтдийн хооронд тодорхой ялгаа байхгүй. Бидний хүн нэг бүрд бага зэрэг карьеризм нуугдаж байдаг. Мэдлэгийн тархалт бүдгэрэхээс өмнө сүлжээ хэр удаан үргэлжлэх вэ гэдэг асуулт юм.

Өө, та эцсээ хүртэл уншсан. Уншсанд баярлалаа.

Тусгай зөвшөөрөл

CC0 Бүх эрх хуулиар хамгаалагдаагүй. Та энэ бүтээлийг өөрийн үзэмжээр ашиглаж болно :).

Талархал

• Кевин Квок и Ники Кейс Төслийн янз бүрийн хувилбарын талаар бодолтой санал, зөвлөмж өгөхөд.
• Ник Барр - бүх үйл явцын туршид ёс суртахууны дэмжлэг үзүүлж, миний ажлын талаар хамгийн хэрэгтэй санал хүсэлтийг өгсөн.
• Нэвчилт, нэвчилтийн босгыг надад зааж өгсөнд Кейт А.
• Жефф Лонсдейл холбоосын хувьд энэ бол зохиол юм, (олон дутагдалтай байсан ч) энэ албан тушаалд ажиллахад гол түлхэц болсон.

Интерактив эссений дээж

• Nicky Case-ийн бүх ажил, тухайлбал. "Олон өнцөгтийн тухай сургаалт зүйрлэл" (Ви Харттай хамт) болон "Саналын хуудсыг илүү сайн боловсруулах". Энэ бол интерактив эссэ ямар байх талаар өндөр бар юм.
• distill.pub: Машин сургалтын онцгой өндөр чанартай интерактив тайлбар.
• Брет Викторын сонгодог бүтээл "Хийсвэрлэлийн шатаар дээш доош". Би шатаар өгсөхдөө тийм ч сайн байгаагүй, гэхдээ дахиад нэг оролдлого үргэлж байдаг.

Эх сурвалж: www.habr.com