КОГНИТИВИСТИдейное ядро²Прологи
Пролог 24. От Швейцарии до Афганистана
Прологи: наука о сознании становится точной
Манифест когнитивиста
.
Узелки на распутку
.
Прологи
Пролог 1. Когнитивный порядок
Пролог 2. Сигнатура характерного масштаба
Пролог 3. Степенной закон
Пролог 4. Три типа степенных распределений
Пролог 5. Закон Зипфа, сигнатура β = 1
Пролог 6. Цветные шумы, сигнатура α = 1
.
Пролог 7. Розовый шум и модель Бака-Снеппена
Пролог 8. Розовый шум и модель релаксации
Пролог 9. Розовый шум: шипелки и фрактальное блуждание
Пролог 10. Население городов и закон Зипфа
Пролог 11. Масштабно-инвариантные сети
Пролог 12. Фракталы и закон Зипфа
Пролог 13. Дробление континуума
Пролог 14. Социально-географические волокна
Пролог 15. Закон Зипфа в случайных текстах
Пролог 16. Тексты как фракталы
Пролог 17. Когнитивные фракталы
Пролог 18. β и размерность Хаусдорфа
Пролог 19. Образы когнитивных фракталов
Пролог 20. Когнитивные волокна
Пролог 21. Математика когнитивных фракталов
Пролог 22. Стохастические когнитивные фракталы
Пролог 23. Сравниваем Россию и Польшу
Пролог 24. От Швейцарии до Афганистана
Пролог 25. Гармониум
Пролог 26. Шум когнитивных фракталов
Пролог 27. Шум когнитивных процессов
Пролог 28. Розовый шум в поведении людей
Пролог 29. Шум в динамике зрительного внимания
Пролог 30. Изображения и двухмерный розовый шум
.
Пролог 31. Физическая и когнитивная релаксация
Пролог 32. Когнитивная релаксация и цветные шумы
Пролог 33. ВТОРОЙ ЦИКЛ. Дробление времени
Пролог 34. Когнитивное дробление времени
Пролог 35. Время как текст
Пролог 36. События и причинность
Пролог 37. Четыре причины Аристотеля
Пролог 38. Экзогенные причины
Пролог 39. Генеративные модели причинности
Пролог 40. Генеративные модели причинности, часть 2
Пролог 41. Гештальт-причинность
Пролог 42. Тау-модель
Пролог 43. Я-состояния и тироны
Пролог 44. Параметры тау-модели
.
Пролог 45. Параметры тау-модели, часть 2
Пролог 46. Параллельный тирон
.
Пролог 47. Параллельный тирон, часть 2
Пролог 48. Свойства тирона
.
Пролог 49. Свойства тирона, часть 2
.
Пролог 50. Семейства тирона
Пролог 51. Эволюция как тирон
Пролог 52. Я-состояния и девиации
Пролог 53. Эволюция и морфогенез
Пролог 54. Волокна и легенды
Пролог 55. Волокна и легенды, часть 2
Пролог 56. ТРЕТИЙ ЦИКЛ. Я-состояния и их структура
Пролог 57. Я-состояния и их структура, часть 2
Пролог 58. Спиральная структура
.
Пролог 59. Информация и её типы
Пролог 60. Информация и симметрия
Пролог 61. Информация и закон Вебера-Фехнера
Пролог 62. Натуральная пропорция
Пролог 63. Апекс Я-состояний
.
Пролог 64. Генеративные модели Я-состояния
Пролог 65. Нейрон
Пролог 66. Критические случайные графы
.
Пролог 67. Блохи и табакерки
Пролог 68. Чаши, табакерки и прочее
.
Пролог 69. Интерлюдия
Пролог 70. Гештальт числа e
.
Пролог 71. Гештальт числа e, часть 2
Пролог 72. ЧЕТВЁРТЫЙ ЦИКЛ. Тиронный рост
Пролог 73. Обобщённые процессы
Пролог 74. Обобщённые процессы, часть 2
Пролог 75. Обобщённые процессы и энтропия Реньи
Пролог 76. Дельта-процессы
.
Пролог 77. Дельта-аддитивные процессы
Пролог 78. Дельта-мультипликативные процессы
Пролог 79. Дельта-мультипликативные процессы, часть 2
Пролог 80. Дельта-мультипликативные процессы, часть 3
Пролог 81. Структурно-временной изоморфизм
Пролог 82. Тау-процесс и время
Пролог 83. Знаки состояний
Пролог 84. Мерные знаки и случайное блуждание
.
Пролог 85. Именные знаки и графы состояний
Пролог 86. ПЯТЫЙ ЦИКЛ. Простые числа
Пролог 87. Числа и их компоненты
Пролог 88. Время и простые числа
Пролог 89. Т-информация
Пролог 90. Новый прототип статистики Зипфа
Пролог 91. Новый прототип и гармоническая информация
.
Пролог 92. Не-целочисленные симметрии
Пролог 93. Спектры симметрии
.
Пролог 94. Преобразования симметрий
Пролог 95. Комплексные симметрии
Пролог 96. Cимметрии и структурные модальности
Пролог 97. Симметрии и характерная динамика
Пролог 98. Симметрия, энергия, излучения
Пролог 99. Симметрия системы
Пролог 100. Симметрия континуумов и траекторий
Пролог 101. Симметрия континуумов, часть 2
Пролог 102. Симметрия и масштаб
Пролог 103. Симметрия и вероятность
Пролог 104. Симметрия и вероятность, часть 2
.
Пролог 105. Преобразование симметрии континуумов
Пролог 106. Cимметрия многомерных континуумов
Пролог 107. Опыты с взаимодействием форм
Пролог 108. Опыты с взаимодействием форм, часть 2
Пролог 109. Омега-преобразование
Пролог 110. Омега-линзы
Пролог 110 (2). Омега-линзы, часть 2
Пролог 111. Геометрическое среднее и максимум энтропии
Пролог 112. Мультипликативные коллизии
Пролог 113. Смысл принципа максимума энтропии
Пролог 114. Варианты модели мультипликативных коллизий
Пролог 115. Свойства модели мультипликативных коллизий
Пролог 116. Геометрическая энтропия
Пролог 117. Специальные энтропии. Последний Пролог.
Степенные законы, распределения Парето и закон Зипфа
.
Когнитивный уровень
.
Мерцающие зоны
.
Органическая логика: резюме
Карта органической логики
.
Хвост ящерки. Метафизика метафоры.
.
Опус 1/F
.
Anschauung, научный метод Гёте
.
Закон серийности Пауля Каммерера
.
Ранние признаки критических переходов
.
Слабые сигналы
.
Меметика
.
Системный анализ и чувствительные точки
.
Спиральная динамика
.
Пролог 24. От Швейцарии до Афганистана
 
Роман Уфимцев
13 января 2012 года, Калининград
Мы продолжаем исследовать структурные параметры различных стран и провинций как социально-географических фракталов, используя полученный нами математический аппарат для расчёта структурных параметров стохастических когнитивных фракталов. В предыдущем прологе мы начали сравнивать структурные параметры фракталов Польши и России, и обнаружили интересные различия в коэффициенте дробления N, этажности L, и толщине волокон V. В этом прологе мы обсудим коэффициент стройности k, его значение для России и Польши, а также познакомимся с результатами расчета структурных параметров для некоторых других стран.
Коэффициент стройности k
Как мы выяснили, для России его значение равно 0,95, для Польши - 1,21.
Мы уже обсуждали смысл коэффициента стройности k. Когнитивный фрактал можно представить как вертикальную стопку монет, где каждая монета представляет собой состояние дробящегося континуума на очередном этапе дробления:
Если все монеты в стопке строго одинаковы, то получается ровный цилиндр. Если же, считая сверху, каждая следующая монета становится меньше или больше, получается конусовидная стопка монет. Отношение размеров двух соседних монет в стопках и определяется коэффициентом стройности k. Если, например, верхняя монета имеет размер 1, а вторая - размер 0,9, то коэффициент стройности равен 0,9 / 1 = 0,9. Если k > 1, нижние каскады фрактала становятся всё больше, и наоборот. В случае, если k = 1, все каскады фрактала имеют одинаковый размер.
Применительно к социально-географическим фракталам, верхний каскад образован крупнейшим городом страны или провинции, средние каскады содержат более-менее крупные города, а нижние каскады – малые населенные пункты страны:
Отклонения коэффициента стройности k от единицы говорит о том, что по сравнению с "идеалом" в стране недостаточно малых населенных пунктов (если k < 1) или наоборот, что в стране недостаточно крупных городов, а столица слишком мала (если k > 1). Мы также говорили, что верхние каскады социально-географических фракталов поставляют нижним "янь-ресурсы": информацию, управление, технологии, образование и т.д. Нижние поставляют верхним "инь-ресурсы": сырье, пищу, рабочую силу и т.д. Лишь в том случае, когда верхние каскады фрактала по размерам равны нижним (k = 1), имеется баланс ресурсов двух типов. Если же коэффициент стройности не равен 1, в социальном организме имеется дисбаланс ресурсов. Если больше верхние каскады, в стране имеется дефицит "инь-ресурсов", если больше нижние каскады - дефицит "янь-ресурсов".
Вероятно, интенсивные культурные, политические и экономические связи между разными странами позволяют решать отдельным странам проблему дисбаланса в "янь-" или "инь-ресурсах". Например, Польша, имеющая коэффициент стройности k > 1 и имеющая внутренний дефицит "янь-ресурсов", тесно связана с Германией, которая имеет k < 1 (0,98) и видимо имеет некоторый дефицит "инь-ресурсов". В этой ситуации должны образовываться трансграничные волокна, которые протягиваются от верхних немецких каскадов к нижним польским:
Однако, такие трансграничные волокна являются нарушением социально-географической целостности стран, ставят их в зависимое положение, лишают когнитивной самодостаточности, и могут рассматриваться как дестабилизирующий фактор для данного общества. Вспомним, что когнитивные волокна являются своего рода смысловыми конвейерами, на которых собирается идентичность государства как социального, географического и культурного организма. Если значительная часть этих конвейеров и доступ к критически важным для страны "янь-" или "инь-ресурсам" находится за пределами самой страны, это может стать причиной значительных социальных, территориальных и культурных трансформаций. Например, если для жителя небольшого польского поселка на границе с Германией становится проще и удобнее получать необходимые "янь-ресурсы" из Германии (в числе которых информация, технологии и образование), скоро он начнёт воспринимать себя частью немецкого общества. И даже если это не приведет его к мысли о сепаратизме, то во всяком случае он позаботится о том, чтобы его дети стали гражданами Германии. В любом случае, если так начинает действовать множество граждан страны, это становится серьезной социальной проблемой, а иногда – настоящей угрозой для её будущего. Полагаю, тут можно найти немало реальных примеров.
И всё же "самым хорошим" значением коэффициента стройности k для социально-географических фракталов следует считать не 1, а несколько меньшее значение, около 0,96. При таком значении k страна обладает небольшим избытком "янь-ресурсов", которое обеспечивает достаточно динамичное, но в то же время устойчивое развитие страны. Как мы знаем, разница между "янь-" и "инь-ресурсами" заключается в том числе в отношении к переменам, к развитию, инновациям. Большой избыток "инь-ресурсов" означает излишний социальный консерватизм и инерционность, большой избыток "янь-ресурсов" приводит к социальному авантюризму. Но небольшой перевес "янь-ресурсов" придает обществу положительный динамизм, стремление к поступательному развитию.
Тут полезен следующий образ:
При k ≈ 0,96 обеспечивается устойчивое и долгосрочное движение вперёд, развитие страны. При ещё меньших значениях k спокойные шаги вперед сменяются спринтерским бегом, которое чревато не только падениями, но и скорым наступлением усталости. При k, лежащим в промежутке от 1,2 до 1 страна находится на перепутье: она словно не знает, то ли ей куда-нибудь двинуться, то ли еще подождать чего-то. При k > 1,3 страна демонстрирует нежелание куда-то ещё идти и предпочитает спокойную жизнь и комфорт.
Кстати, чтобы оценить значение коэффициента стройности k, а значит, и примерно установить состояние "янь-инь" баланса страны, достаточно знать только β её популяционного распределения. Вспомним уравнение, связывающее β c коэффициентами N и k:
Из этого, при любом значении N:
β = 1, если k = 1 (баланс ресурсов).
β > 1, если k < 1 (недостаток "инь-ресурсов").
β < 1, если k > 1 (недостаток "янь-ресурсов").
Оптимальное для развития страны значение k ≈ 0,96 обычно соответствует значениям β, равным около 1,03-1,07.
Для России значение коэффициента стройности k равно 0,95, что несколько меньше оптимального 0,96. Россию можно сравнить с торопливо идущим человеком (и поэтому время от времени запинающимся). Для Польши k = 1,21, что соответствует рубежу между раздумывающим, что ему делать дальше, и мирно отдыхающим человеком.
Нужно заметить: это совсем не значит, что таковы большинство граждан России или Польши, это лишь метафора общего поведения социально-географического и культурного организма каждой страны. Несмотря на все трудности последних ста лет, Россия ориентирована на поступательное развитие и оно будет продолжаться. С другой стороны, Польше не хватает "янь-энергии", которая могла бы принципиально ускорить её развитие, свою роль тут видимо играет известный польский консерватизм.
Говоря о коэффициентах дробления k, существенно отклоняющихся от единицы, следует затронуть тему характерных социальных проблем, которыми чревато слишком низкое или, наоборот, слишком высокое значение k.
Слишком низкое значение k (менее 0,8) сообщает о чрезмерном избытке "янь-энергии" в стране. Это приводит к образованию авантюристически настроенных группировок в крупных городах, к развитию олигархии, расслоению интересов между городскими элитами и сельскими жителями. В конечном итоге это обычно приводит к путчам, гражданским конфликтам, погружению стран в длинные периоды "смутных времен".
Слишком высокие значения k (более 1,4) говорят о крайнем недостатке пассионарности, "янь-энергии", отсутствии общественной воли к переменам и изменениям. В условиях стабильного мира такие страны могут жить спокойно и благополучно, но в нестабильном мире их положение весьма хрупкое: даже если они не оказываются поглощены агрессивной "янь-энергией" других, более энергичных стран, происходит медленная, но неуклонная культурная и социальная стагнация, потеря идентичности и воли к существованию.
От Швейцарии до Афганистана
Теперь, обсудив смысл структурных параметров, мы познакомимся результатом их расчёта для некоторых стран.
В таблице приведены следующие данные:
N - коэффициент дробления. Напомню, он характеризует интенсивность дробления континуума в процессе развития фрактала.
k - коэффициент стройности, мы его только что обсудили.
L - число каскадов социально-географического фрактала, его этажность (число монет в стопке).
V - толщина социально-географических волокон, размер минимальной группы людей, являющейся самостоятельной "ячейкой общества".
ψ - параметр, суть которого мы будем обсуждать позже.
β - показатель степенного рангового распределения соответствующей страны, по нему рассортирована таблица.
СтранаNkLVψβ
Швейцария? (4,7)? (1,43)? (6,5)? (551)(0,71)0,56
Норвегия3,51,446,129700,880,67
Швеция6,71,674,2107000,580,69
Италия15,82,084,428900,400,69
Великобритания? (1,17)? (0,75)? (-)? (-)(7,0)0,70
Испания9,01,654,673020,50,74
Польша3,11,219,18400,970,81
Монголия? (2)? (0,33)? (-)? (-)(1,59)0,82
Финляндия3,41,195,836700,900,86
Египет13,51,345,23680,420,87
Таджикистан50,51,454,71,50,280,89
Пакистан15,61,246,930,40,91
Куба17,01,124,32600,390,94
Киргизия571,224,420,270,94
Иран5,11,077,34340,670,95
Франция14,01,065,31590,420,97
Латвия601,043,11660,270,99
Турция8,01,005,77830,531,00
Израиль1,90,9510,712251,711,03
Германия1,70,9820,61562,071,03
Азербайджан6,20,9410,3<10,601,04
Украина1,90,9820,551,711,04
Вьетнам5,80,90--0,631,07
Казахстан2,00,9516,971,591,07
Греция26,60,805,21,40,331,08
Россия1,80,9526,4<11,871,09
Болгария3,20,8514,2<10,941,15
Румыния2,30,89--1,321,15
Литва2,90,879,8131,031,15
США1,40,93--3,261,21
Грузия9,40,65--0,491,22
Белоруссия3,00,8120,4<11,01,22
Канада2,00,83--1,591,28
Саудовская Аравия2,10,80--1,481,31
Афганистан6,80,55--0,571,36
Конечно, не следует относиться к приведенным результатам как к истине в последней инстанции. Во многих случаях, особенно когда речь идет о небольших странах, вид распределений не позволяет однозначно находить главную линию, при её выделении приходится опираться на довольно небольшой набор данных. Это может приводить к неверным значениям β, что, как мы знаем, приводит к существенным искажениям в результатах расчета. Например, невероятный коэффициент дробления N = 60 для Латвии, видимо, связан с этой проблемой. Но в целом, чем меньше страна и чем меньше в ней городов, тем менее надежны результаты расчета.
Бифрактальные страны
Для некоторых стран с очень низким значением β (Швейцария, Великобритания и пр.) вообще не удается решить уравнения структурных параметров. Для стран, имеющих высокое значение β (США, Канада и пр.) удаётся определить коэффициент дробления N и коэффициент стройности k, но невозможно найти этажность L и толщину волокон V. Эти трудности связаны с тем, что эти страны не представляют собой единой фрактальной структуры, а распадаются на две разные структуры, имеющие разные главные линии распределений, разные значения β и, соответственно, разные структурные параметры.
В качестве примера рассмотрим ранговое популяционное распределение Швейцарии:
Основная линия выделяется ясно - она соответствует β ≈ 0,56. Однако, первый десяток городов Швейцарии не только заметно выбивается из главной линии, эти города будто бы образуют собственную линию, соответствующую β ≈ 0,74. Эта двойственность наводит на мысль, что Швейцария представляет собой, по сути, не одну страну, а две разных. Одна - "Внутренняя Швейцария", страна небольших традиционных городов и альпийских поселений, тихая, консервативная, расслабленная (судя по β, которое имеет экстремально низкое значение). И есть вторая, "Внешняя Швейцария", более динамичная, современная, страна банков и дорогих часов.
Интересно, что подобную двойственную форму распределения имеет и другая горная республика - Дагестан:
Тут сегментация распределения на две отдельные линии ещё более выразительна. Любопытно, что для "Внутреннего Дагестана" β ≈ 0,55, что весьма близко β "Внутренней Швейцарии". Можно полагать, что это значение определяется специфическим горным ландшафтом, в котором обитают "внутренние жители". Впрочем, о том, как особенности географического ландшафта влияют на распределения и структурные параметры социально-географических фракталов, мы будем говорить особо.
Итак, двойственная природа распределения Швейцарии не позволяет решить уравнения структурных параметров. По той же причине "не решается" Великобритания и Монголия, яркая особенность распределений которых состоит в том, что главные города имеют аномально большое население, например:
Отличие от Швейцарии лишь в том, что "Внешняя Монголия" и "Внешняя Великобритания" состоят не из десятка городов, а включают в себя лишь 2-3 крупнейших города страны.
Но что, если провести расчет структурных параметров швейцарского фрактала не относительно линии "Внутренней Швейцарии", а относительно "Внешней Швейцарии", которая имеет β ≈ 0,74? В этом случае уравнения благополучно решаются и мы получаем конкретные значения структурных параметров - они указаны в таблице в скобках. Конечно, они отражают лишь социально-географический фрактал "Внешней Швейцарии" и не соответствуют "Внутренней".
Но если попробовать сделать то же самое для Великобритании, даже тогда не удастся решить уравнения для этажности L и толщины волокон V – мы окажемся в той же ситуации, что и в случае США, Канады и некоторых других стран, распределения которых имеют большое значение β. Эту проблему удобно рассмотреть на примере популяционного распределения США:
С первого взгляда с ним все благополучно: мы имеем ясную главную линию, которая охватывает все города вплоть до городков с населением в 50 тыс. человек (а только такая статистика нам попалась). Однако, оказывается, что если распределение соблюдает эту главную линию и дальше, то мы должны получать суммарное население США, которое меньше реального:
Если распределение и дальше соответствовало бы главной синией линии, оно бы просто не смогло вместить известное общее население США в 2000-м году, 281 млн. чел., а вместило бы только около 235 млн. чел. И тут два варианта: либо статистическое ведомство США зачем-то завышает общее население своей страны, либо главная синяя линия распределения в какой-то точке ломается и возникает новая, более пологая линия - примерно так, как мы это видели в случае Швейцарии и Дагестана. Поскольку конспирологические теории у "истинных учёных" не в почёте, предпочтём вторую версию и предположим, что подобно распределениям Швейцарии и Дагестана, популяционное распределение США также распадается на два сегмента с разными главными линиями - когда мы получим в своё распоряжение более полную статистику по городам США, мы сможем это проверить. Хотя, вообще-то, ещё Ильф и Петров писали, что есть Америка больших городов и небоскрёбов, а есть одноэтажная, сельская Америка, которая живет в своем неспешном фермерском ритме.
Итак, если уравнения структурных параметров не удается рассчитать - все или только некоторые - мы, вероятно, имеем дело с распределением, которое распадается на два отдельных сегмента. Это можно понимать как двойственность фрактальной структуры феномена, например, двойственность социально-географического организма. Для красоты будем именовать такие феномены бифрактальными.
Конкретно, страны, имеющие такие распределения, мы будем именовать бифрактальными. Такие страны интересны тем, что их распределения отражают процесс перестройки социально-географических организмов: на основании "Внутренней страны", обычно имеющей более пологое распределение, связанное с традиционным образом жизни, возникает "Внешняя страна", отличающаяся более острым распределением. Оно захватывает сначала крупнейшие города - как это наблюдается в Великобритании и Монголии - но постепенно охватывает и города средние, вытесняя "Внутреннюю страну" в самые малые населенные пункты - как это, вероятно, происходит в США, Вьетнаме, Канаде и других странах.
1
А другие модели способов существования?
А как учесть национальные особенности экспортно-импортных вариантов? Основа существования современной России - нефть и газ. Производство, конечно, есть, и именно оно еще со времен СССР, вероятно, определяет численность больших городов, но в основном стиль жизни сильно изменился: продаем ресурсы - покупаем либо замки, либо китайские поделки. Насколько и когда все это должно отразиться на соотношении размеров крупных городов, особенно не связанных с месторождениями и торговлей с Китаем? Не кажется ли Вам, что их население будет долго терпеть, перебиваться, но в деревни и более мелкие города не поедет, фактически выпадая из Вашей, в основном стройной, схемы?
Alex alf110111@gmail.com (29.01.2012 13:05)
2
Нефть
По моему мнению, если сырьевая ориентированность экономики становится частью культуры - как в Саудовской Аравии, то это должно приводить к увеличению бета, отражающем перекос в "янь-ресурсах". Возможно, это уже приводит к росту бета в Росии на протяжении последних лет 40. Но вероятнее всего, это либо очень медленный процесс, который легко маскируется другими факторами, либо вообще он ими компенсируется.
Между моделью экономики, политической моделью и географическими условиями нет однозначной и прямой связи с показателем бета. Конкретно, я бы не стал преувеличивать значение нефтяного и газового фактора для России. В этом экспорте нет трагедии - всё для нас достаточно традиционно. На мой взгляд, экспортируя раньше зерно, пеньку и меха, а теперь нефть и газ, мы мало изменились. В будущем, возможно, мы не будем экспортировать нефть, а будем экспортировать воду и зерно - и опять же, это вряд ли сильно отразится на нашем "культурном коде", который определяет параметр бета.
Роман Уфимцев (29.01.2012 13:44)
3
Небольшое возражение
Зерно, пеньку и меха производило практически все население России, скажем, крестьяне. Промышленность России в предреволюционную эпоху развивалась тоже достаточно быстро. Производство было, и это определяло психологию. Сейчас же, то что происходит можно назвать не производством (нефть и газ добывают и экспортируют не так уж много людей), а перераспределением того что имеем. Это уже другая психология, и низкий рейтинг страны по определяющим показателям - ее следствие. По-Вашему мнению - мы вернулись к истокам?
Alex alf110111@gmail.com (30.01.2012 0:32)
4
Производство или перераспределение
Нет, нынешняя ситуация не представляется мне совершенно нормальной. Но и катастрофической тоже. Это благо для России, что в очень трудный переходный период - а он, де-факто, начался чуть ли не в 70-х, у нас оказался ресурс, позволяющий выжить в условиях краха общественного и экономического устройства. О том, что пора ситуацию менять, все понимают, в том числе и власть. И думаю, она начнется меняться. Она уже начинает меняться. Не быстро - я думаю, чтобы заметно снизить роль нефти в структуре ВВП понадобится лет 10-15, не меньше.
У меня пока нет на руках данных переписи по 2010 году, но по первым слухам население в деревнях и малых городах сократилось больше почтив 3 раза, чем в крупных городах. Это по идее вызовет рост бета - хотя, нужно посмотреть сначала, насколько этот рост будет заметным. Если он произойдет, это можно будет считать следствием экономики перераспределения.
Роман Уфимцев (30.01.2012 8:24)
Ваш комментарий
image Поля, отмеченные звездочкой, нужно обязательно заполнить
Заголовок комментария:
image Текст комментария: (не более 2000 символов, HTML-разметка удаляется)
image Ваше имя:
Ваш E-mail:
image Сколько будет дважды два? (ответьте цифрой, это проверка от спам-рассылок)
Отправить комментарий
Главные темы
Внимание (8)Геогештальт (1)Гештальт (16)Динамика внимания (5)Инсайт (5)Интуиция (2)Кибернетика (5)Когнитивное управление (6)Когнитивный анализ (4)Когнитивный словарь (5)Культура наблюдения (5)Мерцающие зоны (7)Метафизика (3)Метафора (13)Механизмы восприятия (15)Мифы и парадигмы (7)Органическая логика (5)Прогнозирование (6)Роль языка (4)Симметрии (5)Синхронизмы (5)Сложные системы (10)Степенной закон (8)Творческое мышление (5)Три уровня систем (4)Управление знаниями (3)Фазы развития (7)Фракталы (18)Цветные шумы (9)
КОГНИТИВИСТ: когнитивные методы и технологии © Роман Уфимцев, при поддержке Ателье ER