Аграрное общество

Содержание 

Постановка задачи…………………………………………………………..4

Введение………………………………………………………………………5

I. Описание динамики социальных систем………………………………..7

II. Общие методы моделирования сложных динамических систем……..8

III. Моделирование динамики социальных систем……………………….11

IV. Примеры реализации подхода………………………………………….16

  1. Общество охотников-собирателей……………………………………..16

  2. Аграрное общество………………………………………………………20

       1)Базовая модель демографического цикла…………………………....21

       2) Базовая модель аграрного общества с преобладанием государственной    собственности на землю……………………………………………………..26

       3) Модель аграрного государства феодального типа…………………33

3. Развитое индустриальное общество……………………………………...37

V. Вывод……………………………………………………………………....42 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    
 

  Постановка задачи. 

1. Изучить свойства и применение сложных динамических систем.
2. Выбрать объект практических исследований.
3. Разработать и реализовать модели социальной истории.
4. Осуществить исследование моделей (путем экспериментов с моделью).
5. Систематизировать результаты работ по пункту 4. 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение. 

В современную  эпоху, когда компьютерные технологии и математическое моделирование  стали катализаторами прогресса  во многих областях науки, их использование  в исторической науке остается еще очень ограниченным. По существу, математические методы активно используются лишь для статической обработки и анализа социологических и исторических данных, в клиометрических исследованиях. Применение математических моделей в исторических исследованиях является редкостью. Причина этого заключается в сложности моделирования социально-исторических процессов, в слабой формализуемости многих понятий и факторов социальной эволюции.

Имеющиеся в  настоящее время модели можно  условно разделить на 3 группы:

модели-концепции, основанные на выявлении и анализе  общих исторических закономерностей  и представлении их в виде когнитивных  схем, описывающих логические связи  между различными факторами, влияющими  на исторические процессы. Такие модели обладают высокой степенью обобщения, но имеют не математический, а чисто логический, концептуальный характер;

частные математические модели имитационного типа, посвященные  описанию конкретных исторических событий  и явлений. В подобных моделях  основное внимание уделяется тщательному учету и описанию факторов и процессов, оказывающих влияние на рассматриваемые явления. Как правило, применимость таких моделей ограничена достаточно узким пространственно-временным интервалом; они “привязаны” к конкретному историческому событию и их невозможно экстраполировать на протяженные периоды времени;

математические  модели, являющиеся промежуточными между  двумя указанными типами. Эти модели описывают некоторый класс социальных процессов без претензии на детальное  описание особенностей для каждого конкретно-исторического случая. Их задачей является выявление базовых закономерностей, характеризующих протекание процессов рассматриваемого вида. В соответствии с этим данные математические модели называют базовыми.

С точки зрения моделирования тенденций и направленности социальной эволюции, анализа причин и последствий тех или иных исторических событий наибольший интерес представляют  базовые модели, поскольку они обладают способностью к обобщению и вместе с тем позволяют учесть историческую конкретику. Основой создания таких моделей является математическое  описание социальной самоорганизации и эволюции с учетом сложившихся конкретно-исторических условий в рассматриваемом регионе.

В курсовой работе будут рассмотрены проблемы создания моделей данного типа и пути их решения. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

I. Описание динамики социальных систем. 

При  создании  логико-математических  моделей  социально-исторических  процессов  возникает  много  трудностей,  поскольку 

моделирование  социодинамики -  одна  из  наиболее  сложных научных

задач.  Основными  причинами  трудностей  являются

многопараметричность,  динамическая  неустойчивость  социальных

процессов,  их  многоуровневость  и  разномасштабность,  слабая

формализуемость многих параметров (таких, как «социальная активность»,

«конформизм»  и т.п.), необходимость учета социально-психологических 

факторов (таких,  как  соотношение  личных  и  групповых  интересов,

особенности индивидуальной и национальной психологии при принятии

решений и др.), слабая предсказуемость «человеческого фактора» и т.п.

Основной проблемой  при изучении и моделировании  социальных систем

(СС)  является  опасность «утонуть»  в   деталях,  сконцентрироваться  на 

второстепенных  вопросах,  упустив  главное,  неверно  расставить

приоритеты в  выделении определяющих параметров и процессов. Чтобы 

избежать данной опасности, необходимо двигаться от общего к частному,

от изучения наиболее общих закономерностей  эволюции подобных систем

к исследованию особенностей их динамики в конкретных условиях.

С точки зрения логико-математического моделирования  социальные

системы относятся  к широкому классу многокомпонентных  нелинейных

динамических  систем распределенного типа. Такие  системы изучаются в 

физике,  химической  кинетике,  физической  географии,  экологии,

популяционной  динамике,  биологии,  информатике  и  т.д.

К настоящему времени  получено много результатов, позволяющих  понять

базовые,  наиболее  общие  свойства  подобных  систем  и  прогнозировать особенности их поведения в различных условиях.  Проведем  анализ  общих  методов  моделирования  сложных динамических систем и полученных в ходе моделирования результатов.

II. Общие методы моделирования сложных динамических систем. 

Изучение закономерностей  самоорганизации и эволюции природных

и общественных систем было предметом многочисленных исследований со

времен  Канта,  Гегеля,  Маркса  и  Дарвина.  С  другой  стороны,

математическое  моделирование  подобных  процессов  сформировалось  в 

качестве  самостоятельного  направления  науки  совсем  недавно.

Пионерские идеи в этой области принадлежат Л.Берталанфи, А.Тьюрингу,

И.Пригожину,  М.Эйгену,  Г.Хакену,  Н.Н.Моисееву,  С.П.Курдюмову,

Ю.Л.Климонтовичу.  В  последние  годы  появились  первые  обзоры  и 

монографии,  последовательно  излагающие  весь  круг  затрагиваемых

проблем. Общность  проблем  способствовала  выделению 

методов их решения  в отдельное научное направление, которое в Европе

по инициативе Г.Хакена  принято называть синергетикой, а в Америке -

нелинейной динамикой или наукой о сложности.

Моделирование динамики нелинейных систем проводится на основе

использования  многомерных  дифференциальных  уравнений,

разностных  уравнений,  математического  аппарата  клеточных 

автоматов,  математического  аппарата  теории  катастроф,

математического  аппарата  теории  самоорганизованной  критичности, стохастических дифференциальных уравнений Ланжевена и Ито-

Стратоновича, анализа  систем с хаосом и реконструкции  устойчивых

состояний (аттракторов) по временным рядам.

Чаще  всего  для  моделирования  сложных  систем  используются

дифференциальные  уравнения,  описывающие  динамику  изменения 

фазовых  переменных  рассматриваемой  системы.  Как  правило,  эти 

уравнения имеют  вид:

                      (1)

где  X = ( ) -  вектор  зависимых переменных,  характеризующих

состояние социальной системы;  - скорость изменения переменных X; 

t  -  время;  -  вектор-функция (в общем случае  нелинейная),

отражающая  изменение  этих  переменных  во  времени;   а -  вектор

параметров системы, в общем случае зависящих от времени.

Решения уравнений  X(а, t) обычно представляют в виде траекторий в

фазовом пространстве системы (рис.1).

Рис.1. Структура фазового пространства социальной системы с двумя

аттракторами 

и и соответствующими им областями притяжения и . 

На  рисунке  точки    и – устойчивые  состояния системы

(аттракторы)  типа «центр»,  к  которым   стремится  система  в   результате 

своей эволюции; области  и – области притяжения аттракторов (если

система  находится  в  какой-либо  точке  фазового  пространства,

принадлежащей  этим  областям,  то  с  течением  времени  она  окажется,

соответственно, в точке  или ). Анализ фазовых траекторий позволяет

сделать заключение о характере эволюции системы, определять области ее

детерминированного  поведения  и  области  бифуркаций (то  есть  области 

параметров,  при  которых  возникает  неустойчивость  и  происходит

изменение  числа  и/или  вида  решений  системы (1)).

Как  правило, переход  от  устойчивого  к  неустойчивому  состоянию  и  наоборот происходит при изменении какого-либо из параметров  системы (1). В этом  случае  данный  параметр  называется  параметром  порядка.

Посредством уменьшения (или увеличения) значений параметров порядка

можно влиять на поведение системы, на изменение  ее состояния. Таким 

образом,  описание  динамики  сложной  системы  с  помощью  возможных 

траекторий  в  пространстве  фазовых  переменных  позволяет  исследовать

особенности  ее  поведения  при  различных  внешних  условиях  и  при 

различных управляющих  воздействиях.   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

III. Моделирование динамики социальных систем.