Самозорганізована критичність
Самозорганізо́вана крити́чність (СК) є властивістю класу складних динамічних систем, що самодовільно втримуються у критичному стані.
Концепцію СК вперше ввели були Пер Бак (Per Bak), Чао Танг (Chao Tang) і Курт Візенфельд (Kurt Wiesenfeld) у статті[1] опублікованій у 1987 р. у Physical Review Letters, де СК розглядалася як один з механізмів, за посередництвом яких у природі виникає складність [2] . Концепція СК була застосована у такому широкому колі областей знання, як геофізика, космологія, еволюційна біологія, екологія, економіка, квантова гравітація, соціологія, фізика сонця, фізика плазми, нейробіологія [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] тощо.
СК зазвичай спостерігається в повільно керованих нерівноважних системах з розподіленими ступенями свободи та сильною неідеальністю. На сьогодні досліджено багато окремих зразків складних систем. Проте загальні характеристики, відповідальні за СК, залишаються невідомими.
Огляд
ред.У нелінійній динаміці на кінець XX ст. були розроблені дві парадигми. У рамках першої показано, що в багатьох відкритих нелінійних системах далеко від рівноваги відбувається самоорганізація. При цьому виникають просторово-неоднорідні стаціонарні розподіли змінних — так звані дисипативні структури або автохвильові процеси.
Друга парадигма пов'язана з поняттям динамічного хаосу — складною неперіодичною поведінкою у детермінованих системах (тобто в таких, де діє принцип причинності й немає випадкових чинників). Основним результатом цього підходу було встановлення наявності границь передбачуваності, горизонту прогнозу — скінченого часу, за який динамічний прогноз поведінки системи стає неможливим. Описані універсальні сценарії переходу від простого руху до хаотичного за зміни зовнішнього параметра.
Ідея самоорганізації, що лежить в основі обох парадигм, означає виділення з великої (іноді нескінченної) кількості числа змінних невеликого числа змінних — параметрів порядку, до яких, на великих проміжках часу, підлагоджується решта ступенів свободи.
Посилання
ред.- ↑ Bak, P., Tang, C. and Wiesenfeld, K. (1987). Self-organized criticality: an explanation of noise. Physical Review Letters. 59: 381—384. doi:10.1103/PhysRevLett.59.381.
- ↑ Bak, P., and M. Paczuski (1995). Complexity, contingency and criticality. Proc Natl Acad Sci U S A. 92 (15): 6689—6696. doi:10.1073/pnas.92.15.6689. PMC 41396. PMID 11607561.
- ↑ K. Linkenkaer-Hansen, V. V. Nikouline, J. M. Palva, and R. J. Ilmoniemi. (2001). Long-Range Temporal Correlations and Scaling Behavior in Human Brain Oscillations. J. Neurosci. 21 (4): 1370—1377. PMID 11160408.
- ↑ J. M. Beggs and D. Plenz (2006). Neuronal Avalanches in Neocortical Circuits. J. Neurosci. 23.
- ↑ Chialvo, D. R. (2004). Critical brain networks. Physica A. 340: 756—765. doi:10.1016/j.physa.2004.05.064.
- ↑ D. Fraiman, P. Balenzuela, J. Foss and D. R. Chialvo (2004). Ising-like dynamics in large scale brain functional networks. Physical Review E. 79: 061922. doi:10.1103/PhysRevE.79.061922.
- ↑ L. de Arcangelis, C. Perrone-Capano, and H. J. Herrmann (2006). Self-organized criticality model for brain plasticity. Phys. Rev. Lett. 96.
- ↑ Poil, Ss; Van, Ooyen, A; Linkenkaer-Hansen, K (Jul 2008). Avalanche dynamics of human brain oscillations: relation to critical branching processes and temporal correlations. Human brain mapping. 29 (7): 770—7. doi:10.1002/hbm.20590. ISSN 1065-9471. PMID 18454457.
- ↑ Manfred G. Kitzbichler, Marie L. Smith, Søren R. Christensen, Ed Bullmore1 (2009). Broadband Criticality of Human Brain Network Synchronization. PLoS Comput Biol. 5 (3): e1000314. doi:10.1371/journal.pcbi.1000314. PMC 2647739. PMID 19300473.
{{cite journal}}
: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)