Самозорганізована критичність

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до: навігація, пошук

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.ред. код]

У нелінійній динаміці на кінець ХХ ст. були розроблені дві парадиґми. 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 парадиґма пов'язана з поняттям динамічного хаосу — складною неперіодичною поведінкою у детермінованих системах (тобто в таких, де діє принцип причинности й немає випадкових чинників). Основним результатом цього підходу було встановлення наявності границь передбачуваності, горизонту проґнозу — скінченого часу, за який динамічний проґноз поведінки системи стає неможливим. Описані універсальні сценарії переходу від простого руху до хаотичного за зміни зовнішнього параметра.

Ідея самоорганізації, що лежить у основі обох парадиґм, означає виділення з великої (іноді нескінченої) кількости числа змінних невеличкого числа змінних — параметрів порядку, до яких на великих проміжках часу підлагоджується решта ступенів свободи.

Посилання[ред.ред. код]

  1. Bak, P., Tang, C. and Wiesenfeld, K. Self-organized criticality: an explanation of 1/f noise // Physical Review Letters, 59 (1987) С. 381–384. — DOI:10.1103/PhysRevLett.59.381.
  2. Bak, P., and M. Paczuski Complexity, contingency and criticality // Proc Natl Acad Sci U S A., 92 (1995) (15) С. 6689–6696. — DOI:10.1073/pnas.92.15.6689. — PMID:11607561.
  3. K. Linkenkaer-Hansen, V. V. Nikouline, J. M. Palva, and R. J. Ilmoniemi. Long-Range Temporal Correlations and Scaling Behavior in Human Brain Oscillations // J. Neurosci., 21 (2001) (4) С. 1370–1377. — PMID:11160408.
  4. J. M. Beggs and D. Plenz Neuronal Avalanches in Neocortical Circuits // J. Neurosci, 23 (2006).
  5. Chialvo, D. R. Critical brain networks // Physica A, 340 (2004) С. 756–765. — DOI:10.1016/j.physa.2004.05.064.
  6. D. Fraiman, P. Balenzuela, J. Foss and D. R. Chialvo Ising-like dynamics in large scale brain functional networks // Physical Review E, 79 (2004) С. 061922. — DOI:10.1103/PhysRevE.79.061922.
  7. L. de Arcangelis, C. Perrone-Capano, and H. J. Herrmann Self-organized criticality model for brain plasticity // Phys. Rev. Lett., 96 (2006).
  8. Poil, Ss; Van, Ooyen, A; Linkenkaer-Hansen, K Avalanche dynamics of human brain oscillations: relation to critical branching processes and temporal correlations. // Human brain mapping, 29 (Jul 2008) (7) С. 770–7. — DOI:10.1002/hbm.20590. — PMID:18454457.
  9. Manfred G. Kitzbichler, Marie L. Smith, Søren R. Christensen, Ed Bullmore1 Broadband Criticality of Human Brain Network Synchronization // PLoS Comput Biol, 5 (2009) (3) С. e1000314. — DOI:10.1371/journal.pcbi.1000314. — PMID:19300473.