Под аналогией понимается сходство каких-то свойств, признаков или отношений у различных в целом объектов. Установление сходства (или различия) между объектами осуществляется в результате их сравнения. Таким образом, сравнение лежит в основе метода аналогии.
Если делается логический вывод о наличии какого-либо свойства, признака, отношения у изучаемого объекта на основании установления его сходства с другими объектами, то этот вывод называют умозаключением по аналогии. Ход такого умозаключения можно представить следующим образом. Пусть имеется, например, два объекта: А и В. Известно, что объекту А присущи свойства Р1, Р2. Рn . Изучение объекта В показало, что ему присущи свойства Р1 Р2 Рn совпадающие соответственно со свойствами объекта А. На основании сходства ряда свойств (Р1 Р2 у обоих объектов может быть сделано предположение о наличии свойства Р, у объекта В.
Степень вероятности получения правильного умозаключения по аналогии будет тем выше: 1) чем больше известно общих свойств у сравниваемых объектов; 2) чем существеннее обнаруженные у них общие свойства и З) чем глубже познана взаимная закономерная связь этих сходных свойств. При этом нужно иметь в виду, что если объект, в отношении которого делается умозаключение по аналогии с другим объектом, обладает каким-нибудь свойством, не совместимым с тем свойством, о существовании которого должен быть сделан вывод, то общее сходство этих объектов утрачивает всякое значение.
Указанные соображения об умозаключении по аналогии можно дополнить также и следующими правилами: 1) общие свойства должны быть любыми свойствами сравниваемых объектов, т. е. подбираться «без предубеждения» против свойств какого- либо типа; 2) свойство Р должно быть того же типа, что и общие свойства Р1 Р2 Рn З) общие свойства Р1 Р2 Рn должны быть возможно более специфичными для сравниваемых объектов, т. е. принадлежать возможно меньшему кругу объектов; 4) свойство Р=1, наоборот, должно быть наименее специфичным, т. е. принадлежать возможно большему кругу объектов.
Метод аналогии применяется в самых различных областях науки : в математике, физике, химии, кибернетике, в гуманитарных дисциплинах и т. д. О познавательной ценности метода аналогии хорошо сказал известный ученый-энергетик В. А. Веников: «Иногда говорят: «Аналогия – не доказательство. Но ведь если разобраться, можно легко понять, что ученые и не стремятся только таким путем доказать что-нибудь. Разве мало того, что верно увиденное сходство дает могучий импульс творчеству. Аналогия способна скачком выводить мысль на новые, неизведанные орбиты, и, безусловно, правильно положение о том, что аналогия, если обращаться с ней с должной осторожностью, – наиболее простой и понятный путь от старого к новому».
Существуют различные типы выводов по аналогии. Но общим для них является то, что во всех случаях непосредственному исследованию подвергается один объект, а вывод делается о другом объекте. Поэтому вывод по аналогии в самом общем смысле можно определить как перенос информации с одного объекта на другой. При этом первый объект, который собствен но и подвергается исследованию, именуется моделью, а другой объект, на который переносится информация, полученная в результате исследования первого объекта (модели), называется оригиналом (иногда – прототипом, образцом и т. д.). Таким образом, модель всегда выступает как аналогия, т.е. модель и отображаемый с ее помощью объект (оригинал) находятся в определенном сходстве (подобии).
. Под моделированием понимается изучение моделируемо го объекта (оригинала), базирующееся на взаимнооднозначном соответствии определенной части свойств оригинала и замещающего его при исследовании объекта (модели) и включающее в себя построение модели, изучение ее и перенос полученных сведений на моделируемый объект – оригинал .
В зависимости от характера используемых в научном исследовании моделей различают несколько видов моделирования.
1. Мысленное (идеальное) моделирование. К этому виду моделирования относятся различные мысленные представления в форме тех или иных воображаемых моделей. Например, в идеальной модели электромагнитного поля, созданной Дж. Максвеллом, силовые линии представлялись в виде трубок различного сечения, по которым течет воображаемая жидкость, не обладающая инерцией и сжимаемостью. Модель атома, предложенная Э. Резерфордом, напоминала Солнечную систему: вокруг ядра ( обращались электроны ( Следует заметить, что мысленные (идеальные) модели нередко могут быть реализованы материально в виде чувственно воспринимаемых физических моделей.
2. Физическое моделирование. Оно характеризуется физическим подобием между моделью и оригиналом и имеет целью воспроизведение в модели процессов, свойственных оригиналу. По результатам исследования тех или иных физических свойств модели судят о явлениях, происходящих (или могущих про изойти) в так называемых натуральных условиях. Пренебрежение результатами таких модельных исследований может иметь тяжелые последствия. Поучительным примером этого является вошедшая в историю гибель английского корабля-броненосца Кэптэн, построенного в 1870 г. Исследования известного ученого-кораблестроителя В. Рида, проведенные на моде ли корабля, выявили серьезные дефекты в его конструкции. Но заявление ученого, обоснованное опытом с игрушечкой моделью, не было принято во внимание английским Адмиралтейством. В результате при выходе в море «Кэптэн» перевернулся, что повлекло за собой гибель более 500 моряков.
В настоящее время физическое моделирование широко используется для разработки и экспериментального изучения раз личных сооружений (плотин электростанций, оросительных систем и т. п.), машин (аэродинамические качества самолетов исследуются на их моделях, обдуваемых воздушным потоком в аэродинамической трубе), для лучшего понимания каких-то природных явлений, для изучения эффективных и безопасных способов ведения горных работ и т. д.
3. Символическое (знаковое) моделирование. Оно связано с условно-знаковым представлением каких-то свойств, отношений объекта-оригинала. К символическим (знаковым) моделям от носятся разнообразные топологические и графовые представления (в виде графиков, номограмм, схем и т. п.) исследуемых объектов или, например, модели, представленные в виде химической символики и отражающие состояние или соотношение элементов во время химических реакций.
Особой и очень важной разновидностью символического (знакового) моделирования является математическое моделирование. Символический язык математики позволяет выражать свойства, стороны, отношения объектов и явлений самой различной природы. Взаимосвязи между различными величинами, описывающими функционирование такого объекта или явления, мо гут быть представлены соответствующими уравнениями (дифференциальными, интегральными, интегро-дифференциальны ми, алгебраическими) и их системами. «Получившаяся система уравнений вместе с известными данными, необходимыми для ее решения (начальные условия, граничные условия, значения коэффициентов уравнений и т. п.), называется математической моделью явления».
Математическое моделирование может применяться в особом сочетании с физическим моделированием. Такое сочетание, именуемое вещественно-математическим (или предметно-математическим) моделированием, позволяет исследовать какие-то процессы в объекте-оригинале, заменяя их изучением процессов совсем иной природы (протекающих в модели), которые, однако, описываются теми же математическими соотношениями, что и исходные процессы. Так, механические колебания могут моделироваться электрическими колебаниями на основе полной идентичности описывающих их дифференциальных уравнений. В настоящее время вещественно-математическое моделирование нередко реализуется с помощью электронных аналоговых устройств, которые позволяют создавать математическую аналогию между процессами, протекающими в объекте-оригинале и в специально организованной электронной схеме. Последняя и обеспечивает получение новой информации о процессах в исследуемом объекте.
4. Численное моделирование на компьютере. Эта разновидность моделирования основывается на ранее созданной математической модели изучаемого объекта или явления и применяется в случаях больших объемов вычислений, необходимых для исследования данной модели. При этом для решения содержащихся в ней систем уравнений с помощью компьютера необходимо предварительное составление соответствующей программы. В данном случае компьютер вместе с введенной в нее программой представляет собой материальную систему, реализующую численное моделирование исследуемого объекта или явления.
Численное моделирование особенно важно там, где не совсем ясна физическая картина изучаемого явления, не познан внутренний механизм взаимодействия. Путем расчетов на компьютере различных вариантов ведется накопление фактов, что дает возможность, в конечном счете, произвести отбор наиболее реальных и вероятных ситуаций. Активное использование методов численного моделирования позволяет резко сократить сроки научных и конструкторских разработок.
Метод моделирования непрерывно развивается: на смену од ним типам моделей по мере прогресса науки приходят другие. В то же время неизменным остается одно: важность, актуальность, а иногда и незаменимость моделирования как метода научного познания.
Источник
Как соотносятся методы аналогии и моделирования
Материал из категории Вопрос-ответ
31.01.2012 23:10
Как соотносятся методы аналогии и моделирования
Аналогия (от греч. — соответствие, сходство) — при выводе по аналогии знание, полученное из рассмотрения какого-либо объекта («модели»), переносится на другой, менее изученный и менее доступный для исследования объект. Заключения по аналогии являются правдоподобными: например, когда на основе сходства двух объектов по каким-то одним параметрам делается вывод об их сходстве по другим параметрам.
Схему аналогии можно представить так:
b, по-видимому, имеет признаки Т.
Аналогия не дает достоверного знания: если посылки рассуждения по аналогии истинны, это еще не значит, что и его заключение будет истинным.
Для повышения вероятности выводов по аналогии необходимо стремиться к тому, чтобы:
а) были схвачены внутренние, а не внешние свойства сопоставляемых объектов;
б) эти объекты были подобны в важнейших и существенных признаках, а не в случайных и второстепенных;
в) круг совпадающих признаков был как можно шире;
г) учитывалось не только сходство, но и различия — чтобы последние не перенести на другой объект.
Моделирование — умозаключения по аналогии, понимаемые предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляют гносеологическую основу метода исследования объектов на их моделях.
Модель (от лат. — мера, образец, норма) — в логике и методологии науки — аналог определенного фрагмента реальности, порождения человеческой культуры, концептуально-теоретических образов и т. п. — оригинала модели. Этот аналог — «представитель», «заместитель» оригинала в познании и практике. Он служит для хранения и расширения знания (информации) об оригинале, конструирования оригинала, преобразования или управления им.
Между моделью и оригиналом должно существовать известное сходство (отношение подобия): физических характеристик, функций; поведения изучаемого объекта и его математического описания; структуры и др. Именно это сходство и позволяет переносить информацию, полученную в результате исследования модели, на оригинал.
Формы моделирования разнообразны и зависят от используемых моделей и сферы применения моделирования. По характеру моделей выделяют материальное (предметное) и идеальное моделирование, выраженное в соответствующей знаковой форме. Материальные модели являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании естественным законам — физики, механики и т. п. При физическом (предметном) моделировании конкретного объекта его изучение заменяется исследованием некоторой модели, имеющей ту же физическую природу, что и оригинал (модели самолетов, кораблей и т. п.). При идеальном (знаковом) моделировании модели выступают в виде схем, графиков, чертежей, формул, системы уравнений, предложений естественного и искусственного (символы) языка и т. п. В настоящее время широкое распространение получило математическое (компьютерное) моделирование.
Источник: Философия науки в вопросах и ответах: Учебное пособие для аспирантов / В.П. Кохановский [и др.]. — Ростов н/Д: Феникс, 2006. — С. 231-233 (352с.)
Источник
Общелогические методы познания: анализ и синтез, индукция и дедукция, аналогия и моделирование
Общелогические методы познания: анализ и синтез, индукция и дедукция, аналогия и моделирование. Изучение предмета связано с конкретизацией общего представления о нем. Надо его расчленить (мысленно или физически) на составляющие части, а затем изучить их, выделяя свойства и признаки, прослеживая связи и отношения, а также выявляя их роль в системе целого. После этого части можно объединить в единый предмет и составить себе конкретно-общее представление, то есть такое представление, которое опирается на глубокое знание внутренней природы предмета. Эта цель достигается с помощью таких операций, как анализ и синтез. .Анализ — это расчленение целостного предмета на составляющие части с целью их всестороннего изучения. Синтез — это соединение ранее выделенных частей предмета в единое целое. Индукцией называется такой метод исследования и способ рассуждения, в котором общий вывод строится на основе частных посылок. Дедукция — это способ рассуждения, посредством которого из общих посылок с необходимостью следует заключение частного характера. Большое познавательное значение дедукции проявляется когда в качестве общей посылки выступает новая научная идея. В этом случае дедукция является отправной точкой зарождения новой теоретической системы. [ ]
Аналогия — это такой прием познания, при котором на основе сходства объектов в одних признаках заключают об их сходстве и в других признаках. Так, при изучении природы света были установлены такие явления, как дифракция и интерференция. Эти же свойства ранее были обнаружены у звука и вытекали из его волновой природы. Умозаключения по аналогии, понимаемые предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляют гносеологическую основу моделирования.
Моделирование — это изучение объекта путем создания и исследования его копии (модели), замещающей оригинал с определенных сторон, интересующих познание. Модель всегда соответствует оригиналу в тех свойствах, которые подлежат изучению, но в то же время отличается от него по ряду других признаков, что делает модель удобной для исследования интересующего нас объекта. Моделирование нужно, чтобы раскрыть такие стороны объектов, которые невозможно или невыгодно изучать путем непосредственного изученияккккккккккккккккккккккк. Модели, применяемые в обыденном и научном познании, можно разделить на два больших класса: материальные и идеальные. Первые являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании естественным законам. Вторые представляют собой идеальные образования, зафиксированные в соответствующей знаковой форме и функционирующие по законам логики, отражающей мир.
На современном этапе научно-технического прогресса большое распространение в науке и в различных областях практики получило компьютерное моделирование.
Общелогические методы применяются преимущественно на теоретическом уровне научного исследования, хотя некоторые из них могут применяться и на эмпирическом уровне. Какие же это методы и в чем их сущность?
Одним из них, широко применяемым в научном исследовании, является метод анализа (от греч. analysis — разложение, расчленение) — метод научного познания, представляющий собой мысленное расчленение исследуемого объекта на составные элементы с целью изучения его структуры, отдельных признаков, свойств, внутренних связей, отношений.
Анализ дает возможность исследователю проникать в сущность изучаемого явления путем расчленения его на составляющие элементы и выявлять главное, существенное. Анализ как логическая операция входит составной частью во всякое научное исследование и обычно образует его первую стадию, когда исследователь переходит от нерасчлененного описания изучаемого объекта к выявлению его строения, состава, а также его свойств, связей. Анализ присутствует уже на чувственной ступени познания, включается в процесс ощущения и восприятия. На теоретическом уровне познания начинает функционировать высшая форма анализа — мысленный, или абстрактно-логический анализ, который возникает вместе с навыками материально-практического расчленения предметов в процессе труда. Постепенно человек овладел способностью предварять материально-практический анализ в мысленный анализ.
В каждой области знания есть как бы свой предел членения объекта, за которым мы переходим к иному характеру свойств и закономерностей. Когда путем анализа частности изучены, наступает следующая стадия познания — синтез.
Синтез (от греч. synthesis — соединение, сочетание, составление) — это метод научного познания, представляющий собой мысленное соединение составных сторон, элементов, свойств, связей исследуемого объекта, расчлененных в результате анализа, и изучение этого объекта как единого целого.
Синтез — это не произвольное, эклектическое соединение частей, элементов целого, а диалектическое целое с выделением сущности. Результатом синтеза является совершенно новое образование, свойства которого не есть только внешнее соединение этих компонентов, но также результат их внутренней взаимосвязи и взаимозависимости.
Анализ фиксирует в основном то специфическое, что отличает части друг от друга. Синтез же вскрывает то существенное общее, что связывает части в единое целое.
Исследователь мысленно расчленяет предмет на составные части для того, чтобы сначала обнаружить сами эти части, узнать, из чего состоит целое, а затем рассмотреть его как состоящий из этих частей, уже обследованных в отдельности. Анализ и синтез находятся в диалектическом единстве: наше мышление столь же аналитично, сколь и синтетично.
Анализ и синтез берут свое начало в практической деятельности. Постоянно расчленяя в своей практической деятельности различные предметы на их составные части, человек постепенно учился разделять предметы и мысленно. Практическая деятельностьскладывалась не только из расчленения предметов, но и из воссоединения частей в единое целое. На этой основе постепенно возникал мысленный анализ и синтез.
В зависимости от характера исследования объекта и глубины проникновения в его сущность применяются различные виды анализа и синтеза.
1. Прямой или эмпирический анализ и синтез — применяется, как правило, на стадии поверхностного ознакомления с объектом. Этот вид анализа и синтеза дает возможность познать явления изучаемого объекта.
2. Элементарно-теоретический анализ и синтез — широко используется как мощное орудие познания сущности исследуемого явления. Результатом применения такого анализа и синтеза является установление причинно-следственных связей, выявление различных закономерностей.
3. Структурно-генетический анализ и синтез — позволяет наиболее глубоко приникнуть в сущность изучаемого объекта. Этот вид анализа и синтеза требует вычленения в сложном явлении таких элементов, которые представляют самое главное, существенное и оказывают решающее влияние на все остальные стороны изучаемого объекта.
Индукция (от лат inductio — наведение) — метод научного познания, в котором общий вывод представляет собой знание о всем классе предметов, полученное в результате исследования отдельных элементов этого класса. В индукции мысль исследователя идет от частного, единичного через особенное к общему и всеобщему. Индукция, как логический прием исследования, связана с обобщением результатов наблюдений и экспериментов, с движением мысли от единичного к общему. Поскольку опыт всегда бесконечен и не полон, то индуктивные выводы всегда имеют проблематичный (вероятностный) характер. Индуктивные обобщения обычно рассматривают как опытные истины или эмпирические законы. Непосредственной основой индукции является повторяемость явлений реальной действительности и их признаков. Обнаруживая сходные черты у многих предметов определенного класса, приходим к выводу о том, что эти черты присущи всем предметам этого класса. По характеру вывода различают следующие основные группы индуктивных умозаключений:
1. Полная индукция — такое умозаключение, в котором общий вывод о классе предметов делается на основании изучения всех предметов данного класса. Полная индукция дает достоверные выводы, в силу чего она широко используется в качестве доказательства в научном исследовании.
2. Неполная индукция — такое умозаключение, в котором общий вывод получают из посылок, не охватывающих всех предметов данного класса. Различают два вида неполной индукции: популярную, или индукцию через простое перечисление. Она представляет собой умозаключение, в котором общий вывод о классе предметов делается на том основании, что среди наблюдаемых фактов не встретилось ни одного, противоречащего обобщению; научную, т. е. умозаключение, в котором общий вывод о всех предметах класса делается на основании знания о необходимых признаках или причинных связях у части предметов данного класса. Научная индукция может давать не только вероятностные, но и достоверные выводы.
Научной индукции присущи свои методы познания. Дело в том, что установить причинную связь явлений очень сложно. Однако в ряде случаев эту связь можно установить с помощью логических приемов, называемых методами установления причинно-следственной связи, или методами научной индукции. Таких методов пять:
1. Метод единственного сходства: если два или более случаев исследуемого явления имеют общим лишь одно обстоятельство, а все остальные обстоятельства различны, то это единственное сходное обстоятельство и есть причина данного явления:
2. Метод единственного различия: если случаи, при которых явление наступает или не наступает, различаются только в одном предшествующем обстоятельстве, а все другие обстоятельства тождественные, то это одно обстоятельство и есть причина данного явления:
3. Объединенный метод сходства и различия представляет собой комбинацию первых двух методов.
4. Метод сопутствующих изменений: если возникновение или изменение одного явления всякий раз необходимо вызывает определенное изменение другого явления, то оба эти явления находятся в причинной связи друг с другом:
5. Метод остатков: если известно, что причиной исследуемого явления не служат необходимые для него обстоятельства, кроме одного, то это одно обстоятельство и есть, вероятно, причина данного явления. Используя метод остатков, французский астроном Леверье предсказал существование планеты Нептун, которую вскоре и открыл немецкий астроном Галле.
Рассмотренные методы научной индукции по установлению причинных связей чаще всего применяются не изолировано, а во взаимосвязи, дополняя друг друга. Их ценность зависит главным образом от той степени вероятности заключения, которую дает тот или иной метод. Считается, что наиболее сильным методом является метод различия, а наиболее слабым — метод сходства. Остальные три метода занимают промежуточное положение. Это различие в ценности методов основывается главным образом на том, что метод сходства связан в основном с наблюдением, а метод различия — с экспериментом.
Даже краткая характеристика метода индукции позволяет удостовериться в его достоинстве и важности. Значимость этого метода состоит прежде всего в тесной связи с фактами, экспериментом, с практикой. В этой связи Ф. Бэкон писал: «Если мы имеем в виду проникнуть в природу вещей, то мы всюду обращаемся к индукции. Ибо мы полагаем, что индукция есть настоящая форма доказательства, оберегающая чувства от всякого рода заблуждений, близко следящая за природой, граничащая и почти сливающаяся с практикой» [16, с. 76-77].
В современной логике индукция рассматривается как теория вероятностного вывода. Делаются попытки формализации индуктивного метода на основе идей теории вероятностей, что поможет более четко уяснить логические проблемы данного метода, а также определить его эвристическую ценность.
Дедукция (от лат. deductio — выведение) — мыслительный процесс, в котором знание об элементе класса выводятся из знания общих свойств всего класса. Иными словами, мысль исследователя в дедукции идет от общего к частному (единичному). Например: «Все планеты Солнечной системы движутся вокруг Солнца»; «Земля — планета»; следовательно: «Земля движется вокруг Солнца». В этом примере мысль движется от общего (первая посылка) к частному (вывод). Таким образом, дедуктивное умозаключение позволяет лучше познать единичное, так как с его помощью мы получаем новое знание (выводное) о том, что данный предмет обладает признаком, присущим всему классу.
Объективной основой дедукции является то, что каждый предмет сочетает в себе единство общего и единичного. Эта связь — неразрывная, диалектическая, что и позволяет познавать единичное на базе знания общего. Причем если посылки дедуктивного умозаключения истинные и правильно связаны между собой, то вывод-заключение непременно будет истинным. Данной особенностью дедукция выгодно отличается от других методов познания. Дело в том, что общие принципы и законы не дают исследователю в процессе дедуктивного познания сбиться с пути, они помогают правильно понять отдельные явления реальной действительности. Однако было бы неверно на этом основании переоценивать научную значимость дедуктивного метода. Ведь для того, чтобы вступила в свои права формальная сила умозаключения, нужны исходные знания, общие посылки, которыми пользуются в процессе дедукции, а приобретение их в науке представляет собой задачу большой сложности.
Важное познавательное значение дедукции проявляется тогда, когда в качестве общей посылки выступает не просто индуктивное обобщение, а какое-то гипотетическое предположение, например новая научная идея. В этом случае дедукция является отправной точкой зарождения новой теоретической системы. Созданное таким путем теоретическое знание предопределяет построение новых индуктивных обобщений.
Все это создает реальные предпосылки для неуклонного возрастания роли дедукции в научном исследовании. Наука все чаще сталкивается с такими объектами, которые недоступны чувственному восприятию (например микромир, Вселенная, прошлое человечества и т. д.). При познании такого рода объектов значительно чаще приходится обращаться к силе мысли, нежели к силе наблюдения и эксперимента. Дедукция незаменима во всех областях знания, где теоретические положения формулируются для описания формальных, а не реальных систем, например, в математике. Поскольку формализация в современной науке применяется все больше и шире, то и роль дедукции в научном познании соответственно возрастает.
Однако роль дедукции в научном исследовании нельзя абсолютизировать, а тем более — противопоставлять индукции и другим методам научного познания. Недопустимы крайности как метафизического, так и рационалистического характера. Напротив, дедукция и индукция теснейшим образом взаимосвязаны и дополняют друг друга. Индуктивное исследование предполагает использование общих теорий, законов, принципов, т. е. включает в себя момент дедукции, а дедукция невозможна без общих положений, получаемых индуктивным путем. Иными словами, индукция и дедукция связаны между собой столь же необходимым образом, как и анализ и синтез. Надо стараться применять каждую из них на своем месте, а этого можно добиться лишь в том случае, если не упускать из виду их связь между собой, их взаимное дополнение друг друга. «Великие открытия, — отмечает Л. де Бройль, — скачки научной мысли вперед создаются индукцией, рисковым, но истинно творческим методом. Конечно, не нужно делать вывод о том, что строгость дедуктивного рассуждения не имеет никакой ценности. На самом деле лишь она мешает воображению впадать в заблуждение, лишь она позволяет после установления индукцией новых исходных пунктов вывести следствия и сопоставить выводы с фактами. Лишь одна дедукция может обеспечить проверку гипотез и служить ценным противоядием против не в меру разыгравшейся фантазии» [13, с. 178]. При таком диалектическом подходе каждый из упомянутых и других методов научного познания сможет в полной мере проявить все свои достоинства.
Аналогия. Изучая свойства, признаки, связи предметов и явлений реальной действительности, мы не можем познать их сразу, целиком, во всем объеме, а изучаем их постепенно, раскрывая шаг за шагом все новые и новые свойства. Изучив некоторые из свойств предмета, мы можем обнаружить, что они совпадают со свойствами другого, уже хорошо изученного предмета. Установив такое сходство и обнаружив множество совпадающих признаков, можно предположить, что и другие свойства этих предметов также совпадают. Ход такого рассуждения составляет основы аналогии.
Аналогия — это такой метод научного исследования, с помощью которого от сходства объектов данного класса в одних признаках делают вывод об их сходстве в других признаках. Суть аналогии можно выразить с помощью формулы:
Иначе говоря, в аналогии мысль исследователя идет от знания известной общности к знанию такой же общности, или, другими словами, — от частного к частному.
Относительно конкретных объектов выводы, получаемые по аналогии, носят, как правило, лишь правдоподобный характер: они являются одним из источников научных гипотез, индуктивных рассуждений и играют важную роль в научных открытиях. Например, химический состав Солнца сходен с химическим составом Земли по многим признакам. Поэтому когда на Солнце обнаружили не известный еще на Земле элемент гелий, то по аналогии сделали вывод, что подобный элемент должен быть и на Земле. Правильность этого вывода была установлена и подтверждена позже. Подобным же образом Л. де Бройль, предположив определенное сходство между частицами вещества и полем, пришел к выводу о волновой природе частиц вещества.Для повышения вероятности выводов по аналогии необходимо стремиться к тому, чтобы:
• были выявлены не только внешние свойства сопоставляемых объектов, а главным образом внутренние;
• эти объекты были подобны в важнейших и существенных признаках, а не в случайных и второстепенных;
• круг совпадающих признаков был как можно шире;
• учитывались не только сходство, но и различия — чтобы последние не перенести на другой объект.
Метод аналогии дает наиболее ценные результаты тогда, когда устанавливается органическая взаимосвязь не только между сходными признаками, но и с тем признаком, который переносится на исследуемый объект.
Истинность выводов по аналогии можно сравнить с истинностью выводов по методу неполной индукции. В обоих случаях можно получить достоверные выводы, но только тогда, когда каждый из этих методов применяется не изолированно от других методов научного познания, а в неразрывной диалектической связи с ними.
Метод аналогии, понимаемый предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляет гносеологическую основу моделирования.
Моделирование — метод научного познания, с помощью которого изучение объекта (оригинала) осуществляется путем создания его копии (модели), замещающей оригинал, которая затем познается с определенных сторон, интересующих исследователя.
Сущность метода моделирования заключается в воспроизведении свойств объекта познания на специально созданном аналоге, модели. Что такое модель?
Модель (от лат. modulus — мера, образ, норма) — это условный образ какого-либо объекта (оригинала), определенный способ выражения свойств, связей предметов и явлений реальной действительности на основе аналогии, установления между ними сходства и на этой основе воспроизведение их на материальном или идеальном объекте — подобии. Другими словами, модель есть аналог, «заместитель» объекта-оригинала, который в познании и практике служит для приобретения и расширения знания (информации) об оригинале в целях конструирования оригинала, преобразования или управления им.
Между моделью и оригиналом должно существовать известное сходство (отношение подобия): физических характеристик, функций, поведения изучаемого объекта, его структуры и т. д. Именно это сходство и позволяет переносить информацию, полученную в результате исследования модели, на оригинал.
Поскольку моделирование имеет большое сходство с методом аналогии, то логическая структура умозаключения по аналогии является как бы организующим фактором, объединяющим все моменты моделирования в единый, целенаправленный процесс. Можно даже сказать, что в известном смысле моделирование есть разновидность аналогии. Метод аналогии как бы служит логическим основанием для выводов, которые делаются при моделировании. Например, на основании принадлежности модели А признаков авсй и принадлежности оригиналу А свойств авс делается вывод о том, что обнаруженное в модели А свойство й также принадлежит оригиналу А.
Использование моделирования диктуется необходимостью раскрыть такие стороны объектов, которые либо невозможно постигнуть путем непосредственного изучения, либо невыгодно изучать из чисто экономических соображений. Человек, например, не может непосредственно наблюдать процесс естественного образования алмазов, зарождения и развития жизни на Земле, целый ряд явлений микро- и мегамира. Поэтому приходится прибегать к искусственному воспроизведению подобных явлений в форме, удобной для наблюдения и изучения. В ряде же случаев бывает гораздо выгоднее и экономичнее вместо непосредственного экспериментирования с объектом построить и изучить его модель.
Моделирование широко применяется для расчета траекторий баллистических ракет, при изучении режима работы машин и даже целых предприятий, а также в управлении предприятиями, в распределении материальных ресурсов, в исследовании жизненных процессов в организме, в обществе.
Применяемые в обыденном и научном познании модели, делятся на два больших класса: вещественные, или материальные, и логические (мысленные), или идеальные. Первые являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании естественным законам. Они в более или менее наглядной форме материально воспроизводят предмет исследования. Логические модели представляют собой идеальные образования, зафиксированные в соответствующей знаковой форме и функционирующие по законам логики и математики. Важное значение знаковых моделей состоитв том, что они с помощью символов дают возможность раскрыть такие связи и отношения действительности, которые другими средствами обнаружить практически невозможно.
На современном этапе научно-технического прогресса большое распространение в науке и в различных областях практики получило компьютерное моделирование. Компьютер, работающий по специальной программе, способен моделировать самые различные процессы, например, колебание рыночных цен, рост народонаселения, взлет и выход на орбиту искусственного спутника Земли, химические реакции и т. д. Исследование каждого такого процесса осуществляется посредством соответствующей компьютерной модели.
