Демонстрируется невозможность использования традиционных стохастических методов в оценке параметров сложных биосистем – complexity. Их амплитудно-частотные характеристики, автокорреляционные функции A(t), экспоненты Ляпунова, статистические функции распределения f(x) непрерывно изменяются. На фоне такой хаотической динамики параметров треморограмм, кардиограмм, теппинграмм, миограмм и др. параметров гомеостаза можно наблюдать некоторую упорядоченность в динамике этих процессов. Эта упорядоченность проявляется в изменениях числа пар совпадений выборок, которые получаются при измерениях указанных процессов. Поскольку все стохастические характеристики непрерывно изменяются, то предлагается использовать расчет статистических функций распределения при повторах серий одинаковых экспериментов. В этом случае число совпадений пар выборок (возможности их отнесения к одной генеральной совокупности) будет количественно представлять механизм перехода от хаоса к порядку или изменения до-ли хаоса в организации движений и биоэлектрической активности мышц. Демонстрируется ряд характерных примеров из области сравнения матриц парного сравнения при различных физиологических состояниях организма обследуемых испытуемых.
гомеостаз, квазиаттрактор, треморограмма, тепинграмма
1. Cannon W.B. The wisdom of this body, New York, 1932.– p. 281.
2. Churchland M.M., Cunningham J.P., Kaufman M.T. and others. Neural population dynamics during reaching // Nature.– 2012.– V.487.– P. 51–56.
3. Eskov V.M. Models of hierarchical respiratory neuron networks // Neurocomput-ing.– 1996.– Vol. 11 (2-4). – P. 203–226.
4. Eskov V.M., Eskov V.V., Filato-va O.E. Characteristic features of measure-ments and modeling for biosystems in phase spaces of states // Measurement Techniques.– 2011.– V. 53(12). – P. 1404–1410.
5. Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Koz-lova V.V., Filatov M.A. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the be-havior of living biosystems // Measurement Techniques.– 2012.– Vol. 55.– № 9.– P. 1096–1100.
6. Eskov V.М., Eskov V.V., Filatova O.E., Filatov M.A. Two types of systems and three types of paradigms in systems philosophy and system science // Journal of Biomedical Science and Engineering.– 2012.– Vol. 5.– № 10.– P. 602–607.
7. Eskov V.M., Eskov V.V., Ushakov V.F., Konrat O.N. Multidimensional phase space method in assessment of bronchial ob-struction prevention in patients with cold bronchial asthma and mixed pathology in the North // Complexity. Mind. Postnonclassic.– 2013.– № 3.– P. 21–29.
8. Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Filatov M.A. Cognitive and heu-ristic brain activity modeling by neural emula-tor // Complexity. Mind. Postnonclassic.– 2014.– № 1.– P. 69–76. (DOI 10.12737/ issn. 2306 - 174X).
9. Eskov V.M. Evolution of the emer-gent properties of three types of societies: The basic law of human development // Emergence: Complexity and Self-organization.– 2014.– Vol. 16.– №2.– P. 107–115.
10. Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilen-ko T.V., Zimin M.I. Uncertainty in quantum mechanics and biophisics of complex systems // Moskow University Physics Bulletin.– 2014.– № 5.– P. 41–46.
11. Haken H. Principles of brain func-tioning: a synergetic approach to brain activity, behavior and cognition (Springer series in synergetics). Springer, 1995.– 349 P.
12. Mayr E.W. What evolution is / Basic Books; New York, 2001.– 349 p.
13. Penrose R. Newton, quantum theory and reality. In: Hawking, S.W. Israel, W.: 300 Years of Gravity. Cambridge University Press: Cambridge. 1987.
14. Prigogine I. The philosophiy of in-stability // Futures, 1989.– P. 396–400.
15. Prigogine I. The Die Is Not Cast // Futures. Bulletin of the Word Futures Studies Federation.– 2000.– Vol. 25.– № 4.– P. 17–19.
16. Taleb N. The black swan: the impact of the highly improbable / Random House; New York, 2007.– 401 p.
17. Weaver W. Science and Complexity. Rokfeller Foundation, New York City. American Scientist. 1948.– p. 36.
