Рассматриваются в сравнительном аспекте результаты стохастического анализа постурального тремора (как якобы непроизвольного движения) и теппинга (как якобы произвольного движения). Доказывается, что стохастическая обработка результатов хао-тической динамики треморограмм и теппинга не дает существенных отличий (нет произ-вольности). Обычно все выборки существенно различаются и невозможно установить разли-чия между испытуемыми по их треморограммам или теппинграммам. Демонстрируются су-щественные различия между участками треморограмм в аспекте нормального распределения или непараметрического распределения. Наблюдается непрерывное изменение функций рас-пределения: нормальные законы переходят в ненормальные распределения, но между собой они (функции распределения) все разные. Общеизвестно, что непрогнозируемость и непре-рывное различие в состояниях – характерный признак хаоса. Поэтому даются доказательства особого хаоса биосистем, который существенно отличается от детерминированного хаоса Арнольда-Тома.
теппинг, тремор, теория хаоса и самоорганизации
Столетие идёт дискуссия о возможности применения стохастического подхода в изучении параметров биомеханических систем. Сейчас очевидно, что функции распределения в описании тремора, теппинга или других видов движения не могут быть использованы. Более того нами многократно рассчитывались автокорреляционные функции A(t) и амплитудно-частотные характеристики (АЧХ) треморограмм одного и того же человека. Множественные эксперименты, в которых замеряли тремор и теппинг для одного и того же испытуемого с многократным повторением эксперимента. Время регистрации тремора в любом таком одном эксперименте Т=5 сек (выполнялись исследования по 1 минуте). Затем производилось попарное сравнение отрезков треморограмм для каждой полученной выборки у этого одного испытуемого на предмет принадлежности всех этих выборок к общей генеральной совокупности у одного и того же испытуемого. Получить такие «совпадения» для тремора – задача очень сложная. Оказалось, что система регуляции тремора демонстрирует как непрерывную внутреннюю перенастройку, все изменяется, выборки относятся к разным генеральным совокупностям. Наблюдается хаос в регуляции тремора [1-4,6-8,14].
1. Ватамова С.Н., Вохмина Ю.В., Дая-нова Д.Д., Филатов М.А. Детерминизм, стохастика и теория хаоса-самоорганизации в описании стационарных режимов сложных биосистем // Сложность. Разум. Пост-неклассика.– 2013.– № 4.– С. 88.
2. Гавриленко Т.В., Вохмина Ю.В., Даянова Д.Д., Берестин Д.К. Параметры квазиаттракторов в оценке стационарных режимов биологических динамических систем с позиций компартментно-кластерного подхода // Вестник новых медицинских технологий.– 2014.– Т. 21, № 1.– С. 134–137.
3. Даянова Д.Д., Берестин Д.К., Во-хмина Ю.В., Игуменов Д.С. Моделирова-ние показателей функциональных систем организма человека на основе двухкластер-ной трехкомпартмент-ной системы управ-ления // Вестник новых медицинских тех-нологий.– 2014.– Т. 21, № 4.– С. 7–10.
4. Даянова Д.Д., Гавриленко Т.В., Во-хмина Ю.В., Игуменов Д.С. Стохастическая оценка моделей хаотической динамики биологических систем // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. №1. Публикация 2-19 (дата обращения 30.04.2014). URL: http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2014-1/4773.pdf. DOI: 10.12737/3861
5. Еськов В.М., Брагинский М.Я., Козлова В.В., Майстренко Е.В. Диагности-ка физиологических функций женщин-пловцов югры методом расчета матриц межкластерных расстояний // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.– 2010.– Т. 9, № 3.– С. 500–504.
6. Еськов В.М., Еськов В.В., Гаври-ленко Т.В., Вахмина Ю.В. Кинематика био-систем как эволюция: стационарные режи-мы и скорость движения сложных систем – complexity // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 3. Физ. Астрон.– 2015.– № 2.
7. Еськов В.М., Еськов В.В., Гаври-ленко Т.В., Зимин М.И.Неопределенность в квантовой механике и биофизике сложных систем // Вестник Московского университета. Серия 3: Физика. Астрономия.– 2014.– № 5.– С. 41–46.
8. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатова О.Е., Хадарцев А.А. Особые свойства био-систем и их моделирование // Вестник но-вых медицинских технологий.– 2011.– Т. 18, № 3.– С. 331–332.
9. Еськов В.М., Майстренко В.И., Майстренко Е.В., Филатов М.А., Филато-ва Д.Ю. Исследование корреляции показа-телей функциональной асимметрии полу-шарий головного мозга с результатами учебной деятельности учащихся // Вестник новых медицинских технологий.– 2007.– Т. XIV, № 3.– С. 205–207.
10. Еськов В.М., Нанченко Е.А., Коз-лова В.В., Климов О.В., Майстренко Е.В. Параметры квазиаттракторов поведения вектора состояния организма пловцов // Вестник новых медицинских технологий.– 2009.– Т. 16, № 4.– С. 24–26.
11. Еськов В.М., Филатова О.Е., Ха-дарцев А.А., Хадарцева К.А. Фрактальная динамика поведения человекомерных сис-тем // Вестник новых медицинских техно-логий.– 2011.– Т. 18, № 3.– С. 330–331.
12. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Козлова В.В., Филатов М.А., Филатова О.Е., Гавриленко Т.В., Еськов В.В., Соко-лова А.А., Химикова О.И., Башкатова Ю.В., Берестин Д.К., Ватамова С.Н., Дая-нова Д.Д., Джумагалиева Л.Б., Кузнецова В.Н. Системный анализ, управление и об-работка информации в биологии и медици-не Системный синтез параметров функций организма жителей Югры на базе нейро-компьютинга и теории хаоса-самоорганизации в биофизике сложных систем.– Самара: Офорт, 2014.– 192 с.
13. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Хадарцева К.А., Литовченко О.Г. Проблема оценки эффективности лечения на основе кинематической характеристики вектора состояния организма // Вестник новых медицинских технологий.– 2015.– Т. 22, №1.– С. 143–152. DOI: 10.12737/9096.
14. Козупица Г.С., Даянова Д.Д., Бу-рыкин Ю.Г., Берестин Д.К. Компартмент-но-кластерное моделирование неопреде-лённостей в рамках детерминизма // Слож-ность. Разум. Постнеклассика.– 2014.– № 2.– С. 68–80.
15. Нифонтова О.Л., Бурыкин Ю.Г., Майстренко Е.В., Хисамова А.В. Систем-ный анализ в сравнительной оценке антро-пометрических показателей детей школь-ного возраста Тюменского севера // Ин-форматика и системы управления.– 2010.– № 2.– С. 167–170.
16. Хадарцев А.А., Еськов В.М., Фи-латова О.Е., Хадарцева К.А. Пять принци-пов функционирования сложных систем, систем третьего типа // Вестник новых ме-дицинских технологий. Электронное изда-ние. 2015. №1. Публикация 1-2. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-1/5123.pdf (дата обращения: 25.03.2015). DOI: 10.12737/10410
17. Churchland M. M., Cunningham J. P., Kaufmann M. T. Neural population dynam-ics during reaching // Nature.– 2012.– V. 487.– P. 51–56.
18. Eskov V.M., Eskov V.V., Bragins-kii M.Ya., Pashnin A.S. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespi-ratory system under conditions of physical ef-fort // Measurement Techniques.– 2011.– Т. 54, № 8.– Р. 832–837.
19. Eskov V.M., Eskov V.V., Filato-va O.E. Medical and biological measurements: characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states // Measurement Techniques.– 2011.– Т. 53, № 12.– Р. 1404–1410.
20. Eskov V.M., Filatova O.E. Respira-tory rhythm generation in rats: the importance of inhibition // Neurophysiology.– 1993.– Т. 25, № 6.– Р. 420.
21. Eskov V.M., Kulaev S.V., Po-pov Yu.M., Filatova O.E. Computer technolo-gies in stability measurements on stationary states in dynamic biological systems // Mea-surement Techniques.– 2006.– Т. 49, № 1.– Р. 59–65.
