科学家开发出社会冲突的数学模型

的一组研究人员正在开发基于非线性动力学的社会冲突模型。对于数学建模，社会和政治过程的一个重要特征是它们不能被严格定义。它们总是受到微小的变化和波动的影响。很多时候，社会过程被比作布朗粒子。它们轨迹中的这些微小变化(波动)可以通过其他分子的混沌运动来解释。在社会过程中，波动可以看作是个体参与者自由意志的表现，也可以看作是外部环境的其他随机表现。

在物理学中，这些过程通常用朗之万的随机扩散方程来描述，该方程也已应用于对某些社会过程进行建模。

基于这些方程的方法有几个优点：

正如已经提到的，它允许人们考虑个体参与者的自由意志的表现，以及社会系统外部环境的其他随机表现。

社会系统的行为既可以计算其整体，也可以计算其个别元素。

通过这种方法，可以根据不同的初始条件确定社会系统运行的一些特征稳定模式。

扩散方程作为数学工具已被充分验证可用于数值模拟。

该模型基于个人通过交流领域在社会中互动的想法——h。该场由社会中的每个人创建，模拟个人之间的信息交互。

然而，应该理解的是，这是一个在经典物理空间拓扑中很难被归为对象的社会。

在有外部干扰的冲突情况下社会系统的阶段轨迹。图片来源：罗巴切夫斯基大学

Petukhov 博士认为，从个人之间信息传递的角度来看，社会空间结合了经典的空间坐标和附加的特定特征。这是因为在现代信息世界中，不需要靠近影响对象就可以将信息传递给这个对象。

“因此，社会是一个多维、社会和物理空间，反映了一个人用他的交流领域‘接触’另一个人的能力，即影响那个人、他的参数以及在给定空间中移动的能力，”亚历山大·佩图霍夫指出。

因此，个人在这样一个空间中相对于其他个人的位置提供了他们之间的关系水平以及他们参与信息交换的模型。当个体在这个模型中彼此靠近时，意味着他们之间有规律的信息交流，并且已经建立了社会联系。在这种情况下，个体或个体群体之间相互作用的变异导致距离的急剧增加(即社会距离Δx = xi—xj，其中x是社会和物理空间中的坐标，i，j = [1, N]，其中 N 是个体或个体合并群体的数量)之间的冲突应被视为冲突。

因此，假设一个个体类似于一个布朗粒子，对其他个体具有一定的影响半径，则传播场可以用扩散方程来表示。

基于上述方法和罗巴切夫斯基大学研究人员开发的模型，揭示了以下特征模式以及对初始和边界条件的依赖：

建立了特定的边界条件，考虑到外部影响和控制，为社会冲突的出现及其加剧创造了基础。这些条件由社会系统参数决定。

发现了社会系统的一个特征稳定区域。在这个由相位轨迹决定的区域中，研究对象之间保持着相对较小的社交距离。这种情况是积极互动和持续信息接触的人口群体的特征。同时，观察了该区域如何变化，这取决于冲突管理功能的影响。

通过确定这些边界状态并将其与引入的控制函数参数化相关联，可以确定与某些现代民族社会冲突相对应的模式。因此，该模型可用作预测冲突动态和生成冲突解决方案的工具。

在这些研究过程中还证明，分布式多组件认知系统从稳定状态到不稳定状态的转变是一种阈值效应。根据 Alexander Petukhov 的说法，罗巴切夫斯基大学研究人员进行的实验揭示了控制这样一个系统所需的特定参数：他们决定了从稳定状态到不稳定状态的过渡，这使得在完全控制这些参数的情况下，为社会冲突的出现创造条件，或者相反，防止它发生。

“通过在未来开发这种方法，我们将能够在其基础上创建一个用于充分预测社会冲突的工具”，Alexander Petukhov 说。

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