Дополнительные пояснения
к работе В.В. Кромера
“Арктангенс или логиста? (К вопросу диахронического скачка)”
В обсуждаемой работе (ОР) приведена формула (1) для плотности распределения лингвистической инертности x. С учетом ограниченности ресурсов источника лингвистического воздействия (ИЛВ), характеризуемого внутренним сопротивлением R, формула (1) при распространении ее на область всех действительных принимает вид , где A - нормирующий множитель, определяемый исходя из условия . В ОР рассмотрен частный случай с наиболее типичным значением , соответствующим закону Ципфа. Далее в ОР показано, что решение дифференциального уравнения (ДУ) при близко к функции распределения, задаваемой плотностью при соответствующей нормировке. В ходе частной переписки по ОР одним из корреспондентов был задан вопрос, почему выбрано именно значение . Для ответа приходится рассмотреть наиболее общий случай при различных значениях . Для “хвостов” распределения (при ) пренебрегаем внутренним сопротивлением ИЛВ (ИЛВ работает с малой нагрузкой в режиме, близком к режиму “холостого хода”), откуда . В области малых значений F(t), где , , откуда . Итак, в области малых x (в начале процесса ДС) , где , а . Исходя из соображений симметрии распространяем формулу на область : . При получаем . Именно этот случай и рассматривается в ОР. ДС осуществляется согласно функции распределения Коши. При распределение F(t) гауссово [1, с. 107], чему соответствует . Под этот случай подпадает логистическое распределение с (a очень велико). Негауссовым распределениям соответствует [там же] и . Под этот случай подпадает рассмотренный в ОР случай с ходом процесса ДС, близким к функции распределения Коши (см. рис. 2 в ОР).
Рассмотрим устойчивость распределения с плотностью к изменениям параметра a. Значение R далее принимается равным 1, поскольку изменение R вносит непринципиальные для нашего рассмотрения изменения масштаба. Далее также не делается разница между x и t, поскольку согласно ОР , а t0 принимаем равным 0. Значения A, определенные согласно условию по формуле приведены в таблице 1 в зависимости от a.
Таблица 1
a
0
0,5
1
2
3
A
0
Ґ
3
2
1,5
Ґ
1
Проинтегрировав , получаем следующие зависимости для хода диахронического скачка:
,
(1)
где - сигнум-функция [2, с. 1129].
.
(2)
.
(3)
,
(4)
где - функция Хевисайда [3, с. 1107].
Нанесение зависимостей по (1, 2, 3, 4) от аргумента x на один график нецелесообразно, поскольку все зависимости характеризуются отличающимися значениями полуинтерквартильной широты. Производная от F(t) (значение p(x)) при равна A. На рис. 1 представлены зависимости согласно (1, 2, 3, 4) от значения аргумента , где Aa - значение A при рассматриваемом a, а A1 - значение A при (выбрано произвольно в качестве эталона для сравнения). Подобное представление позволяет сравнивать распределения по поведению их “хвостов” при либо . Значения приведены в таблице 1 в зависимости от a. В ОР сравниваемые зависимости нормировались по совпадению 2 и 4 квартили, что приближенно эквивалентно использованной здесь нормировке по производной F(t) при ввиду незначительного отклонения зависимостей F(t) от прямой в средней части. На рис. 1 нанесены также логистическая зависимость и функция нормального распределения, также с соответствующей нормировкой по производной F(0), что требует умножения аргумента логистической функции на , а аргумента функции нормального распределения на .
Рис. 1.
Видно, что распределения Ципфа-Парето с , , логистическое и нормальное распределения незначительно разнятся (лежат в узкой полосе ±1,9 % от некоторого “среднего” распределения, см. рис. 2).
Рис. 2.
В ОР зависимость, полученная интегрированием ципфовой плотности ; , сравнивалась с зависимостью, полученной путем решения дифференциального уравнения ; , и устанавливалось, что зависимости близки. Покажем, что подобные параллельные зависимости существуют и для других сочетаний a и b, связанных соотношением . Найдем решения дифференциального уравнения при начальном условии :
.
(5)
.
(6)
.
(7)
Производная при равна . В таблице 2 приведены значения Ab - производной зависимостей (5, 6, 7) и значения r, обеспечивающие значение (значение A1 согласно таблице 1).
Таблица 2
b
1,5
2
3
Ab
r
Рис. 3.
На рис. 3 нанесены нормализованные по зависимости (1, 2, 3) и соответственно (7, 6, 5). Видно, что попарно близки зависимости (1)-(7), (2)-(6) и (3)-(5), т.е. связанные выведенным соотношением . Остаточная разница между сравниваемыми зависимостями может быть объяснена приближенностью выведенного соотношения и может быть уменьшена небольшой коррекцией параметров. Так, из рис. 3 видно, что зависимость для (где расхождение наибольшее для сравниваемых трех пар) будет соответствовать зависимости с несколько большим значением a, чем предписываемое значение . Существующая тесная связь между между процессами, протекающими в соответствии с распределением Ципфа-Парето с плотностью и решением дифференциального уравнения может быть интерпретирована в терминах эволюции материи от гауссовых природных систем к негауссовым социальным через промежуточные биологические системы и дальнейшее развитие все более творческих видов человеческой деятельности [1, с. 111]. С ростом творческого наполнения вида человеческой деятельности уменьшается параметр распределения Ципфа-Парето a [там же], что в соответствии с формулой ведет к увеличению b. Значение свойственно развитию неживой материи. Система ведет себя как единый элемент, связь в системе единственная (система замкнута на самое себя). При имеем гауссову систему (a очень велико, в пределе ), что соответствует гауссову неципфовому распределению [1, с. 107], например логисте. Количество связей в системе совпадает с количеством элементов системы N, т.е. каждый элемент замкнут на самое себя. Связи между элементами отсутствуют. При количество связей в системе равно , т.е. двусторонней связью связаны все возможные в системе пары. Развитие в системе осуществляется согласно функции распределения Коши или близкому к нему. При система отражается в каждом из своих элементов, т.е. каждый элемент подобен всей системе. “В каждой капле воды отражается океан”. “Хвосты” распределения еще более длинные, чем “хвосты” распределения Коши. С дальнейшим ростом b количество связей составляет , система все более фрактализируется.
Дробным значениям b соответствуют промежуточные варианты. Рассмотрим пример с . Фрактальность отсутствует, каждый элемент имеет связей, т.е. элемент связан не с каждым из N элементов системы. Взамен детерминированных связей (случай при ) выступают вероятностные. С вероятностью реализуется лишь связь на самое себя, все элементы (включая рассматриваемый) ранжируются по вероятности установления связи qn (зависящей, например, от пространственного расположения элементов) от 1 до минимальной, где n - ранг элемента (от 1 до N). Условие нормировки - . Заменив сумму ряда интегралом, получаем одно из возможных приближенных решений , точность которого возрастает с ростом n.
Заключая, делаем вывод, что характер динамических процессов в системе определяется размерностью связей, распределением вероятностей установления связей между элементами, степенью самоподобия в системе. Случай с наиболее типичен, поскольку отвечает распределению Ципфа-Парето с наиболее типичным значением .
Литература
1. Хайтун С.Д. Проблемы количественного анализа науки. М.: Наука, 1989.
2. Математическая энциклопедия / Гл. ред. И.М. Виноградов. Т. 4. М.: Советская Энциклопедия, 1984.
3. Математическая энциклопедия / Гл. ред. И.М. Виноградов. Т. 3. М.: Советская Энциклопедия, 1984.
[ главная страница ]