Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
VIKENT.RU

Информационная модель развития науки по В.В. Налимову

Данная статья относится к Категории: Методология науки «Занимаясь вопросами наукометрии (Налимов В.В., Мульченко З.М., Наукометрия, «Наука», 1969 г.), мы сформулировали информационную модель развития науки. В этой модели публикации рассматриваются как первичные носители информации. Были сформулированы следующие постулаты, задающие рост публикаций в разных ситуациях: dy/dt = ky или dy/dt = ky(b - y) где у - число публикаций, k и b - некоторые константы, t - время. Первый постулат утверждает, что скорость роста числа публикаций должна быть пропорциональна их достигнутому числу. Этот постулат может быть принят для ситуации, в которой нет факторов, сдерживающих процесс роста. Второй постулат записывает простейший механизм самоторможения, который начинает заметно сказываться лишь тогда, когда число публикаций становится сравнимым по величине с константой b. Интегрируя, мы получаем в первом случае экспоненту, во втором случае - уравнение логистической кривой, имеющей S-образную форму. Эти фу

Данная статья относится к Категории: Методология науки

1. Image by 준원 서 from Pixabay
1. Image by 준원 서 from Pixabay

«Занимаясь вопросами наукометрии (Налимов В.В., Мульченко З.М., Наукометрия, «Наука», 1969 г.), мы сформулировали информационную модель развития науки.

В этой модели публикации рассматриваются как первичные носители информации.

Были сформулированы следующие постулаты, задающие рост публикаций в разных ситуациях:

dy/dt = ky

или

dy/dt = ky(b - y)

где у - число публикаций, k и b - некоторые константы, t - время.

Первый постулат утверждает, что скорость роста числа публикаций должна быть пропорциональна их достигнутому числу. Этот постулат может быть принят для ситуации, в которой нет факторов, сдерживающих процесс роста.

Второй постулат записывает простейший механизм самоторможения, который начинает заметно сказываться лишь тогда, когда число публикаций становится сравнимым по величине с константой b.

2. Image by 준원 서 from Pixabay
2. Image by 준원 서 from Pixabay

Интегрируя, мы получаем в первом случае экспоненту, во втором случае - уравнение логистической кривой, имеющей S-образную форму.

Эти функции используются затем для описания реально наблюдаемых явлений (при этом, естественно, оцениваются параметры функций, проверяется гипотеза адекватности и т.д.). Кривые роста, заданные экспонентами, можно экстраполировать в будущее, доводя их до явно абсурдных значений, - это будет указывать на то, что механизм роста должен изменяться».

Налимов В.В., Облик науки, СПб, «МБА», 2010 г., с. 96.

Источник — портал VIKENT.RU

Если публикация Вас заинтересовала - поставьте лайк или напишите об этом комментарий внизу страницы.

Изображения в статье

  1. Image by 준원 서 from Pixabay
  2. Image by 준원 서 from Pixabay
Наука
7 млн интересуются