Общая теория роста человечества

Очевидно, что в намного более сложной системе человечества не только гораздо сложнее проследить и просуммировать все явления, определяющие его рост, но и гораздо труднее повлиять на ход событий в предвидимом будущем, которое в значительной мере определено поведением человечества как развивающейся динамической системы. Именно в силу таких обстоятельств развитый феноменологический подход представляется обещающим, несмотря на указанные ограничения и статистическую природу законов, управляющих ростом и развитием. Это тем более верно, что речь идет об основных явлениях, характеризующих рост человечества, и мотивах репродуктивного поведения самого человека.

Глава 3. Описание модели

3.1 Принципы моделирования

3.2 Линейный и экспоненциальный рост

3.3 Гиперболический рост населения мира

3.4 Закон квадратичного роста

3.5 Информационная природа роста

3.6 Резюме результатов математических расчетов

Hам не дано предугадать, как слово наше отзовется...

Ф. И. Тютчев

В главе изложены принципы построения математических моделей на примере линейной, экспоненциальной и нелинейной (квадратичной) зависимости роста населения от времени. Увеличение всего населения Земли происходит по гиперболическому закону и устремляется в бесконечность за конечное время. Скорость роста, пропорциональная квадрату численности населения Земли, приводит к представлению о коллективном взаимодействии, в основе которого лежит обмен информацией.

3.1 Принципы моделирования

Создание модели состоит в последовательном применении принципов системного развития по отношению к фактическим данным, которыми мы располагаем. Цель не в подгонке формул к численным данным, а в поиске математических образов, которые выражают поведение системы и соответствуют поставленной задаче. Поэтому представление о системе и о законах ее развития являются существенной частью исследования.

На каждом шаге следует учитывать, что как сами данные, так и модель только приближенно описывают действительность. Эту степень приближения следует оценивать, и на ее основе определять применимость тех или иных представлений. Возможно, этот процесс последовательного построения моделей более всего развит в теоретической физике. Однако перенесение таких методов построения моделей, которые могли бы претендовать на то, чтобы дорасти до статуса теории, в область исследования динамики населения далеко не очевидно, скорее даже невероятно.

Рис. 3.1

Различные виды зависимости роста населения от времени: A -- линейный рост, B -- экспоненциальный рост, С -- гиперболический рост

3.2 Линейный и экспоненциальный рост

Прежде чем рассматривать результаты теории роста человечества, обратимся к двум простым моделям -- линейного и экспоненциального роста. В настоящее время (в 1999 г.), при населении мира в 6 млрд и приросте в 85 млн в год, линейный рост (рис. 3.1, A), экстраполированный в недавнее прошлое, приводит к тому, что 6^.10⁹:85^.10⁶ = 70 лет тому назад (в год рождения автора) все должно было бы начаться с нуля! Таким образом, линейная экстраполяция может дать удовлетворительные результаты на один -- два года, но в наше время демографического перехода продление ее даже на поколение не допустимо ни в прошлое, ни в будущее.

Рассмотрим экспоненциальный рост (рис. 3.1, B). Предполагая, что человечество в прошлом удваивалось за те же 40 лет, что и сегодня, оценим, когда такой процесс мог начаться. Для этого выразим численность населения мира, как степень двойки: 6^.10⁹ 2³². Значит, 32 поколения или 40*32=1280 лет тому назад, в VII в., за 200 лет до крещения Руси, все могло начаться с Адама и Евы! Даже если мы увеличим время удвоения в 10 раз, то этот момент отодвинется к началу неолита, когда население мира уже было порядка 10 млн (см. рис 5.2).

Заметим, что рост по геометрической прогрессии или развитие по логистическому закону [83, 134, 152] описываются линейными уравнениями. Но экспоненциальный рост и экспоненциальная асимптотика логистики не удовлетворяют условию масштабной инвариантности. В этом случае есть внутренний масштаб -- время T_e роста в e=2,72 раз или время удвоения T₂=0,7T_e. Линейный рост, однако, удовлетворяет условию масштабной инвариантности, так как для него нет такого характерного времени.

Логистическую кривую часто используют для описания развития систем, претерпевающих переход от роста к насыщению. Обычно графики, с тем или иным успехом, подгоняют под данные вблизи области перехода и не обращают внимания на то, как эта зависимость описывает поведение системы вдали от этой области (см. рис. П.7). Однако для сложных и существенно нелинейных систем развитие вдали от критических точек перехода, так называемое асимптотическое поведение, характеризует собственную динамику системы и должно в полной мере учитываться при описании роста и переходного процесса.