Итак, кластерный анализ может быть вспомогательным инструментом метода, особенно если совокупную полезность удастся свести к признакам элементов и способам задания метрики, т. е. кластерный анализ будет сразу же давать информацию о том, где проводить границы, и не потребуется проводить дополнительного исследования кластеризации, которую он предлагает, на оптимальность с точки зрения максимизации полезности. Примером возможности сведения функции полезности к признакам объектов и способам задания расстояния между объектами может служить такая ее подлежащая минимизации компонента, как «количество нежелательных взаимодействий» (вспомним сапоги, хранимые вместе с бумагами). Отметив принципиальную возможность работы в этом направлении, дальше углубляться в этот вопрос не будем.
Хаос в строгом смысле слова
«Читатель ждет уж рифмы “розы”…», а в нашем случае — определений порядка и хаоса. Однако мы не будем давать определений, а ограничимся лишь различением. Определение задает некую со всех сторон ограниченную (определенную) область действительности, к которой прикрепляется соответствующий ярлычок. Это удобно при построении системы понятий, при взаимоувязке многих определений. Но за удобство приходится платить большей конкретностью введенных понятий и соответственно меньшей «удобопереносимостью» их в другие области. Различение, в отличие от определения, открыто, это прямая, делящая плоскость на две полуплоскости, а не замкнутая кривая, выделяющая из плоскости некоторую область. Поэтому в контексте построения метода, как наиболее абстрактной нормы деятельности, различение уместнее определения, и может быть впоследствии конкретизировано исходя из потребностей ситуации, в которой будет применяться метод.
Различение порядка и хаоса можно строить, опираясь на большое количество более фундаментальных различений (равновесность — неравновесность, убывание — возрастание энтропии, и т. п.[6]) Для наших целей достаточно одного: предсказуемость — непредсказуемость. Это различение уже появлялось ранее, но «в статике», как большая или меньшая легкость отыскания нужного предмета в комнате. Сейчас мы перейдем к динамике.
С момента поступления в комнату параметры объектов не изменялись со временем. Рассмотрим теперь объекты, которые изменяются со временем. Будем считать, что зависимости параметров от времени нелинейные. Добавим неустойчивость: малые отклонения в начальных значениях параметров не затухают со временем, а усиливаются. В итоге получим некоторый уровень
