![]() |
||
| Домой | ||
|
Меню:
Главная
AutoCAD
Исследования
МКЭ ANSYS
ANSYS (Басов К. А.)
Справочник AutoCAD
Взаимодействие фронтов
Проблемы охраны
Нелинейная динамика
Параметрический метод
Энерго информационная модель
Математическое моделирование
Институт теории образования
Коллапс волновой функции
Пенсионное обеспечение
Механосплавление металлов
Индуцированный распад
Фильтр
Электропроводность
Построение решения
Численное исследование
Об уравнениях
Нормирование
Фотолиз
Водородная связь
Концептуализация понятия
Термическая перегруппировка
Химическая поляризация
Многолетняя динамика
Индуцированное дефектообразование
Системы среднего
Морфология
Топологические дефекты
Правило Парето
Математическое моделирование
Метод уменьшения
Изменение
Содержание железа
Фауна
Алгоритм
Об идентификации
табличная модель
вероятности по частотам
Структурирование
Расчет
Анализ
Оценка
Частота
Закономерности
Клонируемые компьютеры
радионуклиды
манипуляция
Программная система
Тенденции
Физическая модель
|
[стр.-38] рациональными для него сталиумозаклю- чения, которые хотя и не гарантировали достижение достоверных истин в науке, но тем не менее были ближе к реальному процессу исследования. Абдукция представляет собой универсальную логическую схему поиска объяснительных гипотез. Главное отличие абдукции ют таких традиционных форм умозаключений, как индукция и дедукция, состоит в еена объяснение исследуемых фактов. Именно обнаружение новых фактов заставляет в обыденной жизни строить предположения, а в науке - более обос-гипотезы, которыеэти факты. Речь идет именно о схеме поиска, а не о конкретном способе достижения достоверной истины, поскольку заключения абдукции все правдоподобны. Этим она отличается от . .v.nл >>;.. которая служит логическим механизмом передачи и преобразования информации, так как переносит истинностное значение посылок на заключение. Поэтому дедукция по характеру не может служить ни средством получения новогони средством объяснения новых фактов. Следовательно, гипотетико-дедуктивный метод является прежде и больше всего инструментом обоснования готового, суцкствуюшего знания. С его помощьювыводить следствия из гипотез и некоторые из них проверять с тов. Но как приходят к таким гипотезам, в какой мере они инициированы фактами и объясняют ли их - все это остается за рамками метода. Ч.С. Пирс, конечно, отчетливо сознавал, что дедукция играет важную роль в процессе поиска объяснительных гипотез, но сам поиск, по его мнению, должен начинаться не с дедукции следствий из неизвестно как полученных гипотез, а из анализа новых фактов, которые требуют объяснения. Именно новые факты обосновывают и корректируют выбор объяснительных гипотез. Это не означает возвращения к дискредитировавшей себя индукги-вистской точке зрения, согласно которой гипотеза возникает благодаря простому обобщению фактов. Поэтому Ч.С. Пирс совсем подходит к определению ролив науке. «Индукция, - подчеркивал он, - должна пониматься как операция, предлагающая оценку - в простой или количественной форме - утверждению, уже выдвинутому заранее» [10]. В отличие от традиционного взгляда, рассматривающего индукцию как умозаключение от частного к общему, Ч.С. Пирс определяет ее как 113 логическую операцию подтвержден;я гипотез, что сближает его точку зрения с современной индуктивной (вероятностной) логикой. В абдуктивпом умозаключении дедукция и индукция выступают совместно и взаимосвязано друг с другом. Дедукция служит для вывода следствий и а гипотезы, предложенной для объяснения новых фактов, а индукция подтверждает или опровергает эту гипотезу и тем самым корректирует ее. Отсюда становится очевидным, что абдукция представляет собой процесс, в ходе которого происходит модификация и коррекция гипотез. Путь к закону, как известно, лежит через гипотезу, но гипотезы могут относиться как к отдельным, единичпьгм событиям и фактам, так и к целому их классу. Поскольку законы являются общими утверждениями, постольку и объяснительные гипотезы, которые выдвигаются для их поиска, должны иметь аналогичную логическую структуру. Рассмотрим эту структуру подробнее. Любой закон науки отображает существенную, регулярную, необходимую связь между явлениями природы и общества. Само представление о законе возникает из наблюдения регулярных, повторяющихся явлений и событий, связей между их свойствами и отношениями. Вначале такая регулярность может иметь случайный характер, но постепенно в процессе познания и практической деятельности люди убеждаются в том, что она основывается на необходимой связи между явлениями, когда, например, одно явление неизбежно вызывает другое. Такую связь в настоящее время называют законом причинности. Ясно, что не всякую регулярность и повторяемость явлений можно назвать законом. Общеизвестно, что за лнем регулярно наступает ночь, но нельзя считать день причиной возникновения ночи. Оба эти явления имеют общую причину - вращение земного шара вокруг своей оси. В методологии науки выделяют два типа законов - универсальные и статистические. Когда определенная регулярность и необходимость наблюдается во все времена и во всех местах без исключения, то ее называют обычно универсальным законом. Трудность поиска законов науки предопределена уже их структурой. Универсальные законы отображают необходимые, регулярные связи между всеми явлениями, относящимися к определенному классу. Поэтому структура таких законов грамматически выражается условными высказываниями, а логически — общей 114 импликацией, в которой используется универсальный квантор. Универсальный закон символически можно представить следующей формулой: ;.>; !/": => где - универсальный квантор. В егат11ст;к-тнческпл законах рассматриваемая взаимосвязь относится не ко всем членам класса, а только к некоторым. Поэтому в отличие от универсальных законов в их символическом представлении используется экзистенциальный квантор, или квантор существования (Ех): (Ех) (Ах => Очевидно, что необходимая и регулярная связь между закономерными свойствами и явлениями в объективном мире имеет совершенно иной характер, чем между суждениями в логике. Поэтому в методологии пауки различают, например, каузальную, или причинную, связь между причиной и действием в реальном мире, и связь между основанием и следствием в логике, хотя в обычной речи в обоих случаях говорят о причине и следствии. Далее рассмотрим вопросы, связанные с теорией аргументации. Методологическая аргументация - это обоснование отдельного утверждения или концетгии путем ссылки на тот надежный метод, скоторого получено утверждение или отстаи- ваемая концепция. С точки зрения аргументацииметод - это система предписаний, рекомендаций, предостережений, образцов и т.п., указывающих, как сделать что-то. Метод охватывает прежде всего средства, необходимые для достижения определенной цели, но может содержать также характеристики, касающиеся самой цели. Метод регламентирует некоторую сферу деятельности и является совокупностью предписаний. Вместе с тем метод обобщает и систематизирует опыт действий в этой сфере. Являясь итогом и выводом из предшествующей практики, он своеобразным образом описывает эту практику. Поэтому идея обоснованности метода неразрывно связана с обоснованностью знания наиболее важного требования, предъявляемого к теоретическому мышлению. Понятие «обоснование» - центральное в теории познания вообще и в методологии научного познания, в частности. В каждой конкретной научной дисциплине исторически скла- 115 |
Меню:
Стандартизация
Математика
Сапромат
Факторизация
Компьютерное моделирование
Обеспечение отказоустойчивости
Оптимизация доступа
Аномальный сдвиг
Экологические аспекты
Методические подходы
Возмущение ионосферы
основы
Инструментальное средство
Погрешность
Результаты
Изучение дефектов
Зависимость эндотелийзависимости
теплоперенос
Квантование
О дроблении
Экспериментальное изучение
Сравнительная оценка
пластинчатый теплообменник
экосистема
Моделирование
Многоэлектронные эффекты
Синтез
Распространение
Анализ видов
государство
Плотность состояний
Исследование
Квазитрехмерная модель
самшитовый биогеоценоз
временной ряд
вихревое поле
Эндотелийзависмый механизм
Теоретическое описание
коронирующий провод
построение модели
электрическое поле
формализм
Отклонения
Инновационное замещение
Динамика численности
сегрегация
среда обитания
специальный подход
инновационная деятельность
температура
Фоновая неоднородность
Цифровая обработка
Потенциалы
Связанность
|
|
|
||