Содержание

Детерминистический — это… Что такое Детерминистический?

Детерминистический
детерминисти́ческий
прил.
1.
2.

Свойственный детерминизму, характерный для него.

Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000.

.

Синонимы:
  • Детерминист
  • Детерминистский

Смотреть что такое «Детерминистический» в других словарях:

  • детерминистический — ДЕТЕРМИНИЗМ [дэтэ], а, м. Учение о закономерности и причинной обусловленности всех явлений природы и общества. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • детерминистический — прил. , кол во синонимов: 1 • детерминистский (1) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 …   Словарь синонимов

  • детерминистический — ая, ое. déterministe adj. Отн. к детерминизму, основанный на детерминизме. Детерминистическая философия. БАС 2. Лекс. БАС 1 1954: детермининисти/ческий …   Исторический словарь галлицизмов русского языка

  • детерминистический — детерминистический, детерминистическая, детерминистическое, детерминистические, детерминистического, детерминистической, детерминистического, детерминистических, детерминистическому, детерминистической, детерминистическому, детерминистическим,… …   Формы слов

  • детерминистический — детерминист ический …   Русский орфографический словарь

  • детерминистический — …   Орфографический словарь русского языка

  • детерминистический — см. Детерминизм …   Энциклопедический словарь

  • детерминистический — см. детерминизм; ая, ое. Основанный на детерминизме. Д ая философия. Д ие взгляды …   Словарь многих выражений

  • детерминистический — детермин/ист/ическ/ий …   Морфемно-орфографический словарь

  • детерминистический TDMA — Time Division Multiple Access многостанционный доступ с временным разделением каналов, метод, обеспечивающий различным абонентам доступ к цифровым сигналам в различных временных интервалах). Детерминистический метод TDMA компании iDirect… …   Справочник технического переводчика


Детерминизм — Гуманитарный портал

Детерминизм — это философское учение (см. Философия) о закономерной универсальной

взаимосвязи и взаимообусловленности явлений объективной действительности (см. Сущее, Мир). Детерминизм, как термин и обобщающее понятие, служит для обозначения класса философских концепций, утверждающих или признающих обусловленность, определяемость (детерминированность) всех существующих явлений наблюдаемого мира, включая и человека с его внутренним, субъективным, духовным миром, и некоторой первичной, субстанциальной реальностью (например, Богом — теологический детерминизм, природой — натуралистический детерминизм, или космосом — космологический детерминизм и другие). Однако чаще с понятием детерминизма связывают философское учение о естественной причинной обусловленности всех явлений объективного [материального] мира их универсальной, закономерной взаимосвязи и взаимозависимости.

Философский детерминизм, сформулированный ещё древнегреческими материалистами-атомистами, оформился в классической философии как вид логического определения понятия (см. Понятие), противостоящий генерализации (обобщению). В XVI–XVII веках понятие детерминизма начинает приобретать новый смысл — смысл обусловленности — и употребляется в этике для выражения позиции, противостоящей «свободе воли». В XVII веке в период выработки элементарных понятий механики происходит сближение понятия детерминизма и причинности, устанавливается тесная связь категории закономерности и причинности, закладываются основы механистического детерминизма. Успехи механики закрепляют представления об исключительно динамическом характере закономерностей, об универсальности причинной обусловленности.

Причинность становится формой выражения законов науки (см. Наука), содержанием детерминистской формы объяснения явлений. Полное и гармоническое слияние механической причинности и детерминизма происходит в концепции Пьер-Симона Лапласа. Центральной становится идея о том, что всякое состояние Вселенной есть следствие предыдущих и причина последующих её состояний. Сформированное им понятие причинно-следственных цепей, последующее отождествление этого понятия с понятием связи состояний и теоретико-механическим представлением о движении окончательно утверждают универсальный объяснительный статус лапласовского детерминизма. Одновременно с этим процессом в концепции лапласовского детерминизма наметился выход за рамки механистической методологии в силу немеханистического, но статистического, вероятностного характера закономерностей, которые исследовались Лапласом. Он обосновывал эвристическую ценность новых математических вероятностных методов, но в рамках доминирующих в то время механистических идеалов и норм научного исследования.

Философский детерминизм сыграл значительную роль в развитии науки Нового времени, и сам, в свою очередь, проделал сложную эволюцию в своём развитии под влиянием научных достижений и общественной практики. Длительное время детерминизм был частью общих материалистически-механистических представлений о мире и процессе его познания, сложившихся в естествознании XVII–XVIII веков и господствовавших в нём, по существу, до конца XIX века. В рамках этих представлений мир рассматривался как гигантский механизм, все действия которого строго однозначно детерминированы в своём появлении и изменении чисто материальными причинными взаимодействиями и в конечном счёте законами механики Ньютона. Ум, которому было бы доступно знание всех координат и скоростей существующих в мире тел и который был бы способен произвести соответствующие математические вычисления, мог бы точно предсказать будущую судьбу мира (и любого явления в нём), как, впрочем, определить и его прошлое состояние. В таком мире нет места не только какому-либо произволу или провидению, но и случаю, возможности, вероятности (концепция абсолютного или лапласовского детерминизма).

Но уже с середины XIX века стали возникать концепции (статистическая физика, теория естественного отбора в биологии и другие), которые выходили за рамки такого представления о мире.

Переход науки от изучения простых динамических систем к вероятностным, эволюционирующим природным и социальным объектам сопровождался кризисом концепции лапласовского детерминизма, обусловив тем самым изменение идеалов аналитического, поэлементного характера познания, расхождение принципа причинности и принципа детерминизма. С формированием статистического вероятностного детерминизма в учении Чарльза Дарвина о естественном отборе, утверждающем целесообразный характер развития живых систем в биологии, обнаружилась существенная ограниченность причинного типа объяснений в научном познании. Дальнейшее освоение наукой саморегулирующихся систем (кибернетических, экологических, социальных) обусловило формирование новых категорий — цель, самоорганизация, саморазвитие, прямые и обратные связи, отражение и других, а также соответствующих конкретно-научных форм и новых методологических регулятивов.
Соответственно менялся категориальный каркас естественнонаучных концепций, структура теоретических построений, идеалы и нормы научного исследования.

В XX веке создание детерминистских концепций приобрело характер неудержимого потока (квантовая механика в физике, генетика и синтетическая теория эволюции в биологии, теория информации, кибернетика, синергетика и другие), что поставило науку и философию науки перед необходимостью выработки принципиально новой картины мира. В этих научных теориях при описании и объяснении соответствующих природных явлений и явлений социального порядка всё более существенная роль стала отводиться понятиям неопределённости, случайности, возможности, вероятности, целесообразности. В изменении структуры познавательной деятельности стали участвовать новые категориальные детерминистские схемы.

Одну из первых классификаций форм детерминации предложил Марио Бунге. В ней, наряду с классической причинной детерминацией (или причинностью), выделяются также:

  1. Количественная самодетерминация последующего (состояния системы) предшествующим (состоянием).
  2. Механическая детерминация последующего предшествующим с прибавлением действующих причин и взаимных действий.
  3. Статистическая детерминация конечного результата объединённым действием независимых сущностей.
  4. Структурная (или холистская) детерминация частей целым.
  5. Телеологическая детерминация средств целями или задачами.
  6. Диалектическая детерминация или качественная самодетерминация всего процесса внутренней «борьбой» существенных противоположных сторон, или компонентов, системы.
  7. Взаимодействие, или детерминация следствия взаимным действием двух (или более) сущностей.

Современное философское и методологическое осмысление детерминизма раскрывает взаимосвязь философского и естественнонаучного статусов (аспектов) этих принципов. Философский детерминизм фиксирует разнообразные формы взаимосвязей и взаимоотношений явлений объективной реальности: генетические (причинно-следственные) и статистические, пространственные и временные, связи состояний и коррелятивные связи, функциональные и целевые зависимости и так далее. Все они выражаются через систему таких философских детерминистических категорий, как необходимость и случайность, возможность, действительность, закономерность, причинность и ряда других. В настоящее время концепция общего детерминизма в философии дополняется и углубляется такими идеями, как глобальный эволюционизм, принцип системной организованности и концепция уровней

бытия (см. Бытие). На этой основе по-новому ставятся и решаются такие традиционно сложные для детерминистского мировоззрения проблемы, как телеология живого или природа свободной, целе- и ценностно-ориентированной деятельности человека. Однако работа по созданию такой целостной теоретической концепции общего детерминизма ещё только начата и на сегодня намечены лишь самые приблизительные контуры её возможного содержания.

Наряду с этим, в современной философии традиционные презумпции детерминизма подвергаются радикальному переосмыслению в контексте парадигмы неодетерминизма (см. Неодетерминизм). В целом, современная ситуация может расцениваться как транзитивная с точки зрения осуществляющегося в ней перехода от линейных представлений о детерминационных отношениях — к нелинейным; данный переход обнаруживает себя как в естественнонаучной, так и в гуманитарной проекциях, —

синергетика (см. Синергетика) и постмодернизм являются наиболее последовательными выразителями этого перехода, соответственно, в сферах науки и философии.

Методологическая природа (см. Методология) принципа детерминизма проявляется в том, что он выступает не только как философское учение, но и конкретно-научный норматив описания и объяснения универсальной закономерной связи и обусловленности развития и функционирования определённым образом системно-организованных объектов в процессе их взаимодействия. Принципиальная историчность этого учения обусловлена необходимостью формирования новых естественнонаучных форм детерминизма при переходе науки к изучению объектов с новыми системно-структурными характеристиками.

В общественных науках детерминизм рассматривает вопросы о движущих силах и закономерностях общественного развития (см. Общество), о воздействии общества и отдельных его подсистем на формирование человеческих индивидов и их деятельность (см.  Деятельность). Центральным вопросом детерминизма здесь является вопрос о существовании и действии законов. Признание законов, по существу, означает возможность научного познания природы и общества, возможностей науки (в её «классическом» понимании), научно ориентированной адаптации человека к различным процессам (или управления ими). Отрицание законов стимулировало взгляд на природу и общество как на полностью неуправляемые и непредсказуемые процессы. Применительно к обществу такой взгляд часто возникал из попыток выявить специфику социальных процессов сравнительно с природными, подчеркнуть значение деятельности людей, индивидуального творчества для хода социальной истории. В таком смысле концепция детерминизма противостоит различным фаталистическим и провиденциалистским концепциям, связывающим процессы обусловливания, детерминирования явлений общества и существования человека с деятельностью разного рода эзотерических субстанций (судьбы, фатума, рока и тому подобных).

Сложность вопроса о социальных законах объясняется и тем, что в процессе становления обществознания доминировало стремление формировать представление о законах общества по образцу законов естественнонаучных. Такой подход порождал упрощённые, «механические» образы и схемы закономерных связей общественной жизни. Эта тенденция не преодолена полностью и до настоящего времени, хотя теперь упрощения общественных законов стимулируются не механикой, а преимущественно биологией. Особую методологическую трудность всегда представляла трактовка законов, выводимая из деятельности взаимообусловленных человеческих индивидов. Понимание общественных условий в качестве продуктов деятельности людей создаёт возможности для преодоления этой трудности.

В специальных науках детерминизм и детерминацию нередко понимают как синоним постоянной и строго однозначной связи. Именно в таком смысле говорят о «детерминированных процессах», «детерминированных механизмах», «детерминированных уравнениях» и так далее. Во всех этих случаях имеются в виду процессы, поддающиеся строго однозначному описанию и предсказанию. Наличие же в поведении систем, объектов и механизмов элементов вероятности, неопределённости квалифицируется в таком случае как отсутствие детерминизма, или индетерминизм. Индетерминизм полностью или частично отрицает универсальный характер принципа причинной обусловленности, то есть существование причинно-следственных связей, как и возможность их детерминистского объяснения. Так, в физике индетерминизм опирался на открытые квантовой механикой объективные непричинные типы взаимосвязей в микромире, в биологии он оформился в учении витализма.

В целом, как показывает научная практика, эффективность научного поиска связана с дальнейшим углублением философской и методологической оснащённости науки, а не с отказом от её фундаментальных принципов. Принцип детерминизма является одним из наиболее выраженных интенций научного познания, явно или косвенно участвующим в регуляции научного поиска. Фундаментальным идеалом детерминизма в естествознании является объяснение исследуемого предмета (в отличие от гуманитарного познания, ориентированного на такую когнитивную процедуру как понимание).

Детерминистический хаос • Джеймс Трефил, энциклопедия «Двести законов мироздания»

Принцип детерминизма — один из наиболее важных в современной науке. Он гласит: если мы знаем текущее состояние какой-либо системы в природе, мы можем применить наше знание законов природы для предсказания будущего поведения этой системы. Классическая ньютоновская «механическая» вселенная — в которой положение планет походило на движение стрелок многострелочных часов, а наше знание законов природы сводилось к пониманию устройства часового механизма — это наглядное представлением данной концепции.

В XX веке ученые пришли к пониманию того, что в природе имеются системы, полностью детерминистические в ньютоновском смысле, тем не менее их будущее с точки зрения практического применения не поддается расчетам. Появление быстродействующих электронных вычислительных машин в 1980-е годы привело к тому, что это явление, известное как детерминистический хаос, или теория хаоса, стало областью активных научных исследований. Лучшая аналогия детерминистического хаоса — так называемая «белая вода» горных потоков. Если вы бросите в эту воду горной реки два листика, один за другим, то ниже по течению они, вероятнее всего, окажутся далеко друг от друга. В системе, подобной этой, небольшое различие в начальных условиях (положение листиков) может привести к большому расхождению на выходе.

Большинство систем в природе не такие. Например, если вы уроните шар с высоты 5 метров и измерите его скорость при ударе о землю, а затем уроните этот же шар с высоты 5,0001 метра, то значения его скорости при ударе будут не очень отличаться. В системах, подобных этой, небольшие изменения начальных условий приводят к небольшим изменениям на выходе. Большинство известных нам систем в природе именно такого типа.

Но даже для таких простых систем, как классические ньютоновские бильярдные шары, иногда сложно делать предсказания об их состоянии в будущем. К примеру, стандартная задача для студентов-дипломников по физике — показать, что даже случай с бильярдным шаром, отскакивающим от бортов на совершенно ровном столе, в итоге растворяется в неопределенности вследствие неточностей в измерении угла, под которым шар приближается к борту в самом начале.

Однако система горного потока иная, и открытие детерминистического хаоса — хорошая иллюстрация того, каким образом работают подобные системы. По современным стандартам, первые электронные вычислительные машины были очень медленными и имели очень маленькую память. В 1960-е годы Эдвард Лоренц (Edward Lorenz, р. 1917) и его коллеги в Массачусетском технологическом институте испытывали компьютерные модели климата Земли. Их компьютеры часто приходили к некоторому промежуточному состоянию в вычислениях, выводили эти промежуточные результаты на бумажную ленту в течение всей ночи и заканчивали вычисления на следующий день. Они стали замечать, что вычисления, выполнявшиеся непрерывно от начала до конца, приводили к результатам, которые значительно отличались от результатов прерывавшихся вычислений. Они обнаружили, что это расхождение происходит из-за того, что компьютер округлял числа в промежуточных результатах. Например, для записи на ленту он выдал бы число 0,506, а если бы продолжал работать, то 0,506127. Это различие было достаточным для того, чтобы привести в итоге к совершенно различным прогнозам будущих состояний климата. Теперь мы знаем о существовании систем, которые гораздо чувствительнее к начальным условиям и в которых различие в восьмом знаке после запятой оказывает значительное влияние на конечный результат. (В технических терминах хаотическая система определяется как система, в которой выход экспоненциально зависит от изменений на входе.)

Дело в том, что когда мы говорим об «определении» начального состояния, мы фактически говорим об измерении. Каждое измерение в реальном мире содержит ошибку — некоторую неточность в фактической величине. Например, если вы измеряете длину стола линейкой, на которой наименьшее деление — миллиметр, то в вашем определении неизбежно будет присутствовать ошибка в долю миллиметра. Аналогично, если в приведенном выше примере вы хотите определить положение листика в горном потоке, вы можете измерить расстояние между листиком и точкой на берегу. Всегда будет присутствовать небольшая погрешность в этом измерении, зависящая от точности используемого измерительного устройства. Если система хаотическая, вы можете много раз класть тот же самый листик, как вам кажется, на то же самое место и получать при этом различные результаты, поскольку вы никогда не сможете точно положить его на одно и то же место дважды.

Таким образом, для хаотических систем теоретически возможно предсказать будущий исход, но только в тех случаях, когда начальное состояние можно определить с абсолютной точностью. Поскольку такой точности достичь невозможно, эти системы для всех практических применений непредсказуемы. При этом важно понимать, что существование детерминистического хаоса не нарушает принципа детерминизма. Оно просто говорит, что при определенных обстоятельствах вы не сможете осуществить те виды измерений, которые вам нужны для определения текущего состояния системы с достаточной точностью в целях предсказания ее будущих состояний.

Иными словами, в хаотических системах имеется некоторое расхождение между детерминизмом (нашим пониманием законов, управляющих системой) и предсказанием (нашей способностью утверждать, что система будет делать). Это не значит, что такого расхождения не существовало в ньютоновской физике — мы видели, что оно есть. Это значит только, что до недавнего времени люди не уделяли ему должного внимания: вероятно, они понимали, что решение проблемы предсказания — это вопрос времени. Теория хаоса научила нас, что расхождение не только реально — оно существует постоянно. Теперь мы понимаем, что система может быть детерминистической и предсказуемой теоретически, в то же время оставаясь непредсказуемой на практике.

Не так давно некоторые ученые попытались применить теорию хаоса в других областях, включая такие, как расчеты орбит планет Солнечной системы на очень долгие промежутки времени и фондовая биржа. Некоторое время назад группа физиков покинула свои лаборатории, чтобы воспользоваться теорией хаоса для продажи советов относительно ценных бумаг, однако я еще не видел ни одного из них на «Мерседесе». По всей видимости, много работы еще предстоит сделать, чтобы воплотить теорию в практику.

Синхронизация состояния содержимого | Microsoft Docs

  • Чтение занимает 2 мин

В этой статье

Область применения: Outlook 2013 | Outlook 2016

В этом разделе описывается, что происходит во время синхронизации состояния содержимого машины состояния репликации.

Краткие сведения

Примечание

Машина состояния репликации — это детерминистический автомат состояния. Клиент, отправляющийся из одного состояния в другое, должен в конечном итоге вернуться в первое из последнего.

Описание

Это состояние инициирует один из двух процессов репликации: загрузку содержимого указанных папок в локальном магазине или полную синхронизацию. В полной синхронизации для каждой из указанных папок сначала загружается содержимое, а затем загружается. В зависимости от ulFlags, задающихся в соответствующей структуре SYNC в предыдущем состоянии синхронизации, Outlook инициализирует [выход] членов в структуре SYNCCONT для предоставления сведений о содержимом.

Через ту же структуру SYNCCONT клиент получает количество папок, которые должны быть загружены или загружены. Клиент будет проходить цикл через каждую из этих папок, перемещая локальный магазин в состояние таблицы загрузки для загрузки папки или перемещая локальный магазин в состояние таблицы загрузки для загрузки папки.

Кроме того, клиент получает ID-записи для папок, требующих репликации.

Когда это состояние заканчивается, Outlook очищает внутреннюю информацию. Локальный магазин возвращается в состояние синхронизации.

См. также

Сведения об API репликации

��������� MAPI

Сведения о конечном автомате репликации

SYNCSTATE

Upload Состояние папок | Microsoft Docs

  • Чтение занимает 2 мин

В этой статье

Область применения: Outlook 2013 | Outlook 2016

В этом разделе описывается, что происходит во время состояния папки отправки на компьютере состояния репликации.

Краткие сведения

Идентификатор состояния:
LR_SYNC_UPLOAD_FOLDER
Связанная структура данных:
UPFLD
Из этого состояния:
Upload иерархии
Для этого состояния:
Upload иерархии

Примечание

Машина состояния репликации — это детерминистический автомат состояния. Клиент, отправляющийся из одного состояния в другое, должен в конечном итоге вернуться в первое из последнего.

Описание

Это состояние инициирует загрузку папки в иерархии, указанной в предыдущем состоянии иерархии отправки. В этом состоянии Outlook объект папки (если он не удален) и флаги, указывающие состояние папки (новая, перемещенная, измененная или удаленная) в составе соответствующей структуры данных UPFLD. Затем клиент загружает эти сведения на сервер.

Если загрузка будет успешной, клиент задает ulFlags в UPFLD для UPF_OK. Outlook затем очищает внутреннюю информацию о запросе на отправку папки.

После окончания загрузки папки локальный магазин возвращается в состояние иерархии отправки. На основе структуры UPHIER, соответствующей предыдущему расположению иерархии загрузки, Outlook определяет, следует ли приступить к загрузке следующей папки и подготовиться к следующему состоянии папки отправки.

Примечание

Если клиенту требуется загрузить только одну папку, клиент может инициировать репликацию с помощью состояния синхронизации без ввода состояния иерархии отправки. Клиент задает определенные члены SYNCulFlags для UPS_UPLOAD_ONLY и UPS_ONE_FOLDER и feid в ID папки , чтобы сообщить Outlook, что будет загружена только одна папка.

См. также

Сведения об API репликации

��������� MAPI

Сведения о конечном автомате репликации

SYNCSTATE

МЕТОД ОЦЕНКИ РИСКА ДЕТЕРМИНИСТСКИЙ (DETERMINISTICAL RISK ASSESMENT METHOD) | СТРАХОВАНИЕ СЕГОДНЯ

   Недавно искали: seizure, breach, addendum, тариф, misappropriation, sub, adjuster, commodity, reimbursement, interest in property, устав, уставной, reimburse, warranty, inspection, retention, gross claim
22104 страховых терминов из 17 источников.








МЕТОД ОЦЕНКИ РИСКА ДЕТЕРМИНИСТСКИЙ

DETERMINISTICAL RISK ASSESMENT METHOD

— метод оценки риска, предусматривающий анализ последовательности этапов развития аварий, начиная от исходного события через последовательность предполагаемых стадий отказов, деформаций и разрушения компонентов до установившегося конечного состояния системы. Ход аварийного процесса изучается и предсказывается с помощью математического моделирования, построения имитационных моделей и проведения сложных расчетов. Детерминист­ский подход обеспечивает наглядность и психологическую приемлемость, т.к. дает возможность выявить основные факторы, определяющие ход процесса. В ядерной энергетике этот подход долгое время являлся основным при определении степени безопасности реакторов. Недостатки метода: существует потенциальная возможность не учесть какие-либо редко реализующиеся, но важные цепочки событий при развитии аварии; построение достаточно адекватных математических моделей является трудной задачей и требует большого числа исходных данных; для тестирования расчётных программ требуется проведение сложных и дорогостоящих экспериментальных исследований.

ДЕТЕРМИНИЗМ • Большая российская энциклопедия

ДЕТЕРМИНИ́ЗМ, уче­ние об оп­ре­де­ляе­мости од­них со­бы­тий или со­стоя­ний дру­ги­ми, в бо­лее об­щем ви­де – о взаи­мо­свя­зи и взаи­мо­обу­слов­лен­но­сти всех яв­ле­ний и про­цес­сов ре­аль­но­сти. Про­ти­во­по­лож­ная по­зи­ция, от­ри­цаю­щая Д., по­лу­чи­ла назв. ин­де­тер­ми­низ­ма. Про­цес­су­аль­ная сто­ро­на Д. вы­ра­жа­ет­ся по­ня­ти­ем «де­тер­ми­на­ция», при этом кау­заль­ная (при­чин­ная – см. При­чин­ность) де­тер­ми­на­ция рас­смат­ри­ва­ет­ся как ча­ст­ный слу­чай де­тер­ми­ни­ро­ван­но­сти, а имен­но как оп­ре­де­ляе­мость со­бы­тий их при­чи­на­ми и след­ст­вия­ми.

Вре­мя де­тер­ми­на­ции и вре­мя на­сту­п­ле­ния со­бы­тия мо­гут сов­па­дать (од­но­вре­мен­ная де­тер­ми­на­ция) или раз­ли­чать­ся. Слу­чай, ко­гда вре­мя де­тер­ми­на­ции пред­ше­ст­ву­ет вре­ме­ни на­сту­п­ле­ния со­бы­тия, на­зы­ва­ет­ся пред­де­тер­ми­на­ци­ей. Ес­ли мо­мент де­тер­ми­на­ции осу­ще­ст­в­ля­ет­ся позд­нее мо­мен­та, в ко­то­ром про­ис­хо­дит де­тер­ми­ни­ро­ван­ное со­бы­тие, го­во­рят о по­стде­тер­ми­на­ции (те­лео­ло­ги­че­ская, или це­ле­вая, де­тер­ми­на­ция – см. Те­лео­ло­гия). Час­то де­тер­ми­ни­ро­ван­ность не­яв­но ото­жде­ст­в­ля­ет­ся с пред­де­тер­ми­на­ци­ей. Д. мо­жет по­лу­чать он­то­ло­гич. ис­тол­ко­ва­ние (тео­ло­гич., фи­лос., ес­те­ст­вен­но-на­уч., со­ци­аль­ный Д.), рав­но как и эпи­сте­мо­ло­гич. ин­тер­пре­та­цию (ут­вер­жде­ния о разл. воз­мож­ных опи­са­ни­ях дей­ст­ви­тель­но­сти).

Ха­рак­тер­ный для мо­но­теи­стич. ре­ли­гий тео­ло­гич. Д., ис­хо­дя­щий из то­го, что всё су­ще­ст­вую­щее и про­ис­хо­дя­щее в ми­ре оп­ре­де­ля­ет­ся в ко­неч­ном счё­те во­лей все­мо­гу­ще­го Бо­га, вы­звал ост­рые дис­кус­сии о со­от­но­ше­нии Бо­же­ст­вен­но­го пре­до­пре­де­ле­ния и сво­бо­ды во­ли че­ло­ве­ка (по­ле­ми­ка ме­ж­ду Ав­гу­сти­ном и Пе­ла­ги­ем в хри­сти­ан­ст­ве, ме­ж­ду джа­ба­ри­та­ми и ка­да­ри­та­ми в ис­ла­ме и т. п.).

Разл. вер­сии фи­лос. Д., раз­ра­бо­тан­ные уже в Древ­ней Гре­ции, по­лу­чи­ли даль­ней­шее раз­ви­тие в Но­вое вре­мя. Ме­ха­ни­стич. Д., вос­хо­дя­щий к кон­цеп­ци­ям ан­тич­но­го ато­миз­ма (Де­мок­рит, Эпи­кур), за­нял до­ми­ни­рую­щее по­ло­же­ние в ес­те­ст­вен­но-на­уч. воз­зре­ни­ях 17–18 вв. Сло­жив­шее­ся на ос­но­ве соз­дан­ной И. Нью­то­ном клас­сич. ме­ха­ни­ки пред­став­ле­ние о ми­ре как о ги­гант­ской ма­ши­не, где все про­цес­сы со­вер­ша­ют­ся с не­пре­лож­ной за­ко­но­мер­но­стью, ис­клю­чаю­щей к.-л. слу­чай­ность, по­лу­чи­ло за­кон­чен­ное вы­ра­же­ние в зна­ме­ни­той фор­му­ле П. Ла­п­ла­са: «Ум, ко­то­ро­му бы­ли бы из­вест­ны для к.-л. дан­но­го мо­мен­та все си­лы, оду­шев­ляю­щие при­ро­ду, и от­но­си­тель­ное по­ло­же­ние всех её со­став­ных час­тей, ес­ли бы вдо­ба­вок ока­зал­ся дос­та­точ­но об­шир­ным, что­бы под­чи­нить эти дан­ные ана­ли­зу, об­нял бы в од­ной фор­му­ле дви­же­ния ве­ли­чай­ших тел все­лен­ной на­рав­не с дви­же­ния­ми лег­чай­ших ато­мов: не ос­та­лось бы ни­че­го, что бы­ло бы для не­го не­дос­то­вер­но, и бу­ду­щее, так же как и про­шед­шее, пред­ста­ло бы пе­ред его взо­ром» (Ла­п­лас П. С. Опыт фи­ло­со­фии тео­рии ве­ро­ят­но­стей. М., 1908. Гл. 1. С. 9).

Прин­ци­пы это­го ра­ди­каль­но­го Д. бы­ли рас­про­стра­не­ны во франц. ма­те­риа­лиз­ме 18 в. на по­ни­ма­ние че­ло­ве­ка (Ж. О. де Ла­мет­ри) и об­ще­ст­ва (П. А. Голь­бах). Воз­ник­шая в свя­зи с та­кой кон­цеп­ци­ей про­бле­ма сво­бо­ды и от­вет­ст­вен­но­сти че­ло­ве­ка в его дей­ст­ви­ях ре­ша­лась в нем. идеа­лиз­ме с по­мо­щью по­ня­тия внутр. де­тер­ми­на­ции. Так, мо­на­ды Г. В. Лейб­ни­ца, не под­вер­жен­ные к.-л. внеш­ним влия­ни­ям (у них нет «окон»), дей­ст­ву­ют со­глас­но внут­рен­не при­су­щим им за­ко­нам, так что че­ло­ве­че­ская во­ля за­ви­сит лишь от се­бя са­мой. Со­глас­но И. Кан­ту, сво­бо­да иден­тич­на с са­мо­де­тер­ми­на­ци­ей че­ло­ве­ка по­сред­ст­вом мо­раль­но­го за­ко­на как ко­неч­ной це­ли.

В от­ли­чие от «жё­ст­ко­го» ла­п­ла­сов­ско­го Д., ве­ро­ят­но­ст­ный Д. воз­ник в 19 в. в свя­зи с фор­ми­ро­ва­ни­ем тер­мо­ди­на­ми­ки и ста­ти­стич. фи­зи­ки: ус­той­чи­вость ста­ти­стич. сис­тем, вы­ра­жаю­щая­ся с по­мо­щью по­ня­тия ве­ро­ят­но­ст­но­го рас­пре­де­ле­ния, со­че­та­ет­ся с до­пу­ще­ни­ем слу­чай­но­сти в по­ве­де­нии их отд. эле­мен­тов. Во­прос о со­от­но­ше­нии Д. и ин­де­тер­ми­низ­ма стал пред­ме­том ост­рых дис­кус­сий в кван­то­вой ме­ха­ни­ке, обу­слов­лен­ных не­воз­мож­но­стью ис­чер­пы­ваю­ще­го опи­са­ния ис­ход­ных па­ра­мет­ров в мик­ро­фи­зич. сис­те­мах (не­оп­ре­де­лён­но­стей со­от­но­ше­ние В. Гей­зен­бер­га и др.).

Во 2-й пол. 20 в., осо­бен­но в свя­зи с раз­ви­ти­ем си­нер­ге­ти­ки, на пер­вый план вы­шла про­бле­ма са­мо­де­тер­ми­на­ции, ха­рак­те­ри­зую­щая по­ве­де­ние слож­ных сис­тем. Мо­де­ли жё­ст­кой де­тер­ми­на­ции и ве­ро­ят­но­ст­ные мо­де­ли рас­смат­ри­ва­лись как два пре­дель­ных ви­да ба­зо­вых мо­де­лей, ана­ли­зи­рую­щие со­от­вет­ст­вен­но внеш­ние или внут­рен­ние де­тер­ми­нан­ты (ср. «вне­кау­заль­ные» и «сверх­кау­заль­ные» де­тер­ми­нан­ты Н. Гарт­ма­на). Мо­де­ли са­мо­де­тер­ми­на­ции вы­сту­па­ли как свое­об­раз­ный син­тез этих двух клас­сов ба­зо­вых мо­де­лей.

Детерминизм в социальных науках

при­сут­ст­ву­ет в тео­ри­ях, ко­то­рые с боль­шей или мень­шей «жё­ст­ко­стью» опи­ра­ют­ся на прин­цип кау­заль­но­сти в объ­яс­не­нии со­ци­аль­ных про­цес­сов и яв­ле­ний. С 19 в. су­ще­ст­ву­ет мно­же­ст­во вер­сий Д., от­ли­чаю­щих­ся вы­бо­ром то­го или ино­го до­ми­ни­рую­ще­го фак­то­ра, с не­об­хо­ди­мо­стью оп­ре­де­ляю­ще­го раз­ви­тие со­циу­ма. Все вер­сии Д. мож­но под­раз­де­лить на две груп­пы, вы­би­раю­щие в ка­че­ст­ве дос­та­точ­но­го для объ­яс­не­ния со­ци­аль­но­го раз­ви­тия ли­бо внеш­ние по от­но­ше­нию к об­ще­ст­ву про­цес­сы и яв­ле­ния, ли­бо внут­рен­ние, соб­ст­вен­но со­ци­аль­ные (объ­яс­не­ние об­ще­ст­ва из не­го са­мо­го). В этом смыс­ле, ес­ли при­ни­мать до­ми­ни­рую­щую сфе­ру в дан­ной объ­яс­ни­тель­ной схе­ме за один фак­тор, обе груп­пы Д. мож­но счи­тать од­но­фак­тор­ны­ми. Они ори­ен­ти­ру­ют­ся на мо­де­ли объ­яс­не­ния, при­ня­тые в ес­те­ст­вен­ных нау­ках, при­зна­ют «жё­ст­кую» обу­слов­лен­ность со­ци­аль­ных про­цес­сов, а про­яв­ле­ния слу­чай­но­сти и сво­бо­ды во­ли в об­ще­ст­ве от­но­сят на счёт ещё не по­знан­ных объ­ек­тив­ных за­ко­нов, ко­то­рые смо­гут точ­но вы­явить при­чи­ны и след­ст­вия всех яв­ле­ний.

Д. в рам­ках пер­вой груп­пы был ре­дук­цио­ни­ст­ским, т. е. сво­дил объ­яс­не­ние слож­ных со­ци­аль­ных яв­ле­ний к бо­лее про­стым яв­ле­ни­ям дру­го­го клас­са. Так, «био­ло­гич. Д.», сво­див­ший со­ци­аль­ное к при­род­но­му, рас­смат­ри­вал об­ще­ст­во по ана­ло­гии с жи­вым ор­га­низ­мом, а его раз­ви­тие – по за­ко­нам при­род­ной эво­лю­ции (см. Дар­ви­низм со­ци­аль­ный). «Гео­гра­фич. Д.» аб­со­лю­ти­зи­ро­вал влия­ние при­род­ной сре­ды на сте­пень эко­но­мич. и по­ли­тич. раз­ви­то­сти стра­ны, осо­бен­но­сти ха­рак­те­ра и мен­та­ли­те­та её на­се­ле­ния (см. Гео­гра­фи­че­ское на­прав­ле­ние в со­ци­аль­ной мыс­ли). «Де­мо­гра­фич. Д.», по­пу­ляр­ный в эт­но­гра­фич. и ан­тро­по­ло­гич. ис­сле­до­ва­ни­ях, гл. де­тер­ми­нан­той со­ци­аль­ной стра­ти­фи­ка­ции и эко­но­мич. рос­та при­зна­вал рост на­се­ле­ния, оп­ре­де­ляв­ший в ко­неч­ном ито­ге по­ли­ти­ку в сфе­ре об­ра­зо­ва­ния, вос­пи­та­ния, идео­ло­гии. «Пси­хо­ло­гич. Д.» при­зна­вал пер­вич­ность пси­хич. яв­ле­ний и объ­яс­нял со­ци­аль­ное по­ве­де­ние че­рез фак­то­ры ин­ди­ви­ду­аль­ной или кол­лек­тив­ной пси­хи­ки (З. Фрейд, Г. Тард). «По­ве­ден­че­ский Д.» был раз­ра­бо­тан в рам­ках би­хе­вио­риз­ма.

Тео­рии Д. вто­рой груп­пы ис­хо­ди­ли из ка­че­ст­вен­но­го свое­об­ра­зия со­циу­ма и не­сво­ди­мо­сти его объ­яс­не­ния к бо­лее про­стым уров­ням и внеш­ним фак­то­рам. «Куль­тур­ный Д.», раз­ра­бо­тан­ный в куль­тур­ной ан­тро­по­ло­гии (М. Мид), всё мно­го­об­ра­зие фе­но­ме­нов куль­ту­ры вы­во­дил из са­мой куль­ту­ры: куль­тур­ная сре­да, в ко­то­рой со­циа­ли­зи­ро­ван ин­ди­вид, пре­до­пре­де­ля­ет не толь­ко его мыс­ли, дей­ст­вия и лич­но­ст­ные ка­че­ст­ва, но и со­ци­аль­ные ин­сти­ту­ты, и нор­мы. «Тех­но­ло­гич. Д.» объ­яс­нял всю ис­то­рию че­ло­ве­че­ст­ва по­сле­до­ва­тель­ной сме­ной соз­дан­ных об­ще­ст­вом тех­но­ло­гий – от руч­ных ору­дий тру­да древ­но­сти до ав­то­ма­ти­зир. ма­шин­но­го тру­да на элек­три­че­ской (атом­ной) тя­ге, ин­фор­мац. тех­но­ло­гий и спут­ни­ко­вой свя­зи (амер. учё­ные Т. Веб­лен, В. Фер­кисс, Л. Мам­форд, А. Тоф­лер, З. Бже­зин­ский, Г. Кан). Ва­ри­ан­том тех­но­ло­гич. Д. ста­ла кон­цеп­ция «ре­во­лю­ции управ­ляю­щих» (Дж. Бёрн­хем, А. Берл), объ­яв­ляв­шая ре­шаю­щим фак­то­ром со­ци­аль­но­го про­грес­са сфе­ру уп­рав­ле­ния. Тео­рия куль­тур­но­го от­ста­ва­ния У. Ф. Ог­бор­на ут­вер­жда­ла, что тех­ни­ка раз­ви­ва­ет­ся опе­ре­жаю­щи­ми куль­ту­ру тем­па­ми. В сер. 20 в. ши­ро­кой из­вест­но­стью поль­зо­ва­лась ещё од­на вер­сия тех­но­ло­гич. Д. – ме­диа-Д. (Г. М. Мак-­Лю­эн), со­глас­но ко­то­ро­му об­ще­ст­во соз­да­ёт­ся сред­ст­ва­ми ин­фор­ма­ции. К этой же груп­пе кон­цеп­ций от­но­сит­ся «эко­но­мич. Д.», ко­то­рый обу­слов­ли­вал со­ци­аль­ное раз­ви­тие и струк­ту­ру об­ще­ст­ва раз­ви­то­стью эко­но­мич. сфе­ры (средств про­из-ва).

К эко­но­мич. де­тер­ми­ни­стам час­то от­но­сят К. Мар­кса, од­на­ко это оп­ре­де­ле­ние ско­рее от­но­сит­ся к его ин­тер­пре­та­то­рам, чем к не­му: он да­ле­ко не все­гда счи­тал из­ме­не­ния в эко­но­мич. сфе­ре дос­та­точ­ным ос­но­ва­ни­ем для из­ме­не­ний в ду­хов­но-идео­ло­гич. сфе­ре, не­ко­то­рые объ­яс­не­ния но­си­ли у не­го функ­цио­наль­ный, а не при­чин­ный ха­рак­тер. Со­ци­аль­ная де­тер­ми­на­ция у Э. Дюрк­гей­ма рас­кры­ва­ет­ся че­рез мно­же­ст­вен­ные со­ци­аль­ные взаи­мо­свя­зи, а не че­рез вы­деле­ние отд. яв­ле­ния, оп­ре­де­ляю­ще­го фак­то­ра.

В 20 в. од­но­фак­тор­ный Д. те­ря­ет своё зна­че­ние в со­ци­аль­ных нау­ках (за ис­клю­че­ни­ем тех­но­ло­ги­че­ско­го, ко­то­рый скры­то или яв­но при­сут­ст­ву­ет в совр. тео­ри­ях раз­ви­тия). Прин­ци­пы мно­го­фак­тор­но­го со­ци­аль­но­го Д. при­ме­ня­ют­ся в кон­тек­сте сис­тем­но­го ана­ли­за, учи­ты­ваю­ще­го мно­го­об­раз­ные свя­зи и от­но­ше­ния со­циу­ма как це­ло­ст­ной сис­те­мы. Обо­зна­чи­лось раз­ли­че­ние струк­тур­но­го (при­чин­ные свя­зи эле­мен­тов струк­ту­ры) и субъ­ект­но-дей­ст­вен­но­го Д. (учёт разл. аген­тов дей­ст­вия), ана­ли­зи­ру­ют­ся не толь­ко при­чин­ный, но и сто­хас­ти­че­ский, и изо­ста­ти­че­ский ас­пек­ты. Так, со­глас­но функ­цио­наль­ной вер­сии Б. К. Ма­ли­нов­ско­го и А. Р. Рэдк­лифф-­Брау­на, об­ще­ст­во есть еди­ное це­лое, в ко­то­ром ка­ж­дый эле­мент вы­пол­ня­ет оп­ре­де­лён­ную функ­цию, под­дер­жи­ваю­щую ус­той­чи­вое су­ще­ст­во­ва­ние со­ци­аль­но­го це­ло­го.

Во 2-й пол. 20 в. за­мет­на тен­ден­ция от­хо­да от ка­те­го­рии со­ци­аль­но­го Д. в со­ци­аль­ных нау­ках. Тем не ме­нее есть при­ме­ры ис­поль­зо­ва­ния прин­ци­па де­тер­ми­на­ции в не­ко­то­рых тео­ри­ях в со­цио­ло­гии зна­ния (Д. Блур) или в ра­ди­каль­ных фе­ми­ни­ст­ских тео­ри­ях (К. Мил­летт). В со­цио­ло­гич. тео­ри­ях сред­не­го уров­ня не­об­хо­ди­мость учё­та «дос­та­точ­ных» для объ­яс­не­ния фак­то­ров при­ве­ла к раз­ра­бот­ке ана­ли­тич. кау­заль­ной мо­де­ли «со­ци­аль­но­го ме­ха­низ­ма», вклю­чаю­щей лишь су­ще­ст­вен­ные для объ­яс­не­ния эле­мен­ты (амер. учё­ные М. Гран­но­вет­тер, Дж. С. Ко­ул­мен, П. Хед­ст­рем). Что ка­са­ет­ся эм­пи­рич. ис­сле­до­ва­ний, то упо­ря­до­че­ние и объ­яс­не­ние по­лу­чен­ных дан­ных осу­ще­ст­в­ля­ет­ся, как пра­ви­ло, с по­мо­щью вве­де­ния сис­те­мы де­тер­ми­нант. Так, напр., из­ме­не­ния не­ко­то­рых ве­ли­чин, при­ня­тых за не­за­ви­си­мые пе­ре­мен­ные (пол, воз­раст), вле­кут за со­бой из­ме­не­ния дру­гих (за­ви­си­мых) пе­ре­мен­ных ве­ли­чин (элек­то­раль­ные пред­поч­те­ния, цен­но­ст­ные ори­ен­та­ции). Ана­лиз взаи­мо­свя­зи пе­ре­мен­ных осу­ще­ст­в­ля­ет­ся с по­мо­щью ста­ти­стич. ма­те­ма­тич. ме­то­дов.

Совр. по­ни­ма­ние со­ци­аль­но­го Д. опи­ра­ет­ся на тео­рию ве­ро­ят­но­сти (ре­гу­ляр­ность слу­чай­ных со­бы­тий до­ка­зы­ва­ет­ся на боль­шом ко­ли­че­ст­ве слу­ча­ев) и на идеи си­нер­ге­ти­ки. Со­ци­аль­ный Д. ха­рак­те­ри­зу­ет­ся вза­им­ной за­ме­няе­мо­стью мес­та субъ­ек­та и объ­ек­та в це­поч­ке их свя­зей, т. к. оба яв­ля­ют­ся дей­ст­вую­щи­ми аген­та­ми со свои­ми на­ме­ре­ния­ми и ин­те­ре­са­ми; по-раз­но­му про­яв­ля­ет­ся в той или иной сфе­ре дея­тель­но­сти че­ло­ве­ка, в раз­ных со­ци­аль­ных струк­ту­рах, за­ви­сит от ис­то­рич. кон­тек­ста.

Детерминизм в психологии

Про­бле­ма взаи­мо­обу­слов­лен­но­сти соз­на­тель­но-­во­ле­во­го и те­лес­но­го, «ес­те­ст­вен­но­го» (по­ни­мае­мо­го в ду­хе «ме­ха­нистич. Д.»), в по­ве­де­нии че­ло­ве­ка ста­ла в 17–18 вв. од­ним из центр. во­про­сов пси­хо­ло­гии и фи­лос. ан­тро­по­ло­гии (см. Пси­хо­фи­зи­че­ская про­бле­ма). Ас­со­циа­тив­ная пси­хо­ло­гия, ори­ен­ти­ро­вав­шая­ся на стро­гий ме­ха­ни­стич. Д., стре­ми­лась вы­вес­ти все за­ко­ны ду­шев­ной жиз­ни из свя­зей (ас­со­циа­ций) про­стей­ших эле­мен­тов – ощу­ще­ний или пред­став­ле­ний («мен­таль­ная ме­ха­ни­ка» Дж. Мил­ля). В даль­ней­шем этот ме­ха­ни­стич. Д., гос­под­ство­вав­ший в экс­пе­рим. пси­хо­ло­гии, ино­гда до­пол­нял­ся пред­став­ле­ния­ми о выс­ших, не­под­вла­ст­ных «ес­те­ст­вен­ным за­ко­нам» пси­хич. про­цес­сах (ап­пер­цеп­ция, лич­но­ст­ный вы­бор, во­ля и т. п.). В 19 в. пси­хо­ло­гия за­им­ст­во­ва­ла из био­ло­гии ряд прин­ци­пов, по­слу­жив­ших объ­яс­не­ни­ем де­тер­ми­на­ции пси­хи­ч. явлений (пред­став­ле­ния об ин­стинк­тах и реф­лек­сах, адап­та­ции к сре­де, го­мео­ста­зе и т. п.). В кон. 19–20 вв. по­лу­чил раз­ви­тие «функ­цио­наль­ный Д.» (объ­яс­не­ние пси­хич. фе­но­ме­на, ис­хо­дя из его функ­ции, адап­тив­ной ро­ли и т. п.) и «сис­тем­ный Д.» (ис­тол­ко­ва­ние пси­хич. фе­но­ме­нов с точ­ки зре­ния их мес­та и ро­ли в це­ло­ст­ной сис­те­ме). Экс­пе­рим. пси­хо­ло­гии при­шлось ог­ра­ни­чить­ся ста­ти­стич., или ве­ро­ят­но­ст­ным, Д. в про­гно­зи­ро­ва­нии по­ве­де­ния кон­крет­но­го ин­ди­ви­да. Во 2-й пол. 20 в. в пси­хо­ло­гии ши­ро­кое рас­про­стра­не­ние по­лу­чил «био­ло­гич. Д.», объ­яс­няю­щий фе­но­ме­ны пси­хи­ки и по­ве­де­ния пу­тём от­сыл­ки к их моз­го­вым, фи­зио­ло­гич. или ге­не­тич. кор­ре­ля­там, а так­же «лин­гвис­тич. Д.», рас­смат­ри­ваю­щий осо­бен­но­сти мыш­ле­ния и вос­при­ятия в раз­ных куль­ту­рах как обу­слов­лен­ные язы­ко­вы­ми раз­ли­чия­ми (см. Лин­гвис­ти­че­ской от­но­си­тель­но­сти ги­по­те­за).

Од­ной из цен­траль­ных в 20 в. ста­ла про­бле­ма внеш­них и внут­рен­них де­тер­ми­нант че­ло­ве­че­ской ак­тив­но­сти: кон­цеп­ци­ям, при­знаю­щим лишь внеш­ний Д. и трак­тую­щим по­ве­де­ние че­ло­ве­ка как цепь ре­ак­ций на внеш­ние сти­му­лы (би­хе­вио­ризм), про­ти­во­сто­ят кон­цеп­ции, со­сре­до­то­чив­шие­ся на внутр. де­тер­ми­нан­тах че­ло­ве­че­ской ак­тив­но­сти, та­ких как мо­тив, смысл, цель (тео­рия дея­тель­но­сти, гу­ма­ни­сти­че­ская пси­хо­ло­гия), а так­же на «по­гра­нич­ной» ме­ж­ду внеш­ним и внут­рен­ним об­лас­ти бес­соз­на­тель­но­го как осн. де­тер­ми­нан­ты че­ло­ве­че­ско­го по­ве­де­ния (глу­бин­ная пси­хо­ло­гия). В совр. пред­став­ле­ни­ях о де­тер­ми­нан­тах че­ло­ве­че­ско­го по­ве­де­ния центр. ме­сто за­ни­ма­ет про­бле­ма взаи­мо­дей­ст­вия фак­то­ров на­след­ст­вен­но­сти («ге­не­тич. Д.») и сре­ды («куль­тур­ный Д.»), важ­ней­шим эле­мен­том ко­то­рой вы­сту­па­ет об­ще­ние и пе­ре­да­ча с его по­мо­щью куль­тур­но­го опы­та (куль­тур­но-ис­то­ри­че­ская пси­хо­ло­гия). В пси­хо­те­ра­пев­тич. прак­ти­ке, на­ря­ду с пер­во­на­чаль­но до­ми­ни­ро­вав­шим при­чин­ным Д. (по­иск при­чин сим­пто­мов в ран­нем дет­ст­ве в пси­хо­ана­ли­зе и т. п.), по­лу­чил раз­ви­тие це­ле­вой Д. (ана­лиз смыс­ла сим­пто­ма, его ро­ли для на­стоя­ще­го и бу­ду­ще­го).

алгоритмов — что такое детерминизм в информатике?

Итак, вот в чем проблема. Есть два разных и конкурирующих значения детерминированного в компьютерных науках.

  • Детерминированный = однозначно определенный. Это определение используется в основном в теории автоматов, теории сложности, теории вычислений. Детерминированный компьютер / машина Тьюринга / автомат — это компьютер, для которого при текущих входных данных и состоянии можно выполнить только одно действие.

Это определено в отличие от недетерминированных машин, где в заданном состоянии машина имеет несколько возможных действий / переходов, которые могут быть выполнены.Машина принимает некоторый ввод, если существует какое-то принимающее вычисление. С другой стороны, вы можете рассматривать недетерминированные машины как имеющие некую волшебную процедуру принятия решений, которая сообщает им, какое действие выбрать, или как машину, которая имеет бесконечный параллелизм и одновременно пробует несколько вариантов.

Реальные компьютеры в этом смысле детерминированы, но могут имитировать недетерминизм, обычно с помощью какого-либо поиска с возвратом.

Обратите внимание, что в этой ситуации НЕ происходит какой-либо случайности.Либо мы предполагаем, что какая-то магия выбирает путь, либо мы предполагаем, что пробуем их все параллельно.

  • Детерминизм = неслучайный. Это тот случай, который описывает Роберт Харви. Это определение детерминизма обычно используется в математике, статистике или физике (т.е. квантовая физика недетерминирована).

В компьютерных науках недетерминированное в этом смысле понятие обычно называют стохастическим или рандомизированным. Однако термин детерминированный / недетерминированный часто используется в системном программировании для описания многопоточных программ.

Программа, использующая случайные числа, по своей сути недетерминирована в этом смысле, поскольку ее вывод может измениться для данного ввода. Однако, если вы рассматриваете случайное начальное число в качестве входных данных или рассматриваете ГСЧ в качестве входных данных как бесконечный поток чисел, вы можете утверждать, что ваша программа является детерминированной, поскольку ее выходные данные фиксированы с учетом ее входных данных.

Все усложняется, когда вы добавляете потоки. Плохо написанные многопоточные программы могут быть недетерминированными, если их вывод изменяется в зависимости от того, как запланированы потоки.Мьютексы, семафоры и т. Д. Имеют цель сделать многопоточные программы детерминированными, т.е. они дают одинаковый результат, независимо от того, как запланированы потоки.

Какое определение используется, зависит от контекста. Если вы говорите $ P =? NP $, тогда $ NP $ — это класс задач, решаемых недетерминированной машиной Тьюринга в первом смысле недетерминированного (бесконечного параллелизма). Точно так же недетерминированные конечные автоматы (NFA) недетерминированы в первом смысле.

Детерминированная модель

— обзор

Пиковая скорость

Мы можем использовать детерминированные модели, чтобы прояснить понятие прерывистости. Грубо говоря, поток трафика более прерывистый, чем другой, если он требует большей буферизации на передатчике. Определив это понятие более точно, мы покажем, что контроллер дырявого ведра снижает пакетность.

Для целей этого обсуждения легче рассматривать трафик как текучую среду, чем как поток дискретных пакетов.Мы определяем сообщение как изменяющуюся во времени скорость передачи данных. То есть сообщение m является неотрицательной функцией времени m = { m ( t ), t ≥ 0}. Мы предполагаем, что функция m интегрируема и что ƒ 0 m ( t ) dt = M. Интерпретация такова, что m ( t ) — это скорость передачи сообщения. в момент времени t и что M — это общее количество битов сообщения.

Предположим, что m проходит через буфер со скоростью обслуживания c бит / с.Мы обозначаем максимальное количество бит, которое буфер должен хранить как b m ( c ). Чтобы вычислить b m ( c ), отметим, что заполняемость буфера x ( t ) удовлетворяет, с x (0) = 0,

ddtx (t) = { m (t) −c, если x (t)> 0 (m (t) −c) +, если x (t) = 0.

Эти уравнения выражают, что заполнение буфера увеличивается со скоростью, равной входной скорости м ( t ) минус скорость обслуживания c , и что заполнение буфера не может стать отрицательным.Решая уравнения, мы можем найти максимальное значение b m ( c ) x ( t ) для t ≥ 0.

Мы можем определить a ( B, R ) — контроллер с протекающим ведром как устройство, которое накапливает токен-жидкость с постоянной скоростью R в буфере токенов, который может хранить до млрд. единиц токен-жидкости. Чтобы передать ∈ единиц (транспортной) жидкости, передатчик должен удалить ∈ единиц токен жидкости.

Рассмотрим какое-нибудь сообщение m.Предположим, что это сообщение проходит через контроллер ( B, R ) -leaky-bucket. Результатом будет новое сообщение n . Утверждается, что b n ( c ) ≤ b m ( c ) для всех c ≥ 0. То есть на выход дырявого ковша требуется меньше буферизация на передатчике с любой фиксированной скоростью c . Обратите внимание, что эта буферизация в передатчике не включает буферизацию в контроллере дырявого ведра.Мы говорим, что сообщение n на менее прерывисто , чем сообщение m .

Для проверки утверждения рассмотрим ситуацию, когда сообщение n обслуживается буфером с передатчиком со скоростью c . Предположим, что в буфере накапливается b единиц жидкости. Мы покажем, что буфер также накапливает не менее b единиц жидкости, когда его ввод составляет m . Чтобы показать это, мы обозначим T первый раз, когда занятость буфера достигает значения b с входом n , и S последний раз перед T , когда буфер был пуст.Таким образом, во время [ S, T ] вход n должен нести b + c ( T — S ) единиц жидкости.

Пусть K будет количеством жидкости, накопленной в контроллере негерметичного ведра в момент времени S . Если K = 0, то m содержит не менее b + c ( T — S ) единиц в [ S, T ], и утверждение подтверждается. Если K > 0, пусть U будет последним перед S , когда контроллер дырявого ведра пуст.Утверждается, что во время [ U, T ] m несет не менее b + c ( T — U ) единиц жидкости. Чтобы увидеть это, обратите внимание, что для накопления K единиц в течение [ U, S ], м несет не менее K + R ( S — U )> K + c ( S — U ) единиц жидкости за этот промежуток времени. Более того, во время [ S, T ] на m должно быть не менее b + c ( T — S ) — K единиц, иначе n не смог бы нести b + c ( T — S ) во время [ S, T ].Это завершает доказательство.

Некоторые исследователи предложили следующий вариант линейных оценок. Вместо определения трафика ( B, R ) они определяют {( B 1 , R 1 ),…, ( B K , R K )} — трафик как поток, который переносит не более B k + R k t ячеек для всех k = 1,…, K и для всех т ≥ 0.Чтобы обеспечить выполнение этого условия, исходный трафик должен проходить через каждый из регуляторов ( B k , R k ) для k = 1,…, K. Например , мы можем вспомнить, что спецификация VBR требует наличия двух дырявых ведер; см. раздел 8.4.2.

Какой метод следует использовать для разрешения идентификации?

Средства, с помощью которых вы создаете профили клиентов, в конечном итоге будут зависеть от ваших сценариев использования и политики управления данными.Вероятностное моделирование позволяет вам создавать профили для клиентов, от которых вы собрали мало исходных и нулевых данных, но у него есть запас на ошибку. По этой причине вероятностные профили часто использовались для вариантов использования 1: Многие, когда вы хотите предоставить единый опыт широкой аудитории, а плохие совпадения имеют относительно небольшие последствия. Напротив, использование профилей с точностью , вероятнее всего, для обеспечения связи с клиентами 1: 1, например электронной почты, может быстро привести к ухудшению качества обслуживания клиентов.

Для таких случаев использования 1: 1 очень полезны детерминированные профили. Поскольку они построены на основе связанных PII, детерминированные профили позволяют напрямую общаться с клиентами с повышенной уверенностью и эффективностью.

За последние несколько лет произошли изменения в способах сбора данных о клиентах брендами. От введения GDPR и CCPA, до ограничения отслеживания сторонних файлов cookie и до внедрения Apple App Tracking Transparency (ATT) Framework, потребители получили больший контроль над тем, как их данные собираются и используются брендами, которые они делают. дело с.

Чтобы бренды могли управлять своей судьбой, им необходимо избавиться от зависимости от сторонних файлов cookie и разработать свою собственную базу данных.

Многие идентификаторы, на которые полагаются вероятностные системы, такие как идентификаторы устройств и сторонние файлы cookie, становятся все более сложными для сбора брендами, поскольку Google и Apple предоставляют потребителям право решать, как эта информация будет передаваться. Эффективность вероятностной модели зависит от качества и объема предоставляемых данных.Без доступа к разнообразным данным на уровне устройств, которые можно добавить в граф идентичности, точность вероятностных профилей клиентов ставится под сомнение.

Поскольку бренды вынуждены отказываться от сторонних баз данных, им необходимо заложить основу для стратегии собственных данных и уделить первоочередное внимание укреплению доверия со своими клиентами. Использование детерминированного подхода в качестве основы вашей стратегии идентификации позволит вам создавать высококачественные профили клиентов на основе информации, которую ваши клиенты предоставляют вам напрямую, чтобы вы могли предоставить личный опыт.Если у вас есть детерминированная основа, вы по-прежнему можете использовать вероятностное моделирование на периферии вашей инфраструктуры для поддержки определенных вариантов использования.

IDSync mParticle предоставляет вам возможность создавать детерминированные профили клиентов с данными, которые объединены со всех устройств. Эти профили можно активировать программно на ваших цифровых ресурсах с помощью API профиля mParticle, связать с вашими любимыми инструментами автоматизации маркетинга, аналитики и экспериментов и экспортировать в ваше хранилище данных для долгосрочного хранения с помощью более 300 интеграций mParticle.

Дополнительную информацию можно найти в документации по IDSync здесь.

Детерминированные и недетерминированные функции — SQL Server

  • 4 минуты на чтение

В этой статье

Применимо к: SQL Server (все поддерживаемые версии) База данных SQL Azure

Детерминированные функции всегда возвращают один и тот же результат каждый раз, когда они вызываются с определенным набором входных значений и с одним и тем же состоянием базы данных.Недетерминированные функции могут возвращать разные результаты каждый раз, когда они вызываются с определенным набором входных значений, даже если состояние базы данных, к которому они обращаются, остается прежним. Например, функция AVG всегда возвращает один и тот же результат с учетом указанных выше квалификаций, но функция GETDATE, которая возвращает текущее значение даты и времени, всегда возвращает другой результат.

Существует несколько свойств пользовательских функций, которые определяют способность ядра СУБД SQL Server индексировать результаты функции либо через индексы вычисляемых столбцов, вызывающих функцию, либо через индексированные представления, которые ссылаются на функцию.Детерминизм функции — одно из таких свойств. Например, кластеризованный индекс не может быть создан для представления, если представление ссылается на какие-либо недетерминированные функции. Дополнительные сведения о свойствах функций, включая детерминизм, см. В разделе «Пользовательские функции».

В этом разделе описывается детерминизм встроенных системных функций и влияние на детерминированное свойство пользовательских функций, когда он содержит вызов расширенных хранимых процедур.

Детерминизм встроенных функций

Вы не можете повлиять на детерминизм какой-либо встроенной функции.Каждая встроенная функция является детерминированной или недетерминированной в зависимости от того, как функция реализована в SQL Server. Например, указание предложения ORDER BY в запросе не меняет детерминизма функции, которая используется в этом запросе.

Все встроенные строковые функции являются детерминированными, за исключением FORMAT. Список этих функций см. В разделе Строковые функции (Transact-SQL).

Следующие встроенные функции из категорий встроенных функций, отличных от строковых, всегда детерминированы.

Следующие функции не всегда детерминированы, но могут использоваться в индексированных представлениях или индексах вычисляемых столбцов, если они определены детерминированным образом.

Функция Комментарии
все агрегатные функции Все агрегатные функции детерминированы, если они не указаны с предложениями OVER и ORDER BY. Список этих функций см. В разделе Агрегатные функции (Transact-SQL).
CAST Детерминированный, если не используется с datetime , smalldatetime или sql_variant .
ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ Детерминированный, если не существует одного из этих условий:

Тип источника — sql_variant .

Целевой тип — sql_variant , а его исходный тип недетерминирован.

Исходный или целевой тип — datetime или smalldatetime , другой исходный или целевой тип — это символьная строка, и задан недетерминированный стиль.Чтобы быть детерминированным, параметр стиля должен быть константой. Кроме того, стили меньше или равные 100 являются недетерминированными, за исключением стилей 20 и 21. Стили больше 100 являются детерминированными, за исключением стилей 106, 107, 109 и 113.

КОНТРОЛЬНАЯ СУММА Детерминированный, за исключением КОНТРОЛЬНОЙ СУММЫ (*).
ISDATE Детерминированный, только если используется с функцией CONVERT, параметр стиля CONVERT указывается и style не равен 0, 100, 9 или 109.
RAND RAND является детерминированным, только если указан параметр seed .

Все функции конфигурации, курсора, метаданных, безопасности и системной статистики недетерминированы. Список этих функций см. В разделах Функции конфигурации (Transact-SQL), Функции курсора (Transact-SQL), Функции метаданных (Transact-SQL), Функции безопасности (Transact-SQL) и Системные статистические функции (Transact-SQL).

Следующие встроенные функции из других категорий всегда недетерминированы.

Вызов расширенных хранимых процедур из функций

Функции, вызывающие расширенные хранимые процедуры, недетерминированы, поскольку расширенные хранимые процедуры могут вызывать побочные эффекты в базе данных. Побочные эффекты — это изменения глобального состояния базы данных, например, обновление таблицы или внешнего ресурса, такого как файл или сеть; например, изменение файла или отправка сообщения электронной почты. Не полагайтесь на возврат согласованного набора результатов при выполнении расширенной хранимой процедуры из пользовательской функции.Пользовательские функции, которые создают побочные эффекты для базы данных, не рекомендуются.

При вызове изнутри функции расширенная хранимая процедура не может возвращать наборы результатов клиенту. Любой API-интерфейс Open Data Services, который возвращает наборы результатов клиенту, имеет код возврата FAIL.

Расширенная хранимая процедура может подключаться обратно к SQL Server. Однако процедура не может присоединиться к той же транзакции, что и исходная функция, которая вызвала расширенную хранимую процедуру.

Подобно вызовам из пакета или хранимой процедуры, расширенная хранимая процедура выполняется в контексте учетной записи безопасности Microsoft Windows, под которой работает SQL Server. Владелец расширенной хранимой процедуры должен учитывать разрешения этого контекста безопасности при предоставлении разрешений другим пользователям на выполнение процедуры.

Детерминированные и недетерминированные стабильные модели | Журнал логики и вычислений

Абстрактные

Стабильные модели были впервые представлены в области тотальных интерпретаций ( T-стабильные модели ), где существование нескольких T-стабильных моделей для одной и той же программы обеспечивает мощный механизм для выражения недетерминизма.Позже стабильные модели были расширены до области частичных интерпретаций ( P-стабильные модели ). В этой статье мы показываем, что наличие нескольких P-стабильных моделей не обязательно должно быть прямым проявлением недетерминизма, поскольку вместо этого оно может быть выражением различных степеней неопределенности. Чтобы разделить два фактора, недетерминированность и неопределенность, эта статья вводит понятие детерминированных стабильных моделей и строго недетерминированных .Детерминированные стабильные модели образуют интересное семейство, имеющее решетчатую структуру, в которой обоснованная модель служит основанием; вершина решетки, максимальная детерминированная стабильная модель , устраняет различия между любыми двумя P-стабильными моделями в семействе. С другой стороны, каждые две модели в семействе строго недетерминированных P-стабильных моделей имеют несовместимые различия, поэтому следует выбирать одну, исключая другую. Одно такое строго недетерминированное семейство составляют T-стабильные модели.В статье охарактеризованы два других интересных семейства: максимально стабильные ( M-стабильные ) модели (т.е. те, которые не содержатся ни в одной другой P-стабильной модели), и наименее неопределенные стабильные ( L-стабильные ) модели (т.е. стабильные модели с минимальным набором неопределенных атомов). В статье исследуются свойства моделей этих классов и описывается вычислительная сложность нахождения различных типов стабильных моделей для программ DATALOG.

Этот контент доступен только в формате PDF.

© Издательство Оксфордского университета

Вероятностное и детерминированное сопоставление: в чем разница?

Средний человек сегодня владеет несколькими подключенными устройствами. Смартфоны, планшеты, ноутбуки, настольные ПК, смарт-телевизоры, игровые приставки, потоковые флешки — потребители могут использовать любую комбинацию этих и других устройств каждый день.

Эти фрагментированные данные о клиентах, привязанные к устройствам, создают огромную проблему для маркетологов, стремящихся обеспечить персонализированный опыт по всем каналам.Но это, конечно, не непреодолимо. Разрешение идентификации LiveRamp позволяет маркетологам связывать разрозненные наборы данных вместе и сопоставлять потребителей с их прокси-серверами с учетом конфиденциальности.

Вероятностное и детерминированное сопоставление: в чем разница?

Существуют две основные методологии, используемые для определения устройств потребителей: вероятностный и детерминированный.

  • Методологии детерминированной идентификации создают взаимосвязи между устройствами, присоединяя устройства, используя личную информацию (PII), такую ​​как адрес электронной почты, имя и номер телефона.Устройства связываются только тогда, когда они непосредственно наблюдаются с использованием PII, привязанного к потребителю, с упором на точность и ограничением ложных срабатываний.
  • Вероятностные методологии идентификации создают взаимосвязи между устройствами, используя базу знаний данных о связях и алгоритмы прогнозирования в качестве основы для графа идентичности. Устройства также группируются неявно — по отпечаткам устройств, сопоставлению IP-адресов, разрешению экрана, операционной системе, местоположению, сети Wi-Fi, а также поведенческим данным и данным просмотра — с использованием статистического моделирования с заданным уровнем достоверности.Эти группы могут быть связаны с идентичностями на основе алгоритмов прогнозирования.

Например, предположим, что телефон и настольный компьютер, подключенные к дому, подключаются к Wi-Fi в любое время дня в течение недели. Между тем, другое устройство, принадлежащее другу, подключается к Wi-Fi только по выходным. Алгоритм может использовать эту точку данных в сочетании с другими, чтобы сделать вывод о том, что устройство друга не принадлежит той же семье.

Благодаря нашему графу идентификации на основе людей, охватывающему более 200 миллионов уникальных пользователей в Интернете, а также более 600 миллионов совпадающих мобильных устройств, мы прочно закрепили наш флаг в лагере полностью детерминированных источников сопоставления.Мы подтверждаем, что этот подход является обязательным для проведения маркетинга, ориентированного на людей, и наши клиенты согласны с этим.

Как вероятностное и детерминированное сопоставление дополняют друг друга

Но это не означает, что мы считаем вероятностные методологии бесполезными. Действительно, формулировка дискуссии как вероятностного и детерминированного сопоставления не учитывает, что эти методологии дополняют друг друга. В частности, вероятностные методологии могут повысить ценность и масштабируемость при применении в решении для идентификации, которое имеет основную детерминированную основу.

Выбор между вероятностным и детерминированным подходами согласования

Выбор правильной методологии полностью зависит от ваших маркетинговых целей:

  • Когда выбирать детерминированный — Если ваша цель — привлечь только реальных покупателей определенного продукта, то вам следует выбрать детерминированный набор данных. Например, оператор, расширяющий предложения по обновлению, захочет охватить только клиентов, у которых есть предыдущая модель телефона.
  • Когда выбирать вероятностный — Если ваша цель — нацелиться на людей , которые могут купить или заинтересоваться конкретным продуктом, то вероятностные данные дадут вам больший охват. Например, рекламные акции праздничных автомобилей могут привлечь различных потенциальных покупателей, которые находятся на разных этапах охоты за новым комплектом колес. Досягаемость становится важнее точности.

Необходимость детерминированного основания

Непрерывные, обновляемые и контролируемые детерминированные совпадения — это ставки для графа, основанного на людях.Наши детерминированные связи постоянно перемещаются и изменяются, в то время как идентификатор на основе людей, к которому они привязаны, остается постоянным.

Мы считаем, что решение, основанное на вероятностных совпадениях, даже при использовании базы знаний о связях PII для машинного обучения, не может обеспечить такой же уровень точности и новизны идентичности, как истинно детерминированный граф идентичности. (Следите за новостями, в следующей статье мы расскажем об основных отличительных чертах лучших решений для идентификации.)

Где могут быть добавлены вероятностные методы?

Вероятностные методологии могут дополнять решение для детерминированной идентификации двумя основными способами: расширенный охват (поиск людей, которые были детерминированно сопоставлены на большем количестве устройств) и курирование связей (подтверждение связи устройств и разрешение конфликтов идентичности).

Увеличить общий охват

LiveRamp использует группы устройств из вероятностных ссылок для расширения наших детерминированных совпадений. Мы работаем с предпочтительными партнерами, такими как Drawbridge и Tapad, чтобы наложить эти вероятностные возможности поверх нашего графика.

Поскольку вероятностное сопоставление может привести к большему количеству ложных срабатываний, маркетологи должны зарезервировать его для конкретных случаев использования, например, когда им нужен дополнительный охват и они готовы пожертвовать небольшой долей детерминированной точности.Например, люксовый бренд, который хочет нацелить новый продукт премиум-класса на состоятельных потребителей, может выбрать этот подход, поскольку охват этой аудитории также не причинит вреда, поскольку они, вероятно, имеют схожий профиль благосостояния.

Установление связи и оценка срока действия

При использовании вероятностных методологий детерминированный поставщик может и должен фильтровать входящие источники данных о связях. Детерминированные связи иногда могут вводить в заблуждение, если их неправильно истолковать. Например, если к учетной записи Spotify отца получают доступ его сын и его сосед по комнате в колледже, одна учетная запись теперь привязана к нескольким устройствам, что приводит к конфликту личности.

Вероятностное группирование устройств может обеспечить критическое понимание вероятности того, что входящие соединения действительны. Вероятностные свидетельства также могут использоваться для подтверждения входящих детерминированных ссылок для повышения точности.

Детерминированное соответствие — ключ к маркетингу, ориентированному на людей

В LiveRamp наша позиция ясна: мы считаем, что детерминированное сопоставление должно быть основой маркетинга. Лучшие в своем классе решения по идентификации должны основываться в первую очередь на детерминированной основе, основанной на людях.

Но использование исключительно детерминированных методологий ограничивает варианты использования, доступные маркетологам. Решения для детерминированной идентификации дополняют вероятностные графики для расширения охвата и включают вероятностное подтверждение для входящих детерминированных данных.

Узнайте больше о самом большом детерминированном графике для активации маркетинга, ориентированного на людей, в любом месте.

Математический анализ детерминированных и стохастических задач в электромагнетизме сложных сред

Сложные электромагнитные среды — это искусственные материалы, которые удивительным образом влияют на распространение электромагнитных волн, что обычно не наблюдается в природе.В связи с широким спектром важных применений эти материалы интенсивно изучались в течение последних двадцати пяти лет, в основном с точки зрения физики и техники. Но корпус строгой математической теории также постепенно развивался, и это первая книга, которая представляет эту теорию.

Эта книга, предназначенная для исследователей и аспирантов в области прикладной математики, электротехники и физики, знакомит с электромагнетизмом сложных сред посредством систематического и современного изложения их математической теории.Книга сочетает в себе исследование корректности, усреднения и управляемости уравнений Максвелла, дополненное определяющими соотношениями, описывающими сложные среды. В книге рассматриваются детерминированные и стохастические задачи как в частотной, так и во временной областях. Он также охватывает вычислительные аспекты и проблемы рассеяния среди других важных тем. Подробные приложения делают книгу самостоятельной с точки зрения математических предпосылок и доступной для инженеров и физиков, а также математиков.

Г. Ф. Роуч — почетный профессор кафедры математики и статистики в Стратклайдском университете. И. Г. Стратис — профессор кафедры математики Национального университета Каподистрии в Афинах. А. Н. Яннакопулос — профессор кафедры статистики Афинского университета экономики и бизнеса.

«Эта монография соответствует очень высоким стандартам, позволяя читателю изучить многие аспекты быстро растущей области сложных медиа и получить самую свежую информацию по ряду открытых исследовательских проблем.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *