Конечно, структура систем является относительно независимой от природы субстратных элементов. На основе такого рода изоморфизма структур разработан метод кибернетического моделирования. Изоморфизм систем заключается в том, что, абстрагируясь от природы субстратных элементов, каждому элементу одной системы соответствует лишь один элемент другой системы и каждому отношению (связи) соответствует связь в другой системе и наоборот (Бирюков, 1989, с. 209).

Вместе с тем теоретическое познание субстрата различных конкретных процессов означает раскрытие их структуры, законов структурных отношений, определение тех материальных объектов, взаимодействие которых определяет свойства исследуемых явлений. Природа субстратных элементов обусловливает структуру их взаимосвязи. Разные субстратные элементы детерминируют разные структуры – нейроны определяют структуру нейронных систем (мозга и др.), совокупность растительных и животных форм, микроорганизмов, грибов определяет структуру биоценоза и т. п. Качество системы, таким образом, определяется как природой субстратного элемента, так и их взаимодействием, то есть структурой.

Проблема соотношения хаоса и порядка в естественных науках возникла в связи с переходом от рассмотрения линейных систем к нелинейным. Линейные системы описываются линейными уравнениями, у которых приращение функции пропорционально приращению аргумента, то есть данная функция является обобщением соотношения прямой пропорциональности.

Реальные линейные системы характеризуются гомогенностью (изменение входного сигнала приводит к пропорциональным изменениям на выходе), аддитивностью (суммирование входных сигналов приводит к аналогичному изменению выходного сигнала), инвариантностью (смещение входного сигнала во времени приводит к аналогичному изменению выходного сигнала). В качестве примеров физических линейных систем можно рассматривать распространение электрических или звуковых волн, электрические схемы, состоящие из конденсаторов, индуктивностей и резисторов, а также многие другие.

Нелинейной функцией называется математическое соотношение между переменными, не являющееся линейной функцией. Примерами таких соотношений могут быть: мультипликативные функции типа f(ху)=f(х)f(у), степенные функции типа у=aхⁿ и др. Например, нелинейной является функция: у=х². Физические нелинейные системы описываются нелинейными уравнениями. Примером нелинейных физических систем могут служить различные искажения ламинарных потоков жидкости (турбулентность), сигналов (в транзисторах, супергетеродинах) и др.

Одной из наиболее характерных особенностей нелинейных систем является нарушение в них принципа суперпозиции. В данных системах искажение формы гармонического внешнего воздействия и неприменимость к ним принципа суперпозиции позволяют осуществить с их помощью генерирование и преобразование частоты электромагнитных колебаний – выпрямление, модуляцию колебаний и т. д.

Выделяют два класса нелинейных систем – консервативные и диссипативные[3]. В консервативных системах энергия колебательных процессов сохраняется, а в диссипативных системах рассеивается или поступает в систему из внешних источников. Для учета процессов диссипации (рассеяния) энергии в таких системах при определенных условиях может быть введена диссипативная функция. Если диссипация энергии происходит в замкнутой системе, то энтропия (мера неупорядоченности системы) возрастает. Использование представления о хаосе, наряду с представлением о наличии во Вселенной порядка, связано с исследованием нелинейных процессов.

В современных исследованиях, в частности, в нейробиологии, исследованиях функционирования мозга и др., использование представлений о хаосе и порядке широко распространено (Евин, 2005; Шульгина, 2007, 2018; и др.).

Достаточно наглядным примером взаимодействия хаоса и порядка является теория течений в гидродинамике. Ссылаясь на Мишеля Серра, И. Пригожин и И. Стенгерс обращают внимание на интерес древних атомистов к явлению турбулентности в жидкости. Лукреций писал, что иногда в самое неопределенное время и в самых неожиданных местах вечное и всеобщее падение атомов испытывает слабое отклонение – клинамен. «Возникающий вихрь дает начало миру, всем вещам в природе. „Клинамен“, спонтанное непредсказуемое отклонение, нередко подвергали критике как одно из наиболее уязвимых мест в физике Лукреция, как нечто, введенное ad hoc. В действительности же верно обратное: „клинамен“ представляет собой попытку объяснить такие явления, как потеря устойчивости ламинарным течением и его спонтанный переход в турбулентное течение. Современные специалисты по гидродинамике характеризуют устойчивость течения жидкости, вводя возмущение, выражающее влияние молекулярного хаоса, который накладывается на среднее течение. Не так уж далеко мы ушли от „клинамена“ Лукреция!» (Пригожин, Стенгерс, 2005, с. 128)[4].

Долгое время, пишут Пригожин и Стенгерс, турбулентность отождествлялась с хаосом или шумом. Однако, несмотря на то что на макроскопическом уровне турбулентное течение кажется хаотическим (беспорядочным), на микроуровне оно является высокоорганизованным. Турбулентность соответствует когерентному поведению многих миллионов молекул. «С этой точки зрения, – пишут Пригожин и Стенгерс, – переход от ламинарного течения к турбулентности является процессом самоорганизации. Часть энергии системы, которая в ламинарном течении находилась в тепловом движении молекул, переходит в макроскопическое организованное движение» (там же).

Еще одним известным примером неустойчивости стационарного состояния, приводящей к явлению спонтанной самоорганизации, может служить так называемая неустойчивость Бернара. Она возникает в горизонтальном слое жидкости с вертикальным градиентом температур. В данном случае нижняя поверхность слоя жидкости нагревается до температуры, более высокой, чем на поверхности жидкости. В результате в жидкости образуется стационарный тепловой поток снизу вверх. При определенном пороговом значении градиента температур стационарный перенос тепла осуществляется только посредством теплопроводности, затем без конвекции переходит в неустойчивое состояние и, далее, возникает конвекция. При конвекции происходит согласованное движение множества констелляций молекул и перенос тепловой энергии возрастает. Таким образом, после критического значения градиента температур самопроизвольно устанавливается новый молекулярный порядок. Так называемые ячейки Бернара, представляющие собой определенные «ансамбли молекул» (или, например, любые кристаллические решетки), являются уже структурами совершенно иной, по сравнению с прежней, природы. Пригожин и Стенгерс ввели представление о диссипативной структуре, «чтобы подчеркнуть тесную и на первый взгляд парадоксальную взаимосвязь, существующую в таких ситуациях, с одной стороны, между структурой и порядком, а с другой – между диссипацией, или потерями… В ячейке Бернара тепловой поток становится источником порядка… Таким образом, взаимодействие системы с внешним миром может стать исходным пунктом в формировании новых динамических состояний – диссипативных структур» (там же, с. 129–130).

В связи с формализацией описания приведенных выше типов явлений, обладающих особым характером, возникла математическая теория хаоса, представляющая собой аппарат, описывающий поведение ряда нелинейных динамических систем, при определенных условиях подверженных явлению, известному как хаос (динамический хаос, детерминированный хаос). Поведение такой системы может казаться случайным, хотя модель, описывающая систему, вполне детерминирует ее поведение. В качестве примеров подобных нелинейных динамических систем можно привести такие системы, как биологические популяции, атмосфера, некоторые типы сердечных аритмий и др.