State of Athletes’ Cardiovascular System Under Physical Load in the Russian North

Bashkatova, Yu. V.; Владимировна, Башкатова Юлия; Филатов, М.; Александрович, Филатов Михаил; Shakirova, L.; Салаватовна, Шакирова Лилия

doi:10.33396/1728-0869-2020-6-41-45

Cited by 4 publications

(5 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Во всех этих «нечетких» науках прошлое определяет будущее, пусть и не точно, в рамках стохастики, но всегда как бы должны быть повторения процессов и некоторый прогноз будущего состояния системы. Это основа кибернетики и биокибернетики, и это является огромной ошибкой или заблуждением [62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75].…”

Section: Discussionunclassified

What do Zadeh’s Fuzziness and Weaver’s Complexity Have in Common in Cybernetics?

Зимин¹,

Пятин²,

Филатов³

et al. 2022

Успехи Кибернетики / Russian Journal of Cybernetics

View full text Add to dashboard Cite

до настоящего времени все исследования и моделирование в биологии и медицине выполнялись в рамках разных стохастических методов и теорий. Однако в середине XX века биомеханик и физиолог Н. А. Бернштейн, основоположник теории информации W. Weaver и математик L. A. Zadeh (основоположник Fuzziness) предложили другую концепцию описания и моделирования биосистем. Спустя 50 лет был доказан эффект Еськова–Зинченко в биомеханике и началась эпоха создания новой теории и новой науки для описания сложных медицинских систем. Эта теория базируется на доказательстве статистической неустойчивости выборок любых параметров биосистем. Одновременно был создан аналог принципа неопределённости Гейзенберга в биомедицине. Все это позволило дать новую трактовку понятия гомеостаза в биомедицине и создать особую теорию и модели в медицинской и биологической кибернетике. till now, all the research and modeling in biology and medicine stayed within various stochastic methods and theories. However, N.A. Bernstein, the famous physiologist and expert in biomechanics, W. Weaver, the founder of information theory, and L.A. Zadeh, the mathematician and the founder of the Fuzziness concept proposed a different approach to biosystem definition and modeling in the middle of the 20th century. 50 years later, the Eskov–Zinchenko effect in biomechanics was discovered, and the real era of making a new theory and new science for describing complex medical systems began. This theory is based on the proven statistical instability of any biosystem property samples. At the same time, an analog of the Heisenberg uncertainty principle in biomedicine was created. All this made it possible to propose a new interpretation of the homeostasis concept in biomedicine and a special theory and models in medical and biological cybernetics.

show abstract

Section: Discussionunclassified

What do Zadeh’s Fuzziness and Weaver’s Complexity Have in Common in Cybernetics?

Зимин¹,

Пятин²,

Филатов³

et al. 2022

Успехи Кибернетики / Russian Journal of Cybernetics

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Развитие идей Пуанкаре о резонансах привело к созданию теории КАМ (А. Н. Колмогорова -В. И. Арнольда -Ю. К. Мозера). Следствие этой теории -теория динамического хаоса (положительная экспонента Ляпунова и разделение траекторий), диффузия и равномерное распределение -инвариантность мер [1][2]14].…”

Section: Introductionunclassified

“…Любая траектория x(t), любая выборка x i (t) для ГС-СТТ не может быть произвольно повторена. В ТХС имеем хаос статистических функций f(x) [14]. I. R. Prigogine в квантовой механике предлагает вместо уравнений Шредингера и уже общепринятого аппарата (расчета волновых функций) вводить резонансы Пуанкаре и матрицы плотности (вместо волновых функций), но для СТТ-complexity само понятие вероятности лишено какого-либо смысла.…”

Section: Introductionunclassified

“…Подчеркиваем, что k =1 соответствует тому, что сравниваются две выборки ТМГ, которые имеют критерий Вилкоксона р>0,05, т. е. попадают в одну генеральную совокупность (это и означает совпадение выборок). Это значит, что у них имеются одинаковые статистические функции распределения f(x i ) в предельном значении (для некоторой общей генеральной совокупности) [14][15].…”

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

The Entropy-Based Approach to Physics of Living Systems and the Chaos and Self-Organization Theory

Хадарцев¹,

Филатова²,

Мандрыка³

et al. 2020

Успехи Кибернетики / Russian Journal of Cybernetics

View full text Add to dashboard Cite

Рассматриваются фундаментальные законы поведения живых систем с позиций классической термодинамики Р. Клаузиуса и Л. Больцмана и термодинамики неравновесных систем I.R. Prigogine. Показывается с позиций новой теории хаоса-самоорганизации, что законы термодинамики невозможно применять к живым гомеостатическим системам на уровне организации этих систем (т. е. на системном уровне), хотя на молекулярном уровне все работает. Одновременно мы не можем использовать и законы термодинамики неравновесных систем. Для гомеостатических (живых) систем неприменима теорема Гленсдорфа–Пригожина о минимуме прироста энтропии P=dE/dt в области (окрестности), где энтропия E имеет максимум (в точках равновесия). Более того, само понятие равновесия в границах термодинамики неприменимо к медико-биологическим системам – системам третьего типа. The fundamental living system behavior patterns are considered in terms of classical Clausius and Boltzmann thermodynamics, and I. R. Prigogine nonequilibrium system thermodynamics. The new theory of chaos and selforganization shows that the laws of thermodynamics are inapplicable to live homeostatic systems at their level of organization (i.e., the system level), although they are perfectly applicable at the molecular level. We cannot use the laws of nonequilibrium system thermodynamics, either. The Glensdorff–Prigogine theorem stating the minimum entropy increase P=dE/dt in the area (vicinity) where the entropy E has a maximum (at the equilibrium points) is inapplicable to homeostatic (living) systems. Moreover, the very concept of nonequilibrium as used in thermodynamics is inapplicable to the systems of the 3rd kind (medical and biological systems).

show abstract

“…Эти системы (по предложению W. Weaver [19]) были названы системами третьего типа -СТТ. Их описание и моделирование потребовало выхода за пределы современной науки (ДСН) [20][21][22][23][24][25][26], как это и предполагал Weaver более 70-ти лет назад. Однако вся современная наука продолжает изучать СТТ только в рамках ДСН [27][28][29][30][31][32][33][34][35].…”

unclassified

New Understanding of Steady States in Biological Systems

Хадарцева¹,

Филатова²

2022

Успехи Кибернетики / Russian Journal of Cybernetics

View full text Add to dashboard Cite

в рамках существующей теории динамических систем стационарные режимы любой динамической системы описываются уравнением dx/dt=0, для вектора состояния этой системы x=x(t)=(x1, x2, ... , xm)T в m-мерном фазовом пространстве состояний. С позиций стохастики для неизменности системы достаточно сохранения статистической функции распределения f(x) или ее характеристик (статистического математического ожидания <x>, статистической дисперсии Dx*, спектральной плотности сигнала, автокорреляции и т.д.) в рамках определенных (статистических) допущений. Однако в живой природе любые параметры xi (t) всего вектора состояния x(t) биосистемы демонстрируют непрерывное, хаотическое движение в фазовом пространстве состояний. При этом отсутствует статистическая устойчивость выборок xi (t), что получило название эффекта Еськова–Зинченко. В этом случае вводится понятие псевдоаттрактора, некоторый аналог принципа неопределенности Гейзенберга и дается определение двух типов неопределенностей (1-го и 2-го). В итоге мы приходим к инверсии понятий: то, что в физике (и биомедицине) сейчас считается стационарным режимом, является кинематикой (движением x(t) в фазовом пространстве состояний), а движение биосистем является (для них) стационарным режимом. within the existing theory of dynamic systems, steady states of any dynamic system are described as dx/dt=0, for the state vector of the system x=x(t)=(x1, x2, ... , xm)T in the m-dimensional state phase space. From the stochastic point of view, the preservation of the statistical distribution function f(x) or its properties (statistical mathematical expectation <x>, statistical variance Dx*, the spectral density of the signal, autocorrelation, etc.) within certain (statistical) assumptions is sufficient for the system to remain unchanged. However, in the living nature any parameters xi (t) of the entire state vector x(t) of the biosystem show continuous, chaotic motion in the state phase space. There are no statistical stability in xi (t) samples, which is called the Eskov-Zinchenko effect. We introduce the concept of a pseudoattractor similar to the Heisenberg uncertainty principle and define two types of uncertainties: 1st and 2nd. As a result, we inverse the concepts: what in physics (and biomedicine) is now considered to be a steady state is kinematics (the motion of x(t) in the state phase space), and the motion of biosystems is (for them) a steady state.

show abstract

State of Athletes’ Cardiovascular System Under Physical Load in the Russian North

Cited by 4 publications

References 13 publications

What do Zadeh’s Fuzziness and Weaver’s Complexity Have in Common in Cybernetics?

What do Zadeh’s Fuzziness and Weaver’s Complexity Have in Common in Cybernetics?

The Entropy-Based Approach to Physics of Living Systems and the Chaos and Self-Organization Theory

New Understanding of Steady States in Biological Systems

Contact Info

Product

Resources

About