CC BY
49
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 101-106
УДК: 61 DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16376
СТОХАСТИКА И ХАОС В ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЙ
Ю.П. ЗИНЧЕНКО*, В.М. ЕСЬКОВ**, М.А. ФИЛАТОВ**, С.В. ГРИГОРЬЕВА***
*ФГБОУ ВО «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова», Ленинские горы, д. 1, Москва, 119991, Россия **ФГУ "Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук", Нахимовский пр., д. 36, к. 1, Москва, 117218, Россия ***БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет», Ленина, д. 1, Сургут, 628400, Россия,
e-mail:[email protected]
Аннотация. Более 70 лет назад выдающийся физиолог и биомеханик Н.А. Бернштейн выдвинул гипотезу «о повторении без повторений», которая и до настоящего времени практически никем не изучалась и количественно не исследованав организации движений. В наши дни она получила развитие в виде эффекта Еськова-Зинченко и эффекта Еськова-Филатовой, которые проявляются в отсутствии статистической устойчивости выборок параметров как произвольных, так и непроизвольных движений. Решение глобальной проблемы физиологии нервно-мышечной системы и биомеханики (в связи с потерей однородности получаемых подряд выборок параметров движения как одного испытуемого, так и группы) представлено в настоящем сообщении на основе новых методов теории хаоса-самоорганизации. При этом используются как методы стохастики (в виде построения матриц парных сравнений выборок), так и новые методы. Подчеркнем, что эта теория не имеет ничего общего с теорией динамического хаоса Лоренца, а понятие квазиаттрактора, который широко используется сейчас в физиологии, существенноотличное от аналогичного термина в детерминированном хаосе Лоренца. С этих позиций представлена классификация трех основных проблем физиологии и психологии. Подчеркивается, что в рамках традиционной стохастики невозможно дальнейшее описание неоднородных выборок любых параметров гомеостаза. Даны некоторые пути решения этих трех основных проблем и психологии, и медицины, и представлены перспективы для дальнейшего развития психологии и психофизиологии.
Ключевые слова: гомеостаз, хаос, неоднородность, эффект Еськова-Зинченко, эффект Еськова-Филатовой.
Введение. Более 70 лет назад появились две публикации, которые не были по достоинству оценены не только в то время, но и в наши дни. Первая работа - монография Н.А. Бернштейна [1] «О посто-роннии движений», представила физиологии и медицине гипотезу о «повторении без повторений». В основу этой гипотезы Н.А. Бернштейн положил доказанные им представления о реальности как минимум пяти разных регуляторных систем (A,B,C,D,E), ответственных за организацию того или иного вида движения человека (да и животных тоже, хотя с оговорками по системам C,D,E).
Бернштейн подтверждал, что это разные (часто независимые в своих организациях) системы и они не могут обеспечить повторение любых движений. Однако, в чем эти «не повторения» проявляются количественно, Н.А. Бернштейн не описал. Это была только гипотеза, без точных, количественных доказательств [2-8]. Надо отдать должное, что и основоположник теории гомеостаза W.B. Cannon, и теории функциональных систем организма (ФСО) человека П.К. Анохин частично разделяли такой подход. Имеются высказывания о том, что гомеостаз (для нас сейчас важна регуляция гомеостаза именно нервно-мышечной системы - НМС) не является стабильным (устойчивым) состоянием. Однако, степень этой подвижности (или неустойчивости) никто до настоящего времени в физиологии, медицине, биологии и психологии не определил. Проблема остается открытой [8-17].
В 1948 г. в статье «Scienceand Complexity» WeaverW. вводит новое (особое) понятие систем третьего типа (СТТ), к которым он в первую оче-
редь относит все живые системы. Мы сейчас к этим СТТ относим все гомеостатические системы (ГС). Следуя логике WeaverW. из этой работы, СТТ должны иметь особые свойства, которые не могут быть описаны в рамках функционального анализа (в рамках детерминистского подхода) или в рамках стохастики. Первые системы он определяет, как простые системы, а стохастические системы (2-го типа) он определяет, как nonorganized complexity (они описываются статистическими функциями распределения). Поскольку ни свойств СТТ, ни математического аппарата для их описания WeaverW. не предложил, то вся его работа осталась на уровне классификации, т.е. без доказательств [12-19]. Возникает проблема точного описания таких систем в медицине, но возможно уже не в рамках стохастики [20-28].
Статистическая неустойчивость СТТ и эффект Еськова-Зинченко. За последние 20-25 лет в психологии, физиологии, медицине был доказан эффект Еськова-Зинченко (ЭЕЗ). Он представляется в виде отсутствия однородности выборок, которые регистрируются у одного человека подряд, в неизменном гомеостазе. В этой связи тогда возникает острая необходимость его описания (точного) и его объяснения. Отметим, что ЭЕЗ полностью ограничивает возможности дальнейшего применения статистических методов (стохастики в целом, включая и динамический хаос Лоренца) в психологии и физиологии движений (как произвольных, так и не произвольных). Понятно, что это все очень необычно для традиционной науки и требует детального изучения. Для иллюстрации ЭЕЗ мы представляем две матрицы парных сравнений выборок треморограмм
ВЕСТНИК НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ - 2019 - Т. 26, № 2 - С. 101-106 JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 101-106
(ТМГ) и теппинграмм (ТПГ), которые были получены от одного испытуемого при повторных регистрациях ТМГ и ТПГ (в неизменном гомеостазе). Подчеркнем, что элементы этих 2-х матриц - критерий Вилкок-сона р, который при p>0,05 дает возможность отнести две сравниваемые выборки (эту пару) к одной генеральной совокупности (они статистически совпадают при p>0,05) [29-42].
Таблица 1
Матрица парных сравнений 15-ти выборок параметров ТМГ у испытуемого в спокойном состоянии с помощью непараметрического критерия Вилкоксона (Wilcoxon Signed Ranks Test) (число повторов N=15), число совпадений ki=4
Таблица 2
Матрица парных сравнений 15-ти выборок параметров ТПГ у испытуемого в спокойном состоянии с помощью непараметрического критерия Вилкоксона (WilcoxonSignedRanksTest) (число повторов N=15),число совпадений кг=16
Очевидно, что произвольные движения (теппинг в табл. 2) показывает Ь в 3-4-е раза больше, чем Ь=4 в табл. 1. Этим и отличаются произвольные движения (табл. 2) от непроизвольных движений (табл. 1). Однако в любом случае к<<95 и это доказывает отсутствие однородностей выборок ТМГ и ТПГ. Влияние сознания может несколько повысить долю стохастики в матрицах парных сравнений, но в таком случае мы
имеем потерю однородности выборок (k<20%) и преобладание хаоса над стохастикой даже в организации произвольных движений (теппинга).
Основные проблемы психологии и психофизиологии в связи с возникновением новой теории хаоса-самоорганизации. Весь комплекс проблем (в связи с доказательством ЭЕЗ) мы сейчас систематизировали и условно разбили на ряд базовых кластеров. При этом, имеются три главные проблемы (или направления развития) новой биомеханики (и физиологии движений) и психофизиологии. Во-первых, детальное изучение и раскрытие ЭЕЗ не только в биомеханике, но и во всей психологии, так как речь сейчас идет о пересмотре наших представлений об организации произвольных и непроизвольных движений, о пересмотре принципов работы мозга в организации движений, общих понятий о роли хаоса и самоорганизации в работе НМС и других ФСО. Мы сейчас (см. табл. 1 и табл. 2) мы можем рассматривать хаос произвольных и непроизвольных движений с позиций новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС) [38-49].
Во-вторых, возникает глобальная проблема создания математического аппарата для описания СТТ в биомеханике и психофизиологии (и в других науках). Эта вторая проблема включает в себя разработку аналога принципа неопределенности Гей-зенберга, создание новой теории эволюции гомео-статических систем и оценку возможностей применения термодинамики неравновесных систем И.Р. Пригожина в описании СТТ-гомеостатических систем (ГС). Все эти новые разделы общей проблемы психофизиологии сейчас активно изучаются 5-ю научными школами (гг. Сургута, Тулы, Самары, Москвы и Архангельска). Сюда же можно отнести и фрактальный анализ ТМГ и ТПГ, который дополняет общую картину применения методов современной науки и существующих на сегодня научных теорий в изучении СТТ-ГС, в биомеханике, и психологии. Особо это касается индивидуализированной медицины, где выборки любых параметров гомеостаза Xi имеют уникальный характер. Тогда мы не можем уже применять традиционную стохастику в описании СТТ-complexity (гомеостатических систем) [2-10].
Наконец, существует и третья глобальная проблема психологии и психофизиологии: как применять новые разработанные методы ТХС в изучении организациидвижений, в познании роли сознания в организации движений. Очевидно, что эта третья проблема имеет прикладной характер и она касается психологии, которая занимается изучением роли сознания в организации движений. Например, при тренировках в повышении качества движений (психология спорта) или при изучении влияния стресса на параметры НМС и т.д. Все 5 научных школ сейчас этому уделяют особое внимание именно с позиций ТХС, в рамках расчета квазиат-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
5 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
6 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 0.02 0.00 0.00
7 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
8 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.59 0.00
9 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.66 0.00 0.00
12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.66 0.00 0.00 0.00
14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0,00 0,00 0,90 0,20 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,61 0,01 0,00 0,01 0,04 0,00 0,19 0,00 0,58 0,00
4 0,90 0,00 0,00 0,57 0,22 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00
5 0,20 0,00 0,00 0,37 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
6 0,00 0,00 0,61 0,22 0,00 0,00 0,00 0,82 0,00 0,00 0,22 0,00 0,84 0,00
7 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,28 0,45 0,00 0,01 0,00 0,00
8 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
9 0,00 0,00 0,01 0,01 0,00 0,82 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00
10 0,00 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,28 0,00 0,00 0,09 0,28 0,00 0,02 0,00
11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,45 0,00 0,00 0,09 0,00 0,01 0,00 0,00
12 0,00 0,00 0,19 0,00 0,00 0,22 0,00 0,00 0,00 0,28 0,00 0,00 0,17 0,00
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00
14 0,00 0,00 0,38 0,01 0,00 0,84 0,00 0,00 0,14 0,02 0,00 0,17 0,00 0,00
15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 101-106
тракторов и матриц парных сравнений выборок (см. табл. 1 и табл. 2).
Подчеркнем, что прикладные аспекты ТХС и новой теории СТТ (ГС) сейчас еще только раскрываются и мы в нашем сообщении их представляем несколько обще (как характерные, типичные примеры). Мы здесь не касаемся изучения патологии движений (а у нас уже имеется богатый клинический материал), не затрагиваем и интимные механизмы организации движений и роли нейросетей мозга в организации любых движений. Этому посвящен и ряд статей, и ряд монографий, где более обширно и аргументированно выполнен анализ движений человека. В целом, мы сейчас говорим о необходимости создания единого фронта исследователей (психологов, физиологов, медиков), которые бы изучали процессы движений с позиций хаоса выборок, в рамках ТХС. Это сейчас крайне необходимо именно из-за того, что в рамках ТХС для любых ГС мы показали ограниченные возможности стохастики при изучении сложных ГС [10-16].
Выводы. Наша главная задача в этой публикации - обозначить проблемы в описании организации движений и наметить пути их решения. Представить же математический аппарат, который действительно отличен (он основан на расчетах квазиаттракторов) от традиционного функционального анализа и стохастики мы в кратком сообщении не можем (уже опубликовано более 300-т статей). Мы хотим показать, что мир движений уже - это не мир детерминизма (в ви-
де уравнений) и не мир стохастики (основанной на статистических функциях, спектральных плотностях сигнала (СПС), автокорреляции A(t), фракталах и динамическом хаосе Лоренца).
Мир СТТ в биомеханике и психофизиологии -это мир хаоса и непрерывной самоорганизации, которая на каждом интервале времени генерирует свои (особые, новые) статистические функции распределения. Мир СТТ основан на ТХС, в которой для вектора состояния биосистем x=x(t)=(xi, X2...Xm)T нет стационарных состояний (ни в виде dx/dt=0, ни в виде сохранения статистических функций распределения f(xi)) [28-36].
Глобальная статистическая нестабильность теперь перерастает в стабильность параметров квазиаттракторов в ТХС. Появляются новые понятия об эволюции СТТ-ГС, которые характеризуют физиологическое или (и) психическое состояние человека. Мир хаоса и самоорганизации порождает и новые модели, и новые теории, и новую парадигму в психофизиологии (парадигму самоорганизующегося хаоса ГС). Определенные результаты (и успехи) на этом не легком пути мы сейчас и представляем кратко в настоящем сообщении. Однако, эта проблема гораздо шире и глубже и она начинается с поведения нейросетей мозга, но это уже особая тема для психологии и ТХС. На эту тему у нас уже имеется обширная библиография, часть из которой мы сейчас представили в списке литературы [32-49].
STOCHASTICS AND CHAOS IN THE ORGANIZATION OF MOVEMENTS
YU.P. ZINCHENKO*, V.M. ESKOV**, M.A. FILATOV***, S.V. GRIGORIEV***
*Lomonosov Moscow State University, Leninckie Gory, GSP1, Moscow, Russia, 119991 "Federal Science Center Scientific-Research Institute for System Studies of the Russian Academy of Sciences,
Nakhimovsky pr., 36-1, Moscow, Russia, 117218 ***Surgut State University, Lenirn pr., 1, Surgut, Russia, 628400, e-mail:[email protected]
Abstract. More than 70 years ago, an outstanding physiologist and biomechanics researcher N.A. Bernstein put forward to hypothesis about «repetition without repetition». To date, this hypothesis has not been studied by almost anyone and has not been quantitatively investigated in the organization of movements. Nowadays, the hypothesis has been developed in the form of the Eskov-Zinchenko effect and the Eskov-Filatova effect. These effects demonstrate the lack of statistical stability of parameter samples of both voluntary and involuntary movements. This report presents the solution to the global problem of the physiology of the neuromuscular system and biomechanics (due to the lack of homogeneity of successively obtained samples of movement parameters of both one subject and group) based on new methods of chaos-self-organization (TCS). In this case, both stochastic methods (in the form of constructing matrices of pairwise comparisons of samples) and new methods of TCS are used. We emphasize that this theory has no common features with the theory of dynamic chaos of Lorentz. In addition, the concept of a quasi-attractor, which is now widely used in physiology, differs significantly from a similar term in the deterministic Lorentz chaos. From the standpoint of the new TCS, the classification of three main problems of physiology and psychology is presented. It is emphasized that, within the framework of traditional stochastics, it is impossible to further describe heterogeneous samples of any homeostasis parameters. Some ways of solving these three basic problems of both psychology and medicine are presented.
Keywords: homeostasis, chaos, heterogeneity, the Eskov-Zinchenko effect, the Eskov-Filatova effect.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ: № 18-47-860001 р_аи№ 18-07-00162 А
Литература / References
1. Бернштейн Н.А. О построении движений. М.: [About construction of movements]. Moscow: Medgiz; 1947.
Медгиз, 1947. 254 с. / Bernshteyn NA. O postroenii dvizheniy Russian.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 101-106
2. Денисова Л.А., Белощенко Д.В., Башкатова Ю.В., Горбунов Д.В. Особенности регуляции двигательных функций у женщин // Клиническая медицина и фармакология. 2017. Т. 3, № 4. С. 11-16 / Denisova LA, Beloshchenko DV, Bashkatova YUV, Gorbunov DV. Osobennosti regulyacii dvigatel'nyh funkcij u zhenshchin [Features of regulation of motor functions in women]. Klinicheskaya medicina i farmakologiya. 2017;3(4):11-6. Russian.
3. Еськов В.В., Еськов В.М., Вохмина Ю.В. Гипотеза Н.А. Бернштейна и статистическая неустойчивость выборок параметров треморограмм // Вестник кибернетики. 2018. Т. 29, № 1. С. 33-38 / Es'kov VV, Es'kov VM, Vohmina YUV, Gipoteza NA. Bernshtejna i statisticheskaya neustojchivost' vyborok parametrov tremorogramm [Hypothesis N.. Bernstein and statistical instability of samples parameters of tremorogramm]. Vestnik kibernetiki. 2018;29(1):33-8. Russian.
4. Еськов В.В., Белощенко Д.В., Баженова А.Е., Жи-ваева Н.В. Влияние локального холодового воздействия на параметры электромиограмм у женщин // Экология человека. 2018. № 9. С. 42-47 / Es'kov VV, Beloshchenko DV, Bazhenova AE, ZHivaeva NV. Vliyanie lokal'nogo holodovogo vozdejstviya na parametry ehlektromiogramm u zhenshchin [Effect of local cold exposure on the parameters of electromyo-grams in women]. EHkologiya cheloveka. 2018;9:42-7. Russian.
5. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатова О.Е. Естествознание: от стохастики к хаосу и самоорганизации // Вестник кибернетики. 2017. № 1 (25). С. 121-127 / Es'kov VM, Zinchenko YUP, Filatova OE. Estestvoznanie: ot stokhastiki k khaosu i sa-moorganizacii [Natural science: from stochastics to chaos and self-organization]. Vestnik kibernetiki. 2017;1(25):121-7. Russian.
6. Еськов В.М., Вохмина Ю.В., Горбунов С.В., Шейдер А.Д. Кинематика гомеостатических систем // Вестник кибернетики. 2017. № 2 (26). С. 87-93 / Es'kov VM, Vokhmina YUV, Gorbunov SV, SHejder AD. Kinematika gomeostaticheskikh sistem [Kinematics of homeostatic systems]. Vestnik kibernetiki. 2017;2(26):87-93. Russian.
7. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатова О.Е. Признаки парадигмы и обоснование третьей парадигмы в психологии // Вестник московского университета. Серия 14: Психология. 2017. №. 1. С. 3-17 / Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatova OE. Priznaki paradigmy i obosnovanie tret'ey paradigmy v psikhologii [Signs of the paradigm and the rationale for the third paradigm in psychology]. Vestnik moskovskogo universiteta. Seriya 14: Psikhologiya. 2017;1:3-17. Russian.
8. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатова О.Е., Есь-ков В.В. Гипотеза Н.А. Бернштейна и реальный хаос гомео-статических систем в психологии // Вестник Московского университета. Серия 14: Психология. 2017. № 3. С. 22-38 / Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatova OE, Es'kov VV. Gipoteza N.A. Bernshteyna i real'nyy khaos gomeostaticheskikh sistem v psikhologii [Hypothesis N. Ah. Bernstein and the real chaos of homeostatic systems in psychology]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14: Psikhologiya. 2017;3:22-38. Russian.
9. Еськов В.М., Галкин В.А., Гавриленко Т.В., Афане-вич К.А. Математическая проблема выбора однородной группы в биомеханике // Сложность. Разум. Постнекласси-ка. 2018. № 3. С. 94-101 / Es'kov VM, Galkin VA, Gavrilenko TV, Afanevich KA. Matematicheskaya problema vybora odnorodnoy gruppy v biomekhanike [Mathematical problem of choosing a homogeneous group in biomechanics]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;3:94-101. Russian.
10. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Григорьева С.В., Май-стренко В.И. Нейрокомпьютерные модели эвристической деятельности мозга человека // Вестник Московского уни-
верситета. Серия 14: Психология.2018. № 3. С. 109-127 / Zinchenko YuP, Es'kov VM, Grigor'eva SV, Maystrenko VI. Neyrokomp'yuternye modeli evristicheskoy deyatel'nosti mozga cheloveka [Neuro-computer model of heuristic activity of the human brain]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14: Psikhologiya. 2018;3:109-27. Russian.
11. Козупица Г.С., Хадарцева К.А., Шелим Л.И. Теория хаоса-самоорганизации - фундамент развития общей теории систем // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. № 1. С. 63-70 / Kozupitsa GS, Khadartseva KA, Shelim LI. Teoriya khaosa-samoorganizatsii - fundament razvitiya obshchey teorii sistem [Chaos theory-self-organization - the Foundation of the General theory of systems]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;1:63-70. Russian.
12. Мирошниченко И.В., Белощенко Д.В., Монасты-рецкая О.А., Снигирев А.С. Гомеостатические системы порождают проблему однородности выборок в биофизике // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. № 3. С. 15-25 / Miroshnichenko IV, Beloshchenko DV, Monastyretskaya OA, Snigirev AS. Gomeostaticheskie sistemy porozhdayut pro-blemu odnorodnosti vyborok v biofizike [Homeostatic systems give rise to the problem of sample homogeneity in Biophysics]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;3:15-25. Russian.
13. Прохоров С.А., Белощенко Д.В., Шейдер А.Д., Горбунова М.Н. Методы теории хаоса-самоорганизации в оценке параметров систем третьего типа-complexity // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. № 2. С. 32-41 / Prohorov SA, Beloshchenko DV, SHejder AD, Gorbunova MN. Metody teorii haosa-samoorganizacii v ocenke parametrov sistem tret'ego tipa-complexity [Methods of chaos theory-self-organization in the evaluation of the parameters of the third type of systems-complexity]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;2:32-41. Russian.
14. Пятин В.Ф., Еськов В.В., Воробьева Л.А., Куропат-кина М.Г., Сазонова Н.Н. Стохастический парадокс Есько-ва-Филатовой в теории complexity // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. № 2. С. 76-84 / Pyatin VF, Es'kov VV, Vorob'eva LA, Kuropatkina MG, Sazonova NN. Stokhasticheskiy paradoks Es'kova-Filatovoy v teorii complexity [Stochastic paradox of Eskova-Filatova in the theory of complexity]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;2:76-84. Russian.
15. Филатова О.Е., Горбунов С.В., Щипицин К.П., Гу-марова О.А., Королев Ю.Ю. Понятие однородности для экспериментальных групп в биомеханике // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2018. № 3. С. 26-33 / Filatova OE, Gorbunov SV, Shchipitsin KP, Gumarova OA, Korolev YuYu. Ponyatie odnorodnosti dlya ekspe-rimental'nykh grupp v biomekhanike [The concept of homogeneity for experimental groups in biomechanics]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2018;3:26-33. Russian.
16. Betelin V.B., Eskov V.M., Galkin V.A., Gavrilenko T.V. Stochastic Volatility in the Dynamics of Complex Homeostatic Systems // Doklady Mathematics. 2017. Vol. 95, No. 1. P. 92-94 / Betelin VB, Eskov VM, Galkin VA, Gavrilenko TV. Stochastic Volatility in the Dynamics of Complex Homeostatic Systems. Doklady Mathematics. 2017;95(1):92-4.
17. Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Eskov V.M., VochminaYu.V. Static Instability Phenomenon in Type-Three Secretion Systems: Complexity // Technical Physics. 2017. Vol. 62, No. 11. P. 1611-1616 / Eskov VV, Gavrilenko TV, Eskov VM, Vochmina YuV. Phenomenon of statistical instability of the third type systems - complexity. Technical Physics. 2017;62(11):1611-6. Russian.
18. Eskov V.V., Filatova O.E., Gavrilenko T.V., Gorbunov D.V. Chaotic dynamics of neuromuscular system parameters and the problems of the evolution of complexity // Biophysics.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 101-106
2017. Vol. 62, No. 6. P. 961-966 / Eskov VV, Filatova OE, Gavrilenko TV, Gorbunov DV. Chaotic dynamics of neuromuscular system parameters and the problems of the evolution of complexity. Biophysics. 2017;62(6):961-6. Russian.
19. Es'kov, V.M., Filatova, O.E., Ivashenko, V.P.Computer identification of compartmental neuron circuits // Measurement Techniques. 1994. Vol. 37, No. 8. P. 967-971 / Es'kov VM, Filatova OE, Il'yashenko LK. Komp'yuternaya identifikaciya zamknutyh nejronnyh setej [Computer identification of closed neural networks]. Metody izmereniya. 1994;37(8):967-71. Russian.
20. Es'kov, V.M., Filatova, O.E. Respiratory rhythm generation in rats: The importance of inhibition // Neurophysiolo-gy. 1995. Vol.25, No. 6.P. 348-353 / Es'kov VM, Filatova OE. Generaciya respiratornyh ritmov u krys: vazhnost' ingibirovaniya [Respiratory rhythm generation in rats: the importance of inhibition]. Nejrofiziologiya. 1995;5(6):348-53. Russian.
21. Eskov V.M. Models of hierarchical respiratory neuron networks // Neurocomputing. 1996. Vol.11, No. 2-4. P. 203226 / Eskov VM. Models of hierarchical respiratory neuron networks. Neurocomputing. 1996;11(2-4):203-26.
22. Eskov V.M., Filatova O.E. Problem of identity of functional states in neuronal networks // Biophysics. 2003. Vol. 48, No. 3. P. 497-505 / Eskov VM, Filatova OE. Problem of identity of functional states in neuronal networks. Biophysics. 2003;48(3):497-505.
23. Es'kov, V.M., Filatova, O.E. Problem of identity of functional states of neuronal systems // Biofizika. 2003. Vol. 48, No. 3.P. 526-534 / Es'kov VM, Filatova OE. Identity problem of functional states of neural network systems. Biofizika. 2003;48(3):526-34. Russian.
24. Eskov V.M., Eskov V.V., Braginskii M.Ya., Pashnin A.S. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespiratory system under conditions of physical effort // Measurement Techniques. 2011. Vol. 54, No. 7. P. 832837 / Eskov VM, Eskov VV, Braginskii MYa, Pashnin AS. Determination of the degree of synergism of the human cardi-orespiratory system under conditions of physical effort. Measurement Techniques. 2011;54(7):832-7.
25. Eskov V.M. Evolution of the emergent properties of three types of societies: The basic law of human development // E:CO Emergence: Complexity and Organization. 2014. Vol. 16, No. 2. P. 107-115 / Eskov VM. Evolution of the emergent properties of three types of societies: The basic law of human development. E:CO Emergence: Complexity and Organization. 2014;16(2):107-15.
26. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E., Khadartsev A.A., Sinenko D.V. Neurocomputer identification of order parameters in gerontology // Advances in gerontology. 2015. Vol. 28, No. 3. P. 435-440 / Eskov VM, Eskov VV, Filatova OE, Khadartsev AA, Sinenko DV. Neurocomputer identification of order parameters in gerontology. Advances in gerontology. 2015;28(3):435-40.
27. Eskov V.M., Filatova O.E., Provorova O.V., Khimikova O.I. Neural emulators in identification of order parameters in human ecology // Human Ecology. 2015. No. 5. P. 57-64 / Eskov VM, Filatova OE, Provorova OV, Khimikova OI. Neural emulators in identification of order parameters in human ecology. Human Ecology. 2015;5:57-64.
28. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E., Khadartsev A.A., Sinenko D.V. Neurocomputational identification of order parameters in gerontology // Advances in Gerontology. 2016. Vol. 6, No. 1. P. 24-28 / Eskov VM, Eskov VV, Filatova OE, Khadartsev AA, Sinenko DV. Neurocomputational
identification of order parameters in gerontology. Advances in Gerontology. 2016;6(1):24-8.
29. Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Vokhmina J.V. Chaotic dynamics of cardio-intervals in three age groups of indigenous and non-indigenous population of Ugra // Advances in gerontology. 2016. Vol. 29, No. 1. P. 44-51 / Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV, Vokhmina JV. Chaotic dynamics of cardio-intervals in three age groups of indigenous and non-indigenous population of Ugra. Advances in gerontology. 2016;29(1):44-51.
30. Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Vokhmina J.V. Chaotic dynamics of cardio intervals in three age groups of indigenous and nonindigenous populations of Ugra // Advances in Gerontology. 2016. Vol. 6, No. 3. P. 191197 / Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV, Vokhmina JV. Chaotic dynamics of cardio intervals in three age groups of indigenous and nonindigenous populations of Ugra. Advances in Gerontology. 2016;6(3):191-7.
31. Eskov V.M., Eskov V.V., Vochmina J.V., Gavrilenko T.V. The evolution of the chaotic dynamics of collective modes as a method for the behavioral description of living systems // Moscow University Physics Bulletin. 2016. Vol. 71, No. 2. P. 143-154 / Eskov VM, Eskov VV, Vochmina JV, Gavrilenko TV. The evolution of the chaotic dynamics of collective modes as a method for the behavioral description of living systems. Moscow University Physics Bulletin. 2016;71(2):143-54.
32. Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Vochmina Yu.V. Formalization of the Effect of "Repetition without Repetition" Discovered by N.A. Bernshtein // Biophysics. 2017. Vol. 62, No. 1. P. 143-150 / Eskov VM, Eskov VV, Gavrilenko TV, Vochmina YuV. Formalization of the Effect of "Repetition without Repetition" Discovered by N.A. Bernshtein. Biophysics. 2017;62(1):143-50.
33. Eskov V.M., Zinchenko Y.P., Filatov M.A., Ilyashenko L.K. Glansdorff-prigogine theorem in the description of tremor chaotic dynamics in cold stress // Human Ecology (Russian Federation). 2017. No. 5. P. 27-32 / Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatov MA, Ilyashenko LK. The Glensdorf-Prigogine theorem in the description of the chaotic dynamics of a tremor in cold stress. Ekologiya cheloveka. 2017;5:27-32.
34. Eskov V.M., Eskov V.V., Vochmina Y.V., Gorbunov D.V., Ilyashenko L.K. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity // Moscow University Physics Bulletin. 2017. Vol. 72, No. 3. P. 309-317 / Eskov VM, Eskov VV, Vochmina YV, Gorbunov DV, Ilyashenko LK. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity. Moscow University Physics Bulletin. 2017;72(3):309-17.
35. Eskov V.M., Gudkov A.B., Bazhenova A.E., Kozupitsa G.S. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North // Human Ecology. 2017. No. 3. P. 38-42 / Eskov VM, Gudkov AB, Bazhenova AE, Kozupitsa GS. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North. Human Ecology. 2017;3:38-42.
36. Eskov V.M., Filatova O.E., Eskov V.V., Gavrilenko T.V. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochastics and Chaos-Self-Organization // Biophysics. 2017. Vol. 62, No. 5. P. 809-820 / Eskov VM, Filatova OE, Eskov VV, Gavrilenko TV. The Evolution of the Idea of Homeostasis: Determinism, Stochasticsand Chaos-Self-Organization. Biophysics. 2017;62(5):809-20.
37. Eskov V.M., Bazhenova A.E., Vochmina U.V., Filatov M.A., Ilyashenko L.K. N.A. Bernstein hypothesis in the Description of chaotic dynamics of involuntary movements of
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2019 - V. 26, № 2 - P. 101-106
person // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21, No. 1. P. 14-23 / Eskov VM, Bazhenova AE, Vochmina UV, Filatov MA, Ilyashenko LK. N.A. Bernstein hypothesis in the Description of chaotic dynamics of involuntary movements of person. Russian Journal of Biomechanics. 2017;21(1):14-23. Russian.
38. Eskov V.M., Bashkatova Y.V., Beloshchenko D.V., Ilyashenko L.K. Cardiointervals parameters of human body in response to hypothermia // Human Ecology (Russian Federation). 2018. No. 10. P. 39-45 / Eskov VM, Bashkatova YV, Beloshchenko DV, Ilyashenko LK. Cardiointervals parameters of human body in response to hypothermia. Human Ecology (Russian Federation). 2018;10:39-45.
39. Filatova D.U., Veraksa A.N., Berestin D.K., Streltsova T.V. Stochastic and chaotic assessment of human's neuromuscular system in conditions of cold exposure. Human Ecology. 2017. No. 8. P. 15-20 / Filatova DU, Veraksa AN, Berestin DK, Streltsova TV. Stochastic and chaotic assessment of human's neuromuscular system in conditions of cold exposure. Human Ecology. 2017;8:15-20.
40. Filatova O.E., Eskov V.V., Filatov M.A., Ilyashenko L.K. Statistical instability phenomenon and evaluation of voluntary and involuntary movements // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21, No. 3. P. 224-232 / Filatova OE, Eskov VV, Filatov MA, Ilyashenko LK. Statistical instability phenomenon and evaluation of voluntary and involuntary movements. Russian Journal of Biomechanics. 2017;21(3):224-32.
41. Filatova O.E., Bazhenova A.E., Ilyashenko L.K., Grigorieva S.V. Estimation of the Parameters for Tremograms According to the Eskov-Zinchenko Effect Biophysics // Biophysics. 2018. Vol. 63, No. 2. P. 125-130 / Filatova OE, Bazhenova AE, Ilyashenko LK, Grigorieva SV. Estimation of the Parameters for Tremograms According to the Eskov-Zinchenko Effect Biophysics. Biophysics. 2018;63(2):125-30.
42. Garaeva G.R., Eskov V.M., Eskov V.V., Gudkov A.B., Filatova O.E., Khimikova O.I. Chaotic dynamics of cardiointervals in three age groups of indigenous people of Ugra // Human Ecology. 2015. No. 9. P. 50-55 / Garaeva GR, Eskov VM, Eskov VV, Gudkov AB, Filatova OE, Khimikova OI. Chaotic dynamics of cardiointervals in three age groups of indigenous people of Ugra. Human Ecology. 2015;9:50-5.
43. Ilyashenko L.K., Bazhenova A.E., Berestin D.K., Grigorieva S.V. Chaotic dynamics parameters of the tremorgrams at the stress exposure // Russian Journal of Bio-mechanics. 2018. Vol. 22, No. 1. P. 62-71 / Ilyashenko LK, Bazhenova AE, Berestin DK, Grigorieva SV. Chaotic dynamics parameters of the tremorgrams at the stress exposure. Russian Journal of Biomechanics. 2018;22(1):62-71.
44. Leonov B.I., Grigorenko V.V., Eskov V.M., Khadartsev A.A., Ilyashenko L.K. Automation of the Diagnosis of Age-Related Changes in Parameters of the Cardiovascular System // Biomedical Engineering. 2018. Vol. 52, No. 3. P. 210214 / Leonov BI, Grigorenko VV, Eskov VM, Khadartsev AA, Ilyashenko LK. Automation of the Diagnosis of Age-Related Changes in Parameters of the Cardiovascular System. Biomedical Engineering. 2018;52(3):210-4.
45. Vokhmina Y.V., Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Filatova O.E. Measuring Order Parameters Based on Neural Network Technologies // Measurement Techniques. 2015. Vol. 58, No. 4. P. 462-466 / Vokhmina YV, Eskov VM, Gavrilenko TV, Filatova OE. Measuring Order Parameters Based on Neural Network Technologies. Measurement Techniques. 2015;58(4):462-6.
46. Vokhmina Y.V., Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Filatova O.E. Medical and biological measurements: Measuring order parameters based on neural network technologies // Measurement Techniques. 2015. Vol. 58, No. 4. P. 65-68 / Vohmina YUV, Es'kov VM, Gavrilenko TV, Fitlatova OE. Medical and biological measurements: measurements of order parameters based on neural networks. Metody izmerenij. 2015;58(4):65-8.
47. Zilov V.G., Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V. Experimental confirmation of the effect of "Repetition without repetition" N.A. Bernstein // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 1. P. 4-8 / Zilov VG, Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV. Experimental confirmation of the effect of "Repetition without repetition" N.A. Bernstein. Bulletin of experimental biology and medicine. 2017;1:4-8.
48. Zilov V.G., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Eskov V.M. Experimental Study of Statistical Stability of Cardiointerval Samples // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 164, No 2. P. 115-117 / Zilov VG, Khadartsev AA, Eskov VV, Eskov VM. Experimental Study of Statistical Stability of Cardiointerval Samples. Bulletin of experimental biology and medicine. 2017;164(2):115-7.
49. Zilov V.G., Khadartsev A.A., Ilyashenko L.K., Eskov V.V., Minenko I.A. Experimental analysis of the chaotic dynamics of muscle biopotentials under various static loads // Bulletin of experimental biology and medicine. 2018. Vol. 165, No. 4. P. 415-418 / Zilov VG, Khadartsev AA, Ilyashenko LK, Eskov VV, Minenko IA. Experimental analysis of the chaotic dynamics of muscle biopotentials under various static loads. Bulletin of experimental biology and medicine. 2018;165(4):415-8.
Библиографическая ссылка:
Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Филатов М.А., Григорьева С.В. Стохастика и хаос в организации движений // Вестник новых медицинских технологий. 2019. №2. С. 101-106. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16376.
Bibliographic reference:
Zinchenko YUP, Eskov VM, Filatov MA, Grigoriev SV. Stokhastika i khaos v organizatsii dvizheniy [Stochastics and chaos in the organization of movements]. Journal of New Medical Technologies. 2019;2:101-106. DOI: 10.24411/1609-2163-2019-16376. Russian.
