КОСМОФИЗИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯЦИИ (ЭФФЕКТ ШНОЛЯ) ДЛЯ ШУМОВ, ГЕНЕРИРУЕМЫХ ЧЕЛОВЕКОМ ПРИ РАЗНОЙ СТЕПЕНИ ВОВЛЕЧЕННОСТИ СОЗНАНИЯ. В.С.Вайнштейн*, Е.С.Шешеня *, Н.Р.Галль *СПб ГПУ, РФ, С-Петербург, Политехническая, 29 ФТИ им. А.Ф.Иоффе РАН, С-Петербург, , Россия,

Имеется много научных данных о влиянии космогеофизических факторов на медико-биологическую и социальную сферы А как же сам человек?

Роль сознания человека в биофизике При традиционном подходе к биофизическим вопросам, включая воздействие космофизических или других слабых и сверхслабых факторов, роль самого человека в них обычно игнорируется - в лучшем случае рассматривается состояние его тела. Между тем все мы очень разные, и главные отличия не в биохимии наших тел, но в свойствах сознания и бессознательной части психики При научном подходе психику человека нельзя элиминировать – в ней важнейшие ключи к пониманию характера воздействия внешней среды на человека Мы попытались найти способ для оценки того, в какой мере психическая жизнь человека вовлечена в природные, в частности в космофизические циклы

ЭФФЕКТ ШНОЛЯ. В последние годы проводится интенсивное изучение открытого и подробно изученный С.Э.Шнолем [1] эффекта формирования макрофлуктуационных диаграмм шумовыми сигналами различного происхождения [2-3]. Под макрофлуктуационными диаграммами понимаются графики зависимости частот попадания величины изучаемого флуктуирующего сигнала в некий интервал значений (обычно довольно узкий по сравнению со средним значением) от самого значения этого сигнала. По центральной предельной теореме математической статистики, при достаточно большом числе измерений эти диаграммы должны стремиться к распределению гаусса. Однако, как показано в [1-3] и других работах того же автора, при конечном размере выборки диаграммы носят характерный «рваный» характер, подобный показанному на рис.1, взятом из работы [1]. Диаграммы подобного вида логично называть «Диаграммами Шноля».

(шумы -активного источника из работы: С.Э.Шноль, В.А.Коломбер, Э.В.Пожарский, Т.А.Зенченко, И.М.Зверева, А.А.Конрадов, УФН, 1998, т.168, 10, с ) Типичный вид получаемых макрофлуктуационных диаграмм (диаграмм Шноля)

СВОЙСТВА ДИАГРАММ ШНОЛЯ. Свойства и характеристики макрофлуктуационных диаграмм весьма неожиданны. Как отмечает С.Э.Шноль [1] на основании более чем 40 -летних детальных экспериментов, имеются ТРИ основных необычности, требующих, но пока не находящих объяснения: 1. Сами существенно негладкие формы диаграмм, не описываемые напрямую никаким из известных статистических распределений. 2. Формы диаграмм никогда не воспроизводятся точно, но могут быть оцениваемы по критерию «похожести». Оказалось, что так оцениваемые Формы диаграмм ПРАКТИЧЕСКИ НЕ ЗАВИСЯТ ОТ ФИЗИЧЕСКОЙ ПРИРОДЫ СИГНАЛА и его энергии: они очень схожи и для радиоактивного -распада с энергией процесса ~10 6 эВ и для биохимической реакции с характерной энергией активации, близкой к kT (~0.05 эВ). 3. Для одной системы (а тем самым и для всех систем сразу) формы диаграмм закономерно изменяются с периодом, РАВНЫМ СИДЕРИЧЕСКИМ СУТКАМ. Под изменением понимается значительное (на десятки процентов) увеличение числа «похожих» диаграмм при снятии их в одно и тоже сидерическое время по сравнению с диаграммами, снятыми с интервалом в несколько часов. Этот ритм, видимо, отражает крупномасштабный и универсальный характер возмущающего воздействия дальнего Космоса (Галактики) на земные процессы. Вся совокупность перечисленных выше экспериментальных результатов должна быть названа «Эффект Шноля» по имени своего открывателя.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Представлялось интересным и важным изучить макрофлуктуационные свойства шумов, создаваемых человеком в результате сознательных действий и сравнить их с шумами, создаваемыми неодушевленными объектами. Вопрос о том, в какой степени сознание (и подсознание) человека обусловлены физико-химическими процессами в его организме, и в какой степени имеет место обратное влияние, до сих пор является остро дискуссионным. Очень интересно также понять степень влияния космических воздействий на сознание и подсознание человека и оценить степень их интегрированности в общеприродные закономерности, выражающиеся в единстве макрофлуктуационной картины протекающих процессов.

Для решения такой задачи необходимо было создать аппаратно- программный комплекс, предназначенный: - для обеспечения возможности генерации оператором шумов - для их усреднения в режиме реального времени - для последующего статистического анализа, а также разработать методики работы Экспериментальный подход

1. Создание выборок генерируемых оператором случайных величин с заранее заданным ограниченным амплитудным разбросом. Необходимо было иметь возможность широкого варьирования времени создания выборки и степени сосредоточенности оператора в соответствии с принятыми стандартами психометрии 2. Усреднение сгенерированных величин и запись полученных результатов в файл с автоматическим сохранением в его названии данных об операторе и используемых условиях получения выборки. 3. Статистический анализ полученных данных по алгоритму, описанному в работе [1], с целью получения макрофлуктуационной диаграммы и запись полученных данных в файл в формате, удобном для экспорта в стандартную пользовательскую программу построения графиков (Microcall Origin). Требования к экспериментальному комплексу

Экспериментальный программно-аппаратный комплекс был реализован на базе персонального компьютера, стандартного ручного манипулятора типа «мышь» и специально написанной программы «Human noise», работающей в операционной среде «Windows». Программа позволяла отображать на экране компьютера заранее созданный черно-белый рисунок размером 540 * 480 пикселей и квадратный пробоотборник размером 100*100 пикселей, позиционируемый внутри рисунка с помощью манипулятора. Реализация программно-аппаратного комплекса

Вид экрана монитора при работе программы Human Noise с черно-белым испытательным рисунком бессмысленного содержания. 1 – рисунок, 2 – перемещаемый пробоотборник.

Статистическая обработка выполнялась непосредственно после завершения накопления данных в выборке и проходила незаметно для пользователя за время меньше с. Вычислялись среднее по выборке M и дисперсия стандартным формулам: M = n i / N = { (ni-M) 2 /(N-1)} 1/2 где n i – текущие значения случайной величины (или усредненной случайной величины), N – число значений в выборке. После этого числовая ось разбивалась на 22 интервала по следующему правилу: [0, M-2 ], (M-2, M-1.8 ], (M-1.8, M-1.6 ]....(M- 0.2, M], (M, M+0.2 ],..., (M+2, ), и каждое из значений выборки попадало в один из интервалов. Число значений, попадающих в каждый из интервалов, подсчитывалось и полученные данные запоминались в другом файле, которому присваивалось тоже имя с добавлением цифры 2 в начале; сам файл запоминался в другом каталоге также в виде столбца данных. Файлу присваивалось расширение.dat для облегчения его импорта в программу построения графиков. Статистическая обработка

Как видно, получающиеся макрофлуктуационные диаграммы качественно носят тот же характер, что и аналогичные диаграммы, полученные из физических источников – они существенно не гладкие и очень далеки от гауссова или пуассонова распределений. При повторном снятии диаграммы не воспроизводят свою форму в деталях, однако качественно могут быть «похожими» или «непохожими»: Получающиеся макрофлуктуационные диаграммы Типичный вид получаемых макрофлуктуационных диаграмм представлен на рисунке Диаграммы, полученные с использованием программы Human Noise в режиме использования случайной величины (слева) и усреднения по двум соседним случайным величинам (справа).

При смене операторов качественно формы получающихся диаграмм не меняются – они по-прежнему остаются негладкими и не апроксимируются простыми статистическими распределениями. Также на их форму качественно не влияет вид и структура используемого транспаранта – эксперименты проводились как с различными по содержанию рисунками (см. выше), так и с одним и тем же рисунком, но поданным с контрастностью, отличающейся в разы. Влияние оператора и транспаранта

Примеры использованных транспарантов Слева – бессодержательный рисунок Справа – стилизованная голова кошки

. Получаемые диаграммы систематизировались по времени записи, оператору и типу рисунка, а затем обрабатывались по критерию «похожести», предложенному С.Э.Шнолем. Использовался метод экспертных оценок. Трем экспертам, не имеющим возможности обмениваться мнениями, последовательно предъявлялись пары диаграмм, которые они должны были охарактеризовать как «похожие» и «непохожие». Данные трех экспертов суммировались с одинаковым весом, и на их основании проводилось сопоставление групп диаграмм, полученных в разное время суток. На основании такой обработки строились «автокорреляционные» диаграммы, показывающие долю похожих графиков, снятый в один и тот же час в разные (последовательные) дни; и «кросс-корреляционные» диаграммы, показывающие число похожих графиков для разных часов снятия. Формально такие названия не совсем правомочны, т.к. ядро используемой корреляционной функции не описывалось формально, но заменялось субъективным мнением экспертов, однако мы будем пользоваться этими терминами в дальнейшем. Промежутки времени выбирались порядка недели – 10 дней, что обеспечивало относительно малые расхождения между солнечным и сидерическим временем. Корреляционные свойства - обработка

Корреляционные свойства: примеры диаграмм Типичные автокорреляционные (1, 2) и кросс-корреляционная (3) диаграммы, описывающие число совпадений между макрофлуктуационными диаграммами, снимаемыми в (1) и в (2) последовательно в течении 10 дней, а также число «похожих» графиков при сравнении между 10-часовой и 17- часовой группами (3).

Для более точного количественного учета эффекта были построены кросс-корреляционные диаграммы между 10-часовой и всеми остальными группами в диапазоне от до и определены доли «похожих». Как видно, число «похожих» диаграмм быстро убывает при увеличении временного лага в пределах 2-3 часов, а затем стремится к постоянной величине, порядка 20%. Полученные результаты качественно воспроизвелись на двух различных транспарантах и трех операторах Зависимость степени корреляции (числа «похожих») макрофлуктуационных графиков от временного интервала между их снятием в пределах суток. Сравнение проводилось между серией графиков, снимавшихся в 10:00 в течении последовательных 6 дней, и графиками, снимавшимися аналогичным образом в те же дни в 11:00, 12:00 и т.д.

Видимо, на основании полученных результатов можно утверждать, что человеческая психика находится под воздействием тех же космических сил, что и неодушевленные объекты, и при выяснении физической природы таких воздействий данный факт должен обязательно приниматься во внимание. Обсуждение результатов. 1. Макрофлуктуационные характеристики, получаемые в экспериментах, близки к тем, которые наблюдались для абиогенных объектов 1. Аналогичным образом и корреляционные характеристики дают близкую к наблюдавшейся для абиогеннных объектов картине – число «похожих» графиков уменьшается при увеличении временной дистанции между моментами их снятия в пределах суток.

. Когда оператор щелкает мышью по экрану программы, выполняя указание «не сосредоточиваться специально, но позиционировать пробоотборник случайным образом», он инстинктивно старается делать это быстро, почти рефлекторно. При этом само сознание оператора оказывается не связанным с транспарантом, он как бы выставляет между собой и программой некий реактивный контур, умственную машину, которой и передает на время управление своей рукой. Какая часть психики ответственна за генерацию шумов? сознание или подсознанию по Фрейду и Юнгу? аналитический или реактивный ум по Хаббарду?

Т.о. можно с уверенностью считать, что наблюдаемые макрофлуктуационные свойства относятся к подсознанию или реактивной части ума человека, а для тестирования его сознательно, аналитического ума методика должна быть соответствующим образом модифицирована Схема взаимоотношений между оператором (1), и программой генерации шумов (2). Для обеспечения автоматизма работы оператор ставит между собой и экраном мысленный управляющий контур (3), или «умственную машину», которой и передоверяет работу. Сам человек. т.е. Его сознание при этом от работы отстраняетсяотстраняясь от работы.

Для вовлечения сознательной части человека в процесс, оператору ставилась задача выполнять ту же процедуру, но делать это «сосредоточенно». Отметим, что подавляющее большинство людей НЕ СПОСОБНЫ сохранить сосредоточенность в течении 3 мин, требуемых для записи одной диаграммы – мысли почти наверняка убегуть куда-то прочь, т.е. вместо человека будет работать умственная машина. По честному признанию операторов, с которыми мы работали, им удавалось быть сосредоточенными лишь частично, но они старались.

Как оказалось, для снятых так диаграмм, число «похожих» практически не зависит от временного лага между моментами их записи, и лежиит в диапазоне %, т.е. соответствует «хвосту» графика на рис. 18 Эффект воспроизвелся на двух операторах и двух различных транспарантах Это означает, что бессознательная часть психики человека интегрирована в природные закономерности (по крайней мере в части формированния корреляционных свойств шумов), а сознание - НЕТ!

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ