свете решения вопросов по цифровизации работы транспорта.
Думаю, что монография будет интересна специалистам, работникам метрополитена, техническим работникам, руководству метро, транспортникам.
О. С. Су́харев Гл. н. с. ИЭ РАН, экономист, инженер-механик-исследователь
Предисловие
Довольно длительное время Московский метрополитен является печальной ареной далеко не самых «радужных» событий: переполненные вагоны, давка и толкотня в переходах, неработающие эскалаторы, неисправные турникеты, нарушение графика движения поездов. Динамика таких негативных явлений не только не улучшилась, а, наоборот, ухудшилась, превратившись, к глубокому сожалению, в устойчивую закономерность, игнорировать которую больше не представляется возможным. Главным недостатком метро стали частые задержки и досадные инциденты на линиях. Причём о многих из них не всегда оперативно доводится информация до потенциальных пассажиров. На помощь приходят социальные сети и телеграм-канал. Но и они не являются панацеей, так как часть информации о сбоях и авариях до нас просто не доходит.
Таким образом, напрашивается вполне логичный вопрос: а можно ли заранее предсказать будущую аварию или сбой, который произойдёт на той или иной линии? Подчиняются ли инциденты метро определённому статистическому закону? Имеет ли место статистическая устойчивость? Разумеется, мы не можем знать всех факторов, которые влияют на бесперебойность движения метро, но можно выделить основные причины, которые в основном определяют аварийность. Многие из этих факторов напрямую связаны с теорией надёжности и теорией массового обслуживания.
Определить такие факторы возможно только после детального анализа статистики сбоев московского метро через призму статистических методов. И уже на этой основе можно будет построить эффективную модель, которая бы на 80–90 % прогнозировала бы аварии.
Динамика сбоев также вписывается в теорию катастроф. Теория катастроф блестяще изложена такими гениями, как Арнольд, Хасслер Уитни и Рене Том. Но простому обывателю совершенно неинтересны дифференциальные уравнения, описывающие «сборку», «седло», «бабочку» и т. д. Простой обыватель прагматичен: ему важно знать, когда именно произойдёт катастрофа, с указанием конкретного дня, времени и часа. Что касается конкретного дня, то становится возможным предсказать аварию в метро, если опираться на линейные и нелинейные модели, и особенно на статистические закономерности временных рядов.
Сделаем небольшое лирическое отступление.
Люди всегда искали способ предсказывать будущее, чтобы избежать риска ущерба или гибели не только для себя, но и для своих близких.
Прорицатели, маги, астрологи, теологи могли предвидеть будущее чисто интуитивно, на уровне озарения. Великие мистификаторы, такие как Калиостро (персонаж романа А. Дюма «Жозеф Бальзамо»), утверждали, что жили лет 1000, и заверяли собеседников, что отлично управляют случайностями. Причём Калиостро не был ни математиком, ни даже физиком и вряд ли мог на грифельной доске начертить примитивные дифференциальные уравнения, которыми описываются движения материальной точки в трёх координатах. Месмер утверждал, что изобрёл «живой магнетизм», и верил в его чудодейственную предсказательную силу. Лаплас же, наоборот, свято верил в детерминизм, то есть в то, что если знать начальные условия, то можно определить положение тела во времени и пространстве, которое будет отнюдь не случайным.
Так что же представляют собой эти случайности? Почему они происходят именно в определённые дни, а не в другие? Отчего некоторые дни являются удачными для ведения бизнеса, переговоров, дружеских встреч и знакомств, а другие, наоборот, неблагоприятными и разочаровывающими. Разумеется, на человека воздействует множество факторов (начиная с природных, а заканчивая факторами личного характера), которые определяют не только его судьбу, но и каждодневное поведение.
Но что, если рассмотреть множество таких поведений (людей) подобно множеству точек (событий) на плоскости. Закон больших чисел говорит о том, что поведение множества случайных событий почти утрачивает свой непредсказуемый характер (при условии большого количества испытаний), и можно определить устойчивое среднее значение.
Со времён Лапласа мир представлялся собой детерминистским. То есть если нам известно начальное положение точки, её скорость и масса, то мы можем легко вычислить траекторию движения. Сегодня даже старшеклассник вполне может справиться с уравнением движения падающего яблока, включающего координату x (t) и y (t). Позже в теории хаоса Эдвард Лоренц показал зависимость от начальных условий и построил свой знаменитый аттрактор[1], моделирующий воздушные потоки.
На данный момент детально разработаны модели по прогнозированию движения материальных объектов, и в этом смысле можно предсказать положение объекта в каждый последующий момент времени. Более того, созданы великолепные прикладные программы
Компактное множество фазового пространства динамической системы.
