(ОТДЕЛЬНЫЙ ОТТИСК)
МЕТАХИМИЯ
ДИЗАЙНА
РЕФЛЕКСИИ
ЕСТЕСТВОЗНАНИЯ
И ЭВОЛЮЦИИ БИОСФЕРЫ
Chem.Lab.NCD
Новосибирск 2010
МАТЕРИАЛЫ
МЕЖДУНАРОДНОЙ АКАДЕМИИ
ЦЕНТРА НООСФЕРНОЙ ЗАЩИТЫ
И ежегодники "Химический Дизайн"
(1998-2010гг) смотри на сайтах:
sgups.boom/
kutol.narod/webd.htm
kristall.lan.krasu/Science/journals.html
Модель подбора лауреатов Нобелевской премии по физике (рефлексия метахимии сознания как физический дизайн)
С.А.Кутолин,
профессор, доктор химических наук,
академик МАН ЦНЗ и РАТ.
Новосибирск, Россия
РЕФЕРАТ: Развитая ранее модель подбора лауреатов Нобелевской премии по химии использована для построения модели подбора лауреатов Нобелевской премии по физике на фактическом материале 100летнего опыта присуждения престижнейшей премии XX - века. На громадном количестве рассматриваемых примеров обнаружена функциональная модель с коэффициентом корреляции 97%. "Коэф-фициент корреляции заслуг"- N в модели колеблется в пределах 0.54 0.83, т.е. 5484%, что, скорее всего, объсняется неоднородностью мнений по претенденту Нобелевского Комитета. Поразительным фактом, заслуживающим внимания, является существование в фундаменте модели гомотетии числовых соотно-шений в духе Каббалы и Фибоначчи, поскольку разница между годами рождения и смерти Нострадамуса и А.Нобеля есть Фиббо-начиева цифра!
Введение
В предыдущей работе(Мельцер Алекс.С., Кутолин С.А.,Химичес-кий Дизайн,2007) было указано на предпосылки и сложность задачи, которая стоит перед Нобелевским Комитеттом при однозначном выборе претендента на Нобелевскую премию.Так, например, Нобелевская премия ни при каких обстоятельствах не могла быть присуждена Д.И.Менделееву! С другой стороны, общеизвестно, что физик и лауреат премии Нобеля Рёнтген было категорически против присуждения такой премии А.Эйнштейну. Созвездие имен! И коэффициент корреляции заслуг (N) с необходимостью и достаточностью не может не учитываться мнением Комитета и безусловным лобби, которое существует при такой номинации. Виртуальное сознание каждого из членов Комитета как рефлексирующей личности является источником извлечения максимально полезной работы - решения поставленной задачи. Отсюда выбор претендента есть не только коэффициент корреляции его заслуг(N), но и сама внутренняя структура подсознания, где годовщина присуждения (NbPr), соотносимая с датой рождения и кончиной основателя фонда А.Нобеля (1833, 1896) и фактобиографическими (R, Td, RTd) данными претендента безусловно имеет место. Недаром В. Гинсбург говорил, что совсем забыл думать о том, что его кандидатура находится в списке претендентов. А проф. Горькову Л.П. так и не "улыбнулось счастье" стать лауреатом вместе с А.А.Абрикосо-вым! Если модель подбора луареатов Нобелевской премии существует, то по форме подсознания она должна быть гомотетична, независимо от дисциплины, по которой такая премия присуждается. Вот это и предстояло проверить, двигаясь от "химии" к "физике", используя ту "алхимию сознания", которя гомотетична и для К.Г.Юнга в его книге "Алхимия сознания", и для Сороса в его книге "Алхимия финан-сов", и для автора "Алхимия слова". Но такая "алхимия созна-ния" и есть то, что именуется "Метахимией псиэргетики", кото-рая лежит в основе феномена Ноосферы (Кутолин С.А. Фено-мен ноосферы, Новоси-бирск,2009), где все виды открытий и возникающих отсюда рабочих механизмов с их рабочими циклами есть виртуальное назначение ноосферы, переводящее сознание в материальный субстрат труда, как форму орга- низации и самоорганизации материи.
Результаты моделирования
Если теоретически факторы: R, N, NbPr связаны между собой простым соотношением:
где R, NbPr, N - год рождения претендента, год официального присуждения ему Нобелевской премии, коэффициент призна-ния заслуг, то модельно статистический подход в модели гомо-тетического построения искомого свойства, т.е. PrNb, N, будет выражаться линейной или квадратичной функцией вида для NbPr;
А для N аналогичной функцией вида;
где ai, xi - полученные в модели постоянные коэффициенты и аргументы самой модели N, R, Td, RTd. В - постоянный член регрессии. R, Td, RTd - год рождения, год смерти, если он наступил, возраст.Такая методология оценки мысленного эксперимента эвристического восприятия рефлексии о творческих заслугах претендента может быть подтверждена или отвергнута путем компьютерного анализа некоторого экспертного множества данных, а плодотворность использования такой модели "ChemLehr", неоднократно обсуж-далась нашими сотрудниками, в том числе и на страницах журнала (см. "Химический дизайн. Физико-хими-ческие моде-ли и пропедевтика естест-вознания".1998.- с.77-88; 2001, - с.58-69).Исходная матрица для расчета величин NbPr как функции аргументов (N, R, NbPr,Td, RTd) входящих в описание некоторой группы лауреатов Нобелевской премии по физике имеет следующий вид, а входящие в неё параметры представлены,скажем, набором категорий:
no,np,ny,lo,vread,vprint,znach,psigma
40,6,4,2,1,2,1.,3.
lp(np)=0-КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ ПАРАМЕТР,1-КАЧЕСТВЕННЫЙ
1 0 0 0 0 0
lx(np)=2-ПАРАМЕТР В МОДЕЛЬ ВКЛЮЧАЕТСЯ ОБЯЗАТЕЛЬ-НО,=1-НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО,=0-НЕ ВКЛЮЧАЕТСЯ
0 1 1 0 1 2
nob(no)=0,1,2,3
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
x(no,np) - ИСХОДНАЯ МАТРИЦА
В данном случае матрица состоит из x (no,np) 40 строк и шести столбцов.Значения в ряду 0 1 1 0 1 2 означает, что аргументами являются 1,1,1,2 значений из столбцов, а четвертый стобец, обозначенный 0 есть искомая величина функции, например, NbPr или N. Таким образом, для предсказания искомой величины может быть использовано 108 строк, обозначающих годы присуждения премии за исключением 1916г, когда премия не присуждалась.
Величины no,np,ny,lo,vread,vprint,znach,psigma означают - число исследуемых объектов, аргументов, искомый признак (NbPr или N), ищется линейная или квадратичная зависимость, укороченный (расширенный) вариант печати, коэффициент значимости, коэффициент удаления реализации.
x(no,np) - ИСХОДНАЯ МАТРИЦА
NO N R NbPr Td RTd
1 2.4 1845 1901 1923 77
2 5.3 1865 1902 1943 78
3 2.6 1852 1903 1908 56
4 7.8 1842 1904 1919 77
5 4.8 1862 1905 1947 85
6 5.0 1856 1906 1940 84
7 1.7 1852 1907 1931 78
8 1.0 1845 1908 1921 75
9 3.2 1874 1909 1937 62
10 0.3 1837 1910 1923 86
11 2.1 1864 1911 1928 64
12 2.3 1869 1912 1937 68
13 1.2 1853 1913 1926 73
14 2.6 1879 1914 1960 81
15 1.5 1862 1915 1942 80
16 2.1 1877 1917 1944 67
17 1.1 1858 1918 1947 89
18 1.8 1874 1919 1957 83
19 1.7 1874 1920 1938 77
20 1.8 1879 1921 1955 76
21 1.9 1885 1922 1962 77
22 1.3 1868 1923 1953 84
23 1.8 1882 1924 1964 82
24 1.3 1870 1925 1942 72
25 2.0 1892 1926 1962 70
26 1.5 1879 1927 1959 80
27 1.5 1882 1928 1987 95
28 1.8 1892 1929 1987 95
29 2.0 1901 1930 1976 75
30 1.5 1887 1932 1961 74
31 0.9 1918 1994 2003 85
32 1.0 1927 1995 0 82
33 1.1 1945 1996 0 82
34 1.1 1948 1997 0 62
35 1.1 1950 1998 0 60
36 1.1 1946 1999 0 64
37 0.9 1930 2000 0 80
38 1.2 1961 2001 0 48
39 0.8 1914 2002 2006 92
40 0.8 1916 2003 2009 93
| NO | N | R | NbPr | Td | RTd | Лауреат |
| 1 | 2.4 | 1845 | 1901 | 1923 | 77 | РЕНТГЕН (Rontgen), Вильгельм |
| 2 | 5.3 | 1865 | 1902 | 1943 | 78 | ЗЕЕМАН (Zeeman), Питер |
| 3 | 2.6 | 1852 | 1903 | 1908 | 56 | БЕККЕРЕЛЬ (Becquerel), Анри |
| 4 | 7.8 | 1842 | 1904 | 1919 | 77 | Рэлей Джон |
| 5 | 4.8 | 1862 | 1905 | 1947 | 85 | ЛЕНАРД (Lenard), Филипп фон |
| 6 | 5.0 | 1856 | 1906 | 1940 | 84 | ТОМСОН (Thomson), Джозеф Дж. |
| 7 | 1.7 | 1852 | 1907 | 1931 | 78 | МАЙКЕЛЬСОН (Michelson), Альберт А. |
| 8 | 1.0 | 1845 | 1908 | 1921 | 75 | ЛИПМАН (Lippmann), Габриель |
| 9 | 3.2 | 1874 | 1909 | 1937 | 62 | МАРКОНИ (Marconi), Гульельмо |
| 10 | 0.3 | 1837 | 1910 | 1923 | 86 | ВАН-ДЕР-ВААЛЬС (Van der Waals), Ян Дидерик |
| 11 | 2.1 | 1864 | 1911 | 1928 | 64 | ВИН(Wien), Вильгельм |
| 12 | 2.3 | 1869 | 1912 | 1937 | 68 | ДАЛЕН (Dalen), Нильс |
| 13 | 1.2 | 1853 | 1913 | 1926 | 73 | КАМЕРЛИНГ-ОННЕС (Kamerlingh-Onnes), Хейке |
| 14 | 2.6 | 1879 | 1914 | 1960 | 81 | ЛАУЭ (Laue), Макс фон |
| 15 | 1.5 | 1862 | 1915 | 1942 | 80 | БРЭГГ (Bragg), Уильям Генри |
| 16 | 2.1 | 1877 | 1917 | 1944 | 67 | БАРКЛА (Barkla), Чарлз Г |
| 17 | 1.1 | 1858 | 1918 | 1947 | 89 | ПЛАНК (Planck), Макс |
| 18 | 1.8 | 1874 | 1919 | 1957 | 83 | ШТАРК (Stark), Йоханнес |
| 19 | 1.7 | 1874 | 1920 | 1938 | 77 | ГИЛЬОМ (Guillaume), Шарль |
| 20 | 1.8 | 1879 | 1921 | 1955 | 76 | ЭЙНШТЕЙН (Einstein), Альберт |
| 21 | 1.9 | 1885 | 1922 | 1962 | 77 | БОР (Bohr), Нильс |
| 22 | 1.3 | 1868 | 1923 | 1953 | 84 | МИЛЛИКЕН (Millikan), Роберт Эндрюс |
| 23 | 1.8 | 1882 | 1924 | 1964 | 82 | СИГБАН (Siegbahn), Манне |
| 24 | 1.3 | 1870 | 1925 | 1942 | 72 | ФРАНК (Franck), Джеймс |
| 25 | 2.0 | 1892 | 1926 | 1962 | 70 | ПЕРРЕН (Perrin), Жан |
| 26 | 1.5 | 1879 | 1927 | 1959 | 80 | КОМПТОН (Compton), Артур |
| 27 | 1.5 | 1882 | 1928 | 1987 | 95 | РИЧАРДСОН (Richardson), Оуэн У. |
| 28 | 1.8 | 1892 | 1929 | 1987 | 95 | БРОЙЛЬ (Broglie), Луи де |
| 29 | 2 | 1901 | 1930 | 1976 | 75 | ЧАНДРАСЕКАР (Chandrasekhar), Субрахманьян |
| 30 | 1.5 | 1887 | 1932 | 1961 | 74 | ГЕЙЗЕНБЕРГ (Heisenberg), Вернер |
| … | …….. | …… | ……… | ……. | …… | ………………………… |
| 31 | 0.9 | 1918 | 1994 | 2003 | 85 | Бертрам Брокхаус |
| 32 | 1.0 | 1927 | 1995 | 0 | 82 | Мартин Перл |
| 33 | 1.1 | 1945 | 1996 | 0 | 65 | Дуглас Ошеров |
| 34 | 1.1 | 1948 | 1997 | 0 | 62 | Стивен Чу |
| 35 | 1.1 | 1950 | 1998 | 0 | 60 | Роберт Лафлин |
| 36 | 1.1 | 1946 | 1999 | 0 | 64 | Герард Хоофт |
| 37 | 0.9 | 1930 | 2000 | 0 | 80 | Жорес Алфёров |
| 38 | 1.2 | 1961 | 2001 | 0 | 48 | Эрик Корнелл |
| 39 | 0.8 | 1914 | 2002 | 2006 | 92 | Реймонд Дэвис |
| 40 | 0.8 | 1916 | 2003 | 2009 | 93 | Виталий Гинзбург |
В приводимой таблице список лауреатов просто сокращен для понимания сути дела, а вместо точек использовались все остальные члены ряда. Для проформы вид таблицы лауреатов заканчивается 2009г. Для расчета по программе специально расчитывались иско-мые функции последовательно для 10, 20, 30, 40 и т.д. членов ряда. При этом выяснилось, что ККМ (коэффициент корреляции модели) практически при тех же включенных параметрах аргументов составлял всегда более 90%, достигая 98%.При расчете величины N в зависимости от числа включенных строк,т.е. числа лауреатов ККМ варьировался от 5484%, что тоже представляется достаточно высоким показателем для определения указанной величины как функциональной зависимости. Таким образом, выявлялось необходимое и достаточное число аргументов в %, получаемых методом включения, исключения из модели. Например, пусть имеется некоторая выборка с параметрами из 30 строк вида, а прогнозируемая функция вида Y=NbPr
PACЧET ПO ПPOГPAMME <ChemLehr>
ЧИCЛO PEAЛИЗAЦИЙ 30
ЧИCЛO ПAPAMETPOB 6
PEЗУЛЬTИPУЮЩИЙ ПAPAMETP 4 - Y=NbPr
BAPИAHT ПEЧATИ 2
KOЭФФИЦИEHT ЗHAЧИMOCTИ 1.00
KOЭФФИЦИEHT УДAЛEHИЯ PEAЛИЗAЦИЙ 3.0
CTPOИTCЯ KBAДPATИЧHAЯ MOДEЛЬ
0 1 1 0 1 2
NOB(I)
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
KOЛИЧECTBO ПAPAMETPOB,BKЛЮЧEHHЫX B MOДEЛЬ4 Y=NbPr
ПAPAMETP 6 CTEПEHЬ 1 KOЭФФИЦИEHT .07968
ПAPAMETP 2 CTEПEHЬ 1 KOЭФФИЦИEHT -10.70042
ПAPAMETP 3 CTEПEHЬ 1 KOЭФФИЦИEHT .48861
ПAPAMETP 2 CTEПEHЬ 2 KOЭФФИЦИEHT 1.13034
CBOБOДHЫЙ ЧЛEH УPABHEHИЯ 1012.7270000
CPEДHЯЯ OCTATOЧHAЯ ДИCПEPCИЯ 5.9271110
CPEДHИЙ MOДУЛЬ OШИБKИ 1.7965620
HECMEЩEHHAЯ OЦEHKA OCTATOЧHOЙ ДИCПEPCИИ 7.112491
CPEДHЯЯ OCTATOЧHAЯ ДИCПEPCИЯ HA KOHTPОЛЬНОЙ BЫБOPKE .0000000
KOЭФФИЦИEHT KOPPEЛЯЦИИ MOДEЛИ .9639426
BKЛAД BKЛЮЧEHHЫX ПAPAMETPOB, PACCЧИTAHHЫЙ METOДOM ИCKЛЮЧEHИЯ
6 1.2 2 84.8 3 14.0
BKЛAД BKЛЮЧEHHЫX ПAPAMETPOB, PACCЧИTAHHЫЙ METOДOM BKЛЮЧEHИЯ
6 29.4 2 38.7 3 31.9
П P O Г H O З Y=NbPr
------------------------------------------------------------------
: N0 : Y : PACЧ : OШИБ : N0 : Y : PACЧ : OШИБ :
------------------------------------------------------------------
11 1911 1911.108 -.108 12 1912 1912.724 -.724
13 1913 1912.723 .277 14 1914 1917.098 -3.098
15 1915 1915.384 -.384 16 1917 1917.699 -.699
17 1918 1917.251 .749 18 1919 1919.396 -.396
19 1920 1919.592 .408 20 1921 1921.281 -.281
23 1924 1923.225 .775 24 1925 1920.163 4.837
25 1926 1925.874 .126 26 1927 1923.691 3.309
29 1930 1930.669 -.669 30 1932 1927.121 4.879
Как следует из результатов моделирования, - коэффициент признания заслуг N играет существенную роль в определении конечного результата. Обращает на себя внимание факт, что не все, а лишь некоторые из аргументов принимают участие (методом включения, исключения) в описании модели, а добавление числа строк в модель слабо (3 5%) влияет на конечный вид функции, что и позволяет признать функцио-нальность аргументов полученной модели. Аналогичная ситуация имеет место и при предсказхании "коэффициента заслуг" - N как функции аргументов, подбираемых в модели расчета:
УTOЧHEHHAЯ MOДEЛЬ
CP.ЗHAЧEHИE Y 2.3133330
ДИCПEPCИЯ Y 1.3739700
CP.OTKЛOHEHИE Y 1.1721650
CPEДHИE ЗHAЧEHИЯ X
1 2.12414 2 2.12414 3 1870.10300 4 1916.44800
5 1947.17200 6 77.00000
KOЛИЧECTBO ПAPAMETPOB,BKЛЮЧEHHЫX B MOДEЛЬ 3=N
ПAPAMETP 6 CTEПEHЬ 1 KOЭФФИЦИEHT .03181
ПAPAMETP 3 CTEПEHЬ 1 KOЭФФИЦИEHT .07844
ПAPAMETP 4 CTEПEHЬ 1 KOЭФФИЦИEHT -.18194
CBOБOДHЫЙ ЧЛEH УPABHEHИЯ 201.8458000
CPEДHЯЯ OCTATOЧHAЯ ДИCПEPCИЯ .4221334
CPEДHИЙ MOДУЛЬ OШИБKИ .5416674
HECMEЩEHHAЯ OЦEHKA OCTATOЧHOЙ ДИCПEPCИИ .4896734
CPEДHЯЯ OCTATOЧHAЯ ДИCПEPCИЯ HA KOHTPОЛЬНОЙ BЫБOPKE .0000000
KOЭФФИЦИEHT KOPPEЛЯЦИИ MOДEЛИ (ККМ) .8257067
BKЛAД BKЛЮЧEHHЫX ПAPAMETPOB,PACCЧИTAHHЫЙ METOДOM ИCKЛЮЧEHИЯ
6 8.6 3 37.0 4 54.4
BKЛAД BKЛЮЧEHHЫX ПAPAMETPOB,PACCЧИTAHHЫЙ METOДOM BKЛЮЧEHИЯ
6 39.2 3 27.6 4 33.2
П P O Г H O З Y=N
-------------------------------------------------------------
: N0 : Y : PACЧ : OШИБ : N : Y : PACЧ : OШИБ :
-------------------------------------------------------------
1 2.400 3.155 -.755 2 5.300 4.574 .726
7 1.700 2.644 -.944 8 1.000 1.818 -.818
9 3.200 3.497 -.297 10 .300 1.176 -.876
11 2.100 2.412 -.312 12 2.300 2.750 -.450
13 1.200 1.472 -.272 14 2.600 3.584 -.984
15 1.500 2.037 -.537 16 2.100 2.436 -.336
17 1.100 1.463 -.363 18 1.800 2.346 -.546
19 1.700 1.973 -.273 20 1.800 2.151 -.351
21 1.900 2.472 -.572 22 1.300 1.179 .121
23 1.800 2.032 -.232 24 1.300 .590 .710
25 2.000 2.070 -.070 26 1.500 1.187 .313
27 1.500 1.717 -.217 28 2.300 3.414 -1.114
29 2.000 2.208 -.208 30 1.500 .714 .786
Полученные результаты представляются достаточно впечат-ляющими как с точки зрения функциональности аргументов методом их включения и исключения из модели, так и еаблюдаемых высоких значений коэффициентов корреляции, кторое слабо изменяются при увеличении числа строк столбцов, а, с другой стороны, вариации ККМ для коэффици-ента признания заслуг N вполне логично колебание ККМ в зависимости от числа столбцов. Скорее всего этот факт по существу объясняется виртуальностью такого показателя.Но такой показатель, видимо, как следует из расчетов имеет не только виртуальный, но и реальный смысл. Самое любопытное заключается в том, что N есть функция и таких чисел как год рождения и год смерти А.Нобеля(1833; 1896), поскольку сами эти цифры, как ни странно, могут быть истолкованы в рамках кабалистики(см.Лайтман М.Каббала.Тайное еврейское учение. Кн.1-17.Израиль,1996), поскольку сами эти даты ученого отличаются от дат рождения и смерти врача и каббалиста Нострадамуса ровно на величину 330:
1503 + 330=1833 и 1566 + 330 =1896!
А сама величина 330 есть Фибоначчиева цифра(Воробьёв Н.Н. Числа Фибоначчи. М.:Наука, 1978.-с.37):
a=330= u13+ u11 + u6,
т.е. представляет собой ничто иное как сумму чисел ряда Фибо-наччи:
| i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| ui | 1 | 1 | 2 | 3 | 5 | 8 | 13 | 21 | 34 | 55 | 89 | 144 | 233 | 377 |
А найденные в правилах, описываемых моделированием, свободные члены регрессии для NbPr B=10121013 есть Фибонначиева цифра: В= u16+ u8 =987 + 21=1008, для N B=201202, т.е. B= u12+ u10 =144 + 55 =199. А ведь принцип иерархии или прямого подобия есть синэргизм (Хакен Г.,Хакен-Крелль М., Тайны восприятия. [синэргетика ] М.:ИКИ,2002.-272с.) или что тоже самое, что гомотетия в математике. Будучи приложима к самому восприятию в решении проблемных ситуаций, а это как раз и имеет место при присуждении премии А.Нобеля, предположительно, но с большой степенью достовер-ности в рамках рассматриваемой модели, можно считать, что подобная эвристическая задача есть пример кабаллизма и фибоначчизма (Стахов А.П.,Случен-кова А.Б. и др.Код да Винчи и ряды Фибоначчи.Спб.; Питер, 2006; Мартыненко Г.Я.Основы стилеметрии.Л.: ЛГУ,1988).
Заметки вместо обсуждения
Полученные результаты не вызывают особого удивления, если принять во внимание мнение Арона Черняка, профессора, действительного члена международной Академии информа-тики (Израиль, Нешер), который в статье "Нобелевские премии и еврейство" пишет слудующее;
"Представители одной из самых малых наций на земном шаре являются обладателями пятой части всех Нобелевских премий, полученных учеными и общественными деятелями различных национальностей. Каждый пятый лауреат Нобелевской премии – еврей! Можно ли объяснить столь странное явление? Вопрос чрезвычайно, я бы сказал, неимоверно трудный. Сложности возникают с двух сторон: и в смысле научных доказательств, и в смысле преодоления обвинений в шовинизме, национализме и т.п. Но мы отметаем подобные обвинения: если наблюдается явление, то оно нуждается в объяснении. Ведь объяснение – неотъемлемая функция науки. Во всех случаях мы подходим к таким понятиям, как «еврейский ум» и «еврейский характер», смысл которых со строго научных позиций представляется неясным…… в начале XX века во Франции вышла книга Ж. Мюре «Еврейский ум». …….Возвращаясь к ответу на поставленный вопрос, мы после предпринятых попыток приходим к выводу: в настоящее время объяснить явление «еврейского засилья» в ситуации с Нобелевскими премиями одноз-начно вряд ли возможно. Говорить можно лишь на гипотетическом уровне. Выдвигаем две гипотезы. Первая – НАУЧНЫЙ АВАН-ГАРДИЗМ, иными словами стремление еврейских интеллектуалов сказать новое слово в творчестве, вырваться вперед, обогнать коллег. Конечно, это не исключительное свойство евреев, но нельзя отрицать, что оно часто сопутствует еврею, принимая иной раз страстные, фанатические формы. Здесь просматриваются генетические корни – вековое, впитанное с молоком матери, субъективное или объективное стремление вырваться из тесных рамок прежнего положения еврейства. Вторая гипотеза также связана с генетикой. Это ТЕОРИЯ ВЗРЫВА, или феномен «СВЕРХНОВОЙ ЗВЕЗДЫ». Суть ее такова. Многие сотни лет еврейство, его представители накапливали скрытый творческий потенциал. Ныне он вырвался наружу в форме взрыва, что привело, в частности, к обвальному выделению научной энергии. Но столь высокие темпы роста долевого участия евреев-лауреатов со временем снизятся – это закономерность перехода экспоненты в логистическую кривую. Слабое место обеих гипотез – вопрос, почему за 50 лет Израиль не дал ни одного лауреата Нобелевской премии по науке? ".
Вот почему при столь комптентном понимании сущности проб-лемы присуждения Нобелевских премий проф. Черняком, автор настоящего компьютерного моделирования считает излишним делать какие либо выводы, поскольку результаты моделиро-вания говорят сами за себя.