The problem of voluntary or involuntary movements are discussed more than 150 years. Traditionally, the tremor was considered involuntary movements and tapping - arbitrary. Real stochastic and chaotic analysis of these two types of motion shows them as chaotic motion (involuntary as a result of the test, rather than by the presence of the target). Introduced new criteria for the separation of these two types of motion in the form of paired comparisons matrix samples tremorogramm and teppingramm. Models of the evolution of the tremor in the mode of the three transitions: normal postural tremor, tremor in Parkinson´s disease and the transition to a rigid form of the disease. A comparison of model data and observations on patients. In addition, it is proposed dimensioning of quasi-attractors of these two types of movements, which provide the identification of differences of physiological state of the subject. Demonstrated specific examples of parameters matrix of paired comparisons and quasi-attractors while perturbation the final test.
tremor, arbitrary, quasi-attractor, matrix.
Введение. Проблема моделирования сложных биосистем (complexity) является актуальной проблемой естествознания в целом и биомеханики в частности. Последние 50 лет идет активная дискуссия вокруг самого определения «сложность». Считается, что постуральный тремор и теппинг всегда рассматривались как примеры непроизвольных и произвольных движений соответственно. Однако, с позиций биомеханики и теории хаоса – самоорганизации (ТХС) оба этих движения не могут числиться произвольными, т.к. они с механической точки зрения и с позиций ТХС выполняются непроизвольно, их характеристики (треморограмм и теппинграмм) уникальны и неповторимы. Для моделирования таких сложных систем мы сейчас применяем компартментно-кластерную теорию биосистем (ККТБ) [1,15-17]. Любые сложные биологические динамические системы (БДС), образующие организм человека, популяции животных или биосферу Земли в целом являются уникальными и невоспроизводимыми точно системами. С точки зрения детерминистского подхода многократное повторение любого такого процесса должно обеспечивать идентификацию моделей БДС в фазовом пространстве состояний (ФПС). Однако, если биосистемы точно воспроизвести невозможно, то мы переходим к стохастике, т.е. к определению статистической функции распределения биопроцесса f(x). При этом и стохастика всегда требует повторения начальных параметров процесса, в котором его конечный результат все-таки будет флуктуировать около среднего значения. В этом случае мы всегда имеем неравномерное распределение случайной величины в отличие от активно разрабатываемой теории хаоса, где принято считать, что конечное состояние системы может быть представлено равномерным распределением значений всех параметров xi для вектора состояния системы (ВСС), x=x(t)= (x1, x2, …, xm)T, описывающую сложную БДС. В стохастике такой ВСС x(t) должен иметь повторяющееся начальное значение x(t0) и функцию распределения f(x) для всех конечных состояний x(tк). Если x(t0) воспроизвести невозможно, то стохастический подход применять нельзя (нет повторений испытаний, система уникаль
1. Vedyasova OA, Es´kov VM, Filato-va OE. Sistemnyy kompartmentno-klasternyy analiz mekhanizmov ustoychivo-sti dykhatel´noy ritmiki mlekopitayushchikh. Monografiya; Rossiyskaya akad. nauk, Nauch. sovet po problemam biologicheskoy fiziki. Samara; 2005. Russian.
2. Gavrilenko TV, Vokhmina YuV, Daya-nova DD, Berestin DK. Parametry kvaziat-traktorov v otsenke statsionarnykh rezhimov biologicheskikh dinamicheskikh sistem s po-zitsiy kompartmentno-klasternogo podkhoda. Vestnik novykh meditsinskikh tekh-nologiy. 2014;21(1):134-7. Russian.
3. Gavrilenko TV, Es´kov VM, Khadar-tsev AA, Khimikova OI, Sokolova AA. No-vye metody dlya gerontologii v prognozakh dolgozhitel´stva korennogo naseleniya Yug-ry. Uspekhi gerontologii. 2014;27(1):30-7. Russian.
4. Dayanova DD, Gavrilenko TV, Vo-khmina YuV, Igumenov DS. Stokhasticheskaya otsenka modeley khaoticheskoy dinamiki biologicheskikh sistem. Vestnik novykh me-ditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izda-nie [internet]. 2014 [cited 2014 Apr 30];1:[about 6 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4773.pdf. DOI:https://doi.org/10.12737/3861
5. Dayanova DD, Berestin DK, Vokhmi-na YuV, Igumenov DS. Modelirovanie po-kazateley funktsional´nykh sistem orga-nizma cheloveka na osnove dvukhklasternoy trekhkompartmentnoy sistemy upravleniya. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;21(4):7-10. DOI:https://doi.org/10.12737/7259. Rus-sian.
6. Es´kov VM, Nazin AG, Rusak SN, Filatova OE, Khadartseva KA. Sistemnyy analiz i sintez vliyaniya dinamiki klima-to-ekologicheskikh faktorov na zabole-vaemost´ naseleniya severa RF. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2008;15(1): 26-9. Russian.
7. Es´kov VM, Khadartsev AA, Es´-kov VV, Filatova OE. Fluktuatsii i evo-lyutsii biosistem - ikh bazovye svoystva i kharakteristiki pri opisanii v ramkakh si-nergeticheskoy paradigmy. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2010;17(1):17-9. Russian.
8. Es´kov VM, Es´kov VV, Kozlo-va VV, Filatov MA, inverntors; Sposob korrektirovki lechebnogo ili fizkul´tur-no-sportivnogo vozdeystviya na organizm cheloveka v fazovom prostranstve sostoya-niy s pomoshch´yu matrits rasstoyaniy. Russian Federation patent RU 2432895. 2010. Russian.
9. Es´kov VM, Es´kov VV, Filato-va OE, inventors; Sposob korrektirovki lechebnogo ili lechebno-ozdorovitel´nogo vozdeystviya na patsienta. Russian Federaton patent RU 2433788. 2010. Russian.
10. Es´kov VM, Khadartsev AA, Es´-kov VV, Gavrilenko TV, Filatov MA. Complexity - osobyy tip biomeditsinskikh i sotsial´nykh sistem. Vestnik novykh me-ditsinskikh tekhnologiy. 2013;20(1):17-22. Russian.
11. Es´kov VM, Filatova OE, Khadar-tsev AA, Es´kov VV, Filatova DYu. Neop-redelennost´ i neprognoziruemost´-bazovye svoystva sistem v biomeditsine. Slozhnost´. Razum. Postneklassika. 2013;1: 67-82. Russian.
12. Es´kov VM, Khadartsev AA, Kozlova VV, Filatov MA. Sistemnyy ana-liz, upravlenie i obrabotka informatsii v biologii i meditsine. Sistemnyy sintez parametrov funktsiy organizma zhiteley Yugry na baze neyrokomp´yutinga i teorii khaosa-samoorganizatsii v biofizike slozh-nykh sistem. Samara: Ofort; 2014. Russian.
13. Es´kov VM, Es´kov VV, Gavri-lenko TV, Zimin MI. Neopredelennost´ v kvantovoy mekhanike i biofizike slozhnykh sistem. Vestnik Moskovskogo universite-ta. Seriya 3: Fizika. Astronomiya. 2014;5:41-6. Russian.
14. Es´kov VM, Es´kov VV, Gavri-lenko TV, Vakhmina YuV. Kinematika bio-sistem kak evolyutsiya: statsionarnye rezhi-my i skorost´ dvizheniya slozhnykh sistem - complexity. Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 3. Fiz. Astron. 2015;2:62-73. Russian.
15. Kozlova VV, Klimov OV, Mayst-renko EV, Umarov ED. Korrektirovka le-chebnogo ili fizkul´turno-sportivnogo vozdeystviya na organizm cheloveka v fazovom prostranstve sostoyaniy s pomoshch´yu matrits rasstoyaniy. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2011;18(3):333-4. Russian.
16. Eskov VM, Filatova OE. Respirato-ry rhythm generation in rats: the importance of inhibition. Neurophysiology. 1993;25(6):420.
17. Eskov VM, Kulaev SV, Po-pov YuM, Filatova OE. Computer technolo-gies in stability measurements on stationary states in dynamic biological systems. Mea-surement Techniques. 2006;49(1):59-65.
18. Eskov VM, Eskov VV, Bragins-kii MYa, Pashnin AS. Determination of the degree of synergism of the human cardiorespi-ratory system under conditions of physical ef-fort. Measurement Techniques. 2011;54(8): 832-7.
19. Eskov VM. Evolution of the emer-gent properties of three types of societies: The basic law of human development, Emergence. Complexity and Self-organization. 2014;16(2): 107-15.
20. Eskov VM, Eskov VV, Gavrilen-ko TV, Zimin MI. Uncertainty in quantum mechanics and biophisics of complex systems. Moskow University Physics Bulletin. 2014;5:41-6.
