От Дмитрий Кобзев Ответить на сообщение
К quest Ответить по почте
Дата 21.06.2001 14:59:05 Найти в дереве
Рубрики Россия-СССР; Версия для печати

Некоторые замечания к мат.модели капитализма Б.Загреева

Привет!

>Там комментировать должен не математик (выкладки достаточно элементарны), а политэконом или экономист: Вы ведь делаете выводы из выкладок не в рамках математики, а в несколько другой области :-)
Интересно, а чем политэконом от экономиста отличается?:)


>Если хотите знать мое мнение: Ваша математическая модель неадекватна предметной области. Не учтен ряд очень существенных факторов.

Некоторые факторы, которые, на мой взгляд, не учтены в модели Б.Загреева http://www.itep.ru/~zagreev/wecon.html


1.Упреки к модели Б.Загреева со стороны 'ортодоксальных марксистов' относительно 'источника прибавочной стоимости, эксплуатации машины' и т.д. снимаются простой оговоркой, что в модели вопрос об источнике прибавочной стоимости не рассматривается и не оспаривается. Обсуждение ведется на примере превращенной формы прибавочной стоимости - прибыли. Она получается и от машины, и от человека и в результате многих других сложных процессов (например, биржевая игра, перепродажи и спекуляции и т.д. и т.п.).

2.Хотелось бы видеть более подробное обоснование следующего заявления автора:
"Однако, согласно теореме Фробениуса-Перрона, если полуположительная (неотрицательная и не имеет нулевых строк и столбцов) матрица A неразложима, то существуют наибольшее по модулю число k > 0 (которое называют числом Фробениуса) и соответствующий положительный вектор P, решающие уравнение (1). Более того, можно показать, что все возможные положительные собственные вектора (а только такие нас и интересуют, т.к. цена любого товара должна быть положительной) этой матрицы принадлежат этому числу Фробениуса, т.е. с точностью до множителя совпадают друг с другом. Таким образом получаем, что решение уравнения (1) не только существует, но и единственно, что, вообще говоря, было не очевидно. "
Что такое 'разложимость' матрицы? Что означает
'неотрицательность' матрицы?
Для определителей есть теорема о разложимости, а что такое разложимость матрицы?
Как автором доказывается разрешимость системы (1)?

3.В канонической форме выражение для определения собственных векторов и собственных значений имеет вид A*x=k*x, где большая буква указывает на использование матрицы, а маленькие буквы - векторы-столбцы.
В том виде, как приводит выражение "k * P = P * A (1)" автор, в правой части содержит произведение матрицы размерностью 1xN (вектор-строка цен P) на матрицу размерностью NхN (технологическая матрица A). Эти матрицы не являются сцепленными (число столбцов первой не равно числу строк второй), т.е., операция умножения для них не определена. Чтобы исправить ситуацию, выражение (1) должно быть переписано в виде
k * p = A * p (1) и вектор-строка цен P должна именоваться вектором-столбцом цен P, содержащим цены для каждого i-го товара. k - просто числовой коэффициент.
Для выражения X= A * X (3) условие сцепленности выполняется без преобразований, но большие буквы X должны быть заменены на маленькие x=A*x (3) для избежания путаницы.

4.Рассмотрим решение характеристического уравнения для системы (1) (I-единичная матрица, размерности, совпадающей с A, на главной диагонали (c индексами i=j) - единицы, все остальные элементы - нули; det -операция вычисления детерминанта матрицы; вычитание одной матрицы из другой сводится к вычитанию из каждого элемента Aij элемента k*Iij, где Iij равно 0 или 1 (для всех i=j); при вычислении детерминанта получится уравнение порядка, совпадающего с размерностью матрицы A, равным N, т.е. квадратное для двух товаров, кубическое для трех и т.д.; решая это уравнение найдем набор собственных значений k - как корней уравнения, среди которых нас устроят положительные значения. Для каждого найденного положительного k можно решить систему (1) и найти вектор-столбец цен P; - небольшие пояснения для тех, кто хотел бы освежить в памяти начала линейной алгебры :),
Уравнения автора:
k*x=A*x (1)
det(A-kI)=0 (2)
x=A*x (3)

При решении уравнения (2) потребуется выполнять массу алгебраических преобразований над элементами матрицы A.
При этом следует рассмотреть вопрос о размерности элементов этой матрицы, так как от их размерности зависит, можно ли их использовать совместно в выражениях. Когда технологическая матрица рассматривается сама по себе - такого ограничения не возникает - интуитивно понятно, что, скажем, для производства утюгов необходимо 0.5 кг стали, 0.3 м. провода и т.д. и можно составить и работать с соответствующей матрицей.
Но вот когда мы попытаемся выполнять некие преобразования, в которые вовлекаются элементы матрицы A (при решении системы уравнений (1), например), чтобы не допустить исчезновения физического смысла полученного решения - требуется, чтобы элементы матрицы A имели одинаковую размерность.
Очевидно, что добиться этого можно только сделав какое-либо преобразование матрицы A - например (и, боюсь, что это единственный способ), умножив каждый элемент на цену соотв. продукта из вектора-столбца цен P, при этом размерность каждого элемента матрицы A станет одинаковой [руб], а матрица из технологической станет матрицей стоимости, каждый элемент будет представлять собой долю стоимости продукта i, формируемой за счет продукта j.
Но это означает внесение в коэффициенты при переменных системы уравнений самих этих переменных (цен на продукты)!
Очевидно, что при этом система (1) перестанет быть линейной (коэффициенты перестанут быть независимыми) и решать ее, используя выражение (2) нельзя.
Если пренебречь этим требованием - можно найти замечательное решение, однако физического смысла оно иметь не будет, так как в процессе решения выполнялись совместные преобразования над величинами, имеющими разную размерность (килограммы утюгов вычитали из метров провода для примера с производством утюгов:).

Вывод: технологическую матрицу A нельзя без преобразований использовать для решения системы уравнений, выводимых на ее основе, т.к. элементы этой матрицы имеют разную размерность и должны быть сначала приведены к одной размерности без потери физического смысла (вывод распространяется и на выражение (3))
После проведения преобразований матрицы новая система уравнений (базирующаяся на (1)) либо не будет линейной, либо не будет иметь смысла.
Рассмотрение совместного решения уравнений (1), (3) без преобразования матрицы A не имеет смысла, а при проведении такого преобразования системы уравнений перестают быть линейными и требуют для решения специальных методов, в т.ч. итерационных и др.

К рассмотрению остальной части статьи автора можно будет перейти после разбора и/или опровержения критики математической модели.

С уважением, Дмитрий Кобзев