Сложность. Разум. Постнеклассика, 2014, №4

DOI 10.12737/issn.2306-174X                 
ISSN  2306-174X 
 
Сложность. Разум. Постнеклассика 
Периодический научно-теоретический журнал  

 
Основан в Сентябре 2012 г. 
(Сертификат регистрации  
от 26 сентября 2012 г., номер FS77-51292) 

ежеквартальное опубликование. 

№ 4 ■ 2014 

Учредители 

Еськов Валерий Матвеевич  

(Россия, Сургут, Valery.Eskov@Gmail.com). 
Тульское отделение межрегиональной 

общественной организации 

«Академия медико-технических наук» 

(Россия, Тула). 

При поддержке 

Европейской Академии Естественных Наук 

(Германия, Ганновер). 

Исполнительный редактор номера 

 
Филатов Михаил Александрович 
Адрес: 628412, Россия, ХМАО, Сургут,  
проспект Ленина, 1,  
«Сургутский государственный университет»,  
тел.: +7 (3462) 76-30-79, e-mail: filatovmik@yandex.ru. 
 

Секретариат редколлегии 

 
Еськов Валерий Валериевич 
(Россия, Сургут, admin@thirdglobalparadigm.com). 
Дронова Евгения Валерьевна  
(Россия, Тула) 
 
Редакционный адрес 
 
300028, Россия, Тула, Смидович,12 
Тел.: +7 (4872) 33-10-16. 
E-mail:  cmp.journal@yandex.ru 
Сайт: http://cmp.esrae.ru/

Издательство «Академия Естествознания» 
Адрес: 105037, Россия, Москва, а/я 47 
 

Главный редактор 

Еськов Валерий Матвеевич 

(Россия, Сургут). 

Редакционный совет 

Хадарцев Александр Агубечирович – заместитель 
главного редактора по кластеру «Биомедицинские науки и 
синергетика» (Россия, Тула); 
Буданов 
Владимир 
Григорьевич 
– 
заместитель 

главного 
редактора 
по 
кластеру 
«Философия 
и 

гуманитарные 
науки 
в 
общей 
постнеклассической 

парадигме» (Россия, Москва); 
Малинецкий Георгий Геннадиевич – заместитель 
главного редактора по кластеру «Математика в 
описании хаоса и синергетических систем» (Россия, 
Москва); 
Алуха Джэйм Джил (Испания, Барселона); 
Волов Вячеслав Теодорович (Россия, Самара); 
Гастелло Стивен (США, Санта-Фе); 
Заславский Борис Григорьевич (США, Мэриленд); 
Карпин Владимир Александрович (Россия, Сургут); 
Майнцер Клаус (Германия, Мюнхен); 
Розенберг Геннадий Самуилович (Россия, Тольятти); 
Смолянинов 
Владимир 
Владимирович 
(Россия, 

Пущино); 
Талеб Нассим Николас (США, Нью-Йорк); 
Твердислов 
Всеволод 
Александрович 
(Россия, 

Москва);  
Тыминский 
Владимир 
Георгиевич 
(Германия, 

Ганновер); 
Филатова Ольга Евгеньевна (Россия, Сургут); 
Хакен Герман (Германия, Штуттгарт); 
Хацкель Мойша Генрикович (Израиль, Ариэль);  
Хорган Джон (США, Хобокен); 
Эбелинг Вернер (Германия, Берлин); 
Яхно Владимир Григорьевич (Россия, Нижний 
Новгород). 

Редакционная коллегия 

Председатель: Стёпин Вячеслав Семёнович (Россия, 
Москва); 
Аршинов Владимир Иванович (Россия, Москва); 
Зилов Вадим Георгиевич (Россия, Москва); 
Иваницкий Генрих Романович (Россия, Пущино); 
Новиков Александр Михайлович (Россия, Москва); 
Трубецков Дмитрий Иванович (Россия, Саратов); 
Фесенко Евгений Евгеньевич (Россия, Пущино); 
Фудин Николай Андреевич (Россия, Москва); 
Хромушин Виктор Александрович (Россия, Тула); 
Чернавский Дмитрий Сергеевич (Россия, Москва).

СУРГУТ – ТУЛА – ГАННОВЕР – ВАШИНГТОН ■ 2014 

DOI 10.12737/issn.2306-174X                  
ISSN  2306-174X 
 
COMPLEXITY. MIND. POSTNONCLASSIC 
Periodic theoretical and scientific journal 

 
Founded in September 2012 
(Certificate of mass media registration  
on September 26, 2012 PI number FS77-51292) 

Publishing quarterly. 

№ 4 ■ 2014 

Founders 

Eskov Valery Mathew  

(Russia, Surgut, Valery.Eskov@Gmail.com) 

Tula regional branch of the Interregional Public 

Organization "Academy of Medical  

and Technical Sciences"  

(Russia, Tula). 

With the support of 

Europäische Akademie der Naturwissenschaften (Hannover) 

Executive Editor of the issue 

 
Michael A. Filatov 
Address: 628412, Russia, KhMAO, Surgut,  
Lenina prospect, 1, «Surgut State University», 
Phone: +7 (3462) 76-30-79, e-mail: filatovmik@yandex.ru. 
 

Secretary of the Editorial Board 

 
Valery V. Eskov 
(Russia, Surgut, admin@thirdglobalparadigm.com) 
Evgeniia V. Dronova (Russia, Tula) 
 
Editorial address 
 
300028, Russia, Tula, Smidovich,12 
Phone: +7 (4872) 33-10-16. 
E-mail:  cmp.journal@yandex.ru 
Website: http://cmp.esrae.ru/  
 
Publisher "Academy of Natural Sciences"  
Address: 105037, Russia, Moscow, PO Box 47 

Editor in Chief 

Eskov Valery Mathew (Russia, Surgut); 

Editorial Council 

Khadartsev Alexander Agubechirovich – Deputy Editor on 
the cluster: Biomedical Sciences and Synergetics (Russia, 
Tula); 
Budanov Vladimir Grigorievich – Deputy Editor on the 
cluster: 
Philosophy 
and 
Humanities 
in 
general 

postnonclassical Paradigm (Russia, Moscow); 
Malineckiy Georgii Gennadievich – Deputy Editor on the 
cluster: Mathematics in describing of Chaos and 
Synergistic Systems (Russia, Moscow); 
Aluja Jaime Jil (Spain, Barcelona); 
Filatova Olga Evgenievna (Russia, Surgut); 
Guestello Stephen (USA, SFI); 
Hackel Moishe Henrich (Israel, Ariel);  
Haken Herman (Germany, Stuttgart); 
Horgan John   (USA, Hoboken); 
Karpin Vladimir Alexanderovich (Russia, Surgut); 
Mainzer Klaus (Germany, Munich); 
Rozenberg Gennadiy Samuil (Russia, Togliatti); 
Smolyaninov 
Vladimir 
Vladimirovich 
(Russia, 

Pushchino); 
Taleb Nassim Nicholas (USA, New-York); 
Tverdislov Vsevolod Alexanderovich (Russia, Moscow);  
Tyminskiy  Vladimir Georgievich (Germany, Hannover); 
Volov Vyacheslav Teodorovich (Russia, Samara); 
Werner Ebeling (Germany, Berlin); 
Yachno 
Vladimir 
Grigorievich 
(Russia, 
Nizhny 

Novgorod); 
Zaslavsky Boris Gregorievich (USA, Washington DC). 

Editorial Board 

Chairman: Vyacheslav Semenovich Stepin (Russia, 
Moscow); 
Arshinov Vladimir Ivanovich (Russia, Moscow); 
Chernavskiy Dmitriy Sergeevich (Russia, Moscow); 
Fesenko Eugeniy Eugenievich (Russia, Pushchino); 
Fudin Nikolay Andreevich (Russia, Moscow); 
Khromushin Viktor Aleksandrovich (Russia, Tula); 
Ivanickiy Genry Romanovich (Russia, Pushchino); 
Novikov Alexander Michaylovich (Russia, Moscow); 
Trubeckov Dmitriy Ivanovich (Russia, Saratov); 
Zilov Vadim Georgievich (Russia, Moscow). 

SURGUT – TULA – HANNOVER – WASHINGTON ■ 2014 

 

               Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 4                                                                  
3

Содержание 
Стр.

I. БИОМЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ И 

СИНЕРГЕТИКА 

 
Ю.В. Башкатова, В.А. Карпин, В.П. Кощеев, В.Г. Яхно, В.Г. Антонец. Параметры
квазиаттракторов сердечно-сосудистой системы испытуемых в условиях дозированной 
физической нагрузки 

4 

 
 
А.В. Борсуков, Н.Н. Осипова. Адаптационные возможности центральной нервной
системы в современной информационной
среде: клинико-психологический аспект 

12

 
 
В.Ф. Ушаков, Д.В. Синенко. Оптимизация 
программы диспансеризации и реабилитации 
больных  в Югре методами теории хаосасамоорганизации на примере заболеваний
легких  

22

 

II.ФИЛОСОФИЯ  

И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ В ОБЩЕЙ 
ПОСТНЕКЛАССИЧЕСКОЙ ПАРАДИГМЕ

 
В.Г. Буданов. Проблемы коэволюции антропо- и техносферы, квантово-синергетический подход  

34

 
 
В.М. Еськов, О.Е. Филатова, Л.Б. Джумагалиева, С.А. Гудкова. Анализ представлений I. R. Prigogone и J.A. Wheeler относительно эмерджентности биосистем с позиций
третьей парадигмы 

47

 
 
К.А. 
Хадарцева, 
Л.Б. 
Джумагалиева,
С.А. Гудкова, Кравченко Е.Н. Возможна
ли конвергенция между гуманитарной наукой и биомедицинскими науками? 

62

 
III. МАТЕМАТИКА В ОПИСАНИИ ХАОСА 

И СИНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

 
М.И.Зимин, Т.В. Гавриленко, Д.К. Берестин, Н.А.Черников. Определение принадлежности объекта к хаотическим системам на основе метода структурной минимизации риска 

73

 
 
В.В. Еськов, Г.Р. Гараева, Д.В. Синенко,
А.М. Ворошилова. Стохастика и хаос в 
оценке параметров порядка в восстановительной медицине 

87

 

Contents 
Page

I.BIOMEDICAL SCIENCES AND 

SYNERGETICS 

 
YU.V. Bashkatova, V.A. Karpin, V.P. Koshcheev, V.G. Yakhno, V.G. Antonezh. Parameters quasiattractors cardiova.scular system of 
the subjects in the conditions of the dosed physical load 

4 

 
 
A.V. Borsukov, N.N. Osipova. Adaptive 
capabilities of the central nervous system in 
the 
modern 
information 
area: 
clinicpsychological aspect

12

 
 
V.V. Ushakov, D.V. Sinenko. Optimization of 
clinical examination programme and rehabilitation of patients in Ugra by methods of chaosself-organization theory for pulmonary diseases 

22

 

II.PHILOSOPHY AND THE HUMANITIES 

IN GENERAL POSTNONCLASSICAL 

PARADIGM 

 
Budanov B.G. Co-evolution problems of 
anthroposphere and technosphere, quantum –
synergetic approach 

34

 
 
V.M. Eskov, O.E. Filatova, L.B. Dzhumagalieva, S.A. Gudkova. An analysis of I.R. 
Prigogone and J.A. Wheeler’s views concerning emergency of biosystems from the perspective of the third paradigm 

47

 
 
K.A. Hadartseva, L.B. Dzhumagalieva,
S.A. Gudkova, E.N. Kravchenko. Can the
convergence between the human sciences and
biomedical sciences? 

62

 
III.MATHEMATICS IN DESCRIPTION OF 

CHAOS AND SYNERGETIC SYSTEMS

 
M.I. 
Zimin, 
T.V. 
Gavrilenko, 
D.C. Berestin, N.A. Chernikov. Determination of an object as chaotic system on the basis of structural risk minimization 

73

 
 
V.V. Eskov, G.R. Garaeva, D.V. Sinenko, 
A.M. Voroshilova. Stochastic and chaos in 
evaluation order parameter in regenerative 
medicine 

87

Башкатова Ю.В. и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014 – №4 – C. 4–11 
4

II.. ББИ
ИО
ОМ
МЕЕДДИ
ИЦ
ЦИ
ИН
НССККИ
ИЕЕ Н
НААУУККИ
И И
И ССИ
ИН
НЕЕРРГГЕЕТТИ
ИККАА 
 
DOI: 10.127037/7648 
 
ПАРАМЕТРЫ КВАЗИАТТРАКТОРОВ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ  
ИСПЫТУЕМЫХ В УСЛОВИЯХ ДОЗИРОВАННОЙ ФИЗИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ 
 
Ю.В. БАШКАТОВА, В.А. КАРПИН, В.П. КОЩЕЕВ, В.Г. ЯХНО, В.Г. АНТОНЕЦ  
 
ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО – Югры», 
пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, Россия, 628412 
 
Аннотация. Изучены параметры сердечно-сосудистой системы у нетренированных и 
тренированных испытуемых методами классической статистики и новыми методами расчета 
хаотической динамики поведения вектора состояния организма человека в фазовом пространстве. Демонстрируется тенденция к увеличению площади квазиаттракторов нетренированных испытуемых после физической нагрузки, что также подтверждается изменением значений объемов квазиаттракторов после нагрузки по сравнению с данными до нагрузки. Длительная физическая нагрузка (тренинг) стабилизирует параметры сердечно-сосудистой и 
нервно-мышечной систем тренированных студентов в аспекте закономерных изменений параметров квазиаттракторов, а их динамика показывает степень тренированности. Расчет параметров квазиаттракторов сердечно-сосудистой системы позволяет объективно оценивать 
динамику резервных возможностей организма и их прогностическую значимость.  
Ключевые слова: физическая нагрузка, хаос, самоорганизация, квазиаттрактор. 
 
PARAMETERS QUASIATTRACTORS CARDIOVASCULAR SYSTEM 
OF THE SUBJECTS IN THE CONDITIONS OF THE DOSED PHYSICAL LOAD 
 
YU. V. BASHKATOVA, V.A. KARPIN, V.P. KOSHCHEEV,  
V.G. YAKHNO, V.G. ANTONEZH  
 
Surgut State University, Lenina, 1, Surgut, Russia, 628412 
 
Abstract. Parameters of cardiovascular system at the unexercised and trained examinees by 
methods of classical statistics and new methods of calculation of chaotic dynamics of behavior of a 
vector of a condition of a human body in phase space are studied. The tendency to increase in the 
area of quasiattractors of unexercised examinees after physical activity is shown that is also confirmed by change of values of volumes of quasiattractors after loading in comparison with data to 
loading. Long physical activity (training) stabilizes parameters of cardiovascular and neuromuscular 
systems of the trained students in aspect of natural changes of parameters of quasiattractors, and 
their dynamics shows fitness degree. Calculation of parameters of quasiattractors of cardiovascular 
system allows to estimate objectively dynamics of reserve opportunities of an organism and their 
predictive importance. 
Key words: physical activity, chaos self-organization, quasiattractor. 
 
Введение. Проживание человека в 
экстремальных климатогеографических условиях приводит к быстрому росту хронической 
патологии 
сердечно-сосудистой 
системы (CCC) и органов дыхания [1]. 
Климатогеографические условия Северных 

регионов воздействуют на систему кровообращения и дыхания человека, приводя к 
выраженному напряжению этих систем, 
срыву адаптации и снижению запаса выносливости его функциональных систем 
организма (ФСО) в целом. Напряжение 

Башкатова Ю.В. и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014 – №4 – C. 4–11 
5

функциональных возможностей организма 
человека проявляются в особенностях показателей ССС [1-5].  
Кардиореспираторная система (КРС) 
является одной из наиболее значимых 
функциональных систем организма человека. КРС не только отражает динамику восстановления функций организма человека, 
но и обеспечивает адаптацию организма к 
физическим нагрузкам. В связи с этим 
весьма актуальна оценка функционального 
состояния организма человека и его адаптационных возможностей в условиях влияния дозированных физических нагрузок. 
Эффективность адаптации организма человека к физической нагрузке определяется 
зрелостью регуляторных систем и уровнем 
физического развития организма [3-5]. 
Одной из важнейших проблем исследования функциональных систем организма человека является изучение особенностей регуляции двигательных функций человека на Севере в условиях выполнения 
дозированной физической нагрузки и без 
таковых. Именно с позиций теории хаоса и 
самоорганизации с использованием системного синтеза возможно решение этой 
проблемы [6-9]. 
Исследования показывают, что спортивная подготовка студентов сопровождается разной физической активностью. Любая 
значительная физическая нагрузка вызывает 
у человека реакцию, которая существенно 
отличается от исходного состояния ФСО и 
изменяется в соответствии с уровнем физической подготовленности. Поэтому несомненный интерес вызывает изучение показателей функциональных систем организма 
человека в ответ на действие дозированной 
физической нагрузки. Оценка реактивности 
сердечного ритма при выполнении физической нагрузки дает более полную характеристику функционального состояния вегетативной нервной системы человека. При выполнении дозированных физических нагрузок происходят функциональные сдвиги в 
деятельности ФСО, которые традиционными статистическими методами невозможно 
зарегистрировать [3-7,13-18].  
Выполнение стандартной дозированной физической нагрузки у нетренированно
го человека приводит к более низким показателям ФСО. У тренированного человека 
менее выражены функциональные изменения в частоте сердечных сокращений и дыхании [2-6]. Систематическое выполнение 
дозированных физических нагрузок вызывает усиление функциональных возможностей 
всего организма и приводит повышению 
экономичности в работе организма человека. Это отражает возможности организма, 
существенные для данного вида дозированных физических нагрузок [3-5]. 
Цель исследования – оценка состояния ФСО испытуемых на основе анализа 
параметров 
квазиаттракторов 
сердечнососудистой системы испытуемых в условиях дозированной физической нагрузки. 
Объекты и методы исследования. 
Объектом настоящего исследования явились 
студенты 1-3 курсов ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО – 
Югры» (СурГУ), проживающие на территории округа не менее 5 лет. В зависимости от 
степени физической активности испытуемых разделили на 2 группы по 30 человек. В 
первую группу отнесли студентов основной 
группы здоровья, занимающихся физической культурой в рамках общеобразовательной программы университета. Вторую группу составили студенты СурГУ, профессионально занимающиеся игровыми видами 
спорта (баскетбол и волейбол).  
Обследование студентов производилось неинвазивным методом с помощью 
пульсоксиметра ЭЛОКС-01 М, разработанного и изготовленного ЗАО ИМЦ «Новые 
Приборы», г. Самара и дополненного специальным программным продуктом для 
расчета квазиаттракторов (Л.И. Калакутский, В.М. Еськов, 2003-2009). Специальным фотооптическим датчиком в положении сидя в течение 5 мин регистрировали 
уровень оксигенации крови (SpO2) частоту 
сердечных сокращений (ЧСС). Далее, по 
программе [6-9] рассчитывали показатели 
активности симпатического (СИМ) и парасимпатического (ПАР) отделов вегетативной нервной системы (ВНС), стандартного отклонения NN-интервалов (SDNN), индекса напряжения Баевского, а также рассчитывали компоненты спектральной мощ

Башкатова Ю.В. и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014 – №4 – C. 4–11 
6

ности ВСР в высокочастотном (HF, 0,150,4 Гц), низкочастотном (LF, 0,04-0,15 Гц) и 
ультранизкочастотном (VLF, ≤0,04 Гц) 
диапазонах, а также величину вагосимпатического баланса (LF/HF). После выполнения стандартизированной динамической 
нагрузки (30 приседаний) регистрация продолжалась в течение 5 минут.  
Статистическая 
обработка 
данных 
осуществлялась при помощи программного 
пакета «Statistiсa 6.1». Анализ соответствия 
вида распределения полученных данных 
закону нормального распределения производился на основе вычисления критерия 
Шапиро-Уилка. Дальнейшие исследования 
в зависимости от распределения производились методами параметрической и непараметрической 
статистики 
(критерий 
Стьюдента, 
Вилкоксона, 
Манна-Уитни). 
Критический уровень значимости при проверке статистических гипотез в данном исследовании принимали равным 0,05. Расчет 
площади S и объемов V квазиаттракторов 

производился по формуле 
∏
=
Δ
=

m

i
ix
V

1
, где 
Δxi – вариационные размахи по i-й координате. В качестве x1 = x1 (t) бралась функция, 
которая получена быстрым преобразованием Фурье из набора кардиоинтервалов, а 
x2=dx1/dt и x3=dx2/dt [3-7]. 

 
Результаты и их обсуждение. В ходе 
исследований и статистической обработки 

данных были получены следующие сводные количественные характеристики результатов изменения параметров CCC, 
представленных в табл. 1.  
Проверка данных на соответствие закону нормального распределения оценивалась на основе вычисления критерия Шапиро-Уилка. Выявлено, что параметры квазиаттракторов  (КА) кардиоинтервалов до 
и после физической нагрузки для нетренированных и тренированных студентов не 
описываются законом нормального распределения, поэтому дальнейшие исследования зависимостей производились методами 
непараметрической статистики.  
Первоначально данные были представлены в виде расчета доверительного 
интервала. Надежность используемых статистических оценок принималась не менее 
95%. Однако учитывая, что распределения 
параметров площадей КА параметров ССС 
отличается от нормального, то далее все 
данные были представлены в виде медианы 
и интерквартильного размаха. Интерквартильный размах указывается в виде 5 и 95% 
процентилей. 
При сравнении между собой параметров КА кардиоинтервалов испытуемых для 
нетренированных и тренированных студентов (до и после физической нагрузки как для 
нетренированных студентов, так для тренированных 
испытуемых) наличие различий 
между группами при 
влиянии дозированной 
физической 
нагрузки 
оценивалось с использованием 
непараметрического 
критерия 
Вилкоксона. 
Установлено, что 
у тренированных студентов 
отсутствуют 
полностью статистически значимые различия параметров КА 
кардиоинтервалов до 
и после физической 
нагрузки (p>0,05). У нетренированных статистически значимые различия только по 

 
Таблица 1 

Параметры квазиаттракторов  кардиоинтервалов у нетренированных 
и тренированных студентов до и после физической нагрузки (n=30) 
 

 
Нетренированные 
студенты 
Тренированные
студенты

 
До 
 нагрузки 
После 
 нагрузки 
До 
нагрузки
После 
нагрузки

S×106 
V×106 
S×106 
V×106 
S×106 
V×106 
S×106 
V×106 

Х ср. 
0,072 
70,353 
0,099 
93,465 
0,152 
196,351 
0,157 
179,811 

Ме×106 
(5%×106; 
95%×106) 

0,064 
(0,013; 
0,182) 

53,064 
(7,812; 
215,747)

0,073 
(0,022; 
0,240) 

64,119 
(13,392; 
270,300)

0,103
(0,024; 
0,506)

104,255 
(17,040; 
677,504)

0,127 
(0,030; 
0,342)

102,566 
(15,444; 
554,364)

р 
0,0350 
0,054 
 
 
0,0938
0,198 
 
 

 
Примечание: n – количество обследуемых, S – площадь квазиаттракторов 
кардиоинтервалов, у.е.; V – объем кардиоинтервалов, у.е.; 
p – достоверность значимых различий, по критерию Вилкоксона (p>0,05) 
 

Башкатова Ю.В. и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014 – №4 – C. 4–11 
7

площади (p=0,0350). Для тренированных 
студентов также различия минимальны. 
Анализируя результаты значений площадей КА параметров ССС нетренированных и тренированных студентов до и после 
дозированной физической нагрузки, представленных в табл. 1, легко видеть, что площади КА для тренированных и нетренированных студентов находятся приблизительно 
в одном диапазоне значений, как до, так и 
после физической нагрузки. При сравнении 
результатов до физической нагрузки как нетренированных, так и тренированных студентов (SКА=0,072×106 у.е. и SКА=0,152×106 
у.е. соответственно) с результатами после 
физической нагрузки отмечается увеличение 
площадей КА в 1,4 и 1,03 раза соответственно. Влияние дозированной физической нагрузки увеличивает площадь 
КА до значения S1
КА=0,099×106 у.е. 
и S2
КА=0,157×106 у.е. у нетренированных и тренированных студентов 
соответственно.  
Минимальное значение площади установлено для нетренированных студентов и составляет 
SКА=0,072×106 у.е. Максимальное 
значение площади КА отмечено у 
тренированных лиц после физической 
нагрузки 
и 
составляет 
SКА=0,157×106 у.е. Однако, различия в объемах КА для тренированных были минимальны. 
Влияние дозированной физической нагрузки изменяет значения параметров КА ССС, о чем 
свидетельствуют 
изменения 
их 
площадей. Усредненные значения 
показателей ССС до физической нагрузки 
испытуемых существенно отличаются от 
значений показателей после физической 
нагрузки. Происходит резкое увеличение 
параметров ССС. 
При использовании непараметрического дисперсионного анализа попарного 
сравнения средних рангов критерия Ньюмана-Кейлса были получены многочисленные таблицы, в которых представлены результаты сравнения средних рангов для 
двух групп (нетренированные и тренированные студенты до и после физической 

нагрузки). В качестве примера представлены результаты обработки данных значений нетренированных студентов до и после 
физической нагрузки в виде матрицы 
(15×15) кардиоинтервалов по критерию 
Ньюмана-Кейлса (табл. 2). В нашем случае 
для представленной табл. 2 только 21 пара 
выборок не имела статистически достоверных различий у нетренированных студентов. В остальных парах выборки p<0,05. 
Для тренированных студентов сравнение 
выборок кардиоинтервалов до и после нагрузки показало, что 10 пар выборок не 
имели статистически достоверных различий (принадлежат к общей генеральной совокупности). 
 

 
Сравнение значений кардиоинтервалов тренированных студентов до и после 
физической нагрузки в виде матрицы 
(15×15) представлены в табл.3, которые 
демонстрируют иные результаты и показывают различия между этими группами. 
Из табл. 3 видно, что у тренированных студентов всего 10 пар выборок не 
имели статистически достоверных различий (p>0,05). Происходит уменьшение 
сходных пар выборок до и после физической нагрузки сравнительно с нетрениро
Таблица 2

Матрица попарных сравнений кардиоинтервалов по 
критерию Ньюмана-Кейлса нетренированных  
студентов до и после физической нагрузки 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13
14
15

1
 0,000,000,000,000,000,000,000,00 0,00 0,00 0,00 1,000,00 0,00

2 0,00
 1,000,010,000,000,000,930,00 0,06 0,00 1,00 0,000,00 0,00

3 0,001,00
 0,060,000,000,000,150,00 0,01 0,00 1,00 0,000,00 0,00

4 0,000,010,06
 0,000,000,000,000,00 0,00 0,00 0,01 0,000,00 1,00

5 0,000,000,000,00
 0,000,000,000,00 0,00 0,00 0,00 0,000,00 0,00

6 0,000,000,000,000,00
 0,140,001,00 0,00 0,00 0,00 0,181,00 0,00

7 0,000,000,000,000,000,14
 0,000,06 0,00 0,00 0,00 0,000,00 0,00

8 0,000,930,150,000,000,000,00
 0,00 1,00 0,01 0,98 0,000,00 0,00

9 0,000,000,000,000,001,000,060,00
 0,00 0,00 0,00 0,391,00 0,00

100,000,060,010,000,000,000,001,000,00  0,19 0,06 0,000,00 0,00
110,000,000,000,000,000,000,000,010,00 0,19  0,00 0,000,00 0,00
120,001,001,000,010,000,000,000,980,00 0,06 0,00  0,000,00 0,00
131,000,000,000,000,000,180,000,000,39 0,00 0,00 0,00  1,00 0,00
140,000,000,000,000,001,000,000,001,00 0,00 0,00 0,00 1,00
 
0,00

150,000,000,001,000,000,000,000,000,00 0,00 0,00 0,00 0,000,00

Башкатова Ю.В. и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014 – №4 – C. 4–11 
8

ванными студентами. 
 

 

В выборках нетренированных студентов до физической нагрузки было выявлено 
20 пар (p>0,05), после нагрузки – 21 пара, а 
для группы тренированных студентов до 
физической нагрузки 21 пара выборок соответственно не имели существенных различий, а после нагрузки – 12 пар (p>0,05). 

Такое число сходных пар для всех сравнений демонстрируют 
разную 
возможность их 
принадлежности к общей генеральной 
совокупности. 
Очевидно, что 
до 
нагрузки 
парное сравнение 
выборок 
показывает 
сходный 
результат (20 и 
21 пара). Однако, после на-
грузки у тренированных картина резко изменилась. Выборки 
кардиоинтервалов стали другими, а число совпадений 
резко 
уменьшилось 
(в 
2 раза от исходного). 
В табл. 4 представлен весь набор межаттракторных 
расстояний 
Zij 
(у.е.) 
между 
центрами 
хаотических квазиаттракторов для нетренированных и тренированных испытуемых. Минимальное 
межаттракторное расстояние Zij выявлено при сравнении тренированных лиц 
до и после физической нагрузки (1 754,86 у.е. соответственно). Наибольшие 
различия в сдвигах адаптационных реакций наблюдались у испытуемых 
нетренированных и тренированных после нагрузки и нетренированных до и после нагрузки, что подтверждалось величиной межаттракторных расстояний 
этих 
групп 
(92 661,44 
и 
77 090,96 у.е. соответственно). При сравнении нетренированных и тренированных испытуемых до и после нагрузки величина 

Таблица 3 
 
Матрица попарных сравнений  кардиоинтервалов по критерию 
 Ньюмана-Кейлса тренированных студентов до и после физической нагрузки 

 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8
9
10
11
12
13
14
15 

1 
 
0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 

2 0,00 
 
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 

3 0,04 0,00 
 
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 

4 0,00 0,00 0,00 
 
0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,03 0,01 0,00 0,00 0,00 

5 0,00 0,00 0,00 0,00 
 
0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,29 

6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 
 
0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 

7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 
 
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 

8 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 
 
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 

9 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
 
1,00 0,06 0,02 0,00 0,00 0,00 

10 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,06 0,00 0,00 1,00
 
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 

11 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00
 
1,00 0,00 0,00 0,00 

12 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,00 1,00
 
0,00 0,00 0,00 

13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
 
0,00 0,00 

14 1,00 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
 
0,00 

15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,29 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
 

Таблица 4 

Матрица идентификации расстояний (Zij, у.е.) между  
хаотическими центрами квазиаттракторов спектральных  
показателей сердечно-сосудистой и вегетативной нервной  
системы организма нетренированных и тренированных  
студентов до и после динамической нагрузки в 7-ми мерном  
фазовом пространстве (частотные параметры) (n=30) 
 

 

Нетренированные
студенты
Тренированные
студенты

До 
нагрузки 
После
нагрузки

До
нагрузки
После
нагрузки

Нетренированные 
студенты 

До 
нагрузки 
0 
77 090,96 
19 088,72 
20 684,21

После 
нагрузки 77 090,96 
0 
91 171,13 
92 660,35

Тренированные 
студенты 

До 
нагрузки 19 088,72 
91 171,13 
0 
1 754,86 

После 
нагрузки 20 684,21 
92 660,35 
1 754,86 
0 

∑ 
116 863,89 260 922,44 112 014,71 115 099,42

 
Примечание: m – размерность ФПС, ∑ – суммарный показатель  
межаттракторных расстояний (у.е.). 
 

Башкатова Ю.В. и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014 – №4 – C. 4–11 
9

межаттракторных расстояний у нетренированных лиц в 43 раза больше. Величина межаттракторных расстояний после нагрузки у 
нетренированных и тренированных испытуемых в 4, 9 раз больше, чем показатель до 
физической нагрузки этих испытуемых. 
Анализ расстояний Zij между хаотическими центрами КА спектральных показателей CCC и ВНС у исследуемых 2-х групп 
демонстрирует (табл. 4): до динамической 
нагрузки расстояние составило 19088,72 
у.е., после выполненной нагрузки расстояние между хаотическими центрами увеличилось в 4,9 раз, и составило 92660,35 у.е. 
В результате расчета матриц межаттракторных расстояний Zij между центрами 
хаотических КА нетренированных и тренированных испытуемых (табл. 4) необходимо отметить, что по сумме столбцов суммарный показатель межаттракторных расстояний между хаотическими (геометрическими) центрами КА у нетренированных 
лиц до нагрузки и у тренированных лиц до 
и после нагрузки сопоставим по своему 
значению, а у нетренированных лиц после 
нагрузки он в 2,3 раза больше по сравнению с тренированными. 
Заключение. Сравнительный анализ 
параметров КА вектора состояния организма нетренированных и тренированных студентов показал, что у тренированных студентов до физической нагрузки КА имеют 
больший объем и площадь (параметры ССС 
разбросаны в более широком диапазоне), 
нежели у нетренированных испытуемых. 
После физической нагрузки наоборот объемы КА вектора состояния организма тренированных испытуемых становятся меньше, чем у нетренированных испытуемых, 
т.е. диапазон разброса показателей динамики параметров ССС в ответ на нагрузку у 
нетренированных студентов увеличился и 
стал шире. Характер этих реакций и параметры поведения вектора состояния организма в фазовом пространстве состоянии 
на фоне дозированной физической нагрузки определяются в большей степени уровнем физической тренированности студентов, степенью согласованности механизмов 
на уровне ВНС. Оценивая параметры КА 
нетренированных студентов можно заклю
чить, что у них физическая нагрузка вызывает состояние рассогласования, при котором для обеспечения нормального функционирования организма требуется чрезмерное напряжение и последующая перестройка регулирующей системы. Иными 
словами, система регуляции кардиоинтервалов у тренированных студентов работает 
по-другому и это другое с позиций стохастики оценивается двойным уменьшением 
числа «совпадений» пар выборок. Это косвенно может также давать оценку хаотической динамике КРС, что приближает биосистемы к динамике квантовых объектов и 
принципу Гейзенберга [8,9]. 
 
Литература 
 
1. Анохин П.К. Кибернетика функциональных систем. М.: Медицина.– 1998.– 
С. 256–265.  
2. Белоцерковский 
З.Б., 
Любина 
Б.Г., Койдинова Г.А. Особенности сердечной деятельности и физическая работоспособность у спортсменов с изменениями 
процесса реполяризации желудочков сердца // Физиология человека.– 2009.– Т. 35, 
№1.– С. 90–100. 
3. Еськов В.М., Козлова В.В., Глущук А.А., Попова Н.Б., Климов О.В. Сравнительный анализ физиологических показателей организма тренированных и нетренированных студентов Югры статистическими и синергетическими методами // 
Вестник новых медицинских технологий.– 
2008.– Т.15, № 3.– С. 35–38. 
4. Еськов 
В.М., 
Логинов 
С.И., 
Мальков М.Н., Снигерев А.С. Влияние физических упражнений на параметры функциональных систем организма человека в 
условиях Севера РФ: синергетический подход // Теория и практика физической культуры.– 2009.– №12.– С. 32–35. 
5. Еськов В.М., Козлова В.В., Голушков В.Н., Еськов В.В. Сравнение параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния организма тренированных и 
нетренированных студентов // Теория и 
практика физической культуры.– 2011.– 
№10.– С. 92–94. 
6. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Несмеянов А.А., Фудин Н.А., Кожемов А.А. 

Башкатова Ю.В. и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014 – №4 – C. 4–11 
10

Принципы тренировки спортсменов на основе теории хаоса и самоорганизации. // 
Теория и практика физической культуры.− 
2013.− №9.− С. 87–94. 
7. Козупица Г.С., Логинов С.И., 
Еськов В.М. оценка типов телосложения 
женщин, занимающихся шейпингом // Теория и практика физической культуры.− 
2010.− №7.− С. 38–41. 
8. Коваленко Л.В., Козупица Г.С., 
Есков В.В., Степанова Д.И. Оценка эффективности проведения физиотерапевтических мероприятий методами многомерных 
фазовых пространств // Вестник новых медицинских технологий.– 2012.– Т. 19, №2.– 
С. 423–424.  
9. Литовченко О.Г., Нифонтова О.Л. 
Некоторые показатели сердечно сосудистой системы уроженцев среднего Приобья 
7-20 лет // Вестник Оренбургского государственного университета.– 2010.– №1(107).– 
С. 115–119. 
10. Нифонтова 
О.Л., 
Литовченко О.Г., Гудков А.Б. Показатели центральной и переферической гемодинамики детей 
коренной народности севера // Экология 
человека.– 2010.– №1.– С. 28–32. 
11. Нифонтова О.Л., Привалова А.Г., 
Малинкин С.В., Химикова О.И. Биоинформационный анализ функционального состояния сердечно-сосудистой системы у 
школьников – коренных жителей Югры // 
Вестник новых медицинских технологий. 
2012. Т. 19, №2.– С. 422–423.  
12. Логинов С.И., Ефимова Ю.С., 
Апокин В.В. 
Постуральный 
тремор 
и 
стрельба из винтовки с позиций теории хаоса и самоорганизации сложных систем: обзор литературы // Теория и практика физической культуры.– 2013.– №1.– С. 85–93.  
13. Хадарцев А.А., Фудин Н.А., Орлов В.А. Медико-биологические технологии в спорте.– Москва: Изд-во «Известия», 
2011.– 460 с. 
14. Еськов В.М., Филатова О.Е., Фудин Н.А., Хадарцев А.А. Новые методы 
изучения интервалов устойчивости биологических динамических систем в рамках 
компартментно-кластерного 
подхода 
// 
Вестник новых медицинских технологий.– 
2004.– № 3.– С. 5–6. 

15. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase 
spaces of states // Measurement Techniques 
(Medical 
and 
Biological 
Measurements). 
2011.– V. 53 (12).– P. 1404–1410. 
16. Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Kozlova V.V., Filatov M.A. Measurement of the 
dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems // Measurement 
Techniques.– 2012.– Vol. 55.– № 9.– p. 1096–
1100. 
17. Eskov V.М., Eskov V.V., Filatova O.E., Filatov M.A. Two types of systems 
and three types of paradigms in systems philosophy and system science // Journal of Biomedical Science and Engineering.– 2012.– 
Vol. 5, № 10.– P. 602–607. 
18. Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Zimin M.I. Uncertainty in the Quantum Mechanics and Biophysics of Complex 
Systems // Moscow University Physics Bulletin. 2014.– Vol. 69, No. 5.– P. 406–411 
 
References  
 
1. Anokhin PK. Kibernetika funktsional'nykh 
sistem. 
Moscow: 
Meditsina;1998. Russian.  
2. Belotserkovskiy ZB, Lyubina BG, 
Koydinova 
GA. 
Osobennosti 
serdechnoy 
deyatel'nosti i fizicheskaya rabotosposob-nost' 
u sportsmenov s izmeneniyami pro-tsessa repolyarizatsii zheludochkov serdtsa. Fiziologiya 
cheloveka. 2009;35(1):90-100. Russian. 
3. Es'kov 
VM, 
Kozlova 
VV, 
Glushchuk AA, Popova NB, Klimov OV. 
Sravnitel'-nyy analiz fiziologicheskikh pokazateley organizma trenirovannykh i netrenirovan-nykh studentov Yugry statisticheskimi i 
sinergeticheskimi metodami [Difference analysis of physiology student organism parameters with physical training and without according to synergetic and stochastic approaching]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2008;15(3):35-8. Russian. 
4. Es'kov VM, Loginov SI, Mal'-kov 
MN, Snigerev AS. Vliyanie fiziche-skikh 
uprazhneniy na parametry funktsio-nal'nykh 
sistem organizma cheloveka v us-loviyakh Severa RF: sinergeticheskiy podkhod. Teoriya i