MetaphysicsMetaphysicsМЕТАФИЗИКА2224-7580Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)2979310.22363/2224-7580-2021-3-70-91METAPHYSICS AND THEORETICAL PHYSICSМЕТАФИЗИКА И ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ФИЗИКАResearch ArticleTHE RELATIONAL APPROACH TO THE MATHEMATICAL MODEL OF MEANING OF INFORMATIONРЕЛЯЦИОННЫЙ ПОДХОД К МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СМЫСЛА ИНФОРМАЦИИKruglyA. LКруглыйАлексей Львовичкандидат физико-математических наук, научный сотрудник отдела математикиakrugly@mail.ruResearch Institute for System Analyses of the Russian Academy of SciencesФГУ ФНЦ Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук151220213NO3 (2021)№3 (2021)709125122021Copyright ©; 2023, MetaphysicsCopyright ©; 2023, МЕТАФИЗИКА2023MetaphysicsМЕТАФИЗИКАhttps://journals.rudn.ru/metaphysics/article/view/29793A mathematical model of the meaning of the signal is proposed. The meaning is not the signal itself, but its effect on the recipient. Under the action of the signal, the state of the receiver changes, which is the meaning of the signal. The most general mathematical model is the description of the recipient’s state with the help of some mathematical object, and the meaning is modeled by the action of some operator on this object. Various concrete formalisms are considered: abstract automata, matrix representation, algorithms, Markov chains, parameter spaces. The article deals with finite, countable and continuous meanings, reversible and irreversible meanings, ambiguous meanings, decomposition into elementary meanings.Предлагается математическая модель смысла сигнала. Смыслом обладает не сам сигнал, а его воздействие на получателя. Под действием сигнала состояние получателя изменяется, что и составляет смысл сигнала. Наиболее общей математической моделью является описание состояния получателя с помощью некоторого математического объекта, а смысл моделируется действием некоторого оператора на этот объект. Рассматриваются различные конкретные формализмы: абстрактные автоматы, матричное представление, алгоритмы, марковские цепи, пространства параметров. Рассматриваются конечные, счетные и континуальные смыслы, обратимые и необратимые смыслы, неоднозначные смыслы, разложение в элементарные смыслы.informationmeaningcyberneticsmathematical modelingabstract automatonalgorithmинформациясмыслкибернетикаматематическое моделированиеабстрактный автоматалгоритм1.Ллойд С. Программируя вселенную: Квантовый компьютер и будущее науки. 2-е изд. М.: Альпина нон-фикшен, 2014. 256 с.2.Гуревич И.М. Законы информатики, квантовая механика и вопросы происхождения и развития Вселенной: Продолжение и развитие идей Сета Ллойда. М.: ЛЕНАНД, 2016. 264 с.3.Wheeler J. Information, Physics, Quantum: The Search for Links in Proceedings III International Symposium on Foundations of Quantum Mechanics. Tokyo, 1989. P. 354-358.4.von Weizsäcker, C.F. Binary alternatives and space-time structure // Quantum theory and the structures of time and space / ed. by L. Castell, M. Drieschner, and C. F. von Weizsäcker. Vol. 2. Münhen, Wienna: Hauser, 1977. P. 86-112.5.Владимиров Ю.С. Реляционная концепция Лейбница-Маха. М.: ЛЕНАНД, 2017. 232 с.6.Добрушин Р.Л. Теория информации // Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987. С. 254-257.7.ISO/IEC 2382:2015 Information technology.8.Круглый А.Л. Модель смысла информационных сообщений // Основания фундаментальной физики и математики: материалы IV Российской конференции (ОФФМ - 2020). М.: РУДН, 2020. С. 14-19.9.Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации). Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2004. 288 с.10.Бонгард М. М. Проблемы узнавания. М.: Наука, 1967. 220 с.11.Харкевич А.А. О ценности информации // Проблемы кибернетики. Вып. 4. М.: Физматгиз, 1960. С. 53-58.12.Корогодин В. И. Информация и феномен информации. Пущино: АН СССР, 1991. С. 22-24.13.Rovelli C. Meaning = Information + Evolution. URL: arXiv: 1611.02420 [physics.hist-ph] (accessed: 15.06.2021).14.Стратонович Р.Л. Теория информации. М.: Сов. Радио, 1975.15.Коганов А.В. Векторные меры сложности, энтропии, информации // Математика. Компьютер. Образование. Вып. 7, ч. 2. М.: Прогресс-Традиция, 2000. С. 540-546.16.Бейтсон Г. Разум и природа: Неизбежное единство. Изд. 3-е, испр. и доп. М.: УРСС: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2016. 256 с.17.Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: URSS: ЛЕНАНД, 2021. 432 c.18.Бах Э. Неформальные лекции по формальной семантике. М.: ЛИБРОКОМ, 2010. 224 с.19.Мельников Г.П. Системология и языковые аспекты кибернетики. Изд. 2-е. М.: ЛЕНАНД, 2020. 368 с.20.Матурана У., Варела Ф. Дерево познания: Биологические корни человеческого понимания, изд. 2-е, доп. М.: УРСС: ЛЕНАНД, 2019. 320 с.21.Капра Ф., Луизи П.Л. Системный взгляд на жизнь: Целостное представление. М.: УРСС: ЛЕНАНД, 2020. 504 с.22.Алгебраическая теория автоматов, языков и полугрупп / под ред. М. Арбиба. М.: Статистика, 1975. 335 с.23.Боос В. Лекции по математике. Т. 6: Алгоритмы, логика, вычислимость. От Диофанта до Тьюринга и Геделя: учебное пособие. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2017. 208 с.24.Пенроуз Р. Тени разума: в поисках науки о сознании. Москва - Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2005. 688 с.25.Налимов В.В. Спонтанность сознания: Вероятностная теория смыслов и смысловая архитектоника личности. М.: Изд-во «Прометей» МГПИ им. Ленина, 1989. 288 с.26.Успенский В.А., Семенов А.Л. Алгоритмы, или Машины Колмогорова // Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987. С. 279-289.27.Пригожин И. От существующего к возникающему: время и сложность в физических науках. М.: Наука, 1985. 328 с.28.Finkelstein D. Space-time code // Physical Review. 1969. 184. P. 1261-1271.29.Wolfram S. A New Kind of Science. Wolfram Media, Inc., 2002.30.Rideout D., Sorkin R.A classical sequential growth dynamics for causal sets // Physical Review. 2000. D61. Р. 024002-1 - 024002-16. URL: arXiv: gr-qc/9904062 (accessed: 15.06.2021).31.Владимиров Ю.С. Метафизика и фундаментальная физика. Кн. 3: Реляционные основания искомой парадигмы. М.: ЛЕНАНД, 2018. 256 с.