Одним из методов научного познания является аналогия, посредством которой достигается знание о прдметах и явлениях па основании того, что они имеют сходство с другими. Степень вероятности (достоверности) умозаключений но аналогии зависит от количества сходных признаков у сравниваемых явлений (чем их больше, тем большую вероятность имеет заключение и оно повышается, когда связь выводного признака с каким-либо другим признаком известна более или менее точно). Аналогия тесно связана с моделированием или модельным экспериментом. Если обычный эксперимент непосредственно взаимодействует с объектом исследования, то в моделировании такого взаимодействия пег, так как эксперимент производится не с самим объектом, а с его заменителем. Примером может служить аналоговая вычислительная машина (АВМ), действие которой основано на аналогии дифференциальных уравнении, описывающих как свойства исследуемого объекта, так и электронной модели.
Гипотетический метод познания предполагает разработку научной гипотезы на основе изучения физической, химической и т. и. сущности исследуемо! о явления с помощью описанных выше способов познания и затем формулирование гипотезы, составление расчетной схемы алгоритма (модели), ее изучение, анализ, разработка теоретических положений.
Как в социально-экономических и гуманитарных науках, так и в естественных и технических исследованиях часто используют исторический метод познания. Этот метод предполагает исследование возникновения, формирования и развития объектов в хронологической последовательности, в результате чего исследователь получает дополнительные знания об изучаемом объекте (явлении) в процессе их развития.
При гипотетическом методе познания исследователь нередко прибегает к идеализации — это мысленное конструирование объектов, которые практически неосуществимы (например, идеальный газ, абсолютно твердое тело). В результате идеализации реальные объекты лишаются некоторых присущих им свойств и наделяются гипотетическими свойствами.
При исследованиях сложных систем с многообразными связями, характеризуемыми как непрерывностью и детерминированностью, так и дискретностью и случайностью, используются системные методы (исследование операций, теория массового обслуживания, теория управления, теория множеств и др.). В настоящее время такие методы получили широкое распространение в значительной степени в связи с развитием ЭВМ.
При анализе явлений и процессов в сложных системах возникает потребность рассматривать большое количество факторов (признаков), среди которых важно уметь выделять главное при помощи метода ранжирования и исключения второстепенных факторов, не влияющих существенно на исследуемое явление. Следовательно, этот метод допускает усиление основных и ослабление второстепенных факторов, т. е. размещение факторов по определенным правилам в ряд убывающей или возрастающей последовательности по силе фактора.
Разнообразные методы научного познания условно подразделяются на ряд уровней: эмпирический, экспериментально-теоретический, теоретический и метатеоретический уровни.
Методы эмпирического уровня: наблюдение, сравнение, счет, измерение, анкетный опрос, собеседование, тесты, метод проб п ошибок и т. д. Методы этой группы конкретно связаны с изучаемыми явлениями и используются на этапе формирования научной гипотезы. Методы экспериментально-теоретического уровня: эксперимент, анализ и синтез, индукция и дедукция, моделирование, гипотетический, исторический и логические методы. Эти методы помогают исследователю обнаружить те или иные достоверные факты, объективные проявления в протекании исследуемых процессов. С помощью этих методов производится накопление фактов, их перекрестная проверка. Следует при этом подчеркнуть, что факты имеют научно-познавательную ценность только, в тех случаях, когда они систематизированы, когда между ними вскрыты неслучайные зависимости, определены причины следствия. Таким образом, задача выявления истины требует не только сбора фактов, но и правильной их теоретической обработки. Первоначальная систематизация фактов и их анализ проводятся уже в процессе наблюдений, бесед, экспериментов, ибо эти методы включают в себя не только акты чувственного восприятия предметов и явлений, но и их отбор, классификацию, осмысливание воспринятого материала, его фиксирование.
Методы теоретического уровня: абстрагирование, идеализация, формализация, анализ и синтез, индукция и дедукция, аксиоматика, обобщение и т. д. На теоретическом уровне производятся логическое исследование собранных фактов, выработка понятий, суждении, делаются умозаключения. В процессе этой работы соотносятся ранние научные представления с возникающими новыми. На теоретическом уровне научное мышление освобождается от эмпирической описательности, создает теоретические обобщения. Таким образом, новое теоретическое содержание знаний надстраивается над эмпирическими знаниями.
На теоретическом уровне познания широко используются логические методы сходства, различия, сопутствующих изменений, разрабатываются новые системы знаний, решаются задачи дальнейшего согласования теоретически разработанных систем с накопленным новым экспериментальным материалом.
К методам метатеоретпческого уровня относят диалектический метод и метод системного анализа. С помощью этих методов исследуются сами теории и разрабатываются пути их построения, изучается система положен и понятий данной теории, устанавливаются границы се применения, способы введения новых понятий, обосновываются пути синтезирования нескольких теорий. Центральной задачей данного уровня исследований является познание условий формализации научных теорий и выработка формализованных языков, именуемых метаязыками.
При изучении сложных, взаимосвязанных друг с другом проблем используется системы и анализ, получивший широкое применение в различных сферах научной деятельности человека, и в частности в логике, математике, общей теории систем, в результате чего сформировались такие пауки, как металогика и метаматематика. Металогика исследует системы положении и понятий формальной логики, разрабатывает вопросы теории доказательств, определимости понятий, истины в формализованных языках. Метаматематика занимается изучением различных свойств формальных систем и исчислений.
В основе системного анализа лежит понятие системы, под которой понимается множество объектов (компонентов), обладающих заранее определенными свойствами с фиксированными между ними отношениями. На базе этого понятия производится учет связей, используются •количественные сравнения всех альтернатив для того, чтобы сознательно выбрать- наилучшее решение, оцениваемое каким-либо критерием, например измеримостью, эффективностью, надежностью и т. п.
Так как системный анализ носит общий, междисциплинарный характер, т. е. касается образования, развития, функционирования, синтеза любых систем, то некоторые буржуазные идеологи считают, что системный анализ заменяет философию, является новой всеобщей методологией науки. Такое восприятие системного анализа неверно, так как сводит функцию философского знания лишь к методологии научного исследования. Во всех пауках существуют философские основания, используются философские категории, но это не повод принятия основания теории за саму теорию. Системный анализ, с одной стороны, позволяет применять ряд общефилософских положений к решению частных задач, а с другой — обогащает саму философию развитием конкретных наук в полном соответствии с указанием В. И. Ленина крепить союз философии с передовым естествознанием'. Чем дальше развивается системный анализ, тем совершеннее развивается его язык, тем он дальше удаляется от своей первоначальной философской основы. Таким образом, отождествление системного анализа с диалектическим методом, с философией неправомерно и может привести к мировоззренческим и методологическим ошибкам.
Системный анализ используется для исследования таких сложных систем, как экономика отдельной отрасли, промышленного предприятия, объединения, при планировании и организации технологии комплексных строительных процессов, выполняемых несколькими строительными организациями, и др.
Системный анализ складывается из основных четырех этапов: первый заключается в постановке задачи — определяют объект, цели и задачи исследования, а также критерии для изучения и управления объектом. Неправильная или неполная постановка целей может свести на нет результаты всего последующего анализа. Во время второго этапа очерчиваются границы изучаемой системы, и определяется ее структура: объекты и процессы, имеющие отношение к поставленной цели, разбиваются на собственно изучаемую систему и внешнюю среду. При этом различают замкнутые и открытые системы. При исследовании замкнутых систем влиянием внешней среды на их поведение пренебрегают.
В последнее время все большее внимание в технике уделяется изучению замкнутых систем, имеющих закрытые технологические циклы, так называемую «'безотходную технологию». Такие технологические процессы перспективны как с позиции экономики, так и экологии: «чем меньше отходов, тем выше уровень производства».
Третий, важнейший этап системного анализа заключается в составлении математической модели исследуемой системы. Вначале производят параметризацию системы, описывают выделенные элементы системы и их взаимодействие. В зависимости от особенностей процессов используют тот или иной математический аппарат для анализа системы в целом.
Следует при этом отметить, что аналитические методы используются для описания лишь небольших систем вследствие их громоздкости или невозможности составления и решения сложной системы уравнений. Для описания больших систем, их характеристик не только качественных, но и количественных используются дискретные параметры (баллы), принимающие полые значения. Например, твердость материалов оценивают баллами по шкале Мооса, энергию сейсмических воли при землетрясениях — баллами по И. Рихтеру н др. Методы операции с дискретными параметрами излагаются в теории множеств и прежде всего в таких ее разделах, как в алгебре множеств и в алгебре высказываний (математической логике), составляющих основу математического обеспечения современных ЭВМ.