लचीलापन (गणित): Difference between revisions

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[[File:Resilience Diagram.svg|thumb|लचीलेपन की बॉल-एंड-वैली सादृश्य। एक लचीली स्थिर अवस्था को एक गहरी घाटी में एक गेंद के रूप में सोचा जा सकता है, और गेंद को वैकल्पिक स्थिर अवस्था में ले जाने के लिए एक बड़ी गड़बड़ी की आवश्यकता होती है। एक स्थिर स्थिति जो कम लचीली होती है उसे उथली घाटी में एक गेंद के रूप में सोचा जा सकता है, जहां छोटी गड़बड़ी प्रणाली को अस्थिर बनाने के लिए पर्याप्त हो सकती है।]][[गणितीय मॉडलिंग]] में, लचीलापन एक प्रणाली की गड़बड़ी से उबरने और अपनी मूल [[स्थिरता (गणित)]] स्थिर स्थिति में लौटने की क्षमता को संदर्भित करता है।<ref>{{Cite journal |last1=Hodgson |first1=Dave |last2=McDonald |first2=Jenni L. |last3=Hosken |first3=David J. |date=September 2015 |title=What do you mean, 'resilient'? |url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0169534715001627 |journal=Trends in Ecology & Evolution |language=en |volume=30 |issue=9 |pages=503–506 |doi=10.1016/j.tree.2015.06.010|pmid=26159084 |hdl=10871/26221 }}</ref> यह परिवर्तन या गड़बड़ी की स्थिति में किसी प्रणाली की स्थिरता और मजबूती का माप है। यदि कोई प्रणाली पर्याप्त रूप से लचीली नहीं है, तो यह गड़बड़ी के प्रति अधिक संवेदनशील है और अधिक आसानी से एक महत्वपूर्ण परिवर्तन से गुजर सकती है। संतुलन के लचीलेपन की अवधारणा को समझाने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली एक सामान्य सादृश्य घाटी में एक गेंद है। एक लचीली स्थिर स्थिति एक गहरी घाटी में एक गेंद से मेल खाती है, इसलिए कोई भी धक्का या गड़बड़ी गेंद को बहुत जल्दी आराम बिंदु पर वापस ले जाएगी जहां से यह शुरू हुई थी। दूसरी ओर, एक कम लचीली स्थिर अवस्था एक उथली घाटी में एक गेंद से मेल खाती है, इसलिए गेंद को गड़बड़ी के बाद संतुलन में लौटने में बहुत अधिक समय लगेगा।
[[File:Resilience Diagram.svg|thumb|'''लचीलेपन''' की बॉल-एंड-वैली सादृश्य। एक लचीली स्थिर अवस्था को एक गहरी घाटी में एक गेंद के रूप में सोचा जा सकता है, और गेंद को वैकल्पिक स्थिर अवस्था में ले जाने के लिए एक बड़ी अस्तव्यस्तता की आवश्यकता होती है। इस प्रकार एक स्थिर स्थिति जो कम लचीली होती है उसे उथली घाटी में एक गेंद के रूप में सोचा जा सकता है, जहां छोटी अस्तव्यस्तता प्रणाली को अस्थिर बनाने के लिए पर्याप्त हो सकती है।]][[गणितीय मॉडलिंग]] में, '''लचीलापन''' एक प्रणाली की अस्तव्यस्तता से उबरने और अपनी मूल [[स्थिरता (गणित)]] स्थिर स्थिति में लौटने की क्षमता को संदर्भित करता है।<ref>{{Cite journal |last1=Hodgson |first1=Dave |last2=McDonald |first2=Jenni L. |last3=Hosken |first3=David J. |date=September 2015 |title=What do you mean, 'resilient'? |url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0169534715001627 |journal=Trends in Ecology & Evolution |language=en |volume=30 |issue=9 |pages=503–506 |doi=10.1016/j.tree.2015.06.010|pmid=26159084 |hdl=10871/26221 }}</ref> इस प्रकार यह परिवर्तन या अस्तव्यस्तता की स्थिति में किसी प्रणाली की स्थिरता और मजबूती की माप है। यदि कोई प्रणाली पर्याप्त रूप से लचीली नहीं है, इस प्रकार तब यह अस्तव्यस्तता के प्रति अधिक संवेदनशील है और अधिक आसानी से एक महत्वपूर्ण परिवर्तन से गुजर सकती है। संतुलन के लचीलेपन की अवधारणा को समझाने के लिए उपयोग की जाने वाली एक सामान्य सादृश्य घाटी में एक गेंद है। इस प्रकार एक लचीली स्थिर स्थिति एक गहरी घाटी में एक गेंद से मेल खाती है, इसलिए कोई भी धक्का या अस्तव्यस्तता गेंद को बहुत जल्दी आराम बिंदु पर वापस ले जाएगी जहां से यह प्रारंभ हुई थी। दूसरी ओर, एक कम लचीली स्थिर अवस्था एक उथली घाटी में एक गेंद से मेल खाती है, इसलिए गेंद को अस्तव्यस्तता के पश्चात् संतुलन में लौटने में बहुत अधिक समय लगेगा।
 
लचीलेपन की अवधारणा उन प्रणालियों में विशेष रूप से उपयोगी है जो जलवायु प्रणाली #गणितीय सिद्धांत में टिपिंग बिंदुओं को प्रदर्शित करती हैं, जिनके अध्ययन का एक लंबा इतिहास है जिसे आपदा सिद्धांत में खोजा जा सकता है। हालाँकि इस सिद्धांत को शुरू में अत्यधिक प्रचारित किया गया था और समर्थन से बाहर हो गया था, इसकी गणितीय नींव मजबूत बनी हुई है और अब इसे कई अलग-अलग प्रणालियों के लिए प्रासंगिक माना जाता है।<ref>{{cite journal |last1=Rosser |first1=J. Barkley |date=October 2007 |title=The rise and fall of catastrophe theory applications in economics: Was the baby thrown out with the bathwater? |journal=Journal of Economic Dynamics and Control |volume=31 |issue=10 |pages=3255–3280 |doi=10.1016/j.jedc.2006.09.013}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Scheffer |first1=Marten |last2=Bolhuis |first2=J. Elizabeth |last3=Borsboom |first3=Denny |last4=Buchman |first4=Timothy G. |last5=Gijzel |first5=Sanne M. W. |last6=Goulson |first6=Dave |last7=Kammenga |first7=Jan E. |last8=Kemp |first8=Bas |last9=van de Leemput |first9=Ingrid A. |last10=Levin |first10=Simon |last11=Martin |first11=Carmel Mary |last12=Melis |first12=René J. F. |last13=van Nes |first13=Egbert H. |last14=Romero |first14=L. Michael |last15=Olde Rikkert |first15=Marcel G. M. |date=2018-11-20 |title=मनुष्यों और अन्य जानवरों के लचीलेपन की मात्रा निर्धारित करना|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences |language=en |volume=115 |issue=47 |pages=11883–11890 |bibcode=2018PNAS..11511883S |doi=10.1073/pnas.1810630115 |issn=0027-8424 |pmc=6255191 |pmid=30373844 |doi-access=free}}</ref>
 


लचीलेपन की अवधारणा उन प्रणालियों में विशेष रूप से उपयोगी है जो जलवायु प्रणाली गणितीय सिद्धांत में टिपिंग बिंदुओं को प्रदर्शित करती हैं, इस प्रकार जिनके अध्ययन का एक लंबा इतिहास है जिसे आपदा सिद्धांत में खोजा जा सकता है। चूँकि इस सिद्धांत को प्रारंभ में अत्यधिक प्रचारित किया गया था और समर्थन से बाहर हो गया था, इसकी गणितीय नींव मजबूत बनी हुई है और अब इसे अनेक भिन्न-भिन्न प्रणालियों के लिए प्रासंगिक माना जाता है।<ref>{{cite journal |last1=Rosser |first1=J. Barkley |date=October 2007 |title=The rise and fall of catastrophe theory applications in economics: Was the baby thrown out with the bathwater? |journal=Journal of Economic Dynamics and Control |volume=31 |issue=10 |pages=3255–3280 |doi=10.1016/j.jedc.2006.09.013}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Scheffer |first1=Marten |last2=Bolhuis |first2=J. Elizabeth |last3=Borsboom |first3=Denny |last4=Buchman |first4=Timothy G. |last5=Gijzel |first5=Sanne M. W. |last6=Goulson |first6=Dave |last7=Kammenga |first7=Jan E. |last8=Kemp |first8=Bas |last9=van de Leemput |first9=Ingrid A. |last10=Levin |first10=Simon |last11=Martin |first11=Carmel Mary |last12=Melis |first12=René J. F. |last13=van Nes |first13=Egbert H. |last14=Romero |first14=L. Michael |last15=Olde Rikkert |first15=Marcel G. M. |date=2018-11-20 |title=मनुष्यों और अन्य जानवरों के लचीलेपन की मात्रा निर्धारित करना|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences |language=en |volume=115 |issue=47 |pages=11883–11890 |bibcode=2018PNAS..11511883S |doi=10.1073/pnas.1810630115 |issn=0027-8424 |pmc=6255191 |pmid=30373844 |doi-access=free}}</ref>
== इतिहास ==
== इतिहास ==
1973 में, कनाडाई पारिस्थितिकीविज्ञानी सी.एस. हॉलिंग ने पारिस्थितिक प्रणालियों के संदर्भ में लचीलेपन की एक परिभाषा प्रस्तावित की। हॉलिंग के अनुसार, लचीलापन प्रणालियों की दृढ़ता और परिवर्तन और अशांति को अवशोषित करने की उनकी क्षमता का एक माप है और फिर भी आबादी या राज्य चर के बीच समान संबंध बनाए रखता है। हॉलिंग ने दो प्रकार के लचीलेपन को प्रतिष्ठित किया: [[इंजीनियरिंग लचीलापन]] और [[पारिस्थितिक लचीलापन]]।<ref>{{Cite book |date=1996-03-22 |title=पारिस्थितिक बाधाओं के भीतर इंजीनियरिंग|url=http://dx.doi.org/10.17226/4919 |doi=10.17226/4919|isbn=978-0-309-05198-9 }}</ref> इंजीनियरिंग लचीलापन किसी गड़बड़ी के बाद किसी सिस्टम की अपनी मूल स्थिति में लौटने की क्षमता को संदर्भित करता है, जैसे कि एक पुल जिसे भूकंप के बाद मरम्मत किया जा सकता है। दूसरी ओर, पारिस्थितिक लचीलापन, किसी गड़बड़ी के बावजूद अपनी पहचान और कार्य को बनाए रखने की प्रणाली की क्षमता को संदर्भित करता है, जैसे कि एक जंगल जो अपनी जैव विविधता और पारिस्थितिकी तंत्र सेवाओं को बनाए रखते हुए जंगल की आग के बाद पुनर्जीवित हो सकता है। समय के साथ, लचीलेपन की एक बार अच्छी तरह से परिभाषित और स्पष्ट अवधारणा ने अपनी स्पष्टता में क्रमिक क्षरण का अनुभव किया है, जो एक विशिष्ट ठोस उपाय की तुलना में अधिक अस्पष्ट और एक छत्र शब्द के करीब हो गया है।<ref>{{Cite journal |last=Myers-Smith |first=Isla H. |last2=Trefry |first2=Sarah A. |last3=Swarbrick |first3=Vanessa J. |date=2012 |title=Resilience: Easy to use but hard to define |url=http://dx.doi.org/10.4033/iee.2012.5.11.c |journal=Ideas in Ecology and Evolution |volume=5 |issue=1 |doi=10.4033/iee.2012.5.11.c |issn=1918-3178}}</ref>
साल 1973 में, कनाडाई पारिस्थितिकीविज्ञानी सी.एस. हॉलिंग ने पारिस्थितिक प्रणालियों के संदर्भ में लचीलेपन की एक परिभाषा प्रस्तावित की। हॉलिंग के अनुसार, लचीलापन "प्रणालियों की दृढ़ता और परिवर्तन और अशांति को अवशोषित करने की उनकी क्षमता का एक माप है और फिर भी जनसंख्या या राज्य चर के मध्य समान संबंध बनाए रखता है।" इस प्रकार हॉलिंग ने दो प्रकार के लचीलेपन को प्रतिष्ठित किया: [[इंजीनियरिंग लचीलापन]] और [[पारिस्थितिक लचीलापन]]।<ref>{{Cite book |date=1996-03-22 |title=पारिस्थितिक बाधाओं के भीतर इंजीनियरिंग|url=http://dx.doi.org/10.17226/4919 |doi=10.17226/4919|isbn=978-0-309-05198-9 }}</ref>  
 


इंजीनियरिंग लचीलापन किसी अस्तव्यस्तता के पश्चात् किसी पद्धति की अपनी मूल स्थिति में लौटने की क्षमता को संदर्भित करता है, जैसे कि एक पुल जिसे भूकंप के पश्चात् मरम्मत किया जा सकता है। इस प्रकार दूसरी ओर, पारिस्थितिक लचीलापन, किसी अस्तव्यस्तता के अतिरिक्त अपनी पहचान और कार्य को बनाए रखने की प्रणाली की क्षमता को संदर्भित करता है, जैसे कि एक जंगल जो अपनी जैव विविधता और पारिस्थितिकी तंत्र सेवाओं को बनाए रखते हुए जंगल की आग के पश्चात् पुनर्जीवित हो सकता है। इस प्रकार समय के साथ, लचीलेपन की एक बार अच्छी तरह से परिभाषित और स्पष्ट अवधारणा ने अपनी स्पष्टता में क्रमिक क्षरण का अनुभव किया है, जो एक विशिष्ट ठोस उपाय की तुलना में अधिक अस्पष्ट और एक छत्र शब्द के करीब हो गया है।<ref>{{Cite journal |last=Myers-Smith |first=Isla H. |last2=Trefry |first2=Sarah A. |last3=Swarbrick |first3=Vanessa J. |date=2012 |title=Resilience: Easy to use but hard to define |url=http://dx.doi.org/10.4033/iee.2012.5.11.c |journal=Ideas in Ecology and Evolution |volume=5 |issue=1 |doi=10.4033/iee.2012.5.11.c |issn=1918-3178}}</ref>
== परिभाषा ==
== परिभाषा ==
गणितीय रूप से, लचीलेपन का अनुमान संतुलन पर लौटने के समय के व्युत्क्रम से लगाया जा सकता है<ref>{{Cite journal |last1=PIMM |first1=S. L. |last2=LAWTON |first2=J. H. |date=July 1977 |title=पारिस्थितिक समुदायों में पोषी स्तरों की संख्या|url=http://dx.doi.org/10.1038/268329a0 |journal=Nature |volume=268 |issue=5618 |pages=329–331 |doi=10.1038/268329a0 |bibcode=1977Natur.268..329P |s2cid=4162447 |issn=0028-0836}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Chen |first1=X. |last2=Cohen |first2=J. E. |date=2001-04-22 |title=Transient dynamics and food–web complexity in the Lotka–Volterra cascade model |url=http://dx.doi.org/10.1098/rspb.2001.1596 |journal=Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences |volume=268 |issue=1469 |pages=869–877 |doi=10.1098/rspb.2001.1596 |pmid=11345334 |pmc=1088682 |issn=0962-8452}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Neubert |first1=Michael G. |last2=Caswell |first2=Hal |title=गड़बड़ी के प्रति पारिस्थितिक प्रणालियों की प्रतिक्रियाओं को मापने के लिए लचीलेपन के विकल्प|date=April 1997 |url=http://doi.wiley.com/10.1890/0012-9658(1997)078[0653:ATRFMT]2.0.CO;2 |journal=Ecology |language=en |volume=78 |issue=3 |pages=653–665 |doi=10.1890/0012-9658(1997)078[0653:ATRFMT]2.0.CO;2 |issn=0012-9658}}</ref> द्वारा दिए गए
गणितीय रूप से, लचीलेपन का अनुमान संतुलन पर लौटने के समय के व्युत्क्रम से लगाया जा सकता है<ref>{{Cite journal |last1=PIMM |first1=S. L. |last2=LAWTON |first2=J. H. |date=July 1977 |title=पारिस्थितिक समुदायों में पोषी स्तरों की संख्या|url=http://dx.doi.org/10.1038/268329a0 |journal=Nature |volume=268 |issue=5618 |pages=329–331 |doi=10.1038/268329a0 |bibcode=1977Natur.268..329P |s2cid=4162447 |issn=0028-0836}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Chen |first1=X. |last2=Cohen |first2=J. E. |date=2001-04-22 |title=Transient dynamics and food–web complexity in the Lotka–Volterra cascade model |url=http://dx.doi.org/10.1098/rspb.2001.1596 |journal=Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences |volume=268 |issue=1469 |pages=869–877 |doi=10.1098/rspb.2001.1596 |pmid=11345334 |pmc=1088682 |issn=0962-8452}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Neubert |first1=Michael G. |last2=Caswell |first2=Hal |title=गड़बड़ी के प्रति पारिस्थितिक प्रणालियों की प्रतिक्रियाओं को मापने के लिए लचीलेपन के विकल्प|date=April 1997 |url=http://doi.wiley.com/10.1890/0012-9658(1997)078[0653:ATRFMT]2.0.CO;2 |journal=Ecology |language=en |volume=78 |issue=3 |pages=653–665 |doi=10.1890/0012-9658(1997)078[0653:ATRFMT]2.0.CO;2 |issn=0012-9658}}</ref> द्वारा दिए गए


<math>\text{resilience} \equiv -\text{Re}(\lambda_1(\textbf{A})))</math>
<math>\text{resilience} \equiv -\text{Re}(\lambda_1(\textbf{A})))</math>
कहाँ <math display="inline">\lambda_1</math> मैट्रिक्स का अधिकतम eigenvalue है <math display="inline">\textbf{A}</math>.


यह मान जितना बड़ा होता है, सिस्टम उतनी ही तेजी से मूल स्थिर स्थिर स्थिति में लौटता है, या दूसरे शब्दों में, उतनी ही तेजी से गड़बड़ी का क्षय होता है।<ref>{{Cite journal |last1=Suweis |first1=Samir |last2=Carr |first2=Joel A. |last3=Maritan |first3=Amos |last4=Rinaldo |first4=Andrea |last5=D’Odorico |first5=Paolo |date=2015-06-02 |title=वैश्विक खाद्य सुरक्षा का लचीलापन और प्रतिक्रियाशीलता|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences |language=en |volume=112 |issue=22 |pages=6902–6907 |doi=10.1073/pnas.1507366112 |issn=0027-8424 |pmc=4460461 |pmid=25964361 |bibcode=2015PNAS..112.6902S |doi-access=free }}</ref>
कहाँ <math display="inline">\lambda_1</math> मैट्रिक्स का अधिकतम आइगेनवैल्यू है <math display="inline">\textbf{A}</math>.


यह मान जितना बड़ा होता है, पद्धति उतनी ही तेजी से मूल स्थिर स्थिर स्थिति में लौटता है, या दूसरे शब्दों में, उतनी ही तेजी से अस्तव्यस्तता का क्षय होता है।<ref>{{Cite journal |last1=Suweis |first1=Samir |last2=Carr |first2=Joel A. |last3=Maritan |first3=Amos |last4=Rinaldo |first4=Andrea |last5=D’Odorico |first5=Paolo |date=2015-06-02 |title=वैश्विक खाद्य सुरक्षा का लचीलापन और प्रतिक्रियाशीलता|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences |language=en |volume=112 |issue=22 |pages=6902–6907 |doi=10.1073/pnas.1507366112 |issn=0027-8424 |pmc=4460461 |pmid=25964361 |bibcode=2015PNAS..112.6902S |doi-access=free }}</ref>
== अनुप्रयोग और उदाहरण ==
[[सैद्धांतिक पारिस्थितिकी]] में, लचीलापन आग, सूखा, या आक्रामक प्रजातियों की प्रारंभ जैसी अस्तव्यस्तता से उबरने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र की क्षमता को संदर्भित कर सकता है। इस प्रकार एक लचीला पारिस्थितिकी तंत्र वह होगा जो इन परिवर्तनों को अनुकूलित करने और कार्य करना जारी रखने में सक्षम है, जबकि एक कम लचीला पारिस्थितिकी तंत्र अपरिवर्तनीय क्षति या पतन का अनुभव कर सकता है।<ref>{{Cite journal |last1=Willis |first1=Kathy J. |last2=Jeffers |first2=Elizabeth S. |last3=Tovar |first3=Carolina |date=2018-03-02 |title=What makes a terrestrial ecosystem resilient? |url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aar5439 |journal=Science |language=en |volume=359 |issue=6379 |pages=988–989 |doi=10.1126/science.aar5439 |pmid=29496865 |s2cid=3679255 |issn=0036-8075}}</ref> इस प्रकार लचीलेपन की त्रुटिहीन परिभाषा व्यावहारिक स्थितियों के लिए अस्पष्ट बनी हुई है, जिसके कारण पारिस्थितिक तंत्र के प्रबंधन के लिए इसकी अंतर्दृष्टि का धीमा और उचित अनुप्रयोग हुआ है।<ref>{{Cite journal |last=Standish |first=Rachel J. |last2=Hobbs |first2=Richard J. |last3=Mayfield |first3=Margaret M. |last4=Bestelmeyer |first4=Brandon T. |last5=Suding |first5=Katherine N. |last6=Battaglia |first6=Loretta L. |last7=Eviner |first7=Valerie |last8=Hawkes |first8=Christine V. |last9=Temperton |first9=Vicky M. |last10=Cramer |first10=Viki A. |last11=Harris |first11=James A. |last12=Funk |first12=Jennifer L. |last13=Thomas |first13=Peter A. |date=September 2014 |title=Resilience in ecology: Abstraction, distraction, or where the action is? |url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0006320714002353 |journal=Biological Conservation |language=en |volume=177 |pages=43–51 |doi=10.1016/j.biocon.2014.06.008}}</ref>


== अनुप्रयोग और उदाहरण ==
[[सैद्धांतिक पारिस्थितिकी]] में, लचीलापन आग, सूखा, या आक्रामक प्रजातियों की शुरूआत जैसी गड़बड़ी से उबरने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र की क्षमता को संदर्भित कर सकता है। एक लचीला पारिस्थितिकी तंत्र वह होगा जो इन परिवर्तनों को अनुकूलित करने और कार्य करना जारी रखने में सक्षम है, जबकि एक कम लचीला पारिस्थितिकी तंत्र अपरिवर्तनीय क्षति या पतन का अनुभव कर सकता है।<ref>{{Cite journal |last1=Willis |first1=Kathy J. |last2=Jeffers |first2=Elizabeth S. |last3=Tovar |first3=Carolina |date=2018-03-02 |title=What makes a terrestrial ecosystem resilient? |url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aar5439 |journal=Science |language=en |volume=359 |issue=6379 |pages=988–989 |doi=10.1126/science.aar5439 |pmid=29496865 |s2cid=3679255 |issn=0036-8075}}</ref> लचीलेपन की सटीक परिभाषा व्यावहारिक मामलों के लिए अस्पष्ट बनी हुई है, जिसके कारण पारिस्थितिक तंत्र के प्रबंधन के लिए इसकी अंतर्दृष्टि का धीमा और उचित अनुप्रयोग हुआ है।<ref>{{Cite journal |last=Standish |first=Rachel J. |last2=Hobbs |first2=Richard J. |last3=Mayfield |first3=Margaret M. |last4=Bestelmeyer |first4=Brandon T. |last5=Suding |first5=Katherine N. |last6=Battaglia |first6=Loretta L. |last7=Eviner |first7=Valerie |last8=Hawkes |first8=Christine V. |last9=Temperton |first9=Vicky M. |last10=Cramer |first10=Viki A. |last11=Harris |first11=James A. |last12=Funk |first12=Jennifer L. |last13=Thomas |first13=Peter A. |date=September 2014 |title=Resilience in ecology: Abstraction, distraction, or where the action is? |url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0006320714002353 |journal=Biological Conservation |language=en |volume=177 |pages=43–51 |doi=10.1016/j.biocon.2014.06.008}}</ref>
[[गणितीय महामारी विज्ञान]] में, लचीलापन एक स्वस्थ समुदाय की संक्रमित व्यक्तियों के आने से उबरने की क्षमता को संदर्भित कर सकता है।
[[गणितीय महामारी विज्ञान]] में, लचीलापन एक स्वस्थ समुदाय की संक्रमित व्यक्तियों के आने से उबरने की क्षमता को संदर्भित कर सकता है।


जटिल प्रणालियों के अध्ययन में लचीलापन एक महत्वपूर्ण अवधारणा है, जहां कई परस्पर क्रिया करने वाले घटक होते हैं जो अप्रत्याशित तरीकों से एक दूसरे को प्रभावित कर सकते हैं।<ref>{{Cite journal |last1=Fraccascia |first1=Luca |last2=Giannoccaro |first2=Ilaria |last3=Albino |first3=Vito |date=2018-08-12 |title=Resilience of Complex Systems: State of the Art and Directions for Future Research |journal=Complexity |language=en |volume=2018 |pages=1–44 |doi=10.1155/2018/3421529 |issn=1076-2787 |doi-access=free }}</ref> ऐसी प्रणालियों के लचीलेपन का पता लगाने और पर्यावरण या अन्य परिवर्तनों की स्थिति में उनके लचीलेपन में सुधार के लिए रणनीतियों की पहचान करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, [[ जटिल नेटवर्क ]] की मॉडलिंग करते समय नोड्स के नुकसान के लिए नेटवर्क लचीलापन, या नेटवर्क साइंस#नेटवर्क मजबूती को मापने में सक्षम होना अक्सर महत्वपूर्ण होता है। [[स्केल-मुक्त नेटवर्क]] विशेष रूप से लचीले होते हैं<ref>{{Citation |last1=Guillaume |first1=Jean-Loup |title=Comparison of Failures and Attacks on Random and Scale-Free Networks |date=2005 |url=http://dx.doi.org/10.1007/11516798_14 |work=Lecture Notes in Computer Science |pages=186–196 |place=Berlin, Heidelberg |publisher=Springer Berlin Heidelberg |isbn=978-3-540-27324-0 |access-date=2023-03-01 |last2=Latapy |first2=Matthieu |last3=Magnien |first3=Clémence|doi=10.1007/11516798_14 |s2cid=7520691 }}</ref> चूँकि उनके अधिकांश नोड्स में कुछ लिंक हैं। इसका मतलब यह है कि यदि कुछ नोड्स को यादृच्छिक रूप से हटा दिया जाता है, तो यह अधिक संभावना है कि कम कनेक्शन वाले नोड्स को हटा दिया जाता है, इस प्रकार नेटवर्क के प्रमुख गुणों को संरक्षित किया जाता है।<ref>{{Cite book |last=Mitchell |first=Melanie |url=http://worldcat.org/oclc/1164178342 |title=Complexity : a guided tour |date=April 2009 |isbn=978-0-19-972457-4 |oclc=1164178342}}</ref>
जटिल प्रणालियों के अध्ययन में लचीलापन एक महत्वपूर्ण अवधारणा है, जहां अनेक परस्पर क्रिया करने वाले घटक होते हैं जो अप्रत्याशित तरीकों से एक दूसरे को प्रभावित कर सकते हैं।<ref>{{Cite journal |last1=Fraccascia |first1=Luca |last2=Giannoccaro |first2=Ilaria |last3=Albino |first3=Vito |date=2018-08-12 |title=Resilience of Complex Systems: State of the Art and Directions for Future Research |journal=Complexity |language=en |volume=2018 |pages=1–44 |doi=10.1155/2018/3421529 |issn=1076-2787 |doi-access=free }}</ref> इस प्रकार ऐसी प्रणालियों के लचीलेपन का पता लगाने और पर्यावरण या अन्य परिवर्तनों की स्थिति में उनके लचीलेपन में सुधार के लिए रणनीतियों की पहचान करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, [[ जटिल नेटवर्क |जटिल नेटवर्क]] की मॉडलिंग करते समय नोड्स के हानि के लिए नेटवर्क लचीलापन, या नेटवर्क साइंस नेटवर्क मजबूती को मापने में सक्षम होना अधिकांशतः महत्वपूर्ण होता है। इस प्रकार [[स्केल-मुक्त नेटवर्क]] विशेष रूप से लचीले होते हैं<ref>{{Citation |last1=Guillaume |first1=Jean-Loup |title=Comparison of Failures and Attacks on Random and Scale-Free Networks |date=2005 |url=http://dx.doi.org/10.1007/11516798_14 |work=Lecture Notes in Computer Science |pages=186–196 |place=Berlin, Heidelberg |publisher=Springer Berlin Heidelberg |isbn=978-3-540-27324-0 |access-date=2023-03-01 |last2=Latapy |first2=Matthieu |last3=Magnien |first3=Clémence|doi=10.1007/11516798_14 |s2cid=7520691 }}</ref> चूँकि उनके अधिकांश नोड्स में कुछ लिंक हैं। इसका कारण यह है कि यदि कुछ नोड्स को यादृच्छिक रूप से हटा दिया जाता है, तब यह अधिक संभावना है कि कम कनेक्शन वाले नोड्स को हटा दिया जाता है, इस प्रकार नेटवर्क के प्रमुख गुणों को संरक्षित किया जाता है।<ref>{{Cite book |last=Mitchell |first=Melanie |url=http://worldcat.org/oclc/1164178342 |title=Complexity : a guided tour |date=April 2009 |isbn=978-0-19-972457-4 |oclc=1164178342}}</ref>
 
 
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Latest revision as of 17:37, 13 July 2023

लचीलेपन की बॉल-एंड-वैली सादृश्य। एक लचीली स्थिर अवस्था को एक गहरी घाटी में एक गेंद के रूप में सोचा जा सकता है, और गेंद को वैकल्पिक स्थिर अवस्था में ले जाने के लिए एक बड़ी अस्तव्यस्तता की आवश्यकता होती है। इस प्रकार एक स्थिर स्थिति जो कम लचीली होती है उसे उथली घाटी में एक गेंद के रूप में सोचा जा सकता है, जहां छोटी अस्तव्यस्तता प्रणाली को अस्थिर बनाने के लिए पर्याप्त हो सकती है।

गणितीय मॉडलिंग में, लचीलापन एक प्रणाली की अस्तव्यस्तता से उबरने और अपनी मूल स्थिरता (गणित) स्थिर स्थिति में लौटने की क्षमता को संदर्भित करता है।[1] इस प्रकार यह परिवर्तन या अस्तव्यस्तता की स्थिति में किसी प्रणाली की स्थिरता और मजबूती की माप है। यदि कोई प्रणाली पर्याप्त रूप से लचीली नहीं है, इस प्रकार तब यह अस्तव्यस्तता के प्रति अधिक संवेदनशील है और अधिक आसानी से एक महत्वपूर्ण परिवर्तन से गुजर सकती है। संतुलन के लचीलेपन की अवधारणा को समझाने के लिए उपयोग की जाने वाली एक सामान्य सादृश्य घाटी में एक गेंद है। इस प्रकार एक लचीली स्थिर स्थिति एक गहरी घाटी में एक गेंद से मेल खाती है, इसलिए कोई भी धक्का या अस्तव्यस्तता गेंद को बहुत जल्दी आराम बिंदु पर वापस ले जाएगी जहां से यह प्रारंभ हुई थी। दूसरी ओर, एक कम लचीली स्थिर अवस्था एक उथली घाटी में एक गेंद से मेल खाती है, इसलिए गेंद को अस्तव्यस्तता के पश्चात् संतुलन में लौटने में बहुत अधिक समय लगेगा।

लचीलेपन की अवधारणा उन प्रणालियों में विशेष रूप से उपयोगी है जो जलवायु प्रणाली गणितीय सिद्धांत में टिपिंग बिंदुओं को प्रदर्शित करती हैं, इस प्रकार जिनके अध्ययन का एक लंबा इतिहास है जिसे आपदा सिद्धांत में खोजा जा सकता है। चूँकि इस सिद्धांत को प्रारंभ में अत्यधिक प्रचारित किया गया था और समर्थन से बाहर हो गया था, इसकी गणितीय नींव मजबूत बनी हुई है और अब इसे अनेक भिन्न-भिन्न प्रणालियों के लिए प्रासंगिक माना जाता है।[2][3]

इतिहास

साल 1973 में, कनाडाई पारिस्थितिकीविज्ञानी सी.एस. हॉलिंग ने पारिस्थितिक प्रणालियों के संदर्भ में लचीलेपन की एक परिभाषा प्रस्तावित की। हॉलिंग के अनुसार, लचीलापन "प्रणालियों की दृढ़ता और परिवर्तन और अशांति को अवशोषित करने की उनकी क्षमता का एक माप है और फिर भी जनसंख्या या राज्य चर के मध्य समान संबंध बनाए रखता है।" इस प्रकार हॉलिंग ने दो प्रकार के लचीलेपन को प्रतिष्ठित किया: इंजीनियरिंग लचीलापन और पारिस्थितिक लचीलापन।[4]

इंजीनियरिंग लचीलापन किसी अस्तव्यस्तता के पश्चात् किसी पद्धति की अपनी मूल स्थिति में लौटने की क्षमता को संदर्भित करता है, जैसे कि एक पुल जिसे भूकंप के पश्चात् मरम्मत किया जा सकता है। इस प्रकार दूसरी ओर, पारिस्थितिक लचीलापन, किसी अस्तव्यस्तता के अतिरिक्त अपनी पहचान और कार्य को बनाए रखने की प्रणाली की क्षमता को संदर्भित करता है, जैसे कि एक जंगल जो अपनी जैव विविधता और पारिस्थितिकी तंत्र सेवाओं को बनाए रखते हुए जंगल की आग के पश्चात् पुनर्जीवित हो सकता है। इस प्रकार समय के साथ, लचीलेपन की एक बार अच्छी तरह से परिभाषित और स्पष्ट अवधारणा ने अपनी स्पष्टता में क्रमिक क्षरण का अनुभव किया है, जो एक विशिष्ट ठोस उपाय की तुलना में अधिक अस्पष्ट और एक छत्र शब्द के करीब हो गया है।[5]

परिभाषा

गणितीय रूप से, लचीलेपन का अनुमान संतुलन पर लौटने के समय के व्युत्क्रम से लगाया जा सकता है[6][7][8] द्वारा दिए गए

कहाँ मैट्रिक्स का अधिकतम आइगेनवैल्यू है .

यह मान जितना बड़ा होता है, पद्धति उतनी ही तेजी से मूल स्थिर स्थिर स्थिति में लौटता है, या दूसरे शब्दों में, उतनी ही तेजी से अस्तव्यस्तता का क्षय होता है।[9]

अनुप्रयोग और उदाहरण

सैद्धांतिक पारिस्थितिकी में, लचीलापन आग, सूखा, या आक्रामक प्रजातियों की प्रारंभ जैसी अस्तव्यस्तता से उबरने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र की क्षमता को संदर्भित कर सकता है। इस प्रकार एक लचीला पारिस्थितिकी तंत्र वह होगा जो इन परिवर्तनों को अनुकूलित करने और कार्य करना जारी रखने में सक्षम है, जबकि एक कम लचीला पारिस्थितिकी तंत्र अपरिवर्तनीय क्षति या पतन का अनुभव कर सकता है।[10] इस प्रकार लचीलेपन की त्रुटिहीन परिभाषा व्यावहारिक स्थितियों के लिए अस्पष्ट बनी हुई है, जिसके कारण पारिस्थितिक तंत्र के प्रबंधन के लिए इसकी अंतर्दृष्टि का धीमा और उचित अनुप्रयोग हुआ है।[11]

गणितीय महामारी विज्ञान में, लचीलापन एक स्वस्थ समुदाय की संक्रमित व्यक्तियों के आने से उबरने की क्षमता को संदर्भित कर सकता है।

जटिल प्रणालियों के अध्ययन में लचीलापन एक महत्वपूर्ण अवधारणा है, जहां अनेक परस्पर क्रिया करने वाले घटक होते हैं जो अप्रत्याशित तरीकों से एक दूसरे को प्रभावित कर सकते हैं।[12] इस प्रकार ऐसी प्रणालियों के लचीलेपन का पता लगाने और पर्यावरण या अन्य परिवर्तनों की स्थिति में उनके लचीलेपन में सुधार के लिए रणनीतियों की पहचान करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, जटिल नेटवर्क की मॉडलिंग करते समय नोड्स के हानि के लिए नेटवर्क लचीलापन, या नेटवर्क साइंस नेटवर्क मजबूती को मापने में सक्षम होना अधिकांशतः महत्वपूर्ण होता है। इस प्रकार स्केल-मुक्त नेटवर्क विशेष रूप से लचीले होते हैं[13] चूँकि उनके अधिकांश नोड्स में कुछ लिंक हैं। इसका कारण यह है कि यदि कुछ नोड्स को यादृच्छिक रूप से हटा दिया जाता है, तब यह अधिक संभावना है कि कम कनेक्शन वाले नोड्स को हटा दिया जाता है, इस प्रकार नेटवर्क के प्रमुख गुणों को संरक्षित किया जाता है।[14]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ Hodgson, Dave; McDonald, Jenni L.; Hosken, David J. (September 2015). "What do you mean, 'resilient'?". Trends in Ecology & Evolution (in English). 30 (9): 503–506. doi:10.1016/j.tree.2015.06.010. hdl:10871/26221. PMID 26159084.
  2. ↑ Rosser, J. Barkley (October 2007). "The rise and fall of catastrophe theory applications in economics: Was the baby thrown out with the bathwater?". Journal of Economic Dynamics and Control. 31 (10): 3255–3280. doi:10.1016/j.jedc.2006.09.013.
  3. ↑ Scheffer, Marten; Bolhuis, J. Elizabeth; Borsboom, Denny; Buchman, Timothy G.; Gijzel, Sanne M. W.; Goulson, Dave; Kammenga, Jan E.; Kemp, Bas; van de Leemput, Ingrid A.; Levin, Simon; Martin, Carmel Mary; Melis, René J. F.; van Nes, Egbert H.; Romero, L. Michael; Olde Rikkert, Marcel G. M. (2018-11-20). "मनुष्यों और अन्य जानवरों के लचीलेपन की मात्रा निर्धारित करना". Proceedings of the National Academy of Sciences (in English). 115 (47): 11883–11890. Bibcode:2018PNAS..11511883S. doi:10.1073/pnas.1810630115. ISSN 0027-8424. PMC 6255191. PMID 30373844.
  4. ↑ पारिस्थितिक बाधाओं के भीतर इंजीनियरिंग. 1996-03-22. doi:10.17226/4919. ISBN 978-0-309-05198-9.
  5. ↑ Myers-Smith, Isla H.; Trefry, Sarah A.; Swarbrick, Vanessa J. (2012). "Resilience: Easy to use but hard to define". Ideas in Ecology and Evolution. 5 (1). doi:10.4033/iee.2012.5.11.c. ISSN 1918-3178.
  6. ↑ PIMM, S. L.; LAWTON, J. H. (July 1977). "पारिस्थितिक समुदायों में पोषी स्तरों की संख्या". Nature. 268 (5618): 329–331. Bibcode:1977Natur.268..329P. doi:10.1038/268329a0. ISSN 0028-0836. S2CID 4162447.
  7. ↑ Chen, X.; Cohen, J. E. (2001-04-22). "Transient dynamics and food–web complexity in the Lotka–Volterra cascade model". Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences. 268 (1469): 869–877. doi:10.1098/rspb.2001.1596. ISSN 0962-8452. PMC 1088682. PMID 11345334.
  8. ↑ Neubert, Michael G.; Caswell, Hal (April 1997). "गड़बड़ी के प्रति पारिस्थितिक प्रणालियों की प्रतिक्रियाओं को मापने के लिए लचीलेपन के विकल्प". Ecology (in English). 78 (3): 653–665. doi:10.1890/0012-9658(1997)078[0653:ATRFMT]2.0.CO;2. ISSN 0012-9658.
  9. ↑ Suweis, Samir; Carr, Joel A.; Maritan, Amos; Rinaldo, Andrea; D’Odorico, Paolo (2015-06-02). "वैश्विक खाद्य सुरक्षा का लचीलापन और प्रतिक्रियाशीलता". Proceedings of the National Academy of Sciences (in English). 112 (22): 6902–6907. Bibcode:2015PNAS..112.6902S. doi:10.1073/pnas.1507366112. ISSN 0027-8424. PMC 4460461. PMID 25964361.
  10. ↑ Willis, Kathy J.; Jeffers, Elizabeth S.; Tovar, Carolina (2018-03-02). "What makes a terrestrial ecosystem resilient?". Science (in English). 359 (6379): 988–989. doi:10.1126/science.aar5439. ISSN 0036-8075. PMID 29496865. S2CID 3679255.
  11. ↑ Standish, Rachel J.; Hobbs, Richard J.; Mayfield, Margaret M.; Bestelmeyer, Brandon T.; Suding, Katherine N.; Battaglia, Loretta L.; Eviner, Valerie; Hawkes, Christine V.; Temperton, Vicky M.; Cramer, Viki A.; Harris, James A.; Funk, Jennifer L.; Thomas, Peter A. (September 2014). "Resilience in ecology: Abstraction, distraction, or where the action is?". Biological Conservation (in English). 177: 43–51. doi:10.1016/j.biocon.2014.06.008.
  12. ↑ Fraccascia, Luca; Giannoccaro, Ilaria; Albino, Vito (2018-08-12). "Resilience of Complex Systems: State of the Art and Directions for Future Research". Complexity (in English). 2018: 1–44. doi:10.1155/2018/3421529. ISSN 1076-2787.
  13. ↑ Guillaume, Jean-Loup; Latapy, Matthieu; Magnien, Clémence (2005), "Comparison of Failures and Attacks on Random and Scale-Free Networks", Lecture Notes in Computer Science, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 186–196, doi:10.1007/11516798_14, ISBN 978-3-540-27324-0, S2CID 7520691, retrieved 2023-03-01
  14. ↑ Mitchell, Melanie (April 2009). Complexity : a guided tour. ISBN 978-0-19-972457-4. OCLC 1164178342.
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