ОНГ1 = ОЭм Оэф

Если в результате получения системой информации максимальная энтропия увеличивается, то ОНГ2 = ОЭми ОЭф По определению обобщённой негэнтропии (ОНГ) можно сделать следующие заключения:

1. Нельзя определить абсолютную негэнтропию реальной системы. Можно определить только изменение негэнтропии в модели относительно конкретного события в результате полученной информации.

2. В результате полученной информации ОНГ системы увеличивается. Однако, это увеличение может произойти за счёт уменьшения уже существующей ОЭ или за счёт увеличения сложности (разнообразия, максимальной энтропии) модели. Поэтому как максимальную так и фактическую энтропию, надо обязательно определить после получения информации.

3. Модель нельзя составлять слишком сложной, так как в этом случае резко возрастает её максимальная ОЭ. Вместе с этим растут трудности при проведении расчётов и падает их точность.

4. Модель следует выбрать оптимальной сложности, что даёт возможность исследовать достаточно адекватно объективную реальность. Если модель выбирать слишком простую, она обладает небольшим разнообразием и ОЭ. В этом случае невозможно ввести туда даже минимум необходимой ОНГ, существующей в реальном объекте, оригинале.

Такая модель не является гомоморфным относительно реального мира. После прочтения предыдущего могут возникать сомнения, нужно ли вообще заниматься определением таких сложных понятий, как ОЭ и ОНГ. Тем более, что для сложных систем методы определения этих величин являются приближёнными, часто вообще не хватает данных.

Для обоснования необходимости расчётов ОЭ и ОНГ можно привести следующие доводы:

1. Неопределённость и вероятностный характер являются внутренней формой существования всех систем и структур универсума. Они существуют как в микромире, так и в неорганическом и живом мире, также как и в человеческом обществе. Наше сознание также содержит элементы неопределённостей и способно их оценить и составлять вероятностные прогнозы событий. Поэтому игнорирование этих явлений не дало бы возможности создать достоверных моделей реального мира.

2. Точные науки, физика, химия, биология и др., занимаются в основ ном вещественными и энергетическими системами, частично и статистико-вероятностными явлениями. Однако, их законы не отражают ОЭ и ОНГ систем и поэтому не могут освещать общие закономерности инфопередачи в природея.

3. Вероятности событий в системах, в их элементах и в отдельных воз действиях на системы не обладают аддитивными свойствами. Их невозможно сочетать, комбинировать и проводить расчёты суммирования. Намного больше возможностей для вероятностного прогноза открываются, если перевести вероятности в ОЭ (логарифмирование) и, после расчётов балансов ОЭ и ОНГ, обратно в вероятностные характеристики.

4. В ряде случаев могут возникать сомнения в точности расчётов ОЭ и ОНГ из-за недостаточности исходных данных. Это сильно уменьшает возможности применения метода. Инфомодели сами могут быть мало гомоморфными, приближёнными, неопределёнными. С другой стороны, осознание этой неопределённости заставляет находить пути увеличения точности и выяснения косвенных методов определения условных вероятностей. Человеческое сознание этим и занимается: косвенными методами прогнозирует вероятности событий в будущем. Однако, исследуемые системы стали такими сложными, что только интуицией уже трудно справиться. Необходимо для определения условных вероятностей привлекать современный математический аппарат и априорно существующую информацию. Часто достаточно уточнять данные путём проведения нескольких дополнительных опытов и при статистической обработке совместных данных. Почти для каждой системы имеется достаточно косвенных данных, особенно при использовании опыта аналогичных ситуаций. При их умелом использовании можно достаточно точно оценить большинство требуемых вероятностей.