Развитие любой моносистемы возможно только в совокупности с такими же или подобными системами, т.е. в составе полисистемы.

В природе лишь пионерные технические системы могут появляться в единственном экзем­пляре, и то — на короткое время.

Следствия:

1) Стремление людей к объединению в разнообразные, в том числе социальные группы следует рассматривать как инстинкт, выработанный на протяжении миллиардов лет эволюции.

Стремление к общению всегда было основным сти­мулом любой культуры народов, живущих на земле, будь то бушмены в раскаленной африканской пустыне Калахари или эскимосы Аляски. Исторические и археологические исследования доказывают, что это стремление существовало с самого начала развития человечества — и по весьма веской причине. Люди с развитой способностью общения ведут более здоро­вую и более счастливую жизнь.

Потребность в общении может удовлетворяться различными способами. На личностном уровне мы общаемся с себе подобными, завязывая дружбу, имея физическую близость, влюбляясь, создавая семью.

2) Возможность для реализации успешного развития моносистемы зависит от места, кото­рое она занимает в иерархии полисистемы.

3) Выживаемость, развитие полисистемы является главенствующим процессом по отно­шению к единичным моносистемам.

4) Полноценное саморазвитие полисистемы возможно только за счёт единичных составляющих её моносистем. В то же время сама полисистема, выступающая в роли надсистемы, всегда оказывает на единичные моносистемы преимущественно угнетающее воздействие.

5) Одним из главных инстинктов, определяющих социальное поведение человека, являет­ся стремление к первенству, к лидирующему положению в группе. Стремление к лидерству связано с выживанием полисистемы – это главный принцип существования моносистемы в полисистемном мире.

6) Правильное развитие полисистем должно подчиняться закону нормального распреде­ления (рис. 5.3).

Рис. 5.3. Кривые плотности нормального распределения для различных значений параметров а и s: I – а = 0, s = 2,5; II – а = 0, s = 1; III – а = 0, s = 0,4; IV – а = 3, s = 1

Известно, что нормально распределенные случайные величины широко распространены на практике. Чем это объясняется? Ответ на этот вопрос был дан выдающимся русским математиком A.M. Ляпуновым (центральная предельная теорема теории вероятностей). Приведем лишь следствие из теоремы Ляпунова: если случайная величина X представляет собой сумму очень большого числа взаимно  независимых случайных величин, влияние каждой из которых на всю сумму ничтожно мало, то X имеет распределение, близкое к нормальному. На практике наиболее часто встречаются именно такие случайные величины.

Человека, любую неформальную группу, общественные институты и общество в целом относят к числу наиболее вероятностных систем, а потому к ним в полной мере применим закон нормального распределения. Более того, этот закон является определяющим для полноценного развития любого государства. Статистические данные по распределению важнейших характери­стик могут наглядно проиллюстрировать правильность существующей политики управления. Рис. 5.4 иллюстрирует это на такой важнейшей характеристике, как интеллект, с которым теснейшим образом связана духовность человека.

По оси ординат на графике (рис. 5.3) отложено количество моносистем (то есть численность группы), по оси абсцисс – исследуемая характеристика, свойство, функция (в данном случае – коэффициент интеллекта). Кривые рис. 5.3 свидетельствуют о правильном ходе развития применительно к социуму; в этом случае левая часть графика полностью уравновешивается правой.

Однако возможны отклонения от нормального хода развития. Наличие плато на кривой 1 (рис. 5.4) указывает на очень опасную тенденцию. Дело в том, что в дальнейшем при таком ходе развития неминуемо произойдет разрыв кривой 1 на две относительно независимые кривые 2, что знаменует раскол полисистемы на две антагонистические группы. Возникающее при этом проти­воречие относится к числу трудноустранимых.

Рис. 5.4. Возникновение антагонизма в ходе развития

Нормальное распределение, Гаусса распределение – распределение случайной величины Х, характеризуемое плотностью вероятности:

,

где а – математическое ожидание, s2 – дисперсия случайной величины, встречающиеся в прикладных вопросах (например, распределение случайных ошибок измерений), имеющие распределения, близкие к нормальному распределению. Это объясняется тем, что нормальное распределение возникает, когда данная случайная величина представляет собой сумму большого числа независимых случайных величин, каждая из которых играет в образовании всей суммы незначительную роль (см. рис. 5.4).