<?xml version="1.0" encoding="windows-1251"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>science</genre>
   <author>
    <first-name>С.</first-name>
    <middle-name>Н.</middle-name>
    <last-name>Виноградов</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>А.</first-name>
    <middle-name>Ф.</middle-name>
    <last-name>Кузьмин</last-name>
   </author>
   <book-title>Логика. Учебник. НМ (2022)</book-title>
   <annotation>
    <p>ЦК ВКП(б) в постановлении «О преподавании логики и психологии в средней школе» от 3 декабря 1946 года признал совершенно ненормальным, что в средних школах не изучается логика и психология, и счел необходимым ввести в течение 4 лет, начиная с 1947/48 учебного года, преподавание этих предметов во всех школах Советского Союза.</p>
   </annotation>
   <date>2022</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover1.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>Esgul</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2022-07-25">25 July 2022</date>
   <id>AEFCE5F3-E5E9-4CF4-AC48-294B5CD23C76</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>«НАУКА МАРКСИЗМ»</p>
    <p>ПРОЛЕТАРИИ ВСЕХ СТРАН, СОЕДИНЯЙТЕСЬ!</p>
   </history>
  </document-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>С. Н. ВИНОГРАДОВ и А. Ф. КУЗЬМИН</p>
   <p>ЛОГИКА</p>
   <p>УЧЕБНИК ДЛЯ СРЕДНЕЙ ШКОЛЫ</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава I</emphasis></p>
    <p>ПРЕДМЕТ И ЗАДАЧИ НАУКИ ЛОГИКИ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Логика мышления и наука логика</p>
    </title>
    <p>В труде и в быту, в учебной и общественной работе, в научном трактате и в школьном сочинении — везде и всегда необходимо правильное, т. е. определённое, непротиворечивое, последовательное, обоснованное, мышление. Без правильного мышления, которое осуществляется с помощью языка, человек не мог бы ни трудиться, ни общаться с другими людьми.</p>
    <p>Если кто-либо неясно, путано высказывает свои мысли, противоречит самому себе, о таком человеке говорят: «Его нельзя понять, в его рассуждениях нет логики».</p>
    <p>Здесь словом «логика» называют правильность построения мыслей. Правильное построение мыслей изучается наукой логикой.</p>
    <p>Таким образом, следует различать: 1) логику мышления (правильность построения мыслей) и 2) науку логику<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>.</p>
    <p>Кратко науку логику можно определить так:</p>
    <p><strong>Логика есть наука о законах и формах правильного построения мыслей.</strong></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Логические законы и формы</p>
    </title>
    <p>ЛОГИЧЕСКИЕ ЗАКОНЫ. Определённость, непротиворечивость, последовательность и обоснованность являются обязательными качествами правильного мышления. Эти качества имеют значение законов правильного мышления.</p>
    <p>Сознательное или несознательное нарушение логических законов ведёт к неправильному выводу. Человек, который нарушает логические законы, неизбежно оказывается побеждённым в споре, дискуссии.</p>
    <p>Приведём пример.</p>
    <p>Кто читал роман Тургенева «Рудин», тот помнит горячие споры между двумя героями этого известного произведения. Рассмотрим отрывок из беседы Рудина с Пигасовым:</p>
    <empty-line/>
    <p>— Прекрасно! — промолвил Рудин. — Стало быть, по-вашему убеждений нет?</p>
    <p>— Нет — и не существует.</p>
    <p>— Это ваше убеждение?</p>
    <p>— Да.</p>
    <p>— Как же вы говорите, что их нет? Вот вам уже одно, на первый случай.</p>
    <p>Все в комнате улыбнулись и переглянулись.</p>
    <empty-line/>
    <p>Легко понять, что Пигасов потерпел поражение. Зная логику, можно определить и характер его ошибки. Пигасов противоречит самому себе. Признав в начале беседы, что убеждений не существует, он тут же отказывается от своей первой мысли и утверждает совершенно противоположное.</p>
    <p>Один из логических законов, который называется законом противоречия, указывает на недопустимость подобной ошибки в рассуждениях.</p>
    <p>Логика имеет своей задачей изучение законов правильного построения мыслей и логических форм.</p>
    <p>ЛОГИЧЕСКАЯ ФОРМА — это структура, строение наших мыслей.</p>
    <p>Возьмём для примера две такие мысли:</p>
    <empty-line/>
    <p>Медь — проводник электричества.</p>
    <p>Пшеница — растение семейства злаковых.</p>
    <empty-line/>
    <p>Каждая из этих мыслей представляет собой отражение в нашем мышлении определённых фактов действительности. Так как факты эти различны, то и содержание мыслей об этих фактах различное. Но, несмотря на это, в обоих случаях мы видим общее строение, единую структуру этих мыслей.</p>
    <p>Наука логика, исследуя логические формы, отвлекается от конкретного содержания той или иной мысли.</p>
    <p>Рассматривая приведённые примеры, логика интересуется не свойствами меди (ими занимается физика) и не принадлежностью пшеницы к семейству злаковых (это область ботаники). Логику интересует структура мысли.</p>
    <p>Возьмём ещё для примера два таких рассуждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все граждане СССР имеют право на образование.</p>
    <p>Мы — граждане СССР.</p>
    <p>-------------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, мы имеем право на образование.</p>
    <empty-line/>
    <empty-line/>
    <p>Все звёзды являются раскаленными газовыми шарами.</p>
    <p>Сириус — звезда.</p>
    <p>-------------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, Сириус — раскалённый газовый шар.</p>
    <empty-line/>
    <p>Содержание этих двух рассуждений разное, но ход мыслей в обоих примерах одинаков. В первом случае мы мыслим о нашем праве на образование, закреплённом в Конституции СССР. Во втором случае мы мыслим о структуре Сириуса, которую он имеет, как и всякая звезда.</p>
    <p>Однако, являясь разными по содержанию, эти два рассуждения сходны между собой в отношении своего строения. Логическая форма этих рассуждений одинакова: от общего положения мы идём к частному выводу.</p>
    <p>Если в процессе рассуждения наши мысли облекаются в неправильные формы, то в таком случае прийти к истинным выводам невозможно.</p>
    <p>Сравним два следующих рассуждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Во всех городах за полярным кругом бывают белые ночи.</p>
    <p>Город Игарка находится за полярным кругом.</p>
    <p>---------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, в Игарке бывают белые ночи.</p>
    <empty-line/>
    <empty-line/>
    <p>Во всех городах за полярным кругом бывают белые ночи.</p>
    <p>Ленинград не находится за полярным кругом.</p>
    <p>----------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, в Ленинграде не бывает белых ночей.</p>
    <empty-line/>
    <p>В первом случае вывод и ход рассуждений правильный. Во втором случае, несмотря на правильность исходных положений, заключение получилось ошибочным: известно, что в Ленинграде бывают белые ночи. Неверный вывод есть результат того, что рассуждение облечено в неправильную логическую форму<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>.</p>
    <p>Таким образом, логика изучает формы мышления. Но это не значит, что логика не интересуется содержанием мышления. Изучение формы мысли вне связи с содержанием не имело бы для нас никакого смысла. Однако изучение её в связи с содержанием не означает, что мы не можем в необходимых случаях в целях изучения мысленно отвлекать эту форму.</p>
    <p>Логические законы и формы, т. е. законы и формы правильного построения мыслей, являются общечеловеческими. Это значит, что люди различных эпох и стран независимо от своей классовой и национальной принадлежности строили и строят свои рассуждения по одним и тем же логическим законам, мыслили и мыслят в одних и тех же логических формах. Если бы не было единых и обязательных для всех людей логических законов и форм, то люди не понимали бы друг друга.</p>
    <p>Человеческое мышление развивается, изменяется, т. е. становится более совершенным. Но изменение форм мышления в течение длительного времени мало заметно. Логические формы и законы обладают устойчивостью, постоянством.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. О материалистическом понимании мышления</p>
    </title>
    <p>Начиная с древнейших времён люди интересовались вопросом об отношении мышления к бытию. В зависимости от решения этого вопроса различаются в философии два направления — материалистическое и идеалистическое.</p>
    <p>Последовательное, единственно научное разрешение вопроса о материи и сознании, о материи и мышлении, об источнике наших ощущений, представлений, понятий даётся лишь марксистским философским материализмом, разработанным великими учителями трудящегося человечества К. Марксом, Ф. Энгельсом, В. И. Лениным и И. В. Сталиным.</p>
    <p>В противоположность идеализму, утверждающему, что материальный мир существует лишь в нашем мышлении, сознании, материализм исходит из того, что источником ощущений, представлений, понятий, мышления, сознания является материя. Материя первична, а мышление, сознание вторично.</p>
    <p>Мышление — это свойство высокоорганизованной материи, а именно — свойство мозга. Мышление не существует и не может существовать само по себе. Оно является отображением материального мира в человеческой голове.</p>
    <p>Мышление возникло и развивается в процессе общественно-трудовой деятельности людей. В самом деле, психические процессы свойственны и животным, но мышление присуще только человеку. Объяснение этого мы находим в труде. Животные не производят орудий труда. Они лишь пассивно приспособляются к природе. Человек же активно преобразовывает природу, приспособляет её при помощи орудий труда к своим потребностям. В процессе производства человек ставит конкретные цели, обдумывает пути и способы их осуществления.</p>
    <p>Деятельность человека требовала от него всё более глубокого осмысливания связей и отношений между предметами и явлениями внешнего мира. «Труд, — говорит Энгельс, — создал самого человека».</p>
    <p>Практика, трудовая деятельность, является и мерилом истинности наших знаний о законах природы и общественной жизни.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Мышление и язык</p>
    </title>
    <p>Мышление развивалось вместе с языком, с которым оно неразрывно связано. Только язык делает возможным обмен мыслями в человеческом обществе.</p>
    <p>«Язык, — говорит И. В. Сталин, — есть средство, орудие, при помощи которого люди общаются друг с другом, обмениваются мыслями и добиваются взаимного понимания. Будучи непосредственно связан с мышлением, язык регистрирует и закрепляет в словах и в соединении слов в предложениях результаты работы мышления, успехи познавательной работы человека и, таким образом, делает возможным обмен мыслями в человеческом обществе».</p>
    <p>На всех этапах развития человеческого общества язык был единственным средством общения людей. Язык даёт людям возможность понять друг друга и организовать совместные действия в борьбе с силами природы, наладить производство материальных благ. Без языка, который понятен всем членам общества, невозможно само существование общества.</p>
    <p>Язык сыграл огромную роль в развитии мышления человека, язык явился одной из тех сил, которые помогли выделиться человеку из животного мира.</p>
    <p>Без материальной языковой оболочки мысль не могла бы ни возникнуть, ни существовать. Какие бы мысли ни появлялись в голове человека, они всегда облечены в слова, в языковые термины и фразы. «Оголённых мыслей, свободных от языкового материала, свободных от языковой «природной материн» — не существует» (Сталин).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. Значение логики</p>
    </title>
    <p>Можно логично рассуждать и не зная науки логики, так же, например, как можно практически владеть языком, не изучив грамматики. Но как изучение грамматики повышает культуру нашей устной и письменной речи, так и изучение науки логики повышает культуру нашего мышления.</p>
    <p>Чтобы научиться стройно и последовательно излагать свои мысли, правильно пользоваться логическими формами, надо знать науку логику.</p>
    <p>Выдающийся русский мыслитель революционер-демократ А. И. Герцен настоятельно советовал изучать логику. Известный русский педагог К. Д. Ушинский говорил, что основания разумной речи находятся в логическом мышлении.</p>
    <p>Знаменитый русский учёный К. А. Тимирязев считал прямой обязанностью каждого гражданина развивать в себе способность к логическому мышлению.</p>
    <p>Основоположники марксизма-ленинизма, раскрыв истинную природу форм и законов мышления, наиболее глубоко показали их значение в нашем познании внешнего мира.</p>
    <p>Все произведения основоположников марксистско-ленинского учения являются блестящими образцами логического мышления.</p>
    <p>Выступая на вечере кремлёвских курсантов в январе 1924 года, И. В. Сталин говорил о необычайной силе убеждения, простоте и ясности речей В. И. Ленина.</p>
    <p>«Меня пленила, — говорил И. В. Сталин, — та непреодолимая сила логики в речах Ленина, которая несколько сухо, но зато основательно овладевает аудиторией, постепенно электризует её и потом берёт её в плен, как говорят, без остатка. Я помню, как говорили тогда многие из делегатов: «Логика в речах Ленина — это какие-то всесильные щупальцы, которые охватывают тебя со всех сторон клещами и из объятий которых нет мочи вырваться: либо сдавайся, либо решайся на полный провал».</p>
    <p>О силе логики, о непоколебимой последовательности в мыслях и действиях И. В. Сталина писал А. И. Микоян:</p>
    <p>«У Сталина железная логика. С непоколебимой последовательностью одно положение вытекает из другого, одно обосновывает другое, ничего разбросанного в мыслях и действиях...»</p>
    <p>Необычайная сила убеждения, логичность и ясность речей В. И. Ленина и И. В. Сталина являются выражением того глубокого смысла, богатства содержания, которое заложено в этих речах.</p>
    <p>Содержание мыслей, конкретные знания всегда являются главным, основным в правильном мышлении. Поэтому не следует думать, что с помощью одной только логики можно научиться правильно мыслить. Логика не может заменить фактических знаний, которые приобретаются путём изучения других наук, путём активного участия в производственной и общественной работе.</p>
    <p>Изучение логики оказывает большую помощь в процессе овладения новыми знаниями. Логика помогает скорее и глубже понять содержание учебного материала, подготовиться к урокам, решить задачи, стройно и последовательно изложить свои мысли — в устной или письменной форме — и обосновать свои рассуждения. Логика помогает найти и выделить главное, основное в изучаемом материале, лучше усвоить его содержание.</p>
    <p>Советские люди, вооружённые передовой марксистско-ленинской теорией и сознанием правоты дела Ленина — Сталина, выходят победителями из ответственных и сложных дискуссий с представителями зарубежной «науки» и дипломатии. Яркий пример этого — блестящие выступления советских делегатов на международных конференциях и совещаниях. Эти выступления являются образцом не только глубокого знания существа обсуждаемых вопросов, но и образцом неотразимой логики.</p>
    <p>Процесс постепенного перехода от социализма к коммунизму требует от всех советских людей высокого идейного уровня и широкого кругозора. Естественно, что в наши дни роль логики как науки о законах и формах правильного построения мыслей неизмеримо возрастает.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое правильное мышление?</p>
    <p>2. Какие два значения имеет слово «логика»?</p>
    <p>3. Что является предметом логики?</p>
    <p>4. В чём ошибочность идеалистического взгляда на мышление?</p>
    <p>5. Изложите материалистическое решение вопроса о мышлении.</p>
    <p>6. В чём выражается связь мышления с языком?</p>
    <p>7. Для чего необходимо изучать логику?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава II</emphasis></p>
    <p>ЛОГИЧЕСКИЕ ПРИЕМЫ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Мышление — опосредствованное и обобщённое познание действительности</p>
    </title>
    <p>Процесс познания начинается с ощущений, возникающих в результате непосредственного воздействия предметов и явлений материального мира на органы чувств.</p>
    <p><strong>Ощущение</strong> — это отображение нашим сознанием того или иного свойства материального предмета, например твёрдости, цвета и т. д.</p>
    <p>Но человек отображает не только отдельные свойства предметов, но и целые предметы и явления (парта, доска, лампа и т. д.). Так как свойства предметов, которые отражаются в нашем сознании, связаны в реальном предмете в единое целое, то и в нашем сознании ощущения этих отдельных свойств связываются в единый образ предмета.</p>
    <p>Отображение в нашем сознании отдельных предметов и явлений как целого есть <strong>восприятие</strong>.</p>
    <p>Ощущения и восприятия являются наглядными образами единичных предметов. Но чтобы познать законы, по которым совершается развитие и изменение вещей и явлений, человек сопоставляет, сравнивает, перерабатывает в своём мозгу ощущения и восприятия этих вещей и явлений — отвлекает, выделяет важное и существенное, отображает связи и отношения вещей и явлений.</p>
    <p>Эта деятельность нашего мозга является новой ступенью в развитии познания и называется <strong>мышлением</strong>.</p>
    <p>Познакомимся с теми отличительными признаками, которые характеризуют мышление.</p>
    <p>Когда человек смотрит на поднимающийся из трубы дым, с помощью зрения он воспринимает многие черты этого явления: цвет и движение частиц дыма, направление и ширину дымовой струи, высоту, которой она достигает, и т. д.</p>
    <p>Заметив дым, человек делает вывод: «значит, в печи разведён огонь».</p>
    <p>Что же позволило человеку прийти к выводу, который высказан им в словах: «значит, в печи разведён огонь»? То, что человек осознал причинную связь между дымом и огнём.</p>
    <p><strong>Знание об огне, разведённом в печи, человек получил косвенным путём, посредством других фактов, т. е. опосредствованно.</strong></p>
    <p>Не недостаточно установить один раз наличие причинной связи между двумя или несколькими предметами, чтобы вскрыть то общее, что характерно для всех данных предметов. Для этого надо осознать, что данная связь имеет общий характер, что в основе её лежат общие свойства и закономерности самих предметов материального мира.</p>
    <p>Мысль отображает <strong>общие</strong> свойства предметов, присущие не только одному предмету, но и группе сходных предметов.</p>
    <p>Так, например, такое общее свойство всех листьев, как зелёный цвет, мы можем выразить в мысли: «все листья зелены». В ощущении же отображается цвет только тех листьев, которые непосредственно воздействуют на наш орган зрения.</p>
    <p>Итак, мышление есть <strong>опосредствованное и обобщённое познание действительности</strong>.</p>
    <p>Мысль отображает общие свойства вещей, закономерные связи и отношения между вещами. «Чувства, — говорил В. И. Ленин, — показывают реальность; мысль и слово — общее».</p>
    <p>Мышление не представляет собой какой-то простой суммы ощущений и восприятий. Мышление есть качественно новая форма познания, более совершенная по сравнению с чувственным познанием. Более совершенная не только потому, что объектом мышления могут быть отдалённые предметы, недоступные в данный момент для чувственного познания, но главным образом потому, что мышление даёт возможность проникнуть в сущность вещей, познавать закономерность явлений, а значит, глубже, полнее отражать действительность.</p>
    <p>Для того чтобы познать общие свойства, отношения, закономерности предметов и явлений объективной действительности, человек применяет различные логические приёмы.</p>
    <p>Такими основными приёмами мышления являются <strong>сравнение</strong>, <strong>анализ и синтез</strong>, <strong>абстрагирование</strong> и <strong>обобщение</strong>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Сравнение</p>
    </title>
    <p>Познание вещей начинается с того, что мы их чувственно воспринимаем, сравниваем друг с другом. В процессе сравнения устанавливается отличие данной вещи от других и сходство с подобными ей вещами.</p>
    <p>Сравнением мы пользуемся не только в тех случаях, когда непосредственно воспринимаем какие-либо предметы. Нередко мы сравниваем предметы и явления через посредство других предметов и явлений. Так, например, сравнение состава Земли и Солнца мы производим посредством линий спектра солнечного луча; температуры воздуха вчерашнего и сегодняшнего дня мы сравниваем посредством показаний термометра.</p>
    <p><strong>Сравнение — это такой логический приём, с помощью которого устанавливается сходство и различие предметов, явлений объективного мира.</strong></p>
    <p>Но для того чтобы в результате сравнения получить верные выводы, надо знать правила всякого сравнения.</p>
    <p>Во-первых, нужно сравнивать такие предметы, которые в действительности имеют какие-то связи друг с другом. Бесполезной тратой времени будет, например, сравнение «лошади» и «поэзии», «ума» и «яблока» и т. д.</p>
    <p>Во-вторых, правильность любого сравнения определяется тем, что мы возьмём за основу сравнения.</p>
    <p>Так, сравнение работы двух тракторных бригад можно провести по такому количественному показателю: какая бригада, например, больше подняла зяби. Но этого недостаточно. Может получиться так, что первая бригада подняла зяби больше, чем вторая бригада, но в первой бригаде вспашка зяби произведена на недостаточную глубину.</p>
    <p>Значит, для того чтобы сравнение действительно выявило лучшую бригаду, надо количественный показатель дополнить качественным показателем.</p>
    <p>Выбор показателя сравнения имеет очень важное значение в любом сравнении.</p>
    <p>В-третьих, сравнение двух или нескольких предметов надо производить по одному и тому же признаку, взятому в одном и том же отношении.</p>
    <p>Например, причину образования пара люди узнали в результате сравнения нескольких явлений в одном и том же отношении. Человек много раз наблюдал, что вода в каком-либо сосуде, под которым разведён огонь, начинает кипеть и образуется пар. Сравнивая в одном отношении разные случаи образования пара, человек пришёл к практически важному правильному выводу: причина образования пара — нагревание воды.</p>
    <p>В-четвёртых, всякое сравнение должно проводиться не по первым попавшимся признакам, а по таким признакам, которые имеют важное, существенное значение для сравниваемых предметов.</p>
    <p>Так, например, буржуазные историки пытаются сравнивать общественный строй одной страны с общественным строем другой страны по такому признаку, как климат, географическое расположение страны и т. п. Но это приводит их к грубым ошибкам. Географическая среда не является существенным признаком, определяющим характер того или иного общественного строя.</p>
    <p>Так, климат в СССР и климат в США различаются незначительно, а развитие общественного строя в США отстало от развития общественного строя в СССР на целую историческую эпоху, ибо в США существует капиталистический строй, отличающийся наиболее паразитической и реакционной формой, тогда как СССР уже покончил с капитализмом, установил у себя социалистический строй и вступил в период постепенного перехода от социализма к коммунизму.</p>
    <p>Значит, сравнивать общественный строй различных государств надо по другим признакам. В данном случае существенным признаком будет: в чьих руках собственность на средства производства (земля, орудия производства, средства сообщения и связи и т. п.) — в распоряжении всего общества или в распоряжении отдельных лиц, групп, классов, использующих эти средства для эксплуатации других лиц, групп, классов.</p>
    <p>Таков первый логический приём — сравнение. Другими логическими приёмами, с помощью которых раскрываются связи и закономерности предметов, явлений, являются анализ и синтез.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Анализ и синтез</p>
    </title>
    <p>Уже много тысячелетий тому назад человек заметил, что любой предмет состоит из отдельных частей, каждая из которых отличается своими особенностями.</p>
    <p>Так, дерево состоит из ствола, который можно употребить на постройку стен дома и т. д., из веток, которые можно использовать для устройства шалаша, на плетение корзин и т. д. Орех состоит из несъедобной скорлупы и вкусного ядра. Для того чтобы достать из ореха съедобную часть, его надо разбить. Из ствола дерева можно выдолбить или выжечь крепкую лодку, но для этого надо прежде всего отделить ствол от веток и корня.</p>
    <p>Эти простые свойства вещей, которые люди наблюдали миллиарды раз, прочно запечатлелись в их сознании. Встретив в процессе трудовой деятельности знакомый уже предмет, который когда-то раньше практически расчленялся на части, человек на основе обобщённого в мысли опыта может уже мысленно расчленять его на части.</p>
    <p>С течением времени в процессе трудовой деятельности эта способность человеческого мозга — мысленно расчленять предмет на составные части — всё более и более совершенствовалась.</p>
    <p>Так выработался логический приём, который называется анализом.</p>
    <p><strong>Анализ — это такой логический приём, с помощью которого мы мысленно расчленяем предметы, явления, выделяя отдельные их части, свойства.</strong></p>
    <p>Никакой более или менее сложный предмет невозможно изучить, не подвергнув его анализу.</p>
    <p>Если перед классом поставлена задача узнать устройство электромотора, то для того, чтобы решить эту задачу, надо разложить мотор на отдельные части и рассмотреть каждую из них в отдельности. Ознакомление с устройством любой машины начинается с подробного изучения каждой отдельной её части.</p>
    <p>Но для полного и глубокого понимания значения и роли каждой части мотора одного анализа мало. В итоге анализа мы получали знание только об отдельных частях предмета, но не получили целостного знания об изучаемом предмете. Электромотор — это механизм, в котором части действуют как одно целое. Понять мотор можно лишь как единое целое, в котором все составные части находятся во взаимодействии, в единстве.</p>
    <p>Рассмотрение предмета или явления в единстве достигается нами с помощью другого логического приёма, который называется синтезом.</p>
    <p><strong>Синтез — это такой логический приём, с помощью которого мы мысленно соединяем в одно целое расчленённые в анализе отдельные части предмета, явления.</strong></p>
    <p>Анализ и синтез — это два неразрывно связанных друг с другом логических приёма. Синтез невозможен, если предмет не был проанализирован, а всякий анализ должен производиться на основе знания предмета как целого. Мышление состоит столько же в разложении предметов сознания на их элементы, сколько в объединении элементов в единство.</p>
    <p>Энгельс это выразил такой краткой формулой: «Без анализа нет синтеза».</p>
    <p>Но мало мысленно расчленить предмет на составные части, а затем соединить расчленённое в единое целое. Познание вещи более сложно. В каждом предмете и явлении очень много частей, сторон, свойств. Причём одни части, стороны, свойства более важны и существенны, а другие — менее важны и существенны. Ясно, что надо различать то, что существенно, важно для данного предмета, от того, что не существенно, не важно для него. А этого человек достигает с помощью абстрагирования и обобщения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Абстрагирование и обобщение</p>
    </title>
    <p>Много тысячелетий тому назад человек в процессе трудовой деятельности заметил, что из камня можно сделать прочное орудие, что шкуры животных хорошо защищают от холода, что дерево не тонет в воде и поэтому из него можно делать плоты и т. д.</p>
    <p>С течением времени способность выделять отдельные свойства вещей, возникшая в процессе производственной деятельности, всё более и более совершенствовалась. Мысленно отвлекать существенное от случайного нам приходится и теперь буквально на каждом шагу.</p>
    <p>Опыт показывает, что для подлинного познания вещи пли явления надо выявить существенные свойства и отделить их от случайных.</p>
    <p>Так, например, если мы ставим перед собой задачу отобрать из ряда предметов такой, которым можно разрезать стекло, то мы обращаем внимание на одно качество нужного предмета — твёрдость, отвлекаясь, абстрагируясь от всех остальных свойств.</p>
    <p><strong>Абстрагирование — это такой логический приём, с помощью которого мы мысленно выделяем существенные свойства предметов, явлений и отвлекаем их от несущественных, второстепенных свойств предметов, явлений материального мира.</strong></p>
    <p>Результат абстрагирования называется абстракцией.</p>
    <p>Абстракция может быть правильной, а может быть и неправильной.</p>
    <p>Правильная абстракция отображает содержание, заключённое в вещах. Так, абстрактное понятие «геометрическая фигура» отображает конкретное свойство предметов материального мира, их формы.</p>
    <p>Неправильной абстракция бывает в тех случаях, когда мыслятся свойства, которые к изучаемому предмету никакого отношения не имеют. Грубая ошибка совершается и тогда, когда отвлечённый от предмета признак начинают рассматривать как что-то возникшее и существующее самостоятельно, забывая о связи абстрактного понятия с предметом.</p>
    <p>В процессе абстракции мы выделяем свойства предметов, явлений. Но познать предмет вне связи с окружающей средой нельзя. Каждый единичный предмет входит в состав какого-то класса предметов, органически связан с чем-то более общим. Наша мысль и отображает связи изучаемого предмета с тем общим, к которому принадлежит предмет.</p>
    <p>В течение многих столетий человек наблюдал отдельных животных: лошадей, собак, волков, лисиц, медведей и др., и постепенно выделил только те признаки, которые присущи всем животным и которые отличали живые организмы от окружающей среды, а именно: необходимость потреблять пищу, продолжать потомство и т. п. При этом были откинуты второстепенные признаки, которые встречались лишь у отдельных видов животных, как, например, однокопытность лошади, наличие рогов у коровы, жизнь крота под землёй и т. п.</p>
    <p>Так составился в конце концов мысленный образ «животное».</p>
    <p><strong>Обобщение — это мысленное объединение общих свойств однородных предметов.</strong></p>
    <p>В процессе обобщения человек как бы отходит от конкретных предметов, отклоняется от массы деталей, присущих единичным вещам. Но это необходимо для того, чтобы, познав общее, глубже проникнуть в сущность единичных предметов.</p>
    <p>Абстрагируя свойства предметов, мы тем самым уже отображаем общие свойства предметов. Абстрагирование и обобщение представляют собой единый, неразрывный процесс.</p>
    <p>Логический приём обобщения, так же как и приём абстрагирования, возник в процессе общественной производственной деятельности из практической потребности людей.</p>
    <p>Употребление орудий связано с осознанием некоторых устойчивых, постоянных свойств предметов и столь же устойчивых отношений данных предметов к другим, например отношения орудия к тому, что этим орудием добывается. Выделив при помощи абстрагирования однородные полезные свойства предметов, человек мысленно объединял в сознании это общее для данной группы предметов.</p>
    <p>Но обобщения могут быть как правильные, так и неправильные. Обобщение правильно только в том случае, если основано на познании общего, находящегося в самих вещах. Отступление от этого условия ведёт к логическим ошибкам.</p>
    <p>Так, если глубокое изучение свойств предмета или явления подменяется поверхностным ознакомлением с ним, то это может привести к неправильному, поспешному обобщению.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Чем отличается мышление от ощущений и восприятий?</p>
    <p>2. Что такое сравнение?</p>
    <p>3. Что такое анализ и синтез?</p>
    <p>4. Что такое абстрагирование и обобщение?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава III</emphasis></p>
    <p>ПОНЯТИЕ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Сущность понятия</p>
    </title>
    <p>Из предыдущей главы мы знаем, что мышление есть отображение в мозгу человека общих существенных свойств вещей, явлений внешнего мира.</p>
    <p>Те вещи, явления окружающей нас действительности, о которых мы мыслим, принято в логике называть <strong>предметами</strong> мысли. Так, например, предметами нашей мысли могут быть карандаш, урожай, революция, ученик, высота, движение и т. п.</p>
    <p>Вещи, явления обладают различными свойствами. Свойства вещей, явлений называются в логике <strong>признаками</strong>. Например, длина данного карандаша, его цвет, свойство быть орудием письма и т. д. — всё это его признаки. Своими признаками вещи, явления или отличаются друг от друга, или сходны друг с другом.</p>
    <p>Познавая окружающую действительность, человек сравнивает предметы друг с другом, выявляет их сходство и различие; путём анализа и синтеза вскрывает сущность предметов, мысленно выделяет их признаки, абстрагирует и обобщает эти признаки.</p>
    <p>В результате человек образует <strong>понятие</strong> о предметах и явлениях действительности.</p>
    <p><strong>Понятие — это мысль, которая отображает общие и существенные признаки предметов.</strong></p>
    <p>Например, в понятии «комета» отображены следующие признаки комет: 1) светило, 2) состоит из крайне разреженных газов, 3) при приближении к Солнцу постепенно выбрасывает светящийся хвост.</p>
    <p>Все три перечисленных признака являются общими и существенными для комет.</p>
    <p>Другой пример. В понятии «белки» отображены такие общие и существенные признаки белков: 1) органические вещества и 2) молекулы которых состоят из соединённых в большом количестве остатков различных аминокислот.</p>
    <p>Существенным признаком предмета называется тот признак, который выражает коренное, наиболее важное свойство предмета; если существенный признак отсутствует, то предмет перестаёт быть данным предметом.</p>
    <p>Например, существенным признаком химического элемента является строение атома, а несущественными — то или иное физическое состояние, внешняя форма и др.</p>
    <p>Понятия только в том случае являются правильными, если они верно отражают действительность. Если же какое-либо понятие представляет собой неверное, искажённое отображение действительности, то такое понятие является ложным. Ложные понятия возникают, например, при отрыве теории от практики.</p>
    <p>Правильные понятия вырабатываются в процессе трудовой деятельности многих людей; соответствие таких понятий предметам и явлениям действительности проверяется практикой человека.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Понятие и представление</p>
    </title>
    <p>Понятия существенно отличаются от представлений. Представления — это наглядные образы предметов, явлений. Поэтому нельзя, например, иметь представления о скорости движения света, так как нельзя получить наглядного образа такого движения. Но мыслить скорость движения света мы можем. Мы имеем понятие о движении света со скоростью 300 000 км в секунду.</p>
    <p>Представления всегда имеют индивидуальный характер. В них главное не отделяется от второстепенного, они могут складываться и из несущественных признаков.</p>
    <p>Понятия, в отличие от представлений, отражают сущность вещей. Они имеют характер всеобщности — одними и теми же понятиями пользуется множество разных людей.</p>
    <p>Понятия, являясь отражением объективного мира, возникают в результате мыслительной деятельности многих людей. Они отличаются устойчивостью и, как всякий накопленный людьми опыт, передаются (с помощью языка) от человека к человеку.</p>
    <p>Мы постоянно пользуемся понятиями как основным фондом всех наших знаний, в котором запечатлена многовековая практика человека.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Понятие и слово</p>
    </title>
    <p>Понятие, как и всякая мысль, возникает и существует на базе языкового материала, на базе языковых терминов и фраз. «Реальность мысли, — говорит И. В. Сталин, — проявляется в языке. Только идеалисты могут говорить о мышлении, не связанном с «природной материей» языка, о мышлении без языка».</p>
    <p>Языковой оболочкой понятия является слово. Так, например, понятие о школе вообще выражается словом «школа». Когда мы мыслим не о школе вообще, а о той школе, в которой мы учимся, то такая мысль выражается группой слов: «наша школа» или «средняя школа, в которой мы учимся».</p>
    <p>В примере, который приведён выше, предметом мысли является школа. Кроме слова «школа», обозначающего предмет мысли, в примере имеются другие слова: «средняя», «в которой мы учимся». Эти слова обозначают признаки предмета. Но в нашем примере нет такого слова, которое являлось бы сказуемым к слову «школа». Следовательно, данная группа слов не является предложением, она лишь служит для выражения понятия.</p>
    <p>Другие примеры: «быстро плывущая лодка», «дом, который строится», «блестящая победа, одержанная советскими физкультурниками».</p>
    <p>Часто одно и то же понятие можно выразить разными словами. Например: «тот, кто победил» и «победивший». Группа из трёх слов («тот, кто победил») выражает то же понятие, которое обозначено словом «победивший».</p>
    <p>Другой пример: «ученик, который читает книгу» и «ученик, читающий книгу».</p>
    <p>Нередки случаи, когда слова, сходные по звучанию, употребляются для выражения разных понятий. Например: коса — сельскохозяйственное орудие для косьбы травы, коса — пряди волос, сплетённые вместе, коса — длинная узкая отмель, идущая от берега, коса — узкая полоса леса.</p>
    <p>Другие примеры таких слов (омонимов): мир, ключ и др.</p>
    <p>Неправильное употребление омонимов неизбежно приводит к смешению понятий, т. е. к ошибкам в рассуждении.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Содержание и объём понятий</p>
    </title>
    <p>Каждое понятие имеет содержание и объём.</p>
    <p><strong>Содержание понятия — это знание о совокупности существенных признаков класса предметов.</strong></p>
    <p>Например, в понятие «стратостат» входят следующие существенные признаки: воздушный шар с гондолой, оборудованный для полётов в стратосферу.</p>
    <p>Таким образом, содержание понятия — это знание о предметах, к которым относится данное понятие, знание о сущности предметов, о их свойствах.</p>
    <p>Если содержание понятия верно отражает действительность, соответствует действительности, то такое понятие будет правильным, в противном случае оно будет неправильным, ложным.</p>
    <p>В ходе человеческой практики, по мере того как люди глубже познают материальный мир, содержание понятий обогащается новыми признаками, а устаревшие признаки понятия отбрасываются. Например, содержание понятия об электричестве менялось, обогащалось новыми признаками, по мере того как познавались новые, ранее неизвестные свойства электричества. Современное научное понятие об электричестве глубже и вернее отражает сущность явлений электричества, чем, скажем, понятие об электричестве, существовавшее в конце прошлого века.</p>
    <p>Но понятия изменяются не только потому, что люди глубже проникают в сущность явлений, но также и потому, что сами явления с течением времени изменяются. Так, например, понятие об интеллигенции изменилось, когда вместо старой, дореволюционной интеллигенции появилась интеллигенция, вышедшая из слоёв трудящихся, воспитанная в условиях советского общества. Однако в течение какого-то периода времени содержание наших понятий бывает устойчивым, оно сохраняет свою определённость.</p>
    <p>В понятиях содержится знание не только о признаках предметов, но также знание и о том, на какие предметы данное понятие распространяется. Иначе говоря, каждое понятие имеет не только содержание, но и свой объём.</p>
    <p><strong>Объём понятия — это знание о круге предметов, существенные признаки которых отображены в понятии.</strong></p>
    <p>Например, объём понятия «страны света» составляют все мыслимые в этом понятии части горизонта: север, юг, восток, запад. Объём понятия «стратостат» составляют все мыслимые виды стратостатов.</p>
    <p>Такой круг предметов может быть различным. Например, понятие «растение» распространяется на неограниченный круг растений: на все те растения, которые когда-либо были, есть и будут.</p>
    <p>Понятие «полюс Земли» распространяется только на две точки земного шара. Могут быть понятия, которые относятся только к одному предмету, например понятие о современной Франции, или о реке Енисей, или о центре Земли.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. Соотношение между содержанием и объёмом понятия</p>
    </title>
    <p>Между содержанием и объёмом понятия существует определённое соотношение. Рассмотрим это соотношение на примере.</p>
    <p>В объём понятия «позвоночные» входят все виды позвоночных животных, а содержанием являются существенные признаки, общие для всех позвоночных. Возьмём понятие, меньшее по объёму: «млекопитающие». В объём этого понятия входят не все виды позвоночных, а только часть их, следовательно, объём понятия будет меньше.</p>
    <p>Однако содержание понятия расширяется за счёт новых признаков. Понятие «млекопитающие» содержит в себе признаки позвоночных (всякое млекопитающее есть позвоночное), а кроме того, оно содержит ещё свои, особые признаки (кормление детёнышей молоком и др.), которых не было в содержании понятия «позвоночные».</p>
    <p>Другой пример: всякая берёза есть дерево, следовательно, понятие «берёза» содержит в себе все признаки понятия «дерево». Но берёза имеет ещё и свои, особые признаки, следовательно, в содержании понятия «берёза» признаков больше, чем в содержании понятия «дерево». Однако по объёму понятие «берёза» уже, чем понятие «дерево».</p>
    <p>Итак, понятия, более широкие но объёму, являются более узкими по содержанию — такова зависимость между содержанием и объёмом понятий. Эта зависимость имеет значение закона, который называется законом обратного отношения содержания и объёма понятий. Формулировка закона следующая:</p>
    <p><strong>чем шире содержание понятия, тем уже его объём.</strong> И соответственно наоборот: <strong>чем уже содержание понятия, тем шире его объём.</strong></p>
    <p>Закон «обратного отношения» распространяется только на такие понятия, из которых одно входит в объём другого.</p>
    <p>Однако из данного закона не следует, что более широкие по объёму, т. е. более общие, понятия имеют для нас меньшую ценность. Общие понятия отображают общие свойства, связи и закономерности предметов и явлений объективного мира.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 6. Ограничение и обобщение понятия</p>
    </title>
    <p>В практике мышления мы нередко пользуемся логическими приёмами, которые называются обобщением понятия и ограничением понятия.</p>
    <p><strong>Обобщить понятие — это значит перейти от менее общего к более общему понятию.</strong></p>
    <p><strong>Ограничить понятие — это значит перейти от более общего понятия к менее общему понятию.</strong></p>
    <p>В соответствии с этим (согласно «закону обратного отношения») изменяется содержание понятия.</p>
    <p>Рассмотрим процесс ограничения понятия на следующем примере. Объяснение того, что такое натрий, можно начать с напоминания о том, что представляет собой вообще элемент, а затем в понятие «элемент» ввести некоторые признаки, свойственные металлу. Введение этих признаков сузит объём понятия «элемент», ограничит объём этого понятия, тем самым получится другое понятие, с меньшим объёмом, — понятие «металл».</p>
    <p>Далее, вводя в понятие «металл» признаки, свойственные натрию, мы тем самым ограничиваем понятие «металл», т. е. даём вместо него ещё менее общее понятие — «натрий».</p>
    <p>Таким образом, процесс ограничения понятия представляет собой постепенный переход от более общих понятий к менее общим.</p>
    <p>Ограничением понятий мы пользуемся в тех случаях, когда разъясняем содержание какого-либо понятия, причём строим своё разъяснение на основе уже известных, более общих понятий.</p>
    <p>Ограничение понятия применяется также в тех случаях, когда бывает необходимо уточнить содержание понятия, указать, к какому именно кругу явлений относится данное понятие, следовательно, отграничить понятие от других понятий, в том числе и от более общих.</p>
    <p>В процессе ограничения понятий, переходя от более общих понятий к менее общим, мы приходим, наконец, к таким понятиям, объём которых равен единице и которые, следовательно, не могут подлежать дальнейшему ограничению. Такие понятия отражают единичные, индивидуальные предметы и являются предельно узкими по объёму.</p>
    <p>Примеры таких понятий: «Каспийское море», «первая мировая война 1914 года», «улица Горького в Москве».</p>
    <p>Обобщение понятия представляет собой процесс, обратный ограничению. При обобщении понятия путём исключения некоторых его признаков мы переходим от менее общих ко всё более и более общим понятиям. Например, от понятия «чех» — к понятию «славянин», от понятия «славянин» — к понятию «человек».</p>
    <p>Процесс обобщения понятия протекает на основе того, что круг рассматриваемых нами предметов всё более и более расширяется за счёт новых, отличных по своим свойствам предметов.</p>
    <p>Обобщением понятий широко пользуется наука, которая всегда стремится вскрыть в предметах наиболее общие их свойства.</p>
    <p>Обобщая понятия, переходя от менее общих к более общим, мы приходим, наконец, к предельно широким по объему понятиям, которые не подлежат дальнейшему обобщению.</p>
    <p>Такие понятия называются <strong>категориями</strong>.</p>
    <p>Примеры категорий: «материя», «время», «движение», «пространство», «количество», «форма» и др.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 7. Родовые и видовые понятия</p>
    </title>
    <p>Мы уже знаем, что как в процессе ограничения, так и в процессе обобщения получается ряд понятий, из которых одни являются менее общими, а другие более общими. Более общие понятия называются родовыми понятиями, менее общие — <strong>видовыми понятиями</strong>.</p>
    <p>Возьмём ряд понятий: «город» — «столица» — «Москва». Понятие «город» будет родовым по отношению к понятию «столица», а понятие «столица» будет родовым по отношению к понятию «Москва». Но эти же понятия находятся и в другом отношении: понятие «Москва» является видовым по отношению к понятию «столица», а понятие «столица» является видовым по отношению к понятию «город».</p>
    <p>Таким образом, одно и то же понятие в одно и то же время может быть и видовым, и родовым, но только в разных отношениях: по отношению к менее общему — оно родовое, а по отношению к более общему — видовое. В приведённом выше примере понятие «столица» является видовым по отношению к понятию «город» и родовым по отношению к понятию «Москва».</p>
    <p>Родовое понятие (или род) не может существовать отдельно от видовых понятий, а видовые понятия (или виды) не могут существовать отдельно от рода. Род и вид всегда взаимно связаны.</p>
    <p>Эта взаимная связь рода и вида отражает существующую в предметах связь общего и отдельного, а именно: каждый предмет объективного мира содержит в себе и общие свойства, которые объединяют его с однородными предметами, и свои, особые свойства.</p>
    <p>Например, яблоко есть плод (общее свойство, присущее яблокам и другим плодам), но яблоко имеет также свои, особые свойства, которых нет у других плодов; сосна есть дерево (общее свойство), но сосна имеет и свои, особые свойства, присущие только сосне и отличающие её от других деревьев.</p>
    <p>Общие свойства существуют только в отдельных предметах. Тем самым общие свойства являются признаком отдельных предметов.</p>
    <p>Так как всякое яблоко есть плод, то «плод» есть признак яблока; «дерево» есть признак сосны и т д. Причём эти общие свойства (плод, дерево) являются существенными признаками, так как они выражают коренные свойства предметов.</p>
    <p>Точно так же родовые понятия, отражая объективную связь предметов и явлений действительности, являются признаками своих видов.</p>
    <p>Когда мы говорим «химия есть наука», то мы указываем, к какому роду относится «химия» (к роду «наука»), и в то же время указываем существенный признак «химии», её родовой признак («наука»).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 8. Основные классы понятий</p>
    </title>
    <p>По своему объёму понятия делятся на единичные и общие.</p>
    <p><strong>Единичные понятия</strong> являются понятиями об отдельных (единичных) предметах.</p>
    <p>Примерами таких понятий могут быть следующие: «полководец М. И. Кутузов», «город Ленинград», «Народно-Демократическая Республика Болгария», «самое глубокое озеро в мире».</p>
    <p>В <strong>общих понятиях</strong> отображается множество однородных предметов.</p>
    <p>Например: «звезда», «книга», «школа», «песня», «урожай» и др.</p>
    <p>Каждое из этих понятий относится к большой группе однородных предметов.</p>
    <p>Общие понятия могут быть более общими и менее общими. Так, понятие «трактор» является менее общим по отношению к понятию «сельскохозяйственная машина», но более общим по отношению к понятию «гусеничный трактор».</p>
    <p>Число предметов, которые охватываются общим понятием, может быть ограниченным или неограниченным. Например, общее понятие «корабль» относится ко всем кораблям, которые были, есть и будут.</p>
    <p>К общим понятиям с ограниченным объёмом относятся такие понятия: «станции Московского метро первой очереди», «произведения Лермонтова», «учёные XIX века».</p>
    <p>Общие и единичные понятия могут быть собирательными понятиями.</p>
    <p><strong>Собирательные понятия</strong> — это такие понятия, в которых мыслится совокупность однородных предметов как единое целое.</p>
    <p>Например: «лес» (деревьев), «библиотека» (книг), «собрание» (учеников).</p>
    <p>Особенность собирательных понятий заключается в том, что их нельзя приложить к отдельным предметам, совокупность которых мыслится в данном собирательном понятии. Нельзя, например, отнести понятие «лес» к отдельному дереву, понятие «собрание» к отдельному ученику.</p>
    <p>Собирательные понятия можно приложить или к совокупности предметов как единому целому, или к ряду таких совокупностей. В первом случае будет единичное собирательное понятие, во втором случае — общее собирательное понятие.</p>
    <p>Например, понятие о Государственной библиотеке имени В. И. Ленина в Москве будет единичным собирательным понятием, а понятие о библиотеке (вообще) будет общим собирательным понятием, так как оно относится ко многим библиотекам.</p>
    <p>Примеры общих собирательных понятий: «группа», «созвездие», «коллектив», «полк», «народ», «толпа», «класс» и др. Примеры единичных собирательных понятий: «созвездие Большая Медведица», «коллектив служащих (такого-то) учреждения», «рабочий класс демократической Польши».</p>
    <p>Каждое понятие находится в различных отношениях с другими понятиями и поэтому одновременно входит в разные классы.</p>
    <p>Например, понятие «высота» есть общее, несобирательное; понятие «собрание» — общее, собирательное; понятие «единство стиля и содержания в рассказах А. П. Чехова» — единичное, собирательное.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 9. Отношения между понятиями</p>
    </title>
    <p>Все вещи, явления объективного мира находятся во всеобщей связи и взаимозависимости. И наши понятия являясь отражением объективного мира, находятся во взаимной связи друг с другом, в том или ином отношении друг к другу.</p>
    <p>Между некоторыми понятиями связь является очень слабой, мало заметной. Какая, например, имеется связь между понятиями «медведь» и «классная доска»? Только та, что оба они представляют собой отражение определённых явлений действительности, а с точки зрения логики оба — понятия общие, несобирательные.</p>
    <p>Такие понятия, которые по своему содержанию находятся в далёком отношении друг к другу, называются <strong>несравнимыми понятиями</strong>.</p>
    <p>Все остальные понятия являются <strong>сравнимыми</strong>. Они делятся на две группы: 1) совместимые понятия и 2) несовместимые понятия.</p>
    <p>Если объёмы двух (или более) понятий совпадают полностью или частично, то это будут <strong>совместимые понятия</strong>, если же не совпадают, то это будут несовместимые понятия.</p>
    <p>Заметим, что в том и другом случае имеются в виду объёмы понятий, следовательно, отношения между понятиями, которые будут рассматриваться далее, — это отношения по объёму.</p>
    <p>В целях наглядности эти отношения изображаются графически в виде кругов: каждый круг обозначает объём понятия.</p>
    <p>Рассмотрим группу совместимых понятий.</p>
    <p>ОТНОШЕНИЕ ТОЖДЕСТВА. Есть понятия, которые могут различаться по своему содержанию, но в которых мыслится один и тот же предмет. Такие понятия находятся в отношении тождества.</p>
    <p>Например: «первая мировая война» и «империалистическая война 1914 года». В этих двух понятиях мыслится одна и та же война, но при этом выделяются в качестве признаков разные стороны этой войны.</p>
    <p>Отношение тождества изображено в виде двух кругов, совпадающих при их наложении (черт. 1), объём одного понятия (А) полностью совпадает с объёмом другого понятия (Б).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img7F63.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Другие примеры: «Москва» и «столица СССР», «социализм» и «первая фаза коммунизма».</p>
    <p>ОТНОШЕНИЕ ПОДЧИНЕНИЯ. При отношении подчинения одно понятие (менее общее) входит в объём другого понятия (более общего).</p>
    <p>Отношение подчинения есть отношение вида и рода. Объём видового понятия совпадает с частью объёма родового понятия. Например: «берёза» и «дерево» (черт. 2).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img1480.jpg"/> </p>
    <empty-line/>
    <p>Понятие, большее по объёму, — «дерево» — полностью включило в себя понятие, меньшее по объёму, — «берёза».</p>
    <p>Более общее (родовое) понятие называется <strong>подчиняющим</strong>, а менее общее (видовое) называется <strong>подчинённым понятием</strong>.</p>
    <p>Отношение подчинения понятий не следует смешивать с отношением части и целого.</p>
    <p>Такие, например, понятия, как «месяц» и «год», «ветви» и «дерево», «цех» и «завод», относятся как часть к целому, но не как вид к роду. Нельзя, например, сказать, что «каждый месяц есть год», но мы говорим, что «каждый куст есть растение».</p>
    <p>Конечно, «кусты» тоже являются частью всех «растений», но они не только часть растений, но и вид растений, в то время как «месяц» — только часть, но не вид «года», «цех» — только часть, но не вид «завода».</p>
    <p>ОТНОШЕНИЕ ЧАСТИЧНОГО СОВПАДЕНИЯ ОБЪЁМОВ. В таком отношении находятся, например, понятия «комсомольцы» и «колхозники». Часть комсомольцев — колхозники, а часть колхозников — комсомольцы. На чертеже 3 показано, как часть объёма одного понятия, изображённого в виде круга, совпадает с частью объёма другого понятия.</p>
    <empty-line/>
    <p> <image l:href="#img4746.jpg"/>  </p>
    <empty-line/>
    <p>Такие понятия, объёмы которых частично совпадают, называются <strong>перекрещивающимися понятиями</strong>.</p>
    <p>Другие примеры перекрещивающихся понятий: «рабочие» и «москвичи»; «художники» и «поэты».</p>
    <p>Отношения тождества, подчинения и частичного совпадения объёмов являются отношениями совместимых понятий, т. е. таких понятий, объёмы которых в той или иной мере совпадают.</p>
    <p>Между несовместимыми понятиями также существуют три вида отношений: отношение соподчинения, отношение противоположности и отношение противоречия.</p>
    <p>ОТНОШЕНИЕ СОПОДЧИНЕНИЯ. Когда одному и тому же родовому понятию подчинены несколько видовых понятий, то эти видовые понятия находятся между собой в отношении соподчинения.</p>
    <p>Например: понятия «Европа», «Азия», «Африка» находятся в отношении соподчинения, так как каждое из них является видом по отношению к понятию «части света».</p>
    <p>Отношение соподчинения есть отношение между видами, объединёнными общим родом.</p>
    <p>На чертеже 4 показано отношение соподчинения, в котором находятся понятия А, Б и В, общим родом для которых является понятие Г. Объёмы соподчинённых понятий не совпадают друг с другом, но все они входят в объём одного и того же родового понятия.</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img9949.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Примеры соподчинённых понятий: «первобытнообщинный строй», «рабовладельческий строй», «феодальный строй», «капиталистический строй», «социалистический строй» (общий род — «общественный строй»).</p>
    <p>ОТНОШЕНИЕ ПРОТИВОПОЛОЖНОСТИ. В отношении противоположности находятся такие два понятия, которые по своему содержанию противоположны друг другу, но оба входят в объём одного и того же родового понятия.</p>
    <p>Например: «чёрный цвет» и «белый цвет» (общий их род — «цвет»). На чертеже 5 показано отношение противоположности. Другие примеры: «храбрость» и «трусость», «подъём» и «спуск».</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#imgD38A.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Каждое из противоположных понятий не только отрицает своим содержанием другое, противоположное понятие, но и утверждает взамен другого, противоположного, нечто новое, несовместимое с ним.</p>
    <p>ОТНОШЕНИЕ ПРОТИВОРЕЧИЯ. В отношении противоречия находятся такие два понятия, из которых одно полностью отрицает другое, но содержание отрицающего понятия остаётся неопределённым. Например: «чёрный» (цвет) и «не чёрный» (цвет); «высокий» (предмет) и «не высокий» (предмет).</p>
    <p>На чертеже 6 показано отношение противоречия. На чертеже видно, что объём понятия разделён на две части, из которых одна совершенно несовместима по своему содержанию с другой. Однако содержание отрицающей части остаётся нераскрытым.</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img39F.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p> Отношения между понятиями:</p>
    <empty-line/>
    <p> <image l:href="#imgE5A6.jpg"/>  </p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что называется понятием?</p>
    <p>2. Что такое существенные признаки? (Приведите примеры.)</p>
    <p>3. Чем отличается понятие от представления?</p>
    <p>4. Что такое содержание понятия?</p>
    <p>5. Что такое объем понятия?</p>
    <p>6. Что такое ограничение понятия?</p>
    <p>7. Что такое обобщение понятия?</p>
    <p>8. Какое существует отношение между объёмом и содержанием понятия?</p>
    <p>9. Укажите основные классы понятий. (Приведите примеры.)</p>
    <p>10. Какие могут быть отношения между понятиями?</p>
    <p>11. Чем отличаются противоположные понятия от противоречащих понятий?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава IV</emphasis></p>
    <p>ОПРЕДЕЛЕНИЕ И ДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Сущность определения понятия</p>
    </title>
    <p><strong>Определение понятия есть такое логическое действие, в процессе которого раскрывается содержание понятия.</strong></p>
    <p>Раскрыть содержание понятия — это значит указать его существенные признаки.</p>
    <p>Определением понятия называется также результат указанного действия.</p>
    <p>Каждый предмет имеет бесконечное число признаков, и пытаться указать все признаки предмета невозможно. Определение содержит в себе лишь такие признаки, которые, являясь существенными, отграничивают понятие от других понятий.</p>
    <p>В определении выражается в сжатой форме основное знание о предметах. Следовательно, определение понятия есть определение тех предметов, на которые распространяется данное понятие. Определяя, например, понятие «трактор», мы определяем те тракторы, которые имеются в действительности.</p>
    <p>Определим, например, понятие «ромб».</p>
    <p>Для этого прежде всего укажем <strong>ближайший</strong> род: ромб — это параллелограмм. Но, кроме ромба, есть и другие виды параллелограммов. Поэтому необходимо ещё указать в определении такой признак ромба, который отличает его от других видов параллелограммов, т. е. указать видовое отличие: равенство сторон. В результате получается: ромб — это параллелограмм, все стороны которого равны друг другу.</p>
    <p>Это и будет определение понятия «ромб».</p>
    <p>По своему строению определение состоит из двух Основных частей: <strong>определяемого понятия и определяющего понятия</strong>.</p>
    <p>Так, в нашем примере понятие «ромб» было определяемым, а понятие «параллелограмм, все стороны которого равны друг другу» было определяющим. Определяющее понятие указывает на ближайший род определяемого и на его видовое отличие.</p>
    <p>Состав определения схематически можно изобразить таким образом:</p>
    <p>«вид» есть «род и видовое отличие».</p>
    <p>Например: «газогенератор (вид) есть аппарат (род), превращающий твёрдое топливо в газообразное» (видовое отличие).</p>
    <p>Видовое отличие не всегда выражается одним признаком. Таких признаков может быть несколько. Совокупность их представляет видовое отличие.</p>
    <p>Например: «Антарктика — это часть света, включающая материк Антарктиду и окружающие моря и острова». В этом определении родовым понятием будет «часть света», а видовое отличие выражено тремя признаками: «включающая материк Антарктиду», «включающая окружающие моря», «включающая окружающие острова».</p>
    <p>Классическим образцом определения является определение нации, которое дал И. В. Сталин: <strong>«Нация есть исторически сложившаяся устойчивая общность людей, возникшая на базе общности языка, территории, экономической жизни и психического склада, проявляющегося в общности культуры»</strong>.</p>
    <p>В этом определении указаны все необходимые признаки нации. Ближайший род в этом определении — «общность людей», а все остальные признаки, отличающие нацию от коллектива, общественных организаций, класса и др., являются видовым отличием. Все эти признаки выражают коренные свойства нации.</p>
    <p>Определив нацию, И. В. Сталин далее пишет:</p>
    <p>«Необходимо подчеркнуть, что ни один из указанных признаков, взятый в отдельности, недостаточен для определения нации. Более того: достаточно отсутствия хотя бы одного из этих признаков, чтобы нация перестала быть нацией...</p>
    <p><strong>Только наличие всех признаков, взятых вместе, даёт нам нацию».</strong></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Правила определения</p>
    </title>
    <p>Чтобы определить понятие, необходимо, конечно, прежде всего иметь знание о существенных признаках тех предметов, на которые это понятие распространяется. Человек, который не знает, например, что такое «материализм», не сможет определить понятие «материализм», если даже он хорошо усвоил все правила определения. Однако, зная о материализме, но не зная способов определения, легко можно допустить ошибку в определении.</p>
    <p>Существует четыре правила определения.</p>
    <p><strong>1. Определение должно быть соразмерным.</strong></p>
    <p>Это значит, что определяемое и определяющее понятия должны быть равны по объёму.</p>
    <p>Возьмём для примера определение понятия «квадрат»: «квадрат есть равносторонний прямоугольник».</p>
    <p>Это определение соразмерное, так как определяемое понятие «квадрат» и определяющее «квадрат есть равносторонний прямоугольник» являются тождественными понятиями, т. е. имеют один и тот же объём.</p>
    <p>Но если бы мы, определяя понятие «квадрат», ограничились указанием одного родового признака «квадрат есть прямоугольник», то такое определение было бы слишком широким по объёму; кроме квадратов, есть и другие прямоугольники, поэтому понятия «квадрат» и «прямоугольник» не тождественны.</p>
    <p>Слишком широкое определение получится и в том случае, если в качестве видового отличия приведено недостаточное количество признаков. Возьмём следующее определение: «Конденсатор есть прибор, служащий для накопления электрической энергии».</p>
    <p>Хотя в этом определении указаны и род, и видовое отличие, но с помощью такого определения мы не отличим конденсатора от аккумулятора.</p>
    <p>Необходимо в качестве видового отличия указать ещё на некоторые признаки, характерные только для конденсатора.</p>
    <p>Итак, слишком широкое определение есть неточное, неправильное определение.</p>
    <p>Неточным, неправильным является и слишком узкое определение.</p>
    <p>Например, в определении «линза есть оптическое стекло, ограниченное двумя выпуклыми поверхностями» указаны род и видовое отличие, однако такое определение относится не ко всякой линзе, а только к разновидности линз — к лупе. Следовательно, объём определяющего понятия уже объёма определяемого. Правило соразмерности нарушено — определение линзы дано неверно.</p>
    <p>Слишком узким будет и такое определение: «Астрономия есть наука о звёздах». В этом определении видовое отличие не исчерпывает предмета науки астрономии, так как астрономия есть наука не только о звёздах, но и о всех небесных телах.</p>
    <p><strong>2. Определение не должно делать круга.</strong></p>
    <p>Нарушение этого правила состоит в том, что в качестве определяющего берётся такое понятие, которое само можно понять только посредством определяемого. Например: «Что такое противоречие в рассуждении? Это такое противоречие, которое представляет собой нарушение логичности мышления». Такое определение — пример круга в определении, так как «нарушение логичности мышления» не может быть понято без указания на «противоречие в рассуждении».</p>
    <p>Ошибка «круг в определении» иногда принимает форму тавтологии.</p>
    <p>Возьмём такой пример:</p>
    <p>«Существенные признаки предмета — это такие признаки, которые являются существенными для предмета». Или: «Смешное — это то, что вызывает смех».</p>
    <p><strong>3. Определение не должно быть отрицательным.</strong></p>
    <p>Определение должно указывать на то, что представляет собой предмет, а не на то, чем не является предмет. Поэтому такое определение, как «свет есть отсутствие темноты», не может дать никакого знания о природе света.</p>
    <p>Однако в некоторых случаях определение может содержать в себе отрицание. Например, в определении инертных газов (аргон, неон и др.) указывается их химическая неактивность.</p>
    <p>Отрицательные определения употребляются также в тех случаях, когда определяемым является отрицательное понятие. Например: «Иррациональное число — это число, которое несоизмеримо ни с единицей, ни с её частями».</p>
    <p><strong>4. Определение должно быть ясным, четким, не допускающим двусмысленных или метафорических выражений.</strong></p>
    <p>К числу последних выражений относятся: «архитектура есть окаменевшая музыка», «лев есть царь зверей» и т. д.</p>
    <p>Иногда определение не получает необходимой ясности и чёткости, становится громоздким оттого, что в него включаются лишние слова, хотя указанное выше правило соразмерности может при этом не нарушаться.</p>
    <p>Например, совершенно ненужной была бы последняя часть фразы (начиная со слова «которое») в следующем определении: «Магнитная индукция — это возбуждение магнетизма в кусках железа или стали, введённых в магнитное поле, которое вызывает в них явление магнетизма, т. е. намагничивает их». Определение получилось громоздким и запутанным, так как в него включены лишние слова.</p>
    <p>Вполне достаточно было бы определить магнитную индукцию как «возбуждение магнетизма в кусках железа или стали, введённых в магнитное поле». Конечно, это определение не исчерпывает всего содержания понятия магнитной индукции. Но, во-первых, не требуется, чтобы всякое определение всегда содержало в себе все признаки понятия, а, во-вторых, лишние слова (в неправильном определении) нашего знания расширить не могут.</p>
    <p>Определение должно быть точным, ясным и по возможности настолько кратким, насколько краткость определения не мешает необходимой его полноте.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Генетическое определение</p>
    </title>
    <p>Слово «генезис» означает «происхождение».</p>
    <p><strong>Генетическое определение — это такой вид определения, который указывает на происхождение определяемого предмета.</strong></p>
    <p>Например:</p>
    <p>«Шар есть геометрическое тело, образованное вращением круга около его диаметра».</p>
    <p>Другие примеры: «Окружность — это замкнутая кривая, которая образуется движением на плоскости точки, сохраняющей равное расстояние от центра». Или:</p>
    <p>«Окружность — это замкнутая кривая, все точки которой находятся на равном расстоянии от центра». Первое определение генетическое, второе — негенетическое.</p>
    <p>Таким образом, генетическое определение также содержит в себе указание на ближайший род и видовое отличие. Оно подчиняется всем правилам негенетического определения и отличается от него лишь характером своего содержания.</p>
    <p>Генетическое определение применяется в тех случаях, когда бывает необходимо указать на происхождение интересующего нас предмета.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Номинальное определение</p>
    </title>
    <p>От определения понятия следует отличать так называемое номинальное определение, т. е. <strong>разъяснение смысла слова, имени, выражающего данное понятие</strong>.</p>
    <p>Например: «Генезис — это значит происхождение, источник».</p>
    <p>Номинальное определение не представляет собой определения понятий, следовательно, предметов, отражением которых являются понятия. Номинальное определение лишь по форме может иногда совпадать с определением понятий. Так как оно не раскрывает содержания понятия, а только выясняет смысл слова, то важно уметь отличать определение понятия от номинального определения, чтобы не подменять одно другим.</p>
    <p>Сравним два вида определений:</p>
    <p>1) Номинальное определение: «Атом — значит неделимый».</p>
    <p>2) Определение понятия: «Атом — это мельчайшая частица вещества, состоящая из ядра и электронов».</p>
    <p>В первом определении лишь разъясняется значение слова. Это значение не соответствует современному знанию об атомах, оно устарело. Во втором определении раскрываются существенные признаки атома.</p>
    <p>Номинальные определения бывают необходимы в известных случаях, особенно в отношении заимствованных слов, однако они не могут заменить собой определений понятий.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. Значение определений</p>
    </title>
    <p>Определить понятие — значит вскрыть его содержание, т. е. указать существенные признаки, которые являются отражением коренных свойств предметов. Однако в определении почти никогда не указываются все существенные признаки, так как это оказывается невозможным.</p>
    <p>Понятие богаче по содержанию, чем определение. Определение сужает понятие, на что указывает и само слово «определение»; определить — значит поставить предел, указать границы, сузить содержание понятия.</p>
    <p>Отсюда следует, что для того чтобы иметь понятие о том или ином предмете, недостаточно знать определение такого понятия. Поэтому при проработке учебного материала нельзя ограничиваться заучиванием одних определений. Определения в этом случае лишь помогают понять и лучше запомнить проработанный материал.</p>
    <p>В научном исследовании нередко применяются «предварительные определения». Такие определения даются в начале исследования, когда объект ещё не изучен и понятие о нём ещё не оформилось. Цель предварительного определения — выделить объект исследования, указать его примерные границы, насколько это возможно в условиях неполного знания о нём.</p>
    <p>Но главное назначение определений — это подытожить результаты исследования, закрепить в краткой форме добытые знания. В определении закрепляются самые основные признаки понятия.</p>
    <p>Определения понятий нельзя рассматривать как нечто раз навсегда установленное и неизменное. По мере углубления и расширения наших знаний о предметах, явлениях действительности определения понятий изменяются, они становятся более полными и более точно отражают сущность предметов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 6. Приёмы, заменяющие определение</p>
    </title>
    <p>При определении понятия мы указываем его ближайший род и видовое отличие. Однако не каждое понятие имеет род и не для каждого понятия мы можем указать видовое отличие.</p>
    <p>Поэтому не каждое понятие можно определить указанным выше способом. Нельзя, например, определить категории («сущность», «бытие» и др.), так как категории являются предельно широкими понятиями, т. е. для них не существует более широких (родовых) понятий (см. стр. 26).</p>
    <p>Через ближайший род и видовое отличие нельзя определить также некоторые понятия, отражающие элементарные свойства вещей. Для таких понятий трудно указать видовое отличие. Например: «прямой», «сухость», «желтизна» и др.</p>
    <p>Но и в тех случаях, когда мы можем определить понятие, мы не ограничиваемся одним определением. Существуют логические приёмы, которые могут дополнить определение. Среди таких приёмов отметим следующие пять: <strong>указание, описание, характеристика, сравнение, различение</strong>.</p>
    <p>Эти приёмы имеют и самостоятельное назначение. Ими часто пользуются для того, чтобы дать представление о предмете, подчеркнуть те или иные свойства предмета, выделить предмет по какому-либо признаку и т. п.</p>
    <p>1. УКАЗАНИЕ. Указание — самый простой приём ознакомления с предметом, который непосредственно нами воспринимается.</p>
    <p>Например, желая ознакомить кого-нибудь с данным цветом, формой, звуком и пр., мы указываем на этот цвет или воспроизводим данный звук.</p>
    <p>Указание не может, разумеется, дать понятия о предмете, оно даёт лишь индивидуальное представление. Указание — это первая ступень в объяснении свойств предметов.</p>
    <p>2. ОПИСАНИЕ. Описание представляет собой перечисление ряда признаков единичного предмета (например, описание Бородинского поля Л. Толстым или Сормова М. Горьким), вида какого-либо животного или растения.</p>
    <p>Например, С. Аксаков так описывал лебедя: «Белый, как снег, с блестящими прозрачными небольшими глазами, с чёрным носом и чёрными лапами, с длинною, гибкою и красивою шеей, он невыразимо прекрасен, когда спокойно плывёт между зелёных камышей по темно-синей, гладкой поверхности воды».</p>
    <p>Может быть описание процесса, например, общественного события, физического явления, химической реакции и пр.</p>
    <p>Цель описания — указать наиболее точно и полно признаки предмета.</p>
    <p>3. ХАРАКТЕРИСТИКА. В характеристике указываются некоторые отличительные признаки предмета. Может быть характеристика единичного предмета мысли (например, такого-то ученика) и характеристика общего явления (например, «признаком волевых действий человека является преодоление им препятствий»).</p>
    <p>Цель характеристики — подчеркнуть, что предмет обладает или не обладает такими-то определёнными признаками.</p>
    <p>4. СРАВНЕНИЕ. Сравнение по своей внешней форме нередко бывает похоже на определение, однако сравнение нельзя смешивать с определением.</p>
    <p>Сравнение предполагает наличие двух предметов мысли, из которых один поясняется с помощью другого. Например: «Дети — цветы жизни». Разумеется, никак нельзя предположить, что в этом сравнении понятие «цветы» будет родом по отношению к понятию «дети». Цветы сами по себе вообще не являются признаком, присущим детям. Но образное сравнение детей с цветами даёт возможность понять присущие детям свойства (красота, нежность и др.).</p>
    <p>Другие примеры: «Ленинград — колыбель революции», «Писатели — инженеры человеческих душ».</p>
    <p>5. РАЗЛИЧЕНИЕ. Различение — это разновидность сравнения.</p>
    <p>При различении, как и при сравнении, мы мысленно сопоставляем два предмета, но указываем не на сходство, а па различие.</p>
    <p>Например: «Водород отличается от кислорода тем, что сам горит, но горения не поддерживает».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 7. Сущность деления понятия</p>
    </title>
    <p>Деление понятия есть такое логическое действие, в процессе которого раскрывается объём понятия.</p>
    <p>Раскрыть объём понятия — это значит указать видовые понятия, соподчинённые делимому понятию.</p>
    <p>Например, требуется произвести деление понятия «ученики нашего класса» по признаку национальности. Выяснив вопрос о национальной принадлежности учеников нашей группы, мы констатируем, что все они делятся на русских, украинцев и грузин.</p>
    <p>Производя деление понятия, мы мысленно разделяем по определённому признаку тот класс предметов, отражением которого является делимое понятие.</p>
    <p>Делимое понятие есть родовое понятие. В результате деления получаются видовые понятия, которые называются членами деления.</p>
    <p>Признак, по которому производится деление, называется основанием деления.</p>
    <p>В приведённом выше примере понятие «ученики нашей группы» — делимое понятие, основание деления — признак национальности, а члены деления — видовые понятия, которые получились в результате деления.</p>
    <p>В качестве основания деления можно было взять и другой признак (например, возрастной), и тогда, естественно, мы имели бы другие члены деления.</p>
    <p>Те понятия, которые получаются в результате деления (т. е. члены деления), можно снова делить по какому-либо основанию, а вновь полученные понятия вновь делить. Таким образом, получается сложная система понятий: так, в зоологии все позвоночные делятся на виды позвоночных; затем, например, птицы делятся на виды птиц и т. д.</p>
    <p>Чтобы деление было правильным, необходимо соблюдение правил деления.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 8. Правила деления</p>
    </title>
    <p>Если наше знание об объёме делимого понятия неполно или неверно, то соответственно и деление будет неполным или неверным, и правила деления не смогут помочь нам в этом случае, но знание правил и умение применить их является необходимым, когда мы ясно представляем, какие именно виды входят в объём делимого понятия.</p>
    <p>Знание правил деления в этом случае предохранит нас от ошибки.</p>
    <p>Всего правил деления четыре.</p>
    <p><strong>1. Деление должно быть соразмерным.</strong></p>
    <p>Это значит, что члены деления должны в совокупности равняться объёму делимого понятия. При правильном делении не может быть такого положения, чтобы сумма членов деления была больше или меньше объёма делимого понятия.</p>
    <p>Так, если при делении объёма понятия «треугольник» взять в качестве основания отношение сторон треугольника по величине, то правильное деление представится в следующем виде:</p>
    <empty-line/>
    <p>Треугольник</p>
    <p>— разносторонний</p>
    <p>— равносторонний</p>
    <p>— равнобедренный</p>
    <empty-line/>
    <p>В результате нарушения этого правила возможна одна из двух ошибок: или деление будет чрезмерно широким, или слишком узким.</p>
    <p>Например, деление понятия «учащиеся» было бы чрезмерно широким и потому ошибочным, если бы мы, кроме учеников начальной и средней школы, студентов и других учащихся, указали бы ещё и дошкольников. Деление понятия «учащиеся» было бы слишком узким, если бы мы не указали каких-либо учащихся (например, учащихся курсов).</p>
    <p><strong>2. Деление должно производиться по одному основанию и притом существенному.</strong></p>
    <p>Чтобы произвести деление понятий, можно взять в качестве основания любой признак из числа тех, которые входят в содержание делимого понятия.</p>
    <p>Так, объём понятия «река» можно разделить следующим образом: 1) судоходная и несудоходная (основание — пригодность реки для судоходства); 2) быстрая и тихая (основание — скорость течения воды в реке); 3) мелкая и глубокая (основание — глубина реки) и т. д.</p>
    <p>Но какой бы признак мы ни взяли для разделения понятия, мы не должны менять этот признак в процессе деления. Разумеется при этом, что в основание делимого понятия мы можем взять только существенный признак.</p>
    <p>Было бы нарушением указанного правила, если бы мы понятие «население города» разделили так: мужчины, женщины и старики. Здесь смешаны два признака: признак пола и признак возрастной.</p>
    <p>Было бы также ошибочным брать в качестве основания для деления какой-нибудь случайный признак, например делить людей на грустных и весёлых.</p>
    <p>Правило относительно основания деления есть важнейшее правило деления. Большинство ошибок в делении связано с нарушением этого правила.</p>
    <p><strong>3. Члены деления должны исключать друг друга.</strong></p>
    <p>Это правило вытекает из предыдущего: если основание деления выдержано, то и члены деления будут исключать друг друга, если же не выдержано, то члены деления будут перекрещиваться, следовательно, деление будет неправильным.</p>
    <p>Пример неправильного деления понятия: «Зубы делятся на резцы, клыки, коренные и молочные». Здесь члены деления не исключают друг друга, потому что в основу деления положены разные признаки.</p>
    <p><strong>4. Деление не должно делать скачка.</strong></p>
    <p>Это значит, что при делении понятия необходимо брать ближайшие виды, а не отдалённые. Было бы неправильным деление природы на животных, растения и минералы. Необходимо сначала разделить понятие «природа» на «органическую природу» и «неорганическую природу», а затем уже производить дальнейшее деление, в противном случае получается скачок в делении.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 9. Дихотомическое деление</p>
    </title>
    <p><strong>Дихотомическое, т. е. двучленное, деление состоит в том, что делимое понятие полностью делится на два противоречащих понятия.</strong></p>
    <p>Например: «Все книги могут быть или учебниками, или не учебниками». Это деление отвечает всем правилам деления: оно соразмерно, имеет одно основание, члены деления исключают друг друга, скачка в делении нет.</p>
    <p>Его можно продолжать дальше: «Все не учебники делятся на беллетристику и не беллетристику», «Вся не беллетристика делится на технические и не технические книги» и т. д.</p>
    <p>Особенность дихотомического деления состоит в том, что мы, производя деление, можем не знать всех видов делимого понятия. Бывает, что для нас важно выделить лишь некоторые виды, нам известные, и мы можем дихотомическое деление применять и в том случае, когда нас не интересует объём второго понятия.</p>
    <p>Дихотомическим делением часто пользуются и в теоретической, и в практической деятельности.</p>
    <p>Например, химик, исследуя свойства металлов, делит все элементы на металлы и не металлы. Состав группы не металлов его может в данном случае не интересовать.</p>
    <p>Работник в области народного образования может мысленно разделить взрослое население района на имеющих детей школьного возраста и не имеющих таких детей. Дальнейшее подразделение будет касаться только первой группы, поскольку только она в данном случае будет представлять интерес.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 10. Приёмы, сходные с делением</p>
    </title>
    <p>Наряду с делением понятий мы пользуемся в практике мышления некоторыми логическими приёмами, которые внешне сходны с делением, но по существу отличны от него.</p>
    <p>1. РАСЧЛЕНЕНИЕ ЦЕЛОГО НА ЧАСТИ. Например: «Месяц январь состоит из четырёх недель и трёх дней», «Поезд состоит из паровоза, вагонов и платформ». В этих примерах речь идёт не о видах и роде, а о частях и целом. Месяц, конечно, не является родовым понятием по отношению к неделям и дням, а неделя и день — это не виды месяца, а его части; поезд не является родовым понятием по отношению к вагонам, а вагон — это не вид поезда, а часть его.</p>
    <p>Другие примеры членения: дерево — ветки, ствол, листья, корни; квартира — комнаты; здание — крыша, стены, окна.</p>
    <p>2. РАСПОЛОЖЕНИЕ МЫСЛЕЙ ПО ОПРЕДЕЛЁННОМУ ПЛАНУ. Планы мероприятий, планы сочинений, оглавления в книгах — всё это не будет делением понятий, так как во всех этих случаях нет отношения, какое существует между видами и родом.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 11. Классификация</p>
    </title>
    <p>Производя деление понятий, мы тем самым мысленно делим на группы те предметы, к которым относятся делимые понятия. Одним из видов мысленного деления предметов на группы является классификация.</p>
    <p><strong>Классификацией называется система расположения предметов по классам на основании сходства этих предметов внутри класса и их отличия от предметов других классов.</strong></p>
    <p>Примером классификации может служить «Периодическая система элементов», созданная великим русским учёным Д. И. Менделеевым (1834—1907). Менделеев расположил элементы в порядке возрастания их атомных весов и по признаку однотипности химических качеств.</p>
    <p>Классификация элементов и открытый Менделеевым периодический закон дали возможность великому химику предсказать существование ряда неизвестных элементов.</p>
    <p>Каждый элемент в «Периодической системе» имеет свои особые признаки и отличается ими от других элементов. В выборе основания классификации проявилась гениальность Менделеева, так как принятое им основание сыграло решающую роль в создании «Периодической системы».</p>
    <p>Этот факт подчёркивает важность значения для классификации правильно выбранного основания.</p>
    <p>Если за основание классификации принимается существенный признак предметов, то такая классификация может иметь научное и практическое значение: она ласт возможность обнаружить закономерности, которым подчиняются предметы, явления, как это мы видели на примере классификации, предложенной Менделеевым.</p>
    <p>Классификацию, в основе которой находится коренной признак предметов, выражающий их природу, принято называть <strong>естественной классификацией</strong>.</p>
    <p>Примером естественной классификации (кроме «Периодической системы») может служить классификация животных в современной зоологии.</p>
    <p>Если за основу классификации берётся признак, не выражающий природы классифицируемых предметов, то такая классификация называется <strong>искусственной</strong>.</p>
    <p>Примером такой классификации является алфавитный список учеников данного класса. Разумеется, та или иная начальная буква фамилии никакого отношения к коренным свойствам ученика не имеет. Однако этот случайный признак бывает полезно использовать в практических целях, в целях простого удобства — отсюда возникает потребность расположить фамилии учеников в алфавитном порядке.</p>
    <p>Классификация (естественная или искусственная) подчиняется всем правилам деления: она должна проводиться по одному основанию, члены её должны исключать друг друга, совокупность всех её членов должна исчерпывать собой весь данный класс, внутри классификации не должно быть неоправданных скачков.</p>
    <p>Классификация помогает найти в изучаемых явлениях определённый порядок, систему их взаимных связей, помогает охватить изучаемые явления, предметы в целом.</p>
    <p>Классификация имеет важное положительное значение для запоминания изучаемых явлений, предметов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое определение понятия?</p>
    <p>2. Укажите составные части определения.</p>
    <p>3. Назовите правила определения. (Дайте примеры на каждое правило.)</p>
    <p>4. Что такое генетическое определение? (Дайте пример.)</p>
    <p>5. Что такое номинальное определение? (Дайте пример.)</p>
    <p>6. Какое значение имеют определения?</p>
    <p>7. Укажите приёмы, сходные с определением.</p>
    <p>8. Что такое деление понятия? Укажите правила деления.</p>
    <p>9. Что такое дихотомическое деление?</p>
    <p>10. Какое имеется различие между «делением» понятия и «мысленным расчленением» предмета? (Приведите пример расчленения.)</p>
    <p>11. Укажите приёмы, сходные с делением.</p>
    <p>12. Что такое классификация?</p>
    <p>13. Какое различие имеется между естественной и искусственной классификацией?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава V</emphasis></p>
    <p>СУЖДЕНИЕ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Сущность суждения</p>
    </title>
    <p>Познавая окружающую действительность, мы выделяем предметы, их признаки. Так, например, исследовав какой-либо металлический предмет, мы высказываем такую мысль о нём. «Этот предмет обладает такими свойствами, как блеск, ковкость, плавкость, теплопроводность и электропроводность». В данном высказывании мы судим о предмете, высказываем о нём суждение, которое представляет собой мысль о предмете и его признаках.</p>
    <p>Но предмет может и не обладать каким-либо признаком. В таком случае мы говорим о предмете: «Этот предмет не белый»; «Данная книга неинтересная» и т. д.</p>
    <p>Наличие или отсутствие у предмета какого-либо признака отражается в нашем мышлении в форме утвердительного или отрицательного суждения. Суждение всегда что-либо утверждает или отрицает.</p>
    <p><strong>Суждением называется мысль, которая утверждает или отрицает что-либо относительно предметов и их признаков.</strong></p>
    <p>В том случае, когда мы в суждении связываем то, что действительно связано в окружающей действительности, или разъединяем то, что разъединено в окружающей действительности, — наше суждение верно, истинно.</p>
    <p>Так, суждение «Металлы являются проводниками электричества» истинно. Металлам, как известно, присуще свойство электропроводности, и в нашем суждении утверждается это.</p>
    <p>Но когда мы в суждении мысленно связываем то, что не связано на самом деле в материальном мире, или мысленно разъединяем то, что в действительности связано в материальном мире, — наше суждение в этом случае <strong>ложно, не истинно</strong>, ибо оно не соответствует предмету, который отображается в суждении.</p>
    <p>Так, суждение «Атом есть неделимая частица вещества» является суждением ложным. В данном случае мы мысленно соединили то, что в действительности не связано. Атом — сложная материальная система, он разлагается на ядро и электроны. Может быть разложено и ядро атома, которое состоит из протонов и нейтронов. При этом происходит превращение атома данного химического элемента в атом другого химического элемента. Атом неделим лишь в химическом отношении. Это означает, что не существует меньшей доли данного химического элемента, чем атом.</p>
    <p>Истинность суждения, т. е. верное отображение действительности, является важнейшим качеством суждения. При отсутствии этого качества суждение теряет всякую ценность.</p>
    <p>Суждение, как и понятие, является формой отображения в нашем сознании объективной действительности. В суждении выражается наше знание предметов и явлений материального мира, их свойств и связей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Состав суждения</p>
    </title>
    <p>В каждом суждении имеются три части: подлежащее, сказуемое и связка.</p>
    <p>Возьмём для примера такое суждение:</p>
    <p>«Новатор есть передовик социалистического производства».</p>
    <p>Разбор этого суждения показывает, что оно состоит из таких частей:</p>
    <p>1) «новатор» — <strong>логическое подлежащее</strong>, или <strong>субъект</strong>, суждения;</p>
    <p>2) «передовик социалистического производства» — <strong>логическое сказуемое</strong>, или <strong>предикат</strong>, суждения;</p>
    <p>3) «есть» — <strong>связка</strong>.</p>
    <p>Подлежащее суждения обозначает предмет, на который направлена наша мысль, а сказуемое суждения выражает признак, наличие которого мы с помощью связки утверждаем (или отрицаем) у предмета.</p>
    <p>Возьмём такое суждение:</p>
    <p>«Русский народ есть наиболее выдающаяся нация из всех наций, населяющих СССР».</p>
    <p>Подлежащим здесь будет «русский народ», так как именно о нём говорится в этом суждении. Сказуемым здесь будет «наиболее выдающаяся нация из всех наций, населяющих СССР», так как именно это высказывается в отношении подлежащего.</p>
    <p>Подлежащее и сказуемое суждения называются <strong>терминами суждения</strong>.</p>
    <p>Издавна в логике принято условно обозначать подлежащее суждения буквой S (первая буква латинского слова subjectum), а сказуемое суждения — буквой Р (первая буква латинского слова praedicatum).</p>
    <p>Исходя из этого, суждение можно выразить такой формулой:</p>
    <empty-line/>
    <p>S есть Р;</p>
    <p>или S—P.</p>
    <empty-line/>
    <p>Для отрицательного суждения формула суждения следующая:</p>
    <empty-line/>
    <p>S не есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>Но часто слова «есть» или «суть» в суждении не произносятся, а подразумеваются.</p>
    <p>Это мы видим, например, в таких суждениях: «Мой отец (есть) — рабочий литейного цеха»; Герои Социалистического Труда (суть) — лучшие сыны и дочери советского народа».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Суждение и предложение</p>
    </title>
    <p>Каждое суждение всегда выражается грамматическим предложением. Предложение — это материальная оболочка суждения.</p>
    <p>Суждение, как и понятие, может возникнуть и существовать лишь на базе языкового материала, на базе языковых терминов и фраз. Оголённых суждений, свободных от языкового материала, не существует. Даже в том случае, когда мы составили суждение мысленно, про себя, всё равно суждение облечено в слова, в языковые термины и фразы.</p>
    <p>Неразрывная связь суждения и предложения выражается в том, что суждение и предложение, в котором выражается данное суждение, имеют одно и то же содержание.</p>
    <p>Но полного соответствия между частями суждения и членами предложения может и не быть.</p>
    <p>Иногда предложение состоит из одного слова (например, безличное предложение: «Светает». «Тихо». «Морозит»), но в нём выражается определённое суждение.</p>
    <p>Рассмотрим пример:</p>
    <p>«Каспийское море крупнейшее озеро на земном шаре».</p>
    <p>Здесь логическое подлежащее («Каспийское море») выражено грамматическим подлежащим, а логическое сказуемое («крупнейшее озеро на земном шаре») выражено грамматическим сказуемым в сочетании с второстепенными членами предложения.</p>
    <p>Рассмотрим такой пример:</p>
    <p>«Капиталистической системе не избежать кризисов».</p>
    <p>В этом примере логическое подлежащее («капиталистическая система») выражено второстепенным членом предложения, а логическое сказуемое с отрицательной связкой («не может избежать кризисов») выражено грамматическим сказуемым в сочетании с второстепенным членом предложения.</p>
    <p>Чтобы выделить в суждении логическое подлежащее, надо ответить на вопрос: что является предметом данного суждения?</p>
    <p>В нашем втором примере речь шла о капиталистической системе, следовательно, мысль о ней будет логическим подлежащим данного суждения. А логическим сказуемым будет вся остальная часть суждения (кроме связки), т. е. всё то, что утверждается относительно предмета нашего суждения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Виды суждений</p>
    </title>
    <p>Суждения могут отличаться и отличаются друг от друга рядом особенностей. Объясняется это тем, что в суждениях отображаются различное количество предметов и различные свойства их, а также различные связи между предметами.</p>
    <p>Так, в субъекте суждения речь может идти об одном предмете, о нескольких предметах и о целом классе предметов. Предикат и связка суждения могут обозначать наличие или отсутствие того или иного свойства у данного предмета или у нескольких предметов. Отношение между субъектом и предикатом суждения фиксирует различные связи между предметами и их свойствами.</p>
    <p>В зависимости от количества предметов, от характера их связей и отношений, отображаемых в том или ином суждении, все суждения могут быть разделены на следующие виды:</p>
    <p>1) суждение может быть <strong>утвердительным</strong> или <strong>отрицательным</strong> (в зависимости от того, утверждается или отрицается то или иное свойство относительно данного предмета); такое деление суждений называется <strong>делением по качеству</strong>;</p>
    <p>2) суждение может быть <strong>единичным</strong>, <strong>частным</strong> или <strong>общим</strong> (в зависимости от того, сколько предметов отображается в данном суждении); такое деление суждений, называется <strong>делением по количеству</strong>;</p>
    <p>3) суждение может быть <strong>условным</strong>, <strong>разделительным</strong> или <strong>категорическим</strong> (в зависимости от того, каков характер связи между предметом и его свойствами); такое деление суждений называется <strong>делением</strong> суждений <strong>по отношению</strong>;</p>
    <p>4) суждение может быть <strong>суждением возможности</strong> (проблематическим), <strong>суждением действительности</strong> (ассерторическим) или <strong>суждением необходимости</strong> (аподиктическим) в зависимости от того, насколько существен для предмета признак, отображаемый в суждении; такое деление суждений называется <strong>делением</strong> с точки зрения <strong>модальности</strong>.</p>
    <p>Всякое суждение характеризуется качеством, количеством, особой формой отношений и модальностью.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. Утвердительные и отрицательные суждения</p>
    </title>
    <p>В любом суждении что-либо утверждается о предмете и его свойствах или, наоборот, что-либо отрицается относительно предмета и его свойств. Утвердительная и отрицательная формы суждения называются качеством суждения.</p>
    <p>По качеству суждения делятся, таким образом, на утвердительные и отрицательные.</p>
    <p><strong>Утвердительным суждением называется такое суждение, в котором отображается связь предмета и признака.</strong></p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Город Горький находится на берегу Волги.</p>
    <p>Язык есть орудие борьбы и развития общества.</p>
    <p>И. В. Мичурин — гениальный преобразователь природы.</p>
    <empty-line/>
    <p>Формула утвердительного суждения следующая:</p>
    <empty-line/>
    <p>S есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>В утвердительном суждении мысленно соединяется то, что соединено в материальном мире.</p>
    <p><strong>Отрицательным суждением называется такое суждение, в котором отображается отсутствие какой-либо связи между предметом и признаком.</strong></p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Советские люди не хотят войны.</p>
    <p>Фарфор — не проводник электричества.</p>
    <p>На Луне нет атмосферы.</p>
    <empty-line/>
    <p>Формула отрицательного суждения следующая:</p>
    <empty-line/>
    <p>S не есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>В отрицательном суждении мысленно разъединяется то, что разъединено в материальном мире.</p>
    <p>При определении качества суждения решается, таким образом, вопрос о принадлежности или непринадлежности того или иного признака предмета.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 6. Единичные, частные и общие суждения</p>
    </title>
    <p>Признак, который обозначается сказуемым суждения, может относиться или к одному предмету, или к нескольким предметам, или ко всему классу данных предметов. Отображение определённого круга предметов в суждении называется количеством суждения.</p>
    <p>По количеству все суждения делятся, таким образом, на единичные, частные и общие.</p>
    <p><strong>Единичным суждением называется такое суждение, в котором утверждается (или отрицается) связь признака с единичным предметом.</strong></p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Московский метрополитен имени Л. М Кагановича — лучший метрополитен в мире.</p>
    <p>Эдисон не является изобретателем лампочки накаливания.</p>
    <empty-line/>
    <p>Единичные суждения играют огромную роль в нашем мышлении. Нельзя познать класс предметов, не изучив его отдельных представителей. Каждое единичное суждение, если оно правильно отображает предмет, приближает нас к познанию сущности класса предметов.</p>
    <p>Но если требуется познать не один предмет, а несколько или целый класс предметов, то наша мысль не может остановиться на ступени единичных суждений. Единичного суждения недостаточно для того, чтобы сказать, что данный признак является общим для всех предметов определённого класса. Принадлежность того или иного признака группе предметов или всему классу предметов отображается в другой форме суждения.</p>
    <p>Рассмотрим такие два суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Некоторые ученики нашей школы являются радиолюбителями.</p>
    <p>Все граждане СССР имеют право на труд.</p>
    <empty-line/>
    <p>В первом суждении мы утверждаем, что несколько учеников нашей школы являются радиолюбителями. Такое суждение является частным суждением.</p>
    <p><strong>Частным суждением называется такое суждение, в котором утверждается (или отрицается) связь признака с частью какого-либо класса предметов.</strong></p>
    <p>Частное суждение выражается такой формулой:</p>
    <empty-line/>
    <p>некоторые S суть (не суть) Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>В частном суждении уже более широко показывается связь предмета и признака. В нём мы выражаем, что найденный признак распространяется на ряд предметов.</p>
    <p>Но частное суждение несёт в себе некоторую неопределённость, если требуется решить вопрос о принадлежности данного признака всему классу предметов. Неизвестно, какая же часть класса предметов обладает данным признаком. Действительно, из приведённого суждения нельзя установить, сколько же учеников являются радиолюбителями.</p>
    <p>Во втором суждении мы утверждаем, что право на образование имеют все граждане СССР. Такое суждение является общим суждением.</p>
    <p><strong>Общим суждением называется такое суждение, в котором что-либо утверждается (или отрицается) относительно каждого предмета какого-либо класса предметов.</strong></p>
    <p>Формула общего суждения такова:</p>
    <empty-line/>
    <p>все S суть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>Но в общем суждении можно отрицать тот или иной признак у всех предметов данного класса.</p>
    <p>Примером такого суждения может служить следующее:</p>
    <p>«Ни одна конституция капиталистических стран не гарантирует права на труд».</p>
    <p>В том случае, когда в общем суждении отрицается признак, формула суждения принимает следующий вид:</p>
    <empty-line/>
    <p>ни одно S не есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>Общее суждение даёт нам знание о том, что известное положение истинно для всего класса предметов. И в этом — большое значение общих суждений.</p>
    <p>Единичные, частные и общие суждения связаны между собой, ибо они отображают реальные связи единичных предметов и групп предметов с классом предметов.</p>
    <p>Каждая из данных форм суждения имеет свою ценность и свою область. Так, если требуется показать, что писатель может быть и поэтом, и драматургом одновременно, то для решения этой задачи нет никакой необходимости доказывать, что все писатели — поэты и драматурги. Достаточно убедиться, что <strong>некоторые писатели</strong> — поэты и драматурги. Если требуется написать биографию выдающегося новатора социалистического производства, то придётся высказывать десятки единичных суждений. Без единичных суждений невозможно нарисовать подлинный портрет новатора производства.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 7. Соединение делений суждений по количеству и по качеству</p>
    </title>
    <p>Мы знаем, что каждое суждение имеет признак качества, т. е. всегда является или утвердительным, или отрицательным. Вместе с тем, каждое суждение имеет также признак количества.</p>
    <p>Приняв во внимание оба эти признака (качество и количество), мы можем разделить все суждения на четыре основных вида: общеутвердительные, частноутвердительные, общеотрицательные и частноотрицательные суждения.</p>
    <p>Рассмотрим примеры:</p>
    <p>1) «Мичуринцы — передовые биологи».</p>
    <p>В этом суждении утверждается, что всем мичуринцам присуще качество передовых биологов.</p>
    <p>Такое суждение, которое одновременно является общим и утвердительным, называется <strong>общеутвердительным суждением</strong>. Общеутвердительное суждение выражается следующей формулой:</p>
    <empty-line/>
    <p>все S суть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>2) «Некоторые новаторы производства — лауреаты Сталинской премии».</p>
    <p>В этом суждении утверждается, что часть новаторов удостоена Сталинской премии.</p>
    <p>Такое суждение, которое одновременно является частным и утвердительным, называется <strong>частноутвердительным суждением</strong>.</p>
    <p>Частноутвердительное суждение выражается формулой:</p>
    <empty-line/>
    <p>некоторые S суть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>3) «Ни одно явление не возникает без причины».</p>
    <p>В этом суждении у всех явлений мира отрицается возможность возникать без причины.</p>
    <p>Суждение, которое одновременно является общим и отрицательным, называется <strong>общеотрицательным суждением</strong>.</p>
    <p>Общеотрицательное суждение выражается следующей формулой:</p>
    <empty-line/>
    <p>ни одно S не есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>4) «Некоторые ученики не умеют играть в шахматы». В этом суждении у части учеников отрицается такое свойство, как умение играть в шахматы.</p>
    <p>Суждение, которое одновременно является частным и отрицательным, называется <strong>частноотрицательным суждением</strong>.</p>
    <p>Частноотрицательное суждение выражается следующей формулой:</p>
    <empty-line/>
    <p>некоторые S не суть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>Для краткости каждое из этих четырёх видов суждений обозначается одной буквой:</p>
    <p><emphasis>А</emphasis> — общеутвердительное суждение (первая гласная латинского слова affirmo, что значит «утверждаю»).</p>
    <p><emphasis>I</emphasis> — частноутвердительное суждение (вторая гласная буква слова affirmo).</p>
    <p><emphasis>Е</emphasis> — общеотрицательное суждение (первая гласная латинского слова nego, что значит «отрицаю»).</p>
    <p><emphasis>О</emphasis> — частноотрицательное суждение (вторая гласная слова nego).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 8. Условные, разделительные и категорические суждения</p>
    </title>
    <p>Каждый предмет связан с другими предметами. Дерево растёт потому, что оно питается веществами, которые оно получает из почвы и воздуха; жизнь на Земле развивается благодаря энергии, которую посылает на поверхность нашей планеты Солнце.</p>
    <p>Наши мысли отображают связи, существующие между предметами и явлениями. Некоторые из связей (например, причинные) могут быть выражены в форме <strong>условного суждения</strong>.</p>
    <p><strong>Условным суждением называется такое суждение, в котором принадлежность признака предмета утверждается (или отрицается) при определённых условиях.</strong></p>
    <p>Примеры условного суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если солнечный луч пропустить через треугольную призму, то на экране получится спектр.</p>
    <empty-line/>
    <p>Истинность высказывания в таких суждениях ставится в зависимость от какого-либо условия, которое высказывается в этом же суждении.</p>
    <p>Общая формула условного суждения такова:</p>
    <empty-line/>
    <p>если S есть Р, то S<sub>1</sub> есть Р<sub>1</sub>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Нетрудно заметить, что условное суждение складывается из двух частей. В первой части высказывается условие, при соблюдении которого будет истинной вторая часть суждения.</p>
    <p>Та часть, в которой указывается условие, называется основанием, а та часть, истинность которой определяется условием, указанным в первой части, называется следствием.</p>
    <p>В форме условных суждений мы выражаем свои мысли во всех случаях, когда приходится утверждать или отрицать что-либо не безусловно, а в зависимости от какого-либо обстоятельства.</p>
    <p>Условные суждения могут иметь различные формы:</p>
    <p>1. Если S есть Р, то S<sub>1</sub> есть P<sub>1</sub>. Например: «Если солнечный луч пропустить через призму, то на экране получится спектр».</p>
    <p>2. Если S не Р, то S<sub>1</sub> не P<sub>1</sub>. Например: «Если ученик не проявит внимательности, то он не усвоит урока».</p>
    <p>3. Если S есть Р, то S<sub>1</sub> не P<sub>1</sub>. Например: «Если через проволоку пропустить электрический ток, то химический состав её не изменится».</p>
    <p>4. Если S не Р, то S<sub>1</sub> есть P<sub>1</sub>. Например: «Если картофель не окучивать, то урожай его будет низким».</p>
    <p>В условных суждениях выражается зависимость (или отсутствие зависимости) одного явления от другого. Познавая разные случаи такой зависимости, мы замечаем, что каждый предмет в различных условиях может обладать различными, часто противоположными признаками. Например: если воду нагреть — она превратится в пар, если охладить — то превратится в лёд.</p>
    <p>Наше знание о связях предметов с их признаками может выражаться также в форме <strong>разделительных суждений</strong>.</p>
    <p><strong>Разделительным суждением называется такое суждение, в котором предмету приписывается несколько признаков, из которых принадлежит только один.</strong></p>
    <p>Примером разделительного суждения может быть следующее: «Тела находятся в твёрдом или в жидком, или в газообразном состоянии».</p>
    <p>В данном суждении имеется одно подлежащее и три сказуемых. Каждое из сказуемых выражает одно из возможных физических состояний тела. Так как эти возможности взаимно исключают друг друга, то и понятия, их выражающие (т. е. сказуемые), являются понятиями несовместимыми.</p>
    <p>Разделительное суждение, в котором сказуемые являются понятиями несовместимыми, называется <strong>исключающе-разделительным суждением</strong>.</p>
    <p>Взаимное исключение сказуемых есть условие правильности исключающе-разделительного суждения. Второе условие правильности этого вида разделительных суждений заключается в следующем: «Сумма объёмов сказуемых должна равняться объёму подлежащего» (сравните с первым правилом деления понятий).</p>
    <p>Так, в нашем примере с «телами» суждение было бы неправильным, если бы мы указали только два вида тел: твёрдые и жидкие. Суждение было бы также неправильным, если бы мы, кроме трёх физических состояний, указали ещё какой-нибудь признак (например, «холодное» состояние).</p>
    <p>Разделительное суждение может иметь два, три и более сказуемых.</p>
    <p>Общая формула разделительного суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>S есть или P<sub>1</sub>, или Р<sub>2</sub>, или Р<sub>3</sub>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Но иногда в разделительном суждении относительно нескольких предметов утверждается одно свойство, причём это свойство должно принадлежать одному только какому-нибудь предмету.</p>
    <p>Например: «Или эта аудитория, или соседняя будет местом проведения экзаменов».</p>
    <p>Общая формула данного вида разделительного суждения такова:</p>
    <empty-line/>
    <p>или S<sub>1</sub>, или S<sub>2</sub>, или S<sub>3</sub> есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>Разделительные суждения могут иметь различные значения в зависимости от того, исключают ли друг друга понятия, входящие в состав сказуемого, или нет. Так, например, в суждении «Арифметическое действие есть или сложение, или вычитание, или умножение, или деление» понятие «сложение» исключает понятие «вычитание» и т. д.</p>
    <p>Точно так же в суждении «Всякий город, находящийся на территории СССР, относится или к РСФСР, или к УССР, или к БССР, или к какой-либо иной союзной республике» очевидно, что отнесение данного города к РСФСР тем самым исключает отнесение его к какой-либо иной союзной республике.</p>
    <p>Иначе обстоит дело в суждении «Капиталисты обогащаются или путём увеличения рабочего дня рабочих, или путём понижения заработной платы, или путём введения новых, более усовершенствованных орудий производства». В данном суждении сказуемые не исключают друг друга, так как все факторы, о которых говорится в сказуемых суждения, могут действовать совместно. Суждения такого вида называются <strong>соединительно-разделительными</strong>.</p>
    <p>Так как язык не имеет средств для того, чтобы оттенить это логическое различие разделительных суждений (союз «или» употребляется в исключающе-разделительных суждениях и в соединительно-разделительных), то необходимо обращать внимание на смысл разделительных суждений.</p>
    <p>Условное суждение, как мы видели, отображает такие явления действительности, возникновение которых зависит от наличия условия, указанного в данном суждении. В разделительном суждении нет прямого указания на условие. Однако и в разделительном суждении связь между предметом и одним из признаков поставлена в зависимость от наличия или отсутствия других признаков.</p>
    <p>Существует третий вид суждений, в которых связь предмета с признаком ничем не обусловлена, а дана в безоговорочной форме. Такие суждения называются <strong>категорическими</strong>.</p>
    <p><strong>Категорическим суждением называется такое суждение, в котором в безусловной форме отображается факт наличия или отсутствия связи между предметом и признаком.</strong></p>
    <p>Например:</p>
    <p>«По запасам нефти СССР стоит на первом месте среди других государств мира».</p>
    <p>Как и другие виды суждений, категорические суждения бывают утвердительными или отрицательными («Горение есть химический процесс», «Жиры в воде не растворяются»), единичными, частными или общими.</p>
    <p>Формула категорического суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>S есть Р.</p>
    <p>S не есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>Категорические суждения являются наиболее распространённым видом суждений. В категорических суждениях мы выражаем наше знание о том, принадлежит или не принадлежит данному предмету какой-либо известный нам признак.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 9. Суждения возможности, действительности и необходимости</p>
    </title>
    <p>В суждении отображается объективная связь предмета и его свойств, отношений и связи между предметами, явлениями внешнего мира. Но к осознанию связи того или иного предмета и его свойств или отношений между предметами человек не всегда приходит сразу. От догадки, предположения человек идёт к установлению закономерных связей и отношений объективной действительности.</p>
    <p>В том случае, когда только предполагается возможность связи предмета и его свойства, человек выражает свою мысль в такой форме:</p>
    <empty-line/>
    <p>Возможно, что на Марсе есть органическая жизнь.</p>
    <p>Вероятно, что районные соревнования по лёгкой атлетике состоятся в июле.</p>
    <p>Может быть, завтра будет хорошая погода.</p>
    <empty-line/>
    <p>Такие суждения называются <strong>суждениями возможности</strong> (проблематические суждения). В них мы утверждаем лишь вероятность или возможность связи между предметом и свойством. Наличие этой связи пока нами не установлено, оно ещё предположительно. Когда мы говорим: «Вероятно, завтра наш класс пойдёт в музей изящных искусств имени А. С. Пушкина», то вполне возможно, что класс и не пойдёт завтра в музей.</p>
    <p>Истинность суждения возможности всецело определяется тем, какова степень выражаемой в суждении вероятности наступления ожидаемого факта. Вероятность событий зависит от условий, в которых эти события происходят.</p>
    <p>Когда же связь предмета и свойства нами установлена не предположительно, а на самом деле, то мы свою мысль выражаем в форме такого рода суждений:</p>
    <empty-line/>
    <p>Колхоз «Авангард» перевыполнил план лесных посадок.</p>
    <p>В нашей школе хорошо оборудован физический кабинет.</p>
    <p>Золотое и багровое небо отражалось в воде.</p>
    <p>Заводская библиотека получила много новых книг.</p>
    <p>Холодный и резкий ветер дул с моря целый день.</p>
    <empty-line/>
    <p>Такие суждения называются <strong>суждениями действительности</strong> (ассерторические суждения). В них мы отображаем существующие в действительности связи предмета и свойства, фактическое положение вещей. Например, в суждении «Ленинград расположен на Неве» выражено действительное местоположение Ленинграда. Мы не мыслим при этом о закономерности такого явления, не имеем в виду его историческую обусловленность, мы только указываем на факт, хотя вообще мы знаем, конечно, что местоположение Ленинграда имеет свои причины.</p>
    <p>Более высокой формой суждения является суждение, в котором фиксируется не только фактическое положение вещей, но устанавливается, что связь предмета и свойства носит закономерный характер. Примерами этих суждений могут быть следующие:</p>
    <empty-line/>
    <p>Победа коммунизма во всём мире неизбежна.</p>
    <p>Мысли возникают и существуют лишь на базе языкового материала, на базе языковых терминов и фраз.</p>
    <p>Изменение и ликвидация базиса влекут за собой изменение и ликвидацию надстройки.</p>
    <p>Предметы и явления природы органически связаны друг с другом, зависят друг от друга и обусловливают друг друга.</p>
    <empty-line/>
    <p>Такие суждения называются <strong>суждениями необходимости</strong> (аподиктические суждения). В них мы отображаем такую связь предмета и его свойства, которая исключает возможность противоречащего случая.</p>
    <p>В форме таких суждений необходимости каждая наука излагает свои основные положения, в которых отображаются законы природы и общества.</p>
    <p>В суждениях «Каждое тело состоит из атомов», «Солнце притягивает Землю», «Вода при 100 градусах температуры кипит» и т. д. связь между предметом и общим свойством мыслится как необходимая. Это значит, что каждое тело не может не состоять из атомов или что Солнце не может не притягивать Землю, а вода не может не закипать при 100 градусах тепла в обычных атмосферных условиях.</p>
    <p>Суждение необходимости — это такое суждение, в котором отображаются закономерности материального мира.</p>
    <p>Например: «Все тела в безвоздушном пространстве падают с одинаковой скоростью», «Общественное бытие определяет сознание людей», «Крах капитализма неизбежен».</p>
    <p>Во всех таких суждениях мыслится не только то, что есть или будет, но главным образом то, что необходимо есть, необходимо будет. Все тела в безвоздушном пространстве падают и будут падать всегда с одинаковой скоростью, ибо таков закон природы; капитализм неизбежно потерпит крах, так как таков закон развития общества.</p>
    <p>Разумеется, суждения необходимости, как и суждения действительности, тоже относятся к установленным фактам, но характерная особенность суждений необходимости заключается в том, что они отражают общую закономерность явлений, необходимость данных явлений.</p>
    <p>Если в суждении возможности отображается то, что <strong>может быть</strong>, в суждении действительности — то, что уже есть, то в суждении необходимости — не только то, что есть, но и то, что <strong>необходимо должно быть</strong>.</p>
    <p>Итак, мы рассмотрели утвердительные и отрицательные суждения, общие и частные, условные, категорические и другие виды суждений.</p>
    <p>Каждое правильное суждение может рассматриваться в разных отношениях. Например, суждение «А. С. Пушкин — автор романа «Евгений Онегин» является суждением действительности, утвердительным, единичным, категорическим. Его формула:</p>
    <empty-line/>
    <p>S есть Р.</p>
    <empty-line/>
    <p>Суждение «Если тело погрузить в жидкость, то оно потеряет в своём весе столько, сколько весит вытесненная им жидкость» есть суждение необходимости, общее, условное. Его формула:</p>
    <empty-line/>
    <p>если S есть Р, то S<sub>1</sub> есть P<sub>1</sub>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 10. Объём подлежащего и сказуемого в суждении</p>
    </title>
    <p>Мы видели, что в разных суждениях то или иное свойство утверждается (отрицается) или относительно одного предмета, или относительно нескольких предметов, или относительно всех предметов данного класса. Иначе говоря, в подлежащем суждения мы отображаем или один, или несколько, или все предметы какого-то определённого класса предметов.</p>
    <p>В том случае, когда подлежащее или сказуемое обозначает не все предметы данного класса, а только какую-то часть их, тогда говорят, что подлежащее или сказуемое взято не во всём объёме, или <strong>не распределено</strong>.</p>
    <p>Например, в суждении «Некоторые самолёты имеют реактивные двигатели» подлежащее не распределено, так как в нём говорится о некоторых самолётах, а не о всех.</p>
    <p>Когда же подлежащее обозначает все предметы данного класса, тогда говорят, что подлежащее взято во всём объёме, или <strong>распределено</strong>.</p>
    <p>Например, в суждении «Все самолёты тяжелее воздуха» подлежащее распределено, так как в нём говорится о всех самолётах.</p>
    <p>Знание распределённости терминов, входящих в суждение, помогает лучше понять смысл самих суждений. Всегда очень важно установить, обозначает ли термин суждения весь класс предметов или только часть класса. Анализ распределённости терминов суждения необходим во всех случаях, когда требуется преобразовать форму у того или иного суждения.</p>
    <p>Так, в практике мышления часто приходится общее суждение преобразовывать в частное<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>. Например, общее суждение «Все металлы — элементы» можно преобразовать в частное суждение «Некоторые элементы — металлы».</p>
    <p>Но суждение «Все металлы — элементы» нельзя преобразовать в суждение «Все элементы — металлы».</p>
    <p>Почему? Потому что термин «элементы» в суждении «Все металлы — элементы» взят не во всём объёме, т. е. не распределён. Поэтому в преобразованной форме суждения, когда термин «элементы» будет обозначать субъект суждения, этот термин нельзя брать во всём объёме.</p>
    <p>Знание распределённости терминов, входящих в суждение, даёт возможность более правильно строить наши рассуждения.</p>
    <p>Возьмём таких два суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все одноклеточные размножаются простым делением.</p>
    <p>Все амёбы — одноклеточные.</p>
    <empty-line/>
    <p>Из сопоставления этих суждений можно сделать следующий вывод:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все амёбы размножаются простым делением.</p>
    <empty-line/>
    <p>В результате данного рассуждения мы пришли к правильному заключению. Больше того, мы получили новое знание в сравнении с тем, которое содержалось в первых двух суждениях.</p>
    <p>Но никакого нового знания мы не получим из следующих двух суждений:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все амёбы — одноклеточные.</p>
    <p>Инфузория — одноклеточная.</p>
    <empty-line/>
    <p>Почему же из первых двух суждений выводится новое (третье) суждение, а из последних суждений такой вывод невозможен?</p>
    <p>Потому, что в первом рассуждении дважды встречающийся термин «одноклеточные» распределён по крайней мере в одном суждении.</p>
    <p>Из суждения «Все амёбы — одноклеточные» мы узнаём, что амёбы составляют какую-то часть одноклеточных; из суждения «Инфузория — одноклеточная» мы также узнаём, что инфузории составляют какую-то часть одноклеточных. Но из суждений не видно, каковы же эти части, в каком отношении они находятся друг к другу. А раз так, то термин «одноклеточные» не может так связать термины «все амёбы» и «инфузория», чтобы получилось новое знание.</p>
    <p>Из приведённых примеров видно, для чего необходимо знать распределённость терминов в суждении.</p>
    <p>Рассмотрим объёмы подлежащего и сказуемого в общеутвердительных, частноутвердительных, общеотрицательных и частноотрицательных суждениях.</p>
    <p><strong>1. В общеутвердительных суждениях подлежащее распределено.</strong></p>
    <p>Это видно из самой формулы суждения: «Все S суть P», ибо в ней говорится относительно всех представителей того или другого класса. Например, в суждении «Все автомобили имеют двигатели» подлежащее взято во всём объёме, или распределено; все автомобили имеют двигатели.</p>
    <p><strong>Сказуемое в общеутвердительных суждениях может быть нераспределённым, а может быть и распределённым.</strong></p>
    <p><strong>а) Сказуемое не распределено в тех общеутвердительных суждениях, в которых объём сказуемого шире объёма подлежащего.</strong></p>
    <p>В суждении «Все галогены — химические элементы» сказуемое взято не во всём объёме, ибо в суждении не говорится о всех химических элементах (в том смысле, что все химические элементы суть галогены); другими словами, сказуемое в таком суждении не распределено. Подлежащее в этом суждении представляет собой вид, а сказуемое — род.</p>
    <p>Такое отношение между подлежащим и сказуемым суждения можно выразить в виде двух кругов так, как это представлено на чертеже 7.</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#imgA9BE.jpg"/> </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>б) Сказуемое распределено в тех общеутвердительных суждениях, в которых объём сказуемого равен объёму подлежащего.</strong></p>
    <p>В суждении «Все окружности — геометрические места точек, равно удалённых» сказуемое взято во всём объёме, так как все геометрические места точек, равно удалённых, являются окружностями, и, следовательно, в суждении говорится о всех геометрических местах точек, равно удалённых.</p>
    <p>Такое отношение между подлежащим и сказуемым суждения может быть выражено в виде двух совпадающих кругов (черт. 8).</p>
    <empty-line/>
    <p> <image l:href="#imgED71.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>2. В частноутвердительных суждениях подлежащее не распределено.</strong></p>
    <p>То, что подлежащее в таком суждении не распределено, очевидно из самой формулы данного суждения: «Некоторые S суть Р». В суждении речь идёт не о всех, а о некоторых предметах, не о всём объёме данного класса предметов.</p>
    <p>Например, в суждении «Некоторые рассказы были интересны» сразу видно, что интересны были не все рассказы, а только часть их. Следовательно, подлежащее взято не во всём объёме, оно не распределено.</p>
    <p><strong>Сказуемое в частноутвердительном суждении может быть нераспределённым, а может быть и распределённым.</strong></p>
    <p><strong>а) Сказуемое не распределено в тех частноутвердительных суждениях, в которых объём сказуемого шире объёма подлежащего.</strong></p>
    <p>В суждении «Некоторые учёные — авторы учебников» не распределено не только подлежащее, но и сказуемое. В сказуемом мы узнаём не о всех, а только о части учёных. Сказуемое взято не во всём объёме, или не распределено (черт. 9).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img2949.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>б) Сказуемое распределено в тех частноутвердительных суждениях, в которых сказуемое включено в объём подлежащего.</strong></p>
    <p>Например, в суждении «Некоторые писатели — драматурги» сказуемое распределено, ибо речь идёт о всех драматургах (черт. 10).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img67AF.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>3. В общеотрицательных суждениях и подлежащее, и сказуемое распределены.</strong></p>
    <p>Возьмём, например, суждение:</p>
    <p>«Ни один металл не есть органическое тело».</p>
    <p>Подлежащее в этом суждении распределено, так как мы утверждаем обо всех металлах, что они не являются органическими телами. Это видно из самой формулы общеотрицательного суждения: «Ни одно S не есть Р», ибо сказать «ни одно S» — это равносильно тому, что сказать «все S».</p>
    <p>Сказуемое в этом суждении также распределено. Это видно из того, что если ни один металл не есть органическое тело, то и ни одно органическое тело не есть металл. В этом суждении говорится о всех металлах и имеются в виду все органические тела, когда мы исключаем их из группы металлов.</p>
    <p>Отношение подлежащего и сказуемого в общеотрицательном суждении можно изобразить в виде двух не соприкасающихся кругов (черт. 11).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#imgA396.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>4. В частноотрицательных суждениях подлежащее не распределено.</strong></p>
    <p>Это ясно видно из самой формулы этого суждения: «Некоторые S не суть Р». В нём речь идёт о части предметов данного класса.</p>
    <p>Например, в суждении «Некоторые спортсмены не являются студентами» подлежащее взято не во всём объёме, так как мы говорим о некоторых, а не обо всех спортсменах.</p>
    <p>Но сказуемое в этом суждении распределено, так как мы исключаем подлежащее из всего объёма сказуемого. Хотя часть спортсменов входит в число студентов, но остальная часть спортсменов исключается, и притом из всех частей сказуемого.</p>
    <p>Графически отношение между подлежащим и сказуемым в частноотрицательном суждении можно изобразить следующим образом (черт. 12).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#imgD724.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Так решается вопрос о распределённости подлежащего и сказуемого в общеутвердительном, частноутвердительном, общеотрицательном и частноотрицательном суждениях.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 11. Отношения между суждениями</p>
    </title>
    <p>Материальный мир — это связное, единое целое, где предметы и явления органически связаны друг с другом, зависят друг от друга и обусловливают друг друга.</p>
    <p>Естественно, что и между нашими суждениями, в которых отображается материальный мир, должны существовать связи и отношения. И если мы правильно отображаем предметы и связи бытия, отношения и связи между нашими суждениями должны подчиняться определённым закономерностям. Эти закономерности важно знать.</p>
    <p>Рассмотрим таких два суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Ни одно растение не может существовать без воздуха.</p>
    <p>Цветковые растения не могут существовать без воздуха.</p>
    <empty-line/>
    <p>Что характерно для этих двух суждений? То, что предмет, отображаемый в первом суждении (все растения), является подчиняющим в отношении предмета, отображаемого во втором суждении (цветковые растения). Такие суждения находятся в отношении подчинения.</p>
    <p>Теперь рассмотрим таких два суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Эта бумага белая.</p>
    <p>Эта бумага не белая.</p>
    <empty-line/>
    <p>Что характерно для этих суждений? То, что второе суждение полностью отрицает первое суждение. Между ними не может быть ничего среднего: бумага или белая, или не белая. В самом деле, какой бы другой, третий цвет мы ни назвали (синий, красный, голубой и т. д.), он всё равно включается в общее свойство «не белый».</p>
    <p>Такие суждения, из которых одно отрицает то же самое, что одновременно утверждает второе об одном и том же предмете, называются противоречащими суждениями. Они составляют первую группу суждений, находящихся в отношении несогласия.</p>
    <p>Но отношение несогласия может проявляться и в другой форме. Это легко заметить на примере таких двух суждений:</p>
    <empty-line/>
    <p>Эта бумага белая.</p>
    <p>Эта бумага чёрная.</p>
    <empty-line/>
    <p>Такие суждения называются <strong>противоположными суждениями</strong>. В данном случае второе суждение отрицает первое суждение, но в отличие от противоречащих суждений второе суждение не ограничивается только отрицанием первого, а одновременно утверждает что-то другое. Мы узнаём, что эта бумага действительно не белая, но одновременно нам стало известно, что бумага чёрная.</p>
    <p>Есть ещё и другое отличие. Если в случае противоречащих суждений между ними не может быть среднего, то в данном случае возможны промежуточные суждения: бумага может быть серой, светло-серой, темно-серой и т. д.</p>
    <p>Знание отношений между суждениями помогает нам быстрее определять достоверность тех или иных высказываний.</p>
    <p>Возьмём такой пример. Допустим, что мы имеем два суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все ученики нашего класса решили заданные на дом задачи по алгебре.</p>
    <p>Некоторые ученики нашего класса не решили заданные на дом задачи по алгебре.</p>
    <empty-line/>
    <p>Нетрудно заметить, что данные суждения не могут быть сразу оба истинными. В самом деле, если все ученики решили задачи, то это значит, что нет учеников, которые не решили задач. И наоборот, если хоть один ученик не решил задачи, то нельзя сказать, что все ученики решили задачи.</p>
    <p>Следовательно, если истинно первое суждение, то ложно второе; если же истинно второе, то ложно первое; оба эти суждения одновременно не могут быть истинными.</p>
    <p>Но эти суждения не могут быть сразу оба и ложными. Действительно, если ложно, что «Все ученики решили заданные задачи», то это значит, что среди учеников были такие, которые не решили заданные задачи, и, следовательно, суждение «Некоторые ученики не решили заданные задачи» истинно. И наоборот, если ложно суждение, что «Некоторые ученики не решили заданные задачи», то это значит, что суждение «Все ученики решили заданные задачи» истинно.</p>
    <p>Значит, оба эти суждения одновременно не могут быть ложными. Одно из этих двух суждений должно быть истинным.</p>
    <p>Только что разобранные суждения относятся к группе противоречащих суждений.</p>
    <p>Можно сформулировать такое правило сопоставления противоречащих суждений:</p>
    <p>Два противоречащих суждения не только не могут быть вместе истинными, но они не могут быть вместе и ложными; если одно из противоречащих суждений истинно, то другое ложно.</p>
    <p>На противоположные суждения это правило не распространяется.</p>
    <p>Возьмём известные уже нам противоположные суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Эта бумага белая.</p>
    <p>Эта бумага чёрная.</p>
    <empty-line/>
    <p>Оба данных суждения не могут быть истинными. Бумага или белая, или чёрная. Если истинно, что бумага белая, то необходимо вытекает, что суждение «Бумага чёрная» ложно. Но, в отличие от противоречащих суждений, противоположные суждения могут оказаться оба ложными.</p>
    <p>Поясним это на таком простом примере.</p>
    <p>Допустим, что мы присутствуем при таком споре: один из участников утверждает, что стена древней крепости, которую он видел в Средней Азии, была белой; другой участник спора опровергает это и уверяет, что стена этой крепости была не белой. Это — противоречащие суждения. В процессе спора выясняется, что утверждение первого («стена была белой») ложно. Этого достаточно, чтобы признать суждение второго оппонента («стена была не белой») истинным. Оба такие суждения не могут быть одновременно ложными.</p>
    <p>Допустим, мы теперь присутствуем при таком споре: один из участников утверждает, что стена древней крепости была белой, а другой, что стена этой крепости была чёрной. В процессе спора выясняется, что утверждение первого («стена была белая») ложно, но отсюда не вытекает, что стена обязательно была чёрная. Она могла быть и красной, и коричневой и т. д.</p>
    <p>Значит, если ложно одно из противоположных суждений, то это отнюдь не значит, что другое истинно. Они оба могут быть ложными.</p>
    <p>Можно сформулировать такое правило сопоставления противоположных суждений:</p>
    <p><strong>Два противоположных суждения не могут быть вместе истинными, но они оба могут быть ложными; из ложности одного противоположного суждения отнюдь нельзя заключать об истинности другого.</strong></p>
    <p>Нам остаётся познакомиться ещё с правилами отношений между подчинёнными суждениями.</p>
    <p>Возьмём, например, два таких суждения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все жидкости упруги.</p>
    <p>Некоторые жидкости упруги.</p>
    <empty-line/>
    <p>Предположим, что истинно суждение «Все жидкости упруги». Совершенно очевидно, что подчинённое суждение «Некоторые жидкости упруги» также истинно. При этом следует иметь в виду, что слово «некоторые» понимается в смысле «по крайней мере некоторые». Подчинённое суждение истинно и в случае сопоставления отрицательных суждений.</p>
    <p>Если установлено, что «Ни одна сибирская река не течёт на юг», то не может быть сомнений в том, что также истинно и суждение «Некоторые сибирские реки не текут на юг» («по крайней мере некоторые»).</p>
    <p>Имеются правила, которые необходимо соблюдать при операциях с суждениями, находящимися в отношениях подчинения:</p>
    <p><strong>1. Из истинности общего суждения следует истинность подчинённого ему частного суждения.</strong></p>
    <p>Так, например, если истинно суждение «Все галогены — химические элементы», то истинно и суждение «Некоторые галогены — химические элементы».</p>
    <p><strong>2. Из ложности частного суждения следует ложность соответствующего общего суждения.</strong></p>
    <p>Так, например, если ложно суждение «Некоторые деревья не нуждаются в азоте», то ложно и суждение «Все деревья не нуждаются в азоте».</p>
    <p><strong>3. Из истинности частного суждения не следует необходимо истинность соответствующего общего суждения.</strong></p>
    <p>Так, например, из истинности суждения «Некоторые ученики нашей школы знают стенографию» вовсе не вытекает истинность соответствующего общего суждения «Все ученики нашей школы знают стенографию».</p>
    <p><strong>4. Из ложности общего суждения не вытекает ни ложность, ни истинность подчинённого ему частного суждения.</strong></p>
    <p>В самом деле, возьмём такое суждение:</p>
    <p>«Все ученики нашего класса увлекаются спортом». Предположим, что это суждение ложно. Что происходит в таком случае с частным суждением? Мы не можем сказать, будет ли истинным или ложным суждение «Некоторые ученики нашего класса увлекаются спортом».</p>
    <p>Таковы основные виды отношений между суждениями и некоторые, наиболее часто применяемые в наших высказываниях правила сопоставления различных суждений. Их надо знать, чтобы уметь быстро и безошибочно сделать вывод из сопоставляемых суждений.</p>
    <p>Чтобы облегчить запоминание отношений между суждениями, в которых одно и то же подлежащее и сказуемое, но которые имеют разные качества или количества, иногда прибегают к помощи так называемого «логического квадрата».</p>
    <p>Схема этого квадрата такова: левый верхний угол обозначается буквой <emphasis>А</emphasis> (общеутвердительное суждение), правый верхний угол — буквой <emphasis>В</emphasis> (общеотрицательное суждение), левый нижний угол обозначается буквой <emphasis>I</emphasis> (частноутвердительное суждение) и правый нижний угол — буквой <emphasis>О</emphasis> (частноотрицательное суждение) (см. черт. 13).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img304B.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Каждая линия на этом квадрате изображает определённое отношение между двумя видами суждений.</p>
    <p>Так, суждения <emphasis>A</emphasis> и <emphasis>I</emphasis>, а также <emphasis>Е</emphasis> и <emphasis>О</emphasis> находятся в отношении подчинения. Это видно и на рисунке: суждение <emphasis>А</emphasis> соединяется с суждением <emphasis>I</emphasis> линией, идущей сверху вниз. Суждения <emphasis>А</emphasis> и <emphasis>Е</emphasis> — противоположные или противные. И, наконец, суждения <emphasis>А</emphasis> и <emphasis>О</emphasis>, <emphasis>Е</emphasis> и <emphasis>I</emphasis> — суждения противоречащие. Это отображают линии, которые идут с угла на угол.</p>
    <p>Логический квадрат — это средство, облегчающее запоминание. Никакого другого значения логический квадрат не имеет.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое суждение?</p>
    <p>2. Из каких частей состоит суждение?</p>
    <p>3. В каком отношении находятся части логического суждения к членам грамматического предложения?</p>
    <p>4. Дайте примеры единичного утвердительного и единичного отрицательного суждений.</p>
    <p>5. Дайте примеры частноутвердительного и общеотрицательного суждений.</p>
    <p>6. Какое значение имеют общие суждения?</p>
    <p>7. Что такое условное суждение? (Приведите пример условного суждения.)</p>
    <p>8. Что такое разделительное суждение? (Приведите пример разделительного суждения.)</p>
    <p>9. Дайте пример категорического суждения.</p>
    <p>10. Что такое суждение возможности? (Приведите пример суждения возможности.)</p>
    <p>11. Что такое суждение действительности? (Приведите пример суждения действительности.)</p>
    <p>12. Что такое суждение необходимости? (Приведите пример.)</p>
    <p>13. Что означает выражение «распределённость термина»?</p>
    <p>14. В каких суждениях распределено подлежащее и в каких суждениях распределено сказуемое?</p>
    <p>15. Какие суждения называются тождественными? (Приведите пример.)</p>
    <p>16. Какие суждения называются противоречащими? (Приведите пример.)</p>
    <p>17. Какие суждения называются противоположными? (Приведите пример.)</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава VI</emphasis></p>
    <p>ПРЕОБРАЗОВАНИЕ СУЖДЕНИЙ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Уточнение логического смысла суждений</p>
    </title>
    <p>Суждение может иметь различное словесное выражение. Одно и то же суждение может быть выражено разными предложениями.</p>
    <p>Возьмём следующие предложения: «Пионер — всем ребятам пример», «Пионер является примером для всех ребят», «Пионер ведёт себя так, чтобы быть образцом для всех ребят».</p>
    <p>Каждое из этих трёх предложений содержит одну и ту же мысль, одно и то же суждение, но выражены они различными предложениями: первые два предложения — простые, третье — сложное; сказуемое в них выражено разными словами, связка тоже выражена по-разному.</p>
    <p>Одно и то же суждение часто может быть выражено и личным, и безличным предложением. Например: «Молния сожгла дерево» и «Молнией сожгло дерево».</p>
    <p>Могут быть случаи, когда одно и то же суждение выражается в форме таких предложений, которые значительно различаются по составу содержащихся в них слов. Например: «Лучше славная смерть, чем постыдная жизнь» и «Лучше умереть стоя, чем жить на коленях».</p>
    <p>Но не менее часты случаи другого рода, когда небольшое различие в составе или в форме предложений выражает существенное различие в смысле суждений. Например, разными суждениями будут: «Не меня спрашивали» и «Меня не спрашивали», или: «Мал золотник, да дорог» и «Мал золотник и дорог».</p>
    <p>Предложение иногда бывает настолько сложно, что не сразу удаётся уловить логический смысл выраженного в нём суждения, т. е. не сразу удаётся отличить субъект от предиката и определить, общее это суждение или частное, категорическое или условное и пр.</p>
    <p>Больше того, сложность или своеобразие грамматической формы может ввести нас в заблуждение относительно логического смысла, а следовательно, и содержания суждения. Поэтому важно уметь пользоваться приёмами уточнения логического смысла суждений.</p>
    <p>Часто при таком уточнении возникает необходимость придать суждению логическую форму, т. е. преобразовать суждение (не меняя его содержания) так, чтобы в нём отчётливо были видны подлежащее, сказуемое и связка и чтобы соблюдался принятый в логике порядок членов суждения.</p>
    <p>Рассмотрим типичные случаи уточнения логического смысла суждения.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>А. Категорические суждения</strong></p>
    <p>ПРОСТАЯ ФОРМА СУЖДЕНИЯ. В суждении, как мы знаем, имеются три части (подлежащее, сказуемое, связка), но в предложении может быть и меньше, и больше трёх слов. Безличное предложение «Светает» состоит из одного слова, но выражает целое суждение. В таком слове-предложении своеобразно выражаются все три части суждения.</p>
    <p>Но возьмём такое предложение:</p>
    <p>«Хозяйственная жизнь СССР направляется государственным народнохозяйственным планом в интересах увеличения общественного богатства, неуклонного подъёма материального и культурного уровня трудящихся, укрепления независимости СССР и усиления его обороноспособности».</p>
    <p>В этом предложении выражено одно суждение. Подлежащим его является «хозяйственная жизнь СССР», а сказуемым — то, что говорится о хозяйственной жизни СССР, т. е. вся остальная часть суждения. Связка в этом суждении выражена с помощью глагольных окончаний.</p>
    <p>Связка может также выражаться словами «является», «представляет собой» и др., а иногда она совсем опускается.</p>
    <p>Например, в суждении « Электрическая лампа — источник света» первые два слова выражают подлежащее суждения, вторые два — сказуемое, а связка опущена.</p>
    <p>Подлежащее суждения нередко принимает форму косвенного падежа.</p>
    <p>Например: «В 1948 году Московскому Художественному академическому театру исполнилось 50 лет». В этом суждении подлежащим суждения является Московский Художественный академический театр, хотя слова «Московскому Художественному академическому театру» стоят в дательном падеже.</p>
    <p>Суждение может иметь два (или больше) подлежащих. Например: «Чехословакия и Польша заключили взаимно выгодное торговое соглашение».</p>
    <p>Суждение может иметь два (и больше) сказуемых. Например: «Металл обладает ковкостью, плавкостью, теплопроводностью и электропроводностью».</p>
    <p>Иногда суждение принимает особую форму вопроса — такого вопроса, который содержит в себе утверждение.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Иль нам с Европой спорить ново?</p>
    <p>Иль русский от побед отвык?</p>
    <empty-line/>
    <p>В каждом из этих предложений А. С. Пушкин высказывает определённую мысль.</p>
    <p>Сначала напоминается, что «нам» (подлежащее) «не ново спорить с Европой» (сказуемое), затем подчёркивается тот факт, что «русский» (подлежащее) «от побед не отвык» (сказуемое).</p>
    <p>СЛОЖНАЯ ФОРМА СУЖДЕНИЯ. Суждение может быть выражено в форме сложного предложения.</p>
    <p>Например:</p>
    <p>«К. А. Тимирязев впервые доказал, что зелёная окраска хлорофилла специально приспособлена для поглощения солнечной энергии, которая необходима для разложения углекислоты».</p>
    <p>В этом сложном предложении выражено одно суждение.</p>
    <p>Чтобы сделать более ясным логический состав суждения, надо, как указывал М. В. Ломоносов, «связку скрытую превратить в связку явную»: «К. А. Тимирязев является первым (есть первый), кто доказал, что зелёная окраска хлорофилла специально приспособлена для поглощения солнечной энергии, необходимой для разложения углекислоты».</p>
    <p>Подлежащим этого суждения является «К. А. Тимирязев», а сказуемым — вся остальная часть суждения, кроме связки («есть»).</p>
    <p>Другой пример:</p>
    <p>«Всё хорошо, что хорошо кончается».</p>
    <p>Здесь главным предложением будет первая часть этого сложного предложения. Однако грамматическая форма не всегда совпадает с логической формой. Смысл этого суждения следующий: «Всё, имеющее хороший конец, хорошо», или: «Хороший конец — делу венец». Следовательно, логическим подлежащим в этом суждении будет: «Всё, что хорошо кончается», а сказуемым — «хорошо».</p>
    <p>Ещё пример:</p>
    <p>«Не всё то золото, что блестит».</p>
    <p>Что является подлежащим этого суждения? О чём в суждении говорится?</p>
    <p>Чтобы ответить на эти вопросы, изменим внешнюю (словесную) форму суждения, не меняя его смысла: «То, что блестит, бывает не золотом», или: «Не всё блестящее есть золото», «Не всякая блестящая вещь есть золото».</p>
    <p>Очевидно, подлежащим будет «блестящее», «то, что блестит». Но так как речь идёт не о всех блестящих вещах, то мы имеем, следовательно, частное суждение:</p>
    <p>«Некоторые блестящие вещи не суть золото».</p>
    <p>Употребляются и такие сложные предложения, в которых выражено не одно, а несколько суждений.</p>
    <p>К таким предложениям относятся, в частности, сложносочинённые. Например: «12 председателей колхозов нашего района имеют среднее агрономическое образование, а 18 председателей колхозов — высшее агрономическое образование». Это сложносочинённое предложение выражает два суждения.</p>
    <p>УТВЕРДИТЕЛЬНЫЕ И ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ СУЖДЕНИЯ. В отрицательных суждениях отрицание «не» относится к связке, например: «Путь не был долог».</p>
    <p>Но если отрицание относится к сказуемому, а перед связкой отрицания нет, то это будет утвердительное суждение: «Путь был недолог».</p>
    <p>ОБЩИЕ И ЧАСТНЫЕ СУЖДЕНИЯ. Грамматическая форма общих и частных суждений иногда совпадает.</p>
    <p>Например, суждение «Грибы растут в лесах» является частным суждением, так как грибы растут не только в лесах. Следовательно, не все, а некоторые грибы растут в лесах.</p>
    <p>Но такую же форму (без слова «все») может иметь и общее суждение.</p>
    <p>Например: «Грачи вьют гнёзда». Это суждение общее потому, что оно относится ко всем грачам. Различать общие и частные суждения в таких случаях можно только по смыслу, используя слово «все». Если это слово можно в данном случае применить («Все грачи вьют гнёзда»), то, значит, суждение общее, если нельзя — то суждение частное.</p>
    <p>К частным суждениям относятся и такие, которые перед словом «все» имеют отрицание.</p>
    <p>Например: «Не все писатели — классики» равнозначно суждению «Некоторые писатели не суть классики».</p>
    <p>Все суждения такого типа являются частноотрицательными.</p>
    <p>Если же в таком суждении имеется второе отрицание («Не все дни не были тёплыми»), то это будет суждение частноутвердительное («Некоторые дни были тёплыми»).</p>
    <p>ЕДИНИЧНЫЕ И ОБЩИЕ СУЖДЕНИЯ. Единичные суждения не всегда выражаются в форме единственного числа, а общие — не всегда в форме множественного числа. Суждение будет единичным, если оно относится к единичному факту или предмету.</p>
    <p>Например: «Три моих товарища катались сегодня на лыжах», «Все книги нашей школьной библиотеки весят две тонны».</p>
    <p>Но если в суждении не имеются в виду определённые лица, определённые (единичные) факты, то такое суждение будет общим.</p>
    <p>Например: «Три полка составляют дивизию». Это суждение общее, так как оно относится ко всякой совокупности трёх полков, составляющих дивизию.</p>
    <p>Общими будут также такие суждения: «Ученик, который учится на «отлично» и «хорошо», добросовестно относится к своей первой обязанности», «Рабочий, перевыполняющий норму, является передовым человеком нашего времени». В этих суждениях имеется в виду каждый ученик-отличник, каждый рабочий, перевыполняющий норму.</p>
    <p>ВЫДЕЛЯЮЩИЕ СУЖДЕНИЯ. В практике нашего мышления нередко встречается особая разновидность суждений, отличительным признаком которых является слово «только» (или «лишь»). Это слово придаёт суждению дополнительное значение.</p>
    <p>Рассмотрим такой пример:</p>
    <p>«Победы достигает только тот, кто упорно и самоотверженно трудится».</p>
    <p>В этом суждении выражена не одна мысль (как это свойственно обычному суждению), а две:</p>
    <p>1) чтобы достигнуть победы, надо упорно и самоотверженно трудиться;</p>
    <p>2) никто не достигнет победы, если не будет упорно и самоотверженно трудиться.</p>
    <p>Таким образом, с помощью слова «только» суждение получило второе, дополнительное значение, которое не менее важно, чем первое.</p>
    <p>В нашем примере (и в других сходных случаях) слово «только» относится к сказуемому и находится в конце предложения. Иногда слово «только» стоит в начале предложения.</p>
    <p>Например:</p>
    <p>«Только металлы обладают наилучшей теплопроводностью».</p>
    <p>Изменим порядок слов, не изменяя смысла суждения: «Наилучшей теплопроводностью обладают только металлы». Придадим этому суждению логическую форму: «Все тела с наилучшей теплопроводностью являются металлами». Таким образом, утвердительное выделяющее суждение равнозначно общеутвердительному суждению.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Б. Условные суждения</strong></p>
    <p>Одним из признаков условных суждений являются слова «если... то». Однако наличие этого признака не является обязательным. Например: «Взялся за гуж, не говори, что не дюж», «Любишь кататься — люби и саночки возить» и др.</p>
    <p>В этих суждениях, как и во всех условных, имеется основание и следствие; эти суждения можно высказать с союзом «если... то» («Если взялся за гуж, то не говори, что не дюж»).</p>
    <p>Вместо союза «если» может употребляться союз «когда»: «Когда разрушается гранит, то образуются песок и глина, в которой содержится вода, глинозём и кремнезём».</p>
    <p>Условные суждения нередко начинаются со следствия, а основание переносится на конец: «Саженцы погибнут, если лишить их необходимого ухода».</p>
    <p>Могут быть такие суждения, которые имеют союз «если... то», но условными не являются, так как не содержат в себе основания и следствия. В таких суждениях даётся сравнение двух фактов, причём первый из этих фактов не является условием второго.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>В. Разделительные суждения</strong></p>
    <p>Союз «или» не всегда бывает разделительным союзом. Например: «Укрепить здоровье может ходьба на лыжах или катание на коньках». Здесь сказуемые не исключают друг друга: укреплять здоровье можно тем и другим способом.</p>
    <p>Следовательно, такого рода суждение является соединительно-разделительным.</p>
    <p>Кроме союза «или», в разделительных суждениях употребляются союзы «либо — либо», «то — то», «и — и» и др. Например: «Животные бывают позвоночные и беспозвоночные», «Деревья бывают и хвойные, и лиственные».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Превращение</p>
    </title>
    <p><strong>Превращение суждений есть такой логический приём, посредством которого утвердительное суждение преобразуется в отрицательное или отрицательное в утвердительное, но смысл суждения не изменяется.</strong></p>
    <p>В результате превращения изменяется только качество суждения.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Звёзды не неподвижны. — Звёзды находятся в движении.</p>
    <p>Некоторые дни на прошлой неделе были холодными. — Некоторые дни на прошлой неделе не были не холодными.</p>
    <empty-line/>
    <p>Приём превращения состоит в том, что мы вводим в суждение два отрицания: одно перед связкой, другое перед сказуемым.</p>
    <p>Общеутвердительное суждение превращается в общеотрицательное и соответственно наоборот: частноутвердительное суждение превращается в частноотрицательное и соответственно наоборот.</p>
    <p>Значение превращения состоит в том, что оно уточняет нашу мысль. Неправильные превращения приводят к неопределённости суждений или к прямому искажению их смысла.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Обращение</p>
    </title>
    <p><strong>Обращение есть такой логический приём, посредством которого подлежащее суждения превращается в сказуемое, а сказуемое в подлежащее.</strong></p>
    <p>В результате обращения качество суждения не измеряется. Например, суждение «Все звёзды являются солнцами» обращается в суждение «Все солнца являются звёздами». В первом суждении предметом нашей мысли были «звёзды», во втором — «солнца». Поскольку изменился предмет мысли, постольку изменился и смысл суждения, т. е. мы имеем уже новое суждение.</p>
    <p>В нашем примере суждение не изменило своего количества — такое обращение называется <strong>простым обращением</strong>, или чистым. Оно применяется только в тех случаях, когда оба термина в суждении распределены или оба не распределены. Вследствие этого соотношение между объёмами терминов при обращении не изменяется.</p>
    <p>Распределёнными оба термина бывают в общеутвердительных суждениях. Поэтому такие суждения обращаются просто.</p>
    <p>Однако в общеутвердительных суждениях сказуемое часто бывает нераспределённым.</p>
    <p>В таких случаях простое обращение будет грубой ошибкой. Нельзя, например, суждение «Всё гениальное доступно» обращать в суждение «Всё доступное гениально», или суждение «Все поэты обладают воображением» обращать в суждение «Все люди с воображением суть поэты». Такие обращения ошибочны.</p>
    <p>Общеутвердительные суждения с нераспределённым сказуемым обращаются всегда с <strong>ограничением</strong>. Например, суждение «Все рабочие являются трудящимися» обращается в суждение «Некоторые трудящиеся являются рабочими».</p>
    <p>Простое обращение возможно в частноутвердительных суждениях, когда оба термина такого суждения не распределены, в связи с чем соотношение между объёмами терминов при обращении не изменяется.</p>
    <p>Например, суждение «Некоторые дети — орденоносцы» обращается просто: «Некоторые орденоносцы — дети».</p>
    <p>Но если сказуемое частноутвердительного суждения распределено, то при обращении мы получаем общеутвердительное суждение.</p>
    <p>Так, частноутвердительное суждение с распределённым сказуемым «Некоторые здания являются жилыми домами» обращается в общеутвердительное «Все жилые дома — здания».</p>
    <p>Общеотрицательные суждения обращаются просто, так как оба термина этих суждений всегда распределены: «Ни одно ластоногое не есть рыба» — «Ни одна рыба не есть ластоногое». Соотношение объёмов подлежащего и сказуемого при обращении не изменилось.</p>
    <p>Частноотрицательные суждения обращению не подлежат, что объясняется следующими обстоятельствами: при обращении мы не должны менять качество суждения, следовательно, при обращении отрицательного суждения мы должны получить отрицательное суждение.</p>
    <p>Но в частноотрицательных суждениях подлежащее всегда не распределено. Если бы мы стали обращать такое суждение, то нераспределённое подлежащее стало бы распределённым сказуемым, что в логическом мышлении невозможно.</p>
    <p>Итак, простому обращению подлежат все общеотрицательные суждения, а также те утвердительные, в которых оба термина или распределены, или не распределены.</p>
    <p>Преобразование суждений — превращение и обращение — имеет существенное значение в процессе нашего мышления.</p>
    <p>Анализ и того, и другого вида преобразования показывает, что переход от одной формы суждения к другой не может быть сделан произвольно. Эти переходы имеют свои границы, свои законы, они основаны на известных правилах.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое выделяющие суждения?</p>
    <p>2. Что такое превращение суждения и в чём его значение?</p>
    <p>3. Что такое обращение суждения?</p>
    <p>4. В каких случаях возможно простое обращение суждения?</p>
    <p>5. В каких случаях применяется обращение суждения с ограничением?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава VII</emphasis></p>
    <p>ОСНОВНЫЕ ЗАКОНЫ ЛОГИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Понятие о логическом законе</p>
    </title>
    <p>Как мы уже знаем, вне и независимо от нашего сознания существует материальный мир, а наше мышление есть отражение в мозгу человека предметов и явлений материального мира.</p>
    <p>Объективный мир представляет собой единое связное целое, где предметы и явления зависят друг от друга, обусловливают друг друга и находятся в движении и развитии. Движение и развитие предметов внешнего мира совершается по определённым законам. Эти законы познаются нами, когда наше мышление верно их отображает.</p>
    <p>Однако мышление может отображать действительность не только правильно, но и неправильно. Поэтому для нас важно установить, какими свойствами обладает мышление, когда оно правильно, каким законам оно подчиняется. Познав эти законы, можно сознательно ими пользоваться и тем самым способствовать правильному познанию окружающего нас мира.</p>
    <p>Законы мышления, как и законы природы, никем не выдуманы. Законы мышления являются отображением в сознании человека необходимых связей материальных предметов. В. И. Ленин говорил, что «...логические формы и законы не пустая оболочка, а отражение объективного мира».</p>
    <p>Логика рассматривает четыре закона логического мышления: закон тождества, закон противоречия, закон исключённого третьего и закон достаточного основания. Эти законы выражают коренные черты мышления: определённость, непротиворечивость, последовательность и обоснованность.</p>
    <p>Чтобы мышление было правильным, оно должно быть вполне точным и определённым, строго последовательным, не должно отклоняться от предмета рассуждения, не должно содержать в себе логических противоречий и двусмысленностей. Наши суждения и выводы должны быть обоснованными, без чего они не могут стать убедительными.</p>
    <p>Логические законы являются обязательным условием правильного мышления.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Закон тождества</p>
    </title>
    <p>Всё в окружающем нас мире, в природе и обществе, находится в вечном и неустанном движении и изменении. Движение — это существенное и неотъемлемое свойство материи. Оно, как и материя, вечно, несотворимо и неразрушимо. Мир есть движущаяся материя.</p>
    <p>Но в процессе движения возможно временное равновесие, относительный покой того или иного материального тела в одном каком-либо состоянии.</p>
    <p>Любой наш знакомый изменяется с каждым годом, но мы всё же отличаем его от других знакомых и незнакомых нам людей, потому что он сохраняет основные черты, которые выступают как те же самые на всём протяжении жизни нашего знакомого.</p>
    <p>Растущее дерево не перестаёт быть деревом, хотя оно находится в состоянии непрерывного изменения, развития.</p>
    <p>Вот эта относительная устойчивость, определённость предметов действительности отображается в нашем сознании в виде закона тождества, который выражает определённость ваших мыслей и постоянство их в процессе данного рассуждения.</p>
    <p>Подобно тому как в природе и в обществе предметы и явления не смешиваются друг с другом, а имеют свои конкретные, определённые особенности, так и наши мысли о предметах и явлениях не должны смешиваться друг с другом.</p>
    <p>Правильно рассуждая о каком-либо явлении действительности, мы в своих мыслях не подменяем изучаемого предмета другим предметом, не смешиваем разных понятий, не допускаем двусмысленности. Точность и определённость мышления есть закон правильного мышления. Он формулируется так:</p>
    <p><strong>В данном рассуждении, споре, дискуссии каждое понятие должно употребляться в одном и том же смысле.</strong></p>
    <p>Это самое элементарное условие, которое должно выполняться каждым писателем и докладчиком, каждым выступающим в прениях и в собеседованиях, в дискуссиях, спорах и т. п. Соблюдение этого непременного условия станет понятным, если учесть, что в нашем языке есть слова, которые имеют не одно, а несколько различных значений.</p>
    <p>Возьмём для примера рассуждение:</p>
    <p>«Так как все вулканы представляют собою горы, а все гейзеры — вулканы, то, следовательно, все гейзеры — горы».</p>
    <p>Придадим этому рассуждению следующую форму:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все вулканы суть горы.</p>
    <p>Все гейзеры суть вулканы.</p>
    <p>-----------------------------</p>
    <p>Следовательно, все гейзеры — горы.</p>
    <empty-line/>
    <p>Вывод в этом рассуждении («все гейзеры — горы») является неверным: гейзеры, как известно, не горы. Неверный вывод получился потому, что в рассуждении нарушен закон тождества, т. е. допущена логическая ошибка, которая называется <strong>подмена понятия</strong>.</p>
    <p>Суть в том, что слово «вулканы» употреблено в рассуждении в двух разных значениях. В первом суждении под «вулканами» понимаются известного рода складки местности, а во втором суждении под «вулканами» понимается источник извержения. Из-за подмены понятия, т. е. подмены значения слова, получилось двусмысленное употребление слова «вулканы». Поэтому вывод ни по существу, ни по форме правильным получиться не мог.</p>
    <p>Иногда закон тождества нарушается сознательно, преднамеренно. Делается это людьми, которые хотят исказить истинное положение вещей.</p>
    <p>Мастерами умышленно неправильных рассуждений, рассчитанных на то, чтобы ввести в заблуждение своего собеседника, были, например, древнегреческие софисты. Отсюда слово «софизм», т. е. логическая ошибка, совершаемая преднамеренно. Как правило, софисты употребляли в своих рассуждениях такие понятия, которые имели разный смысл. Для примера разберём софизм «рогатый»:</p>
    <empty-line/>
    <p>То, чего ты не потерял, ты имеешь.</p>
    <p>Ты не потерял рогов.</p>
    <p>-----------------------------</p>
    <p>Следовательно, ты имеешь рога.</p>
    <empty-line/>
    <p>Вывод, который записан под чертой, явно ошибочен. Уловка софистов в данном случае основана на том, что слово «потерял» толкуется двусмысленно. В первой строчке слова «не потерял» относятся к тем предметам, которые у нас есть и которые мы не потеряли, а во второй — слова «не потерял» относятся к тем предметам, которых у нас никогда не было. Ясно, что вывод не может быть правильным.</p>
    <p>Софистические уловки — излюбленный приём мышления современной империалистической буржуазии и её правосоциалистических лакеев. Буржуазные политики, реакционеры, предатели рабочего класса заинтересованы в том, чтобы исказить истину и в то же время создать видимость правильности своих рассуждений. Поэтому они, прибегают к различным ухищрениям, пытаясь запутать суть рассматриваемого вопроса.</p>
    <p>Так, например, когда советская делегация на Ассамблее Организации Объединённых Наций внесла резолюцию, осуждающую поджигателей войны, американский и английский представители приложили все усилия, чтобы советская резолюция была отклонена. Они стремились всячески запутать вопрос, представить положение дела в превратном виде, что будто бы советская делегация хочет ограничить свободу слова, запрещая в печати пропаганду новой мировой войны.</p>
    <p>Но глава советской делегации показал, что советская делегация настаивает на пресечении злоупотреблений свободой, а не на ограничении самой свободы. Эти противоположные понятия подменять одно другим нельзя. Пресекать злоупотребления свободой — это значит защищать свободу, а не ограничивать её. Действительными врагами свободы являются представители реакционных кругов США и Великобритании, так как они выступают в защиту злоупотреблений свободой.</p>
    <p>Правильное мышление несовместимо с софистикой. Кто стремится достигнуть истинного знания об окружающем мире и его закономерностях, тот не должен прибегать к двусмысленным, туманным, неопределённым рассуждениям.</p>
    <p>В. И. Ленин всегда придавал большое значение точности и определённости мыслей и требовал точного определения понятий, которыми пользовались в дискуссиях.</p>
    <p>Определённость понятий важна в любой науке и в каждом рассуждении. Поэтому соблюдать закон тождества совершенно необходимо.</p>
    <p>Но закон тождества нельзя истолковывать таким образом, что будто бы наши понятия, мысли должны навсегда сохранять застывшее, неизменное содержание. Содержание наших понятий, мыслей меняется в связи с изменением того предмета, который отображается в данном понятии, в данной мысли. Содержание понятий меняется и потому, что в процессе трудовой деятельности человек всё шире и глубже познаёт действительность.</p>
    <p>Однако после того как установлено, в каком именно отношении мыслится данное понятие во всём процессе данного рассуждения и во всей данной системе нашего изложения, это понятие надо брать в одном смысле, иначе в наших рассуждениях не будет никакой определённости, связи, последовательности.</p>
    <p>Если какое-либо понятие мы употребили в определённом смысле, то в процессе рассуждения мы должны вкладывать в это понятие тот же смысл. Смешение понятий, одновременное употребление их в разных смыслах приводит к путанице, сбивчивым, неопределённым суждениям, к ложным выводам.</p>
    <p>Соблюдение закона тождества обеспечивает определённость и точность наших мыслей. В этом заключается значение этого закона.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Закон противоречия</p>
    </title>
    <p>В логическом законе тождества отобразилось такое свойство предметов материального мира, как их относительная устойчивость, определённость.</p>
    <p>В процессе многовековой практики люди много раз наблюдали и другие обычные свойства вещей. Так, например, человек давно заметил, что если предмет имеет белый цвет, то он не может в то же время, при тех же условиях быть чёрным; если птица летит, то она не может одновременно сидеть на ветке.</p>
    <p>Это обычное свойство вещей запечатлелось в сознании человека в виде устойчивой черты правильного мышления. Если одна и та же вещь в одних и тех же условиях и в одно и то же время не может сразу иметь и не иметь данного свойства, то, значит, и в правильном мышлении нельзя одновременно, по одному и тому же вопросу, взятому в одном и том же смысле, высказывать два противоположных суждения, нельзя допускать противоречивых мыслей.</p>
    <p>Этот закон правильного мышления принято в логике называть законом противоречия.</p>
    <p>Формулировка его следующая:</p>
    <p><strong>Два противоположных высказывания не могут быть оба истинными в одно и то же время, в одном и том же отношении.</strong></p>
    <p>Закон противоречия распространяется на оба вида противоположных мыслей:</p>
    <p>1) не могут быть одновременно истинными два противных суждения (например, «Все планеты имеют атмосферу» и «Ни одна планета не имеет атмосферы»);</p>
    <p>2) не могут быть одновременно истинными также два противоречащих суждения (например, «Натрий легче воды» и «Натрий не легче воды»).</p>
    <p>Если утверждается, что «Байкал — глубокое озеро» то нельзя одновременно утверждать, что «Байкал — мелкое озеро».</p>
    <p>Данный закон имеет силу во всех наших правильных рассуждениях, к каким бы областям знания или практики они ни относились.</p>
    <p>В. И. Ленин писал: «Логической противоречивости — при условии, конечно, правильного логического мышления — не должно быть ни в экономическом, ни в политическом анализе».</p>
    <p>Он всегда указывал на то, что высказывания должны быть свободны от логической противоречивости.</p>
    <p>Обнажая противоречивость в рассуждениях меньшевиков, В. И. Ленин неоднократно наносил удары по идеологии этой агентуры буржуазии. В статье «Бойкотировать ли Государственную Думу?» В. И. Ленин писал, что «тактика меньшевиков противоречива и непоследовательна...»</p>
    <p>Буржуазные политики и дипломаты постоянно впадают в противоречие с самими собой. Так, на московском совещании министров иностранных дел представитель США в одной и той же речи высказал прямо противоположные положения: в начале речи он утверждал, что делегация США не склонна нарушать Потсдамское соглашение, а в конце этой же речи он высказался против того, чтобы в проекте договора вопрос о гарантиях международной безопасности и всеобщего мира был поставлен в соответствии с решениями Потсдамской конференции.</p>
    <p>Правильное мышление не может основываться на непоследовательных положениях, из которых одно опровергает другое, одно противоречит другому в одно и то же время, по одному и тому же вопросу.</p>
    <p>А можно ли по одному и тому же вопросу в разное время и в разном отношении высказывать две противоположные мысли? Да, можно. В этом не будет логического противоречия.</p>
    <p>Возьмём простой пример. 15 мая над пшеничным полем впервые за полмесяца прошёл дождь. Спрашивается: полезен он или вреден для пшеничных всходов? Несомненно, полезен. Но если дождь пойдёт над этим полем в июле, когда пшеница созрела и началась уборка урожая, то дождь будет вреден.</p>
    <p>Значит, в разное время о пользе дождя для данного поля можно говорить и «да», и «нет». Противоречия между этими высказываниями не будет, хотя оба они имеют в виду одно и то же пшеничное поле.</p>
    <p>Но этот же июльский дождь, который принесёт вред пшенице, окажется полезным для огородов, где зреют помидоры, капуста и огурцы. Следовательно, в отношении к разным культурам даже и в одно и то же время можно говорить о пользе дождя и «да», и «нет».</p>
    <p>Значит, противоречия не будет и в том случае, когда утверждение и отрицание относятся к данному предмету в одно и то же время, но при этом в утвердительном высказывании предмет рассматривается в одном отношении, а в отрицательном высказывании — в другом отношении.</p>
    <p>Закон противоречия говорит о том, что два противоположных высказывания в одно и то же время, в одном и том же отношении не могут быть истинными. Однако из этого не следует, что оба они не могут быть ложными.</p>
    <p>Например, такие противоположные суждения, как «Все ученики в нашей группе — отличники» и «Ни один ученик в нашей группе не отличник», не могут быть оба истинными, но могут быть оба ложными. В таком случае истинным суждением будет: «Некоторые ученики в нашей группе — отличники».</p>
    <p>Таким образом, закон противоречия указывает лишь на несовместимость двух противоположных суждений, но не говорит о том, является ли ложным одно из них или оба они ложны.</p>
    <p>Для того чтобы правильно понимать и применять закон противоречия, надо отличать логические противоречия, которых не должно быть в правильном мышлении, от противоречий живой жизни, которые независимо от нашего мышления существуют в самой действительности.</p>
    <p>В. И. Ленин говорил, что есть два рода противоречий: «противоречие живой жизни» и «противоречие неправильного рассуждения».</p>
    <p>Коренное различие их состоит в том, что жизненные противоречия существуют в самой объективной действительности, а противоречие неправильного рассуждения — это противоречие «словесное», «выдуманное».</p>
    <p>Поскольку логический закон противоречия нарушается иногда сознательно, с целью ввести в заблуждение кого-либо, как это мы видели на примере рассуждений буржуазных дипломатов и меньшевиков, — важно уяснить причины логической противоречивости.</p>
    <p>В. И. Ленин и И. В. Сталин всегда не только обнажали логические несуразности в речах и книгах своих противников, но и обращали внимание на истинную подоплёку противоречивых суждений идеологов буржуазии и их оппортунистической агентуры.</p>
    <p>Жизнь показывает, что всегда, когда представители того или иного класса, той или иной партии в практической деятельности вступают на ошибочный путь, идущий вразрез с логикой вещей, они начинают прибегать к обману, к словесным выкрутасам, натяжкам и увиливаниям. В таких случаях люди неизбежно начинают противоречить сами себе.</p>
    <p>Меньшевики, например, всегда колебались между буржуазией и пролетариатом, между революцией и контрреволюцией. Это положило клеймо на всю их логику. «Отсюда, — указывает И. В. Сталин, — неминуемые противоречия между словом и делом, вечная неуверенность и шатание мысли».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Закон исключённого третьего</p>
    </title>
    <p>Закон исключённого третьего, как и все другие логические законы, является отображением в нашем сознании одной из сторон материальной действительности.</p>
    <p>Какой же именно стороны? Поясним это на таком примере: дерево, растущее у нашего дома, является или берёзой, или не берёзой, и ничем третьим оно быть не может; чернила, которыми мы пишем, имеют или чёрный цвет, или какой-нибудь другой цвет, т. е. не чёрный.</p>
    <p>Связь этих и множества других подобных фактов, миллиарды раз повторявшихся в человеческой практике, отобразилась в нашем сознании в виде закона исключённого третьего.</p>
    <p>Формулировка его следующая:</p>
    <p><strong>Из двух противоречащих суждений всегда одно истинное, другое ложное, а третьего быть не может.</strong></p>
    <p>Закон этот соблюдается в правильном мышлении. В силу этого закона мы с полной уверенностью можем сказать о двух противоречащих суждениях, что одно из них обязательно будет истинным, а другое — ложным, и никакого третьего, промежуточного, суждения быть не может.</p>
    <p>Эта наша уверенность основывается на фактах действительности, отображением которых является закон исключённого третьего.</p>
    <p>Закон исключённого третьего относится к противоречащим суждениям. Противоречащими суждениями могут быть единичные суждения, из которых одно что-либо утверждает, а другое это же самое отрицает.</p>
    <p>Например:</p>
    <p>«Ока — приток Волги» и</p>
    <p>«Ока не есть приток Волги».</p>
    <p>Одно из этих суждений истинное, другое — ложное, и никакого третьего, среднего, суждения здесь быть не может. Если кто-нибудь стал бы утверждать, что Ока приток другой реки, не Волги, то такое суждение не представляло бы ничего третьего, среднего, так как оно совпадало бы с суждением «Ока не есть приток Волги».</p>
    <p>К противоречащим суждениям относятся также и такие два суждения, из которых одно — общее, а другое — частное, причём одно из них что-либо утверждает о данном предмете, а другое отрицает.</p>
    <p>Например:</p>
    <p>«Все жители Венгрии — мадьяры» и</p>
    <p>«Некоторые жители Венгрии — не мадьяры».</p>
    <p>Одно из таких суждений обязательно будет ложным, другое — истинным, а третьего быть не может.</p>
    <p>Противоречащие суждения всегда выражают собой какую-то альтернативу, т. е. наличие только двух возможностей, из которых одна отрицает другую. Если суждения не выражают альтернативы, то они не будут противоречащими, — к таким суждениям закон исключённого третьего неприменим.</p>
    <p>Рассмотрим такой пример.</p>
    <p>В отношении движущегося тела могут быть высказаны два суждения: «Движущееся тело в данный момент находится в данной точке». «Движущееся тело в данный момент не находится в данной точке».</p>
    <p>Эти два суждения не представляют собой альтернативы и, следовательно, не являются противоречащими, так как существует третья, единственно правильная возможность: «Движущееся тело в одно и то же время находится и не находится в данной точке». Иначе говоря, движущееся тело обладает свойством находиться и не находиться в одно и то же время в данной точке.</p>
    <p>Но если бы кто-нибудь стал утверждать, что движущееся тело такого свойства не имеет, то получилось бы два альтернативных, противоречащих суждения. Первое из них истинно, а второе — ложно, и ничего среднего быть не может.</p>
    <p>Закон исключённого третьего выражает существенную черту наших рассуждений: всякий раз, когда между утверждением и отрицанием того или иного положения нет среднего, надо устранять неопределённость и выявлять, какое из этих утверждений истинно и какое ложно.</p>
    <p>При этом, <strong>если установлено, что данное суждение истинно, то из этого закономерно следует, что противоречащее ему суждение ложно; и, соответственно, наоборот: если установлено, что данное суждение ложно, то из этого также закономерно следует, что противоречащее ему суждение истинно.</strong></p>
    <p>Знания закона исключённого третьего, конечно, совершенно недостаточно для того, чтобы решить вопрос, какое же именно суждение является истинным или какое ложным. Этот вопрос можно разрешить лишь на основе изучения тех предметов или явлений, о которых высказаны суждения.</p>
    <p>Но если мы имеем два противоречащих суждения и не знаем об их истинности и ложности, то мы всё же можем уверенно сказать, что одно из них обязательно будет истинным, а другое — ложным.</p>
    <p>Закон исключённого третьего направлен против беспринципности, против смешения взаимоисключающих точек зрения по одному и тому же вопросу. Логически правильное мышление должно быть принципиальным. И не случайно, что закон исключённого третьего, как и другие законы, постоянно нарушался в рассуждениях оппортунистов, меньшевиков.</p>
    <p>Оппортунист по самой своей природе, говорил В. И. Ленин, уклоняется от определённой и бесповоротной постановки вопроса, отыскивает какую-то равнодействующую. В. И. Ленин сравнивал оппортуниста с ужом, который вьётся между исключающими одна другую точками зрения, стараясь быть согласным и с той, и с другой, сводя свои разногласия к поправочкам, к сомнениям, к благим пожеланиям.</p>
    <p>Конечно, беспринципность и соглашательство объясняются не тем, что оппортунисты не знают законов логики. Они нарушают эти законы потому, что проводят соглашательскую политику. Половинчатая, путаная политика обусловливает логическую путаницу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. Закон достаточного основания</p>
    </title>
    <p>Всякое явление в материальном мире имеет свою причину, своё реальное основание. Вызванное причиной явление называется действием. Нет действия без причины, а всякая причина предполагает действие. Река замерзает, так как понижается температура окружающего воздуха; дым поднимается вверх, так как он легче окружающей его атмосферы, и т. д.</p>
    <p>В мире нет беспричинных явлений. Ни одно явление в природе и обществе не может возникнуть, если оно не подготовлено предшествующим развитием других явлений.</p>
    <p>Эта объективно существующая взаимосвязь предметов, явлений отразилась в человеческом мышлении в виде <strong>закона достаточного основания</strong>.</p>
    <p>Формулировка закона достаточного основания следующая:</p>
    <p><strong>Всякая истинная мысль должна быть обоснованной.</strong></p>
    <p>Этот закон является необходимым условием правильного мышления. Как в природе всё имеет своё реальное основание, так и наши мысли, отражающие действительность, должны быть обоснованными.</p>
    <p>Закон достаточного основания направлен против нелогичного мышления, принимающего на веру ничем не обоснованные суждения, против всякого рода религиозных предрассудков и суеверий.</p>
    <p>Если математик утверждает, что диагонали квадрата равны между собой, то он путём рассуждений обосновывает истинность своего утверждения. Если для нас убедительны обоснования, то мы должны будем согласиться с доказываемым положением.</p>
    <p>Необоснованность суждений свидетельствует о нелогичности мышления. В правильно составленной докладной записке, речи, статье, письменной работе и т. д. всегда положения обосновываются фактами, ссылками на другие истинные положения, проверенные на практике, на законы и правила.</p>
    <p>Не нуждаются в особом обосновании такие, например, суждения: «В этой комнате четыре окна», «На потолке висит люстра», «На столе лежит книга» и т. п. Истинность таких суждений очевидна, поэтому не требуется никаких обоснований её, кроме показаний органов чувств.</p>
    <p>Не нуждаются в обоснованиях и такие, например, суждения: «Целое больше своей части», «Две величины, порознь равные третьей, равны между собой» и т. п. Такие суждения называются аксиомами. Аксиомы — это положения, которые не требуют доказательств, так как они уже миллионы раз проверены человеком на практике.</p>
    <p>Самым верным и надёжным доказательством истинности той или иной мысли является, конечно, такое доказательство, которое непосредственно основано на фактах.</p>
    <p>Однако непосредственное обращение к фактам не всегда возможно. Так, в подтверждение истинности мысли о возникновении органической жизни полтора-два миллиарда лет назад невозможно привести самый начальный факт зарождения жизни.</p>
    <p>Кроме того, приводить в подтверждение истинности мысли всякий раз непосредственный факт нет никакой необходимости. Человек для того и познаёт законы природы, чтобы не плестись рабски за каждым отдельным случаем практики. Обобщённую формулировку он применяет для дальнейшего познания единичных предметов и для логического обоснования мыслей об этих предметах.</p>
    <p>Покажем это на таком примере: тот факт, что медь — проводник электричества, можно доказать двумя путями: опытным (пропустить ток по медному проводу) или чисто логически, путём рассуждения (медь — металл; все металлы — хорошие проводники электричества; значит, медь есть хороший проводник электричества).</p>
    <p>Суждения, которые приводятся для обоснования правильности других суждений, называются <strong>логическим основанием</strong>.</p>
    <p>Логическое основание не следует смешивать с <strong>реальным основанием</strong>. Утверждая, например, что в комнате тепло, мы можем сослаться на показания термометра. Такая ссылка будет являться логическим основанием нашего утверждения. Реальным же основанием того, что в комнате тепло, является, конечно, не показание термометра, а нагревание комнаты печью или батареей отопительной системы.</p>
    <p>Другой пример: учащийся высказал правильную мысль, что свойства, приобретённые животным или растительным организмом, могут передаваться по наследству.</p>
    <p>Для обоснования правильности этой мысли он сослался на учение великого преобразователя природы И. В. Мичурина. Ссылка на учение И. В. Мичурина будет логическим основанием.</p>
    <p>Логическое основание только тогда может быть основанием, когда оно является выражением фактов действительности, иначе говоря, всякое логическое основание всегда связано с реальным основанием. В нашем примере мичуринское учение вполне может быть логическим основанием, так как это учение основано на фактах действительности.</p>
    <p>Закон достаточного основания имеет важное значение в мыслительном процессе. Всякий раз, когда нужно убедить кого-либо в истинности наших высказываний, надо их доказать. Доказать же ту или иную мысль — это значит обосновать её, т. е. привести в качестве достаточного основания её другую мысль, которая доказана уже на практике как достоверная истина.</p>
    <p>Тот, кто нарушает закон достаточного основания, тот никогда не придёт к правильному заключению в своих рассуждениях.</p>
    <p>Склонность к бездоказательному мышлению воспитывают всякого рода религии. Они учат принимать на веру «священные» писания и способствуют распространению нелепых предрассудков, суеверий. И в наши дни есть ещё суеверные люди, которые верят, например, что разбить зеркало — значит обязательно навлечь на себя несчастье; если встать утром с «левой ноги», то это не к добру, и т. п. Ни одно из этих утверждений совершенно ничем не обосновано и никаким фактам действительности не соответствует.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 6. Значение логических законов</p>
    </title>
    <p>Рассмотренные нами четыре закона (закон тождества, закон противоречия, закон исключённого третьего, закон достаточного основания) выражают коренные черты правильного мышления: определённость, непротиворечивость, последовательность и доказательность.</p>
    <p>Законы правильного мышления не могут указать нам, какие именно высказывания являются в данном случае истинными, а какие — ложными. Истина всегда конкретна, т. е. вопрос об истинности всегда решается в определённых, конкретных условиях, на основе знания существа вопроса.</p>
    <p>Но без соблюдения логических законов истинного знания достичь нельзя. Они составляют неотъемлемое свойство правильного мышления. Когда мы мыслим правильно, мы всегда, даже не замечая этого, ими пользуемся. Однако бессознательное использование законов представляет собой более низкую ступень культуры мышления по сравнению с сознательным применением этих законов.</p>
    <p>Советский человек, самый культурный человек в мире, должен уметь сознательно, пользоваться логическими законами, чтобы всегда правильно мыслить и уметь разоблачать необоснованные утверждения, ложь и клевету врагов нашего народа.</p>
    <p>Законы логического мышления, изучаемые логикой, не исчерпывают собой всех законов мышления. Существуют наиболее общие законы развития природы, общества и мышления — диалектические законы. Но изучение их выходит за пределы логики. Исследование диалектических законов составляет предмет другой науки, которая называется диалектическим материализмом.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое логический закон?</p>
    <p>2. В чём сущность закона тождества. Укажите, какие стороны действительности он отражает.</p>
    <p>3. Дайте примеры нарушения закона тождества.</p>
    <p>4. В чём сущность закона противоречия.</p>
    <p>5. Дайте примеры нарушения закона противоречия.</p>
    <p>6. В чём сущность закона исключенного третьего.</p>
    <p>7. В чём сущность закона достаточного основания.</p>
    <p>8. Какое значение имеют логические законы?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава VIII</emphasis></p>
    <p>ДЕДУКТИВНЫЕ УМОЗАКЛЮЧЕНИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Понятие об умозаключении</p>
    </title>
    <p>Знание об окружающей нас действительности мы получаем в форме суждений, понятий, а также в форме умозаключений. Умозаключение, как и другие формы мышления, является отображением в вашем сознании материальной действительности. Поэтому оно, как и другие формы мышления, и может служить средством познания действительности.</p>
    <p>Но умозаключение отличается от суждений и понятий по своему строению.</p>
    <p>Рассмотрим следующий пример.</p>
    <p>Давно было известно, что железо отклоняет магнитную стрелку компаса. Затем стало известно также, что магнитная стрелка компаса значительно отклоняется от меридиана, когда компас находится в районе г. Курска. Зная всё это, специалисты сделали правильный вывод: в районе г. Курска имеются залежи железной руды. Проведённые исследования подтвердили правильность этого вывода.</p>
    <p>Таким образом, имея знание о том, какое влияние оказывает железо на магнитную стрелку, и о том, что магнитная стрелка отклоняется вблизи г. Курска, люди сделали правильный вывод, т. е. получили новое знание.</p>
    <p>Это и есть умозаключение.</p>
    <p>Другой пример: у меня в руках кусок какого-то вещества, природа которого мне пока неизвестна; я рассматриваю это вещество и по ряду признаков убеждаюсь, что это янтарь. Ранее мной было получено знание о том, что янтарь неэлектропроводен. Я делаю вывод: вещество, которое у меня в руках, — неэлектропроводно.</p>
    <p>Это и будет умозаключение.</p>
    <p>В своей повседневной практической деятельности мы постоянно умозаключаем.</p>
    <p>Причём вывод всегда будет правильным, если было верно исходное знание и если мы правильно построили умозаключение, т. е. в соответствии с требованиями логических законов.</p>
    <p>«Если наши предпосылки верны и если мы правильно применяем к ним законы мышления, то результат должен соответствовать действительности...» (Ф. Энгельс).</p>
    <p>Поскольку наши знания существуют в форме понятий, суждений (а понятия входят в состав суждений), то умозаключение можно определить так:</p>
    <p><strong>Умозаключение — это такое логическое действие, посредством которого из двух или нескольких суждений мы получаем новое суждение.</strong></p>
    <p>Чтобы получить вывод из суждений, надо эти суждения определённым образом связать. Из случайного ряда суждений вывода сделать нельзя. Нельзя, например, сделать вывода из таких двух суждений: «Все тюлени — животные», «Все капиталисты — эксплуататоры», так как между этими суждениями нет логической связи. Но в практике мышления встречаются значительно более сложные случаи. Разобраться в таких случаях помогает знание правил умозаключений.</p>
    <p>Умозаключения бывают дедуктивные, когда мысль идёт от общего к частному, и индуктивные, когда мысль идёт от частного к общему. Могут быть также умозаключения от частного к частному.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Определение силлогизма</p>
    </title>
    <p>Дедуктивные умозаключения имеют форму силлогизма.</p>
    <p><strong>Силлогизм, или дедуктивное умозаключение, — это такое умозаключение, в котором из двух данных суждений выводится третье суждение, причём одно из двух данных суждений — непременно общее.</strong></p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Всякий металл есть элемент.</p>
    <p>Висмут — металл.</p>
    <p>-------------------------</p>
    <p>Следовательно, висмут — элемент.</p>
    <empty-line/>
    <p>Силлогизмом мы пользуемся главным образом в тех случаях, когда нужно единичный или частный факт подвести под общее положение, закон, с тем чтобы вывести для интересующего нас факта необходимое следствие.</p>
    <p>Например, давно известно, что если солнце садится за тучи, то назавтра можно ждать дождя. Желая узнать, какая будет погода завтра, мы смотрим на горизонт и высказываем суждение: «Сегодня солнце садится за тучи». Общая особенность нам уже знакома. Тогда мы подводим сегодняшний случай под общее положение и делаем соответствующий вывод.</p>
    <p>Наше умозаключение можно будет записать следующим образом:</p>
    <empty-line/>
    <p>Во всех случаях, когда солнце садится за тучи, назавтра можно ждать дождя.</p>
    <p>Сегодня солнце садится за тучи.</p>
    <p>--------------------------------</p>
    <p>Следовательно, завтра можно ждать дождя.</p>
    <empty-line/>
    <p>Если силлогизм состоит из категорических суждений (как в приведённых выше примерах), то он называется <strong>категорическим силлогизмом</strong>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Состав силлогизма</p>
    </title>
    <p>В состав силлогизма входят две <strong>посылки</strong> (или предпосылки) и <strong>заключение</strong> (или вывод).</p>
    <p>Посылки и заключение содержат в себе термины.</p>
    <p><strong>Терминами называются понятия, которые входят в состав посылок и заключения.</strong></p>
    <p>Терминов всего три: меньший термин (<emphasis>S</emphasis>) , больший термин (<emphasis>Р</emphasis>) и средний термин (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>Меньший термин — это подлежащее заключения.</p>
    <p>Больший термин — это сказуемое заключения.</p>
    <p>Названия «меньший» и «больший» возникли потому, что сказуемое обычно бывает больше по объёму, чем подлежащее.</p>
    <p>Средний термин не входит в состав заключения. Он обозначает то понятие, которое содержится в посылках и которое тем самым связывает посылки между собой. Средний термин — это связующее (среднее) звено между посылками.</p>
    <p>Та посылка, в состав которой входит больший термин, называется большей посылкой; та посылка, в состав которой входит меньший термин, называется меньшей посылкой.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Большая посылка: Все планеты шарообразны (<emphasis>М</emphasis>—<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Меньшая посылка: Земля — планета (<emphasis>S</emphasis>—<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>-------------------------</p>
    <p>Заключение: Земля шарообразна (<emphasis>S</emphasis>—<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>В данном силлогизме «Земля» — меньший термин (<emphasis>S</emphasis>), «шарообразна» — больший термин (<emphasis>Р</emphasis>), «планета» — средний термин (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>Термины в силлогизме не различаются по признаку грамматического числа.</p>
    <p>Так, например, «планета» (единственное число) и «планеты» (множественное число) представляют собой один и тот же средний термин.</p>
    <p>Термины могут выражаться не только одним словом, но и группой слов.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Фосфор светится в темноте.</p>
    <p>Данное вещество не светится в темноте.</p>
    <p>----------------------------</p>
    <p>Следовательно, данное вещество не фосфор.</p>
    <empty-line/>
    <p>В этом силлогизме меньшим термином будет «данное вещество», большим термином — «фосфор» и средним термином — «светится в темноте». Таким образом, в этом случае средний термин состоит из трёх слов.</p>
    <p>Обычно принято начинать силлогизм с большей посылки. Но такой порядок, удобный при изучении силлогизма, не является единственным способом его построения. В практике мышления мы чаще начинаем с меньшей посылки, а от неё переходим к большей. Такой путь является естественным, так как, прежде чем думать об общем правиле, законе, надо иметь факт, который вызвал бы мысль именно о данном правиле или законе. Мы сначала наблюдаем факт, а затем подводим этот факт под общее положение.</p>
    <p>Например, пионервожатый замечает, что один из пионеров явился на сбор без галстука. Вожатый делает этому пионеру замечание, которое может принять такую форму: «Ты — пионер, а все пионеры надевают в таких случаях красный галстук, следовательно, и ты должен надеть красный галстук». В этом рассуждении на первом месте стоит меньшая посылка. Оно могло бы начаться и с заключения, и с большей посылки.</p>
    <p>В дальнейшем изложении все примеры силлогизмов будут начинаться с большей посылки, так как такой порядок посылок более удобен при изучении силлогизма.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Аксиома силлогизма</p>
    </title>
    <p>Умозаключение в форме силлогизма, хотя бы в сокращённой его форме, является для нас привычной, естественной формой мышления. Эта естественность силлогизма объясняется тем, что он отражает обычные отношения вещей.</p>
    <p>Так, например, если карандаш находится в пенале, а пенал в сумке, то тем самым и карандаш находится в сумке. Но если карандаш находится в пенале, а пенал не находится в сумке, то ясно, что и карандаш не находится в сумке.</p>
    <p>В этом примере пенал выполняет роль посредствующего звена между карандашом и сумкой: пенал или соединяет, или разъединяет карандаш и сумку.</p>
    <p>Но такую же роль выполняет средний термин в силлогизме: он или соединяет, или разъединяет меньший и больший термины в посылках (см. черт. 14—15). А весь силлогизм в целом является отражением отношения вещей: если <emphasis>S</emphasis> входит в <emphasis>М</emphasis> (меньшая посылка), а <emphasis>М</emphasis> входит в <emphasis>Р</emphasis> (большая посылка), то ясно, что <emphasis>S</emphasis> входит в <emphasis>Р</emphasis> (заключение).</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img1839.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Это отношение между предметами объективного мира просто и обычно, оно закрепилось в нашем сознании в виде аксиом.</p>
    <p>Аксиомы возникают из практики и постоянно подтверждаются практикой — именно поэтому они для нас вполне убедительны. «Если бы сапожник не был бы непреложно убеждён из опытов, что по данной колодке можно сшить сапоги равной меры, то он отказался бы от своего ремесла» (И. М. Сеченов).</p>
    <p>Силлогистическое рассуждение основывается на аксиоме силлогизма, которая имеет следующую формулировку:</p>
    <p>Всё, что утверждается (или отрицается) относительно всего класса предметов, то утверждается (или отрицается) относительно части этого класса.</p>
    <p>Если верно, что в соседней группе все комсомольцы — отличники (утверждение относительно всего класса), то верно, что и комсомолец — староста соседней группы — отличник (утверждение относительно части класса, т. е. одного его представителя).</p>
    <p>Отношение между подлежащим и сказуемым суждения нужно рассматривать не только со стороны их объёма, но и со стороны их содержания.</p>
    <p>Возьмём пример:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все представители семейства кошачьих (<emphasis>М</emphasis>) имеют втяжные когти (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Рысь (<emphasis>S</emphasis>) — представитель семейства кошачьих (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>-----------------------------------</p>
    <p>Следовательно, рысь (<emphasis>S</emphasis>) имеет втяжные когти (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>В этом примере больший термин в посылке является признаком среднего термина, а средний термин — признаком меньшего термина.</p>
    <p>Аксиома силлогизма принимает другую формулировку, а именно:</p>
    <p>Признак признака вещи есть признак самой вещи. Если <emphasis>Р</emphasis> — признак <emphasis>М</emphasis>, а <emphasis>М</emphasis> — признак <emphasis>S</emphasis>, то, следовательно, <emphasis>Р</emphasis> — признак <emphasis>S</emphasis>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. Правила силлогизма</p>
    </title>
    <p>Заключение силлогизма будет истинным только при соблюдении двух условий: 1) если наши посылки являются истинными и 2) если мы правильно применяем законы мышления.</p>
    <p>Силлогизм, отвечающий этим условиям, правильно отражает действительное положение вещей, следовательно, истинное заключение в таком силлогизме вполне закономерно, обязательно.</p>
    <p>Если же в каком-либо силлогизме нарушается хотя бы одно из указанных условий, то такой силлогизм не будет отражать действительного положения вещей, следовательно, закономерности истинного вывода в таком силлогизме быть не может.</p>
    <p>Чтобы не случайно, а вполне закономерно получить истинный вывод, надо исходить из истинных посылок и руководствоваться правилами силлогизма, которые являются выражением законов мышления.</p>
    <p>Существует пять правил простого категорического силлогизма.</p>
    <p>ПЕРВОЕ ПРАВИЛО. <strong>В силлогизме должно быть не больше и не меньше трёх суждений и трёх терминов.</strong></p>
    <p>При рассмотрении этого правила отметим прежде всего особенность структуры силлогизма, а именно: согласно определению, силлогизм состоит из трёх суждений, следовательно, должен содержать в себе шесть терминов; но так как два термина заключения берутся из посылок и средний термин повторяется дважды, то в трёх суждениях будет только три разных термина — не больше и не меньше.</p>
    <p>В самом деле, если допустить, что в силлогизме только два термина — <emphasis>S</emphasis> и <emphasis>Р</emphasis>, то это было бы просто одно суждение, из которого вывода сделать нельзя.</p>
    <p>Если допустить, что в силлогизме не три, а четыре термина, то и в этом случае нельзя сделать вывода.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Ласточка (<emphasis>S</emphasis>) — перелётная птица (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Акула (<emphasis>S<sub>1</sub></emphasis>) — хищник (<emphasis>P<sub>1</sub></emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Между этими двумя суждениями никакой логической связи нет, следовательно, вывод из них невозможен.</p>
    <p>Иногда четвёртый термин выступает в виде омонима или близкого по значению слова.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Белок (<emphasis>S</emphasis>) совершенно необходим для жизни (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Составная часть утиного яйца (<emphasis>S<sub>1</sub></emphasis>) — белок (<emphasis>P<sub>1</sub></emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Из этих двух суждений нельзя сделать вывода, так как в них не три, а четыре термина. Два внешне сходных слова («белок») имеют два разных значения (белок вообще и белок как часть яйца), следовательно, выражают два разных понятия. Смешение таких двух понятий было бы нарушением закона тождества.</p>
    <p>Подобные нарушения первого правила силлогизма представляют собой логическую ошибку, которая носит название <strong>учетверение терминов</strong>.</p>
    <p>Например, слово «элемент» употребляется в электротехнике для обозначения известного рода прибора, которым пользуются при получении электрической энергии и химической; слово «элемент» употребляется в химии для обозначения химически неделимого вещества. Отождествление этих двух разных слов, употребление их в качестве среднего термина неизбежно привело бы к ошибке в заключении.</p>
    <p>ВТОРОЕ ПРАВИЛО. <strong>Средний термин должен быть распределён хотя бы в одной из посылок.</strong></p>
    <p>Назначение среднего термина заключается в том, чтобы связать <emphasis>S</emphasis> и <emphasis>Р</emphasis>, т. е. меньший и больший термины. Но если средний термин не распределён ни в одной из посылок, то он не сможет выполнить своей роли.</p>
    <p>Возьмём следующий пример:</p>
    <empty-line/>
    <p>Оранжерейные растения (<emphasis>Р</emphasis>) любят тепло (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>Эти растения (<emphasis>S</emphasis>) любят тепло (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>В обеих посылках средний термин не распределён. Можно ли из них сделать вывод, что «Эти растения — оранжерейные»?</p>
    <p>Такой вывод с необходимостью не следует: «эти растения» могут быть оранжерейными, а могут ими и не быть; наконец, некоторые из них могут быть оранжерейными, а некоторые нет. Если средний термин ни в одной из посылок не распределён, то достоверного вывода сделать из них нельзя.</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img76AD.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>На чертежах 16, 17, 18 показано, что возможны три разных заключения из посылок, в которых средний термин не распределён: <emphasis>S</emphasis>, входя в состав <emphasis>М</emphasis>, или 1) тем самым входит в состав <emphasis>Р</emphasis> («все <emphasis>S</emphasis> суть <emphasis>Р</emphasis>»), или 2) не входит в состав <emphasis>Р</emphasis> («ни одно <emphasis>S</emphasis> не <emphasis>P</emphasis>»), или, наконец, 3) частью входит, а частью не входит в состав <emphasis>Р</emphasis> («некоторые <emphasis>S</emphasis> суть <emphasis>Р</emphasis>»).</p>
    <p>Следовательно, из посылок, в которых средний термин не распределён, достоверного вывода сделать нельзя. Нарушение второго правила силлогизма было бы нарушением закона достаточного основания.</p>
    <p>ТРЕТЬЕ ПРАВИЛО. <strong>Термины в заключении должны иметь тот же объём, какой они имеют в посылках.</strong></p>
    <p>Термины в заключении обозначают те же предметы, которые этими же терминами обозначаются в посылках. Поэтому термины в заключении не могут иметь объёма большего, чем в посылках.</p>
    <p>Если в посылке берётся часть объёма термина, то только относительно этой именно части мы и можем делать вывод.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все галогены (<emphasis>М</emphasis>) — элементы (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Аргон (<emphasis>S</emphasis>) не галоген (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Если мы из этих посылок сделаем вывод «Аргон не элемент», то мы допустим ошибку, которая называется <strong>непозволительное расширение большего термина</strong>.</p>
    <p>В посылке больший термин не распределён (кроме галогенов, есть и другие элементы). В заключении (в отрицательном суждении) больший термин становится распределённым, его объём расширяется, хотя никаких оснований для этого нет. Нарушая закон достаточного основания, мы получаем неправильный вывод относительно аргона, который на самом деле является элементом.</p>
    <p>Другой пример:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все газы (<emphasis>М</emphasis>) расширяются от нагревания (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Некоторые физические тела (<emphasis>S</emphasis>) — газы (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Если бы мы из этих посылок сделали вывод, что «все физические тела расширяются от нагревания», то мы допустили бы ошибку, которая носит название <strong>непозволительное расширение меньшего термина</strong>.</p>
    <p>Из наших посылок следует только одно: некоторые физические тела расширяются от нагревания. Делать же из данных посылок вывод относительно всех физических тел — это значит нарушить закон достаточного основания, так как наше заключение не вытекало бы из данных посылок. И в действительности имеется такое физическое тело, как вода, которая при известных условиях от нагревания сжимается.</p>
    <p>ЧЕТВЁРТОЕ ПРАВИЛО. <strong>Из двух отрицательных посылок нельзя вывести заключения; если одна из посылок отрицательная, то и заключение будет отрицательным.</strong></p>
    <p>Возьмём пример:</p>
    <empty-line/>
    <p>Ни один электрон (<emphasis>М</emphasis>) не находится в покое (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Протон (<emphasis>S</emphasis>) не электрон (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Следует ли из этих посылок, что «протон находится в покое»? Нет, не следует. Из этих посылок вообще нельзя вывести заключения.</p>
    <p>Если обе посылки отрицательные — это значит, что отрицается всякая связь среднего термина с другими двумя терминами силлогизма. Но если <emphasis>М</emphasis> не связано ни с <emphasis>S</emphasis>, ни с <emphasis>Р</emphasis>, то нет возможности установить, в каком именно отношении находятся <emphasis>S</emphasis> и <emphasis>Р</emphasis>.</p>
    <p>Чертежи 19, 20, 21, 22 изображают положение терминов в отрицательных посылках. Термин <emphasis>М</emphasis> не связан ни с <emphasis>S</emphasis>, ни с <emphasis>Р</emphasis>, и поэтому мы не можем сказать ничего определённого об отношении <emphasis>S</emphasis> и <emphasis>Р</emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img94A8.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#imgB4E4.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#imgCCB8.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#imgE2F6.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Но если из двух посылок силлогизма отрицательной будет только одна, то заключение вывести можно, причём всегда отрицательное.</p>
    <p>Возьмём пример:</p>
    <empty-line/>
    <p>Ни одно споровое растение (<emphasis>М</emphasis>) не размножается семенами (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Мох (<emphasis>S</emphasis>) — споровое растение (<emphasis>М</emphasis>)<emphasis>.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Из этих посылок вполне закономерно следует единственно возможный вывод: «Мох не размножается семенами».</p>
    <p>Почему заключение всегда будет отрицательным, если одна из посылок отрицательная? В нашем примере большая посылка указывает на отсутствие связи между терминами <emphasis>М</emphasis> и <emphasis>Р</emphasis>. Но <emphasis>S</emphasis> входит в состав <emphasis>М</emphasis>, следовательно, согласно аксиоме силлогизма, отрицается связь между <emphasis>S</emphasis> и <emphasis>Р</emphasis>.</p>
    <p>Если же отрицательной была бы не большая, а меньшая посылка, то отрицалась бы связь между <emphasis>S</emphasis> и <emphasis>М</emphasis>, следовательно, между <emphasis>S</emphasis> и <emphasis>Р</emphasis>.</p>
    <p>Итак, когда одна из посылок отрицательная, то и заключение отрицательное. И соответственно наоборот: отрицательное заключение может получиться только при том условии, если одна из посылок отрицательная. Из утвердительных посылок не может получиться отрицательного заключения.</p>
    <p>ПЯТОЕ ПРАВИЛО. <strong>Из двух частных посылок нельзя вывести заключения; если одна из посылок частная, то и заключение будет частным.</strong></p>
    <p>Это правило относится к таким частным посылкам, в которых предикат не распределён.</p>
    <p>Обратимся к примеру:</p>
    <empty-line/>
    <p>Некоторые студенты (<emphasis>М</emphasis>) — шахматисты (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Некоторые рабочие нашего завода (<emphasis>S</emphasis>) — студенты (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Следует ли из этих посылок, что «Некоторые рабочие нашего завода — шахматисты»? Чертежи 23 и 24 показывают, что такой вывод не обязателен. Поскольку средний термин не распределён в обеих посылках, постольку единственно возможного вывода из данных посылок получить нельзя (см. правило второе).</p>
    <p><image l:href="#img413B.jpg"/></p>
    <p>Если одна из посылок частная, то в заключении нельзя получить общего суждения. Это видно из следующего примера:</p>
    <empty-line/>
    <p>Некоторые грибы (<emphasis>М</emphasis>) съедобны (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Все грибы (<emphasis>М</emphasis>) — растения (<emphasis>S</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Так как меньший термин в посылке не распределён, то и в заключении он должен быть нераспределённым (см. правило третье). Следовательно, вывод может быть только один: «Некоторые растения съедобны».</p>
    <p>В соответствии с правилом третьим, заключение будет частным и в том случае, если частной будет не большая, а меньшая посылка.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все горные реки (<emphasis>М</emphasis>) текут быстро (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Некоторые реки нашей республики (<emphasis>S</emphasis>) — горные (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>---------------------------------</p>
    <p>Следовательно, некоторые реки нашей республики (<emphasis>S</emphasis>) текут быстро (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Итак, когда одна из посылок частная, то и заключение частное. Однако когда обе посылки общие, то возможно частное заключение.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Вольфрам (<emphasis>М</emphasis>) имеет высокую температуру плавления (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Вольфрам (<emphasis>М</emphasis>) — металл (<emphasis>S</emphasis>).</p>
    <p>----------------------------------</p>
    <p>Следовательно, некоторые металлы (<emphasis>S</emphasis>) имеют высокую температуру плавления (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p>Вывести общее заключение из данных посылок нельзя, так как это было бы нарушением третьего правила («непозволительное расширение меньшего термина»), которое выражает закон достаточного основания.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 6. Понятие о фигурах силлогизма</p>
    </title>
    <p>Средний термин может занимать в силлогизме различные положения: он может быть в обеих посылках подлежащим и сказуемым и может быть в одной посылке подлежащим, а в другой — сказуемым. В зависимости от положения среднего термина в посылках различают четыре фигуры силлогизма.</p>
    <p>Эти фигуры можно изобразить следующими схемами:</p>
    <empty-line/>
    <p><image l:href="#img8E61.jpg"/></p>
    <empty-line/>
    <p>Каждая схема изображает две посылки и связь между посылками. Горизонтальные линии обозначают связь терминов в посылках, а наклонные и вертикальные линии — связь между посылками. Заключения на рисунке не показаны, так как их схема одинакова для всех фигур: <emphasis>S</emphasis>—<emphasis>P</emphasis>.</p>
    <p>Симметричное положение терминов помогает легко запомнить различия фигур. Эти различия следующие:</p>
    <p><emphasis>1-я фигура</emphasis>. Средний термин является подлежащим большей посылки и сказуемым меньшей посылки.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Всякая религия (<emphasis>М</emphasis>) есть дурман для народа (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Христианство (<emphasis>S</emphasis>) — религия (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>---------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, христианство (<emphasis>S</emphasis>) есть дурман для народа (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>2-я фигура</emphasis>. Средний термин является сказуемым в обеих посылках — в большей и в меньшей.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Насекомые (<emphasis>Р</emphasis>) не имеют более трёх пар ног (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>Пауки (<emphasis>S</emphasis>) имеют более трёх пар ног (<emphasis>M</emphasis>).</p>
    <p>-------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, пауки (<emphasis>S</emphasis>) не насекомые (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>3-я фигура</emphasis>. Средний термин является подлежащим в обеих посылках — в большей и в меньшей.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Морские губки (<emphasis>М</emphasis>) не способны к самостоятельному передвижению (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p>Морские губки (<emphasis>М</emphasis>) — животные (<emphasis>S</emphasis>).</p>
    <p>----------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, некоторые животные (<emphasis>S</emphasis>) не способны к самостоятельному передвижению (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>4-я фигура</emphasis> редко употребляется в практике нашего мышления, и поэтому мы её здесь не рассматриваем.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 7. Разновидности силлогизма</p>
    </title>
    <p>В состав силлогизма входят суждения, разные по количеству и качеству: общеутвердительные, общеотрицательные, частноутвердительные и частноотрицательные. В зависимости от того или другого сочетания суждений получаются <strong>разновидности силлогизма</strong>, или <strong>модусы</strong>.</p>
    <p>Например, силлогизм может состоять из трёх общеутвердительных суждений — это будет модус <emphasis>AAA</emphasis>.</p>
    <p>Разумеется, не каждое сочетание трёх суждений может быть модусом. Например, невозможен модус <emphasis>ЕЕА</emphasis> (утвердительный вывод из отрицательных посылок), или <emphasis>IАО</emphasis> (отрицательный вывод из утвердительных посылок), или <emphasis>ЕОО</emphasis> (вывод из отрицательных посылок) и др.</p>
    <p>Модусами являются такие сочетания суждений, которые не противоречат правилам категорического силлогизма.</p>
    <p>Примеры:</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>1-я фигура</emphasis>. <emphasis>А</emphasis>. Всякое движение (<emphasis>М</emphasis>) есть движение материи (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p><emphasis>Модус AAA</emphasis>. <emphasis>А</emphasis>. Перемещение тела в пространстве (<emphasis>S</emphasis>) есть движение (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>------------------------------------</p>
    <p><emphasis>А</emphasis>. Перемещение тела в пространстве (<emphasis>S</emphasis>) есть движение материи (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>2-я фигура</emphasis>. <emphasis>Е</emphasis>. Ни один сторонник мира и демократии (<emphasis>Р</emphasis>) не поддерживает агрессоров (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p><emphasis>Модус ЕАЕ</emphasis>. <emphasis>А</emphasis>. Правые социалисты (<emphasis>S</emphasis>) поддерживают агрессоров (<emphasis>М</emphasis>).</p>
    <p>------------------------------------</p>
    <p><emphasis>Е</emphasis>. Правые социалисты (<emphasis>S</emphasis>) не являются сторонниками мира и демократии (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>3-я фигура</emphasis>. <emphasis>А</emphasis>. Росянка (<emphasis>M</emphasis>) питается насекомыми (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
    <p><emphasis>Модус ААI</emphasis>. <emphasis>А</emphasis>. Росянка (<emphasis>М</emphasis>) — растение (<emphasis>S</emphasis>).</p>
    <p>------------------------------------</p>
    <p><emphasis>I</emphasis>. Некоторые растения (<emphasis>S</emphasis>) питаются насекомыми (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 8. Характеристика фигур</p>
    </title>
    <p>Состав модусов каждой фигуры определяет её особые правила, а именно:</p>
    <p><emphasis>1-я фигура</emphasis>. Большая посылка должна быть обязательно общей, а меньшая — утвердительной.</p>
    <p>Возьмём такое умозаключение, где меньшая посылка отрицательная:</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>А</emphasis>. Во всех городах за полярным кругом бывают белые ночи.</p>
    <p><emphasis>Е</emphasis>. Ленинград не находится за полярным кругом.</p>
    <p>-----------------------------------</p>
    <p><emphasis>Е</emphasis>. В Ленинграде не бывает белых ночей.</p>
    <empty-line/>
    <p>Но в Ленинграде бывают белые ночи. Вывод в нашем примере получился неправильный, так как оказалось нарушенным правило первой фигуры (ср. третье правило силлогизма).</p>
    <p><emphasis>2-я фигура</emphasis>. Большая посылка должна быть обязательно общей, а одна из посылок — отрицательной.</p>
    <p>Из этого следует, что заключение по 2-й фигуре всегда отрицательное.</p>
    <p>Согласно этому правилу, невозможно было бы такое умозаключение:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все металлы проводят электричество.</p>
    <p>Данное вещество проводит электричество.</p>
    <p>--------------------------------</p>
    <p>Данное вещество — металл.</p>
    <empty-line/>
    <p>Такой силлогизм был бы неверным, так как в нём нарушено правило второй фигуры (ср. второе правило силлогизма).</p>
    <p><emphasis>3-я фигура</emphasis>. Меньшая посылка должна быть обязательно утвердительной, а заключение — частным.</p>
    <p>Таковы правила фигур силлогизма. Эти правила фигур являются применением к фигурам общих правил силлогизма.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 9. Познавательное значение силлогизма</p>
    </title>
    <p>Фигуры и модусы силлогизма правильны постольку, поскольку они отражают реально существующие отношения вещей. Всякое отклонение от правильных форм именно потому и становится неправильным, что оно не отражает действительности.</p>
    <p>Отсюда вытекает познавательное значение силлогизма как формы мышления: правильные модусы силлогизма, являясь отражением реально существующих отношений, дают нам возможность познать эти реальные отношения.</p>
    <p>Возьмём, например, модус <emphasis>AЕЕ</emphasis>. Он отражает простой факт действительности: если все предметы данного класса обладают каким-то определённым признаком, а интересующий нас предмет этим признаком не обладает, то, значит, интересующий нас предмет не входит в число предметов данного класса.</p>
    <p>Например: если всякая живая клетка содержит в себе белок, а кристаллы гипса не содержат белка, то, следовательно, они не входят в число живых клеток.</p>
    <p>Это простое отношение вещей запечатлелось в нашем сознании в форме модуса <emphasis>AЕЕ</emphasis>. Но такое же происхождение имеют и все другие модусы силлогизма, которые также отражают те или другие отношения вещей.</p>
    <p>Это и даёт нам возможность в форме того или другого модуса силлогизма познавать действительность.</p>
    <p>Так, модусами первой фигуры мы пользуемся в тех случаях, когда нам надо единичный или частный случай подвести под общее положение или же из более общего вывести менее общее.</p>
    <p>Например, мы знаем природу и свойства гремучего газа, и если во время опытов с водородом в пробирке получился взрыв, то мы этот частный случай подводим под наше общее знание о смесях водорода и делаем заключение: взорвался гремучий газ.</p>
    <p>Модусами второй фигуры пользуются в тех случаях, когда хотят доказать, что данное явление не подходит под общее положение.</p>
    <p>Например, защитник, выступая с возражениями обвинителю, строит свои доказательства часто по второй фигуре. Врач, стремясь опровергнуть ошибочный диагноз, рассуждает по второй фигуре. Например, врач не обнаруживает у пациента признаков предполагаемой болезни, на основании чего делает вывод об отсутствии у этого человека данной болезни.</p>
    <p>Третья фигура применяется главным образом тогда, когда надо доказать ложность какого-либо общего положения, причём доказательство производится с помощью указания на частные случаи, которые противоречат опровергаемому общему положению.</p>
    <p>Например, общее положение «все тела от нагревания расширяются» можно опровергнуть рассуждением по третьей фигуре: вода — тело, вода при нагревании от 0 до 4 градусов сжимается; следовательно, есть тело, которое при нагревании от 0 до 4 градусов сжимается.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 10. Условно-категорический силлогизм</p>
    </title>
    <p><strong>Условный силлогизм — это такой силлогизм, в котором, по крайней мере, одна из посылок является условным суждением.</strong></p>
    <p>Если в условном силлогизме одна из посылок — условное суждение, а другая — категорическое, то такой силлогизм называется условно-категорическим.</p>
    <p>Существуют две формы условно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>1-я форма</emphasis> (утверждающая).</p>
    <p>Общая формула её следующая:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>Р</emphasis>, то <emphasis>S<sub>1</sub></emphasis> есть <emphasis>Р<sub>1</sub></emphasis>.</p>
    <p><emphasis>S</emphasis>, есть <emphasis>Р</emphasis>.</p>
    <p>---------------------</p>
    <p>Следовательно, <emphasis>S<sub>1</sub></emphasis> есть <emphasis>P<sub>1</sub></emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <p>В умозаключениях по 1-й форме меньшая посылка утверждает основание. От утверждения основания мы переходим (в заключении) к утверждению следствия. Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если рожь пожелтела, то её необходимо жать.</p>
    <p>Рожь пожелтела.</p>
    <p>--------------------------</p>
    <p>Следовательно, её необходимо жать.</p>
    <empty-line/>
    <p>В качестве первой посылки могут быть различные виды условных суждений (см. стр. 59). Если в основании содержится отрицание, то и меньшая посылка должна быть отрицательной; только в таком случае в заключении будет утверждаться следствие.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если топливо не просушить, то оно не даст хорошей калорийности.</p>
    <p>Это топливо не просушено.</p>
    <p>--------------------------------</p>
    <p>Следовательно, это топливо не даст хорошей калорийности.</p>
    <empty-line/>
    <p>В этом примере, как и в предыдущем, меньшая посылка утверждает основание, а в заключении утверждается следствие.</p>
    <p><emphasis>2-я форма</emphasis> (отрицающая).</p>
    <p>Общая формула её следующая:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>Р</emphasis>, то <emphasis>S<sub>1</sub></emphasis> есть <emphasis>Р<sub>1</sub></emphasis>.</p>
    <p><emphasis>S<sub>1</sub></emphasis> не есть <emphasis>Р<sub>1</sub></emphasis>.</p>
    <p>---------------------</p>
    <p>Следовательно, <emphasis>S</emphasis> не есть <emphasis>Р</emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <p>В умозаключениях по 2-й форме меньшая посылка отрицает следствие. От отрицания следствия мы переходим (в заключении) к отрицанию основания.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если солнце находится в зените, то тени становятся наиболее короткими.</p>
    <p>Тени не стали наиболее короткими.</p>
    <p>-----------------------------------------</p>
    <p>Следовательно, солнце не находится в зените.</p>
    <empty-line/>
    <p>Как и в первой форме, здесь также могут быть различные виды условных суждений в качестве первой посылки.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если гроза проходит далеко, то грома не слышно.</p>
    <p>Гром слышно.</p>
    <p>--------------------------</p>
    <p>Следовательно, гроза проходит недалеко.</p>
    <empty-line/>
    <p>Вторая посылка в этом примере (как и в предыдущем) отрицает следствие, вследствие чего заключение необходимо отрицает основание.</p>
    <p><strong>Итак, в условных умозаключениях мы получаем достоверный вывод в двух случаях:</strong></p>
    <p><strong>1) или по 1-й форме, когда от утверждения основания мы переходим к утверждению следствия;</strong></p>
    <p><strong>2) или по 2-й форме, когда мы от отрицания следствия переходим к отрицанию основания.</strong></p>
    <p>Таково правило получения достоверного вывода в условных силлогизмах.</p>
    <p>Во всех других формах условного силлогизма достоверный вывод может быть, а может и не быть. Тем самым достоверный вывод становится лишь возможным.</p>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если через проводник проходит электрический ток, то проводник нагревается.</p>
    <p>Проводник нагрелся</p>
    <p>----------------------------</p>
    <p>Возможно, через проводник проходит ток.</p>
    <empty-line/>
    <p>В этом примере меньшая посылка утверждает следствие. Поэтому в заключении мы получили не достоверный, а лишь вероятный вывод, так как проводник мог нагреться и не от того, что через него проходит ток.</p>
    <p>Возьмём другой пример:</p>
    <empty-line/>
    <p>Если железо нагревается, то объём его увеличивается.</p>
    <p>Данный кусок железа не нагревается.</p>
    <p>-----------------------------</p>
    <p>Следовательно, объём его не увеличивается.</p>
    <empty-line/>
    <p>Соответствует ли такой вывод действительности? Да, соответствует. Но в таком случае оказывается неверным правило о том, что нельзя путём отрицания основания прийти к достоверному выводу, так как в нашем примере отрицается основание, а вывод всё же получился верный.</p>
    <p>Однако никакого противоречия здесь нет. Правило вывода в условном силлогизме говорит не о том, что при отрицании основания не может получиться верного вывода. Такой вывод может получиться, и его возможность не исключает этого правила. Правило говорит лишь о том, что достоверный вывод всегда будет получен при утверждении основания или при отрицании следствия.</p>
    <p>В других случаях (при отрицании основания или при утверждении следствия) достоверный вывод может быть, а может и не быть, в одном силлогизме он будет, в другом не будет, и, следовательно, никакого общего правила для таких случаев установить нельзя.</p>
    <p>Следует учесть, что вероятные выводы имеют своё значение. Поэтому в практике мышления мы от вероятных выводов не отказываемся. Например, такие науки, как археология, история, часто пользуются вероятными выводами как временными предположениями, которые определяют путь дальнейшего исследования.</p>
    <p>Условные силлогизмы во многих отношениях близко стоят к категорическим. В частности, это находит своё выражение в том, что условный силлогизм большей частью легко преобразуется в категорический и соответственно наоборот: категорический — в условный.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 11. Разделительно-категорический силлогизм</p>
    </title>
    <p><strong>Разделительный силлогизм — это такой силлогизм, в котором одна или обе посылки являются разделительными суждениями.</strong></p>
    <p>Силлогизм, в котором одна посылка разделительная, а другая категорическая, называется <strong>разделительно-категорическим</strong>.</p>
    <p>Существуют две формы разделительно-категорического силлогизма.</p>
    <p><emphasis>1-я форма</emphasis> (утверждающая).</p>
    <p>Общая формула её следующая:</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>S</emphasis> есть или <emphasis>Р<sub>1</sub></emphasis>, или <emphasis>Р<sub>2</sub></emphasis>, или <emphasis>Р<sub>3</sub></emphasis></p>
    <p><emphasis>S</emphasis> не есть ни <emphasis>Р<sub>1</sub></emphasis>, ни <emphasis>Р<sub>2</sub></emphasis>.</p>
    <p>-----------------------</p>
    <p>Следовательно, <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>Р<sub>3</sub></emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Например, установлено, что данное вещество (<emphasis>S</emphasis>) содержит в себе или хлор (<emphasis>P<sub>1</sub></emphasis>), или бром (<emphasis>Р<sub>2</sub></emphasis>). Дальнейший анализ показал, что данное вещество не содержит в себе хлора. Следовательно, оно содержит бром.</p>
    <p>В меньшей посылке первой формы отрицаются все предикаты, указанные в большей посылке, кроме одного. Из посылок закономерно следует вывод, что субъекту принадлежит оставшийся предикат.</p>
    <p><emphasis>2-я форма</emphasis> (отрицающая).</p>
    <p>Общая формула её следующая:</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>S</emphasis> есть или <emphasis>P<sub>1</sub></emphasis>, или <emphasis>Р<sub>2</sub></emphasis>, или <emphasis>P<sub>3</sub></emphasis>.</p>
    <p><emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>P<sub>1</sub></emphasis>.</p>
    <p>---------------------------</p>
    <p>Следовательно, <emphasis>S</emphasis> не есть ни <emphasis>Р<sub>2</sub></emphasis>, ни <emphasis>P<sub>3</sub></emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Например: следы на снегу могла оставить или лисица, или куница; установлено, что здесь оставила следы лисица. Следовательно, куница здесь следов не оставила.</p>
    <p>В меньшей посылке второй формы утверждается один из предикатов, указанных в большей посылке. В выводе отрицаются все остальные предикаты.</p>
    <p>Правила применения разделительного силлогизма заключаются в следующем:</p>
    <p><strong>1. Предикаты большей посылки должны исключать друг друга.</strong></p>
    <p>Это возможно в том случае, если предикаты большей посылки представлены несовместимыми понятиями. Союз «или» должен иметь, следовательно, разделительное значение, а не соединительное.</p>
    <p><strong>2. Совокупность предикатов большей посылки должна полностью исчерпывать объём субъекта этой посылки.</strong></p>
    <p>Если эти правила нарушаются, то правильный вывод может получиться только случайно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 12. Энтимема</p>
    </title>
    <p>В практике нашего мышления мы редко употребляем силлогизм в полной его форме. Полный силлогизм применяется в математических рассуждениях и доказательствах, которые требуют особой точности и очевидности. В повседневной жизни мы пользуемся силлогизмами главным образом в сокращённой форме, т. е. без той или иной их части.</p>
    <p><strong>Сокращённая форма силлогизма, в которой какая-либо часть его не высказывается, а только подразумевается, называется энтимемой.</strong></p>
    <p>Например, когда мы говорим: «Она комсомолка и поэтому обязана укреплять дисциплину», то мы применяем энтимему. Большая посылка в этом силлогизме опущена, она подразумевается, так как нет необходимости в данном случае её высказывать. В полной форме этот силлогизм примет следующий вид:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все комсомольцы обязаны укреплять дисциплину.</p>
    <p>Она — комсомолка.</p>
    <p>--------------------------</p>
    <p>Следовательно, она обязана укреплять дисциплину.</p>
    <empty-line/>
    <p>Чаще всего опускается большая посылка, которая обычно выражает истину, широко известную. Но могут опускаться и меньшая посылка, и заключение.</p>
    <p>Существуют три основных вида энтимем:</p>
    <p>1) Силлогизм без большей посылки:</p>
    <empty-line/>
    <p>Наш школьный вечер прошёл успешно,</p>
    <p>потому что был хорошо организован.</p>
    <empty-line/>
    <p>В этом примере первое суждение является заключением, второе — меньшей посылкой. Опущена большая посылка. Восстановим эту энтимему:</p>
    <empty-line/>
    <p>Что хорошо организуется, то успешно осуществляется.</p>
    <p>Наш школьный вечер был хорошо организован.</p>
    <p>-----------------------------------</p>
    <p>Следовательно, наш школьный вечер прошёл успешно.</p>
    <empty-line/>
    <p>2) Силлогизм без меньшей посылки:</p>
    <empty-line/>
    <p>Лыжный спорт полезен для здоровья,</p>
    <p>так как всякий вид спорта полезен для здоровья.</p>
    <empty-line/>
    <p>В этом примере первое суждение является заключением, второе — большей посылкой. Опущена меньшая посылка. Восстановим эту энтимему:</p>
    <empty-line/>
    <p>Всякий вид спорта полезен для здоровья.</p>
    <p>Лыжный спорт является одним из видов спорта.</p>
    <p>-----------------------------</p>
    <p>Следовательно, лыжный спорт полезен для здоровья.</p>
    <empty-line/>
    <p>3) Силлогизм без заключения:</p>
    <empty-line/>
    <p>Каждый гражданин СССP обязан беречь и укреплять общественную, социалистическую собственность, а мы — граждане СССР</p>
    <empty-line/>
    <p>В этом примере первое суждение является большей посылкой, второе — меньшей посылкой. Опущено заключение. Восстановим эту энтимему:</p>
    <empty-line/>
    <p>Каждый гражданин СССР обязан беречь я укреплять общественную, социалистическую собственность.</p>
    <p>Мы — граждане СССР.</p>
    <p>----------------------------</p>
    <p>Следовательно, мы обязаны беречь и укреплять общественную, социалистическую собственность.</p>
    <empty-line/>
    <p>Во всех наших примерах энтимема восстанавливалась по первой фигуре. Такие энтимемы, которые являются сокращённой формой силлогизмов первой фигуры, наиболее распространены. Однако могут быть и другие энтимемы, которые восстанавливаются по второй и третьей фигуре.</p>
    <p>Например: «Этот раствор не может быть кислотой, так как смоченная им лакмусовая бумага красной не стала».</p>
    <p>Восстановив эту энтимему, получим силлогизм по второй фигуре:</p>
    <empty-line/>
    <p>Кислота, действуя на лакмусовую бумагу, делает её красной.</p>
    <p>Этот раствор не сделал лакмус красным.</p>
    <p>--------------------------------</p>
    <p>Следовательно, этот раствор не кислота.</p>
    <empty-line/>
    <p>Восстановление энтимем — важный логический приём, так как он даёт возможность обнаружить ошибку в умозаключении. А неправильность умозаключений, когда они принимают форму энтимем, не всегда бывает заметной. Рассмотрим такой случай: в апреле 1948 г. в Колумбии был убит политический деятель Гайтан. Одна американская газета в связи с этим событием писала: «Гайтан заслужил того, что его убили, так как он отказался войти в состав коалиционного правительства».</p>
    <p>Эта энтимема содержит следствие и меньшую посылку. Восстановим большую посылку: «Все, кто отказываются войти в состав коалиционного правительства, заслуживают быть убитыми».</p>
    <p>Но как только восстановлена большая посылка, каждому становится совершенно очевидной нелепость рассуждений американской газеты.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 13. О сложных силлогизмах</p>
    </title>
    <p>В практике нашего мышления мы пользуемся не только сокращёнными, но и сложными формами умозаключений.</p>
    <p>Рассмотрим одну из таких форм, которая схематически может быть представлена в следующем виде:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все <emphasis>А</emphasis> суть <emphasis>Б</emphasis>.</p>
    <p>Все <emphasis>Б</emphasis> суть <emphasis>В</emphasis>.</p>
    <p>Все <emphasis>В</emphasis> суть <emphasis>Г</emphasis>.</p>
    <p>----------------</p>
    <p>Следовательно, все <emphasis>А</emphasis> суть <emphasis>Г</emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Например:</p>
    <empty-line/>
    <p>Все хамелеоны — ящерицы.</p>
    <p>Все ящерицы — пресмыкающиеся.</p>
    <p>Все пресмыкающиеся — позвоночные.</p>
    <p>-------------------------------</p>
    <p>Следовательно, все хамелеоны — позвоночные.</p>
    <empty-line/>
    <p>Подобного рода умозаключения представляют собой ряд посылок (часто их может быть и больше трёх), связанных между собой таким образом, что предикат предыдущей посылки становится субъектом последующей, что и позволяет сделать вывод.</p>
    <p>Ещё пример:</p>
    <empty-line/>
    <p>Увеличение производства товаров при капитализме вызывает кризис сбыта.</p>
    <p>Кризис сбыта приводит к приостановке производства.</p>
    <p>Приостановка производства вызывает безработицу и голод среди широких масс населения.</p>
    <p>-----------------------------------</p>
    <p>Следовательно, увеличение производства товаров при капитализме вызывает безработицу и голод среди широких масс населения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое умозаключение?</p>
    <p>2. Дайте определение силлогизма.</p>
    <p>3. Что входит в состав силлогизма?</p>
    <p>4. Назовите термины силлогизма. Укажите роль в силлогизме каждого термина.</p>
    <p>5. Что такое аксиома силлогизма? Сформулируйте её.</p>
    <p>6. При каких условиях может быть истинным заключение силлогизма?</p>
    <p>7. Назовите правила силлогизма.</p>
    <p>8 Чем различаются фигуры силлогизма?</p>
    <p>9. Что такое условный силлогизм? (Приведите примеры.)</p>
    <p>10. Какие две формы условного силлогизма дают достоверный вывод?</p>
    <p>11. В каких случаях мы получаем в условном силлогизме лишь вероятный вывод?</p>
    <p>12. Что такое разделительный силлогизм?</p>
    <p>13. Укажите две формы разделительного силлогизма.</p>
    <p>14. Укажите правила разделительного силлогизма.</p>
    <p>15. Что такое энтимема?</p>
    <p>16. Укажите три вида энтимемы.</p>
    <p>17. Для чего бывает необходимо восстановить энтимему?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава IX</emphasis></p>
    <p>ИНДУКТИВНЫЕ УМОЗАКЛЮЧЕНИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Сущность индукции</p>
    </title>
    <p>В предыдущей главе мы рассмотрели дедуктивные умозаключения, т. е. такие умозаключения, с помощью которых мы получаем знание об единичных или частных случаях, исходя из общего положения, закона или правила.</p>
    <p>Возможен и другой ход мысли: от единичных или частных случаев к общему положению. Умозаключения от единичного или частного к общему называются <strong>индуктивными умозаключениями</strong>, или <strong>индукцией</strong>.</p>
    <p><strong>Индукция — это такое умозаключение, посредством которого из единичных или частных посылок мы получаем общий вывод.</strong></p>
    <p>Поясним это на примере индуктивного вывода, который был сделан двести лет назад знаменитым русским учёным М. В. Ломоносовым. Этот индуктивный вывод представлял собой научное открытие природы теплоты.</p>
    <p>В своих «Размышлениях о причине теплоты и холода» М. В. Ломоносов писал:</p>
    <p>«...от взаимного трения руки согреваются, дерево загорается пламенем; при ударе кремня об огниво появляются искры; железо накаливается докрасна от проковывания частыми и сильными ударами, а если их прекратить, то теплота уменьшается, и произведённый огонь тухнет».</p>
    <p>Далее М. В. Ломоносов указывает ещё на ряд случаев проявления теплоты. Поскольку в этих случаях наличие теплоты связано с наличием движения, а отсутствие теплоты — с отсутствием движения, то М. В. Ломоносов делает вывод: «Теплота возбуждается движением». Таким образом, из частных случаев М. В. Ломоносов вывел общее положение.</p>
    <p>Это и есть индукция.</p>
    <p>Но индукция тесно связана с дедукцией. И в данном случае М. В. Ломоносов не ограничился одним индуктивным умозаключением. Применяя дедукцию, он умозаключает:</p>
    <p>«...Так как движение не может происходить без материи, то необходимо, чтобы достаточное основание теплоты заключалось в движении какой-то материи».</p>
    <p>Придадим этому рассуждению силлогистическую форму:</p>
    <empty-line/>
    <p>Всякое движение есть движение материи.</p>
    <p>Теплота есть форма движения.</p>
    <p>-------------------------</p>
    <p>Следовательно, теплота есть движение материи.</p>
    <empty-line/>
    <p>Материалистический вывод, к которому пришёл М. В. Ломоносов, был сделан им, как и большинство научных открытий, с помощью индукции в сочетании её с дедукцией.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Полная индукция</p>
    </title>
    <p><strong>Полная индукция — это такой вид индуктивного умозаключения, посредством которого мы получаем общий вывод из посылок, исчерпывающих все случаи данного явления.</strong></p>
    <p>Например, мы заметили, что в понедельник на прошлой неделе температура воздуха была ниже 20°, во вторник — также ниже 20°. В среду, четверг, пятницу, субботу, воскресенье — также меньше 20°. Но понедельник, вторник и т. д. составляют всю неделю. Отсюда мы делаем вывод, что всю прошлую неделю температура воздуха была ниже 20°. Это умозаключение примет такую форму:</p>
    <empty-line/>
    <p>В прошлый понедельник, вторник и т. д. температура воздуха была ниже 20°.</p>
    <p>Но понедельник, вторник и т. д. составляют всю неделю.</p>
    <p>----------------------------</p>
    <p>Следовательно, всю прошлую неделю температура воздуха была ниже 20°.</p>
    <empty-line/>
    <p>Полная индукция применяется тогда, когда нам известны все случаи рассматриваемого явления (например, в геометрии — при изучении свойств фигур, в географии — при изучении частей света, стран и др.). Заключение в полной индукции распространяется только на известные случаи, причём других случаев и быть не должно, так как иначе индукция не была бы полной.</p>
    <p>Однако, хотя заключение относится лишь к перечисленным в посылках случаям, не следует думать, что заключение представляет простую сумму указанных случаев. Заключение — не пустое повторение того, что мы знаем об отдельных предметах. В заключении мы узнаём, что все предметы данного класса обладают таким-то признаком и что нет предметов данного класса, которые не обладали бы этим признаком.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Неполная индукция</p>
    </title>
    <p><strong>Неполная индукция — это такой вид индуктивного умозаключения, посредством которого общий вывод получается из посылок, не охватывающих всех случаев изучаемого явления.</strong></p>
    <p>Особенность и вместе с тем ценность неполной индукции заключается именно в том, что мы благодаря ей можем сделать общий вывод относительно всех случаев изучаемого явления, хотя в посылках неполной индукции представлены лишь некоторые, обычно немногие, случаи.</p>
    <p>Однако эта особенность может привести и нередко приводит к ошибочному выводу, если не учесть условий применения неполной индукции.</p>
    <p>Например, долгое время люди думали, что все лебеди белые. Этот вывод был сделан путём неполной индукции: встречая только белых лебедей, люди заключили, что «все лебеди белые».</p>
    <p>Такой вид неполной индукции называется индукцией через простое перечисление, в котором не встречается противоречащих случаев.</p>
    <p>Этот вид неполной индукции наиболее ненадёжный, потому что он не даёт оснований для уверенности, что противоречащего случая вообще не существует. Так, заключение относительно цвета лебедей оказалось ложным, когда у берегов Австралии были обнаружены чёрные лебеди.</p>
    <p>С неправильным применением неполной индукции связана логическая ошибка, известная под названием <strong>поспешное обобщение</strong>.</p>
    <p>Эта ошибка заключается в том, что вывод делается на основании немногих фактов или на основании несущественных признаков. Например, если кто-либо из товарищей допустил в работе небольшие ошибки, то было бы «поспешным обобщением» заключать, что этот товарищ вообще не способен выполнять порученную ему работу. К поспешным обобщениям относятся такие, например, утверждения, что «все учёные — рассеянные», «все способные — лентяи» и т. п.</p>
    <p>Такие поспешные обобщения не следует смешивать с народными приметами, если они проверены многовековой практикой. Народные приметы, возникшие в результате применения к явлениям природы неполной индукции, нередко имеют значительную ценность.</p>
    <p>Например, замечен был много раз повторявшийся факт, что ласточки перед дождём летают над самой землёй. Этот факт был обобщён. И всякий раз, когда ласточки летали около самой земли, люди ожидали дождя.</p>
    <p>Всё имеет свою причину. Ласточки, конечно, не случайно спускаются к земле. Перед дождём воздух насыщается парами, и всякая мошкара, летающие насекомые опускаются к земле, так как их крылья набухают влагой и затрудняют полёт. Вслед за насекомыми спускаются к земле и ласточки.</p>
    <p>Обязателен ли в таких случаях дождь? Нет, не обязателен. Парами воздух может быть насыщен, а дождя всё же не будет.</p>
    <p>Недостаток народных примет и вообще всякой неполной индукции через простое перечисление состоит в том, что выводы делаются не на основе знания причин явлений, а на основе замеченных чисто внешних признаков.</p>
    <p>Неполная индукция лишь тогда может дать достоверное знание, когда она основывается на знании закономерностей явлений, причинной связи их.</p>
    <p>Такая индукция называется <strong>научной</strong>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Научная индукция</p>
    </title>
    <p>Научная индукция тесным образом связана с анализом и синтезом. В процессе научной индукции всесторонне исследуют наблюдаемый факт, анализируют его, отбрасывают всё случайное, находят существенные признаки исследуемого факта, причину его возникновения.</p>
    <p><strong>Научная индукция — это такой вид индуктивного умозаключения, посредством которого делается общий вывод относительно всех предметов какого-либо класса на основе исследования существенных свойств и причинных связей части предметов данного класса.</strong></p>
    <p>Возможность такого вывода основана на знании причин, закономерностей, которые свойственны явлениям, предметам данного рода; этим научная индукция отличается от неполной индукции через простое перечисление. Например, мы замечаем, что все птицы, которых мы встречали, дышат воздухом. Отсюда делаем вывод, что «вообще все птицы дышат воздухом». Это будет индукция через простое перечисление.</p>
    <p>Но когда мы исследовали жизненные процессы немногих птиц или даже одной из них и установили, что воздух является необходимым условием жизни, то мы можем сделать общий вывод относительно необходимости воздуха для всех птиц.</p>
    <p>Это будет научная индукция.</p>
    <p>Она опирается в своих выводах не столько на количество замеченных фактов (как индукция через простое перечисление), сколько на тщательность и всесторонность исследования фактов.</p>
    <p>Количество фактов имеет значение для научной индукции тогда, когда новые факты доставляют новый материал для исследования и тем самым дают возможность глубже понять данную закономерность.</p>
    <p>Так как познанию человека нет границ, то поэтому никакой индуктивный вывод не является окончательным. «Самая простая истина, самым простым, индуктивным путем полученная, всегда неполна, ибо опыт всегда незакончен» (В. И. Ленин).</p>
    <p>Индуктивное умозаключение является сложным умозаключением. Оно начинается обычно с наблюдения и сравнения. В процессе его применяются анализ и синтез, абстрагирование и обобщение. Получая новое знание о предмете, который нами исследуется, мы всегда связываем это новое знание с тем знанием, которое у нас уже имелось. Это даёт нам возможность делать дедуктивные умозаключения.</p>
    <p>Таким образом, индукция оказывается тесно связанной с дедукцией.</p>
    <p>В процессе индуктивного умозаключения применяются особые методы исследования причинной связи явлений. Но прежде чем перейти к изучению этих методов, рассмотрим, что представляет собой причинная связь явлений.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. О причинной связи явлений</p>
    </title>
    <p>Все предметы, явления в мире связаны между собой, зависят друг от друга, обусловливают друг друга. Нет в мире изолированных предметов, явлений.</p>
    <p>Эта всеобщая взаимосвязь предметов, явлений выражается в многообразных формах. Одну из таких форм всеобщей связи представляет причинная связь.</p>
    <p>Причинная связь явлений — это, иначе говоря, связь причины и следствия.</p>
    <p><strong>Причиной</strong> называется явление, которое необходимо вызывает другое явление, а это другое явление, вызванное причиной, называется <strong>следствием</strong>.</p>
    <p>Например, хорошие оценки, полученные учеником на экзаменах, являются следствием подготовленности этого ученика, а наличие подготовленности является причиной того, что он получил хорошие оценки.</p>
    <p>Причину не следует смешивать с условием. Всякая причинная связь возникает в определённых условиях, которые могут мешать или способствовать появлению следствия. Но условия сами по себе следствия вызвать не могут — этим они отличаются от причины. Например, условиями, при которых ученик получил хорошие оценки, являются, в частности, те или иные способности ученика. Однако способности сами по себе не могут быть причиной хороших оценок, так как способности — это не знания, а только условия получения знаний. На экзаменах же ставятся оценки за знания.</p>
    <p>К условиям подготовки к экзаменам относится также наличие учебников и классных записей, организация домашней работы и др. Все эти условия часто играют решающую роль. При отсутствии необходимых условий причинная связь может не возникнуть, т. е. ученик не подготовится к экзаменам и, следовательно, не сдаст их. Поэтому хотя условия сами по себе и не вызывают следствия, тем не менее имеют важнейшее значение.</p>
    <p>Отсюда возникает необходимость организовать, создать условия, когда мы хотим получить необходимое для нас следствие, причём отсутствие одних условий мы всегда можем восполнить другими соответствующими условиями, если только проявим волю, настойчивость, которые относятся к самым главным условиям во всякой работе.</p>
    <p>Итак, причинная связь возникает в определённых условиях. Но условия не являются чем-то совершенно отличным от причины и следствия. Условия сами возникают как следствие определённых явлений и сами становятся причинами явлений. В мире вообще нет беспричинных явлений.</p>
    <p>Если мы иногда не находим причины какого-либо явления, то это значит лишь, что мы пока не знаем этой причины, которая в действительности обязательно имеется. Всякое явление возникает как следствие какой-то причины и само представляет собой причину другого явления.</p>
    <p>Например, самоотверженный труд советского народа и огромные успехи, достигнутые в хозяйственном строительстве СССР, послужили причиной коренного улучшения жизни советского народа, а улучшение жизни советских людей является одной из причин дальнейших успехов социалистического строительства, что в свою очередь ещё выше поднимает материальный и культурный уровень нашей жизни.</p>
    <p>В этом примере показана только одна линия связи. В действительности эта связь значительно сложней. Обычно имеет место не одна, а несколько взаимосвязанных причин, и обычно вызывается не одно, а несколько следствий, из которых одни более существенны, другие менее существенны.</p>
    <p>Причина и следствие протекают во времени. Но не всякая временная последовательность явлений представляет собой причинную связь. Например, день следует за ночью, но это совсем не значит, что ночь — причина дня.</p>
    <p>Для причинной связи существенным является не только тот признак, что причина предшествует во времени следствию, но главным образом тот, что причина вызывает следствие.</p>
    <p>Смешение причинной связи и простой временной последовательности представляет грубую ошибку, которая называется в логике <strong>«после этого — значит, по причине этого»</strong>.</p>
    <p>С этой ошибкой связаны многие суеверия и религиозные обряды. Например, из того, что кошка перебежала дорогу, суеверные люди заключают, что их ожидают неприятности. Никакой причинной связи между встречей с кошкой и неприятностями, как известно, нет. Между ними может быть только простая временная последовательность. Но временная последовательность не является основанием для выводов.</p>
    <p>Такая же временная последовательность может быть, например, между появлением кометы и войной, между церковным молебном и дождём и пр. Однако только люди, не знающие действительных связей явлений, могут думать, что комета предвещает войну, молебен вызывает дождь и пр. Никакой причинной связи между этими явлениями нет, а значит, и не может одно явление вызывать другое. Дожди идут или не идут независимо от молебнов, войны начинаются независимо от комет.</p>
    <p>Смешение причинной связи с простой временной последовательностью представляет вредную ошибку, так как оно не только не даёт нам истинного знания о причинах явлений, но и способствует образованию ложных понятий об этих причинах.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 6. Методы исследования причинной связи явлений</p>
    </title>
    <p>В науке и технике, в политической и общественной жизни всегда бывает важно найти причину интересующего нас явления. Найти причину — это значит во многих случаях подчинить себе явление, получить возможность управлять им. Например, техник, обнаружив причину остановки машины, устраняет эту причину, и машина снова начинает работать.</p>
    <p>Исследование причины обычно начинается с наблюдения. В процессе наблюдения нередко применяется (в естественных, технических и некоторых других науках) эксперимент, т. е. искусственно созданный опыт. Наблюдая и экспериментируя, одновременно пользуются <strong>методами исследования причинной связи явлений</strong>. Таких методов известно четыре: <strong>метод сходства, метод различия, метод остатков и метод сопутствующих изменений</strong>.</p>
    <p>Обычно один метод применяют в сочетании с другим, и тогда получаются комбинации разных методов. Наиболее распространённой комбинацией является <strong>соединённый метод сходства и различия</strong>.</p>
    <p>С помощью этих методов выясняется причинная связь явлений.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Метод сходства</strong></subtitle>
    <p>Рассмотрим этот метод на следующем примере. При прохождении солнечного луча через призму появляются цвета радуги. Это же явление наблюдается при прохождении белого света сквозь некоторые другие прозрачные тела: сквозь капли воды, шестигранные кристаллы и пр.</p>
    <p>Таким образом, в разных условиях наблюдается одно и то же явление.</p>
    <p>Очевидно, во всех этих случаях должна быть одна и та же причина появления радужного цвета. Этой причиной не может быть состав вещества прозрачных тел, так как в одном случае мы имеем дело с кристаллами, в другом — с водой и т. д. Причиной не может также быть размер прозрачных тел — в разных случаях он разный.</p>
    <p>Перебирая различные возможности, мы останавливаемся на том, что действительно является общим для всех исследуемых случаев. Таким общим будет особая форма прозрачных тел: она или призматическая, или сферическая, т. е. такая форма, в которой белый луч разлагается на составляющие его цвета.</p>
    <p>Таким образом, мы нашли причину явления, пользуясь методом сходства.</p>
    <p>Формулировка метода сходства следующая:</p>
    <p><strong>Если наблюдаемые случаи какого-либо явления имеют общим лишь одно обстоятельство, то оно и есть причина данного явления.</strong></p>
    <p>Метод сходства, как и все индуктивные методы, представляет собой выведение общего из отдельных частных случаев. Чем шире круг этих частных случаев, тем выше достоверность нашего вывода.</p>
    <p>Однако, как мы знаем, достоверность вывода в научной индукции зависит не только от количества наблюдаемых случаев, но главным образом от того, насколько мы глубоко и тщательно исследовали изучаемое явление.</p>
    <p>Применяя метод сходства, мы должны точно установить, что для всех изучаемых явлений действительно имеется лишь одно общее обстоятельство. Но так как установить это нередко бывает трудно, то метод сходства дополняется другими методами индукции.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Метод различия</strong></subtitle>
    <p>Поясним этот метод на таком примере: под воздушным колоколом производится звук; если под колоколом есть воздух, то звук слышен, если воздуха нет, то звук не слышен.</p>
    <p>Отсюда можно сделать следующий вывод: для распространения звука необходим (в данных условиях) воздух.</p>
    <p>Возьмём другой пример. В саду растут кусты малины. Часть кустов — на солнечной стороне, а часть — в тени. Все другие условия их роста и развития (почва, влага, удобрение и пр.) одинаковы. Сорт их тоже одинаков. На кустах под солнцем — ягоды сладкие, на кустах в тени — ягоды безвкусные, несладкие.</p>
    <p>Отсюда делается такой вывод: причина сладости этих ягод — действие солнечных лучей.</p>
    <p>Оба эти вывода сделаны по методу различия.</p>
    <p>Суть этого метода заключается в следующем: мы сравниваем два случая интересующего нас явления. Находим, что эти два случая сходны во всех обстоятельствах, кроме одного. Отсюда делаем вывод, что это единственное обстоятельство и представляет собой причину изучаемого явления.</p>
    <p>Формулировка метода различия следующая:</p>
    <p><strong>Если случай, в котором явление наступает, и случай, в котором оно не наступает, разнятся только в одном обстоятельстве, то это обстоятельство и есть причина явления.</strong></p>
    <p>Метод различия по сравнению с методом сходства — более активный метод. Он обычно связан с экспериментом: мы сами создаём условия для интересующего нас явления, сами устраняем (или вводим) те или иные обстоятельства.</p>
    <p>Но методом различия пользуются также и в процессе простого наблюдения (пример с малиной).</p>
    <p>Для правильного применения метода различия важно установить, что интересующие нас случаи действительно разнятся только в одном обстоятельстве. Но так как установить это нередко бывает трудно, то полезно в таких случаях дополнить метод различия методом сходства.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Соединённый метод сходства и различия</strong></subtitle>
    <p>Этот метод представляет собой сочетание метода сходства и метода различия.</p>
    <p>Возьмём такой пример.</p>
    <p>В результате скрещивания баклажана с многолетним помидором были получены семена, которые при самом внимательном осмотре казались совершенно одинаковыми. Эти семена были посеяны на опытном поле. Всходы этого гибридного растения ничем не отличались друг от друга по своему внешнему виду. На всходы напала земляная блоха и начала уничтожать их. Однако блоха поедала не все всходы: некоторые из них она совершенно не трогала.</p>
    <p>Таким образом было установлено (по методу различия), что между всходами (а значит, и семенами) этого гибридного растения есть какая-то разница, поскольку блоха одни всходы поедает, а другие — нет.</p>
    <p>Но чтобы вскрыть причину этой разницы, потребовалось применить ещё метод сходства. Было замечено, что блоха не трогает также всходы многолетних помидоров. Следовательно, между всходами многолетних помидоров и некоторыми всходами гибридного растения есть сходство.</p>
    <p>Был сделан общий вывод: среди семян, полученных в результате скрещивания баклажана с многолетним помидором, оказались такие семена, которые по своему химическому составу близки к семенам баклажана (всходы этих семян блоха поедала), и оказались такие семена, которые по своему химическому составу близки к семенам помидоров (всходы этих семян блоха не трогала).</p>
    <p>Применение соединённого метода сходства и различия дало возможность установить, во-первых, разницу между семенами, полученными в результате скрещивания баклажана с помидором, а во-вторых, причину этой разницы.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Метод остатков</strong></subtitle>
    <p>Примером применения этого метода является открытие планеты Нептун.</p>
    <p>Ещё до открытия этой планеты астрономами было замечено, что планета Уран (которая считалась тогда последней планетой в солнечной системе) в определённом месте замедляет своё движение. Это замедление могло быть вызвано влиянием других планет, известных в то время.</p>
    <p>Однако вычисления показали, что причина «возмущения» Урана кроется не в этом. Ни Солнце, ни другие звёзды также не могли быть причиной.</p>
    <p>Оставалось предположить только одно: имеется ещё какая-то, до тех пор неизвестная планета солнечной системы. Эта планета и влияет на движение Урана. После того как вычислили местонахождение этой планеты и направили в соответствующее место сильнейший телескоп, действительно обнаружили новую планету, получившую название Нептун (1846 г.).</p>
    <p>Так с помощью метода остатков было сделано это открытие.</p>
    <p>Сущность метода остатков заключается в следующем: стремясь установить причину интересующего нас явления, мы исследуем предшествующие (и сопутствующие) ему обстоятельства. В процессе такого исследования мы обнаруживаем, что эти обстоятельства, кроме одного из них, не могут служить причиной интересующего нас явления.</p>
    <p>Формулировка метода остатков следующая:</p>
    <p><strong>Если известно, что причиной явления не служат предполагаемые обстоятельства, кроме одного из них, то это одно и есть причина явления.</strong></p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Метод сопутствующих изменений</strong></subtitle>
    <p>Рассмотрим этот метод на таких примерах: если по проводу идёт электрический ток, то вокруг провода возникает магнитное поле; следовательно, прохождение электрического тока является причиной возникновения магнитного поля; если вращать колесо вокруг оси, то ось нагревается; следовательно, движение колеса вокруг оси является причиной её нагревания.</p>
    <p>Эти выводы сделаны по методу сопутствующих изменений.</p>
    <p>Формулировка его следующая:</p>
    <p><strong>Если возникновение одного явления всякий раз вызывает возникновение другого, то первое из них есть причина второго.</strong></p>
    <p>Метод сопутствующих изменений применяется в тех случаях, когда интересующее нас явление по самой своей природе не может быть отделено от сопутствующего ему явления.</p>
    <p>Нельзя, например, отделить теплоту тела от расширения объёма этого тела. Поэтому при изучении таких явлений мы можем наблюдать лишь, как изменяется одно из них при изменении другого (как, например, изменяется объём тела при изменении количества теплоты). Метод сопутствующих изменений часто применяется в сочетании с методом различия.</p>
    <p>Например, чтобы сделать вывод относительно причины возникновения магнитного поля, мы устанавливаем не только тот факт, что это поле возникает при прохождении электрического тока, но также и тот факт, что это поле исчезает при прекращении электрического тока.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 7. Условия применения методов индукции</p>
    </title>
    <p>Индуктивные методы применяются обычно не в отдельности, не изолированно друг от друга, а в сочетании друг с другом, во взаимном дополнении.</p>
    <p>Рассмотрим такой пример:</p>
    <p>М. В. Ломоносов, изучая причины теплоты и холода, наблюдал ряд случаев увеличения и уменьшения в физических телах количества теплоты в зависимости от воздействия, которому подвергались эти тела (трение, удар и т. п.).</p>
    <p>Ломоносов пользовался при этом методом сопутствующих изменений.</p>
    <p>Но одного этого метода для получения научного вывода недостаточно. Пользуясь методом сходства, Ломоносов сопоставил различные случаи увеличения в телах теплоты и нашёл, что единственным, общим для всех этих случаев является движение.</p>
    <p>Но чтобы сделать свой вывод — «теплота возбуждается движением», — Ломоносов не удовлетворился наблюдением одних только сходных случаев. Он сравнил случаи, когда теплота в телах увеличивается, со случаями, когда она уменьшается, т. е. применил метод разницы. И, наконец, рассматривая различные возможные причины «возбуждения» теплоты, Ломоносов установил, что только одна из них — «движение» — «возбуждает» теплоту, т. е. применил метод остатков.</p>
    <p>Индуктивные методы часто применяются и в научной, и в повседневной жизни.</p>
    <p>Однако значение их не следует преувеличивать. Индуктивные методы — это только способы обнаружения причин явлений. Пользуясь этими методами, мы расширяем наши знания о явлениях и их причинах, но если у нас никакого знания о данном явлении нет, то индуктивные методы нам не помогут.</p>
    <p>Допустим, например, что мы ничего не знаем о таком явлении, как окисление металлов. Индуктивные методы не только не могут восполнить это знание, но мы даже воспользоваться ими как способами не сможем. При изучении явлений действительности необходимо прежде всего конкретное знание об этих явлениях, и только тогда мы можем применить индуктивные методы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое умозаключение? Дайте его определение.</p>
    <p>2. Назовите три основные формы умозаключения.</p>
    <p>3. Что такое индуктивное умозаключение?</p>
    <p>4. Что такое полная индукция? (Приведите пример полной индукции.)</p>
    <p>5. Что такое неполная индукция? (Приведите пример.)</p>
    <p>6. Что такое научная индукция? (Приведите пример.)</p>
    <p>7. Какое различие между индукцией через простое перечисление и научной индукцией?</p>
    <p>8. В чём сущность метода сходства? (Приведите формулировку и пример.)</p>
    <p>9. В чём сущность метода различия? (Приведите формулировку и пример.)</p>
    <p>10. В чём сущность метода остатков? (Приведите формулировки и пример.)</p>
    <p>11. В чём сущность метода сопутствующих изменений? (Приведите формулировку и пример.)</p>
    <p>12. Что такое «поспешное обобщение»? (Дайте примеры.)</p>
    <p>13. Что такое «после этого — значит, по причине этого»?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава X</emphasis></p>
    <p>АНАЛОГИЯ</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>...</p>
    </title>
    <p> Мы видели, что дедукция есть умозаключение от общего к частному, индукция есть умозаключение от частного к общему. Но, кроме этих двух форм умозаключения, возможна третья форма — умозаключение от частного к частному.</p>
    <p>Один из видов такого умозаключения называется аналогией.</p>
    <p>Аналогия — это такая форма умозаключения, в которой от сходства двух предметов в одних каких-либо признаках мы заключаем о сходстве этих предметов в других признаках.</p>
    <p>Например: в одном лесу было много грибов.</p>
    <p>Придя в другой лес, мы замечаем, что ряд признаков его сходен с признаками прежнего леса: такой же густой, смешанный и пр.</p>
    <p>Следовательно, возможно, что и в этом лесу есть много грибов.</p>
    <p>Сущность умозаключения по аналогии состоит в следующем: положим, мы наблюдаем какое-нибудь явление А и усматриваем в нём признаки а, б, в; положим, мы наблюдаем явление Б с такими же признаками а, б, в. Сверх того, в явлении Б мы замечаем ещё признак х, которого мы не наблюдаем в явлении А. Тогда, на основании сходства признаков а, б, в между А и Б, мы ожидаем, что явление А, вероятно, обладает и признаком х.</p>
    <p>Так, сходство в химическом составе Земли и Солнца заставило предположить, что на Земле также имеется элемент гелий, который впервые был открыт в составе Солнца. Это предположение оправдалось.</p>
    <p>Умозаключения по аналогии всегда дают лишь вероятный вывод, который подтверждается или опровергается дальнейшей практикой. Вероятность имеет свою степень, т. е. может быть большей или меньшей. Большую вероятность имеет тот вывод по аналогии, который основывается на большем количестве сходных признаков сравниваемых явлений.</p>
    <p>Однако если предмет или явление, относительно которого мы умозаключаем, имеет признак, несовместимый с признаком, о котором говорится в выводе, то как бы ни было велико количество сходных признаков, наш вывод будет ложным.</p>
    <p>Так, например, слишком высокая температура Меркурия несовместима с наличием органической жизни на этой планете, если бы мы умозаключили о наличии этой жизни.</p>
    <p>Степень вероятности вывода зависит также от того, насколько существенными являются сходные признаки.</p>
    <p>Если мы устанавливаем сходство несущественных признаков предметов, то наша аналогия, как правило, будет ложной.</p>
    <p>Ложными аналогиями являются многие антинаучные «теории»; например, так называемый «социальный дарвинизм», представители которого пытаются перенести законы растительного и животного мира на общественную жизнь людей. Цель такой аналогии — скрыть и увековечить социальное неравенство, существующее в капиталистическом обществе.</p>
    <p>Известно, что «аналогия — не доказательство». Это правильное выражение содержит мысль, что аналогия сама по себе ничего доказать не может. В научной и общественной жизни аналогиями пользуются не для доказательства, а для получения вероятных выводов, а также для пояснения своей мысли и для более ясной характеристики того или иного явления.</p>
    <p>«Было бы глупо утверждать, что нельзя брать вообще аналогий из революций других стран при характеристике тех или иных течений, тех или иных ошибок в революции данной страны. Разве революция одной страны не учится у резолюций других стран, если даже эти революции являются неоднотипными?</p>
    <p>...Ленин широко пользовался аналогией из французской революции 1848 года при характеристике ошибок тех или иных деятелей перед Октябрём, хотя Ленин хорошо знал, что французская революция 1848 года и наша Октябрьская революция не являются революциями однотипными» (И. В. Сталин).</p>
    <p>В этих словах И. В. Сталина подчёркнута роль аналогии как одного из умозаключений, которое позволяет нам расширять знания об окружающем мире. Аналогию можно применять очень широко даже и в тех случаях, когда мы имеем дело с неоднотипными явлениями.</p>
    <p>Советская делегация на одной из сессий Генеральной Ассамблеи ООН провела аналогию между запрещением использования газов в военных целях и запрещением использования атомной энергии в военных целях. Английские и американские дипломаты пытались оспорить правомерность подобной аналогии. Они при этом ссылались на то, что в одном случае будто бы идёт речь об использовании, а в другом случае — о производстве.</p>
    <p>На самом деле в обоих случаях речь шла о запрещении использования.</p>
    <p>В своём выступлении глава советской делегации очень убедительно обосновал правомерность аналогии, проводимой советской делегацией.</p>
    <p>«Никто не собирается, — говорил он, — запрещать производство атомной энергии; атомная энергия должна производиться, но должна употребляться только для мирных целей. Она должна быть запрещена к употреблению в военных целях. Удушающие газы никто не запрещал производить, ибо они нужны для мирных целей, например, для борьбы со страшными и опасными для посевов саранчовыми налётами. Но было запрещено именно использование удушливых газов и газов вообще — в военных целях. В одном случае — газовое оружие, в другом случае — атомное оружие. Производить атомную энергию можно, производить удушающие газы можно, но использовать то и другое в военных целях — нельзя. Аналогия полная, и никто не опроверг, да и не может опровергнуть этой аналогии».</p>
    <p>Аналогия нередко играет немаловажную роль при научных предположениях, которые затем приводят к научным открытиям.</p>
    <p>Например, при открытии теории всемирного тяготения важную роль сыграла аналогия, которую Ньютон провёл между движением тел на Земле (в частности, падением их) и движением небесных тел.</p>
    <p>В подобных случаях аналогия является преддверием научной гипотезы, рассмотрение которой дано в следующей главе.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое умозаключение по аналогии? (Дайте пример.)</p>
    <p>2. От чего зависит вероятность вывода по аналогии?</p>
    <p>3. Какие аналогии являются ложными?</p>
    <p>4. Почему аналогия не может быть доказательством?</p>
    <p>5. Для чего пользуются аналогиями?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава XI</emphasis></p>
    <p>ГИПОТЕЗА</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Определение гипотезы</p>
    </title>
    <p>Мы считаем то или иное явление объяснённым, когда нам удалось найти причину, которая вызвала данное явление, или отыскать тот общий закон, которому эти явления подчиняются. Однако прежде чем окончательно установить, какая именно причина вызывает данные явления, мы делаем различные предположения.</p>
    <p>Так, врач, ещё не определивший окончательно, чем именно болен данный человек, наблюдает и исследует проявления болезни (повышение температуры, боли и пр.), предполагая какую-либо определённую причину болезненного состояния этого человека.</p>
    <p>Предположение, которым пользуются в науке для объяснения каких-либо явлений, но достоверность которого ещё не доказана опытным путём, называется гипотезой.</p>
    <p>Так, например, предположение о том, что внутреннее ядро земного шара находится в расплавленном состоянии, оказывается гипотезой. Это предположение не может при современном состоянии наших научных знаний быть доказано путём непосредственного наблюдения и оправдывается единственно тем, что объясняет нам некоторые явления.</p>
    <p>Таким образом, при постановке гипотезы мы умозаключаем о причине по её действию.</p>
    <p>Гипотезы создаются в результате продолжительных поисков, опыта и эксперимента. Сплошь и рядом учёный бывает вынужден отказаться от найденных уже гипотез, если предположенные новые гипотезы оказываются более правильными.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Проверка гипотезы</p>
    </title>
    <p>Конечно, не всякая гипотеза может иметь научное значение. Чтобы гипотеза получила научное значение, она должна подвергнуться проверке.</p>
    <p>Что значит проверить какую-нибудь гипотезу? Проверить гипотезу значит:</p>
    <p>1) установить, что следствия, которые из неё должны вытекать, действительно совпадают с наблюдаемыми явлениями;</p>
    <p>2) показать, что применяемая нами гипотеза не противоречит другим законам, которые считаются нами истинными, другим гипотезам, которые мы приняли раньше как более или менее вероятные.</p>
    <p>Первое и главнейшее условие, которому должна удовлетворять всякая научная гипотеза, заключается в том, чтобы она соответствовала всем известным явлениям, всем фактам опыта.</p>
    <p>Однако исследователь должен убедиться, что принимаемая им гипотеза не только не противоречит известным фактам, но что она есть единственно возможная, что только при её помощи вся совокупность наблюдаемым явлений находит себе вполне достаточное объяснение.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Гипотеза и теория</p>
    </title>
    <p>Гипотеза, которая не только не противоречит наблюдаемым фактам, но и подтверждается в практике людей, становится теорией.</p>
    <p>Примером превращения гипотезы в теорию является история атомистического принципа в физике. Ещё в древней Греции философ Демокрит (около 460—370 гг. до н. э.) учил, что вся материя состоит из мельчайших невидимых частиц, которые он назвал атомами (слово «атом» — греческое и значит буквально «то, что нельзя разделить»). Но в том виде, в каком это учение разрабатывалось древними философами, оно оставалось гипотезой.</p>
    <p>В средние века атомизм не находил себе сторонников, но с эпохи Возрождения учёные возродили этот принцип. Однако и в этом случае атомистический принцип ещё оставался гипотезой.</p>
    <p>Однако наука идёт вперёд. Современная физика с очень большой точностью измерила вес атомов и, определив отношение веса атомов разных элементов, раскрыла внутреннее строение атома и показала, что сам атом представляет собой целую систему электронов, вращающихся около центрального ядра. Таким образом, гипотеза превратилась в общепринятую, научно проверенную теорию.</p>
    <p>Теория является тем совершеннее, чем большее количество фактов и явлений, которые до того времени были изолированными, включается в круг, объясняемый этой теорией.</p>
    <p>Совершенная теория есть та, которая подтверждена на практике, проверена практикой и служит интересам практической деятельности людей.</p>
    <p>Ярким примером этого может служить марксистско-ленинская теория об обществе, о законах развития общественной жизни. Эта теория блестяще подтверждена и доказана всем ходом истории общества, всей практикой коммунистического строительства в СССР.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что такое гипотеза?</p>
    <p>2. Какую роль играет гипотеза в экспериментальном исследовании?</p>
    <p>3. Приведите пример гипотезы.</p>
    <p>4. Что значит проверить гипотезу?</p>
    <p>5. Каким условиям должна удовлетворять гипотеза, чтобы стать теорией?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Глава XII</emphasis></p>
    <p>ДОКАЗАТЕЛЬСТВО</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>§ 1. Определение логического доказательства</p>
    </title>
    <p>В любом школьном сочинении, в научном исследовании, в докладе и лекции, в беседе и дискуссии нам приходится не только высказывать различные суждения, но и обосновывать, доказывать их истинность.</p>
    <p>Голословные, необоснованные суждения никого не убеждают и терпят крах при первой же проверке их практикой. Ярким примером этого могут служить все «теории», враждебные марксизму-ленинизму.</p>
    <p>Так, у оппортунистов II Интернационала существовало такое «теоретическое» положение: пролетариат не может и не должен брать власть, если он не является сам большинством в стране.</p>
    <p>Критикуя это утверждение противников марксизма-ленинизма, И. В. Сталин писал: «Доказательств никаких, ибо нет возможности оправдать это нелепое положение ни теоретически, ни практически».</p>
    <p>Известно, что жизнь опровергла эти необоснованные положения II Интернационала. Пролетариат России, будучи меньшинством населения страны, опираясь на союз с беднейшим крестьянством, свергнул господство капиталистов и взял власть в свои руки.</p>
    <p>Основоположники марксизма-ленинизма всегда обращали внимание на доказательность рассуждений. Ф. Энгельс писал, что если философ требует, чтобы верили в его правдивость, то пусть он выступит с доказательством.</p>
    <p>В речи на Петербургской партийной конференции в 1906 г. В. И. Ленин говорил, что никто из выступавших меньшевиков не опроверг доводы большевиков, ибо «...все, что говорилось — голословно и не может служить достаточным основанием...»</p>
    <p>В своей исторической работе «Анархизм или социализм?» И. В. Сталин показывает, что недостаточно отвергнуть «учение» анархистов, надо обосновать его полную несостоятельность.</p>
    <p>«Если «учение» анархистов выражает истину, — писал И. В. Сталин, — тогда оно, само собой разумеется, обязательно проложит себе дорогу и соберёт вокруг себя массу. Если же оно несостоятельно и построено на ложной основе, оно долго не продержится и повиснет в воздухе. Несостоятельность же анархизма должна быть доказана».</p>
    <p>Доказательность — это важное качество правильного мышления. Оно является отображением в человеческом мозгу одной из коренных закономерностей материального мира. В природе и в обществе каждый предмет, каждое явление <strong>связаны</strong> со всеми другими предметами и явлениями.</p>
    <p>Появление любого материального предмета подготовлено всем предшествующим развитием других материальных предметов. И. В. Сталин говорит, что «ни одно явление в природе не может быть понято, если взять его в изолированном виде, вне связи с окружающими явлениями, ибо любое явление в любой области природы может быть превращено в бессмыслицу, если его рассматривать вне связи с окружающими условиями, в отрыве от них, и, наоборот, любое явление может быть понято и обосновано, если оно рассматривается в его неразрывной связи с окружающими явлениями, в его обусловленности от окружающих его явлений».</p>
    <p>Ясно, что и наши мысли о предметах внешнего мира, если они соответствуют тому, что они отображают, должны находиться во взаимосвязи, опираться на предшествующую мысль как на своё достаточное основание.</p>
    <p>Любая научная теория, любое правильное рассуждение по тому или иному определённому вопросу представляют последовательную связь мыслей.</p>
    <p>Так, мы уже знаем, что в самом простом индуктивном умозаключении общий вывод вытекает из других единичных, частных или менее общих суждений, т. е. связан с другими мыслями.</p>
    <p>Простейшее обобщение, полученное таким образом, можно применить к другим единичным, частным или менее общим суждениям и в результате этого вывести новое суждение, которое будет менее общим, чем первое. Но и это суждение есть результат сочетания, связи с предшествующими суждениями.</p>
    <p>Это характерно для каждого правильного умозаключения, для каждого правильного рассуждения: каждая новая мысль опирается на предшествующие как на своё основание, а предшествующие мысли подготавливают результат умозаключения. Посылки связаны с заключением, заключение связано с выводом. При этом взаимосвязь мыслей в правильном рассуждении не является чем-то произвольным. Связь мыслей в таком рассуждении есть отображение реальных связей предметов и явлений материального мира.</p>
    <p>Так, связь мыслей в дедуктивном умозаключении, например, фиксирует связь общего и единичного, как они существуют в действительности. Ленин говорил, что логические фигуры отображают обычные отношения вещей.</p>
    <p>Значит, нельзя понять предмет природы, если рассматривать его вне связи с окружающими его предметами, если брать его в изолированном виде. Но практика показывает, что внутренние связи, которые всегда имеют наибольшее значение для понимания предмета, как правило, не видны прямо, непосредственно, не бросаются сразу в глаза при первом же знакомстве с предметом. Если бы форма проявления и внутренняя сущность вещей непосредственно совпадали, то всякая наука была бы излишней.</p>
    <p>Задача любого научного исследования и состоит в том, чтобы установить связи между отдельными сторонами предмета, между данным предметом и окружающими его предметами.</p>
    <p>Всякая мысль есть отображение внешнего мира. Причём это отображение не непосредственное, не цельное. Наши мысли не механически, как простое зеркало, отображают закономерности природы и общества.</p>
    <p>Естественно поэтому, что умение убедительно доказать в процессе того или иного рассуждения необходимую связь мыслей, в которой отобразилась связь вещей объективного мира, является чрезвычайно важным свойством мышления.</p>
    <p>Доказательство играет существенную роль в каждой науке. Так, необходимость глубокого изучения явлений электричества обосновывается в учебнике физики рядом других суждений:</p>
    <empty-line/>
    <p>Электрическая энергия в настоящее время является основной формой, в которой техника использует энергию.</p>
    <p>Электрификация страны стала одним из основных условий осуществления дальнейшего роста социалистического народного хозяйства и перехода от социализма к коммунизму.</p>
    <p>Развитие учения об электричестве глубоко изменило научное представление о строении материи. И т. д.</p>
    <empty-line/>
    <p>Без доказательства принимается лишь крайне незначительная часть отправных, исходных положений той или иной научной теории.</p>
    <p>Так, например, в геометрии такими положениями являются следующие: «Две величины, равные порознь третьей, равны между собой», «Целое больше своей части», «Если к равным прибавим равные, то получим равные» и т. д. Всё это представляет собой аксиомы.</p>
    <p>Но и аксиомы принимаются без доказательства не потому, что вовсе не нуждаются в доказательстве в силу какой-то «очевидности». В процессе исторического развития знания они проверяются, уточняются на практике, на опыте.</p>
    <p>Аксиомы признаются недоказываемыми мыслями только потому, что те простейшие отношения и связи вещей, которые запечатлены в аксиомах, миллионы раз проверены многими поколениями людей в процессе общественно-трудовой деятельности.</p>
    <p>По поводу опытного происхождения аксиом В. И. Ленин пишет: «...практическая деятельность человека миллиарды раз должна была приводить сознание человека к повторению разных логических фигур, <emphasis>дабы</emphasis> эти фигуры <emphasis>могли</emphasis> получить значение <emphasis>аксиом</emphasis>».</p>
    <p>Не доказываются также прописные истины, вроде следующих: «Лошади едят овёс», «Волга впадает в Каспийское море».</p>
    <p>Когда однажды В. И. Ленин прочитал в газете статью, в которой доказывалась польза клубов и собраний, он так отозвался об этом: «К чему говорить с такой важностью о вещах, само собою понятных? Неужели стоит доказывать пользу клубов и собраний?»</p>
    <p>Но наши высказывания не сводятся только к аксиомам и к прописным истинам. В устной и письменной речи, в докладе и в школьном сочинении мы употребляем такие суждения, истинность которых не подтверждается ни показаниями органов чувств, ни известной всем аксиомой.</p>
    <p>Например, мы знаем, что «Земля — шар», что «Земля вращается вокруг Солнца». Это знание мы получили не в результате одного только непосредственного воздействия предмета на органы чувств. Зрительное ощущение, взятое само по себе, говорит как раз о другом: «Земля плоская», «Не Земля вращается вокруг Солнца, а Солнце вращается вокруг Земли».</p>
    <p>Истинность подавляющего большинства высказываний требуется доказать. Ни в одной подлинно научной теории не содержится голословных, необоснованных, недоказанных утверждений.</p>
    <p>Что же значит доказать? Что же надо понимать под словом «доказательство»?</p>
    <p>Слово «доказательство» имеет в науке и в житейском обиходе три значения.</p>
    <p>В качестве доказательства того, что то или иное явление, тот или иной факт имели место, приводится другое явление, другой факт.</p>
    <p>Так, например, то обстоятельство, что империалистические круги США сколачивают военные блоки, служит доказательством того, что реакционное правительство этой страны готовится к войне против Советского Союза и стран народной демократии.</p>
    <p>В данном случае доказательством является сам очевидный факт, из которого делается вывод о существовании или несуществовании другого факта.</p>
    <p>Но часто слово «доказательство» употребляется в другом значении.</p>
    <p>Так, в качестве доказательства того, что в классе все ученики сдали экзамены по физике на отличную и хорошую оценку, может служить классный журнал с оценками. Абонементная карточка, в которой мы расписываемся в получении книги, является доказательством того, что книга числится за нами.</p>
    <p>В исторических науках литературные произведения о прошлых событиях, современником или участником которых был автор, принимаются в качестве доказательства различных исторических событий.</p>
    <p>Во всех этих случаях в качестве доказательства приводится не сам очевидный факт, а источник сведений (классный журнал, библиотечная карточка, мемуары) об этом факте, явлении, событии.</p>
    <p>Таково второе значение слова «доказательство». Доказательство — как источник сведений о том или ином событии.</p>
    <p>И есть ещё третье значение слова «доказательство».</p>
    <p>Из закона достаточного основания мы знаем, что для обоснования истинности того или иного суждения не обязательно всякий раз обращаться к источнику или непосредственному факту. Обобщённый в теории опыт трудовой деятельности людей даёт возможность проверять суждения логическим путём. Такие доказательства мы применяем во всех областях знания. Приведём два простых примера.</p>
    <p>Допустим, что нам надо обосновать, что вода упруга. Доказывается это тем, что вода — жидкость, а все жидкости упруги, значит, и вода, будучи жидкостью, упруга. Так из суждений, истинность которых доказана предшествующей практикой людей, делается вывод, что вода упруга.</p>
    <p>Мы утверждаем, что серебро — проводник тепла. Доказывается это так: серебро — металл, а все металлы — хорошие проводники тепла, значит, серебро — проводник тепла. Из двух суждений, истинность которых нам известна, мы вывели истинность суждения: «Серебро — проводник тепла».</p>
    <p>В обоих случаях мы имеем дело с логическим доказательством.</p>
    <p><strong>Доказательство — это логическое действие, в процессе которого истинность одного какого-либо суждения обосновывается с помощью других суждений, истинность которых проверена на практике.</strong></p>
    <p>Логическое доказательство — это мыслительный процесс. Истинность одного суждения подтверждается посредством других суждений.</p>
    <p>Но каждое правильное доказательство в конечном счёте, несомненно, основывается на фактах. В. И. Ленин говорит: «...практикой своей доказывает человек объективную правильность своих идей, понятий, знаний, науки». Если суждения, с помощью которых доказывается выдвинутое положение, не проверены на практике, то таксе доказательство обречено на провал.</p>
    <p>Логическое доказательство мы применяем во всех науках, в практической деятельности и в житейском обиходе, когда надо обосновать истинность одного суждения посредством других суждений, истинность которых проверена на практике.</p>
    <p>Содержание суждений, истинность которых приходится доказывать, в каждой науке различное. Но если отвлечься от частного и конкретного в суждениях, то можно установить нечто общее, что лежит в основе связи и сочетания суждений в процессе доказательства, и на основании этого вывести некоторые правила доказательства, которые имеют силу во всех случаях доказательства.</p>
    <p>Таким общим для всех доказательств является структура доказательства, способы доказательства, общие требования в отношении доказываемого суждения, в отношении суждений, с помощью которых обосновывается доказываемое суждение.</p>
    <p>Это общее и составляет предмет изучения логики в области доказательства.</p>
    <p>Формы и способы доказательства являются результатом длительной, абстрагирующей работы человеческого мышления. Их нельзя рассматривать как продукт одной какой-либо эпохи. Структура доказательства, его способы есть продукт ряда эпох.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 2. Состав доказательства</p>
    </title>
    <p>Во всяком доказательстве безотносительно к тому частному и конкретному, что в нём обосновывается, всегда должны быть налицо следующие три составные части: тезис, основание и способ доказательства (демонстрация).</p>
    <p>1) <strong>Тезисом называется суждение или положение, истинность которого требуется доказать.</strong></p>
    <p>Основное требование, которое должно предъявляться к каждому тезису, заключается в том, чтобы содержание доказываемого тезиса было истинным, т. е. соответствовало объективной действительности.</p>
    <p>2) <strong>Основаниями (доводами или аргументами) называются те суждения, истинность которых уже установлена и которые поэтому могут быть приведены в подтверждение тезиса в качестве достаточного основания.</strong></p>
    <p>Различается несколько видов оснований доказательства.</p>
    <p>Самым убедительным из них является совокупность относящихся к тезису фактов.</p>
    <p>Точные и бесспорные факты, взятые в их связи, В. И. Ленин считал не только «упрямой», но и безусловно доказательной вещью. Отдельные факты, выхваченные из общей связи, подобранные произвольно, теряют свою доказательную силу. «Подобрать примеры вообще, — говорил В. И. Ленин, — не стоит никакого труда, но и значения это не имеет никакого, или чисто отрицательное, ибо все дело в исторической конкретной обстановке отдельных случаев».</p>
    <p>В качестве оснований могут приводиться определения основных понятий, принятые в данной науке.</p>
    <p>Истинность тезиса в математических доказательствах, например, может обосновываться не только с помощью системы фактов и определений, а также посредством аксиом и постулатов. Существо аксиомы нам уже известно из предыдущего параграфа. Постулат же очень сходен с аксиомой и отличается от неё лишь тем, что он менее общепризнан.</p>
    <p>3) <strong>Способ доказательства — формы связи и сочетания оснований и выводов из оснований, которые дают возможность доказать истинность тезиса.</strong></p>
    <p>Способ доказательства — это последовательная связь ряда умозаключений, цепь суждений, которая должна убедительно показать, что доказываемый тезис логически, с необходимостью вытекает из посылок или аргументов, истинность которых проверена на практике. Простое, механическое сложение отдельных посылок не имеет доказательной силы.</p>
    <p>Все эти три составные части обязательно должны быть в каждом доказательстве. В правильном доказательстве тезис и основания ясно и чётко разграничены.</p>
    <p>Но мало знать тезис и иметь основания, надо ещё уметь логически вывести тезис из оснований. Способность доказывания не является чем-то врождённым, её надо развивать.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 3. Доказательства прямые и косвенные</p>
    </title>
    <p>По способу ведения все доказательства делятся на прямые и косвенные.</p>
    <p>Допустим, нам требуется доказать такой тезис:</p>
    <p>«Выборы депутатов в верховный орган государственной власти СССР производятся на основе равного избирательного права».</p>
    <p>Данный тезис мы обосновываем следующими известными всем доводами:</p>
    <empty-line/>
    <p>каждый гражданин СССР имеет один голос;</p>
    <p>каждый гражданин участвует в выборах депутатов независимо от расовой и национальной принадлежности, пола, вероисповедания, образовательного ценза, оседлости, имущественного положения, социального происхождения и прошлой деятельности.</p>
    <empty-line/>
    <p>Из этих доводов логически вытекает истинность выставленного тезиса о том, что в СССР выборы депутатов в верховный орган государственной власти производятся на основе равного права.</p>
    <p>Что характерно для данного хода доказательства? То, что из доводов прямо вытекает истинность тезиса.</p>
    <p><strong>Доказательство, в котором доводы непосредственно обосновывают истинность тезиса, называется прямым доказательством.</strong></p>
    <p>Но нередко приходится встречаться с таким положением, когда доводов, которые прямо доказывали бы истинность тезиса, в данный момент не имеется.</p>
    <p>Как же поступать в таком случае?</p>
    <p>Надо найти доводы, которые доказывают, что суждение, противоречащее тезису, ложно. Найдя такие доводы, надо затем доказать ложность суждения, противоречащего тезису. Из закона исключённого третьего известно следующее: если доказано, что данное суждение ложно, то из этого необходимо следует, что противоречащее ему суждение истинно.</p>
    <p><strong>Доказательство, в котором истинность тезиса обосновывается посредством опровержения истинности других положений, называется косвенным доказательством.</strong></p>
    <p>Косвенное доказательство может быть или <strong>апагогическим</strong>, или <strong>разделительным</strong>.</p>
    <p>Способ доказательства в апагогическом косвенном доказательстве заключается в следующем: вначале опровергается положение, противоречащее доказываемому тезису, а затем, на основании закона исключённого третьего, согласно которому из двух противоречащих высказываний одно истинно, а другое обязательно ложно, устанавливается, что доказываемый тезис необходимо истинен.</p>
    <p>Апагогическое косвенное доказательство часто встречается в математике. При помощи его доказывается, например, положение, что в треугольнике, в котором два угла равны, равны также и противолежащие им стороны. Ход доказательства развёртывается следующим образом. Пусть в треугольнике <emphasis>ABC</emphasis> угол <emphasis>А</emphasis> равняется углу <emphasis>В</emphasis> и пусть противолежащие им стороны будут <emphasis>АС</emphasis> и <emphasis>ВС</emphasis>. Требуется доказать, что <emphasis>АС</emphasis> равно <emphasis>ВС</emphasis>.</p>
    <p>В целях доказательства допускается, что истинно положение, противоречащее тезису, т. е. что <emphasis>АС</emphasis> не равно <emphasis>ВС</emphasis>. Тогда из этого последнего положения, согласно теореме, что во всяком треугольнике против большего угла лежит большая сторона, будет следовать, что угол А должен быть или больше, или меньше угла <emphasis>В</emphasis>. Но так как этот вывод противоречит принятому положению, то противоречащее тезису положение является ложным. Отсюда следует, что истинным должно быть положение, противоречащее ему, а именно — тезис.</p>
    <p>При помощи этого способа доказательства, который называется также доказательством от противного, обосновывается истинность такой, например, теоремы геометрии:</p>
    <empty-line/>
    <p>«Два перпендикуляра к одной и той же прямой не могут пересечься, сколько бы их ни продолжали».</p>
    <p>Ход доказательства развёртывается следующим образом. Допустим на минуту, что истинно положение, противоречащее тезису, т. е что «Два перпендикуляра к одной и той же прямой при продолжении пересекаются». Тогда из этого последнего положения следует, что из точки, лежащей вне прямой, можно опустить на эту прямую два перпендикуляра.</p>
    <p>Но этот вывод ложен, ибо мы знаем доказанную уже теорему о том, что «Из всякой точки, лежащей вне прямой, можно опустить на эту прямую только один перпендикуляр».</p>
    <p>А раз ложно утверждение, что из всякой точки, лежащей вне прямой, можно опустить на эту прямую два перпендикуляра, то ложно и допущенное нами на минуту положение о том, что два перпендикуляра к одной и той же прямой при продолжении пересекаются, ибо это есть также нарушение теоремы о том, что «Из всякой точки, лежащей вне прямой, можно опустить на эту прямую только один перпендикуляр». Ведь два перпендикуляра, пересекающиеся при продолжении, есть два перпендикуляра, опущенные из одной точки на эту же самую прямую.</p>
    <p>Так мы доказали, что допущенное на минуту в качестве истинного положение, противоречащее нашему тезису, о том, что «Два перпендикуляра к одной и той же прямой при продолжении пересекаются», ложно.</p>
    <p>В результате мы получили два противоречащих суждения: «Перпендикуляры пересекаются» и «Перпендикуляры не пересекаются».</p>
    <p>По закону исключённого третьего известно, что из двух противоречащих суждений одно необходимо ложно, а другое необходимо истинно и третьего между ними быть не может. Действительно, перпендикуляры к одной и той же прямой или пересекаются, или не пересекаются. Никакого третьего положения даже представить невозможно.</p>
    <p>А раз мы доказали, что суждение «Два перпендикуляра к одной и той же прямой при продолжении пересекаются» ложно, то отсюда совершенно необходимо следует, что противоречащее суждение «Два перпендикуляра к одной и той же прямой не могут пересечься, сколько бы их ни продолжали» — истинно. Что и требовалось доказать, как говорят в таком случае геометры.</p>
    <empty-line/>
    <p>Разделительное косвенное доказательство применяется в тех случаях, когда известно, что доказываемый тезис входит в число фактов, которые в своей сумме полностью исчерпывают все возможные факты по данному вопросу.</p>
    <p>Способ такого доказательства заключается в следующем: отвергаются все факты, кроме одного, который и является доказываемым тезисом.</p>
    <p>Так, если установлено, что первенство школы в беге на 100 метров оспаривали только учащиеся К., В. и Д., и если при этом нам стало известно, что ни К., ни В. не оказались первыми, то тем самым доказано, что первенство завоёвано учеником Д.</p>
    <p>Ошибка, которая иногда встречается в разделительном косвенном доказательстве, состоит в том, что исследуются не все возможные факты. Истинность тезиса доказывается только при условии опровержения всех возможных предположений по рассматриваемому вопросу, кроме одного.</p>
    <p>Применение косвенного доказательства связано с известной трудностью. В процессе косвенного доказательства приходится временно отклоняться от того тезиса, который обсуждается, привлекать дополнительный материал, что, конечно, осложняет весь процесс рассуждения. Но этот приём доказательства нужно знать, потому что в практической жизни нередко приходится иметь дело с таким положением, когда аргументов, которые бы прямо доказывали истинность тезиса, в данный момент не имеется.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 4. Правила доказательства</p>
    </title>
    <p>Для того чтобы доказательство действительно обосновывало тезис, надо соблюсти ряд совершенно необходимых правил.</p>
    <p>ПЕРВОЕ ПРАВИЛО. На занятии кружка или на собрании иногда можно наблюдать такую картину: выступающий в прениях говорит очень гладко, приводит некоторые доводы, между которыми имеется известная связь. Но вот вы решаете уловить, какую же мысль развивает выступающий в прениях, каков его тезис. И оказывается, сделать это не так-то легко. Определить тезис очень трудно.</p>
    <p>Таких «ораторов» подверг критике И. В. Сталин в речи на предвыборном собрании избирателей Сталинского избирательного округа гор. Москвы в декабре 1937 года. «Конечно, можно было бы сказать эдакую лёгкую речь обо всём и ни о чём, — говорил И. В. Сталин. — Возможно, что такая речь позабавила бы публику... Но, во-первых, я не мастер по таким речам. Во-вторых, стоит ли нам заниматься делами забавы теперь, когда у всех у нас, большевиков, как говорится, «от работ полон рот». Я думаю, что не стоит».</p>
    <p>Для «мастеров» по лёгким речам характерно то, что они нарушают первое правило доказательства, которое гласит:</p>
    <p><strong>Тезис должен быть суждением ясным и точно определённым.</strong></p>
    <p>Нельзя доказывать тезис, если он не определён. В. И. Ленин говорил, что если мы хотим спорить по существу, то нужно ясно представлять то, что критикуем.</p>
    <p>ВТОРОЕ ПРАВИЛО. В процессе доказательства часто требуется обосновать не только тезис, но и самые доводы. В результате иногда получается довольно длинная цепь суждений. Это обстоятельство некоторые оппоненты в спорах и дискуссиях используют для того, чтобы незаметно отклониться от тезиса и начать доказывать совсем не то, что имелось в виду с самого начала.</p>
    <p>Подобное уклонение от тезиса является настолько широко распространённым, что оно даже получило специальное название: подмена тезиса или игнорирование тезиса, который должен быть доказан.</p>
    <p>Например, анархисты хотели опровергнуть материалистическое учение К. Маркса и с этой целью доказывали, что «еда не определяет идеологию». Этот тезис доказать нетрудно, однако он никакого отношения к учению К. Маркса не имеет, так как К. Маркс никогда не говорил, что еда определяет идеологию, и, наоборот, указывал на неправильность такого тезиса.</p>
    <p>В политической борьбе с представителями враждебного нам мировоззрения часто приходится встречаться с попытками буржуазии и её агентуры пойти на подмену тезиса.</p>
    <p>Один из видов «подмены тезиса» носит название: <strong>кто чрезмерно доказывает — ничего не доказывает</strong>.</p>
    <p>Например, некоторые монархисты в Греции, желая оклеветать бойцов Демократической армии, выступившей против фашистского режима, утверждали, что будто бы группа бойцов свободно перешла албано-греческую границу и скрылась в Албании. Чтобы доказать своё утверждение, монархисты старались доказать, что на одном из участков границы ночью вспыхивали огоньки карманных фонарей.</p>
    <p>Таким образом, желая доказать, что греческие патриоты связаны с заграницей, монархисты доказывали другой тезис: на границе были видны вспышки карманных фонарей. Совершенно ясно, что если даже действительно в районе границы были вспышки фонарей, то из этого ещё совсем не следует, что границу переходили бойцы Демократической армии (могли быть и пограничники, и местные крестьяне, и др.).</p>
    <p>Доказывая слишком много, монархисты не могли тем самым доказать своего тезиса.</p>
    <p>Есть разновидность ошибки «подмена тезиса», которая состоит в том, что доказывается слишком мало. Например, кто-либо, взяв кусок какого-то вещества, стал утверждать, что это вещество — металл, так как оно проводит электричество. Но одного этого довода недостаточно: проводниками электричества могут быть не только металлы, а, например, графит и др.</p>
    <p><strong>Доказывать слишком мало — значит ничего не доказывать.</strong></p>
    <p>Другой вид ошибки «подмена тезиса» называется <strong>ссылка на личные качества человека</strong>.</p>
    <p>Эта ошибка особенно часто встречается в спорах, в полемике. Она состоит в том, что доказательство истинности (или ложности) тезиса подменяется доказательством достоинств или недостатков человека, который защищает тезис.</p>
    <p>Например, желая доказать ложность высказанного мнения, указывают на личные недостатки того, кто это мнение высказал.</p>
    <p>Итак, второе правило доказательства гласит:</p>
    <p><strong>Тезис должен оставаться тождественным, т. е. одним и тем же на протяжении всего доказательства.</strong></p>
    <p>ТРЕТЬЕ ПРАВИЛО. Первые два правила доказательства относятся к тезису. Но есть правила, которые распространяются на доводы, или аргументы. Доводы, как мы знаем, — это такие суждения, истинность которых должна быть несомненна. Ни одно доказательство не может строиться на ложных основаниях. Отсюда совершенно естественно вытекает третье правило доказательства:</p>
    <p><strong>Доводы, приводимые в подтверждение тезиса, должны быть истинными, не подлежащими сомнению.</strong></p>
    <p>Самым серьёзным нарушением третьего правила доказательства является логическая ошибка, которая называется <strong>основным заблуждением</strong>.</p>
    <p>Существо её состоит в том, что тезис обосновывается ложным доводом. Такую ошибку делали, например, учёные до Коперника, когда они доказывали, что Солнце вращается вокруг Земли. Ошибкой в объяснении процессов горения была теория флогистона, которая была опровергнута русским учёным М. В. Ломоносовым, открывшим закон сохранения веса вещества.</p>
    <p>В течение нескольких десятилетий многие биологи исходили в своих теоретических работах из ложного положения, согласно которому органическая жизнь ведёт начало только от клетки. Выдающееся открытие О. Б. Лепешинской отвергло это «основное заблуждение» и тем самым опрокинуло антинаучные мнения о вечности органических форм, о невозможности самозарождения, которые являлись следствием ложных исходных посылок буржуазного биолога Вирхова.</p>
    <p>Третье правило предостерегает: не стройте доказательство на ложных основаниях. Из ложных доводов нельзя вывести истинного заключения.</p>
    <p>ЧЕТВЁРТОЕ ПРАВИЛО. Но всякий ли истинный довод может явиться достаточным основанием для тезиса? Нет, не всякий. В спорах бывает, когда в подтверждение тезиса выставляются верные доводы, которые, однако, отнюдь не доказывают выдвинутого положения.</p>
    <p>Подобная ошибка в ходе доказательства носит такое название: <strong>не вытекает, не следует</strong>.</p>
    <p>Иначе говоря, выставленное положение, которое требуется доказать, не следует из доводов, приведённых в его подтверждение.</p>
    <p>Так, например, для доказательства шарообразности Земли приведём следующие доводы:</p>
    <p>1) при приближении корабля к берегу сперва показываются из-за горизонта верхушки мачт, а потом уже его корпус;</p>
    <p>2) при подъёме вверх кругозор расширяется и расстояния до предметов, видимых на горизонте, увеличиваются;</p>
    <p>3) после захода Солнца его лучи продолжают освещать верхушки высоких зданий, вершины гор и облака, позднее — только вершины гор и облака и ещё позднее — только облака;</p>
    <p>4) кругосветные путешествия.</p>
    <p>Но из всех этих доводов совершенно «не следует», что Земля шарообразна. Данные аргументы не обосновывают выставленного тезиса. Они доказывают только кривизну земной поверхности, замкнутость формы, её изолированность в пространстве, отсутствие у неё краёв, где-либо смыкающихся с небом.</p>
    <p>На это совершенно справедливо указал проф. Б. А. Воронцов-Вельяминов в своём учебнике по астрономии. Шарообразность Земли доказывается другими доводами, а именно:</p>
    <p>1) в любом месте Земли горизонт представляется окружностью, и дальность горизонта всюду одинакова;</p>
    <p>2) во время лунного затмения тень Земли, падающая на Луну, всегда имеет округлые очертания, а круглую тень при любом положении отбрасывает только шар.</p>
    <p>Для того чтобы не допустить логической ошибки, когда тезис не следует из доводов, надо соблюдать четвёртое правило доказательства:</p>
    <p><strong>Доводы должны являться достаточным основанием для тезиса.</strong></p>
    <p>Одним из серьёзнейших нарушений этого правила является логическая ошибка, которая в логике носит такое название: от сказанного в относительном смысле к сказанному безотносительно.</p>
    <p>Существо этой ошибки заключается в следующем: довод, являющийся верным только в определённом отношении при наличии определённого условия, мы приводим в качестве основания тезиса как верный безотносительно, при всех условиях.</p>
    <p>Чаще всего это правило нарушается в споре. Оппонент добивается признания какого-нибудь утверждения в ограниченном смысле, а затем ведёт доказательство так, как будто бы это утверждение было признано без всякого ограничения.</p>
    <p>Например, в споре о книге один из участников допустил, что в ней содержатся хорошие иллюстрации, а другой распространил хорошую оценку на всю книгу и тем самым совершил ошибку «от сказанного в относительном смысле — к сказанному безотносительно».</p>
    <p>ПЯТОЕ ПРАВИЛО. Истинность доводов не должна выводиться из тезиса. Это запрещает пятое правило доказательства, которое гласит:</p>
    <p><strong>Доводы должны быть суждениями, истинность которых доказана самостоятельно, независимо от тезиса.</strong></p>
    <p>Нарушением этого правила является логическая ошибка, которая издавна называется в логике порочным кругом.</p>
    <p>Существо ошибки заключается в следующем: тезис обосновывается доводами, а доводы обосновываются при помощи тезиса. Иначе говоря, какое-либо положение доказывается посредством этого же самого положения.</p>
    <p>Примером такого порочного круга могут служить рассуждения буржуазных дипломатов на Дунайской конференции 1948 г. Английская делегация пыталась свою мысль о том, что конвенция 1921 г. о судоходстве на Дунае не потеряла своей силы, обосновать той же самой конвенцией.</p>
    <p>Получается, говорил А. Я. Вышинский, довольно курьёзное положение: в качестве доказательства того, что существует конвенция 1921 г., что она не потеряла своей силы, приводится не что иное, как сама эта конвенция. В логике такой способ доказательства называется доказательством «того же через то же». Но таким способом ничего доказать нельзя, ибо получается порочный круг, из которого выход найти невозможно.</p>
    <p>Рассуждения буржуазных дипломатов напоминают объяснения медика из пьесы Мольера «Мнимый больной».</p>
    <p>На вопрос: «Почему опиум усыпляет?» он отвечал так: «Опиум усыпляет потому, что он имеет усыпляющую силу».</p>
    <p>ШЕСТОЕ ПРАВИЛО. Если первые два правила относились к тезису, а три последующие — к доводам, то шестое правило доказательства говорит об отношении тезиса к доводам.</p>
    <p>Это правило формулируется так:</p>
    <p><strong>Тезис должен быть заключением, логически вытекающим из доводов по общим правилам умозаключения.</strong></p>
    <p>Часто встречающимся нарушением этого правила является логическая ошибка, которая называется <strong>учетверением терминов</strong>.</p>
    <p>Так, в доказательство неправильного тезиса о том, что «Всякое окисление даёт в остатке золу и пепел», приводятся такие доводы:</p>
    <empty-line/>
    <p>Всякое окисление есть сгорание.</p>
    <p>Всякое сгорание даёт в остатке золу и пепел.</p>
    <empty-line/>
    <p>Из этих «доводов» делается вывод: «Значит, всякое окисление даёт в остатке золу и пепел». Но данный тезис доказан путём неправильного умозаключения. В ходе умозаключения допущена ошибка, известная нам из главы о силлогизме.</p>
    <p>Вместо трёх терминов, как этого требуют правила силлогизма, в данном доказательстве имеются четыре термина. Слово «сгорание» употребляется в двух смыслах: в первом суждении слово «сгорание» употребляется в том смысле, как оно принято в химии, а известно, что химический процесс сгорания необязательно сопровождается выделением пепла и золы; во втором суждении слово «сгорание» употребляется в повседневном смысле.</p>
    <p>Ошибка учетверения терминов есть результат нарушения логического закона тождества. В данном доказательстве слово «сгорание» употреблялось двусмысленно, что запрещает закон тождества.</p>
    <p>Довольно часто также в доказательствах встречаются логические ошибки, известные нам из главы об индукции: <strong>поспешные обобщения, после этого — значит, по причине этого</strong>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>§ 5. Опровержение</p>
    </title>
    <p><strong>Опровержением называется доказательство ложности или несостоятельности какого-либо тезиса.</strong></p>
    <p>Опровержение тезиса достигается такими пятью способами:</p>
    <p>1) Самый верный и успешный способ опровержения тезиса, выставленного оппонентом, — это <strong>опровержение фактами</strong>.</p>
    <p>Если в доказательство ложности или несостоятельности какого-либо тезиса приведены действительные предметы, явления, события, противоречащие тезису, то задача опровержения вполне разрешена. Факты, как говорят, — упрямая вещь.</p>
    <p>2) <strong>Подвергаются критике доводы, которые оппонентом выдвинуты в обоснование его тезиса.</strong></p>
    <p>Задача заключается в том, чтобы доказать, что аргументы опровергаемого доказательства ложны или несостоятельны. Если это удаётся сделать, то тем самым тезис оказывается недоказанным.</p>
    <p>3) <strong>Доказывается, что истинность тезиса опровергаемого доказательства не вытекает из доводов, приведённых в подтверждение тезиса.</strong></p>
    <p>Так, например, делегации США, Англии и Франции на одном из заседаний комиссии по контролю над атомной энергией представили совместный доклад, который начинался с заявления о том, что комиссия «зашла в тупик». В заключение доклада было сказано, что в результате несогласия Советского Союза возникает положение, выходящее за рамки полномочий комиссии, и поэтому комиссия должна прекратить свою деятельность, а вопрос о контроле передать на обсуждение Генеральной Ассамблее ООН.</p>
    <p>Выступивший на заседании комиссии советский представитель возразил против данного предложения трёх держав. Бесспорно, комиссия по контролю над атомной энергией оказалась не в состоянии прийти к соглашению по вопросу об установлении международного контроля над атомной энергией. Однако из этого «не следует», что комиссия должна прекратить свою деятельность. Предложение передать этот вопрос на рассмотрение Генеральной Ассамблее не может вывести комиссию по контролю над атомной энергией из затруднительного положения. Если в комиссии не будет достигнуто никаких результатов, то нет оснований думать, что лучшие результаты будут достигнуты в Генеральной Ассамблее.</p>
    <p>Ясно, что доводы делегаций США, Англии и Франции не обосновывали продиктованного американскими империалистами тезиса. Установив это положение, советский представитель в комиссии по контролю над атомной энергией доказал несостоятельность всей аргументации делегаций США, Англии и Франции и тем самым сделал ясной для всех недоказанность тезиса, выставленного дипломатами Уолл-Стрита.</p>
    <p>4) <strong>Самостоятельно доказывается новый тезис, который является противоречащим по отношению к опровергаемому тезису.</strong></p>
    <p>В силу закона исключённого третьего опровергаемый тезис должен быть признан ложным и отвергнут.</p>
    <p>5) <strong>Доказывается ложность самого опровергаемого тезиса.</strong></p>
    <p>В данном случае поступают так: опровергаемый тезис временно признаётся истинным, но затем из него выводятся такие следствия, которые противоречат истине.</p>
    <p>Пять указанных способов опровержения рассмотрены нами изолированно друг от друга. Это сделано лишь для того, чтобы лучше уяснить каждый из них. В действительности же в ходе любого опровержения часто приходится применять сразу несколько способов опровержения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы для повторения</p>
    </title>
    <p>1. Что значит обосновать суждение?</p>
    <p>2. Какие суждения не нуждаются в логическом обосновании?</p>
    <p>3. Какие три значения имеет слово «доказательство»?</p>
    <p>4. Что значит доказать истинность какого-либо суждения?</p>
    <p>5. Что такое тезис?</p>
    <p>6. Что такое основание?</p>
    <p>7. Что такое способ доказательства?</p>
    <p>8. Что такое прямое доказательство? (Приведите пример.)</p>
    <p>9. Что такое косвенное доказательство? (Приведите пример.)</p>
    <p>10. Что такое «сведение к абсурду»?</p>
    <p>11. Какие существуют правила доказательства?</p>
    <p>12. В чём существо логической ошибки «подмена тезиса»? (Приведите пример.)</p>
    <p>13. В чём существо логической ошибки «кто чрезмерно доказывает — ничего не доказывает»? (Приведите пример.)</p>
    <p>14. В чём существо логической ошибки «основное заблуждение»? (Приведите пример.)</p>
    <p>15. Что такое «предрешение основания»?</p>
    <p>16. В чём существо логической ошибки «не вытекает»? (Приведите пример.)</p>
    <p>17. В чём существо логической ошибки «от сказанного в относительном смысле к сказанному безотносительно»? (Приведите пример.)</p>
    <p>18. Что такое «порочный круг» в доказательстве?</p>
    <p>19. Что такое «учетверение терминов»?</p>
    <p>20. Что такое опровержение?</p>
    <p>21. Какие способы опровержения вы знаете?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><emphasis>Приложение</emphasis></p>
    <p>ЛОГИЧЕСКИЕ УПРАЖНЕНИЯ</p>
   </title>
   <subtitle><strong>Понятие</strong></subtitle>
   <p>1. Назовите существенные признаки понятий: «социализм», «комсомольцы», «колхозники», «театр», «пионер», «стенгазета», «кооперация», «яблоко», «скульптура», «школа», «учебник».</p>
   <p>2. Укажите объём и содержание следующих понятий: «совхоз», «столица», «орденоносцы», «рабочий, перевыполняющий норму».</p>
   <p>3. Произведите ограничение и обобщение следующих понятий: «наука», «математика», «геометрия», «организм», «существо», «человек», «Павел», «рабочий», «литература», «студент».</p>
   <p>4. Правильно ли произведено обобщение и ограничение следующих понятий:</p>
   <p>1) «сельскохозяйственная машина» — «машина» — «веялка»;</p>
   <p>2) «гипотенуза» — «наибольшая сторона прямоугольного треугольника»;</p>
   <p>3) «прямой угол» — «угол 90°» — «прямой угол, вписанный в окружность».</p>
   <p>5. В каких отношениях находятся понятия: «школьники» — «комсомольцы»; «депутат райсовета» — «избиратели»; «Смоленск» — «Уфа»; «учёные» — «рабочие»; «станок» — «физический прибор»; «средняя школа» — «институт»; «день» — «ночь» — «сутки»; «поэма» — «проза»; «пехота» — «кавалерия» — «артиллерия»; «вагон» — «поезд»; «трактор» — «тракторный завод».</p>
   <p>Укажите противоположные понятия для следующих понятий: «пролетариат», «суша», «свет», «северный полюс», «война», «свобода», «шум», «приход», «красивый».</p>
   <p>В каком отношении находятся между собой следующие понятия: «строение», «клуб», «дом», «изба», «дворец», «Дворец Советов», «Зимний дворец», «беседка», «хата»?</p>
   <p>6. Укажите, какие из приведённых ниже определений — правильные, какие — неправильные и в чём их неправильность:</p>
   <p>а) Слово — не воробей: вылетит — не поймаешь.</p>
   <p>б) Гипотенуза есть сторона прямоугольника, лежащая против прямого угла.</p>
   <p>в) Воздух — это не кислород.</p>
   <p>г) Прямой круглый цилиндр есть тело, образуемое путём вращения прямоугольника около одной из его сторон, остающейся при вращении неподвижной.</p>
   <p>д) Диаметр круга есть прямая линия, соединяющая две точки окружности.</p>
   <p>е) Логика есть наука о мышлении.</p>
   <p>7. Можно ли считать дихотомическим следующее деление:</p>
   <p>животные делятся на позвоночных и беспозвоночных?</p>
   <p>8. Рассмотрите следующие деления, и если в них есть ошибки, то укажите их:</p>
   <p>а) Транспорт делится на сухопутный, водный, воздушный и городской.</p>
   <p>б) Числа делятся на целые, дробные, смешанные, именованные и отвлечённые.</p>
   <p>в) Углы — прямые, тупые, острые, смежные, вертикальные.</p>
   <p>г) Климат — морской, континентальный, тропический, умеренный и холодный.</p>
   <p>д) Животные — хищные и нехищные.</p>
   <p>е) Физические тела — твёрдые, жидкие, газообразные.</p>
   <p>ж) Цвет — яркий, приятный, чёрный.</p>
   <p>з) Свет — искусственный, лунный, солнечный.</p>
   <p>и) Люди — мужчины, женщины, дети.</p>
   <p>к) Дом — крыша, стены, комнаты.</p>
   <empty-line/>
   <subtitle><strong>Суждение</strong></subtitle>
   <p>1. Дайте полный логический анализ следующих суждений:</p>
   <p>а) «Когда человек весь отдаётся лжи, его оставляют ум и талант» (Белинский).</p>
   <p>б) «Если враг не сдаётся, — его уничтожают» (Горький).</p>
   <p>в) «Материалистическое мировоззрение означает просто понимание природы такой, какова она есть, без всяких посторонних прибавлений» (Энгельс).</p>
   <p>К какому виду суждений по количеству относятся следующие:</p>
   <p>а) «Очень немногие металлы легче воды»,</p>
   <p>б) «Многие планеты — относительно малые тела».</p>
   <p>в) «Награждённые медалью «За отвагу» должны подавать личный пример храбрости, мужества и отваги в борьбе с врагами Советского государства и служить образцом для других граждан при исполнении государственных обязанностей».</p>
   <p>2. Дайте логическую характеристику следующих суждений:</p>
   <p>а) «Теория должна служить практике».</p>
   <p>б) «Нет, никогда коммунары не будут рабами».</p>
   <p>в) «Кто не питает ненависти к врагам, тот не может любить друзей».</p>
   <p>г) «Вода может быть превращена в твёрдое тело».</p>
   <p>д) «Трус и до смерти часто умирает, но смерть лишь раз изведывает храбрый»</p>
   <p>3. Дайте логическую характеристику следующих суждений:</p>
   <p>«В СССР осуществляется принцип социализма: «от каждого по его способности, каждому — по его труду».</p>
   <p>«Часто встречаются растения, которые не имеют цветов».</p>
   <p>«Аксиомы самоочевидны».</p>
   <p>«Грибы растут в лесах».</p>
   <p>«Если в треугольнике один угол больше, чем каждый из двух других, то треугольник может быть прямоугольным».</p>
   <p>«Делу — время, потехе — час».</p>
   <p>«Где дым, там и огонь».</p>
   <p>«Низко летающие ласточки предвещают дождь».</p>
   <p>4. Составьте суждения, равнозначные по содержанию и по логической форме следующим:</p>
   <p>а) «Не всё то золото, что блестит».</p>
   <p>б) «Взялся за гуж — не говори, что не дюж».</p>
   <p>в) «Смелость города берёт».</p>
   <p>5. Составьте суждения, равнозначные по содержанию следующим суждениям:</p>
   <p>а) «Тому, кто пожелает искренно и честно служить России, нужно иметь очень много любви к ней» (Гоголь).</p>
   <p>б) «Иль нам с Европой спорить ново?</p>
   <p>Иль русский от побед отвык?» (Пушкин).</p>
   <p>в) «Недаром помнит вся Россия</p>
   <p>Про день Бородина» (Лермонтов).</p>
   <p>г) «Защита отечества есть священный долг каждого гражданина СССР».</p>
   <p>6. Можно ли считать общими следующие суждения:</p>
   <p>а) «Все книги моей библиотеки переплетены».</p>
   <p>б) «Все книги моей библиотеки весят две тонны».</p>
   <p>Дайте истолкование слова «все» в каждом из этих суждений.</p>
   <p>7. Приведите к ясной логической форме следующие суждения:</p>
   <p>а) «Слово кстати — сильнее печати».</p>
   <p>б) «Нет следствия без причины».</p>
   <p>в) «Не все здесь присутствующие имеют значки».</p>
   <p>г) «Нельзя не признать вашу работу необходимой».</p>
   <p>д) «Нет, не пошла Москва моя к нему с повинной головою».</p>
   <p>е) «Лучше умереть стоя, чем жить на коленях».</p>
   <p>8. Сделайте обращение суждений:</p>
   <p>а) «Все ученики десятых классов сдают выпускные экзамены».</p>
   <p>б) «Некоторые женщины — врачи».</p>
   <p>в) «Нет движения без материи».</p>
   <empty-line/>
   <subtitle><strong>Умозаключение</strong></subtitle>
   <p>1. Укажите ошибки в силлогизмах:</p>
   <p>а) «Классные комнаты нуждаются в проветривании; эта комната — не классная; следовательно, она не нуждается в проветривании».</p>
   <p>б) «Некоторые змеи ядовиты; ужи — змеи; следовательно, ужи ядовиты».</p>
   <p>в) «Некоторые минеральные вещества горючи; нефть горюча; следовательно, нефть — минеральное вещество».</p>
   <p>г) «Оранжерейные растения любят тепло; это растение любит тепло; следовательно, оно оранжерейное».</p>
   <p>д) «Вводные слова выделяются запятыми; в синтаксическом примере одно из слов выделено запятыми; следовательно, это слово вводное».</p>
   <p>е) «Всякий правильный силлогизм имеет три термина; этот силлогизм имеет три термина; этот силлогизм правильный».</p>
   <p>ж) «Я могу рассуждать лучше, чем А, который изучал логику; следовательно, я не нуждаюсь в изучении логики».</p>
   <p>2. «Жвачные не бывают хищными; лев есть хищное животное». Какой вывод следует? Определите фигуру этого силлогизма.</p>
   <p>3. Определите фигуру следующих силлогизмов:</p>
   <p>а) «Все болгары принадлежат к славянским народам; некоторые жители Болгарии не принадлежат к славянским народам; некоторые жители Болгарии не болгары»</p>
   <p>б) «Все тратящие время непроизводительно не имеют успеха в работе; некоторые ученики тратят время непроизводительно; некоторые ученики не имеют успеха в работе».</p>
   <p>4. Сделайте вывод и определите фигуру следующего силлогизма: «Все металлы — проводники электричества; некоторые тела — не проводники электричества».</p>
   <p>Установите логический характер следующего рассуждения и сделайте вывод из него:</p>
   <p>«Если бы у меня были музыкальные способности, то я поступил бы в консерваторию; но я не поступил в консерваторию».</p>
   <p>5. «Кто боится трудностей, тот не герой; он боится трудностей». Какой вывод? Какая фигура?</p>
   <p>6. «Страусы не летают, страусы — птицы». Какой следует вывод? Какая фигура?</p>
   <p>7. «Некоторые лекарства — яды; все лекарства суть средства исцеления». Какой следует вывод? Какая фигура?</p>
   <p>8. Какой фигурой силлогизма можно обосновать отрицательный вывод?</p>
   <p>9. Приведите пример употребления силлогизма в математике.</p>
   <p>10. Докажите путём силлогизма правильность суждения: «Вертикальные углы равны между собой».</p>
   <p>11. Дайте заключение к посылкам: «Есть животные, которые не видны невооружённым глазом». «Все животные — организмы».</p>
   <p>12. «Спектр получается в результате прохождения белого луча через призму; на полу комнаты в солнечный день появился спектр». Какое заключение? По какой фигуре?</p>
   <p>13. «Некоторые комсомольцы — не шахматисты; некоторые шахматисты — спортсмены». Какой вывод?</p>
   <p>14. «Все корабли, выходящие из порта А, должны были подвергнуться карантину. Этот корабль не выходил из порта А». Какое следует заключение?</p>
   <p>15. «Горение сопровождается выделением тепла. Горение есть химический процесс». Дайте заключение и объясните его.</p>
   <p>16. «Змеи не имеют ног, змеи — животные». Какой следует вывод?</p>
   <p>17. «Растения дышат, а человек — не растение». Какой следует вывод?</p>
   <p>18. Разберите правильность следующего силлогизма: «Всё, что не есть металл, не способно к магнитному притяжению; углерод — не металл, углерод не способен к магнитному притяжению».</p>
   <p>Разберите следующие рассуждения:</p>
   <p>а) «Книги являются источником познания и удовольствия; таблица логарифмов есть книга; следовательно, таблица логарифмов есть источник познания и удовольствия».</p>
   <p>б) «Говорят, нет правила без исключения. Но такое утверждение само имеет значение правила. Следовательно, и оно имеет исключение».</p>
   <p>в) «Если посылки ложны, то заключение ложно; данный силлогизм имеет ложное заключение; следовательно, его посылки ложны». Правильно ли это рассуждение?</p>
   <p>19. Правилен ли следующий силлогизм: «Железо притягивается магнитом; этот гвоздь притягивается магнитом; этот гвоздь железный»?</p>
   <p>20. «Все студенты сдают экзамены; все студенты — учащиеся». Какой следует вывод?</p>
   <p>21. Если большая посылка во второй фигуре будет суждением частным, то возможен ли вывод?</p>
   <p>22. Почему в третьей фигуре силлогизма меньшая посылка не может быть суждением отрицательным?</p>
   <p>23. Укажите, правильно ли сделаны выводы в следующих условных силлогизмах:</p>
   <p>а) «Если идёт снег, то становится теплее; сегодня стало теплее; следовательно, шёл снег».</p>
   <p>б) «Если есть дым, то есть и огонь; дыма нет; следовательно, огня нет».</p>
   <p>в) «Если рассаду не поливать, то она завянет; рассаду не поливали, она завяла».</p>
   <p>г) «Если задача трудная, то на разрешение её потребуется значительное количество времени; на разрешение задачи было потрачено много времени; следовательно, она трудная».</p>
   <p>д) «Если магнит сильно ударить, то он размагнитится; магнит не ударили; следовательно, он не размагнитился».</p>
   <p>е) «Если на падающий мяч не действует посторонняя сила, то он не меняет своего направления; мяч изменил своё направление; следовательно, на него воздействовала посторонняя сила».</p>
   <p>24. Восстановите недостающие части силлогизмов:</p>
   <p>а) «Суда не могут входить в бухту; следовательно, бухта замёрзла».</p>
   <p>б) «Если больной лихорадкой примет хины, то температура понизится; температура не понизилась».</p>
   <p>25. Разберите с логической точки зрения силлогизм:</p>
   <p>«Если вода содержит в себе много сернокальциевой соли, то мыло в ней плохо мылится. В невской воде мыло хорошо мылится».</p>
   <p>26. У знаменитого софиста в древней Греции — Протагора — был ученик Эватл. Плата за обучение была разделена на два срока так, что вторую половину платы Эватл должен был внести после того, как он выиграет свой первый процесс. Так как Эватл не выступал в судах, то Протагор решил требовать деньги судом и обратился к Эватлу с такой дилеммой: «Если ты выиграешь наш процесс, то ты должен заплатить согласно нашему договору; если же ты наш процесс проиграешь, то должен будешь заплатить согласно решению судей; но ты или выиграешь процесс, или проиграешь его и, стало быть, всё равно должен заплатить мне следуемую сумму». Эватл отвечал ему обратной дилеммой: «Если я выиграю наш процесс, то я не должен буду платить в силу судебного решения; если я проиграю процесс, то не должен буду платить в силу нашего условия; но я или выиграю процесс, или проиграю его и, стало быть, ни при каких условиях не должен платить требуемых денег». Как можно было решить спор?</p>
   <p>27. Восстановите следующие энтимемы, укажите при этом, какую именно часть силлогизма вы восстанавливаете:</p>
   <p>а) «Медь — хороший проводник электричества, так как все металлы — хорошие проводники электричества».</p>
   <p>б) «Он покраснел, следовательно, — виноват».</p>
   <p>в) «Ты трус, а мне не сын».</p>
   <p>28. Если под воздушным колоколом произвести звук, то этот звук будет слышен в том случае, если под колоколом есть воздух. Но если воздуха под колоколом нет, то и звук не будет слышен. Какой следует вывод и по какому методу?</p>
   <p>29. Существуют народные приметы, возникшие из наблюдения над погодой. Например: «Если ласточки летают низко, то будет дождь», «Если вечерняя заря ярко-красная, то будет ветер» и др. К какому виду умозаключений относятся такие примеры? В чём недостаток этого вида умозаключений?</p>
   <p>30. Суеверные люди считают, что «понедельник — тяжёлый день», что «рассыпать соль — значит поссориться» и пр. Какого рода логическую ошибку представляют эти суеверия?</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Наименование «логика» происходит от древнегреческого слова «логос», что значит «мышление», «мысль», а также «слово, в котором выражена мысль».</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Неправильность этой формы рассуждения будет разъяснена в главе VIII.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>О преобразовании суждений подробно будет говориться в главе VI.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="img7F63.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img1480.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img9949.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgD38A.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img39F.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgA9BE.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgED71.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="img2949.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img67AF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgA396.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgD724.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img304B.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAD0ANEDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigBKKiurmKztZbmdgkUKF3Y9lAyTX
MeCPiHo3j2K7fSkuomtWVZI7lVVsHowCseOD+VC1A62iiigAooqte31ppto93fXUNrbR43zT
yBEXJwMseByQKALNFY9j4q8PapdLa6fr2l3dwwJEVveRyOQOTgAk0QeKvD1zcQW8GvaZLPcf
6mOO7jZpeSPlAOW5BHHoaANijNZ2p69o+imIarqtjYmXPli6uEi34643EZxkfnTNR8R6Ho8q
RanrOnWMki70S6ukiLL0yAxGRQBqUVlW3iTQrw2/2XWtOn+0u0cHlXSN5rKAWVcH5iARkDpm
nyeINGhS8eXV7BFsmC3TNcoBAScAPz8pJ9cUAaVFZOneJtB1e5Nvput6bezhS5itruORgo6n
CknHIqRfEGjNpo1EavYGxL+WLkXKeWWzjbuzjOeMUAaVFVItRsp76exivLeS8twpmgSVTJGG
GQWUHIyOmaWTULOK+hsZLuBLuZS0UDSASOB1KrnJA9qALVFZ8Wt6TPqkmmQ6pZSahGMvaJcI
ZVHfKZyOo7d60KACiiigAorh/G3xR0TwFfW1pqlrqE0lzGZENrGjAAHHO51qr4R+MPh/xprq
6Rp1nqcVw0bSBriKNUwo55Vyf0oWuwPQ9CooooAKKKKACiiigDzT44+Im0P4ez20L7bjUnFq
uOoQ8ufptG3/AIFXm3grxt4dsfinpB0GG6tdOvLKPTbpbqJUJkUYRxtZskkKCT6k969y1bwd
p+teKNJ168muWn0vcbeAMvlbj1Yjbknp3HQUeL/B+neNNMhsdQluoFgnW4imtXCSI4yAQSD6
ntSjpqwlqrHQ0tUn1CxsyILjUIElQAESyqrHjqRxUlvqFlduUtruCZwMlY5QxA9cA0xFiuD+
M/8AySjW/wDdh/8ARyV21xdW9oge5nihUnAaRwoJ/GoBrGlswVdRsyScACdTk/nUyV0UnZ3P
MYdI0zSfin4M/s3TrSy87TLhpfs0Cx7zsHJ2gZPNeZaY/h26+G0ejWemM3jW6vw9nItq3mvi
UfOsuMbAoYEZ6gnHevqZyqoxYgKBySelcx4VsfDvhDQ00nT9Yjlt0kdw09zGzZYknpgd/Sqv
rf8Are4lov67Hm+uXHh/RPiH4iuPiHYm4ivLSFdKmntmmjZVT94keFIVtxHPGOeRnnP8Q6BL
afs7Wk+t6dGNXt/LSGS4iBnghM/ypuI3L8pAx26V77BPDcxCWCVJYzwGjYMD+IqCfUrC2lMU
97bRSDqskqqR+BNCdvw/ADyH4lQHw5r3gZfDGk2sd15919ntoIljQyusahiFGOMgn2HUVy17
pB0Lwn8T9Ne4e5lhk08yzOeZJGZWdvxZia+ibfULK7cpbXdvM4GSscgYgeuAafcXVvaIHuZ4
oUJwGkcKCfTml0a7gtLeR88fD99NPxL8PNpWp22uMLacT/ZdGGn/AGP5B8zlVHmZ5XJ9fU1l
2mm63/wqG21D/hIP+JP/AGmq/wBl/Y0+952N3m53decV9KDWNLZgq6lZkk4AE6nJ/OrjMFUs
xAUckk8Cqvrf+t7i6NHz94m106F8YfFEg8Y/8I2ZIbYB/wCzPtnnkRL8uMHbj1961NE1bWfE
HibwLqGop5WqXGk32HKbPM4ISTb23ABuBjnI4r2D+2tK/wCgnZ/9/wBf8atQzRXESywyJJG3
3XRgwP4ipSsrDbufMHg/ShJrmh2M2rXMfiG11LfPp8OhJ58JVyWaW5LKzRkHnJPB+6cCvqOq
k2p6fbytFNfW0Ui/eR5VUj8Cafb31ndsVtrqCZlGSI5AxA98U76WF1uWaKguLy2s1Vrm4ihV
jhTI4XJ9s1AusaYzBV1KzLE4AE68n86BnkXxPt9buvi54Vh8OXsFnqzWs3kTzqCicMWyNrdV
yOh6113gvSviPY6xLJ4v1/TdQ08wFUitowrCTcuDxEnGN3fv0qXxt8LtE8eX1td6rdahDJbR
mNBayIoIJzzuRuao+Ffgx4d8IeILfWdPvdUkuYAwVbiWNkO5SpyFQHofWlDRWfmEtXc9Gooo
pgFFFFABRRRQAVS1XVbHRNNl1HUrlLazh2+ZK+cLlgozj3IFXa4H41f8ki136Qf+j46AOb8b
aJ8NNU8X6Zd69JeLc69ErwXcchS3ZQqhMtjAyMD8s4yK7Dwl8MvDfgrU5tQ0eK4S4lhMDGWY
uNpYMQB9VFRWvhbS/GHwp0TStVh3xPplsUkXh4n8pcOp7Ef/AFjxTvh3pfirQrC70fxFcQ3d
pZyCPTrsPmSWLH8Q7AcAZ56jkAGgDU8W+DtI8aabDY6ykrwQyiZPKk2ENgjr6YJrzTwx8Pvh
Vr+r3cOjT3Nxc6bMN6m5JD4I+Zf7yZ4yOOPQgn03xd4fn8UaE2kxapPp0U0i/aZIAC8kP8cY
J6bh3/PIyD5pFb283iC31O2tx4X8H+DnkhW7ZNk124bDoM8lC2QRyWJPVm+VNMFbY9ju7WK9
sp7Sdd0M8bRyL6qwwR+Rrzb/AIUF4G/5977/AMCj/hXSeDfHul+MoD9nWS1vAGk+yXHEhi3Y
WQDup4+hOPQnq6EwZkeGfDWneE9Fj0nSkdLWNmYCRtzZY5OTXO+JPhJ4V8Va5PrGpwXRu5go
cxzlQdqhRx9AK7qimBxvhL4ZeG/BWpy6ho8VwlxLCYGMsxcbSwYgD6qK0vFvg3SPGunQ2GsJ
K8EMwmTyn2HcAR19ME10FFAHmcHwI8EW9xFOlveF43DqGuSRkHPIxzXot3axX1lPaTruhnja
ORfVWGCPyNT0UAeX/wDCgvA3/PC+/wDAo/4V3nh7QbHwzodto+mq62dsGEYdtx+Zixye/LGt
OsbXvE+leGzZDVLk2y3s3kRTNGTGr4JG9uijjuf0BIQHnHxK8EeFX1qO+k0i91TxBrEpWCzh
vVt1kMaDcxZuFAVck8849ci98ING8MW0NxqWkaddafqEqeVNBcXInBQN9+Jxw8ZZSN44JU+l
cebjUPF9rb6J41uXt7iW/nh0vW4IgVScMyPbyoMDDAcDPIIGTg16v4R8GyeHbm7v9Q1T+1NT
uUjhNwLVLZUijGERY04AGf5elNbag+yJfGfgvQfGNlAuvBxBZlpVkWXy9gI+Yk+mBn8K8t0X
wZ8JNS03UtatpNSisNKn8uW6lkcISMYZTg7hkj36ZAyM9x8QPDPibxjqlhokF1HZeF3XzNQn
if8AfSEH/V49DxjqOpPQAxfEjSLDQfgnq+maZbJb2kFvGqRqP+mi5JPcnqSeTQB39neQahY2
97aSCW2uI1likHAdGGQefYip6wPAv/JPfDX/AGCrX/0Utb9ABRRRQAUUUUAJXh/x11rWdPuk
hj1C9sNONgJLVrVmQXF35yq8bsOwiJYA459ele4Vw/j6LXoYpNRt/Emm6VotvADcLe2SzDfu
PzZPrlQAO/TrQm1sLTqVfhtrl1rmr+KpoLy6vvD/ANsV9NubhCCS4ZpUUkA7FbAA7Cu41HTb
LV7CWx1C1iurWXHmQyruVsEEZH1ANcV8L9dn1yyv5JPEtlq8UJjSOK3svszW/wB7O5cA4bjB
6fKferXxZ1C80n4Y6xfafdTWt1EIfLmhcqy5mQHBHsSPxod+oHY29vDaW0VtbxLFBCgjjjQY
CqBgADsMVLWP4TuJrvwdodzcSNLPNp8EkkjnJZjGpJJ9STmtigZ5hb/EDVvDfjy40DxvHBBZ
3spbStRiXbFs6BGP5ZJ5BPPBBp3jfwT4i8W6xNcyXNq+l6c0M2maW/Ed3KCrSGfrwRvQfXPH
O7svFHhbS/F+iS6Vq0HmQvyjrw8T9mU9iP8A6x4q9Z21tomjW9qspS1soFiEk78hEUAFmPsO
TTQtTyfUNX1nT/F2n+KvE+lPbXCo9lomgWEqzTzOwHmO7LwVAx7DK8AjLeh+GfFaeIZb+zl0
+603UtPZBdWlyASgcEowZchgQDyPT6Zg8WeGbrWLzSdY0m7ittY0h5GtWnQvE6yLtdHAIOCM
cjkYrjNYg1LwT4e13XdZ8RmTxTrLwraJaQZUPEcxwRIeWU5IY+h6Z5KfdDT6HrdFcz4Q8Uya
/avb6lYyabrVthLuzk7HCnch/iXDKeM43AHqCenpJgFFFFMApKWsXxVrw8NeG7vVjbSXLQhR
HAnWR2YKq57ZZgM0mwWoeI9fOgaVPfR2FxqLW4V5re1KmRIyeXwSMgAN064+pHmOpeK7fTIW
i1yd/Ffg3xGHks5IwrXEJHLoU+U7V65ABQjHBArnr/xHrUXjFtSuW0zTfEULG3hvrQyLp+o7
AN9rM0hwHXgB84B4JGAw9K8DeArXwy954j1aKzXW70tNcPCoSG0U8lI/QDu3ehK+rBvoW/h3
4f0vwr4UlbT9Ze/0u6le9iuJiAEjIHBPsByTjnPA6Vk6H461nxr478vw3BEPCunlkvL2dD/p
LkcCP0xwR7cnqBXYeIvDtj4p8OXGi3Uk0VpcKo3W0mwgAgjHYjjoeKt6PpFhoOlW+maZbJb2
kC7UjQfqfUnqSeTTYkX6q6jp1nq1hNY39tHc2sw2yRSDKsM55H4Varj/AIp313pnw11u8sbm
W2uY4k8uaFyrqTIo4I6cE0DOqtbWCytIbS2iWK3gjWOKNRgIijAA9gAK8z8TfEbV7H4hW2ha
bb2iWMGp2FheyzAtI7XILjYAcABFIJPOTXbeDbia78D+H7m5leWeXTbeSSSRizOxiUkknqST
mvPfiLo8GteJJHufh9f6kbZUVNStr4QeYu0NyPYkjn0ovYNzs/APii78UaNeSahBBFfaffS2
Fz9nYtE7x4yyE87TuHWurrlPh9GkHhhbeLw0+gQwylY7V5RIXGAfM3DrkkjnniuqoELRRRQM
SvKPjJeazf6bP4XsbPT2tb23ike5uNRigdGWXdgI7AkfIOfc+ler1478bLJdTt5bGz8HX+pa
tLaxeRqlvbGRYVEpJjLDkHAbj/b96L2C19jV+GP9pXvinxbrmo21jbNqH2PbDaXsVwF8tHQ5
KMcZwDzjv6V2HjLw0vi/wnfaE90bVbrZmYJvK7XV+mR/dx+NYXw5fTH/ALS/s7wXeeGseVv+
02/lfaPv4x67ef8AvoVs+OPEknhDwdqGuxWy3L2vlkRM+0NukVOvOPvUIDU0fThpGiWGmLIZ
RZ20duJCMbgihc47dKvVn6JqLavoGnak0Yia8tYrgxg5271DYz3xmtCgArK8R6BY+KNBu9G1
FXNtcrtYxttZSDkEH1BAPpWrRQB5P4N1rXfBPiS38B+J1mvLabI0jU0Qt5iD+B+uMD/vnv8A
Lg13uqaBY3GqxeIBp6Xer2NtIlmJH2rk8gZwQpJ43Y4BNbJVSVYqCR0OOlcvr3j3SfDfibTN
F1QT241BCY7x0xArA4ClvU/pkZ60AeTS6n418Oau3iDV9Gsp/FWqv9m0+Ca5MjRx5/1cMKZ2
gdSzN+pOfa9I1pLp0029ntE12G2jmvLSCTd5RYdvbP8AMeozU8Q6FJJ9s1zRLa1/4SYWX2a0
ubgFgiglsAdByzc/TORxXiekWV4mpNYaDcQS+JiBqd7qWpFoLrTZUZUnWQ4KyRNuOFyeCSc/
KaTXVAn3Po+isPRvF/h7xBdS22kaxaXk8QJaOKTLYzjIHce445pNZ8ZeHfD1/bWWraxa2dzc
/wCrSV8cerf3V4PLYHHWi6HZlzW9SfSNGur+Oxub54Iy621su6SQ+gH+fx6V5PF8Qr2XxJJ4
j8Ntq+veHJIkGq2b25H9ntwB5XTcwByyrkdy3IK8eL5tP8UzTXyXcHjW2mkdWSSdpNVdnIij
QDMawBduf7wAAwOa+kI5misVmvWjiZI90x3YRCBljk9hzTXcT3scj4V8BW+jXS3cmp3d/aIz
y6fa3UIQWnmMHYkEZL7h1OCuSMda5LWrvWfiz4iufDel/aNO8K2Exj1K8ZCj3LqeY1B/kfqe
wPeeE/HGmeM5tTGlR3LW9jMIhdPHiOfjqh/p1wQe9dMqqmdqgZOTgdTR5C8yvpun22k6bbaf
ZoUtraNYolLFsKBgDJq1RRQMKxPF/h4eK/Ct/obXJthdoF84Jv2YYN0yM9PWtusDxp4hk8K+
D9R1uK3W4ktEVhE7bQ2WC8n8aAL+haYNF8P6bpQl84WVrFbeZt279iBc4ycZxnFeU/GHxjok
s9j4YuJrv9xqttJqsUaOqva7SzDcPvcMpwO49RXqfh/Um1rw3peqPGInvbSK4aNTkKXQNgHv
1ryb4oamum+KLYWvj69sZrnUba3vLCKcKtnAyfNKB24Abn+9Qr9BHQfBSeGbw1rS2TzHTItb
uEsElZiY7fajIo3cgck49Se9emVyvgM2h0Ob7F4on8RR/aWzdzSByh2r+7yOw4P/AAKupo16
jFooooASvIfjRqjaPbS31j4xu9N1WK2i8jSoZgomBlIMmOucFv8AvivXq8b+MXiSPStSa3tv
D+jXt5a6at7Pc6lbCUiFpxCqR++9yeeMZ70IWnU674emwP8AaP2Lxpc+Jf8AVb/PlD/Z/vYx
jpu5/wC+ak+K2mXus/DTV9P062kubuYQiOGMZZsTIT+gJqDwLe2g8R+K9Eh0bTLCfTLmMGXT
41RZ4XDNFuwPvquQe2ScV1uq6rY6Jpsuo6lcpbWcO3zJXzhcsFGce5FAyr4VtprLwholrcxt
HPBYQRyI3VWEagg/QiteobW5hvbSG6tpFlgnjWSN16MrDII/A1NQAUUUUAFY3ifwxpfi7RJt
K1WASQScqw4eJuzqexH/ANboa2aKAOP+H2ieJPDuk3Gk67qEN9b20vl6fMufMMIHG/P5Ac4w
RkjFS+P/AA5c+IfBWs6fpRSHUbuBUWUfKXCsGKFvRgCvPHzV1VeW6d441nwn4yl8PeO5Imtr
2Vn03VY02REE8Rt6AZA55HckEGgQzRrO91fxt4cmsvBknh/TNCjmE0tyFR3LxFBHGFzuXJyW
7+x642v+b4M1rWofF+mHxFpHiErHbagwjjZHGdsMjMVWMDOQ2QBjcO4X276VR1jT9O1PR7qz
1eGGXT5IyJ1mOF29ck9sYzntjPak9RoyvAWkahoPgjStM1ScTXdvDtYht2wZJVM99oIXPtWR
8QPCmv8AjGfT9JttSjsvDzktqXl5E0mDwo7EH9Dyc8CsHw14l1TxJ4ps9M8FRraeDdFIiuLq
dTILkAYEaFjnGOnPHBPZT6zVN3YktCho+kWGg6Vb6ZplslvaQLtjjQfmSe5PUk8mr9FFIYUU
UUAFch8UNOvNV+G+tWNhbSXN1LEvlxRjLNh1JAHfgGuvqnqmqWWi6bPqOo3C29nAu6WVs4UZ
x29yKAKHg62nsvBGgWtzE0VxDp1vHJG4wyMI1BBHqCDXnvxEk1TTPEcE48H+F9QttSvoLC1u
byLdNJK6YG/jgAqRn0Ar1WzvINQsbe9tJBLbXEayxSDgOjDIPPqCK8a+INn4Vv8A4iW9jfah
4llv7q8tYyljcKLaymcBYicj5XKgtxz1NK1/6X6h/X9WPSPBVjqGn6NNFqej6TpUxuGZYdLG
ImXavzHj72QR9AK6WuK+GJ0lvC8raTf6rdRm6cTrqz7ri3lAUNE3HGMA49/eu0otYBaKKKYC
V5P8ZG0xYY59b8HXOqafaxLIdRhuhD5Jd9uzjk87fb5hXrNeQfF1tMvL9dH1bx2+i2k9pG0m
nfYWmWXEjESbh05UDH+x70W8g+Z0nw0s006wvbOLwhceH41ZH3XE4me5Y7skt14wOv8Ae4pn
xq/5JHrv0g/9Hx1H8MdTTUf7U2eNpPE3l+VnfZmD7Pnf/wB9bsfht967fUdNstXsJLHULWK6
tZceZDKu5WwQRkfUA0bAZ3gv/kRfD3/YMtv/AEUtblRW9vDaW0VtbxLFBCgjjjQYCqBgADsM
VLQAUUUUAJRRWF4n8UWXhiyiefEt5dSCCztFcK9xKxACgngDJGWPApXAf4l8T2fhizgmuYbq
5muZlgt7W0j3zTOeyqSBwASSSOn0rnhf+HPijaap4b1XS761urNl860vYxHPESPlkQgkY64I
PTqMEZ4+91zUPFOoQ6Xf6lp+l+K9L1RhpNxaRTSWd04jBeJnIIyNwVuc842+vd+GPDesw69d
+JPE1xp8mrz26WiR6cjiGKJWLdX+ZiScnPTFNeYn5HRhtO8P6REsk8VnYWkaRK88uFRRhVBZ
j9Byah1bTNN8V+HZ7C4fz9Pvoh88MmNynBDKw/A+leX+KodY+LPiibwtbW82neG9JuB9uvJo
cSTSgcBAfY8exyeoBu/D281zwZrsfw91yze4tQjy6XqNvEdjxg5IfHTk9+hIByCDQM7G+vvD
vw18IB3CWWmWa7IooxlpG6hVH8Ttyefck4yao+EPG8+tyxafrmlT6PrE0b3ENtMjASQhuCpI
5YAjK9e+B2peJ/h1deJfEFxrM2sMJ7Xym0WB0zDaSIyOzMv8ZZlIOf4T3wu3kfEV34h8K+I7
HxF4hFrqniO4img0qxtFk+yWUSKGmmJwXLbTzgZwTycABcr3C62PbqWuP8EeLrnxDPqem6jH
aDUdM8hpZrGQyW0yTJvjdGPPIzwfbk547ChAwooopgFcP8YP+SUa/wD9ck/9GJXcVV1HTrPV
rCaxv7aO5tZhtkikGVYZzyPwoAyfAv8AyT7w1/2CrX/0UteV/Eey0BfG8t3b+NbfRtUS5tbu
6tp7Vph58KHyZAQOMI/Toc817da2sFlaQWlrEsVvBGscUajARVGAB7ADFeV/EXTfFus6/Zx6
Z4Ss7mz07Ube+ju2uoke52JyjKxBAySP+Aik2luGp0fwvg0eHw1dPpOtHWXuL6Se9vShTzLl
gpb5SOONvFdtXP8Ag+bVp9JlbWdCttGuBOQtvbzLIrJtXDkrxnORj/ZroaEAUUUUwEry34o2
d/qOp20Fp4as70xQLJFqJ1KO1uLeTc3CFjnAwD3HPtXqVeR/FrSrDU794f8AhCdU1jVpNOMd
rqFtv8qBiX2hsEDKsd2CO4pMaN74X3PiqTTru28U21ks0HliG4t5ImaYHdneIyQCMDnjOfY1
a+LWo3uk/DLWL3T7qa1uohD5c0LlWXMyA4I9iR+NT+APBeneDdDgS3s0t9SuLWAagyys4klR
eTySB8zP0x1rQ8ZeGl8X+FL7QnujardbMzBN5Xa6v0yP7uPxpoRN4TuJrvwdodzcSNLPNp8E
kkjnJZjGpJJ9STmtiqOj6cNI0TT9MWQyizto7cSEY3BFC5x26VeoAKKKy9Y1/StDjU6jqen2
ckobyVvLpYRIR7ntyMkA4zQBF4i8TaV4WsVvNWuDFCWC/KhcgFgCxA52jcMntkdyAfJdQ8Ry
6jqOv6Z4zji1HwhNfCGG+t1GbAuitC+VH3GVhhuec564Nu4ttZ0TXYfGfiGOw8T6VqUIt5zZ
QmZdPjfIHkg53xkNhjgFs/n23gnwDYeC73VrjTLq5az1F43jtZQcW4UH5QTyfvHryAADkjNJ
K+4N9EUvCPgSTw7Hbz67q0V9FpKSJpoEYiitojnMjAYBkKnBY9Bnk5JrS8I+PLHxnqOqxaXa
XJsbF1jS/ZcRTnuF78fyIPGar/EDwlrHjKPT9MttWWx0VpCdSRFPmyoOQFPTGeMH1zzjFdNo
+kWGg6Vb6ZplslvaQLtjjQfmSe5PUk8k0xF+iiigZx+t/ELTfDvjKx0DVbee1hvYt0WoSACA
vnATP8z2yM8HNXvE/hO38S/Yrhby5sNRsWdrS9tWAeLeu1hzkEEdfp1qfxT4W0vxfoc2larD
viflJF4eJ+zqexH/ANY8Vn+AdC13w34eOl63qkeo+RKy2kiqQywD7oYnqfbt0yewK1zlfEOl
f8IXc+HrfTLr+yNJvNRe51rVUjUHzFUFFb+FEc7lxjaOO2Qe48LeJ7TxbpD6nYw3Edr58kUT
zRlBMqnAkXPVT/PI7VH4r8J23i+0tLK/ubhLGK4Wae3ibatyoBwj45xuwfw9cEeR6/431OTS
knKPorWlzNaaZZaXdgXEUyjEcdxbEEOp2qPl6BuBg0n3Gux77RXMeFfFsGultOl41iytoG1J
I0JihndfnjDcjcrAgjPHvg46ehAFcf8AFO+u9M+Gut3ljcy21zHEnlzQuVdSZFHBHTgmuwrE
8X+Hh4r8K3+htcm2F2gXzgm/Zhg3TIz09aYCeDbia78D+H7m5leWeXTbeSSSRizOxiUkknqS
TXinxaXwtD43vL1ry6l1aIR/atNlWVYZx5a7dkico23b6jPXHNe76Hpg0Xw/pulCbzhZWsVt
5m3bv2IFzjJxnGcV5J8U9b1HRr/VLjSfH5hv0aFYdBit0ZwWCAgNyeQS/Tvii7WwadTrvhJd
aBeeD5JvD1ld2VubphPBdStIyy7EzhiTkbdv+Fd7WF4X0jVdF0yS21fXZNZuGmMi3EkAiKqV
UbMAnPIJz71uUXvqAtFFFACV438Rr+CH4nW9trHiXWtE0Y6OrrJp0siq1x5zgAhQR93POP4R
zXslcN4q8Sa8fFVt4U8L2ti2pSWRv57jUCfKjh37AAF5LFvy4654Lgch8LdL0W9+InibULbU
7rWl08WhsdQublnc+ZC4kz0Df3eRxtr0fxx4kk8IeDtQ12O2W5e18siJn2ht0ip1wcferkPA
Wm6fd+MdZl1XQbSy8WaPJGLi4sZXFvKssR2OqbsAlc5BHfPUnG98VtMvtZ+Gmr6fp1tJc3cw
hEcUYyzYmQn9ATQ3cDo9E1FtX0DTtSaMRNeWsVwYwc7d6hsZ74zWhWP4WtprLwhotrcxtFPB
YQRyI3VWEagg/Q1F4n8T2vhmxR5I5Lm9uH8qzsoeZLmT+6o7DuT0ApN2AXxL4p0/wtZRT3q3
M0szlLe1tITLNOwBJCqPQAnJwPevM59dstU8Vv4vttAuPFfh6+slsQLS0E89lIuS0bRN0DBs
k9ORzzy2TVL7xFfx+OvDEc7a/pCm31Xw3dyMWC8hhGOqt1xgc46bgVbofhhJaX0OveMhcWUC
atMsk1pbyHy7Qxr83mFgv7w5JY4APBGQc00u4PRGp8ONHuPDXg149QQ2UBuJrmG1mkB+xwMx
ZUZvYZJ9ya5208Xa/wDEHxtDF4TnNl4Z0ucNd6g0eftjD/lmoPUEfz3H+EV6E66R4s8POm6G
/wBLv4ipKNlZFPHBHQ/qCPWptH0iw0HSrfTNMtkt7SBdscaj8yT3J6knk0CL9FFFAwooooAK
awJUgHBI4OOlOooA8n0bxlrXgvxU3hnx5cie3vJWfTtZKhUfJ+4+OF5OP9np93BHWeK/BUHi
B31KznNlrkdpJb2l6qhvKLEfNgjhsAqGHIDnHOMa+v8AhzSfFGmHTtYs0urYsHCsSCrDoQRy
D247Eipry/0zQbCJ7y5t7G0VkgjMjBEBPCqP89qLiaueIaVeJp8I8OawU8K6X4bSK81OOKYm
41Ofd8ro3UoWVSSOclVHYj1/wxrt3rGjW97qlh/Zc13K/wBltpZB5jx8lCR2baMleehPsKHi
fwRb+KPEug6ndPEsGlSNOUEQMkrgqUUt/cBBJHf+Xmev3/i/TNfn8X+JdGsQ1rIYNFtJ73dH
Gx4/dxoC0kjYHzHb64AA2jT3Q0+571WB408QyeFfB+o63FbrcSWiBhEzbQ2WC9fxqHwxr11d
aXY2/iN7Cz8QTRmSSximG8DOR8pOQcYyOcetVfifp15qvw31qxsLaS5upYl8uKNcs2HUkAd+
AaSdwaNzw/qTa14b0vVHjET3tpFcGNTkKXQNgH2zXm+oT+ItV+J3iC18P6P4UM+lG1Ju9Rtm
89jJEGHzrycbSO2ABXoHg62nsvBGgWtzE0VxBp1vHLG4wUYRqCCPUEYrz3x9D4GfxVPHP4b1
PWfEDRrLcnSfMaSBdoCl9rAKdoGB6c9xl/1/VwRr/DPUvFOuXmuXev6tBIljqFxpxsYLYKiy
IUO9ZPvEDLKAfqTXoteafCTSIbS0vdQ0jxHPfaPd3E0jWNzbBZ4Lglc+a5YsXCqARwDnd3Fe
mUN3DYKKKKACvKPiddeGj4nsYLv+37fX4LXz4bvRI8yiBmZSrEdVyD1HGfc59XrzzxR4Y8Xy
+P4/Evhe70qFhpY091vg5481pCQFB/2e/rSvYLXD4WDQ47XU49JtdaFy0iS3l5rEJWa5Zt2P
mPUDaeO2feu21XVbHRNNl1HUrlLazh2+ZK+cLlgozj3IrH8JxeMIvtn/AAldzpc2dn2b7Arj
H3t27cB/s4/Gsb40/wDJI9d+kH/o+OhAdva3MN7aQ3VtIssE0ayRuvRlIyCPwNcv428F/wDC
Rrb6lpl22neItP8Amsb5ex7o45yhyQeD17gkHT8Gf8iL4e/7Blt/6KWtiWVIInlldUjRSzu5
wFA6kk9BQBy2geHVur2y8Va3pEVh4oNsYLr7NcEo/b5gpw3AGM5xwMnaDXF+IdH1jxv4uvvC
2m6a2g+HIZhLq18kIje/c/NgED5s5z39W7Cuu8I+P4PGeuarb6Zp87aVZYVNTY4jmkzyoB59
COvHXGRns6bYijpGkWGg6Vb6ZplslvaW67Y41/Un1J6knqavUUUDCiiigAooooAKKKKACsXx
T4W0zxhoc2k6rDvhf5kdeHifs6nsRn+h4NbVFAHl/wAP7rxV4a19/A+v209/aRRGTT9WRcp5
Q4CuT07DHUHjkYNd/e6Hpuo6pYald2iTXen7/ssj5PlF9u4gdM/KOe3atGuJ1f4iW3h7x1b6
BrNjLZWN3EDa6nIw8qSTPKn+6BkDJPB6gAg0CPI9P8Ha5eRz6cLOb/hK7i5SS+vruArJaSLc
FhcwT4+ZCgAKg5yQVzyK+hdU1Sy0XTZ9R1G4W3s4F3SytnCjOO3uRVzrXEfGD/klGv8A/XJP
/RiUOwK/U7CzvINQsbe9tJBLbXEayxSDgOjDIPPqCK808Qw6p4d8c6prPhvXfDyz6pFCt/Y6
vOEMbxptjZduDjaeh9c85GOz8C/8k+8Nf9gq1/8ARS15br9nBafFHxTeax4B1LxBa3f2T7JN
BaGRE2wgPg9OTgcf3aL2HZs9B+HGjrpOgXbNq1rql9fX8t7fT2jhovPfBZVx0GAvB9c8ZxXY
Vyfw+exfQZzp/hi58OxfamzaXMPlM7bV/eAeh4Gf9muspALRRRTAKKKKACqmo6bZavYS2Oo2
sV1ay48yGVdytggjI+oBq3XFfFrUbzSfhjrF7p91Na3UQh8uaFyrLmZAcEexI/GgDsLe3htL
aK2t4lighQRxxoMBVAwAB2GK5bx74Rv/ABnp9npkGsPp+nmfN/HGnzTxY+6D25HQ8c5PTB8/
8O+JPFXxIudFstEvLnTtH0qOBtS1QjMl1OqruQZ65OeDkd27A+0SXdvE5SS4iRh2ZwDQBW0f
SLDQdKt9M0y2S3tIF2xxoPzJPcnqSeTV+oY7mCZisU8cjAZIRgf5U6WaKFQ0siICcAs2OaAJ
KKri+tCQBdQEnoBIP8anJABJOAO5oAWiq/2+z/5+4P8Av4P8aljlSVA8bq6noVORQA+ioZLu
3icpJcRIw7M4BojuYJmKxTxyMBkhGB/lQBNRUcs0UKhpZEQE4BZsc1GL60JAF1ASegEg/wAa
ALFFISACScAdzUH2+z/5+4P+/g/xoAsVjeJ/DGl+LtEm0rVYPMgk5Vhw8TdnU9iP/rdDWtHK
kqB43V1PQqcimSXdvE5SS4iRh2ZwDQBg+B9A1Pw14bi0rVNWOpvA7LDKU2lYs/IpycnA/LOO
gFbWo6dZ6tYTWN/bR3NrMNskUgyrDOeR+FDyx3cEsNteKsrIQJImVmQnjcAcjjPcYrwPxF4v
8W+A9C1fwl4gu7qW5lj36RrcTkNIN4JUtnIOM+46cgg0AfQFrbQWVpDaWsSxW8EaxxRqMBEU
YAHsAMVNisPwbcTXfgfw/c3Mryzy6bbySSSMWZ2MSkkk9SSc1uUAFFFFABRRRQAUUUHpQAVk
+JPD9l4p0C60XUTKLS5ChzE21vlYMMHB7qK5XwT4k1bV/HfjPTb66820064iS0j8tF8tW35G
QAT0HXNegUdExdWjE8K+F9P8H6FHo+mGc20bs4Mz7myxyeQBXNeJ/g94Z8W69cazqUmoC6nC
hhFOFUbVCjAKnHAFegVl6l4k0LRp1g1TWtOsZmXesd1dJExXOMgMRkZB/KgZzng74W+H/A+q
zajpMl6080BgYTyhl2llboFHOVFafjHwVpXjnTILDVmuVhhmEy+RIFO7aV5yDxhjWnba5pN5
p0uo2uqWU9jFu8y5iuEaJMDJywOBgdeak03V9N1i3a40zULS+hVijSW0yyqGwDglSRnkfnQI
84t/gB4OtrmKeObVd8bh1/0leoOey16ZeWsd9Y3FpKXEc8bROUbBAYYOD2PNZcXjHwvPdJax
eI9IkuHcRpCl9GXZycBQu7JOe1JceM/C1pcS29z4l0eGeJikkUl9ErIw4IILZB9qBnCf8M8+
C/8Anrqv/gQv/wARXfeFvDFh4Q0KLR9NadrWN2ZTO+5sscnkAetS3PiTQrLb9q1rTrfdCLhf
NukXMROA4yfukkDPSrKanYSab/aSX1s1hsMn2pZVMWwdW3Zxj3oA4rxP8HvDXi3XrjWdSk1A
XU4UMIpwqjaoUYBU44FWvB3wt8P+B9Vm1HSZL1p5oDAwnmDLtLK3QKOcqK6OHxHodxps2pQ6
zp0thA22W6S6RokPHDODgHkdT3FQW/jHwxduyW3iPSJmRGkZY72NiFUZZjhugAyT2oAreMfB
WleOdMg0/VmuVhhmEy+RIFO7aRzkHsxrj7f4A+Dra5injm1XfG4df9JXqDnsteiHXNJEVnKd
UshHfMFtH+0JicnoEOfmP0zVKfxn4WtbmS3uPEmjwzxMUkikvolZGBwQQWyD7UAa15ax31jc
WkpcRzxtE5RsEBhg4PY815d/wzz4K/566r/4EL/8RXpv9p2H29LD7dbfbHi85LfzV8xo+m4L
nJX36VB/wkGiiATnV7DyWn+zCT7Sm0zf8885+/8A7PWgCv4W8MWHhDQotH01p2tY3ZlMz7my
xyeQBXMeJ/g94Z8W69cazqUmoC6nChhFOFUbVCjAKnHArurq7t7K2kubueKC3iXdJLK4RUHq
SeAKq3uvaPptpBd3+q2NrbT48qae4SNJMjI2sTg8c8UAcz4O+Fvh/wAD6rNqOkyXrTzQGBhP
KGXaWVugUc5UVp+MvBOleOdOgsdXa4WKCbzkMDhTuwRySDxya6JHWRFdGDIwyGByCPanUAU9
L0+DSNJstNtt32ezgS3i3nJ2ooUZPrgVbrh/iT4zv/C1hp9nolol3reqz/Z7ON/ug8ZYjjPU
DqBzk8DB4y/1T4t+ArZNe8QX2ma3pMbKt1bwIqvGpI+bIjTB7dWHPI7hJ3BntdLVawvYdRsL
e9t2LQ3ESyxkjGVYZH6GrNMSd9RMUUtFAwoPSiigDyv4cf8AJT/iJ/19wf8AtSvVKSlo6Jdg
6thXlet6XYat8fLC21Kxtr2D+wmbyrmFZFyJWwcMCM16pSUutw6Hzr9iYfDaTbZyzaLZ+K5Z
dStrZf8Al1Q8/KP4RgHHbg9sjb0jxB4e07xdrni3w1ALbwna6UsV09vatDDNdbxsVU2j5sMB
nHGcnrk+31R1fR7HXdMl07UoPPtJSpePey52sGHKkHqB3o6f16B/X43Pmmy1zwZb+G/BaxS2
p1621iG61GdbNxKI/MZmDSbMvjKjAJ6cZxXRto+mXnhn4qX9zp1pPeW+pXXk3EkCtJH3+ViM
j8K9z1fR7DXdLl03UoPPtJdu+Pey52sGHKkHqB3q8AAKb1T/AK7f5DueA6pdeHbHx74VuvFN
qk+mReF4SxktzPHGxJAZ0AORzjoeWFUhp9wfhub1NPvG8Jt4lN61miMGOndc7euzIz+Gfevb
5PC1lL4yh8UGW4+3RWZs1jDL5ZQsWyRjOcn1x7VuUX6/1vcXl/W1jx3whbaB4k+Imp3fhnTI
G8JSaalveL9j8u2nuA+4ARsoBIX24/HnO8KaPpkfgX4i3iabZrc295qUEMywKHij8r7itjIX
k8Djmvc6KT2sC3ufNWj2eo3tp8Pdd1ENDDFqdtp+n2+ePKUEvIeOrsB+Cjr1rD186V/bPjhb
zX7OyuzqN15NnLoq3Mk5ycbZypMWTxwRjrX1jRTYLQ8K+w6zqXxD8LQaTfv4cvR4WjJL2q3B
iUMcoVfHtyeeK5u/aWz+E8bT3+yaHxgxkvfJB2sA2ZNg68jO38K+maKG9f673D+vwsfPcnjD
Vdb0Pxdpw8Sf8JPpEejGZr/+zPsfkTbsCPGBnIyefTjGDVTxhbeVrXh+91nVE0zSZPD8Mdtc
z6SuoReYAC0exgQrHru6/hX0fRQw/r8v8jj/AIX2MmnfDzS7d5byRArNF9stxDKELEqCgd8c
HjnpjpXYUUU27u4krHmfxZ0vV0uPD3irRrGTUJ9EuS8tpGMs8bYyQAM/w44BxnOMA1yXiT4r
L8R9Ck8K+FNC1KbUNQCxzNOihIU3DLZVjxnAycAZz7V7zRUpdHsNvqZ+g6aNG8P6dpm4N9kt
o4Nw77VAz+laNFJTbu7iSsrC0UZooGFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABSUtct8QLu4sPCcl3b3Et
v5NzbNJLG5QrH56b8kdtuc+2aAOoorlPFeoyW+seE4Le8aP7VqeGSOTb5sYhkJBAPzLnb7Zx
UVz42uI4dQ1ODSBPoWnTPDcXQucTHYcSPHFsIZVOckuCdrYB4ylqFjsKK5Cfxbqsur6xZ6Xo
CXkOleWZZnvfLMweNZAIxsOXwSMEqOnzc8R33jPU1/sa40zSbG6sNZdEs5ptQeF8tGZMughb
aPlI4J7fgwOzpahtmne2ja6jjjnKjzEikLqrdwGIBI98D6VyHi+81u18Q+HFt7mKDS5tRiil
WMt5s5KSEhugCDaOOdxPbHK62Dpc7SiuY8TWIaRtRv8AUNX/ALOhg2JZaUJ1kMpPLloDvbjA
APyjkn2teDb261Hwhpd3e3EdxcywAySxyK4Y9Mkr8u71xxnNNaiN6iiigYUUUUAFFFFABRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABTHRZEZHUMjAhlYZBHvT6KAOPvvAumxanot3omlaVp5s
74XFw0FusLSRiN1wCq8nLg4PFZP/AAr42t3exwaB4X1CK6unuEvtSg3zw+Y25lZBGfNwScfv
E4wO2T6LRSWgM85s019vGXjK20ddPMMklsjNcSPGYGNug3qFU7+P4SV+6Pm5425/CUkVn4Vs
rGVDBotwjuZSQzosLx8YB+bLA9h1rq6BR/wAIkaf7RIrxxCABfLcSEsx5yCuMDHGOTnnp3x/
Eei3OsXGiSW7xKLDUUupfMJGUCOuFwDzlh1reooAwdTj8Sw6oLnSXsbq0eDy2s7yUwCOQHIk
V1jctkHBU+gIPWk8N6Lc+HdItbANDcs0ss13NkxgPIzOdiYORubGCRgc5J4repaaAKKKKACi
iigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooAKKKKAP/2Q==</binary>
 <binary id="img1839.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img76AD.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img94A8.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CACeAV8DASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKrX2oWemWkl3f3UFrbR8
vLPIERfqTxXBS/Fm21KdrfwfoGp+I5FOGlhjMFuPYyOOD+GPegD0aivORL8WtVV9tt4c0OJj
wJXe4nQfVcoTSDw18UXG5/H9lG39xNKjZfzIzQB6PRXnK2fxb05GaPVfDWrZ/huoJImH02YH
501viJ4j0EA+LPA99b26j573TZVuo/qVHKL9TQB6RRWL4f8AFug+KrYz6JqkF4q8sinDpzj5
kOGX8RW1QAUUUUAFFFFABRRRQAUVma1r+keHbI3msajb2UHOGmcAsR2UdWPsMmuL/wCFqyas
5Xwj4T1jXU3bRdFPs1u30kcfzAoA9HorztL74uXrl4tI8LadH2jvJ5ZW+mYzinLD8XoyzC58
GylzkpIlyBH7KRyR9aAPQqK84/4SP4m6UGbUvBmn6nGOraXfeWR7hXyT9BVrT/i34dmvFsNZ
jvvD1+cYh1aAwg+pD8rj3JGaAO9opkciTRpLG6vG4DKynIYHoQe9PoAKKKKACiiigAooooAK
KK5TxJ8RvDPheb7Le3/nageFsbRDNMx9No+6ef4iM0AdXRXm48X+P9cBOg+CEsICcpc63cbC
V7ZiXDA/iac2j/Fe8cvL4p0PT93/ACzs7IyqvuDIMn8aAPRqK84Ph74pw4MfjjTbkjnE+mIg
Pt8o6Urax8VNIbfe+HNE1qBRyNMumgf6/vM5+gFAHo1FcFpnxZ0Ge9XTtbivPDupHA8jVIjE
pPfbJ93HucZru0dZEV0YMjAEMDkEe1ADqKKKACiiigAooooAK4rxb49XR9QXQNCsm1jxNMuY
7OP7kIPR5m/hXvjg4x0BzTfHPiu/s7q18L+Go1m8SakpMbN9yzi/imf6c4HcjvjB0vB3gyw8
H6c8cLPc6hcnzL2/mO6W5k6lmJ5xknA/mckgHPad8M5NXvE1fx9fnXNQHzR2YytnbeyoMbvq
evcE816FDBFbQpDBEkUSDakcahVUegA6VJRQAUUUUAFFFFAHGeJPhnoWv3H9oWyyaTrSndFq
WnnypA3q2MBvx59xWRZeM9a8HahDo/j9Y2tpn2WniCBNsMh7LMBxG3v0/AFq9KqpqemWWsad
Pp+o20dzaTrtkikGQw/oe4PY0AWVYMoIIIPII706vLtKvbz4Ya9beHNWuJLjwtfSeXpV/Kct
aP2gkP8Ad/un+mdvqNABRRRQAV5xqnjzU/EOpy6D8PoIru4iJW71ecH7La+yn+Nvpkezc4r6
7qWofEXxBc+EtBuJbXQrNvL1rU4jhpD3t4j+jH+nDegaPo2n6BpcGmaXapb2kC4SNB+pPcnu
T1oA5LQ/hbpFneDVdell8Q603L3eofOqn0SM8KB2647YrulUKoVQAoGAB2p1FABRRRQAVS1L
SdP1mza01Oyt7y3brHPGHH1Geh96u0UAeZT+Atb8GyPffD3UGW3BLyaFfSF7eT/rmxOUbp35
7nHFdH4R8dWHisz2Zhl07WbT/j70y64liPcj+8ue49RkDIrqq5Dxr4Ij8SLDqem3B07xHY5a
yv4+CDz8j/3kOSCPc+pBAOvorkfA3jF/Eltc2Gp232HxDprCLULM9m7SJ6o3Uf1GCeuoAKKK
KACqmpalZaPps+o6jcx21nbrvllkOAo/qewHUngVJeXdvp9lNeXcyw28CGSWRzgKoGSTXmOl
abc/FbVY/EOuQyReFbZydK0tzj7SRx58w798D09slgB633iv4nOTpU1x4b8KHgXm3F3ej1T+
4vTn+fIHY+GfBHh7wjBs0jTo4pSMPcv880n1c8/h09q31UKoVQAoGAB2p1ABRRRQAUUUUAUd
V0fTdcsms9Usbe8tm6xzIGA9xnofcV5/N4P8Q+Ane98C3T3mmA75vD95IWUjv5LnlT14P454
FenUUAc94S8ZaZ4wsZJrIyQ3Vu3l3dlOu2a3f0ZfTg4PQ89wQOhrhPGfgu6uL5PFPhWRbPxP
arx2jvU7xSjoc9j9OeARs+DfFtr4w0QXsUT211C5hvLOT79vMOqn+h7j0OQADoqKKKACsnxL
r9r4X8OX2tXufItIi+0Hl26Ko9yxA/GtavNfGyDxV8RfDng/G+ytQdX1JMZDKp2xKfq2QR6M
DQBf+G3h67trO58T64obxBrhFxcEg/uYj9yFc9ABjj6DsK7uiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AyfEnh+x8U6Bd6PqCboLhMbsco38Lr7g4Ncz8M9dv7mxvvDOuOW1zQZBbzOTkzxY/dy89cr3
68AnrXeV5p42UeFfiF4c8YxDZbXUn9k6mQcAo/8Aq3b2Vhkn/ZAoA9LrhviR4hvrGys/DuhM
f7f1yQ29swJBgTH7yUkdNoPX8e1dzXmngof8JX8QfEPjGTD2to50nTDwRsTmR1PfcxyD6MRQ
B2Xhfw3Y+E/D1ro+npiKFfmcj5pXP3nb3J/w6CtmiigAooooAKKKKACiiigAooooA86+I+j3
WmXFr490KJjqmkj/AEyJDj7Xafxo3qQOQe3PcDHcaTqdrrWk2mp2MnmWt1Essbd8EZ59D2I7
GrUiJLG0cihkYFWVhkEehFec/DQt4d1zxF4Flc+Xp0/2vTgxJJtpecD2ViMn1Y0Aek0UVS1f
U7fRdGvdUuiRBaQPNJjqQoJwPfjFAHn3jF5PHXjW38CW7MNKswl7rkikjcvWODPvwx/Aj7pr
0qGKO3hjghjWOKNQqIowFUcAAdhXC/CXSZ7bwm2uagudU16ZtQuXIwcOSUA9tpyB23Gu+oAK
KKKACiiigAooooAKKKKACvL/ABhE3gHxjbeOrJGGl3jLaa7CnTBOEnx6g8H16fxE16hVHWNK
ttc0a80u8Tfb3ULRSD2Ixke46j3oAuI6yIrowZGAIYHII9qdXBfCbU7m48JvouotnUtBuH02
fPUqn3CB6bcDPfaTXe0AFeceAx/anxE8d6668peJpsX+yIVwwH1O016PXnXwckNx4b1m7bmS
51y7mcnqSSvX8qAPRaKKKACiiigBK4vxL8TdH8NatNp0tlql/NbRCa7awtvNW1Q8hpTkbRjn
vxXaV4l42fSj4312407xPJ4Z122tFF1HqCRtaakhjO0KrE7uMKcqfZScmlfUaV0ey2N7balY
QX1nKJra4jWSKRejKRkGrFcx8PNTk1fwFo99JYwWLSwcW9vHsjUAkDavYEDIHvXUVTVnYlO6
CiiikMK4/wCKeljVvhnr0GMtFbG5QjqGi/ecf984/GuwqhrkQm0DUomA2vayqcjsUIoAwpPE
0o+FJ8T70FydH+2Aj7vmmLdj/vrimfC7Sho/w00G2x88lsLh/XdL+8Of++sfhXnM1y5/ZNEm
458hY85zx9rC/wAq9s0+FbbTbWBQAsUKIAOwAAoAs0UUUAFFFFAGfrWtaf4e0mfVNUuPIsoM
eZJsZ9uWCjhQSeSO1c9ovxS8F+INUi03TdbSW8lz5cbwSx7iOwLqAT7ZzVP4zf8AJKNb+kP/
AKOSsiz8KeMvEt74cufEtzoMOm6VIl5CNNWUzSOANqsX4A9cfl6KLu2D0Vz1SiiimAUUUUAF
ec+Jx/Y/xl8Iasr7I9St59MuD6gDfGPxcj8q9Grzz4px4uvA844dfE9ogPfDbsj9KAPQ688+
M00jeBE0qLiTV7+3sFYdRufdx/3xj8a9Drzr4lSF/EfgK0P3H1xJiO2UHH/oRoA9At4I7W2i
toV2xRIERR2UDAFS0UUAFFFFABXN+M/GmneBdHi1TU4LqaCScQBbZVZtxBOcMyjHynvXSV5n
8aIkm0Tw9FIoZH122VlI4IIfIpPoNGv4h+J2g+G/DWla7dpeS22phWt44EUyYK7skMwAxkA8
9TXW2dyl7ZQXUYYJNGsihuoBGea+YdTgurzRta0e7RjD4OtJ7eJ2/ieW4AU/9+xwfavpTQP+
Rd0z/r1i/wDQRT0epL0djSooooGFFFFAHnWjg6T8dPENiigQ6tpcGon/AHo28rj65Y16LXm+
ukw/Hjwo68efp11EcdwoLY/OvSKACvOvhEFtdP8AE2mZ/eWOv3UZA/u5XBA7A816LXnGgMNC
+NPiXSWCxw6zaw6nbjPVl+STHuTuP4UAej0UUUAFFFFABWbqfh/RtZeN9U0iwvnjBCNdWySl
QeoG4HFaVFADVUKoVQAAMAAdKdRRQAUUUUAFZXia6Wx8K6xducLBZTSE/RCa1a4D4w38sHgC
fTrXLX2rzxafbIOrs7DI/FQw/GgDk77TJ4f2VUttmXNlFc4H90zrLn/vk5r1/Sblb3RrG6Q5
Sa3jkU+oKg/1qjeeHoZvBU/huBtkDae1jGzc7V8vYD+HFYXwk1VtV+Guk+aSLizQ2UyHqjRH
aAffaFP40AdvRRRQAUUUUAZ+taLp/iHSZ9L1SDz7KfHmR72Tdhgw5UgjkDvVyGJIIUhjG1EU
KoznAFSUUgCiiimAUUUUAFed/FGTfqHga0XmR/EltMB/spnP/oVeiV5xq7f258ctBsEKtFoW
nzX8wPI3y/u1H1HytQB6PXnXxSC2uoeCdTcgR2+vwRufQODk59Plr0WuJ+LWlyan8N9VMC/6
TZqt7C3dTEwYke+0MPxoA7ais3QNWj13w/p2qwkFLy3SYAHoSMkfgcj8K0qACiiigAqre6dZ
aikSX1nb3SxSCWNZ4lcI46MMjgjJ5q1RQBnSaFpEovFk0qxcXpBug1uh+0Y6b+Pmx71djjSK
NI40VEQBVVRgADoAKkooAKKKKACiiigDzrUkN78fdEjj5Nho01zJz0DuYx+pFei15v4KI1z4
n+M/EQBaC2ePSbWTPHyDMoH/AAIKfxr0igArzr4pW1zpn9jeN7CIyT6BcFriNRzJbSYWQfh+
QBY16LUVxbw3VvLbTxrLDKhjkjcZVlIwQR3BFADbK8t9Qsbe9tZVlt7iNZYpFPDKRkEfhU9e
X+ELqX4f+KG8CapIx0y6Z5tBu5DwVJy0BP8AeBPHrn/aUV6hQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF
eZO3/CbfGOJEw+k+E0LSN1El5IMAf8BAz7FT61u+PvFk3h/TodP0mL7T4h1Nvs+n2y4zuPWR
s9FXrk8evGSLvgnwtF4P8M2+mLJ51ySZru4JyZp25ZiT19BnsBQB0deaaKW8H/FvVdFlBXTf
EmdRsmJ4FwB++T6n730216XXJ/EDwpJ4p8Pj7DJ5Gs2MgutOuAcFJl5Az2DdPyPagDrKK5fw
L4vj8X6F58kZttTtX+z6haMMNBMOCMHnBwSPy6g11FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBBe3kGn2
Nxe3UixW9vG0srt0VVGSfyFcF8KrWfULfV/Gd8jJc+IbnzYkYcx20eViH1xn6jbVXxndy+Ov
EkfgHSnf7FCyT69dRnAjjByIQf77Ef8A68Nj0m3t4bS2itreNIoYUEccaDCqoGAAOwAFAEtM
dFljaN1DIwIZWGQQexHen0UAea/DGaTw7qWseAL1z5mmSm409mP+ttJDkEepUnn3bHavSq4P
4i+Hb+Y2Pizw+mdf0Ul0jA/4+oP44Tjk5GcfUgcnNdH4X8SWHi3w/baxpz7oZh8yE/NE4+8j
e4/+v0NAGzRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVzPj3xOPCfhC81FMNeMBDZx4yZJ24QAd/XHoDXRyS
JFG0kjKiKCzMxwAB3J7V5lowf4leOk8RyIf+EZ0ORo9MDdLu5B+abHdVxx7gf7QoA6nwB4ZP
hLwZYaXKQ13tM12/UtM53Nk98Z259FFdPRRQAUUUUAYXizwrp/jDQ5NNv1Zed8E6cPBIOjqe
xH61yvh7xnf+HtUi8KeO3SG+IxY6r0gv16DJ/hk6ZB/qM+j1m65oOmeJNKk03V7OO6tZOSjj
lT/eBHKkZPI5oA0qK8wTS/HPw/yNGkPinQEHy2V1IFvLdR2R+jjA6fgF71r6P8WPCupzmzvL
uTRtRQ4ks9VT7O6N6Zb5fwzn2oA7iio4ZoriJZYZEkjYZV0bcCPYipKACiiuZ174geFfDSP/
AGlrdqkq/wDLCN/Mlz6bFyfz4oA6auS8Y+O7LwssVlBE2o67dfLZ6bBzJIT0LY+6vuffHQ1z
7eJfG3jXMPhfR30HTH4OraqmJSvrFD645BOQfUV0fhLwHpfhQy3aPNf6vcj/AErU7tt80p7g
E/dX2HoMk4zQBR8F+Dbyxvp/E3iedLzxNerhmXmOzj7RRenuf/rk9xRRQAUUUUAefeLvC2qa
fri+M/CCJ/a8abb6xJ2pqEQ7H/bGOD9PTnf8JeMtL8Yacbixcx3MR2XVnN8s1u/Qqy/XPPf8
xXRVxfin4fW+s6iuu6PeSaL4jiGEv7YcSj+7KvRx29enUDFAHaUV5pF8RNZ8KMlr8QNEltow
di6zYKZrWTsCwHKE46dT6Cu40fxFo3iCDz9I1O1vUxk+TKGK/UdR+NAGnRRRQAUUVyfiH4ke
FfDRMV5qsct3nC2lr++mY+m1ehP+1igDrK888U+Nby+1N/CXgnZd67ICLi7zmDT06Fnbn5h2
Hr6ng03Pjn4hHyvJm8I+Hm4dnOb65XuAP+WXHryP9oV2/hvwxpHhPSk07R7RYIRy7dXlb+87
dWP/AOoYHFAFfwh4SsfB+iLYWjPNM7GW6upP9ZcSn7zsf6dv1roKKKACiiigArzXXvD+reC9
dufFvhC2+02twd+raMvHnessQ7P1OO/vnFelUUAY3hrxTpHi3Sk1HSLpZojw6Hh4m/uuvY/5
GRWzXC+Ivh2LjVX8QeF9QfQvEByXliGYbo9cTJ0OT3/Eg8VnJ8SNV8MsLfx94fnsVBCjVbBD
PaP7nHKZx0OT7CgD0uisjRvFGheIIw2k6vZ3hIzsilBcfVeo/EVr0AFFFVb3UbLTIDPf3lva
wjrJPKqL+ZoAtVDc3UFlbS3N1PHBBEpeSWRgqqo6kk9BXBX3xa0ue6bT/ClheeJdRHGyyQiF
Dnq8pGAPcZHvVeLwNr/jK4jvfiBfqLNWDxaDYOVgU8Eea/Vz14H4HBxQBTur/UPi5ePpuktN
ZeC4pNt5qGCkmoYPMcQPRPU//qPp1hYWul2EFjYwJBawIEiiQYCqKkgt4bS3jt7eGOGCJQkc
cahVRRwAAOAKloAKKKKACiiigAooooAKztW0HSNdhEOraZaX0YBCi4hV9ueu0kcH3FaNFAHn
kvwZ8LJL5mlS6tor9SdOv3TJ9fm3U/8A4VZ/1Pvjn/wcf/YV6BRQB523we0i6kDapr3ibVU7
x32pl1I9OAD+tdDofgPwr4bZJNK0KzgmQ5WYp5kq/R2yw/OujooAKKKKACiiigAooooAKKKK
AGsoZSrAFSMEEcGuL1b4TeDdWma5/slbG7P3bjT3MDIfUBflz7kGu2ooA86b4aazaFRpPxE8
RQRj+C7dbn8s4wPamnwH43kG2b4n3pXr+702ND+YavR6KAPOj8JLe/Vf7f8AFXiTVxn54Zr0
pA/tsAyPwNdPoHgvw34WX/iS6Pa2rnIMoXfIQeoLtlscdM1vUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BSEAggjIPalooA47Vvhb4K1mTzbjQLaGcZxLaZt2B9fkIBP1zWbH8JLS2BSz8X+MLSLtFBqu
1R+G2vQ6KAPPn+FKSKVk8c+N3Q9VbV8g/wDjlSWPwc8GWsyz3OnzalcKciW/uXlJ9iuQp/EV
3tFAFeysbTTbVLWxtYLW3T7sUEYRF+gHAqxRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAJWdp+s2+pahqdlCkqy6dMsMxcABiyK424PTDDrjmtGuV/srXNI8Q
6rf6RDp95b6m0cskV3cvbtDIqBOGWOTcCFBxgYI754QGzo2s2+uW089skqLBcy2zCQAEtG5R
iME8ZBxWjXjCPqDeFbK0litZY7rxPcxX8bzNDby/vJSEZ9rEIzhRgg7uFPWpvENg+leHfEkF
y2l6Xp+/T3bT9Mvmk+xn7Qu6QDy08rcuCMDkqT1JoWyG9/67nsVJXAR6DokHjWLSdO06zOlX
WlvLf2aRI1u5EieTIydCx/eYbqcd8U/4a6JpNnaajeW2l2UFyup3kImit0VxGJmAQMBnaMDj
pwKYmd07rGjO7BUUEsxOAB71i6Z4t0fVtFvNZt7kf2daSSpJcN9wiP7zKRnK+h71r3NtBeW0
ttdQxzwSqUkikQMrqeoIPBFefaNZWl74H8Y2d3K8FpJqGopJJGhYxpubJCjk4HYVLdrh2Om0
vxbb6jd20EmnahY/bEMllJdxoFuVAydu1mKnbztcK2O3Bx0Feaedq+qa54IW5bS3iR3uo3sZ
nkNxGLdlMxDKvlrl1G35+ZByMc+l1bQkLRRRSGFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBSOlae1nPZNY2xtZ
yzTQGFdkhY5YsuMEknJz1rJ1Xwfp114am0TTILXSoJZopiLa2VV3JIjn5VwMnYBn/CujooAo
6bo+maPHJFpmnWllHI251toFjDN6kKBk04aXp/2Sa0+w232admaWHyl2SFjliy4wSTyc9auU
UAJjFQ29rb2iuttbxQiSRpXEaBdzscsxx1JPJPep6KAM/T9E0rSpJ5NN0yys3uCDM1vbrGZD
zgsVAz1PX1NWre2gtIRDbQRwxAlgkaBVyTknA9SSfxqaigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigD/2Q==</binary>
 <binary id="imgB4E4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgCCB8.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgE2F6.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img413B.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img8E61.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="imgE5A6.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="img4746.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="cover1.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QAiRXhpZgAATU0AKgAAAAgAAQESAAMAAAABAAEAAAAA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</binary>
</FictionBook>
