Mathematics and economics in the Mobius space: a systems view on the interdisciplinary technologies of cognition

12+ Submit an article

Received: 15.01.2026 Published: 15.01.2026

UDC: 330.34.01 EDN: GXQBLI

Abstract

Relations between mathematics and economics as closely interrelated fields of knowledge have been examined in the paper. Despite the centuries of extended debates over this issue the necessity to reconsider requirements for collaboration between mathematics and economics has appeared in today’s rapidly accelerating scientific and technological progress, turbulent economic environment, development of new means of communication, analytics, and decision-making. The general and distinctive features of these disciplines have been explored, and the structural and functional prerequisites and goals for their coordinated and synchronized development have been identified. The results are applied to the processes of economic-mathematical and computer modeling, including construction, analysis and interpretation of models. The principles of evidence-based modeling, which are of a special attention to all stages of modeling, have been emphasized. The feasibility of using the Möbius strip as a space for the coevolutionary development of mathematics and economics is demonstrated. The goals and the objectives of this study are to define principles and methods for organizing effective and reliable interaction between mathematics and economics, both at the macro-scale of disciplinary and interdisciplinary development and at the micro-scale of developing specific economic-mathematical models. Systems analysis of the fundamental, natural and social sciences and humanities is used as a methodological basis. The requirements for the mathematization of economics and the economization of mathematics as perspective areas of interaction between the disciplines have been substantiated and structured.

Keywords

How to cite

Для цитирования:

Клейнер Г.Б. Математика и экономика в пространстве Мебиуса: системный взгляд на междисциплинарные технологии познания // Экономика науки. 2026. Т. 12, № 1. С. 23–33.

For citation:

Kleiner G.B. Mathematics and economics in the Mobius space: a systems view on the interdisciplinary technologies of cognition // Economics of Science. 2026. Vol. 12, no. 1. P. 23–33.

Коды статьи

  • УДК 330.34.01
  • EDN GXQBLI
  • Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)

How to Cite

Kleiner G.B. Mathematics and economics in the Mobius space: a systems view on the interdisciplinary technologies of cognition // Economics of Science. 2026. Vol. 12, no. 1. P. 23–33.

References

  1. Барлыбаев, А.А., Юмагулов, М.Г., & Юнусова, Г.М. (2009). Математический язык в экономической науке. Проблемы современной экономики, 4(32), 61–65. EDN: MVTXOF
  2. Блауг, М. (2004). Методология экономической науки, или как экономисты объясняют. Пер. с англ., ред. Автономов, В. С. Журнал Вопросы экономики. EDN: QQEPPX
  3. Винобер, А.В. (2024). Этос математики. Очерк пятый. Социологическое исследование Рэндалла Коллинза. Биосферное хозяйство: теория и практика, 67(2), 20–47. EDN: AKJYYY
  4. Горелов, В.И., Карелова, О.Л., & Ледащева, Т.Н. (2012). Системное моделирование в социально-экономической сфере. Российская международная академия туризма.
  5. Доу, Ш. (2006). Математика в экономической теории: исторический и методологический анализ. Вопросы экономики, (7), 53–72. EDN: JVIYRF, https://doi.org/10.32609/0042-8736-2006-7-53-72
  6. Егоров, А.В. (2025). Доказательное агент-ориентированное моделирование. Мягкие измерения и вычисления, 87(2), 13–24. EDN: CJOQMM, https://doi.org/10.36871/2618-9976.2025.02.002
  7. Карев, В.П. (2011). Очерк истории экономических методов в экономике. Экономический анализ: теория и практика, 5(212), 54–60. EDN: NCNIIP
  8. Клейнер, Г.Б. (2004). Наноэкономика. Вопросы экономики, (12), 70–93. EDN: PJEWGN, https://doi.org/10.32609/0042-8736-2004-12-70-93
  9. Клейнер, Г.Б. (2013). Системная экономика и системно-ориентированное моделирование. Экономика и математические методы, 49(4), 71–93. EDN: RIOKKF
  10. Клейнер, Г.Б. (2019). Принципы двойственности в свете системной экономической теории. Вопросы экономики, (11), 127–149. EDN: NLKIHL, https://doi.org/10.32609/0042-8736-2019-11-127-149
  11. Клейнер, Г.Б. (2023a). Расширяющаяся вселенная экономической теории. AlterEconomics, 20(1), 1–8. EDN: IUERYC, https://doi.org/10.31063/AlterEconomics/2023.20–1.1
  12. Клейнер, Г.Б. (2023b). Доказательное моделирование как перспективный инструмент научного исследования социально-экономических процессов. Экономика и управление: проблемы, решения, 2(6), 5–16. EDN: FYVPJI, https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2023.06.02.001
  13. Клейнер, Г.Б. (2023c). Флагман экономико-математического и компьютерного моделирования: 60 лет в строю. Экономика и математические методы, 59(3), 5–20. EDN: KMUEFE, https://doi.org/10.31857/S042473880027042–5
  14. Клейнер, Г.Б. (2024). Системная парадигма и теория технологий. Terra Economicus, 22(4), 6–18. EDN: BOVNWJ, https://doi.org/10.18522/2073-6606-2024-22-4-6-18
  15. Макаров, В.Л., Бахтизин, А.Р., & Логинов, Е.Л. (2022). Применение экономико-математических методов и моделей оптимального планирования в цифровой экономике будущего (ЦЭМИ АН СССР и ЦЭМИ РАН: прогностическая интерпретация и развитие научного наследия нобелевских лауреатов Л. В. Канторовича и В. В. Леонтьева). ЦЭМИ РАН. EDN: BYSDPZ, https://doi.org/10.48612/Bujet/vamm-r6ez-n1kf
  16. Морозов, В.М. (2016). Системное моделирование и методы исследования математических моделей. Изд-во «КУРС». EDN: UFMTVK Morozov, V.M. (2016). System modeling and research methods of mathematical models. KURS Publishing House. EDN: UFMTVK (in Russian)
  17. Самуэльсон, П.Э. (2002). Основания экономического анализа. Экономическая школа.
  18. Сухарев, О.С. (2025a). Научно-технологический потенциал и промышленная политика. Финансы и статистика.
  19. Сухарев, О.С. (2025b). Экономика технологий как научное направление. Инвестиции в России, 4(363), 3–7. EDN: STJTXJ
  20. Рашевский, П.К. (1973). О догмате натурального ряда. Успехи математических наук, 28(4(172)), 243–246. https://doi.org/10.1070/RM1973v028n04ABEH001602
  21. Черкашин, А.К. (2019). Метатеоретическое системное моделирование природных и социальных процессов и явлений в неоднородной среде. Информационные и математические технологии в науке и управлении, 1(13), 61–84. EDN: UDOOPW, https://doi.org/10.25729/2413-0133-2019-1-06
  22. Юшкевич, А.П. (Ред.). (1970–1972). История математики с древнейших времен до начала XIX столетия (Т. 1–3). Наука.
  23. Michel, C., & Chemla, K. (Eds.). (2020). Mathematics, Administrative and Economic Activities in Ancient Worlds. Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-48389-0
  24. Weintraub, E.R. (2002). How economics became a mathematical science. Durham, NC and London: Duke University Press.

Articles

All articles