- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •§ 1.1. Предварительные замечания
- •§ 1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •§ 1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •§ 1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •§ 1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Заключение
- •Литература
- •Богданов а.А. Всеобщая организационная наука (тектология). В 3 т. М., 1905–1924. Т. 3.
- •Пригожин и., Стенгерс и. Порядок из хаоса. – м.: Прогресс, 1986.
- •Упражнения
- •§ 2.1. Широкое толкование понятия модели
- •§ 2.2. Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •§ 2.3. Способы воплощения моделЕй
- •Insight озарение
- •§ 2.4. Условия реализации свойств моделей
- •§ 2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •§ 2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •§ 2.7. О динамике моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 3.1. Множественность моделей систем
- •§ 3.2. Первое определение системы
- •Inputs входы (системы)
- •§ 3.3. Модель “черного ящика”
- •§ 3.4. Модель состава системы
- •§ 3.5. Модель структуры системы
- •§ 3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •§ 3.7. Динамические модели систем
- •Vertex вершина (графа)
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •§ 4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •§ 4.3. Различные классификации систем
- •Variable переменная
- •§ 4.4. О больших и сложных системах
- •Заключение
- •Литература
- •Месарович м. Теория систем и биология. Точка зрения теоретика.- в сб.: Теория систем и биология – м.: Мир, 1971.
- •Раппопорт а. Математические аспекты абстрактного анализа систем. – в сб.: Исследования по общей теории систем. – м.: Мир, 1969.
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 5.1. Информация как свойство материи
- •§ 5.2. Сигналы в системах
- •Information
- •Interference
- •§ 5.3. Случайный процесс – математическая модель сигналов
- •§ 5.4. Математические модели реализаций случайных процессов
- •§ 5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •§ 5.6. Энтропия
- •Independent независимый
- •§ 5.7. Количество информации
- •Interaction взаимодействие
- •§ 5.8. Об основных результатах теории информации
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 6.1. Эксперимент и модель
- •§ 6.2. Измерительные шкалы
- •Interval
- •§ 6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •§ 6.4. Вероятностное описание ситуаций. Статистические измерения
- •§ 6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 7.1. Многообразие задач выбора
- •§ 7.2. Критериальный язык описания выбора
- •§ 7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •§ 7.4. Язык функций выбора
- •§ 7.5. Групповой выбор
- •Voting голосование
- •§ 7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •§ 7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •§ 7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •§ 7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •§ 7.10. Экспертные методы выбора
- •§ 7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •§ 7.12. Выбор и отбор
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •§ 8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •§ 8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Ignorance незнание, невежество
- •§ 8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •§ 8.5. Виды агрегирования
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 9.1. Что такое системный анализ
- •§ 9.2. Формулирование проблемы
- •§ 9.3. Выявление целей
- •§ 9.4. Формирование критериев
- •Values ценности
- •§ 9.5. Генерирование альтернатив
- •§ 9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •§ 9.7. Претворение в жизнь результатов системных Исследований
- •Implementation внедрение (результатов)
- •§ 9.8. О специфике социальных систем
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
- •Contents
- •Оглавление
ARC
дуга
(графа)
LINEAR
линейный
STATE
состояние
FUNCTION
функция
Объединив
модели “черного ящика”, состава и
структуры системы, мы получим самую
полную (для наших целей), самую подробную
(для нашего уровня знаний) модель системы
– ее структурную схему.
Модели,
отображающие процессы, происходящие
в системе с течением времени. называются
динамическими моделями. Динамические
модели включают те же типы, что и
статические, но с явным выделением,
подчеркиванием роли времени.
Всякая
реальная динамическая система подчинена
принципу причинности: отклик не может
появиться раньше стимула. Условия, при
которых модель отражает этот принцип,
называются условиями физической
реализуемости модели; нахождение этих
условий часто является нетривиальной
задачей.
Vertex вершина (графа)
, (4)
а для дискретных систем – общим решением уравнения
, (5)
где х(·) – траектория для моментов времени ttk.
Интенсивно исследовались стационарные системы, т.е. такие системы, свойства которых со временем не изменяются. Стационарность означает независимость от t функции и инвариантность функции к сдвигу во времени:
,
гдеx(·) есть х(·), сдвинутое на время .
——————————
*
Основным свойством линейных систем
является выполнение принципа суперпозиции,
т. е. условия [х(t)=х1(t) +
+х2(t)] [у(t)=у1(t)+у2(t)],
где х1(t)
и х2(t)
– некоторые входные воздействия, а
у1(t)
и у2(t)
– выходные отклики на каждый из них в
отдельности.
** Не вдаваясь
в математические подробности, отметим,
что задание топологической структуры
множества позволяет строго определить
основные понятия анализа на этом
множестве, например сходимость
последовательностей на нем, а также
вводить метрику (меру близости между
элементами пространства).
Подведем итог Отображение процессов, происходящих в системе и в окружающей ее среде, осуществляется с помощью динамических моделей. Все, что говорилось о моделях вообще (см. гл. 2), конечно, относится и к динамическим моделям. В частности, динамические модели систем делятся на те же типы, что и статические модели (см. § 3.3-3.5). Интересным и важным примером различия между моделью и оригиналом служит то, что динамическая модель может не удовлетворять принципу причинности, но тем не менее обладать полезными свойствами. |
Summary The processes taking place inside a system and in its environs are represented by dynamic models. Everything that has been said about models (cf. Chapter 2) is, of course, valid for dynamic models as well. In particular, dynamic models are of the same three types as the static ones (cf. Sections 3.3 – 3.5). The fact that a dynamic model cannot satisfy the causality principle but at the same time can possess some useful properties is an interesting and important example of the difference between a model and its origin. |