- •Алфавітний покажчик
- •Агрегирование и эмержентность систем
- •Алгоритм – образ будущей деятельности
- •Алгоритм декомпозиции
- •Алгоритм проведения системного анализа
- •Блок-схема системы передачи информации
- •Большие и сложные системы
- •В чем заключается закономерность иерархической упорядоченности систем? Приведите примеры применения данной закономерности.
- •В чем заключается смысл моделирования как метода научного познания?
- •В чем заключаются особенности имитационного и машинного моделирования?
- •В чем ограничены возможности механизации?
- •В чем различие между полностью формализованным и не полностью определенным алгоритмом?
- •В чем состоит условие физической реализуемости динамической модели?
- •Виды агрегирования
- •Виды неопределённостей в измерениях
- •Внедрения результатов системного анализа
- •Возникновение и развитие системных представлений в практической деятельности человека
- •Второе определение системы
- •Выбор в условиях неопределённости
- •Выбор в условиях статистической неопределённости
- •Подведем итог
- •Выбор. Человеко-машинные системы выбора
- •Гибкость систем.
- •Групповой выбор
- •Дайте определение понятий: внешняя среда, надсистема, подведомственные системы, система в целом. Поясните их взаимосвязь
- •Дать толкование понятию «Окружающая среда»
- •Декомпозиция и агрегирование в системных исследованиях
- •Динамика моделей
- •Динамические модели системы
- •Дифференциальная энтропия
- •Достоинства и недостатки идеи оптимизации
- •Знаковые модели и сигналы
- •Знания. Разновидность знаний
- •По природе
- •По степени научности
- •По местонахождению
- •Идентификация математических моделей. Идентификация как наука.
- •Результаты наблюдений
- •Множество моделей-кандидатов
- •Возможные причины несоответствия моделей
- •Идентификация как наука
- •Иерархия моделей систем
- •Измерительные шкалы
- •Измерительные шкалы. Порядковые шкалы
- •Измерительные шкалы. Шкала наименований
- •Результаты наблюдений
- •Множество моделей-кандидатов
- •Возможные причины несоответствия моделей
- •Идентификация как наука
- •Измерительные шкалы. Шкалы отношений
- •Информационные аспекты систем
- •Искусственные и естественные системы
- •Какие системные процессы изучает кибернетика?
- •Какие системные процессы изучает синергетика?
- •Какие функции выполняет модель в деятельности человека?
- •Какова связь между вторым определением системы и ее структурной схемой?
- •Каково главное отличие между познавательной и прагматическими моделями?
- •Каковы основные события в развитии системных представлений в течении последних 150 лет?
- •Каковы особенности мышления позволяют утверждать, что оно системно?
- •Каковы причины того, что модели изменяются со временем
- •Каковы типы моделей знаний, их характеристики?
- •Каковыми признаками должна обладать часть системы, чтобы ее можно было назвать элементом?
- •Классификация систем
- •Классификация систем по описанию оператора и способу управления.
- •Классификация систем по описанию переменных
- •Классификация систем по происхождению
- •Количество информации. Свойство количества информации. Единицы измерения информации
- •Конфигуратор. Разновидности языка конфигуратора
- •Критериальный язык описания выбора Критериальный язык описания выбора
- •Математическое и компьютерное моделирование
- •Материальные модели в виде подобия
- •К условным моделям относят знаковые модели, которые подразделяются на два вида:
- •Методы генерирования альтернатив
- •Многократный выбор
- •Модели систем. Первое определение системы Модель "Черного ящика"
- •Модель состава системы
- •Структурная модель системы
- •Модель «черный ящик». Сложности построения модели «черн. Ящик»
- •Модель состава системы. Сложность построения модели состава системы
- •Модель структуры системы
- •Модель структуры системы. Сложности построения модели структуры
- •Может ли какой-нибудь объект или явление быть несистемным? Обоснуйте ответ
- •Назовите главное условие автоматизации?
- •Описание выбора на языке бинарных отношений
- •Описание ситуации в «нечетких» представлениях
- •Опишите три способа повышения производительности труда механизация
- •Автоматизация
- •Кибернетизация
- •Определите понятие модели
- •Оптимизационный выбор
- •Основные положения теории информации
- •Основные признаки развивающихся систем
- •Отношения и структуры
- •Охарактеризуйте историю развития системных представлений
- •Охарактеризуйте понятия «системный анализ» и «системный подход». В чем заключаются принципы системного подхода?
- •Первое определение системы
- •Перечислите основные признаки системы
- •Перечислить некоторые типы классификаций систем !!! Білети №52-54 !!!
- •Познавательные и прагматические модели
- •Понятие «лингвистическая модель».
- •Наиболее важные свойства моделей, в том числе лингвистических.
- •Понятие «проблемная ситуация»
- •Понятие гетерогенной и гомогенной структур систем
- •Понятие модели системы
- •2.1. Множественность моделей системы
- •2.2. Первое определение системы
- •2.2.1. Определение
- •2.2.2. Проблемы и системы
- •Существуют такие модели систем:
- •Понятие об эволюционном моделировании и генетических алгоритмах
- •Понятие субъективных и объективных целей существования систем
- •Понятие эмерджентности
- •Представление знаний
- •Приведите аргументы в пользу системности материи?
- •Пропускная способность Гауссова канала святи
- •Различие между большими и сложными системами
- •Разновидности классификаций систем
- •Разновидности неопределённостей
- •Разновидности отбора
- •Системность – всеобщее свойство материи и познания
- •Соответствие и различие между моделью и действительностью
- •Соответствие между моделью и действительностью: конечность, упрощенность, приближенность, адекватность, истинность моделей
- •Способы воплощения моделей. Абстрактные модели
- •Способы реализации моделей
- •Способы решения многокритериальных задач
- •Статистические измерения. Методы обработки экспериментальных данных
- •Статические и динамические модели
- •Структура системы. Разновидности структур систем
- •Структурная схема системы
- •Структурная схема как соединение моделей
- •Теория игр. Общее представление
- •Типы сигналов. Реализация сигналов
- •Три ветви науки, изучающие системы
- •Условия реализации свойств моделей
- •Соответствие между моделью и действительностью
- •Формальная и содержательная модели
- •Функционирование и развитие систем
- •Цель как модель
- •Частотно временное представление сигналов
- •Классические частотно-временные представления.
- •Что заставляет нас пользоваться моделями объектов вместо самих объектов?
- •Что называется алгоритмом?
- •Что необходимо для перехода от моделей лингвистических к моделям математическим?
- •Что общего и в чем различие между понятием элемента и его моделью «черного ящика»?
- •Что представляет собой сетевая структура? в каких случаях применяются сетевые структуры? Какие понятия используются при применении сетевых моделей?
- •Что такое интегрировать модели?
- •Что такое категория, функтор?
- •Что такое проблемная ситуация?
- •Что такое системный анализ?
- •Шкала интервалов
- •Шкала отношений в измерении
- •Эволюция моделей
- •Эксперимент и модель. Активный эксперимент
- •Эксперимент и модель. Пассивный эксперимент
- •Экспертный выбор
- •Энтропия и ее свойства
- •Этапы компьютерного моделирования объектов и явлений
- •Разработка компьютерной модели для проведения эксперимента:
- •Компьютерный эксперимент:
- •Этапы системного анализа
- •Этика в системном анализе
- •Язык функции выбора
- •7.6 Иллюстрация различных аксиом, накладываемых на функции выбора
Какие системные процессы изучает синергетика?
Синергетика — изучает открытые (обменивающиеся веществом, энергией и информацией), нелинейные (многовариантные и необратимые в плане развития), саморазвивающиеся (изменяющиеся под влиянием внутренних противоречий, факторов и условий) и самоорганизующиеся (спонтанно упорядочивающиеся, переходящие от хаоса к порядку) системы.
Синергетика (от греч. син — «совместное» и эргос — «действие») — междисциплинарное направление научных исследований, задачей которого является изучение природных явлений и процессов на основе принципов самоорганизации систем.
Синергетика – это относительно молодое междисциплинарное научное направление. Синергетика изучает общие закономерности самоорганизации, становление структур, которые образуются в сложных, открытых системах в процессе перманентного потокового обмена веществом, энергией и информацией с окружающей средой в неравновесных условиях. Важным для синергетики является выявление пространственно-временной структуры организации, условий ее возникновения и развития. Объектами исследования синергетики выступают самые разные системы, от атома до человека.
Какие функции выполняет модель в деятельности человека?
В результаті моделювання створюється проміжний об'єкт знання - модель, що у пізнавальному процесі виконує ряд функцій, зокрема: функцію заміщення; інформаційну; гносеологічну; формалізаційно-алгоритмічну; доказово-ілюстративну.
Функція заміщення проявляється у тому, що правильно створена модель здатна (у певних межах) виступати як об'єкт пізнання, а дані, отримані у результаті її дослідження, - переноситися на об'єкт - оригінал.
Передумовою цього служить те, що науково-теоретичною базою моделювання є теорія подібності. При дотриманні умов подібності моделі об'єкту-оригіналу вона здатна виступати і як засіб, і як об'єкт дослідження.
Інформаційна функція моделі полягає в тому, що вона не лише відображає похідну інформацію про об'єкт пізнання, але й дозволяє дістати нову, вивідну інформацію про нього, бо в основі будь-якого виду й способу моделювання лежать прийоми перетворення інформації. Використовуючи відповідний математичний апарат можна доповнити якісні характеристики об'єкта пізнання його кількісними характеристиками, що сприяє поглибленню пізнання, його руху від явища до сутності більш високого порядку. У підсумку реалізується найважливіша риса суто наукового пізнання - єдність якісного й кількісного аналізу інформації, що характеризує об'єкт дослідження. Гносеологічна функція моделі полягає в тому, що вона виступає як єдність протилежних сторін пізнання - абстрактного та конкретного, логічного і чуттєвого, ненаглядного й наочного. Якщо у теоретичному мисленні здебільшого виступає одна сторона, а у чуттєвому сприйманні та спостереженні - друга, то в моделі обидві ці сторони пов'язані воєдино. Таким чином, при дослідженні будь-якого об'єкта правового характеру, як і у будь-якому пізнавальному процесі, моделювання виконує функцію зв'язуючої ланки між теорією та практикою, є ефективним інструментом дослідження, а модель, як його результат, - важливу гносеологічну функцію. Крім того, гносеологічне значення моделювання у пізнанні проявляється і у тому, що модель являє собою вузловий пункт процесу руху думки від менш повного знання до більш повного, від пізнання менш глибокої до пізнання більш глибокої сутності явищ. У одному відношенні модель виступає як вторинний об'єкт дослідження, у другому - як засіб його фіксації. Функції формалізації об'єкта та алгоритму його дослідження проявляються при використанні математичного апарату та засобів обчислювальної техніки для аналізу складних об'єктів. Глибина відбиття моделлю дійсності залежить також від цілей її побудови.
Модели могут помочь упорядочить противоречивые или нечёткие понятия. Например, представив работы по проектированию сложных систем в виде сетевой модели, можно решить, какие шаги и в каком порядке выполнять. Модель позволяет выяснить зависимости, требуемые ресурсы, временные соотношения и др.
Все языки, в основе которых слово неточны, когда дело доходит до сложных понятий и описаний. Правильно построенные модели позволяют устранить эти неточности. Преимущество модели перед словесным описанием в сжатости и точности представления заданной ситуации. (легче показать, чем рассказать)
Модели применяются для обучения действиям при возникновении случайностей до возникновения критических ситуаций (тренажеры самолётов и иже с ними).
Важное направление – прогнозирование поведения объекта. Так не целесообразно строить самолёт для определения его аэродинамических характеристик, когда их можно узнать, проведя испытания на модели в аэродинамической трубе.
Модели позволяют производить контролируемые эксперименты в ситуациях, где экспериментирование на реальных объектах экономически нецелесообразно или практически невозможно. Обычно варьируют несколько параметров системы, поддерживая остальные неизменными, и наблюдают результаты эксперимента. Часто, моделируя систему, возможно узнать значительно больше о ее внутренних взаимосвязях, чем оперируя с реальной системой. Это становится возможным благодаря измеримости структурных элементов модели и тому, что мы можем контролировать ее поведение, легко изменять ее параметры.