Приведите аргументы в пользу системности материи?
С
истемність
як загальна характеристика матерії
існує у самій
природі
і проявляється у системності пізнання
та системності мислення. Для початкових
знань характерна стихійна, неусвідомлена
системність. Людина, навіть на перших
етапах розвитку суспільства, сприймала
світ як одне ціле і відшукувала
в ньому найбільш загальні закономірності.
Здобуваючи нові знання, людство
переходило на більш
високий
рівень системності, оснований на знанні
законів розвитку
природи
й суспільства. Навчання - також процес
підвищення системності знань. Вивчаючи
кожну наукову дисципліну, ми не тільки
збільшуємо кількість наших знань, але
і пізнаємо зв’язки, які існують між
окремими
явищами. Знання наші об’єднуються в
одну систему, що
дозволяє
нам діяти більш системно, вирішувати
все складніші й складніші проблеми.
Мислення людини полягає не тільки у
знанні, а також у відображенні в
свідомості окремих закономірностей
навколишнього світу, в об’єднанні всіх
проявів навколишнього світу в одне
ціле. Мислення
дозволяє
розуміти процеси, що відбуваються
навколо нас. Для пізнання та мислення
характерні процеси аналізу й синтезу.
Аналіз - це процес розчленування цілого
на частини (дійсне чи уявне) й вивчення
окремих
частин, синтез - це об’єднання частин
в одне ціле, розуміння
того,
як працює ціле. Мислення має синтетичний
характер, воно направлене об’єднання
окреми
их
явищ, фактів
на.
Пропускная способность Гауссова канала святи
Пропускная способность канала – верхний предел скорости передачи информации для данного способа передачи. Теперь можно рассмотреть основные информационные процессы. Наиболее важными результатами теории информации являются теоремы о кодировании.
Гауссовым каналом называют канал связи со следующими параметрами:
- сигналы и шумы в нём непрерывны
- канал занимает ограниченную полосу частот
- шум в канале распределён равномерно
- средняя мощность полезного сигнала фиксирована
- сигнал и шум статически независимы
- шум аддитивен
Различие между большими и сложными системами
Системы, моделирование которых затруднительно вследствии их размерности, называют большими. Системы, в модели которои не хватает информации для эффективного управления, называют сложными.
Сложные системы управления – собирательное название систем, состоящих из большого количества взаимосвязанных элементов, которые нельзя описать корректно математически для изучения которых необходимо было бы решить задачи с большим объемом вычислении. Понятие сложная и большая системы не являются тождественными, так как последний термин характеризует только одну черту «сложности» - размерность системы.
Пример систем.
Малые простые. Исправные бытовые приборы для пользователей, кодовый замок для хозяина.
Малые сложные. Неисправный бытовой прибор для пользователя.
Большие простые. Кодовый замок для вора. Простая так как нужен лишь перебор комбинации. Большая так как нужно много времени, которого может не хватить.
Большая сложная. Мозг. Экономика. Живой организм.