- •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
Статические и динамические модели
Модель называется статической, если среди параметров, участвующих в ее описании, нет временного параметра. Статическая модель в каждый момент времени дает лишь "фотографию" системы, ее срез.
Пример.
Закон Ньютона F=a*m - это статическая модель движущейся с ускорением a материальной точки массой m. Эта модель не учитывает изменение ускорения от одной точки к другой.
Модель динамическая, если среди ее параметров есть временной параметр, т.е. она отображает систему (процессы в системе) во времени.
Пример.
Модель S=g*t2/2 - динамическая модель пути при свободном падении тела. Динамическая модель типа закона Ньютона: F(t)=a(t)*m(t). Еще лучшей формой динамической модели Ньютона является F(t)=s″(t)*m(t).
Структура системы. Разновидности структур систем
Структура системы — состав системы и схема связей между ее элементами. Понятие структуры можно определить следующим образом: совокупность отношений, заданных на множестве подсистем и элементов, образующих некоторую систему, называется структурой этой системы.
Для описания системы создается ее модель. Модель — это отражение структуры системы, ее элементов и взаимосвязей направленное на отображение определенной группы свойств. Создание модели системы позволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий.
Формы представления структур. Структурные представления являются средством исследования систем. Одну и ту же систему можно представить различными структурами, необходимый выбор которых обусловлен содержанием исследований, проводимых на данном этапе. Принятый способ описания структур — графическое изображение. В таком графе элементы, компоненты, подсистемы и прочие объекты системы отображаются в виде вершин графа, связи между объектами представляют в виде дуг. Рассмотрим основные способы представления структур.
Сетевые структуры представляют отображение взаимосвязи объектов между собой. Их применяют для представления организационных структур, для изображения структурных схем систем, для представления информационного обеспечения и т. д. С помощью сетевых структур отображаются пространственные взаимосвязи между элементами, как правило, одного иерархического уровня. Примером сетевой структуры может служить структурная схема ЭВМ (рис 3.1), элементами которой являются устройство ввода информации, оперативное запоминающее устройство, внешнее запоминающее устройство, арифметико-логическое устройство, устройство вывода информации, устройство управления и пр. На рисунке стрелками показаны связи между элементами.
Различают следующие виды сетевых структур. Линейные структуры со строго упорядоченным взаимоотношением элементов «один к одному». Примером линейной структуры может служить схема одного из каналов (любого) аварийной защиты энергоблока ядерной энергетической установки (ЯЭУ). Каналы строятся по принципу линейного соединения группы устройств: датчик — блок питания — вторичный прибор, регистрирующий информацию с датчика (рис. 3.2).
Древовидная структура представляет собой объединение многих линейных подструктур. Примером может служить схема подсистемы аварийной защиты энергоблока ЯЭУ. Подсистема состоит из группы однотипных каналов, каждый из которых дублирует работу других (рис 3.3).
Кольцевая структура (циклическая) имеет замкнутые контуры в соответствующих графах. С помощью циклических структур изображаются схемы циркуляции информации в системах. Обобщенная сетевая структура характеризуется многочисленными межэлементными связями.
Иерархические структуры представляют собой декомпозицию системы в пространстве. Применяются, прежде всего, для описания подчиненности элементов в структурах управления. Термин иерархия означает соподчиненность, порядок подчинения низших по должности лиц высшим. В настоящее время концепция нарастания мощности (вторичный прибор) иерархии распространена на любой согласованный по подчиненности порядок объектов. В иерархических структурах важно лишь выделение уровней соподчиненности, а между уровнями и между компонентами в пределах уровня, в принципе, могут быть любые взаимоотношения. Примером применения иерархической структуры может служить изображение схемы ЭВМ с детализацией на каждом новом уровне иерархии (рис 3.4).
|
Упрощенная структурная схема ЭВМ. УВи – устройство ввода информации ВЗУ – внешнее запоминающее устройство АЛУ – арифметико-логическое устройство ОЗУ – оперативное запоминающее устройство УУ – устройство управления ПУ – пульт управления УВыв – устройство вывода информации
|
|