- •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
Условия реализации свойств моделей
Для того, чтобы модель отвечала своему назначению, т.е. обладала модельными свойствами, рассмотрим необходимые для этого условия.
Условие согласованности с культурной средой (деньги « соответствующие правовые нормы, финансовые учреждения, изобретение самолета, вертолета ® соответствующий уровень знания и технологии и т.п.). (ингерентность < inherent – внутренний, собственный, связанный).
Определенная степень соответствия между моделью и действительностью
Предыдущее условия является внешним условием актуализации моделей. Не менее важны качества моделей, которые определяют ценность самого моделирования, т.е. отношение модели и действительности. Фактически эти отношения определяются степенью различия между моделью и отображаемым объектом. Главными различиями являются:
1) конечность модели
2) упрощенность модели
3) приближенность модели
Конечность модели. Мир, познаваемый человеком бесконечен в пространстве, во времени, в своих связях с другими объектами (к любому числу отношений, в которых рассматривается данный объект, можно добавить еще одно. Однако познавать мир мы вынуждены конечными средствами. Способ преодоления этого противоречия и состоит в построении моделей.
Конечность абстрактных моделей очевидна, т.к. они сразу наделяются строго фиксированным числом свойств.
Реальные модели, как вещественные объекты бесконечны, однако при моделировании из множества свойств объекта модели выбираются и используются лишь те, что подобны интересующим нас свойствам объекта-оригинала.
Упрощенность моделей – есть следствие их конечности. Эта упрощенность в человеческой практике является допустимой. Более того, для конкретных целей такое упрощение является необходимым.
Упрощенность моделей основана:
· на свойствах мышления;
· ресурсах моделирования;
· свойствах самой природы.
Упрощения модели неизбежны и необходимы в связи со следующими обстоятельствами.
1. Упрощение является сильным средством для выявления главных эффектов в исследуемом явлении: идеальный газ, математический маятник, абсолютно черное тело, абсолютно твердое тело, пружина без массы и т.п.
2. Вынужденное упрощение модели обусловлено необходимостью оперирования с ней. Например, линеаризация нелинейных уравнений, уменьшение размерности, замена переменных величин постоянными и т.п. (по мере развития ЭВИ эти упрощения преодолеваются).
3. В каком-то смысле «загадочный» [1] аспект упрощенности моделей. Из двух моделей, одинаково хорошо описывающих данное явление, та, которая проще, оказывается ближе к природе отображаемого явления (яркий пример в науке – переход от геоцентрической модели Птолемея к гелиоцентрической модели Коперника). Для сравнения: эвристический критерий физиков – если уравнение красивое, то оно, скорее всего, правильное. Возможно, что простота правильных моделей отражает некое глубинное свойство природы («природа – проста (Ньютон) и не существует причинами вещей, «простота – печать истины (схоласты)).
Приближенность моделей – второй важный фактор, позволяющий преодолевать бесконечность мира в конечном познании. Это проявляется даже в расплывчатости терминов языка («больше – меньше», «лучше – хуже»).
Приближенность моделей может быть очень высокой, в других случаях она очевидна. Следует отличать, что само по себе различие не может быть ни большим, ни малым (оно либо есть, либо нет). Величина, мера, степень приемлемости имеет смысл лишь в соотнесении с целью моделирования, например, точность наручных часов).
Адекватность моделей – качество, с помощью которого достигается поставленная цель.
Модель, с помощью которой цель успешно достигается, называется адекватной целью. Адекватность не полностью совпадает с требованиями полноты, точности и правильности (истинности).
Адекватность означает, что эти требования выполнены не вообще (абсолютно), а лишь в той мере, которая достаточна для достижения цели. Пример: геоцентрическая модель Птолемея, христианская модель поведения, врачевание шамана и т.п.).
Мера адекватности ® степень успешности достижения цели (особенно, если возможно это выразить количественно).