- •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 заключаются особенности имитационного и машинного моделирования?
- •В чем ограничены возможности механизации?
- •В чем заключается смысл моделирования как метода научного познания?
- •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
- •Понятие «лингвистическая модель».
- •Наиболее важные свойства моделей, в том числе лингвистических.
- •Перечислить некоторые типы классификаций систем !!! Білети №52-54 !!!
- •Познавательные и прагматические модели
- •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
Искусственные и естественные системы
Системные построения многообразны. Основное различие систем идет по линии их упорядоченности. В литературе высказаны два мнения по поводу классификации систем на искусственные и естественные. Естественные системы рассматривают в двух смыслах: как созданные человеком копии природных систем и как наиболее развитый вид созданных человеком систем (в отличие от менее развитых). Вероятно, шире вторая трактовка естественных систем. Последними, чаще всего, называют наиболее развитые виды продуктов идеальной деятельности.
-
Естественные
Искусственные
Более развитые
Менее развитые
Люди не имеют отношения к созданию
Продукты труда людей
По Кондакову, не системы, а классификации (систематизации он не признает) делятся на искусственные и произвольные по лежащему в их основе признаку. В первом случае признак бывает не существенным для исследуемого явления, а во втором наоборот ( существенный для данного явления признак). Другими словами, у естественных систем признак систематизации относится к их существенным признакам, а у искусственных нет, хотя и имеет какое-либо практическое значение для исследования. "... Естественная система должна основываться на родственных связях, то есть иметь генеалогическую основу, и поэтому естественная система может быть только одна. Ч. Дарвин выразил эту идею словами: "Всякая истинная классификация есть генеалогическая".
Менее развитые виды идеальных систем называют искусственными. Искусственные системы образуются на основе отдельных, чаще всего не главных, не функциональных свойств отражаемых объектов. В естественных системах целостность образуется на основе общих главных, внутренних свойств отражаемых объектов действительности.
Определяющий характер естественных систем предполагает построение именно такой системы научной картины мира, что требует специального рассмотрения сущности, строения и схематизма этого вида системности.
Действительная системность основана на принципе единства мира, а поэтому на возможности создания единой системы ее научного отражения. Важным для этого следует считать положение о том, что единая система научного понимания действительности может быть построена из изоморфных ей частных подсистем, иными словами макро- и микроразрезы научного отображения действительности могут быть изоморфными (одинаковыми по структуре).
Естественная системность научной картины мира - во многом еще будущий результат сознательной деятельности. Из нее следует исходить как из рабочей гипотезы для того, чтобы определить пути построения меганауки.
Какие системные процессы изучает кибернетика?
Кибернетика — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе.
Основной метод кибернетики - метод моделирования систем и процессов управления. Краеугольные камни кибернетики - теория информации, теория алгоритмов и теория автоматов, изучающая способы построения систем для переработки информации. Математический (логический) аппарат кибернетики весьма широк: здесь и теория вероятностей, и теория функций, и математическая логика и многие другие современные разделы математики.
Кибернетика изучает общие свойства, присущие различным системам управления. Эти свойства могут проявляться и в живой природе, и в органическом мире, и в коллективах людей. Процесс управления сопряжён с передачей, накоплением, хранением и переработкой информации, характеризующей управляемый объект, ход процесса, внешние условия, программу работы и т.п. Кибернетика существует независимо от технических средств - компьютеров, занимающих по отношению к ней такое же положение, как физические приборы по отношению к физике.