- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •§ 1.1. Предварительные замечания
- •§ 1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •§ 1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •§ 1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •§ 1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •§ 2.1. Широкое толкование понятия модели
- •§ 2.2. Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •§ 2.3. Способы воплощения моделЕй
- •Insight озарение
- •§ 2.4. Условия реализации свойств моделей
- •§ 2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •InherencEингерентность
- •§ 2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •§ 2.7. О динамике моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 3.1. Множественность моделей систем
- •§ 3.2. Первое определение системы
- •Inputs входы (системы)
- •§ 3.3. Модель “черного ящика”
- •§ 3.4. Модель состава системы
- •§ 3.5. Модель структуры системы
- •§ 3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •§ 3.7. Динамические модели систем
- •Vertex вершина (графа)
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •§ 4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •§ 4.3. Различные классификации систем
- •Variable переменная
- •§ 4.4. О больших и сложных системах
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 5.1. Информация как свойство материи
- •§ 5.2. Сигналы в системах
- •Information
- •Interference
- •§ 5.3. Случайный процесс – математическая модель сигналов
- •§ 5.4. Математические модели реализаций случайных процессов
- •§ 5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •§ 5.6. Энтропия
- •Independent независимый
- •§ 5.7. Количество информации
- •Interaction взаимодействие
- •§ 5.8. Об основных результатах теории информации
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 6.1. Эксперимент и модель
- •§ 6.2. Измерительные шкалы
- •Interval
- •§ 6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •§ 6.4. Вероятностное описание ситуаций. Статистические измерения
- •§ 6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 7.1. Многообразие задач выбора
- •§ 7.2. Критериальный язык описания выбора
- •§ 7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •§ 7.4. Язык функций выбора
- •§ 7.5. Групповой выбор
- •Voting голосование
- •§ 7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •§ 7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •§ 7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •§ 7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •§ 7.10. Экспертные методы выбора
- •§ 7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •§ 7.12. Выбор и отбор
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •§ 8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •§ 8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Ignorance незнание, невежество
- •§ 8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •§ 8.5. Виды агрегирования
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 9.1. Что такое системный анализ
- •§ 9.2. Формулирование проблемы
- •§ 9.3. Выявление целей
- •§ 9.4. Формирование критериев
- •Values ценности
- •§ 9.5. Генерирование альтернатив
- •§ 9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •§ 9.7. Претворение в жизнь результатов системных Исследований
- •Implementation внедрение (результатов)
- •§ 9.8. О специфике социальных систем
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
- •Contents
- •Оглавление
§ 2.4. Условия реализации свойств моделей
Для того чтобы модель отвечала своему назначению, недостаточно взять готовую модель или создать новую; необходимо, чтобы существовали условия, обеспечивающие ее функционирование. Отсутствие (или недостаточность) таких условий лишает модель ее модельных свойств, т.е. переводит модель в качественно иное состояние нераскрытости ее потенциальных возможностей.
Приведем примеры, иллюстрирующие эту особенность моделей. Бумажные денежные знаки могут играть роль модели стоимости только до тех пор, пока в среде их обращения существуют правовые нормы и финансовые учреждения, поддерживающие функционирование денег: царские ассигнации и “керенки”, может быть, и имеют сейчас некоторую историческую ценность, но уже не как деньги. Древнеегипетские иероглифические надписи не могли быть прочитаны, пока не был найден знаменитый розеттский камень с одинаковым текстом на забытом древнеегипетском языке и на сохранившемся в памяти специалистов древнегреческом языке: можно расшифровать сигнал только зная его код. В истории известны прекрасные идеи, “обогнавшие свое время”, т.е. не соответствовавшие общественному уровню знания и технологии, своего времени и потому не воспринятые обществом: вспомним вертолет Леонардо да Винчи (ХV в.), кибернетику Трентовского (1848), универсальную вычислительную машину Бэббиджа (1883) или шутливую историю янки при дворе короля Артура, придуманную Марком Твеном. Зато идеи (т.е. абстрактные модели), попадающие в благоприятную общественную среду, “овладевшие массами, – по выражению К. Маркса, – становятся материальной силой”. Еще один яркий пример отмеченной особенности дает программа для ЭВМ – машинная модель алгоритма: программисты знают, что малейшее рассогласование в ней с языком машины полностью обесценивает программу.
Итак, для реализации своих модельных функций необходимо, чтобы модель была согласована с культурной средой, в которой ей предстоит функционировать, входила в эту среду не как чуждый ей элемент, а как ее естественная часть.
Такое свойство согласованности с культурной средой столь важно и характерно для модели, что стоило бы связать с ним специальный термин. Может быть, приживется термин ингерентность: во-первых, он происходит от английского inherent – внутренний, собственный (чему-то), накрепко связанный (с чем-то), существующий как неотъемлемая часть (чего-то), что хорошо отвечает смыслу того, что мы хотим обозначить этим термином; во-вторых, он перекликается и по происхождению, и по звучанию, и по смыслу с уже прижившимся в русском языке термином “когерентность”. Чтобы прижиться, новый термин должен стать ингерентным языку; будущее покажет, произойдет ли это.
Это очень общее свойство моделей можно при необходимости рассматривать и с более конкретных, частных позиций, выделяя конкретные аспекты согласованности модели со средой. Например, чрезвычайно важным аспектом такой согласованности (ингерентности) является обеспеченность функционирования модели ресурсами. Рассмотрение этого аспекта дает возможность четкого различия между теми системами, которые можно назвать “большими”, и теми, которые можно назвать “сложными”. Отложим обсуждение классификации систем (см. § 4.3): мы пока еще не дали самого определения системы, но все же обратим особое внимание на то, что для функционирования модели нужны ресурсы, в том числе и материальные, даже если модель абстрактна. Особый аспект необходимости согласованности модели со средой состоит в обеспечении операционности модели, т.е. ее работы, реализации самого процесса моделирования. Это означает, что в модели должны быть предусмотрены не только “стыковочные узлы” (интерфейсы) со средой, но и в самой среде должны быть реализованы подсистемы, другие модели и алгоритмы, обеспечивающие, поддерживающие функционирование модели, использующие результаты ее функционирования, управляющие ходом процесса моделирования: не только модель должна приспосабливаться к среде, но и среда к модели.
Подведем итог Понятие модели снова расширилось; как выражаются математики, модель оказывается “многоместным отношением”. Это означает, что понятие модели относится не просто к объекту, который мы так называем; оно включает (в определенных отношениях): субъекта, организующего моделирование, и задачу, ради которой проводится моделирование (обоих – через цель); объект-оригинал, который моделируется; средства, из которых создается модель; а теперь и среду, в которой модель должна функционировать. |
Summary In this section we have broadened the concept of a model: as mathematicians say, a models turns out to be “a many – placed relation”. This means that the concept of a model contains not only an object called “a model”: it also encompasses (in certain relations) a subject who organizes the modeling; a problem for which sake the modeling is performed; a modeled object; the means by which modeling is effected; and, finally, an environment in which the model will function.
|