Contents
|
|
Foreword 3 Introduction 5 |
|
|
ORIGIN AND DEVELOPMENT OF SYSTEMS CONCEPTS 7 § 1.1. Preliminary remarks 7 § 1.2. Role of systems ideas in practice 8 § 1.3. An intrinsic systematicity of cognition processes 14 § 1.4. Systematicity as general property of matter 17 § 1.5. A brief outline of history of systems concepts 21 Conclusion 32 Bibliography 33 Exercises 33 Test questions 34 |
|
|
MODELS AND MODELING 35 § 2.1. A broad interpretation of the concept of model 35 § 2.2. Modeling as a nonseparable stage of any purposeful activity 37 § 2.3. Modes of model realization 41 § 2.4. Conditions for realization of model properties 47 § 2.5. Correspondence between a model and reality: distinctions 49 § 2.6. Correspondence between a model and reality: similarities 54 § 2.7. On evolution of models 57 Conclusion 62 Bibliography 65 Exercises 65 Test questions 68
|
Оглавление
|
|
Предисловие 3 Введение 5 |
|
|
Возникновение и развитие системных представлений 7 § 1.1. Предварительные замечания 7 § 1.2. Роль системных представлений в практической деятельности 8 § 1.3. Внутренняя системность познавательных процессов 14 § 1.4. Системность как всеобщее свойство материи 17 § 1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений 21 Заключение 32 Литература 33 Упражнения 33 Вопросы для самопроверки 34 |
|
|
МОДЕЛИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 35 § 2.1. Широкое толкование понятия модели 35 § 2.2. Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности 37 § 2.3. Способы воплощения моделей 41 § 2.4. Условия реализации свойств моделей 47 § 2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия 49 § 2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство 54 § 2.7. О динамике моделей 57 Заключение 62 Литература 64 Упражнения 65 Вопросы для самопроверки 68
|
|
|
SYSTEMS. MODELS OF SYSTEMS 69 § 3.1. Multiplicity of models of systems 69 § 3.2. The first definition of a system 69 § 3.3. A “black box” model 72 § 3.4. A partition model 78 § 3.5. A structure model 81 § 3.6. The second definition of a system. Structural scheme of the system 84 § 3.7. Dynamical models of systems 87 Conclusion 94 Bibliography 96 Exercises 97 Test questions 98 |
|
|
ARTIFICIAL AND NATURAL SYSTEMS 99 § 4.1. The man – made systems and the natural objects 99 § 4.2. Artificial and natural systems 101 § 4.3. On classifications of systems 104 § 4.4. Large and complex systems 112 Conclusion 118 Bibliography 120 Exercises 120 Test questions 122
|
|
|
INFORMATION APPROACH TO STUDYING SYSTEMS 123 § 5.1. Information as a property of matter 123 § 5.2. Signals in systems 124 § 5.3. Random process as a mathematical model of signals 127 § 5.4. Mathematical models of realizations of random processes 130 § 5.5. Some properties of continuous signals 137 § 5.6. Entropy 143 § 5.7. Quantity of information 149 § 5.8. Main results of information theory 154 Conclusion 163 Bibliography 165 Exercises 165 Test questions 168 |
|
|
ROLE OF MEASUREMENTS IN DESIGN OF MODELS OF SYSTEMS 169 § 6.1. Experiment and model 169 § 6.2. Measuring scales 172 § 6.3. Fuzzy description of situations 191 § 6.4. Probabilistic description of situations. Statistical measurements 196 § 6.5. Experimental data registering and its connection with succeeding data processing 200 Conclusion 206 Bibliography 206 Exercises 207 Test questions 208 |
|
|
СИСТЕМЫ. МОДЕЛИ СИСТЕМ 69 § 3.1. Множественность моделей систем 69 § 3.2. Первое определение системы 69 § 3.3. Модель “черного ящика” 72 § 3.4. Модель состава системы 78 § 3.5. Модель структуры системы 81 § 3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы 84 § 3.7. Динамические модели систем 87 Заключение 94 Литература 96 Упражнения 97 Вопросы для самопроверки 98 |
|
|
ИСКУССТВЕННЫЕ И ЕСТЕСТВЕННЫЕ СИСТЕМЫ 99 § 4.1. Искусственные системы и естественные объекты 99 § 4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы 101 § 4.3. Различные классификации систем 104 § 4.4. О больших и сложных системах 112 Заключение 118 Литература 120 Упражнения 120 Вопросы для самопроверки 122 |
|
|
ИНФОРМАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ ИЗУЧЕНИЯ СИСТЕМ 123 § 5.1. Информация как свойство материи 123 § 5.2. Сигналы в системах 124 § 5.3. Случайный процесс – математическая модель сигналов 127 § 5.4. Математические модели реализаций случайных процессов 130 § 5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов 137 § 5.6. Энтропия 143 § 5.7. Количество информации 149 § 5.8. Об основных результатах теории информации 154 Заключение 163 Литература 165 Упражнения 165 Вопросы для самопроверки 168 |
|
|
РОЛЬ ИЗМЕРЕНИЙ В СОЗДАНИИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ 169 § 6.1. Эксперимент и модель 169 § 6.2. Измерительные шкалы 172 § 6.3. Расплывчатое описание ситуаций 191 § 6.4. Вероятностное описание ситуаций. Статистические измерения 196 § 6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой 200 Заключение 206 Литература 206 Упражнения 207 Вопросы для самопроверки 208 |
|
|
CHOICE (DECISION MAKING) 209 § 7.1. Multiplicity of choice problem statements 209 § 7.2. The criterial language for description of choice 211 § 7.3. Description of choice in the binary relations language 221 § 7.4. Language of choice functions 228 § 7.5. Group choice 231 § 7.6. Choice under uncertainty 237 § 7.7. Choice under statistical uncertainty 241 § 7.8. Choice under fuzzy uncertainty 251 § 7.9. Merits and demerits of the optimality idea 255 § 7.10. Expert methods of choice 259 § 7.11. Man – machine systems and choice 263 § 7.12. Choice and selection 267 Conclusion 272 Bibliography 273 Exercises 275 Test questions 276 |
|
|
DECOMPOSITION AND AGGREGATION AS PROCEDURES OF SYSTEMS ANALYSIS 277 § 8.1. Analysis and synthesis in systems studies 277 § 8.2. Models of systems as a decomposition basis 281 § 8.3. Algorithmization of the decomposition process 289 § 8.4. Aggregation, emergence, intrinsic wholeness of systems 298 § 8.5. Types of aggregates 301 Conclusion 312 Bibliography 314 Exercises 315 Test questions 316 |
|
|
ON NON–FORMALIZABLE STAGES OF SYSTEMS ANALYSIS 317 § 9.1. What is a systems analysis? 317 § 9.2. Defining a problem 319 § 9.3. Discovering of purposes 324 § 9.4. Formulation of criteria 328 § 9.5. Generating alternatives 334 § 9.6. On algorithms of systems analysis 342 § 9.7. Implementation of the systems analysis results 345 § 9.8. On peculiarities of social systems 354 Conclusion 366 Bibliography 368 Exercises 369 Test questions 371 |
|
|
Glossary 373
|
|
|
ВЫБОР (ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ) 209 § 7.1. Многообразие задач выбора 209 § 7.2. Критериальный язык описания выбора 211 § 7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений 221 § 7.4. Язык функций выбора 228 § 7.5. Групповой выбор 231 § 7.6. Выбор в условиях неопределенности 237 § 7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности 241 § 7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности 251 § 7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности 255 § 7.10. Экспертные методы выбора 259 § 7.11. Человеко–машинные системы и выбор 263 § 7.12. Выбор и отбор 267 Заключение 272 Литература 273 Упражнения 275 Вопросы для самопроверки 276 |
|
|
ДЕКОМПОЗИЦИЯ И АГРЕГИРОВАНИЕ КАК ПРОЦЕДУРЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА 277 § 8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях 277 § 8.2. Модели систем как основания декомпозиции 281 § 8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции 289 § 8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем 298 § 8.5. Виды агрегирования 301 Заключение 312 Литература 314 Упражнения 315 Вопросы для самопроверки 316 |
|
|
О НЕФОРМАЛИЗУЕМЫХ ЭТАПАХ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА 317 § 9.1. Что такое системный анализ 317 § 9.2. Формулирование проблемы 319 § 9.3. Выявление целей 324 § 9.4. Формирование критериев 328 § 9.5. Генерирование альтернатив 334 § 9.6. Алгоритмы проведения системного анализа 342 § 9.7. Претворение в жизнь результатов системных исследований 345 § 9.8. О специфике социальных систем 354 Заключение 366 Литература 368 Упражнения 369 Вопросы для самопроверки 371 |
|
|
Краткий словарь специальных терминов 373
|
*Правда при этом человеку приходится выполнять другую работу – по созданию и обслуживанию автоматов, но это труд совсем другого уровня и квалификации, и, кстати, также в принципе автоматизируемый.
*В гл. 4 термину “сложная система” будет придан более точный смысл, а сейчас нам достаточно того (пусть расплывчатого) общеупотребительного смысла, который это понятие имеет в естественном языке. Впрочем, одну важную сторону сложности мы уже отметили: неформализуемость ряда процессов, происходящих в системе и непредвиденность некоторых внешних условий.
*Отметим, что здесь мы делаем акцент на логическом, сознательном мышлении и не касаемся других важных аспектов интеллекта – роли социальных, эмоциональных, подсознательных, физиологических и других компонент в человеческом мышлении.
*Мы будем цитировать Б. Трентовского по книге Н.Н. Моисеева [11].
*Богданов – это псевдоним, его настоящая фамилия – Малиновский.
*Роль аналогий между абстрактными моделями подробно рассматривается в [13].
*Понятие “развитие” будет уточнено в§9.7.
*Очевидно, у религий имеются многие положительные (например, моральные и культурные) аспекты, чем и объясняется их “живучесть”, но нам важны отношения религии и науки.
*Правда, следовало бы расширить понятие “искусственное”, чтобы классификация не нарушилась, если когда-нибудь обнаружится внеземная цивилизация...
*Быть может, разница между этой и предыдущей группами способов управления станет понятней, если провести аналогию с двумя способами турпохода по неизвестной территории; можно наметить маршрут заранее и в походе придерживаться выбранного пути, а можно идти без заранее составленного плана, ориентируясь лишь по компасу и учитывая особенности рельефа, стремясь достичь заданного пункта.
*В искусственных системах кодом называют комплекс правил образования сигнала. При более подробном рассмотрении этого процесса в технических системах кодом называют условные, варьируемые правила, а диктуемые техникой условия назы- ваютмодуляцией. Мы же будем пока использовать самое общее употребление слова “код”.
*Дискретные по времени случайные процессы иногда называютсяслучайными последовательностями, так как само слово “процесс” имеет оттенок непрерывности.
*Точнее, эргодический ансамбль может содержать реализации, не удовлетворяющие этому условию, но суммарная вероятность таких реализаций должна быть сколь угодно близкой к нулю.
*Некоторые подробности см. в [5] .
*Размерность плотностир(х) обратна размерностих, так как элемент вероятностиdР(х) =р(х)dхбезразмерен.
*Совпадение обозначений избыточности и скорости передачи информации установилось случайно: это первые буквы соответствующих английских терминов: redundancy – избыточность и rate – темп.
*В высоковероятной группе реализаций.
*В дальнейшем мы убедимся, что существуют не только такие типы измерений.
*Напомним, что упорядоченность пары объектов означает, что их нельзя менять местами; точнее, что пара с обратным порядком – это другая пара.
*Связь между шкалами Фаренгейта и Цельсия
выражается формулойF= –
С+ 32.
*Слово FLIES имеет смысл не только глагола “летит”, но и существительного “мухи”.
** Слово TIME может означать “измерять время и/или величины, связанные со временем”.
*Английский термин fuzzy sets, предложенный Л. Задэ и прижившийся в научной литературе, на русский язык переводится как “размытые”, “нечеткие”, “расплывчатые” и т.д. множества. Термин пока не стандартизирован.
*Существует развитая теория отношений на языке теории множеств; см., например, [22; 38]. Мы не ставим задачу воспроизводить ее здесь, а лишь приведем те ее факты, которые позволят изложить идею описания выбора на языке бинарных отношений.
*Эта игра хулиганствующих водителей в США начинается с выхода автомобиля на разделяющую шоссе полосу. Желающий принять вызов встречный водитель также выходит на полосу. Проигравший (“цыпленок”) – тот, кто отворачивает с полосы на свою сторону первым.
*Название связано с тем, что в этом разделе статистики рассматриваются классы распределений, несводимые к параметрическим семействам функций.
*От англ. robust – загрубленность, малочувствительность, устойчивость.
*При отсутствии размытостиJi0(x) совпадает сJi(x,q).
*При этом, очевидно, предполагается, что компетентность в оценке компетент- ности у экспертов одинаковая. По-видимому, здесь разумнее использовать ро- бастный вариант с отбрасыванием наивысшей и наинизшей оценок.
*Авторы благодарят проф. А.Н. Ефимова за материалы, предоставленные им для данного параграфа.
*В английской системной терминологии этому понятию соответствует введенный Р. Акоффом термин mess, во французской – problematique. Мы будем употреблять в этом же смысле слово “проблематика”.
*Напомним, что “заинтересованные стороны” (см.§9.2) – это те, кто отвечает за решение проблемы, и те, кого эта проблема непосредственно касается.