
- •Лекция 1 Введение. Основные понятия и определения Основные задачи теории информационных систем.
- •Краткая историческая справка.
- •Основные понятия теории систем
- •Выбор определения системы.
- •Лекция 2 Основные понятия и определения Основное содержание первой лекции
- •Понятие информации
- •Открытые и закрытые системы
- •Модель и цель системы
- •Управление
- •Информационные динамические системы
- •Классификация и основные свойства единиц информации
- •Системы управления
- •Реляционная модель данных
- •Технические, биологические и др. Системы
- •Детерминированные и стохастические системы
- •Открытые и закрытые системы
- •Хорошо и плохо организованные системы
- •Классификация систем по сложности
- •Модели сложных систем управления
- •Структурная сложность
- •Иерархия
- •Многообразие
- •Уровни взаимодействия
- •Динамическая сложность
- •Случайность в сравнении с детерминизмом и сложностью
- •Шкалы времени
- •Теоретическое решение
- •Модели сложных систем управления (по Вавилову а.А)
- •Лекция 4 Закономерности систем Целостность
- •Интегративность
- •Коммуникативность
- •Иерархичность
- •Эквифинальность
- •Историчность
- •Закон необходимого разнообразия
- •Закономерность осуществимости и потенциальной эффективности систем
- •Закономерность целеобразования
- •Системный подход и системный анализ
- •Лекция 5 Уровни представления информационных систем
- •Методы и модели описания систем
- •Качественные методы описания систем
- •Методы типа мозговой атаки.
- •Методы типа сценариев.
- •Методы экспертных оценок.
- •Методы типа «Дельфи».
- •Методы типа дерева целей.
- •Морфологические методы.
- •Методика системного анализа.
- •Количественные методы описания систем
- •Лекция 6 Кибернетический подход к описанию систем
- •Моделирование систем
- •Лекция 7 Алгоритмы на топологических моделях.
- •Задачи анализа топологии
- •Представление информации о топологии моделей
- •Переборные методы Поиск контуров и путей по матрице смежности
- •Модифицированный алгоритм поиска контуров и путей по матрице смежности
- •Поиск контуров и путей по матрице изоморфности
- •Сравнение алгоритмов топологического анализа
- •Декомпозиция модели на топологическом ранге неопределенности
- •Сортировка модели на топологическом ранге неопределенности
- •Нахождение сильных компонент графа
- •Заключение
- •Лекция 8 Теоретико-множественное описание систем
- •Предположения о характере функционирования систем
- •Система, как отношение на абстрактных множествах
- •Временные, алгебраические и функциональные системы
- •Временные системы в терминах «вход — выход»
- •Лекция 9 Формы представления модели
- •Нормальная форма Коши
- •Системы нелинейных дифференциальных уравнений различных порядков
- •Гиперграфы
- •Лекция 10 Динамическое описание систем
- •Детерминированная система без последствий
- •Детерминированные системы без последствия с входными сигналами двух классов
- •Учет специфики воздействий
- •Детерминированные системы с последствием
- •Стохастические системы
- •Лекция 11 Агрегатное описание систем
- •Лекция 12 Рецепция информации. Свойства бистабильных систем
- •Устойчивость информационных нелинейных систем. Классификация стационарных состояний
- •Обратимые и необратимые операции.
- •Лекция 13 Концепции общей теории информации Общее понятие Информации
- •Эволюция информации
- •1. Неживые формы
- •2. Простейшие формы жизни
- •3. Клеточная форма жизни
- •4. Многоклеточные формы жизни
- •5. Социальные образования
- •Свойства информации и законы ее преобразования
- •1. Прием информационных кодов
- •2. Интерпретация информации
- •3. Структура компонент данных имвс
- •4. Структура компонент шаблонов действий имвс
- •5. Реализация информации
- •7. Навигация данных в структуре имвс
- •Заключение
- •Лекция 14 Новая Сеть
- •Встречайте биоинформатику
- •Лекция 15 Архитектуры и технологии разработки интероперабельных систем Введение
- •Потребности применений
- •Компоненты архитектуры
- •Интеграция corba и www-технологий
- •Семантическая интероперабельность
- •Системный анализ
- •Определение требований
- •Оценка осуществимости
- •Оценка риска
- •Логическая модель
- •Метод прототипа
- •Выяснение проблем заказчика
- •Проектирование
- •Нисходящее проектирование
- •Принципы уровней абстракции:
- •Моделирование данных
- •Реализация
- •Повышение надежности системы
- •Тестирование
- •Принципы тестирования
- •Виды тестирования:
- •Отладка
- •Внедрение
- •Лекция 17 Что Business Intelligence предлагает бизнесу
- •Данные, информация и технологии
- •Лекция 18 Данные vs. Информация
- •Литература
Лекция 12 Рецепция информации. Свойства бистабильных систем
Рецепция информации – выбор системой одного из своих состояний, сделанный на основании полученной информации. Цель рецепторов (измерительных приборов) состоит в максимально точном соответствии состояния системы и полученной информации об окружающей среде. На основании такого соответствия может быть решена обратная задача: восстановить состояние окружающей среды (информацию, содержащуюся в сообщении) по известному состоянию рецептора.
Для того, чтобы система выполняла задачи рецепции информации, она должна быть бистабильной (мультистабильной). Т.е. иметь два или более устойчивых состояния (важно понятие устойчивости).
Потенциальный рельеф бистабильной системы:
Рисунок 36
На языке теории динамических систем рецепция информации означает перевод системы в одно определенное состояние независимо от того, в каком состоянии она находилась раньше. В современных технических устройствах рецепция, как правило, осуществляется с помощью электрического или светового импульсов. Во всех случаях энергия импульса должна быть больше барьера между состояниями.
В теории динамических систем такое переключение за счет сторонних сил называют силовым. Наряду с ним существует и используется другой способ переключения - параметрический. Суть последнего в том, что на некоторое (конечное) время параметры системы изменяются настолько, что она становится моностабильной (т.е. одно из состояний становится неустойчивым, а потом исчезает). Независимо от того, в каком состоянии находилась система, она попадает на оставшееся устойчивое состояние. После этого параметрам возвращают их прежние значения, система становится бистабильной, но остается в новом состоянии.
Рисунок 37
Параметрическое переключение, как и силовое, является рецепцией информации, отличаются лишь механизмы переключения (рецепции). В современной электронике применяется преимущественно рецепция информации за счет силового переключения. В биологических системах, напротив, преимущественно используется параметрическое переключение (температура, pH и т.д.).
Требования к рецепции и хранению информации: информация должна храниться такое время, которое необходимо для использования ее в управляющей системе. Есть быстрые и медленные процессы управления. Быстрые могут требовать миллисекунд, а медленные – хранения информации в течении нескольких лет.
Примером мультистабильных систем являются нейронные сети, которые представляют собой множество связанных между собой элементов с входами и выходами. Они способны хранить информацию и рецептировать ее. В 1943 году У. Маккаллок и В. Питтс описали первую математическую модель нервной ткани, предположив, что нейроны можно приближенно описать как простые устройства, имеющие лишь два состояния: активное и пассивное. Такие устройства – формальные нейроны – имеют множество входов (синапсов), по которым они могут получать воздействия от других таких же элементов, и единственный выход (аксон), по которому активный нейрон передает собственное воздействие другим нейронам. Аксон на конце может ветвиться и образовывать соединения со многими клетками. Воздействия на данный нейрон со стороны других клеток могут быть возбуждающими или тормозящими – все определяется природой конкретной синаптической связи, каждая из которых характеризуется своей эффективностью (весом). Эти воздействия складываются алгебраически (вес возбуждающей связи положителен, а тормозящей отрицателен), и если сумма оказывается больше некоторого характерного для данного нейрона порогового значения, то последний переходит в активное состояние и передает по своему аксону воздействия другим нейронам. В противном случае нейрон пассивен и не оказывает влияния на другие клетки.
Два примера систем, обладающих свойством бистабильности и могущих выступать в качестве рецепторов и хранилищ информации. Нелинейный маятник:
Она описывает движение шарика массы т в потенциальном поле V(x) при наличии трения (коэффициент трения -):
Химическая бистабильная система. Описывается уравнениями вида:
Смысл коэффициентов. Самовоспроизводство (автокатализ), конкуренция двух типов веществ и насыщение. Нет потенциала.