
- •Глава 1. Кибернетика как наука об управлении и информации. 14
- •Глава 2. Классификация систем и моделей. 23
- •Глава 3. Информация и управление. 33
- •Глава 4. Кибернетические модели и их математическое описание. 43
- •Глава 5. Пример проведения исследования социально-экономических систем. 52
- •Глава 6. Математический аппарат для описания кибернетического управления: концепция "обратной связи". 69
- •Глава 7. Управление в иерархических системах. 84
- •Глава 8. Человек как управляющий объект в кибернетике и его моделирование. 92
- •Глава 9. Пример моделирования управленческой деятельности человека с помощью модели информационного автомата. 97
- •Глава 10. Практическое моделирование социальных и экономических систем. 113
- •Глава 1. Кибернетика как наука об управлении и информации.
- •Глава 2. Классификация систем и моделей.
- •Глава 3. Информация и управление.
- •Глава 4. Кибернетические модели и их математическое описание.
- •Глава 5. Пример проведения исследования социально-экономических систем.
- •Глава 6. Математический аппарат для описания кибернетического управления: концепция "обратной связи".
- •Глава 7. Управление в иерархических системах.
- •Глава 8. Человек как управляющий объект и его моделирование.
- •Глава 9. Пример моделирования управленческой деятельности человека с помощью модели информационного автомата.
- •Глава 10. Практическое моделирование социальных и экономических систем.
- •Предисловие.
- •Введение
- •Глава 1. Кибернетика как наука об управлении и информации.
- •Управление зенитным огнем как первая задача кибернетики.
- •Норберт Винер и термин "кибернетика", и почему это слово не появилось у нас.
- •Определение понятий "кибернетика" и "управление".
- •Понятие системы, сложной системы.
- •Метод кибернетики - моделирование.
- •Методы исследований в кибернетике - анализ и синтез.
- •Способ исследования в кибернетике.
- •"Рабочее" определение термина "информация".
- •Способ решения задач в кибернетике - общее описание научного метода.
- •Специфическая роль кибернетики в системе экономических наук.
- •Вопросы и задания.
- •Глава 2. Классификация систем и моделей.
- •Определение понятия "система".
- •Классификация систем.
- •Исследование систем - системный анализ.
- •Этапы проведения системного анализа.
- •Системный анализ в социальной и экономической аналитике.
- •Классификация моделей по глубине описания.
- •Иерархические системы, иерархия моделей.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 3. Информация и управление.
- •"Наивная" точка зрения на управление и информацию.
- •Информация и энтропия.
- •Информация в социальных и экономических системах - современный взгляд на информацию.
- •Человек как единственный источник социальной и экономической информации.
- •"Рабочее" определение терминов "управление" и "информация".
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 4. Кибернетические модели и их математическое описание.
- •"Черный ящик".
- •Оператор как модель для описания концепции "вход-выход".
- •Линейный оператор.
- •Процессы "без памяти" - марковские процессы.
- •Уравнение Колмогорова (Фоккера-Планка) и его статистическая интерпретация.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 5. Пример проведения исследования социально-экономических систем.
- •Введение и постановка задачи
- •Общее обсуждение
- •Общая постановка задачи оптимального управления.
- •Способ распознавания иерархического строения системы сэс.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 6. Математический аппарат для описания кибернетического управления: концепция "обратной связи".
- •Принципы кибернетического управления: положительная и отрицательная обратная связь ("кнут и пряник").
- •Линейный случай - модель Мальтуса.
- •Нелинейная обратная связь - модель Ферхюлста.
- •Интерпретация и обобщение модели Ферхюлста: "квота вылова" как модель оптимального управления.
- •Двухкомпонентная модель социально-экономической системы с обратной связью (обобщение модели Лоттка-Вольтерра): математическое исследование, экономическая и социальная интерпретации.
- •Классификация состояний системы.
- •Социально - экономическая интерпретация.
- •Следствия для посткоммунистических стран (Украина, Россия).
- •Некоторые итоги.
- •Область применения изложенной базовой модели.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 7. Управление в иерархических системах.
- •Иерархические системы - описание и примеры применительно к экономике и обществу.
- •Упорядоченные образования (объекты) как состояние на фоне потоков энергии и/или вещества
- •Иерархия.
- •Активная и полупроницаемая мембрана.
- •Самоорганизация: понятие, описания, примеры.
- •Логические уровни понятий и терминов.
- •Термины остенсивные и вербальные.
- •Термины житейские и научные.
- •Вопросы и задания.
- •Глава 8. Человек как управляющий объект в кибернетике и его моделирование.
- •Человек как главное действующее лицо в кибернетике.
- •Место человека в технической кибернетике.
- •Человек – главный объект для моделирования в экономический кибернетике.
- •User modelling как направление для описания человека в социальных и экономических системах.
- •Главная проблема: адекватное для данного интерьера задание «модели человека».
- •Определение понятия "интерьер" (контекст).
- •Вопросы и задания.
- •Глава 9. Пример моделирования управленческой деятельности человека с помощью модели информационного автомата.
- •Человек как объект и как субъект управления.
- •Описание интерьера, в котором происходит управление - иерархические системы.
- •Связь управления с европейским способом социального кодирования индивида.
- •Разбиение информации о событии на компоненты.
- •Определение термина "управление" через компоненты информации.
- •Двухкомпонентные аиа: определение.
- •2Аиа как оператор в пространстве компонент информации.
- •16 Типов 2аиа - минимальный набор, который способен осуществить оптимальное управление.
- •Человек как 2аиа.
- •Вопросы и задачи.
- •Глава 10. Практическое моделирование социальных и экономических систем.
- •Совместное управление в системе, состоящей из 2аиа.
- •Введение понятия "пирамида управления" и ее математическое описание.
- •Реальные социальные и экономические как примеры пирамид управления.
- •Вопросы и задания.
- •Список литературы.
- •Глава 1.
- •Глава 2.
- •Глава 3.
- •Глава 4.
- •Глава 5.
- •Глава 6.
- •Глава 7.
- •Глава 8.
- •Глава 9.
- •Глава 10.
Способ решения задач в кибернетике - общее описание научного метода.
Для этого нам нужно вначале обратиться к обсуждению того, что же собой являет понятие "научный термин" или "научное понятие".
Необходимость в таком экскурсе вызвана тем обстоятельством, что только наука предоставляет нам возможность сформулировать свои мысли, результаты, выводы и прогнозы в виде, который не зависит от конкретного человека. И, что особенно важно, - в таком виде, который одинаково воспринимается каждым человеком.
Опишем, что же собой представляет научный термин - как показывает практика преподавания, это далеко не лишнее. Говорить о том, что мы имеем именно научный термин мы можем только тогда, когда выполнены следующие три пункта.
Во-первых, должна иметься методика сжатия интересующих нас данных о событии объекте, явлении, процессе и т.п. до уровня системы точно определенных абстрактных понятий, которые и рассматриваются как научные термины.
Другими словами, уже в процессе постановки задачи (не говоря о моделировании!) должны использоваться только те теоретические термины, которые имеют экспериментальное обоснование и могут быть изучены экспериментально. Причем весьма важно, чтобы такая процедура сжатия информации была достаточно стандартной, то есть была четко описана система кодирования сведений, получаемых в процессе исследовательской деятельности человека. На этом этапе нет необходимости в стандартизированной методике - здесь достаточно наличия теоретического метода, позволяющего провести такое сжатие информации. Подчеркнем, что использование в качестве терминов понятий, для которых отсутствует такой способ сжатия информации до этого "научного ярлыка", является некорректным.
Во-вторых, должны быть установлены связи с другими терминами в этой же и/или другой области науки. Мы должны установить своего рода "правила соответствия", "правила связи" для таких терминов. Образно говоря, мы должны описать "правила игры" с такими терминами. В физике, например, "правила игры" с абстрактными терминами ранее назывались "Законами Природы". Теперь используются менее громкие названия: "аппарат", "формализм", "теория".
Следует отметить, что при этом мы можем получать также и новые термины. Интересно, что таким образом можно вводить научные понятия более высокого уровня абстракции - об этом будет более подробно в одной из следующих глав. Однако эти новые термины также должны соответствовать требованиям первого из рассматриваемых пунктов. Подчеркнем, что использование математики ограничено, как правило, только областью теории.
Наконец, в-третьих, наш термин должен допускать и процедуру, обратную первому пункту: должны существовать методики "расширения" информации, методики "детализации", наполнения наших теоретических (абстрактных) понятий реальным смыслом, привязкой к конкртеной рассматриваемой задаче, - то есть методики для перехода от рассматриваемого научного термина к точно описанной экспериментальной ситуации.
Суммируя, можно утверждать, что вводимое абстрактное понятие можно рассматривать как научный термин (научное понятие), если выполнены все три условия одновременно:
Имеется метод сжатия информации о реальном мире к некоторым абстрактным понятиям - научным термины.
Определены "правила игры" с такими терминами, то есть имеется математический и теоретический аппарат, в котором эти термины используются.
Имеется метод расширения информации - метод перехода из терминов снова к реальному миру, к жизни. Фактически, такой метод является техникой для реализации прогноза.