1. Предмет, методи і основні поняття кібернетики

   • різні визначення кібернетики і трактування її основних понять. Але спільними для всіх підходів незмінними є наступні твердження.

Об'єктом вивчення кібернетики є динамічні системи.

Предметом кібернетики є інформаційні процеси, пов'язані з управлінням.

Метою вивчення кібернетики є створення принципів, методів і технічних засобів для досягнення найбільш ефективних результатів управлінння.

Здавна вчені виявили схожість процесів управління в системах різної природи і спро-бували використовувати ці аналоги в дослідженнях і практичних застосуваннях. Так, напри-клад, 200 років тому французький лікар Кене після відкриття кровообігу у людини застосу-вав ідею замкнутого кругообігу до пояснення економічних відносин.

Кібернетика показала, що схожість процесів управління в різних системах носить за-кономірний характер. Це пояснюється тим, що в основі цих процесів лежать інформаційні процеси, які незалежно від природи носіїв інформації підкоряються загальним закономірнос-тям. Практика показала ефективність використання принципу аналогії для вивчення процесів управління.

Спільні якісні риси, властиві різним системам, складають основу, на якій будуються кібернетичні методи їх вивчення. Предметом вивчення економічної кібернетики є процеси управління та пов'язані з ними процеси передачі та обробки інформації в економічних си-стемах. Основним інструментом кібернетики є логіко-математичне моделювання.

2. Поняття моделі. Класифікація моделей.

Основним методом кібернетики є моделювання. Існують різні підходи до моделювавання: Моделювання самого об'єкта дослідження – з надією, що при цьому вдасться отримати адекватний опис також і його функцій. Моделювання функції того або іншого об'єкта чи системи. Наприклад - моделювання роль-ової функції "продавець" або "покупець" при описі процесу покупки в маркетингу.

При моделюванні функції об'єкта нам не потрібна схожість моделі до об’єкта. Цілком до-статньо, щоб модель дозволяла прогнозувати ту функцію, що цікавить нас. У процесі практичної діяльності людини отримуються знання про основні властивості об'єкта та їх взаємозв'язок. Здійснюється описання об'єкта на звичайній мові, за допомогою креслень, графіків або рівнянь; у вигляді макетів чи механізмів. Всі ці підходи узагальню-ються в єдиному понятті модель. Моделювання має особливе значення при вивченні об'єк-тів, які недоступні для прямого спостереження та дослідження, або тоді, коли неможливі ек-сперименти над даним об’єктом.

Модель – це спрощене відображення об’єкта чи системи, що включає найбільш суттєві їх особливості.

Методи моделювання різноманітні. Всі моделі можна розділити на дві групи: мислені і матеріа-льні. Приклади матеріальних моделей: глобус, модель яхти або літака. Мислені моделі можна розділити на знакові (мови, сигнали), графічні (малюнки, креслення, схеми) та математичні.

Геометричне моделювання в наочній формі передає просторові властивості об'єкта, його зовнішній вигляд, співвідношення і взаємозв'язок його частин.

Методи фізичного моделювання вивчають фізико-хімічні, технологічні та економіч-ні процеси, які відбуваються в оригіналі. Як правило, фізичне моделювання здійснюється на основі логіко-математичної моделі досліджуваного процесу.

Основною задачею кібернетики є управління системами. Для ефективного управління необхідні знання про природу систем і їх основні властивості та вміння прогнозувати їх по-дальший розвиток. Основою прогнозування розвитку систем є математичне моделювання.

Математичне моделювання на основі абстрактного підходу поєднує якісні та кількі-сні аспекти аналізу об’єкта, використовує точні методи описання модельованого процесу. Абстракція необхідна для виявлення основних закономірностей функціонування системи. Математична модель є лише наближеним описанням об’єкта, оскільки деякі його характери-стики при такому описанні вважаються несуттєвими і ігноруються. Жодна математична мо-дель не може бути універсальною, оскільки вона досліджує об’єкт з точки зору лише тих його якостей, які цікавлять нас найбільше.

Математична модель – математичне описання системи чи об’єкта за допомогою формул, рівнянь, систем рівнянь.

Існує декілька способів класифікації математичних моделей. Всі вони зводяться до розбиття моделей на дві множини, що не перетинаються.

1) Моделі емпіричні і теоретичні.

Емпіричні моделі – це моделі, побудовані безпосередньо за результатами спостережень. Як правило це проста залежність виду y  f (x) . Перевагою емпіричних моделей є те, що вони точно відображають специфіку конкретного об’єкта (залежність врожаю культури на даній ділянці від природніх факторів). Недолік полягає в тому, що отриману модель важко перенести на інший об’єкт.

Теоретичні моделі – це моделі, в основу яких покладені фундаментальні закони природи (фізичні, хімічні, біологічні). Перевагою теоретичної моделі є те, що вона охоплює цілу гру-пу явищ і об’єктів. Недолік – їх важко примінити до конкретного об’єкта, бо для цього треба знати параметри, які характеризують даний об’єкт. Приклад: модель циклічної зміни темпе-ратури повітря на протязі року.

2. Матмоделі поділяють на детерміновані і стохастичні. Детерміновані моделі дають точний прогноз, стохастичні - прогноз з певною імовірністю. Приклад детермінованої моде-лі: закони руху планет Сонячної системи. Стохастична модель – модель руху повітряних мас над територією Рівненської області.

3. Матмоделі можна поділити на статичні і динамічні. Статична модель описує систему

1. фіксований момент часу. Приклад: графова модель, яка описує структуру звэязків економі-чної системи. Динамічні моделі описують розвиток систем з бігом часу. Для цього, зазвичай, використовують диференціальні рівняння.