- •Вопросы к государственному экзамену специальности 200503 к госэкзамену по специальности 200503
- •1. "Системный анализ"
- •"Системный анализ"
- •Тектология Богданова
- •Кибернетика Винера
- •Общая теория систем Берталанфи
- •Синергетика Пригожина
- •Классификация моделей
- •Теория знаковых систем (семиотика)
- •Целевая модель системы
- •Примеры
- •. Модель «черного ящика»
- •. Модель состава системы
- •. Модель структуры
- •. Динамические модели систем
- •Псевдодинамическая (безынерционная) система
- •Истинно динамическая (инерционная) система
- •Линейные динамические системы
- •Классификация систем . Основные классификационные деления
- •По степени обеспеченности основными ресурсами
- •. Классификация систем по их происхождению
- •. Классификация по способу управления
- •. Классификация по типу операторов
- •Сигналы в системах
- •Основные определения
- •Классификация сигналов
- •Модулированные сигналы
- •Основные результаты теории сигналов
- •Полная энергия сигнала X(t) (равенство Парсеваля)
- •Принцип частотно-временной неопределенности
- •Принцип частотно-временной неопределенности (формулировка)
- •Дискретное представление непрерывных сигналов
- •К задаче выбора частоты дискретизации
- •Количество информации как мера снятой неопределенности
- •Основные понятия теории информации
- •Основная теорема Шеннона о кодировании для канала без помех
- •Основная теорема Шеннона о кодировании для канала с помехами
- •Пример помехоустойчивого кода
- •Эксперимент и модель
- •Кибернетическая модель научного эксперимента. Эксперимент Винера (мысленный)
- •Недостатки эксперимента Винера
- •Усовершенствованный эксперимент Винера
- •Измерительные шкалы
- •Некоторые определения из теории бинарных отношений
- •Базовые свойства отношений
- •Основные типы отношений
- •Виды измерительных шкал
- •Номинальная шкала (шкала наименований, классификационная)
- •Порядковая (ранговая) шкала
- •Интервальная шкала
- •Шкала отношений (масштабная)
- •Натуральная (абсолютная шкала)
- •Основной вывод к подразделу 6.3
- •Вероятностное описание ситуации
- •Регистрация экспериментальных данных
- •Классификационные модели
- •Числовые модели
- •Особенности протоколов для числовых моделей
Эксперимент и модель
«В изначальном смысле отношение между экспериментом и моделью такое же, как и между курицей и яйцом: они находятся в одном цикле, и нельзя определить, что было в самом начале» [Error: Reference source not found. С. 167].
С одной стороны, эксперимент позволяет проверить и уточнить модель, то есть эксперимент – источник информации.
С другой стороны, модель диктует, какой именно эксперимент следует проводить. То есть, модель – источник информации для организации эксперимента.
Особенности современного подхода к измерениям:
Измерения могут носить не только количественный, но и качественный характер.
Измерение не может снимать всю неопределенность, если она имеет расплывчатую природу (нужно измерять саму неопределенность).
Измерение сопровождается неизбежными погрешностями, поэтому модель должна включать в себя их представление.
Интересующая величина часто непосредственно не наблюдаема и поддается лишь косвенным измерениям.
Кибернетическая модель научного эксперимента. Эксперимент Винера (мысленный)
Общий подход к эксперименту состоит в следующем: имеется в наличии (т. е. доступен для наблюдений) объект; экспериментатор может сам устанавливать либо определять из опыта чему равны воздействия на объект, и, наблюдая реакцию объекта, попытаться объяснить причинно-следственные связи между воздействиями и реакцией (т. е. создать модель).
Эксперимент Н. Винера (мысленный) предполагает кибернетический подход к проблеме: объект – это «черный ящик», модель – «белый ящик» (Рис. 19). Н. Винер в результате теоретического анализа этой задачи дал положительный ответ на вопрос о принципиальной возможности «раскрытия» любого (в определенном классе систем) «черного ящика». При этом сам эксперимент рассматривается как система регулирования с обратной связью. Винер показал, что существует такой алгоритм работы этой системы (задаваемый устройством управления), при котором в установившемся состоянии после завершения переходного процесса «белый ящик» (модель) по своему внешнему поведению вход-выход будет неотличим от «черного ящика» (объекта).

Рис. 19. Мысленный эксперимент Винера по раскрытию "черного ящика"
Недостатки эксперимента Винера
Отсутствие целенаправленности поиска модели. По сути, процесс основан на полном переборе входных воздействий с помощью генератора «белого шума». В результате время эксперимента (до завершения переходного процесса) может быть сколь угодно большим.
Реальные объекты могут не выдержать произвольного воздействия («белого шума»), разрушиться.
Применительно к сложным системам (со сложным поведением) трудно определить, что такое «белый шум».
Реальные объекты – это скорее «таинственные ящики», т. е. они могут целенаправленно изменять свое поведение.
Эти недостатки являются следствием поиска «вслепую», то есть не используется априорная информация об объекте, добытая каким-нибудь способом до начала эксперимента. А такая априорная информация, часто в значительных объемах, имеется практически всегда и есть смысл ее использовать.
