Универсальный информационный вариационный принцип развития систем
Существование глобального антиэнтропийного фактора развития систем (универсальный информационный вариационный принцип). Оценка степени возрастания эмерджентности, скорости накопления информации в системе, информационных характеристик систем в эволюции.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.04.2017 |
| Размер файла | 1,7 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Решение задачи 5: предложить математическую модель, позволяющую оценивать скорость увеличения количества информации в системе при ее количественном росте и качественном усложнении структуры, разработать методику численных расчетов (алгоритм и структуры данных), а также программу, реализующие данную математическую модель и провести с ее использованием численные расчеты и построить графики, отражающие эти закономерности.
Математическая модель скорости приращения информации в системе в процессе развития, основанная на системной теории информации (СТИ)
Классическая теория информации Шеннона не подходит для решения поставленной задачи, т.к. описывает лишь множества, т.е. не отражает сложности системы, ее структуры, возникающей за счет наличия взаимосвязей между элементами системы. К решению этой задачи в настоящее время можно подойти с использованием синергетической теории информации В.Б. Вяткина [4] или структурной теории информации А.П. Левича [69, 70], а также системной теории информации (СТИ), предложенной автором [17]. Мы остановимся на последнем варианте.
В СТИ предложено [17] следующее выражение для количества информации в системе, состоящей из W исходных (базовых) равновероятных элементов и их подсистем, включающих до M элементов, т.е. имеющей М уровней иерархии [5]:
(5)
где:
, натуральные числа - количество элементов в системе (мощность системы);
, натуральные числа - количество элементов в подсистеме (мощность подсистемы);
, натуральные числа - сложность системы, максимальное количество уровней иерархии в системе, максимальное количество элементов в подсистемах (максимальная мощность подсистемы), при этом 1-м считается уровень иерархии, состоящий из исходных (базовых) элементов, 2-м - состоящий из подсистем по 2 базовых элемента, 3-м - по 3, и т.д.
Обратим внимание на то, что если в классической теории информации количество информации в системе полностью определяется только количеством элементов в ней W, т.е. ее мощностью, то в системной теории информации оно зависит также от сложности системы M, т.е. от взаимосвязей между элементами, благодаря которым образуются подсистемы из различного количества элементов (различной мощности), т.е. принадлежащие различным уровням иерархии.
На рисунке 8 приведены зависимости количества информации в системе состоящей из W элементов и подсистем, включающих до M элементов, рассчитанные согласно выражения (5):
Рисунок 8. Зависимость количества информации в системе от ее мощности W при различной сложности подсистем M
Из рисунка 4 видно, что количество информации в множестве (кривая 1) расчет значительно медленнее, чем в системе, причем в системе она растет тем быстрее, чем выше ее сложность. Видно, что при повышении сложности системы количество информации с увеличением мощности стремится к линейной асимптоте. Получим этот вывод аналитически.
Из статистики известно, что при M=W:
(6)
Учитывая выражение (6) в (5) получаем для него приближенное выражение:
(7)
Выражение (7) дает оценку максимального количества информации, которое может содержаться в системе мощностью W при ее максимальной сложности М.
Какова же погрешность приближенного выражения (7)? Из выражения (7) видно, что I быстро стремится к W:
(8)
В действительности уже при W>4 погрешность выражения (7) не превышает 1% (таблица 1):
Таблица 1 - Зависимость погрешности выражения (7) от мощности системы W
График зависимости погрешности выражения (7) от мощности системы W приведен на рисунке 9.
Рисунок 9. Зависимость погрешности приближенного выражения системного обобщения формулы Хартли от мощности системы W
Из этого следует, что даже для довольно малых W, больших 4, вполне корректно заменить выражение (7) на асимптотическое приближение: I=W, что мы наглядно и видим из рисунка 9.
На рисунке 10 приведены зависимости количества информации в системе от количества уровней иерархии M, для систем состоящих из различного количества элементов W, рассчитанные согласно выражения (5):
Рисунок 10. Зависимость количества информации в системе от ее сложности M при различной мощности W
Ясно, что M<=W, т.е. в подсистемах элементов меньше, чем в системе в целом и подсистемой наивысшего уровня иерархии является вся система в целом, состоящая из всех исходных элементов.
Выражение (5) дает количество информации в системе, в начальном состоянии которой было 0 информации (система из одного элемента).
Перепишем выражение (5) в более привычном виде: как разность энтропии конечного (2-е) и начального (1-е) состояний системы следующим образом:
(9)
В (9) использовано известное из комбинаторики выражение количества сочетаний через факториал. Обобщим выражение (9) на непрерывный случай, заменив факториалы на Гамма-функции, а суммы на интегралы, тогда получим (10).
(10)
Заметим, что при M1, т.е. при переходе к рассмотрению системы как множества, выражения (9) и (10) асимптотически переходят в привычное выражение Шеннона-Хартли (11):
(11)
так как:
Таким образом для СТИ выполняется принцип соответствия, обязательный для более общей теории.
Если принять в дискретном случае:
W2=W1+1, то выражение (6) даст скорость прироста информации в системе сложности M при увеличении количества элементов в ней на 1;
М2=М1+1, то выражение (6) даст скорость прироста информации в системе с количеством элементов W при увеличении ее сложности на 1;
в непрерывном случае:
W2=W1+dW, то выражение (7) даст скорость прироста информации в системе сложности M при увеличении количества элементов в ней на dw;
М2=М1+dm, то выражение (7) даст скорость прироста информации в системе с количеством элементов W при увеличении ее сложности на dm.
Представляет интерес численный расчет согласно выражений (9) и (10) для систем различной мощности W и сложности M.
Численный расчет зависимостей информационных характеристик системы от ее мощности и сложности.
В работах [17, 19] автором получено следующее выражение для коэффициента эмерджентности Хартли (терм. авт.):
(12)
Непосредственно из вида выражения для коэффициента эмерджентности Хартли (12) ясно, что он представляет собой относительное превышение количества информации в системе при учете системных эффектов (иерархической структуры, подсистем) над количеством информации без учета системности, т.е. этот коэффициент отражает уровень системности объекта (его эмерджентность). Рост количества информации в СТИ по сравнению с КТИ обусловлен системным эффектом (эмерджентностью), который связан с учетом смешанных состояний, возникающих путем одновременной реализации (суперпозиции) нескольких чистых (классических) состояний под действием системы нелинейно-взаимодействующих недетерминистских факторов. Выражение (12) дает максимальную возможную оценку количества информации в системе, т.к. обычно существуют различные правила запрета на реализацию тех или иных смешанных состояний (подсистем). Фактически это означает, что в СТИ множество возможных состояний объекта рассматривается не как совокупность несвязанных друг с другом состояний, как в КТИ, а как система, уровень системности которой как раз и определяется коэффициентом эмерджентности Хартли (12), являющегося монотонно возрастающей функцией сложности смешанных состояний M. Следовательно, дополнительная информация, которую мы получаем из поведения объекта в СТИ, по сути дела является информацией о системе всех возможных состояний объекта, элементом которой является объект в некотором данном состоянии.
Перепишем выражение (9) в виде (13):
(13)
Из вида выражений для коэффициента эмерджентности Хартли (12) и (13) очевидно, что (12) является следствием или частным случаем (13), т.к. переходит в него при М1=1 и W1=W2, т.е. при рассмотрении начального состояния системы как множества.
Таким образом выражения (13) и (10) в наиболее общем виде отражают изменение эмерджентности системы при изменении ее сложности и мощности.
Рисунки 8, 10 и все последующие, приведенные ниже в данной статье, построены с помощью специально для этого разработанной автором программы, реализующей приведенную выше математическую модель. Титульная видеограмма этой программы приведена на рисунке
Рисунок 11. Титульная видеограмма этой программы расчета информационных характеристик систем
Из-за ограничений на объем статьи исходный текст этой программы в ней не приводится, но rar-архив (430 Кб) с исполнимым модулем и исходным текстом этой программы на языке программирования xBase++, а также всеми базами данных и рисунками, можно скачать с сайта автора по ссылке: http://lc. kubagro.ru/ftp/Razv_sys. rar.
Зависимости, рассчитанные согласно этим выражениям (10) и (13) приведены на рисунках 12 и 13.
Рисунок 12. Зависимость эмерджентности системы от ее мощности W при различной сложности подсистем М
Рисунок 13. Зависимость эмерджентности системы от сложности подсистем М при различной мощности W
Из рисунка 12 видно, что чем выше сложность системы, тем быстрее растет ее эмерджентность при увеличении мощности. Для системы, имеющей всего два уровня иерархии эмерджентность практически не зависит от мощности, а для множества вообще не зависит.
Из рисунка 13 видно, что чем выше мощность системы, тем быстрее растет эмерджентность при увеличении сложности подсистем, причем кривая выходит на горизонтальную асимптоту, величина которой зависит от мощности системы.
Детерминистско-бифуркационная динамика развития систем.
В этом процессе формирования и развития системы под влиянием как внутренних, так и внешних информационных по своему существу факторов она претерпевает количественные и качественные изменения, т.е. проходит точки бифуркации и детерминистские участки траектории [17, 22, 28], при этом изменяются в частности такие фундаментальные характеристики системы, как ее уровень системности и степень детерминированности [17] (см. рисунки 9 и 10).
Рисунок 14. Гипотеза о законе возрастания эмерджентности
Рисунок 15. Интерпретация коэффициентов эмерджентности СТИ
Резюмируя можно сказать, что в процессе эволюции систем есть по крайней мере два этапа:
на 1-м этапе идет экстенсивный (количественный, детерминистский этап) рост системы путем увеличения количества ее элементов; при этом объем информации в системе возрастает в основном за счет увеличения размера системы и количества элементов в ней;
на 2-м этапе идет система развивается интенсивно (изменяется качественно, точка бифуркации) за счет усложнения взаимосвязей между элементами и своей структуры; при этом объем информации в системе возрастает в основном за счет ее усложнения, т.е. повышения уровня системности или эмерджентности системы.
В реальных процессах развития эти этапы чередуются.
Из выражений (13) и (10) видно, что эмерджентность системы может как возрастать (прогресс, развитие), так и уменьшаться (регресс, деградация). Будем считать, что развитие системы является интенсивным (революционным) при возрастании эмерджентности системы за счет возрастания ее сложности, и экстенсивным (эволюционным), если это осуществляется за счет увеличения мощности системы, т.е. простого увеличения количества элементов или "роста". Реально чаще всего осуществляется смешанный вариант, который мы будем называть "Развитие", когда кратковременные достаточно редкие революционные, качественные скачки чередуются с относительно длительными периодами количественного эволюционного изменения системы. Рассмотрим этот процесс более детально (рисунок 16).
Рисунок 16. Скорость увеличения количества информации в системе в зависимости от ее мощности и сложности (почти эволюционный путь развития, мощность и сложность 50)
Рассмотрим 1-ю кривую, изображающую скорость увеличения объема информации в системе с одним уровнем иерархии, т.е. просто множества. Видно, что эта скорость довольно быстро уменьшается при росте системы и при 9 элементах достигает порогового значения 0,138 Бит/элемент. Из-за низкой скорости увеличения объема информации дальнейший количественный рост системы теряет смысл и система преобразуется качественно, т.е. усложняется и у нее появляется 2-й уровень иерархии. Это сразу приводит к возрастанию скорости увеличения объема информации до 0,248 Бит/элемент в системе, которая начинает опять количественно расти до тех пор, пока эта скорость опять не снижается до порогового значения. И так далее. На рисунке 16 выбрано довольно низкое пороговое значение, а на рисунках 17 и 18 более высокие.
Рисунок 17. Скорость увеличения количества информации в системе в зависимости от ее сложности и мощности (средний путь развития, мощность и сложность 50)
Рисунок 18. Скорость увеличения количества информации в системе в зависимости от ее сложности и мощности (почти революционный путь развития, мощность и сложность 50)
Из сравнения рисунков 16, 17 и 18, на которых показаны соответственно почти эволюционный, средний и почти революционный смешанные пути развития, видно, что:
чем ближе смешанный путь развития к чисто эволюционному (показан зеленой линией), тем реже происходят качественные скачки и тем дольше периоды количественного роста, тем медленнее развитие системы;
и наоборот, чем ближе смешанный путь развития к чисто революционному, тем чаще качественные скачки в развитии системы и короче периоды количественного роста без качественного преобразования системы, тем быстрее развитие системы.
На основании этого можно предположить, что в среднем высокоорганизованные системы должны быть более динамичными и иметь сравнительно меньшие размеры, чем низкоорганизованные, которые должны быть более статичными и большими по размеру.
На рисунке 19 показаны все типы эволюции: чисто эволюционный, чисто революционный, и три смешанных: нижний - почти эволюционный, средний, и верхний - почти революционный.
Рисунок 19. Скорость увеличения количества информации в системе в зависимости от ее мощности при различных уровнях сложности (с переходами между нижним, средним и верхним путями развития, мощность и сложность 100)
На рисунке 19 показана возможность перехода с одного смешанного типа развития на другой после некоторого определенного количества качественных скачков и периодов количественного роста, что означает изменение принципа усложнения структуры системы.
Сравним рисунок 19 с рисунками 1 и 2. Представим себе, что почти эволюционный смешанный тип развития, начинающийся с 1-й линии, т.е. имеется система без подсистем, т.е. множество, состоящее из одного элемента. При добавлении к этой системе одного элемента происходит качественный скачок в уровне сложности системы и она переходит на 2-ю линию, что можно интерпретировать как возникновение атома водорода из протона при захвате им электрона.
Дальше при усложнении атома водорода "путем добавления в него элементарных частиц" (на самом деле для этого необходимо применять не только методы химии, но и ядерной физики) может быть получен дейтерий http: //ru. wikipedia.org/wiki/дейтерий (тяжелый изотоп http: //ie. lbl.gov/education/isotopes. htm водорода), а именно путем добавления в ядро одного нейтрона (14):
(14)
Слева внизу указан порядковый номер данного элемента в таблице Д.И. Менделеева (заряд ядра, равный числу протонов), он же показывает общее число электронов в неионизированном атоме. Слева вверху - масса атома данного изотопа, выраженная в углеродных единицах. Справа вверху указан суммарный заряд атома, если он не равен нулю - атом ионизирован.
Из дейтерия путем добавления в него одного нейтрона получается сверхтяжелый изотоп водорода тритий (15), а одного протона - ионизированный изотоп гелия, который называется гелий-3 http: //ru. wikipedia.org/wiki/гелий-3 (16):
(15)
(16)
Из иона гелия-3 путем добавления в него одного электрона получается неионизированный гелий-3 (17), а путем добавления одного нейтрона - ионизированный гелий-4 или ион обычного гелия (18), из которого путем добавления одного электрона получается обычный гелий (19):
(17)
(18)
(19)
Путем добавления к тритию протона также получается ионизированный гелий-4 (20), а путем добавления нейтрона к гелию-3 получается обычный гелий (21).
(20)
(21)
Из этого примера мы видим, что атом гелия образуется из атома водорода не непосредственно, а через последовательность ядерных и химических реакций, причем возможны различные пути получения одного и того же результата. На рисунке 20 показаны некоторые из этих путей:
Рисунок 20. Вариант эволюции атома водорода до атома гелия
Другие пути связаны с ионизацией водорода, дейтерия и трития путем добавления к ним электрона. По-видимому, реализуются все эти и другие варианты, но с различными вероятностями. Возникает естественный вопрос о том, чем обуславливаются эти вероятности. Каждый из вариантов развития системы характеризуется определенной скоростью увеличения объема информации в системе при ее развитии по данному варианту. Мы предлагаем гипотезу (напоминающую идею траекторной формулировки квантовой механики Р. Фейнмана), состоящую в том, что все варианты развития системы реально осуществляются с вероятностями, пропорциональными скорости увеличению объема информации в системе при ее развитии по этим вариантам.
Конечно в принципе могут быть приведены конкретные химические и физические объяснения и обоснования вероятностей этих вариантов. Но в данной статье мы рассматриваем процессы развития систем с точки зрения теории информации и сформулированная выше гипотеза может рассматриваться как одно из следствий универсального информационного вариационного принципа.
Далее на рисунке 19 условно показан дальнейший процесс количественного роста и качественного усложнения атомов до состояния системы, отмеченной желтой точкой. Эта точка иллюстрирует ситуацию, когда дальнейшее увеличение количества элементов в атоме нецелесообразно и невозможно, т.к. это практически не приводит к увеличению скорости накопления информации в системе. И здесь происходит изменение самого принципа усложнения системы: от увеличения количества нуклонов в ядре и усложнения электронных оболочек происходит переход к формированию многоядерных структур с очень сложной конфигурацией частично обобществленных электронных оболочек, т.е. молекул химических соединений, веществ.
Таким образом:
текущий принцип усложнения системы состоит в том, что при увеличении количества элементов в ней формируются новые уровни иерархии системы, включающие подсистемы, состоящие из большего количества элементов;
новый принцип усложнения системы состоит в том, что при увеличении количества элементов в ней система начинает формироваться из подсистем, аналогичных всей системе в целом, основанной на предыдущем принципе усложнения;
изменение самого принципа усложнения системы происходит тогда, когда ее усложнение на основе предыдущего принципа уже не приводит к существенному увеличению скорости накопления информации в системе, т.е. все варианты развития системы: и на основе текущего принципа усложнения системы при увеличении количества элементов в ней, и на основе нового принципа усложнения, реально осуществляются с вероятностями, пропорциональными скорости увеличению объема информации в системе при ее развитии по этим вариантам.
Конечно нужно понимать, что элементарные частицы, атомы и молекулы использованы здесь лишь в качестве примера и все сделанные выводы не основываются на этом конкретном примере и имеют общий характер и силу для всех систем.
Например, выше нами рассмотрены некоторые варианты эволюции атома водорода до атома гелия. Но в атоме гелия элементарных частиц достаточно для формирования молекулы водорода и даже молекулы дейтерия, а для молекулы трития в нем не хватает двух нейтронов. Поэтому при увеличении количества элементарных частиц в системе может возникнуть не атом гелия, а молекула водорода, при этом в 1-м случае принцип усложнения системы при добавлении к ней элементов сохраняется, а во 2-м он изменяется.
Существует 6 вариантов молекул водорода: H2, D2, T2, HD, HT, DT, кроме того атомы водорода отличаются ориентацией магнитных моментов ядер, и в каждой молекуле могут быть ядра либо с одинаковыми (ортоводород), либо с разными (параводород) ориентациями магнитных моментов, поэтому с учетом этого существует 12 различных видов молекул водорода. Это означает, что реально существует значительно больше вариантов образования молекул, чем мы рассмотрели. Но в принципе это дела не меняет и основные выводы остаются в силе.
Для легких элементов, находящихся в начале таблицы Д.И. Менделеева, скорость увеличения объема информации при усложнении атома еще довольно высока, и, поэтому, эти элементы возникают с довольно высокой вероятностью при добавлении элементарных частиц в атом и очень устойчивы, но чем ближе к концу таблицы, тем меньше скорость возрастания объема информации в атоме при добавлении к нему элементарной частицы, тем ниже вероятность усложнения атома и тем выше вероятность его распада. Поэтому распространенность элементов в природе обратно пропорциональна их сложности и при термоядерном синтезе легких элементов (например гелия из тяжелого водорода - дейтерия) и ядерном распаде тяжелых (плутоний) выделяется энергия. Вероятность же возникновения сложных молекул для легких элементов сравнительно низка, т.к. свойства этих элементов слишком просты, для сложных же элементов эта вероятность гораздо выше, но они сами встречаются слишком редко. Таким образом наиболее сложные из наиболее распространенных и устойчивых элементов - это углерод и кремний и являются основной наибольшего разнообразия сложных молекул в живой и неживой природе соответственно.
Продолжим рассмотрение рисунка 19. После возникновения молекул все повторяется, но уже для них: они растут, увеличиваются, качественно усложняются, но при этом остаются молекулами, и вот все-таки наступает момент, когда этот принцип развития систем исчерпывает себя, т.к. не обеспечивает достаточную скорость роста объема информации в системе. И тогда опять происходит изменение самого принципа усложнения систем: возникают организованные молекулярные системы (молекулярные машины), которые выполняют уже значительно более сложные операции приспособления к окружающей среде. И так далее и так далее.
Очень наглядной и плодотворной является иллюстрация вышесказанного на примере лингвистических систем. Примерно так формируется алфавит, но нет смысла увеличивать его бесконечно, как количество иероглифов, т.к. уже примерно при 30 буквах из них вполне можно составить десятки и сотни тысяч слов некоторого языка, а уже из слов можно составлять самые разнообразные предложения, количество которых уже сложно поддается подсчету, а уж из предложений можно составлять еще более разнообразные статьи и книги., чем в общем мы и занимаемся.
Выводы
В данной статье мы старались показать, что самые различные процессы в природе и обществе происходят таким образом, как если бы они осуществились на основе непрерывно ведущихся оптимизационных расчетов, критерием оптимизации в которых является максимизация информационного трафика, обеспечиваемого ими. Предполагается, что компьютером, на котором проводятся эти оптимизационные расчеты является сама вселенная, в качестве нелокального процессора которой выступает физический вакуум, как уровень реальности, обеспечивающий информационную поддержку всех явлений и процессов (впервые эта гипотеза была сформулирована автором в 1990 году [74]).
В статье сформулирован универсальный информационный вариационный принцип эволюции систем, в котором как раз и констатируется тот факт, что это развитие происходит таким образом, что максимизируется информационный трафик. Этот принцип реализуется через чередование эволюционных периодов и революционных скачков в из организации, причем в этих скачках время от времени происходит изменение самих принципов организации системы из подсистем, и при этом, все варианты развития системы, включая изменение самих принципов ее организации, реально осуществляются с вероятностями, пропорциональными скорости увеличению объема информации в системе при этих вариантах.
Мы надеемся, что не смотря на ограничения на объем статьи нам удалось дать более-менее развернутую картину действия универсального информационного вариационного принципа в развитии систем различной природы и показать, что известные в различных предметных областях вариационные принципы являются следствиями из него, а для тех областей, для которых вариационные принципы ранее не были известны или не были четко и осознанно сформулированы, мы попытались это сделать.
Литература
1. Lutsenko E.V. Conceptual principles of the system (emergent) information theory & its application for the cognitive modelling of the active objects (entities). 2002 IEEE International Conference on Artificial Intelligence System (ICAIS 2002). - Computer society, IEEE, Los Alamos, California, Washington-Brussels-Tokyo, p.268-269. http://csdl2.computer.org/comp/proceedings/icais/2002/1733/00/17330268. pdf.
2. Акимов О.Е. Дискретная математика: логика, группы, графы, фракталы [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://sceptic-ratio. narod.ru/ma/dm4-3. htm.
3. Бранский В.П. Философские основания проблемы синтеза релятивистских и квантовых принципов. - Л., 1973. - С.25, 26.
4. Вяткин В.Б. Синергетическая теория информации: общая характеристика и примеры использования. [Электронный ресурс]. - Режимы доступа: http://vbvvbv. narod.ru/ http://inftech. webservis.ru/it/information/Vyatkin/ar_02/index.html.
5. Глейзер С.И., "Жизнь - глазами физика и химика", журнал "Знание-сила", 1984, № 12.
6. Глейзер С.И., "Реальность симхиона. Симхионная реальность", рукопись, 10 ноября 2006 года http://veinik.ru/science/603/7/507.html
7. Глейзер С.И., "Философское значение симхионной концепции", рукопись, 21 июля 2005 года http://veinik.ru/science/601/5/233.html
8. Глейзер С.И., Серебровская К.Б., "Курица или яйцо?", журнал "Знание-сила", 1985, № 4.
9. Глейзер С.И. Как трудно быть симхионом. Журнал "Знание - сила", 1983, № 11, стр.25-27. http: //www.veinik.ru/science/biolog/article/118.html
10. Денисов А.А. Информационные основы управления. - Л.: Энергоатомиздат, 1983. - 72 с.
11. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления. - Л.: Энергоатомиздат, 1982. - 287 с.
12. Калман, Р. Очерки по математической теории систем / Р. Калман, П. Фалб, М. Арбиб;. Перев. с англ. - М.: Мир, 1971. - 400 с.
13. Калустов А.А. Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа для совершенствования методов компьютерной селекции подсолнечника / А.А. Калустов, Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2005. - №02 (10). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2005/02/pdf/10. pdf
14. Кобозев Н.И. Исследование в области термодинамики процессов информации и мышления. - М.: Изд-во МГУ, 1971.
15. Крайнюченко И.В., Попов В.П. Системное мировоззрение. Теория и анализ. Учебник для вузов. - Пятигорск.: ИНЭУ, 2005. - 218 с.
16. Лачинов, В.М. Информодинамика или путь к Открытому миру / В.М. Лачинов, А.О. Поляков - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. - 432 с. - Режим доступа: http://www.polyakov.com/informodynamics/index.html.
17. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2002. - 605 с.
18. Луценко Е.В. Автоматизация когнитивных операций системного анализа // Проблемы совершенствования систем защиты информации, энергоснабжения военных объектов и образовательных технологий подготовки специалистов: Материалы II межвузовской научно-технической конференции. - Краснодар: КВИ, 2001. - С.131-133.
19. Луценко Е.В. Автоматизированная система распознавания образов, математическая модель и опыт применения // В.И. Вернадский и современность (к 130-летию со дня рождения): Тезисы научно-практической конференции. - Краснодар: КНА, 1993. - С.37-42.
20. Луценко Е.В. Виртуализация общества и повышение качества его базиса // Финансы и статистика. - 2005. - № 35 (203). - С.30-43. http://ww. financepress.ru/mag05/fik0535. php (см. также: http://www.lc. kubagro.ru/artickles/127/127. htm).
21. Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие для студентов специальности: 351400 "Прикладная информатика (по отраслям)". - Краснодар: КубГАУ. 2004. - 633 с.
22. Луценко Е.В. Интерференция последствия выбора в результате одновременного осуществления альтернатив и необходимость разработки системной (эмерджентной) теории информации // Проблемы совершенствования систем защиты информации, образовательного процесса и электроснабжения военных объектов: Межвузовский сборник научных работ. - 2002. - №3. - С.72-74.
23. Луценко Е.В. Информационно-функциональная теория развития техники, закон повышения качества базиса и детерминация формы сознания человека функциональным уровнем технологической среды // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - Вып. № 420 (448). - Краснодар: КубГАУ, 2005. - С.218-236.
24. Луценко Е.В. Исследование адекватности, сходимости и семантической устойчивости системно-когнитивной модели активных объектов // Проблемы совершенствования систем защиты информации, образовательного процесса и электроснабжения военных объектов: Межвузовский сборник научных работ. - 2002. - №3. - С.64-70.
25. Луценко Е.В. Концептуальные основы системной (эмерджентной) теории информации и ее применение для когнитивного моделирования активных объектов // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. - Таганрог: ТГРТУ, 2003. - № 1. - С.23-27. - Режим доступа: http://pitis. tsure.ru/files13/5. pdf.
26. Луценко Е.В. Нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета, как инструмент системно-когнитивного анализа // Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Приложение № 3. - 2003. - С.3-12.
27. Луценко Е.В. Расчет эластичности объектов информационной безопасности на основе системной теории информации // Безопасность информационных технологий. - М.: МИФИ, 2003. - № 2. - С.82-90.
28. Луценко Е.В. Системно-когнитивный анализ детерминистско-бифуркационной динамики активных систем // Проблемы совершенствования систем защиты информации, образовательного процесса и электроснабжения военных объектов: Межвузовский сборник научных работ. - 2002. - №3. - С.50-53.
29. Луценко Е.В. Существование, несуществование и изменение как эмерджентные свойства систем // Квантовая Магия. - 2008. - Т.5. - Вып.1. - С.1215-1239 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://quantmagic. narod.ru/volumes/VOL512008/p1215.html.
30. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"). Монография (научное издание). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. - 280с.
31. Луценко Е.В. Теоретические основы системной (эмерджентной) теории информации // Проблемы совершенствования систем защиты информации, образовательного процесса и электроснабжения военных объектов: Межвузовский сборник научных работ. - 2002. - №3. - С.84-93.
32. Луценко Е.В. "Антитьюринг", или критика теста Тьюринга с позиций информационно-функциональной теории развития техники / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2007. - №10 (34). - Шифр Информрегистра: 0420700012\0182. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2007/10/pdf/06. pdf
33. Луценко Е.В. Автоматизированный системный анализ как средство пересинтеза модели активного объекта управления при прохождения им точки бифуркации / Е.В. Луценко, В.Н. Лаптев // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2007. - №06 (30). - Шифр Информрегистра: 0420700012\0105. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2007/06/pdf/10. pdf
34. Луценко Е.В. АСК-анализ как метод выявления когнитивных функциональных зависимостей в многомерных зашумленных фрагментированных данных / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2005. - №03 (11). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2005/03/pdf/19. pdf
35. Луценко Е.В. Атрибуция анонимных и псевдонимных текстов в системно-когнитивном анализе / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №03 (5). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2004/03/pdf/03. pdf
36. Луценко Е.В. Атрибуция текстов, как обобщенная задача идентификации и прогнозирования / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2003. - №02 (2). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2003/02/pdf/13. pdf
37. Луценко Е.В. Виртуализация общества как основной информационный аспект глобализации / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2005. - №01 (9). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2005/01/pdf/02. pdf
38. Луценко Е.В. Идентификация слов по входящим в них буквам с применением системно-когнитивного анализа / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №02 (4). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2004/02/pdf/12. pdf
39. Луценко Е.В. Количественные меры возрастания эмерджентности в процессе эволюции систем (в рамках системной теории информации) / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2006. - №05 (21). - Шифр Информрегистра: 0420600012\0089. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2006/05/pdf/31. pdf
40. Луценко Е.В. Критерии реальности и принцип эквивалентности виртуальной и "истинной" реальности / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №06 (8). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2004/06/pdf/10. pdf
41. Луценко Е.В. Математический метод СК-анализа в свете идей интервальной бутстрепной робастной статистики объектов нечисловой природы / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №01 (3). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2004/01/pdf/13. pdf
42. Луценко Е.В. Неформальная постановка и обсуждение задач, возникающих при системном обобщении теории множеств на основе системной теории информации (Часть 1-я: задачи 1-3) / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №03 (37). - Шифр Информрегистра: 0420800012\0031. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2008/03/pdf/12. pdf
43. Луценко Е.В. Неформальная постановка и обсуждение задач, возникающих при системном обобщении теории множеств на основе системной теории информации (Часть 2-я: задачи 4-9) / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №04 (38). - Шифр Информрегистра: 0420800012\0049. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2008/04/pdf/03. pdf
44. Луценко Е.В. Повышение адекватности спектрального анализа личности по астросоциотипам путем их разделения на типичную и нетипичную части / Е.В. Луценко, А.П. Трунев // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №02 (36). - Шифр Информрегистра: 0420800012\0017. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2008/02/pdf/10. pdf
45. Луценко Е.В. Программная идея системного обобщения математики и ее применение для создания системной теории информации / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №02 (36). - Шифр Информрегистра: 0420800012\0016. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2008/02/pdf/11. pdf
46. Луценко Е.В. Семантическая информационная модель СК-анализа / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. - №02 (36). - Шифр Информрегистра: 0420800012\0015. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2008/02/pdf/12. pdf
47. Луценко Е.В. Синтез многоуровневых семантических информационных моделей активных объектов управления в системно-когнитивном анализе / Е.В. Луценко, И.Л. Наприев // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2007. - №04 (28). - Шифр Информрегистра: 0420700012\0081. - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2007/04/pdf/11. pdf
48. Луценко Е.В. Системная теория информации и нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2003. - №01 (1). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2003/01/pdf/11. pdf
49. Луценко Е.В. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка - Абельсона / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №03 (5). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2004/03/pdf/04. pdf
50. Луценко Е.В. Типовая методика и инструментарий когнитивной структуризации и формализации задач в СК-анализе / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №01 (3). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2004/01/pdf/16. pdf
51. Луценко Е.В. Численный расчет эластичности объектов информационной безопасности на основе системной теории информации / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2003. - №01 (1). - Режим доступа: http://ej. kubagro.ru/2003/01/pdf/05. pdf
52. Мандельброт Бенуа. Фрактальная геометрия природы. - М.: Институт компьютерных исследований, 2002. - 656 с.
53. Марков М.А. К теории фридмонов (о роли гравитации в теории элементарных частиц). Дубна. (Препр. / ОИЯИ; Р2-5289).
54. Н. ДЖ.А. СЛОЭН. Scientific American · Издание на русском языке. - 1984. - № 3. - МАРТ. - С.72-82. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://egamath. narod.ru/Nquant/Spheres. htm.
55. Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ: Учебное пособие / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. - М.: Высшая школа, 1997. - 389 с.
56. Попов В.П. Глобальный эволюционизм и синергетика ноосферы / В.П. Попов и И.В. Крайнюченко. - науч. изд. - Ростов-на-Дону: ГНУ СКНЦ ВШ, 2003. - 333 с.
57. Симанков В.С., Луценко Е.В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Монография (научное издание). - Краснодар: ТУ КубГТУ, 1999. - 318с.
58. Симанков В.С., Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография (научное издание). /Под науч. ред.В.С. Симанкова. - Краснодар: ИСТЭК КубГТУ, 2001. - 258с.
59. Тактаев С. Теория пространства понятий. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.taktaev.com/russian/cnp.
60. Фейнман P. Характер физических законов. М.: Наука. Изд.2-е, испр., 1987.
61. Цехмистро И.З. Диалектика множественного и единого. Квантовые свойства мира как неделимого целого. - М.: Мысль, 1972.
62. Цехмистро И.З. Поиски квантовой концепции физических оснований сознания. - Харьков, 1981.
63. Цехмистро И.З. Холистическая философия науки. Сумы: Издательск. дом "Университетская книга", 2002.
64. Цехмистро, И.З. Диалектика множественного и единого и континуум / И.З. Цехмистро, Н.П. Бобкова. - Харьков: Выща школа, 1977.
65. Чаттерджи, С. Введение в индийскую философию / С. Чаттерджи, Д. Датта. М., 1955.
66. Шилейко, А.В. Введение в информационную теорию систем / А.В. Шилейко, В.Ф. Кочнев, Ф.Ф. Химушин. - М.: Радио и связь. 1985. - 280 с.
...Подобные документы
История поисковых систем. Классификация информационных систем по степени автоматизации. Три основных способа поиска информации в Интернете. Отличие поисковых систем от каталогов. Назначение и типы информационных систем государственных учреждений.
курсовая работа [368,5 K], добавлен 13.05.2015Определение понятия "система". История развития и особенности современных информационных систем. Основные этапы развития автоматизированной информационной системы. Использование отечественных и международных стандартов в области информационных систем.
презентация [843,9 K], добавлен 14.10.2013Предмет и основные понятия информационных систем. Базовые стандарты корпоративных информационных систем. Характеристика входящих и исходящих потоков информации. Основные понятия искусственного интеллекта. Обеспечение безопасности информационных систем.
курс лекций [295,6 K], добавлен 11.11.2014Общее понятие, история возникновения и эволюция корпоративных информационных систем. Сущность, виды, возможности и механизм работы систем класса MRPII/ERP. Способы внедрения и оценка эффективности использования систем класса MRPII/ERP на предприятии.
курсовая работа [263,5 K], добавлен 03.06.2010Основные принципы построения информационно-поисковых систем. Архитектура современных информационно-поисковых систем WWW. Принцип работы поисковых систем. Процесс поиска, информационный язык, перевод, дескриптор, критерий соответствия, индексирование.
курсовая работа [70,2 K], добавлен 10.06.2014Виды обеспечения автоматизированных информационных систем. Составление технического задания, разработка информационной системы, составление руководства пользователя к программе. Средства программирования распределенных систем обработки информации.
отчет по практике [1,1 M], добавлен 16.04.2017Понятие информационной системы. Этапы развития информационных систем. Процессы в информационной системе. Информационная система по отысканию рыночных ниш, по снижению издержек производства. Структура информационной системы. Техническое обеспечение.
реферат [340,3 K], добавлен 17.11.2011Принцип работы и задачи информационных систем управления проектами. Методы критического пути, анализа и оценки планов. Сетевые модель и график, виды путей. Информационный обмен между предприятиями, классификация информационных систем и их рынки сбыта.
контрольная работа [17,0 K], добавлен 18.11.2009Причины появления информационных систем. Назначение электронных вычислительных машин: числовые расчеты, обработка, хранение и передача информации. Созданиеи первого жесткого магнитного диска - винчестера. Разработка локальной сети для передачи информации.
презентация [339,2 K], добавлен 06.01.2014Принцип работы и назначение обучаемых информационных систем, их классификация по различным критериям, разновидности и отличия. Характеристика систем поддержки принятия решений. Механизм и основные этапы проектирования информационной обучаемой системы.
реферат [23,9 K], добавлен 22.11.2009Общее понятие и признаки классификации информационных систем. Типы архитектур построения информационных систем. Основные компоненты и свойства базы данных. Основные отличия файловых систем и систем баз данных. Архитектура клиент-сервер и ее пользователи.
презентация [203,1 K], добавлен 22.01.2016Экономическая информационная система как совокупность внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи экономического объекта, методов, средств. Применение систем в процессе обработки информации и разработки управленческих решений.
реферат [28,2 K], добавлен 23.04.2011Развитие информационных систем. Современный рынок финансово-экономического прикладного программного обеспечения. Преимущества и недостатки внедрения автоматизированных информационных систем. Методы проектирования автоматизированных информационных систем.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 22.11.2015Анализ показателей оценки эффективности информационных систем и технологий. Расчет трудовых и стоимостных показателей и показателей достоверности информации, разработка программы для ускорения методов обработки данных. Интерфейс и листинг приложения.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 14.01.2012Факторы угроз сохранности информации в информационных системах. Требования к защите информационных систем. Классификация схем защиты информационных систем. Анализ сохранности информационных систем. Комплексная защита информации в ЭВМ.
курсовая работа [30,8 K], добавлен 04.12.2003Задачи и преимущества использования автоматизированных информационных систем. Внедрение программного обеспечения в эксплуатационную деятельность на железнодорожном транспорте. Классификация систем управления по степени автоматизации управляющего объекта.
реферат [98,1 K], добавлен 09.11.2010Информационные системы - обычный программный продук, но они имеют ряд существенных отличий от стандартных прикладных программ и систем. Классификация, области применения и реализации информационных систем. Фазы проектирования информационных систем.
реферат [22,9 K], добавлен 05.01.2010Эволюция технического обеспечения. Основные требования, применение и характеристики современных технических средств автоматизированных информационных систем. Комплексные технологии обработки и хранения информации. Создание базы данных учета и продажи.
курсовая работа [127,1 K], добавлен 01.12.2010Анализ надежности функциональных подсистем информационных систем. Вопросы надежности в проектной документации. Изучение понятия отказа системы. Признаки аварийной ситуации в информационной системе. Единичные показатели безотказности и ремонтопригодности.
презентация [158,5 K], добавлен 06.09.2015История развития автоматизированных информационных систем, преимущества их использования. Эволюция MRP, MRP II, ERP, ERP II. Системы бизнес-аналитики. Внедрение ERP системы SAP в ООО "Газпром добыча Астрахань" и ОАО "Астраханское стекловолокно".
курсовая работа [1,6 M], добавлен 10.06.2014
