1 понятие сложности системы
1 понятие сложности системыСкачать файл - 1 понятие сложности системы
Языки программирования Паскаль Си Ассемблер Java Matlab Php Html JavaScript CSS C Delphi Турбо Пролог 1С. Компьютерные сети Системное программное обеспечение Информационные технологии Программирование. С исчезновением связанности исчезает и система, хотя элементы системы и даже некоторые отношения между ними могут быть сохранены;. С исчезновением подсистем или связей между ними может исчезнуть и сама система;. При этом систему можно охарактеризовать одним или несколькими признаками. Чаще всего системы классифицируются следующим образом:. Детерминированной называют систему, если ее поведение можно абсолютно точно предвидеть. Система, состояния которой зависит не только от контролируемых, но и от неконтролируемых воздействий или если в ней самой находится источник случайности, носит название вероятностной. Приведем пример стохастических систем, это - заводы, аэропорты, сети и системы ЭВМ, магазины, предприятия бытового обслуживания и т. Замкнутая система в процессе своего функционирования использует только ту информацию, которая вырабатывается в ней самой система кондиционирования воздуха в замкнутом объеме. В открытойсистеме функционирование определяется как внутренней, так и внешней, поступающей на входы, информацией. Большинство изучаемых систем являются открытыми, то есть они испытывают воздействие среды и реагируют на него и, в свою очередь, оказывают воздействие на среду. Простые системы характеризуются небольшим числом элементов, связи между которыми легко поддаются описанию средства механизации, простейшие организмы. Сложные системы состоят из большого числа элементов и характеризуются разветвленной структурой, выполняют более сложные функции. Изменения отдельных элементов и или связей влечет за собой изменение многих других элементов. Но все же отдельные конкретные состояния системы могут быть описаны автоматы, ЭВМ, галактики. Очень сложные системы характеризуются большим числом разнообразных элементов, обладают множеством структур, не могут быть полностью описаны мозг, хозяйство. Технические — это искусственные системы, созданные человеком машины, автоматы, системы связи. Биологические — различные живые организмы, популяции, биогеоценозы и т. Социально-экономические — системы существующие в обществе, обусловленные присутствием и деятельностью человека хозяйство, отрасль, бригада и т. Динамические системы характеризуются тем, что их выходные сигналы в данный момент времени определяются характером входных воздействий в прошлом и настоящем зависит от предыстории. В противном случае системы называют статическими. Примером динамических систем является биологические, экономические, социальные системы; такие искусственные системы как завод, предприятия, поточная линия и т. Если вход и выход системы измеряется или изменяется во времени дискретно, через шаг t, то система называется дискретной. Противоположным понятием является понятие непрерывной системы. ЭВМ, электронные часы, электросчетчик - дискретные системы; песочные часы, солнечные часы, нагревательные приборы и т. Объектом изучения системного анализа являются в большинстве своем стохастические открытые сложные и очень сложные системы любого происхождения. Примеры хорошо организованных систем: Для отображения объекта в виде хорошо организованной системы необходимо выделять существенные и не учитывать относительно несущественные для данной цели рассмотрения компоненты: На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности статистические, экономические и распространяют их на всю систему в целом. При этом делаются соответствующие оговорки. Подход к отображению объектов в виде диффузных систем широко применяется при: При применении отображения объекта в виде самоорганизующейся системы задачи определения целей и выбора средств, к; правило, разделяются. При этом задача выбора целей может быть, в свою очередь, описана в виде самоорганизующейся системы, т. Большинство примеров применения системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем. Большие и сложные системы. Существует ряд подходов к разделению систем по сложности. По варовв зависимости от числа элементов, входящих в систему, выделяет четыре класса систем: Так как понятие элемент; возникает относительно задачи и цели исследования системы, то и данное определение сложности является относительным, а не абсолютным. Бир классифицирует все кибернетические системы на простые и сложные в зависимости от способа описания: Все это свидетельствует об отсутствии единого определения сложности системы. Так же дается следующее определение: Таким образом, признаком простоты системы является достаточность информации для ее управления. Если же результат управления, полученный с помощью модели, будет неожиданным, то такую систему относят к сложной. Для перевода системы в разряд простой необходимо получение недостающей информации о ней и включение ее в модель. При разработке сложных систем возникают проблемы, относящиеся не только к свойствам их составляющих элементов и подсистем, но также к закономерностям функционирования системы в целом. Чем сложнее система, тем большее внимание уделяется вышеуказанным вопросам. Математической базой исследования сложных систем является теория систем. В теории систем большой системой сложной, системой большого масштаба, Large Scale Systems называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию. Все указанные элементы ресурсов объединены с помощью некоторой системы связей, которые по заданным правилам определяют процесс взаимодействия между элементами для достижения общей цели или группы целей. Таким образом, с истема , для актуализации модели которой в целях управления недостает материальных ресурсов машинного времени, емкости памяти, других материальных средств моделирования называется большой. К таким системам относятся экономические, организационно-управленческие, биологические нейрофизиологические, и т. Характерные особенности больших систем. К подобным отличительным особенностям относятся следующие:. Способом перевода больших систем в простые является создание новых более мощных средств вычислительной техники. Однако, четкой границы, отделяющей простые системы от больших, нет. Деление это условное и возникло из-за появления систем, имеющих в своем составе совокупность подсистем с наличием функциональной избыточности. Простая система может находиться только в двух состояниях: При отказе элемента простая система либо полностью прекращает выполнение своей функции, либо продолжает ее выполнение в полном объеме, если отказавший элемент резервирован. Большая система при отказе отдельных элементов и даже целых подсистем не всегда теряет работоспособность, зачастую только снижаются характеристики ее эффективности. Так как общая теория систем рассматривает не некоторые конкретные системы, а то общее, что есть в различных системах независимо от их природы, предметом ее изучения являются абстрактные модели соответствующих реальных систем. Модель является представлением реального объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Всякая модель - это некоторая аналогия: Должно существовать отображение, которое элементам моделируемой системы ставит в соответствие элементы некоторой другой системы - моделирующей. Кроме того, должно существовать отображение, которое свойствам элементов моделируемой системы ставит в соответствие свойства элементов моделирующей системы. Для большинства случаев абстрактная модель системы произвольной природы может быть представлена с помощью схемы, изображенной на рисунке 4. Система не существует сама по себе, а выделяется из окружающей среды по какому-либо системообразующему признаку, в качестве которого чаще всего выступает цель системы. Взаимодействие системы с внешней средой осуществляется через вход и выход системы множество входных и выходных параметров. Под входными параметрами системы понимается комплекс параметров внешней среды в том числе выходные параметры систем, внешних по отношению к рассматриваемой, например, систем управления , оказывающих значительное влияние на состояние и значение выходных параметров рассматриваемой системы и поддающихся учету и анализу средствами, имеющимися в распоряжении исследователя. Выходные параметры - это комплекс параметров системы, оказывающих непосредственное влияние на состояние внешней среды и значимых с точки зрения цели исследования. Важной особенностью функционирования сложных систем является принципиальная неопределенность истинного состояния внешней среды в каждый момент времени. Природа этой неопределенности связана с наличием ряда причин, важнейшие из которых обусловлены следующими факторами. Система может находиться в различных состояниях. Состояние любой системы в определенный момент времени можно с определенной точностью охарактеризовать совокупностью значений параметров состояния. При исследовании большинства систем все три группы введенных величин предполагаются функциями времени. Физическое моделирование осуществляется путем воспроизведения исследуемого процесса на модели, имеющей в общем случае отличную от оригинала природу, но одинаковое математическое описание процесса функционирования. Математическое моделирование основано на использовании для исследования системы совокупности математических соотношений формул, уравнений, операторов и т. Математическая модель - это совокупность математических объектов чисел, символов, множеств и т. Математическое моделирование - это процесс создания математической модели и оперирования ею с целью получения новой информации об объекте исследования. Этап, связанный с построением внешнего описания системы называется макроподходом. Этап, связанный с построением внутреннего описания системы называется микроподходом. Макроподход - способ, посредством которого производится внешнее описание системы. На этапе построения внешнего описания делается упор на совместное поведение всех элементов системы, точно указывается, как система откликается на каждое из возможных внешних входных воздействий. В процессе построения внешнего описания исследователь имеет возможность, воздействуя различным образом на вход системы, анализировать ее реакцию на соответствующие входные воздействия. При этом степень разнообразия входных воздействий принципиальным образом связана с разнообразием состояний выходов системы. Если на каждую новую комбинацию входных воздействий система реагирует непредсказуемым образом, испытание необходимо продолжать. Если на основании полученной информации может быть построена система, в точности повторяющая поведение исследуемой, задачу макроподхода можно считать решенной. Подобный способ описания системы некоторым образом аналогичен табличному заданию функции. При микроподходе структура системы предполагается известной, то есть предполагается известным внутренний механизм преобразования входных сигналов в выходные. Исследование сводится к рассмотрению отдельных элементов системы. Выбор этих элементов неоднозначен и определяется задачами исследования и характером исследуемой системы. При использовании микроподхода изучается структура каждого из выделенных элементов, их функции, совокупность и диапазон возможных изменений параметров. Микроподход - способ, посредством которого производится внутреннее описание системы, то есть описание системы в функциональной форме. Результатом этого этапа исследования должен явиться вывод зависимостей, определяющих связь между множествами входных параметров, параметров состояния и выходных параметров системы. Переход от внешнего описания системы к ее внутреннему описанию называют задачей реализации. Задача реализации заключается в переходе от внешнего описания системы к ее внутреннему описанию. Задача реализации представляет собой одну из важнейших задач в исследовании систем и, по существу, отражает абстрактную формулировку научного подхода к построению математической модели. В такой постановке задача моделирования заключается в построении множества состояний и вход-выходного отображения исследуемой системы на основе экспериментальных данных. В настоящее время задача реализации решена в общем виде для систем, у которых отображение вход-выход линейно. Для нелинейных систем общего решения задачи реализации пока не найдено. Процедуру построения математической модели реальной системы, процесса или явления можно представить в виде алгоритма. Блок-схема, иллюстрирующая алгоритм построения математической модели, приведена на рис. Выделение системы из внешней среды. Выделение связей с внешней средой, разбиение множества связей на входные и выходные параметры. Наблюдение за системой, накопление информации, достаточной для выдвижения гипотез о структуре системы и ее функционировании. Выбор аппарата формализации осуществляется исследователем и зависит от многих факторов, в частности - от целей моделирования, имеющейся информации, полученных экспериментальных данных. Построение внешнего описания сводится к поиску области определения в пространстве входных воздействий и области значений в пространстве выхода , размерность которых была определена на этапе 1, и определении соответствия между входными и выходными параметрами. Если проверка адекватности показывает, что построенная модель не удовлетворяет предъявляемым к ней требованиям и причиной этого является более сложный характер поведения системы, то производится выбор нового метода математического описания. В случае удачного построенного внешнего описания производится переход к внутреннему описанию, при этом размерность пространства состояний системы то есть размерность вектора должна быть минимальной. Определение идентификация качественных и количественных характеристик параметров, определяющих функционирование системы. Среди представленных этапов построения математической модели методы идентификации параметров наиболее хорошо разработаны. При их использовании предполагается, что структура системы известна, а неизвестны только значения параметров. Задача параметрической идентификации в этом случае сводится к поиску значений параметров, обеспечивающих минимизацию некоторой функции ошибки. Особое значение на всех этапах построения математической модели является проверка адекватности, непротиворечивости модели и ее достаточности для реализации целей исследования. Если построенная модель недостаточно полно отражает свойства моделируемой системы, то никакое применение самых современных средств и методов исследования не может дать удовлетворительных результатов. Таково неизбежное свойство использования математической модели. Все получаемые при ее исследовании результаты отражают свойства собственно модели, а не исходной системы, для исследования которой модель была разработана. Теория эффективности — научное направление, предметом изучения которого являются вопросы количественной оценки качества характеристик и эффективности функционирования сложных систем. В общем случае оценка эффективности сложных систем может проводиться для разных целей. Во-первых, для оптимизации — выбора наилучшего алгоритма из нескольких, реализующих один закон функционирования системы. Во-вторых, для идентификации — определения системы, качество которой наиболее соответствует реальному объекту в заданных условиях. В-третьих, для принятия решений по управлению системой. В системном анализе выделяют два типа целей. Качественной называют цель, достижение которой выражается в номинальной шкале или в шкале порядка. Количественной называют цель, достижение которой выражается в количественных шкалах. Измерение свойств системы , признанных существенными для целей оценивания. Для этого выбираются соответствующие шкалы для измерения свойств и всем исследуемым свойствам систем присваивается определенное значение на этих шкалах. Обоснование предпочтений критериев качества и критериев эффективности функционирования систем на основе измеренных на выбранных шкалах свойств. Все исследуемые системы, рассматриваемые как альтернативы, сравниваются по сформулированных критериям и в зависимости от целей оценивания ранжируются, выбираются, оптимизируются. Не нашли то, что искали? Google вам в помощь! Контрольные вопросы Контрольные вопросы Классификация систем Признаки систем Основные признаки систем следующие: Чаще всего системы классифицируются следующим образом: Рассмотрим некоторые виды систем более подробно. От сложных систем необходимо отличать большие системы. К подобным отличительным особенностям относятся следующие: Что представляет собой общая теория систем? Что такое теория информации? Что такое теория игр? Что такое факторный анализ? Опишите подходы к созданию общей теории систем? В чем особенности сложной системы? Чем сложные системы отличаются от больших систем? Дайте определения следующим понятиям: Опишите основные закономерности систем. Дайте классификацию систем по основным признакам. Опишите отличие сложных систем от больших. Абстрактная модель системы произвольной природы Так как общая теория систем рассматривает не некоторые конкретные системы, а то общее, что есть в различных системах независимо от их природы, предметом ее изучения являются абстрактные модели соответствующих реальных систем. Абстрактная модель системы произвольной природы Для большинства случаев абстрактная модель системы произвольной природы может быть представлена с помощью схемы, изображенной на рисунке 4. Таким образом, система характеризуется тремя группами переменных: Входные переменные, которые генерируются системами, внешними относительно исследуемой ; 2. Выходные переменные, определяющие воздействие исследуемой системы на окружающую среду ; 3. Параметры состояния, характеризующие динамическое поведение исследуемой системы. Обобщенный алгоритм построения математической модели Процедуру построения математической модели реальной системы, процесса или явления можно представить в виде алгоритма. Алгоритм построения модели системы Основные этапы построения математической модели. Что представляет собой модель? Опишите схему абстрактной модели. Что относится к входным параметрам системы? Что относится к выходным параметрам системы? Что характеризуют параметры состояния системы? Назовите виды моделирования, опишите их. Опишите два подхода к построению математической модели. Опишите процедуру построения математической модели реальной системы. Выделяют четыре этапа оценивания сложных систем: Абстрактная модель системы произвольной природы. Общие понятия теории систем.
Оценка сложных систем
Классификацию систем можно осуществить по разным критериям. Ее часто жестко невозможно проводить и она зависит от цели и ресурсов. Приведем основные способы классификации возможны и другие критерии классификации систем. Система называется большой, если ее исследование или моделирование затруднено из-за большой размерности, то есть множество состояний системы S имеет большую размерность. Какую же размерность нужно считать большой? Об этом мы можем судить только для конкретной проблемы системы , конкретной цели исследуемой проблемы и конкретных ресурсов. Большая система сводится к системе меньшей размерности использованием более мощных вычислительных средств или ресурсов либо разбиением задачи на ряд задач меньшей размерности если это возможно. Это особенно актуально при разработке больших вычислительных систем, например, при разработке компьютеров с параллельной архитектурой или алгоритмов с параллельной структурой данных и с их параллельной обработкой. Сложными системами являются, например, химические реакции, если их рассматривать на молекулярном уровне; клетка биологического образования, рассматриваемая на метаболическом уровне; мозг человека, если его рассматривать с точки зрения выполняемых человеком интеллектуальных действий; экономика, рассматриваемая на макроуровне т. Сложность этих систем обусловлена их сложным поведением. Сложность системы зависит от принятого уровня описания или изучения системы-макроскопического или микроскопического. Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы, сложностью управления в системе. Внешняя сложность определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностью управления системой потенциально оцениваемых по обратным связям системы и среды. Чем сложнее рассматриваемая система, тем более разнообразные и более сложные внутренние информационные процессы приходится актуализировать для того, чтобы была достигнута цель системы, то есть система функционировала или развивалась как система. Заполненность матрицы А ее структура, связность будет отражать сложность описываемой системы. Для этого достаточно выполнить обратный ход метода Гаусса. Следовательно, система будет обладать структурной сложностью которая уже может повлечь за собой и вычислительную сложность, например, при нахождении решения. Например, при больших t значения накапливаемых погрешностей вычислений решения могут перекрыть значения самого решения. Наряду с усложнением самой сети Интернет упрощаются для пользователя! Структурная сложность системы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. При этом сложной системой может быть и система, не являющаяся большой системой; существенным при этом может стать связность сила связности элементов и подсистем системы см. Само понятие сложности системы не является чем-то универсальным, неименным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подсистем могут повышать сложность системы. Рассмотрим процедуру деления единичного отрезка \[0; 1\] с последующим выкидыванием среднего из трех отрезков и достраиванием на выкинутом отрезке равностороннего треугольника рис. Выбор рациональной проекции пространственного объекта делает чертеж более информативным. Используя в качестве устройства эксперимента микроскоп можно рассмотреть некоторые невидимые невооруженным глазом свойства объекта. Система называется устойчивой, если она сохраняет тенденцию стремления к тому состоянию, которая наиболее соответствует целям системы, целям сохранения качества без изменения структуры или не приводящим к сильным изменениям структуры системы на некотором заданном множестве ресурсов например, на временном интервале. При отклонении от устойчивого состояния равновесия маятник, самоорганизуясь, стремится к равновесию. Если же рассматривать лед как систему , то при температуре таяния эта система структурно неустойчива. Система называется связной, если любые две подсистемы обмениваются ресурсом, то есть между ними есть некоторые ресурсоориентированные отношения, связи. Большие и сложные системы Классификацию систем можно осуществить по разным критериям. По отношению системы к окружающей среде: По происхождению системы элементов, связей, подсистем: По описанию переменных системы: По типу описания закона законов функционирования системы: По способу управления системой в системе: Сложность системы может быть внешней и внутренней. Пусть имеется динамическая система, поведение которой описывается задачей Коши вида: Фрактальный объект кривая Коха Уменьшив сложность системы можно часто увеличить ее информативность, исследуемость.
6.2. Понятие сложной системы
Какие струны поставить на классическую гитару
Телевизор minerva p1801 st схема описание
Сложная система
Кардиоида график в полярных координатах