Основные понятия кибернетики - Программирование, компьютеры и кибернетика реферат

Кибернетика как наука о системах, открытых для энергии, но замкнутых для информации и управления. Концепция "черного ящика" и способ его исследования. Математическая сторона кибернетики. Структура обобщенной системы связи. Понятие "системы управления".


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Кибернетика - это наука о системах любой природы, способных воспринимать, хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления и регулирования.
Эта формулировка - одно из многих определений кибернетики. Можно привести и ряд других.
Кибернетика - это наука о системах, открытых для энергии, но замкнутых для информации и управления.
Кибернетика - это наука, изучающая любые обособленные информируемые, информирующие и информационные системы.
Кибернетика - это наука, изучающая способы создания, раскрытия строения и тождественного преобразования алгоритмов, описывающих процессы управления.
Кибернетика - наука об оптимальном, целенаправленном управлении сложными развивающимися системами.
Несмотря на внешние отличия этих определений, ознакомление с их конкретным содержанием позволяет установить, что имеющиеся различия связаны не с сущностью самого предмета, а с особенностями подхода к изучаемым явлениям. Это становится ясным, если рассмотреть основные понятия и принципы, сформулированные в кибернетике.
Подзаголовок книги Н.Винера <Кибернетика> - control and communication in the animal and the machine. Однако заслуга кибернетики, как науки, не в том, что в ней подчеркивается внешнее сходство в функциях животных и машин. Это было замечено задолго до появления кибернетики и просматривается вплоть до Ламеттри (La Mettrie) и Декарта. И не в том, что эта наука ввела в обиход понятие обратной связи т.е. регуляции управляющих воздействий на основе информации об их результатах. Само по себе представление об обратной связи было известно со времен создания оросительных систем в древнем Вавилоне. Однако принципиально важным было обратить внимание на то, что любая система с обратной связью является автоматически целенаправленной и что различие между автоматически направляемой системой и системой, преследующей цель в результате усилия воли, является чисто "внутренним": его нельзя установить с достоверностью с помощью какого-либо внешнего критерия.
Таким образом, заслуга кибернетики состоит в демонстрации того, что как животные, так и машины могут быть включены в новый и более обширный класс объектов, отличительной особенностью которых является наличие систем управления. Другими словами, кибернетика не просто проводит аналогии между животными и машинами, но занимается вопросами развития систем на столь абстрактном уровне, что для нее и животные, и машины выступают лишь как частные случаи, к которым можно приближаться, моделируя их.
Значимость кибернетики также и в том, что в ее рамках стало возможным говорить о живых организмах, включая человека, и о машинах на одном языке, который годится для описания любых телеологических (целенаправленных) систем. Это последнее допущение, эпистемиологическое по своей сути, в значительной мере определяет специфику средств и методов, используемых в кибернетике.
Анализ существующих взглядов на предмет и содержание этой области знания показывает, что основа кибернетики - принципы организации сложных систем, процессы передачи, хранения и переработки информации, механизмы целенаправленного управления. Именно эти принципы, процессы и механизмы используются для изучения специфических свойств управления и связи, обеспечивающих синтез или имитацию поведения живых организмов и автоматических систем, и составляют суть кибернетических исследований.
Одна из основных идей, внесенных кибернетикой в современное мировоззрение, заключается в новом взгляде на составляющие, из которых состоит окружающий нас мир. Классическое представление о мире, состоящем из материи и энергии уступило взгляду на мир, включающему три составляющие - материю, энергию, и информацию, так как без информации организованные системы немыслимы.
Стало очевидным также, что любые сложные системы не определяются полностью одним лишь их физическим описанием. Должны быть также описаны их информационное содержание и структура управления. Например, система «ген» не определяется полностью описанием молекул ДНК; в гене заключена, помимо этого, информация, закодированная в конфигурации молекул, а также в контурах управления, синтезирующих белки, и в таком контексте ген становится единицей наследственности.
Еще одним принципиальным вопросом, выдвинутым кибернетикой, стал вопрос о соотношении возможностей вычислительных машин и мышления, как крайних типов управляющих систем: полностью формализованной - в случае ЭВМ, и совсем не формализованной, когда речь идет о мышлении.
По мере развития кибернетики взгляд на этот основной вопрос трансформировался, стали разделять собственно кибернетику и искусственный интеллект. Причем, в рамках искусственного интеллекта разрабатываются модели систем, реализующих разные стороны познавательной деятельности, но без требования, чтобы методы, которые при этом используются были теми же, что используют люди и животные. В то же самое время, в собственно кибернетике речь идет о “подобии” живым прототипам.
Кибернетика имеет два аспекта: “синтаксический” и “семантический”, используя эти термины аналогично тому, как это делается в лингвистике. Первый аспект связан с изучением принципов, определяющих функционирование множества всех возможных систем, второй - с изучением соотношений между этими принципами и реально существующими системами из разных областей знаний. При этом главное внимание уделяется очень сложным вероятностным саморегулирующимся системам, являющимся предметом исследования в кибернетике.
Подход к исследованию таких систем осуществляется на уровне организации и информации, а свойства материала, из которого сделаны системы, учитываются только в том случае, когда они влияют на организацию. Для получения конкретных специальных результатов широко используются разнообразные математические методы, позволяющие строить эффективные динамические модели, что является основным методическим приемом в кибернетических исследованиях.
Сейчас уже абсолютно ясно, что многие концептуальные схемы, определяющие, например, поведение живых организмов при решении конкретных задач, практически идентичны схемам, характеризующим процессы управления в сложных технических системах. Более того, не вызывает сомнения, что и социальные модели управления и модели управления в экономике могут быть проанализированы на основе тех же общих положений и в рамках понятий, которые разработаны к настоящему времени в кибернетике.
В изучении общих закономерностей, присущих весьма разнообразным по своей природе и по конкретным механизмам их деятельности системам, необходимо далеко идущее абстрагирование, основанное на ряде математических дисциплин (теория вероятностей, математическая статистика, теория множеств, функциональный анализ, топология и т.д.). Опираясь в своем развитии на математические дисциплины, кибернетика вместе с тем способствует их развитию и возникновению новых направлений математической науки. Фактически в прямой зависимости от кибернетики возникли и оформились в самостоятельные направления такие математические дисциплины как теория информации, теория игр, теория автоматов и некоторые другие.
Организация . В триединой сущности кибернетики - организация , информация, управление - организацию можно условно поставить на первое место как начальное условие для последующего анализа кибернетических систем От Дж. фон Неймана идет представление о том, что когда исследуются сложные системы вопрос, как элементы исследуемых систем работают, является только одной частью проблемы,. Вторая часть - вопрос о способе, каким элементы соединены в целое. И именно эта часть является собственно кибернетической, так как она связана с организацией систем и оценкой степени их организованности.
Обычно под организацией понимают объединение множества элементов в некое целое, подчиняющее их разнообразную деятельность какому-то общему порядку, который определяет специфические свойства образующейся при этом системы.
В свою очередь, система - совокупность взаимодействующих элементов или процессов, объединенных в целое выполнением некоторой общей функцией, несводимой к функции ее компонентов. Таким образом понятия системы и организации тесно связаны между собой.
В качестве признаков системы можно выделить следующие: во взаимодействиях со средой система выступает как единое целое; каждый элемент внутри системы является неделимым; при изменениях внешних условий и внутреннего состояния сохраняется общая структура взаимодействий между элементами системы.
Общим для всех систем является наличие определенных входных переменных, которые преобразуются в выходные переменные в соответствии с функцией, реализуемой этой системой. Наиболее полной характеристикой любой системы является описание всей совокупности значений величин, определяющих ее поведение. Эта совокупность определяется множеством входных величин, множеством выходных величин, множеством внутренних состояний, множеством функций перехода состояний и множеством функций выхода и представляет собой пространство состояний системы.
Как правило, пространство состояний является - мерным, где задается количеством независимых переменных и определяет число координат. В пространстве состояний системы количество независимых переменных является числом степеней ее свободы.
Наличие большого числа элементов, взаимодействующих между собой непростым образом, приводит к тому, что в кибернетических системах целое больше, чем сумма частей, в том смысле, что по заданным свойствам частей и их взаимодействиям нельзя правильным образом получить выводы о свойствах этой системы в целом.
Организация кибернетических систем проявляется также в процессе управления. Характерным является то, что для организованных систем в каждый момент времени динамика протекающих в них процессов определяется относительно небольшим количеством параметров, и это, в свою очередь, позволяет рационально строить процесс управления и отыскивать наиболее важные свойства таких систем.
Сложность кибернетических систем, как правило, проявляется в форме иерархии, и все иерархические системы обладают общими свойствами, не зависящими от конкретного содержания самих этих систем, а определяемыми интенсивностями и структурами взаимодействий подсистем, из которых они состоят.
Исходя из этого, под иерархической системой понимают систему, состоящую из взаимосвязанных подсистем, каждая из которых в свою очередь является иерархической по своей структуре, и т.д. до тех пор, пока мы не дойдем до некоторого самого нижнего уровня элементарных подсистем. Таким образом, особенностью иерархических структур является последовательное расчленение системы на подсистемы, между которыми устанавливаются отношения соподчиненности.
Хорошо известна иерархическая организация биологических систем. Если считать элементарной подсистемой клетку, то клетки организованы в ткани, ткани - в органы, органы - в системы органов, системы органов - в организм и т.д.
С представлениями об иерархической организации тесно связаны представлениям об уровнях организации, т.е. об уровнях описания, абстрагирования и сложности принимаемых решений для кибернетических систем. Из этих представлений следует, что, например, живыми организмами имеет смысл заниматься только на более высоких уровнях, чем физические и химические процессы, и что именно на этих уровнях возникают совершенно новые явления, весьма существенные для самоорганизующихся систем и не заметные на более низких уровнях.
По характеру своей организации, проявляющейся в функционировании все системы можно разделить на детерминированные и вероятностные. Детерминированной является система, при исследовании которой не возникает никакой неопределенности. Для такой системы, если заданы предыдущее состояние, входной сигнал и правила преобразования входного сигнала, то последующее состояние можно предсказать безошибочно. Если при тех же условиях предсказание можно сделать только с большей или меньшей вероятностью, то такая система называется вероятностной. Выше уже упоминалось, что именно вероятность является одной из характеристик систем, являющихся предметом исследования в кибернетике.
Существенной характеристикой любой сложной системы является степень ее организованности, зависящая от степени разнообразия элементов и связей между ними, а также множественностью связей, т.е. достаточной структурной и функциональной сложностью системы. Организованность, т.е. наличие определенной структуры, выражающейся в целесообразности составляющих систему элементов и связей между ними , является необходимым условием для существования в системе хотя бы потенциальных возможностей к управлению.
Определить понятие организованности достаточно сложно, но интуитивно понятно, что для организованных систем характерна большая или меньшая упорядоченность, а в качестве меры упорядоченности можно принять степень отклонения состояния системы от термодинамического равновесия.
Можно считать, что организация возникает в тот момент, когда связь между двумя величинами начинает зависеть от значения или состояния третьей. Это можно проиллюстрировать на условном примере («остов палатки»). Пусть a необходимо для в и с, в - для a и с , с - для a и в . Никакие два из этих членов не могут существовать без третьего, и потому любая попытка построить такую систему последовательным прибавлением членов оборвется на первом же шаге. Другими словами, система такого рода представляет собой и может существовать как единое целое, где взаимодействие между каждой парой элементов зависит от третьего элемента.
Одной из особенностей организованной системы является свойство извлекать порядок для поддержания или даже повышения собственной упорядоченности. Этот последний случай представляет особый интерес, так как позволяет предположить существование универсального принципа обеспечивающего, например, биологическим системам повышать упорядоченность структуры и функции в ходе роста, развития и приспособления к окружающей среде. Кибернетические системы, в которых реализуется этот принцип получили название самоорганизующихся.
Характерной особенностью самоорганизующихся систем является их способность изменять свое поведение в зависимости от изменений той среды, в которой они функционируют. Такое поведение включает в себя и простое приспособление, обеспечиваемое обратной связью, и более сложную его разновидность - приспособление посредством обучения. При этом решаются два класса задач управления: управление внутренней организацией системы и управления ее функционированием.
Термин «самоорганизация» имеет , по крайней мере, два значения. Первое значение относится к случаю, когда в наличии система, все части которой вначале отделены друг от друга, а затем в процессе работы между ними образуются связи. Второе значение относится к случаю, когда имеет место переход от системы с «плохой организацией» к системе с « хорошей организацией».
В кибернетике под «хорошей организацией» понимается такая, которая в каждом конкретном случае обеспечивает взаимодействие частей системы для достижения некоторого заданного условия (целевой функции). Но в принципе понятие «хорошая организация» является относительным. Например, многообразие функциональных связей между отдельными частями мозга животных хорошо постольку поскольку внешняя среда богата связями. Когда части окружающей среды не очень связаны (независимы) приспособление будет идти быстрее, если части мозга также будут слабо связаны (независимы).
Другой особенностью организованных систем является наличие функционально различных взаимосвязанных частей, позволяющих отличать структуру и назначение одних элементов системы от структуры и назначения других элементов и устанавливать характер их взаимодействия друг с другом и с окружающей систему средой.
При формальном рассмотрении организации широко используется вспомогательная концепция "черного ящика". Она формализует обычную стратегию исследования, когда каждый вновь впервые изучаемый объект представляет собой «черный ящик», т.е. объект, внутренняя структура которого неизвестна, но о котором известно следующее: он может воспринимать определенное множество входных сигналов, генерировать определенное множество выходных сигналов и ассоциировать входы с выходами согласно одному из множества допустимых законов.
Таким образом, под «черным ящиком» понимается система, в которой доступны внешнему наблюдателю лишь входные и выходные величины, а внутренне устройство неизвестно. При этом оказывается, что ряд важных выводов о поведении системы можно сделать, наблюдая реакции выходных величин на изменения входных. Такой подход открывает возможности объективного изучения систем, устройство которых либо неизвестно, либо слишком сложно для того , чтобы можно было вывести их поведение из свойств составных частей этих систем и структуры связей между ними.
Способ исследования «черного ящика» состоит в изучении потоков информации и выборе алгоритма, обеспечивающего такое преобразование входной информации, чтобы получить состояние выходов. При использовании концепции «черного ящика» существует определенный предел для информации, который может быть получен. «Черный ящик» может быть изучен с точностью до изоморфизма. Другими словами, если на основании имеющихся данных может быть построен механизм, в точности повторяющий поведение «черного ящика», то задачу можно считать решенной. Но создание аналога «черного ящика», т.е. устройства изоморфного ему, еще не означает, что мы полностью познали черный ящик. Следует иметь в виду, что изучение системы методом «черного ящика» принципиально не может привести к однозначному выводу о внутренней структуре этой системы, так как ее поведение не отличается от поведения всех изоморфных ей систем.
Когда относительно простая система соответствует свойствам более сложной системы, т.е. когда возможно однозначное преобразование сложного в простое, но не наоборот, то эти системы гомоморфны. Поэтому можно сделать вывод, что реальные «черные ящики» могут только лишь гомоморфно отражаться в виде моделей, технических устройств и алгоритмов.
Всегда можно произвести декомпозицию любой сложной системы на некоторое количество «черных ящиков» и сосредоточить усилия на исследовании организации и принципов функционирования только одного или нескольких из них, и именно в этом состоит значение концепции «черного ящика».
В процессе изучения черного ящика решаются следующие задачи:
определение входов и выходов системы (гомоморфный подход);
выявление потоков информации (последовательные испытания с целью ограничения разнообразия ответов системы);
раскрытие кода информации (установление необходимых дихотомических выборов, правил, по которым состояния входов меняют состояния выходов);
построение модели, гомоморфной исследуемому черному ящику (установление алгоритма).
Успехи в анализе и синтезе кибернетических систем можно символически представить как замещение черных ящиков белыми, где под белым ящиком, в свою очередь, понимается система, состоящая из известных элементов, соединенных известным образом, так, что создается данная зависимость между входами и выходами.
Концепция «черного ящика» в определенном смысле является реализацией эпистемологического допущения в кибернетике, состоящего в том, что любое четкое - в терминах правил - описание поведения может быть формализовано. Поэтому, в принципе, даже поведение человека можно представить с помощью набора независимых утверждений, описывающих “входы” организма и соотнесенных с утверждениями, описывающими его “выходы”.
Моделирование . Математическая сторона кибернетики - алгоритмическое описание функционирования управляющих систем. Кроме формализованных математических, существенную роль в кибернетике играют и другие методы исследования, связанные с наблюдениями, статистическим анализом и особенно с моделированием (машинными экспериментами).
Таким образом, кибернетический подход - это не просто описание систем с помощью того или иного формализма. Это попытка понять как работают реальные системы с помощью построения эффективных динамических моделей.
Исследование простых систем может быть проведено средствами классической математики. Для сложных систем, в частности, биологических эти методы, как правило, оказываются непригодными. Эффективное исследование таких систем, состоящих из большого числа элементов с разнообразными и нерегулярными связями между собой, не сводящихся к простым закономерностям, классическими дедуктивными методами оказывается невозможным. Поэтому в качестве основного метода исследования сложных систем используют математическое моделирование в виде имитационных вычислительных экспериментов на ЭВМ. Такое моделирование с середины 20 века стало новым методом научного познания, а в кибернетике концепция моделирования стала определяющей для методологии изучения поведения кибернетических систем. От разработки этого исследовательского приема в существенной степени зависит успешность дальнейшего развития кибернетики.
Кибернетические системы - это сложные вероятностные системы, внутренняя структура которых недоступна для непосредственного наблюдения или экспериментирования. Поэтому при исследовании любой из таких систем для нее строится идеальный аналог-модель, состоящая из четко описываемых элементов со с определенными связями между ними. Описание элементов и связей осуществляется по возможности с использованием всех знаний о системе - прообразе модели и с учетом установленных ранее закономерностей. Там, где реальных знаний не хватает, используются гипотезы и постулаты о принципах организации и механизмах управления в исследуемой системе. Описание формулируется на математическом языке, позволяющем, с одной стороны, выводить суждения о некоторых чертах поведения этой системы при помощи формальных процедур над ее описанием, а с другой, получать из анализа модели выводы имеющие силу и строгость доказательств. Путем моделирования на ЭВМ выявляют поведение модели во внешней среде, которая также задается модельно.
Результаты функционирования модели могут оказаться сходными или несходными с известными из опыта или наблюдений поведением реальной системы - прообраза модели. И именно сходство или различие функций позволяет принять, исправить или отвергнуть гипотезы и постулаты, используемые в модели, и, таким образом, получить некоторые дополнительные знания о структуре и алгоритмах управления исследуемой системы. В этом и состоит суть метода моделирования.
Таким образом, создаваемая модель играет роль динамической совокупности связанных друг с другом гипотез. Изменения в любой части модели вызывает изменения во многих других частях, и это соответствует причинным связям в реальной системе, которая исследуется.
В основе моделирования поведения лежит тот факт, что одинаковое поведение может наблюдаться у систем, существенно различных по форме, структуре и по природе протекающих в них процессов. Системы , характеризующиеся одинаковыми наборами входных и выходных величин и одинаково реагирующих на внешние воздействия, являются изоморфными. Для наблюдателя, которому доступны только входные и выходные величины, такие системы неотличимы друг от друга. При этом степень изоморфности математической модели реальной системе определяет достоверность получаемых при моделировании предсказаний.
С другой стороны, поскольку математическое описание не может быть всеобъемлющим и идеально точным, то математические модели описывают не реальные системы, а их упрощенные (гомоморфные) модели, и их поведение может сопоставляться с поведением реальной системы только в пределах ограниченного времени.
Математическое моделирование и вычислительный эксперимент - новый метод исследования в кибернетике, когда речь идет об имитации не внешнего сходства, а о сходстве функциональной структуры объектов, о единстве процессов управления и связи в живых и неживых системах.
Кибернетическое моделирование отличается следующими особенностями:
широким использованием абстрактного приема - модели черного ящика с широким охватом самых разнообразных, часто весьма далеких друг от друга объектов;
функциональным подходом к моделям, когда выявляются общности в функционировании, а не в структуре;
изучением моделей не с точки зрения механизмов функционирования, а в качестве управляющих механизмов;
преобладанием математических моделей с гомоморфным отражением;
широким использованием для моделирования ЭВМ.
Построение моделей в кибернетике требует точных формулировок и ясного и определенного понимания взаимосвязей, существующих в исследуемой системе. Однако исследование созданных моделей многими способами помогает понять объект моделирования и, как правило, становится источником новых задач и планов исследований. Таким образом кибернетические модели выступают как эвристическое средство.
Существует и ряд других мотивов для создания и использование моделей в кибернетике. В некоторых случаях процессы в реальных системах идут слишком медленно или слишком быстро, так что реальные эксперименты и наблюдения над ними практически невозможны. В этих случаях модели выступают как заменители реальных систем. С такими моделями легче и удобней обращаться, а многие результаты, получаемые при их исследовании, могут быть перенесены и использованы для понимания реальных систем, в частности, живых.
Когда исследуемая сложная система изучена, в том числе и с использованием модели, достаточно подробно и стали понятны принципы ее организации и управления, то модель может использоваться как средство для демонстрации этих принципов.
Наконец, достаточно продвинутые машинно-экспериментальные модели кибернетических систем, могут выступать в качестве прототипа для создания программных или аппаратных средств, более эффективно решающих конкретные прикладные задачи.
Информация . Управление по своей сути есть процесс приема, накопления, преобразования и передачи информации, поэтому информация является, наряду с понятием организации, одним из фундаментальных понятий кибернетики. Понятие информации позволяет рассматривать с единой общей точки зрения самые различные процессы.
Информация - это сообщение о событиях, происходящих внутри любой сложной системы и во внешней среде. Такая информация передается по каналам связи, в качестве которых могут выступать самые разнообразные среды (воздух, вода, металлические проводники и т.д.), обеспечивающие взаимодействие между элементами системы или взаимодействие между системой и внешним источником информации.
Идеи, распространившиеся с развитием кибернетики, стали способствовать применению слова "информация" и к ситуациям, до этого не рассматривавшимся, например, для установления связи между человеком и животным, между человеком и машиной, между животными, между машинами, к передаче наследственных признаков. и т. д.
То, что передается по каналам связи представляет собой поток вещества или энергии, но этот поток всегда содержит известный элемент выбора - выбора данного определенного вида потока из множества видов, которые также могли бы осуществиться. Этот выбор представляет собой информацию, и поток информации можно рассматривать независимо от конкретных физических процессов - ее носителей.
Информация передается при помощи сигналов - физических процессов, которые могут существовать в самых различных формах: электрической, акустической, химической и т.д. Сигналы можно передавать на расстояние, осуществляя связь между объектами в пространстве, или запоминать для последующей передачи, связывая между собой объекты разделенные по времени.
Используемые для передачи информации параметры физических процессов должны находиться в однозначном соответствии с передаваемой информации. Установление такого соответствия называется кодированием , а правило, по которому оно производится носит название кода .
Большой интерес представляет изучение созданных природой естественных способов кодирования наследственной информации, обеспечивающих в ничтожных объемах наследственного вещества сохранение огромного количества информации, содержащего уже в зародышевой клетке признаки, определяющие структуру организма и закономерности его развития.
Структура обобщенной системы связи включает в себя пять частей:
источник информации, который избирает для передачи одно из возможных сообщений, подлежащих передаче;
передатчик, кодирующий определенным образом сообщение и вырабатывающий сигналы, передающие это закодированное сообщение по каналу связи;
канал связи - среда, в которой осуществляется передача информации (сигнала) от передатчика к приемнику. На канал связи действуют источники помех, так что в процессе передачи сигналов возможны искажения сигнала (шум);
приемник - преобразователь-декодер принятого сигнала в первоначальное сообщение;
получатель информации - живой организм или устройство, для которого предназначено сообщение.
Источник сообщений математически задается совокупностью возможных сообщений, которые он может вырабатывать, с указанием вероятности появления каждого из них. Эти сообщения не передаются непосредственно, а сначала попадают в кодирующее устройство, которое кодирует сообщения, чтобы сделать возможным их передачу.
Математически канал связи задается множеством сообщений, которые он может принимать, множеством сообщений, которые он способен пропускать, и матрицей условных вероятностей появления каждого данного выходного сообщения в результате каждого данного входного сообщения.
Процесс передачи сообщений представляет собой поток информации, который связывается с величиной количества информации, которая не зависит от семантического (смыслового) содержания.
В качестве примера обобщенной системы связи рассмотрим следующую систему: книга-глаза-нервные пути-подкорковые зрительные центры-кора больших полушарий. Здесь текст, содержащийся в книге, является подлежащей передаче информацией. Глаза - чувствительные элементы, преобразующие информацию в сигналы, которые могут быть переданы по нервным путям. Приемником информации в данном случае являются подкорковые зрительные центры. Они преобразуют сигнал таким образом, чтобы восстановить сообщение. Потребителем информации является кора головного мозга. Если во время чтения возникают дополнительные зрительные раздражения, например, изменяется освещенность страниц книги, то возникают помехи, затрудняющие восстановление сообщения.
Другой пример канала связи с шумами - репродуктивная система животных или человека, по которой пер
Основные понятия кибернетики реферат. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Реферат: Пути локализации и прекращения пожара на сухогрузных судах, перевозящих серу газовую комовую
Курсовая работа по теме Педагогические воззрения В.Н. Сороки-Росинского и их воплощение на практике
Реферат по теме Имидж политических лидеров. Структуры и механизмы формирования
Сочинение: Проблема ответственности личности за свою судьбу в романе И. А. Гончарова «Обломов»
Курсовая работа по теме Макроэкономическая нестабильность и основные формы ее проявления в транзитивной экономике
Реферат по теме Современные теории антропологической психологии
Контрольная работа по теме Показатели, позволяющие оценить эффективность экономической деятельности предприятия
Реферат: Герман Бургаве
Наследники Великой Степи Эссе
Контрольная работа: Стандартизация и сертификация 2
Реферат: Концепт душа в русской языковой картине мира
Острый Бронхообструктивный Синдром Реферат
Реферат На Тему Путешествие По России
Реферат: Сущность и функции рекламы
Курсовая работа по теме Решение задачи в LINDO
Сочинение Чистота Языка
Реферат: Отечественная война. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат Технология Заливки Металла
Вступление Сочинения На Тему Войны
Эссе По Истории Первая Мировая
Закупочная логистика - Маркетинг, реклама и торговля курсовая работа
Деятельность муниципального образовательного учреждения г. Иркутска - Бухгалтерский учет и аудит отчет по практике
Оценка допустимости доказательств и основания признания доказательств недопустимыми - Государство и право дипломная работа