Flygplanär ett flygplan som är tyngre än luften med en aerodynamisk flygprincip. Ett flygplan är ett komplext dynamiskt system med en utvecklad hierarkisk struktur, bestående av element sammankopplade av syfte, plats och funktion; i den kan man urskilja delsystem för att skapa lyft- och drivkrafter, säkerställa stabilitet och kontrollerbarhet, livsuppehållande, säkerställa uppfyllandet av målfunktionen, etc.

datornätverk– ett komplext system som består av datorer och ett dataöverföringsnät (kommunikationsnät). Huvudsyftet med datornätverk är att säkerställa interaktion mellan fjärranvändare baserat på datautbyte över nätverket och delning av nätverksresurser (datorer, applikationsprogram och kringutrustning).

Om ett objekt har alla egenskaper hos ett system, sägs det vara det systemisk . De givna exemplen på system illustrerar närvaron av sådana systematiska faktorer som:

· integritet och möjlighet till nedbrytning till element(i ett datornätverk är dessa datorer, kommunikationsutrustning etc.);

· närvaro av stabila anslutningar(relationer) mellan elementen;

· ordning och reda(organisation) element i en specifik struktur;

· tillhandahålla element med parametrar;

· närvaron av integrerande egenskaper, som inte ägs av någon av elementen i systemet;

· förekomsten av många lagar, regler och operationer med ovanstående systemattribut;

· närvaron av ett mål om funktion och utveckling.

System delas in i klasser efter olika kriterier och beroende på vilket problem som löses kan olika klassificeringsprinciper väljas. En egenskap eller en kombination av dem, genom vilken objekt kombineras till klasser, är grunden för klassificeringen. Klass- det här är en samling föremål som har vissa gemensamma egenskaper.

Det finns ganska många klassificeringar av system inom vetenskapen. Till exempel tillhandahåller en av dem uppdelningen av system i två typer - abstrakt Och material.

Materialsystemär objekt i realtid. Bland all mångfald av materialsystem finns det naturlig Och artificiell system.

Naturliga system representerar en samling naturliga föremål och är indelade i astrokosmiska och planetariska, fysikaliska och kemiska.

Konstgjorda systemär en uppsättning socioekonomiska eller tekniska objekt. De kan klassificeras enligt flera kriterier, varav den främsta är rollen som en person i systemet. Baserat på denna funktion kan två klasser av system särskiljas: tekniska och organisatoriska-ekonomiska system.

Abstrakta systemär en spekulativ representation av bilder eller modeller av materialsystem, som är indelade i beskrivande (logisk) och symbolisk (matematisk).

Beskrivande systemär resultatet av en deduktiv eller induktiv representation av materialsystem. De kan betraktas som system av begrepp och definitioner (en uppsättning idéer) om strukturen, om staternas grundläggande lagar och om materiella systems dynamik.

Symboliska system representerar en formalisering av logiska system, de är indelade i tre klasser:

statiska matematiska system eller modeller som kan betraktas som en beskrivning av materialsystemens tillstånd med hjälp av den matematiska apparaten (tillståndsekvationer);

dynamiska matematiska system eller modeller, som kan betraktas som en matematisk formalisering av processerna i materiella (eller abstrakta) system;

kvasistatiska (kvasidynamiska) system, belägen i en instabil position mellan statik och dynamik, som under vissa influenser uppträder som statiskt, och under andra influenser som dynamiska.

Andra typer av klassificeringar finns i den vetenskapliga litteraturen.

· efter typ av visat objekt- tekniska, biologiska, sociala, etc.;

· av beteendets natur- deterministisk, probabilistisk, spel;

· efter typ av bestämning- öppen och stängd;

· genom komplexiteten i struktur och beteende- enkel och komplex;

· efter typ av vetenskaplig riktning används för deras modellering - matematisk, fysikalisk, kemisk, etc.;

· efter organisationsgrad- välorganiserad, dåligt organiserad och självorganiserad.

Varje system har vissa egenskaper kopplade till dess funktion. De vanligaste är följande:

· synergi- Systemets maximala effekt uppnås endast i fallet med maximal effektivitet av dess delars gemensamma funktion för att uppnå ett gemensamt mål;

· uppkomst- utseendet på egenskaper i systemet som inte är inneboende i systemets delar; den grundläggande irreducerbarheten av egenskaperna hos ett system till summan av egenskaperna hos dess beståndsdelar (icke-additivitet);

· fokus- förekomsten av ett systemmål (mål) och prioriteringen av systemets mål framför målen för dess delar;

· alternativitet- funktion och utveckling (organisation eller självorganisering);

· strukturera- det är möjligt att dekomponera systemet i komponenter och upprätta kopplingar mellan dem;

· hierarki- Varje komponent i systemet kan betraktas som ett system. systemet i sig kan också betraktas som en del av något supersystem (supersystem);

· kommunikationsfärdigheter- Förekomsten av ett komplext system för kommunikation med omgivningen i form av en hierarki;

· anpassningsförmåga- önskan om ett tillstånd av stabil jämvikt, vilket innebär anpassning av systemets parametrar till de förändrade parametrarna i den yttre miljön;

· integrationsförmåga- närvaro av systembildande, systembevarande faktorer;

· jämlikhet- ett systems förmåga att uppnå tillstånd som inte beror på de initiala förhållandena och som endast bestäms av systemets parametrar.

Förbindelse

Den största semantiska belastningen i systemanalys faller på begreppet "anslutning". Låt oss ge exempel på samband. Den mänskliga hjärnan utvecklas och består av 14 miljarder nervceller. Var och en av dem har 5000 kontakter med andra. Varje natur- och samhällslag är en intern, stabil, väsentlig koppling och ömsesidig villkorlighet av fenomen. Det finns ingen lag utanför kommunikation!

Inom dialektiken är kommunikationsproblemet ett av de centrala. Dialektikens lära om samband täcker läran om världen som en enda sammanhängande helhet, om kausalitet, om motsatsers enhet och kamp, ​​om förhållandet mellan kvalitet och kvantitet, innehåll och form, väsen och fenomen etc. huvudmetod för forskning är analys av specifika materialvetenskaper i termer av att utveckla en generaliserande bild av världen.

Sambandet mellan objekt kan definieras på detta sätt: två eller flera olika objekt är sammankopplade om vi, genom närvaron eller frånvaron av vissa egenskaper i några av dem, kan bedöma närvaron eller frånvaron av vissa egenskaper i andra av dem (utseendet och försvinnande av föremål kan betraktas som ett specialfall). Till exempel, temperaturen och trycket för en given gasmassa är relaterade på ett sådant sätt att när temperaturen ökar (alla andra förhållanden är konstanta), ökar trycket. Genom att veta att temperaturen har ökat kan vi dra slutsatsen att trycket har ökat (om de exakta kvantitativa sambanden bestäms kommer de att beaktas i slutsatserna).

Klassificeringen av anslutningar kan vara följande:

1. Interaktionslänkar(samordning), bland vilka vi kan skilja anslutningsegenskaper(sådana kopplingar är fixerade, till exempel i fysikformler som pV = const) och objektkopplingar(till exempel kopplingar mellan enskilda neuroner i vissa neuropsykiska processer). En speciell typ av interaktionskopplingar är kopplingar mellan individer, såväl som mellan mänskliga grupper eller sociala system. Det specifika med dessa kopplingar är att de förmedlas av de mål som eftersträvas av var och en av parterna i interaktionen. Inom denna typ av koppling kan man urskilja kooperativ Och konfliktförbindelser.

2. Spawn-länkar(genetisk), när ett objekt fungerar som grunden som ger ett annat liv (till exempel en koppling som "A är fader till B").

3. Transformationskopplingar, bland vilka vi kan urskilja: transformationsförbindelser, implementeras genom ett specifikt objekt som säkerställer denna omvandling (detta är funktionen av kemiska katalysatorer), och transformationsförbindelser, realiseras genom direkt växelverkan mellan två eller flera objekt, under vilken och tack vare vilken dessa objekt separat eller gemensamt flyttas från ett tillstånd till ett annat (såsom till exempel interaktionen mellan organismer och miljön i artsbildningsprocessen).

4. Bygga förbindelser(de kallas ofta strukturella). Naturen hos dessa bindningar avslöjas med tillräcklig tydlighet med exemplet med kemiska bindningar.

5. Fungerande anslutningar, säkerställa objektets verkliga aktivitet eller dess funktion, om vi talar om ett tekniskt system. Den uppenbara variationen av funktioner i objekt av olika slag avgör också mångfalden av typer av fungerande kopplingar. Gemensamt för alla dessa typer är att objekt som förenas av en koppling gemensamt utför en viss funktion, och denna funktion kan karakterisera endera av dessa objekt (i vilket fall det andra är funktionellt härlett från det första, vilket är fallet i det funktionella system av en levande organism ), eller en bredare helhet, i förhållande till vilken den funktionella kopplingen av dessa objekt är meningsfull (dessa är kopplingarna mellan neuroner i genomförandet av vissa funktioner i det centrala nervsystemet). I den mest allmänna formen kan fungerande förbindelser delas in i statliga förbindelser(när nästa tillstånd i tiden är en funktion av det föregående) och energiska, trofiska, neurala anslutningar och så vidare. (när objekt är sammankopplade av den implementerade funktionens enhet).

6. Utvecklingsrelationer, vilket kan betraktas som en modifiering av staters funktionella samband, dock med den skillnaden att utvecklingen skiljer sig väsentligt från en enkel förändring av tillstånd.

7. Ledningskommunikation, som, beroende på deras specifika typ, kan bilda en mängd antingen funktionella kopplingar eller utvecklingskopplingar.

Filosoferna föreslår en sådan klassificering av anslutningar och noterar dess konventionella, och förklarar den med den exceptionellt komplexa karaktären hos möjliga anslutningar och deras specificitet i specifika system.

Det finns alltså i världen omkring oss ett väldigt stort antal olika kopplingar - mångdimensionella, mångfacetterade, mångsidiga, mångfacetterade, som vi måste lära oss att känna igen.

onsdag

onsdag– en sfär som begränsar den strukturella bildningen av ett system (till exempel en person som hämtar en broschyr). Miljön är allt som påverkar systemet, men som ligger utanför dess kontroll. Miljöns påverkan på systemet är ingångspåverkan, eller input (som en person vänder blad i en broschyr). Systemets påverkan på miljön är effekterna av utdata, systemets reaktion eller utdata (broschyrens påverkan på läsarens syn, lukt, beröring).

Den komplexa interaktionen mellan systemet och miljön som dess miljö definieras av begreppen system och supersystem. En person som läser en broschyr högt representerar alltså ett informationssystem som är ett supersystem i förhållande till broschyren.

Supersystem- ett större system som systemet i fråga är en del av.

Verket lades till på webbplatsens hemsida: 2016-03-13

Beställ att skriva ett unikt verk

">Inkommande inspektionsfrågor 3

1. ">Kärnan i begreppet "regelbundenhet" 4
2. ">Mönster för interaktion mellan helheten och det enskilda 6
3. ">Mönster för genomförbarhet av system 11
4. ">Mönster för utveckling av system 14
5. ">Mönster för målsättning 16
6. ">Lista över använda källor 18

">Inkommande inspektionsfrågor:

1. ">Vad är ett system? Ge exempel på olika system.

">System är en uppsättning element som står i relationer och förbindelser med varandra, vilket bildar en viss integritet, enhet. Exempel: en person är ett biologiskt system, staden Kazan ett socioekonomiskt system, vilket företag eller organisation som helst också ett system, TV ett system, mobiltelefonsystem, D. I. Mendeleevs periodiska system för kemiska grundämnen också ett system, etc.

1. ">Vad är ett mönster?

">Regularitet är en objektiv, nödvändig, väsentlig, ständigt återkommande koppling eller relation mellan fenomen eller processer, som ger upphov till den kvalitativa säkerheten för fenomen och deras egenskaper.

1. ">Ge exempel på mönster?

">Inom biologin talar man till exempel om evolutionens lagar, som inkluderar: parallellism, när samma art i olika geografiskt avlägsna men klimatmässigt likartade territorier utvecklas på samma sätt.

">Statistiska mönster. Till exempel, trots att specifika exempel på den längsta förväntade livslängden är män (azerbajdzjanska Shirali Mislimov levde 168 år (1805-1973)), är mönstret att kvinnor i genomsnitt lever 10-15 år längre än män. .

">

1. ">Kärnan i begreppet regelbundenhet. Begreppen helhet och del och deras förhållande till begreppen "system" och "element"

">Idag finns det inget entydigt begrepp om regelbundenhet. Olika författare ger olika tolkningar av detta begrepp:

">Ett mönster är ett objektivt, upprepat, under vissa förutsättningar, väsentligt samband mellan fenomen i naturen och samhället. [Explanatory Dictionary] Denna källa betonar att ett mönster är ett fenomen oberoende av mänskligt tänkande (objektivt) och cykliskt upprepande.

">Regularitet är ett mått på sannolikheten för att någon händelse eller något fenomen ska inträffa eller deras relation. [Dobrenkov V. Kravchenko A.]

">Systemmönster är systemomfattande mönster som kännetecknar de grundläggande dragen i konstruktionen, funktionen och utvecklingen av komplexa system [Volkova, Emelyanov].

">Begreppen "system" och "helhet", liksom begreppen "element" och "del", ligger nära till innehållet, men sammanfaller inte helt. Enligt en av definitionerna kallas "en helhet". (1) något som inte saknas från de delar, som består av vilket det av naturen kallas en helhet, och även (2) det som så omfattar de saker som det omfattar att de senare bildar något ett” (Aristoteles).

">Begreppet "helhet" är snävare i omfattning än begreppet ett system. System är inte bara integrala, utan också summativa system som inte tillhör klassen av integrala. Detta är den första skillnaden mellan ett "helt" och ett "system." För det andra: i begreppet "helhet" ligger en betoning fokuserad på specificitet, på enheten i systemisk utbildning och i begreppet "system" - på enhet i mångfald. Helheten är korrelerad med delen, och systemet är korrelerat med elementen och strukturen.

">Begreppet "del" är snävare i omfattning än begreppet "element" i den första raden för att skilja integralformationer från system. Å andra sidan kan delar innefatta inte bara substratelement utan även vissa fragment av strukturen (uppsättning av relationer) och struktur av systemen som helhet. Om förhållandet mellan element och ett system är förhållandet mellan olika strukturella nivåer (eller subnivåer) av materiens organisation, så är förhållandet mellan delar och helhet ett förhållande vid samma nivå av strukturell organisation.” En del, som sådan, är endast meningsfull i förhållande till helheten, den bär särdragen av sin kvalitativa säkerhet och existerar inte oberoende.Till skillnad från en del är ett element en bestämd komponent i alla system, en relativ gräns för dess delbarhet, vilket betyder en övergång till nästa, motsvarande lägre i organisation, materiens utvecklingsnivå, och kommer följaktligen, enligt i förhållande till systemet, alltid att vara ett objekt av en annan kvalitet” (O.S. Zelkina).

">"Hel" och "del" är inte sammanfallande, motsatta kategorier. I en del finns inte bara helhetens specificitet, utan också individualitet, originalitet, beroende på det ursprungliga elementets natur. Delen är separerad från helhet, har relativ autonomi, utför sina funktioner i sammansättningen av helheten (vissa delar är mer väsentliga funktioner, andra är mindre väsentliga). Tillsammans med detta styr "helheten delen ... åtminstone i huvudsak" (I. Dietzgen).

">Den vanligaste klassificeringen av systemutvecklingsmönster visas i figur 1.1

">Figur 1.1. Klassificering av mönster för systemutveckling">

1. ">Regulariteter i samspelet mellan helheten och det enskilda

">Mönstret av integritet (uppkomst)"> - ett mönster som visar sig i ett system i form av uppkomsten, uppkomsten (uppträda - uppträda) av nya egenskaper som saknas i elementen.

">För att bättre förstå mönstret av integritet är det nödvändigt att först och främst ta hänsyn till dess tre sidor:

">1) systemegenskaper (" xml:lang="en-US" lang="en-US">F;vertical-align:sub" xml:lang="en-US" lang="en-US">s">) är inte summan av egenskaperna hos deras beståndsdelar" xml:lang="en-US" lang="en-US">q;vertical-align:sub" xml:lang="en-US" lang="en-US">i"> :

">2) egenskaperna hos ett system beror på egenskaperna hos dess beståndsdelar:

">3) element som kombineras till ett system förlorar i regel några av sina egenskaper som är inneboende för dem utanför systemet, dvs systemet verkar undertrycka ett antal egenskaper hos elementen, men å andra sidan, element, en gång i systemet, kan förvärva nya fastigheter .

">Egenskapen av integritet är nära besläktad">med ett syfte ">, för vars implementering ett system skapas. Dessutom, om målet inte är explicit specificerat och det visade objektet har integralegenskaper, kan du försöka bestämma målet eller uttrycket som förbinder målet med medel för att uppnå det ( målfunktion, systembildande kriterium) genom att studera orsaker till uppkomsten av integritetsmönstret.

">Tillsammans med att studera orsakerna till integritet är det möjligt att få resultat användbara för praktiken genom att jämföra graden av integritet hos system (och deras strukturer) med okända orsaker till dess förekomst.

">Mönstret av integrativitet.">Integrativitet bestämmer närvaron av specifika egenskaper hos ett system, som endast är inneboende i det. Dessa egenskaper bildas av en viss uppsättning element som inte individuellt kan reproducera systemets kvaliteter. Integrativitet hos ett system används ofta som en synonym för integritet , men det betonar intresset inte för de yttre fakta om manifestationen av integritet, utan av djupare skäl för bildandet av denna egenskap. Systembildande, systembevarande faktorer kallas integrativa, bland vilka viktiga är heterogeniteten och konsistensen av dess element.

">Mönstret för kommunikation">. Detta mönster utgör grunden för definitionen av ett system som föreslagits av V.N. Sadovsky och E.G. Yudin, av vilket det följer att systemet inte är isolerat från andra system, det är förbundet med många kommunikationer med den yttre miljön. Den senare är en komplex och heterogen formation, som i sin tur innehåller ett system av högre ordning eller ett supersystem (eller supersystem) som specificerar kraven och begränsningarna för systemet som studeras. Dessutom kan det också innehålla delsystem (lägre, underordnade system) och system på samma nivå som den aktuella nivån.

">Alltså förutsätter kommunicerbarhetsmönstret att systemet bildar en speciell, komplex enhet med omgivningen, vilket gör det möjligt att avslöja mekanismerna för att konstruera generella modeller av levande och livlös natur, samt eventuella lokala system isolerade från den vid olika nivåer av analys.

">På grund av kommunikationsmönstret, som visar sig inte bara mellan det valda systemet och dess omgivning, utan också mellan nivåerna i hierarkin i systemet som studeras, har varje nivå av hierarkisk ordning komplexa relationer med de högre och lägre nivåerna .

">upptäckare"> mönster av hierarki eller hierarkisk ordning">kan betraktas som L. von Bertalanffy, som visade på sambandet mellan den hierarkiska världens ordning och fenomenen differentiering och negentropiska tendenser, d.v.s.">mönster för självorganisering">, utveckling ">öppna system">.

">När man analyserar och studerar system är det nödvändigt att ta hänsyn inte bara till den yttre strukturella sidan av hierarkin, utan även de funktionella relationerna mellan nivåerna. En högre hierarkisk nivå har">direktiv inflytande"> på den underliggande nivån, underordnad den, och denna inverkan manifesteras i det faktum att de underordnade komponenterna i hierarkin förvärvar">nya fastigheter ">, frånvarande från dem i ett isolerat tillstånd, och som ett resultat av dessa nya egenskapers uppkomst, bildas ett nytt, annorlunda "helhetens utseende". Den nya helhet som har uppstått på detta sätt får förmågan att bära ut nya funktioner, vilket är syftet med bildandet av hierarkier, vi talar med andra ord om O">mönster av uppkomst,">eller ">integritet">(se. ">mönster av integritet)">och dess manifestation på varje nivå i hierarkin.

">Hierarkiska representationer hjälper till att bättre förstå och utforska fenomenet komplexitet. Huvuddragen i hierarkisk ordning med tanke på användbarheten av deras användning som modeller för systemanalys är följande:

">1. På grund av mönstret">kommunikationsförmåga,">vilket manifesterar sig inte bara mellan det valda systemet och dess omgivning, utan också mellan nivåerna i hierarkin i systemet som studeras; varje nivå av hierarkisk ordning har komplexa relationer med de högre och lägre nivåerna.

">Enligt den metaforiska formulering som Koestler använder har varje nivå i hierarkin egenskapen att vara en "tvåsidig Janus": det "ansikte" som är riktat mot den lägre nivån har karaktären av en autonom helhet (system), och "ansikte" riktat mot noden (överst) på den högre nivån, uppvisar egenskaperna hos en beroende del (ett element i ett system på högre nivå, som för det är komponenten av en högre nivå som det är underordnat).

">2. Den viktigaste egenskapen hos hierarkisk ordning som ett mönster är att integritetsmönstret, d.v.s. kvalitativa förändringar i egenskaperna hos komponenter på en högre nivå i jämförelse med de kombinerade komponenterna i den underliggande, manifesteras i det vid varje nivån i hierarkin.

">3. När man använder hierarkiska representationer som ett sätt att studera system med osäkerhet är det som om den ”stora” osäkerheten delas upp i mindre som är bättre mottagliga för forskning.

">4. På grund av integritetslagarna kan samma system representeras av olika hierarkiska strukturer. Detta beror på syftet och personer som bildar strukturen.

">I samband med ovanstående, vid struktureringen av systemet (eller dess mål), är det nödvändigt att sätta uppgiften att välja ett strukturalternativ för vidare forskning eller design av systemet, för att organisera hanteringen av en teknisk process , företag, projekt, etc. För att hjälpa till med att lösa sådana problem, utveckla metoder för strukturering, metoder för utvärdering och jämförande analys av strukturer. Typen av hierarkisk struktur beror också på vilken metod som används.

">Tack vare de övervägda egenskaperna kan hierarkiska representationer användas som ett sätt att studera system och problemsituationer med stor initial osäkerhet.

">Mönstret av additivitet"> - ett mönster av systemteori, dubbelt i förhållande till">mönster av integritet">Egenskap ">additivitet "> (oberoende, summering, isolering) manifesterar sig i element som verkar ha brutits ner i oberoende element och uttrycks med följande formel:

">Allt utvecklande system är, som regel, mellan tillståndet absolut">integritet ">och absolut ">additivitet, ">och det definierade tillståndet för systemet (dess "slice") kan karakteriseras av graden av manifestation av en av dessa egenskaper eller tendenser till dess ökning eller minskning.

">

">3. Mönster för systemets genomförbarhet

">Denna grupp avslöjas av följande tre mönster:

1. ">Jämlikhet av potentiell effektivitet
2. ">W. Ashbys lag om nödvändig mångfald"
3. ">Potentiell genomförbarhet för B. S. Fleshman

">Mönstret av jämlikhet">-en av ">mönster för funktion och utveckling av system">, som karakteriserar systemets maximala kapacitet.

">Denna term föreslogs av L. von Bertalanffy, som för ett öppet system definierade ekvifinalitet som "förmågan, i motsats till jämviktstillståndet i slutna system som helt bestäms av de initiala förhållandena, att uppnå ett tidsoberoende tillstånd som gör beror inte på dess initiala förhållanden och bestäms enbart av systemparametrar"

">Behovet av att införa begreppet jämställdhet uppstår med utgångspunkt från en viss nivå av komplexitet hos systemen. Detta mönster får oss att tänka på de begränsande kapaciteterna hos de företag som skapas, organisatoriska system för att hantera industrier, regioner och staten. intresse är studier av möjliga existensnivåer för sociala system, vilket är viktigt att ta hänsyn till när man bestämmer systemets mål.

">Behovet av att ta hänsyn till den ultimata genomförbarheten av ett system när det skapades uppmärksammades först av W.R. Ashby och motiverades">Lagen om "nödvändig mångfald".

">Den huvudsakliga konsekvensen av detta mönster är följande slutsats: för att skapa ett system som kan hantera lösningen av ett problem som har en viss, känd mångfald, är det nödvändigt att systemet i sig har ännu större mångfald än mångfalden av att problemet löses, eller kunna skapa denna mångfald i sig.

">I förhållande till styrsystem kan lagen om "erforderlig mångfald" formuleras på följande sätt: mångfalden av styrsystemet (styrsystemet) måste vara större (eller åtminstone lika med) mångfalden av det kontrollerade objektet">.

">Baserat på den "nödvändiga mångfalden hos W. Ashby" föreslog V.I. Tereshchenko följande sätt att förbättra ledningen när produktionsprocesserna blir mer komplexa:

1. ">Öka mångfalden i ledningssystemet genom att öka antalet ledningspersonal, förbättra deras kvalifikationer, mekanisering och automatisering av ledningsarbetet.
2. ">Minska mångfalden av det hanterade objektsystemet genom att fastställa regler för systemets beteende: enande, standardisering, typifiering, införande av kontinuerlig produktion.
3. ">Minskad nivå av ledningskrav.
4. ">Självorganisering av kontrollobjekt.

">Vid mitten av 70-talet av 1900-talet var de tre första vägarna uttömda, och den fjärde vägen fick huvudutvecklingen utifrån sin bredare tolkning - införandet av självfinansiering, självfinansiering, självförsörjning osv.

">Mönstret av systemteori som förklarar systemens genomförbarhet är">mönster av potentiell effektivitet.

">B.S. Fleishman kopplade samman komplexiteten i systemstrukturen med komplexiteten i dess beteende, föreslog kvantitativa uttryck för de begränsande lagarna för tillförlitlighet, brusimmunitet, kontrollerbarhet och andra egenskaper hos systemen och visade att det på grundval av dessa är möjligt att erhålla kvantitativa uppskattningar av systemens genomförbarhet utifrån en eller annan kvalitetsmarginalbedömning av komplicerade systems genomförbarhet och potentiella effektivitet.

">Dessa bedömningar har studerats i relation till tekniska och miljömässiga system och har hittills använts lite för socioekonomiska system. Men behovet av sådana bedömningar i praktiken känns mer och mer akut.

">Till exempel är det nödvändigt att fastställa: när de potentiella kapaciteterna hos den befintliga organisationsstrukturen för ett företag är uttömda och behovet av dess omvandling uppstår, när produktionskomplex, utrustning etc. blir föråldrade och kräver uppdatering.

">

">4. Mönster för systemutveckling

">Denna grupp inkluderar mönster av självorganisering och historicitet.

">Historisitetens mönster">system uttrycks i det faktum att vilket system som helst inte kan vara oförändrat, att det inte bara uppstår, fungerar, utvecklas, utan också dör, och alla kan ge exempel på bildning, blomstring, förfall (åldrande) och till och med död (förstörelse) biologiska och sociala system.

">Men för specifika fall av utveckling av organisatoriska system och komplexa tekniska komplex är det ganska svårt att fastställa dessa perioder. Chefer för organisationer och designers av tekniska system tar inte alltid hänsyn till att tid är en oumbärlig egenskap hos systemet , som varje system är föremål för">mönster av historicitet">och att detta mönster är lika objektivt som integritet, hierarkisk ordning, etc. I praktiken av design och ledning börjar därför mer och mer uppmärksamhet ägnas åt behovet av att ta hänsyn till historicitetens mönster. , när man utvecklar tekniska komplex, föreslås det att ta hänsyn till deras "livscykler" De rekommenderar att vi i designprocessen överväger inte bara stadierna för att skapa och säkerställa utvecklingen av systemet, utan också frågan om när och hur det måste förstöras (kanske genom att tillhandahålla en "mekanism" för dess likvidation eller självförstörelse).

"> Sålunda, när man skapar teknisk dokumentation som medföljer systemet, rekommenderas det att inte bara inkludera frågorna om driften av systemet, utan också dess livslängd, likvidation. Vid registrering av företag krävs det också att företagets stadga tillhandahåller för stadiet av dess likvidation.

">Mönstret av historicitet kan dock tas i beaktande, inte bara passivt registrera åldrande, utan också användas för att förhindra systemets "död", utveckla "mekanismer" för återuppbyggnad, omorganisering av systemet för att utveckla eller bevara det i en ny kvalitet.

">En karaktäristisk egenskap för att utveckla system är deras">förmåga att självorganisera">, som visar sig i systemets självständiga funktion på grund av interna kopplingar till den yttre miljön. Med tanke på utveckling som en process för självorganisering av systemet, kommer vi att lyfta fram två huvudfaser i det: anpassning eller evolutionär utveckling och urval. Självorganiserande system har en mekanism för kontinuerlig anpassningsförmåga (anpassning) till förändrade interna och yttre förhållanden, kontinuerlig förbättring av beteende med hänsyn till tidigare erfarenheter. När vi studerar processerna för självorganisering kommer vi att utgå från antagandet att vid utveckling av system är struktur och funktion nära sammankopplade.Systemet transformerar sin struktur för att utföra givna funktioner i en föränderlig yttre miljö.">

">

">5. Mönster för målsättning

">Denna grupp inkluderar">regelbundenheter i formuleringen">mål ">i öppna system med aktiva element.

">Huvudprinciperna för målsättning är följande.

">1. Beroende av idén om målet och formuleringen av målet på scenen av kognition av objektet (processen) och på tiden.">När man formulerar och reviderar målet måste teamet som utför detta arbete bestämma i vilken mening konceptet används i detta skede av övervägande av objektet och utvecklingen av våra idéer om det">mål ">, till vilken punkt av den konventionella skalan "ideala ambitioner för framtiden - det verkliga slutresultatet av aktivitet" är den accepterade målformuleringen närmare.

">I takt med att forskningen fördjupas och kunskapen om objektet ökar, kan målet flyttas åt den ena eller andra sidan på skalan, och dess formulering bör ändras därefter.

">2. Målets beroende av externa och interna faktorer.">När man analyserar orsakerna till uppkomsten och formuleringen av ett mål är det nödvändigt att ta hänsyn till att det påverkas av både systemets externa faktorer och interna faktorer.

">Mål kan uppstå på grundval av samspelet mellan motsättningar (eller tvärtom koalitioner) både mellan yttre och inre faktorer, och mellan inre faktorer som redan finns och återuppstår i en integritet som är i ständig självrörelse .

">Detta mönster kännetecknar en mycket viktig skillnad">öppna system">(se), utveckla system med aktiva element från tekniska system, vanligtvis visas som stängda, eller">stängd ">modeller. I öppna, utvecklande system sätts mål inte utifrån, utan formas inom systemet utifrån mönstret för målsättning.

">3. Möjligheten (och nödvändigheten) att reducera uppgiften att formulera ett generaliserande (allmänt, globalt) mål till uppgiften att strukturera det.

">4. Mönster för bildandet av målstrukturer:

1. ">beroende av metoden för att presentera målet på scenen för kognition av objektet;

">Mål kan presenteras i form av olika">strukturer: nätverk, hierarkisk">, ">trädliknande, med "svaga anslutningar",">i form av ">"strata" ">och ">echelons", ">i ">matris ">(tabellform) osv.

">I de inledande stadierna av systemmodellering är det som regel bekvämare att använda nedbrytning i rymden, helst trädliknande hierarkiska strukturer.

1. "> manifestation av mönstret av integritet i målstrukturen;

">I en hierarkisk struktur manifesterar mönstret av integritet, eller uppkomst, sig på vilken nivå som helst i hierarkin.

1. ">mönster för bildandet av hierarkiska målstrukturer
2. ">mönster för bildandet av målstrukturer.

">

">7. Lista över använda källor

1. ">Volkova V.N. Fundamentals of system theory and system analysis, 2009.
2. ">V.N. Volkova, A.A. Denisov. - St. Petersburg: St. Petersburg State Technical University Publishing House, 2007.
3. ">Volkova N.V. Systemteori och systemanalys i ledning av organisationer: TZZ Handbook: Textbook / Redigerad av V.N. Volkova och A.A. Emelyanov. - M.: Finance and Statistics, 2006.
   17. ämne för principer och normer som styr maktrelationer mellan stater och andra ämnen me.html
   18. klimatdemografiska sociala ekonomiska ytterst produktionsfaktorer levande
   19. Laborationer 2 Syftet med arbetet är att studera sätt att representera numeriska data i en mikrokontroller
   20. De sexuella reproduktionsorganen hos mossor, antheridia och archegonia, utvecklas på a sporofyt b hanar och honor

   Materialet har samlats in av SamZan-gruppen och är fritt tillgängligt

Klassificering kallad distribution någon uppsättning objekt i klasser enligt de viktigaste egenskaperna.

Skylt eller deras helhet, genom vilka objekt kombineras till klasser, är grund klassificeringar.

Klass- Det här samling av föremål, som har vissa egenskaper gemenskap.

System är indelade i klasser efter olika egenskaper och beroende på beslutet uppgifter kan väljas olika principer klassificeringar.

Samspelet mellan olika klasser av system är extremt komplext och kräver särskild forskning. Varje klass av system är indelad i olika underklasser, placerade i en viss hierarki till varandra.

Klassificeringar är alltid relativ. Vilket mål som helst systemklassificeringar – begränsa valet av tillvägagångssätt för att visa systemet, jämför CA:s tekniker och metoder med de valda klasserna, ge rekommendationer om val av metoder för motsvarande klass av system. Samtidigt systemet kan samtidigt kännetecknas av flera tecken, vilket gör att hon kan hitta en plats samtidigt i olika klassificeringar.

Detta kan vara användbart vid val av metoder för modelleringssystem. Nedan följer en klassificering av system enligt följande klassificeringskriterier.

1. Förbi natur systemelement är indelade i äkta (material) Och abstrakt.

Verklig(fysiska) system är objekt som består av material element. Vi kan uppfatta verkliga system– dessa är mekaniska, elektriska, elektroniska, biologiska, sociala och andra underklasser av system och deras kombinationer.

Abstrakt(ideala) system består av element har inga direkta analoger i den verkliga världen. Det finns sådana system produkt av mänskligt tänkande, dvs. de bildas som ett resultat av mänsklig kreativ aktivitet.

Exempel: hypoteser, olika teorier, planer, idéer, ekvationssystem.

Dock, abstrakta system, liksom verkliga, har en betydande inverkan på vår verklighet.

Exempel: ett kunskapssystem, utan vilket verkligheten är omöjlig. Abstrakt kunskap innan våra ögon kan förvandlas till verkligt föremål(vi producerar PC, bygger hus). Ett verkligt system kan bli en abstraktion(de brände brevet - och det fanns kvar i våra minnen). Abstraktioner är information, vakuum, energi.

Vikten av abstrakta system kan inte överskattas.

2. Beroende på ursprung, naturligt(naturligt) och och artificiell system (men dessa är alla material)

Naturliga system – uppsättning naturliga föremål(solsystem, levande organism, jord, klimat, vind, ström, etc.) uppstod utan mänsklig inblandning. Man tror att uppkomsten av ett nytt naturligt system är mycket sällsynt.

Konstgjorda system- Det här en uppsättning socioekonomiska eller tekniska objekt. Uppstod som ett resultat mänsklig kreativitet, deras antal ökar med tiden.

Konstgjorda system skilja sig från naturliga förekomsten av vissa operativa mål(dvs syfte) och ledningens tillgänglighet.

Exempel: bostadshus, idrottsanläggningar m.m.

3. Efter existensens varaktighet system är indelade i permanent och tillfällig.

Ur dialektikens synvinkel alla befintliga system är tillfälliga.

Permanent- Det här alla naturliga system, såväl som konstgjorda sådana, som behåller sina väsentliga egenskaper, bestämda av syftet med dessa system, under en given driftsperiod.

4. Beroende på graden av samband med den yttre miljön system är indelade i stängd (stängd) och öppen.

Systemet är stängd om hon har ingen miljö, dvs. externa system i kontakt med den.

TILL stängd Dessa inkluderar även de system som inte påverkas nämnvärt av externa system. Stängd system byt inte med det omgivande ämnet, men utbyter energi. Ett exempel på ett slutet system är en klockmekanism, ett lokalt nätverk för behandling av konfidentiell information, rymdobjekt "svarta hål", subsistensjordbruk.

Slutna system bör strängt taget inte ha inte bara en ingång utan också en utgång. Alla reaktioner av sådana system förklaras otvetydigt av förändringar i deras tillstånd.

Öppen ett system kallas om det finns andra system associerade med det som påverkar det och som det också påverkar. De där. ett öppet system kännetecknas av interaktion med den yttre miljön. Ett sådant system utbyter energi och materia (massa) och information med miljön.

Skillnaden mellan slutna och öppna system är en viktig punkt i General Systems Theory eftersom varje försök att betrakta öppna system som stängda, när den yttre miljön inte beaktas, är förenat med stor fara, till och med katastrofal, och denna fara måste inses till fullo. Exempel: uttorkning av Aralsjön, den ekologiska situationen runt ön. Baikal, uppkomsten av ozonhål.

Slutna system existerar praktiskt taget inte i naturen. Alla levande system är öppna system. Icke-levande system är relativt slutna.

Begrepp öppenhet av system specificeras inom varje ämnesområde.

Så, in datavetenskapöppna informationssystem är mjukvaru- och hårdvarusystem som har följande egenskaper:

a) kompatibilitet, dvs. förmågan att interagera med andra komplex baserat på utvecklade gränssnitt för utbyte av data med tillämpade uppgifter i andra system;

b) portabilitet (mobilitet) – programvara m.b. lätt att porta till olika hårdvaruplattformar och operativa miljöer;

c) Kapacitetsuppbyggnad är införandet av ny mjukvara och hårdvara som inte ingår i den ursprungliga versionen.

5. Genom beteendets natur system är indelade i system med och utan kontroll.

Med kontroll– det här är system där processen för målsättning och målimplementering realiseras (vanligtvis är dessa konstgjorda system).

Ingen kontroll– det här är till exempel solsystemet, där planeternas bana bestäms av mekanikens lagar.

6. Enligt innehav av biologiska funktioner- på Levande Och icke levande system.

De levande har biologiska funktioner(födelse, död, fortplantning). Ibland förknippas begreppen "födelse" och "död" med icke-levande system när de beskriver processer som tycks likna livet, men som inte karaktäriserar livet i dess biologiska mening (det finns konceptet om ett systems livscykel ).

Allt abstrakta system(vetenskapsfysik, idéer) är icke levande, A riktiga system(celler, djur, människor, växter) kan vara levande och icke-levande (PC, EIS - de har en livscykel).

7. Beroende på graden av variation av egenskaper system är indelade i statisk(när man studerar dem kan förändringar över tiden i egenskaperna hos deras väsentliga egenskaper försummas) och dynamisk (att dela upp dem i diskreta och kontinuerliga är förknippat med valet av matematisk modelleringsapparat).

Statiskär system med ett tillstånd (kristaller).

Dynamisk– har många möjliga stater, som kan variera som kontinuerligt(för analys används vanligtvis teorin om vanliga differentialekvationer och partiella differentialekvationer (växlingshastighet i en bil)) och diskret. Exempel: vilken teknisk anordning som helst (dator, buss etc.) kan fungera, repareras, genomgå underhåll, d.v.s. har olika tillstånd. För att analysera sådana system används matematiska modeller som Markov-kedjor, kösystem och Petri-nät.

8. Beroende på graden av mänskligt deltagande i genomförandet av kontrollåtgärder delas system in i tekniska (organisatoriska - ekonomiska - de fungerar utan mänskligt deltagande, till exempel automatiska kontrollsystem - ACS) , människa-maskin(ergatiska - de fungerar med mänskligt deltagande, det vill säga en person är associerad med tekniska enheter, men det slutliga beslutet fattas av beslutsfattaren, medan automationsverktyg hjälper honom att motivera riktigheten av detta beslut, till exempel automatiserade kontrollsystem, elektroniska informationssystem) , organisatorisk(detta är sociala system, till exempel samhället som helhet, grupper, folkkollektiv).

9. Beroende på examen svårigheter alla system är indelade i enkel, komplex Och stor. Denna uppdelning understryker att SA inte anser någon, men precis komplicerat system stor skala. Även om begreppet "stor" inte alltid förknippas specifikt med storleken på systemet. Det finns fortfarande ingen allmänt accepterad gräns som skiljer enkla, stora och komplexa system åt.

Med denna indelning brukar de skilja strukturell, funktionell(beräknings)komplexitet och förekomsten av olika efter typ av anslutningar mellan systemelement.

Förbi detta tecken skilja på komplex system från stora system, som representerar helheten homogen element kombinerade anslutning av endast en typ.

De är uppdelade i konstgjorda och naturliga (naturliga) komplexa system.

Enkla system kan beskrivas med tillräcklig komplexitet och noggrannhet av kända matematiska samband. Deras funktioner är, Vad varje fastighet(temperatur, tryck) för sådana system kan studeras separat under villkoren för ett klassiskt laboratorieexperiment, och beskriv sedan metoder för traditionella tekniska discipliner(radioteknik, elektronik, tillämpad mekanik - egenskaper: beroende av gastryck på temperatur, motstånd på kapacitans, etc.)

Exempel på enkla system: delar av elektroniska kretsar, elektriska, enskilda delar.

Komplex system består av stor tal sammankopplade Och interagerande element, En av varje kan representeras som ett system(delsystem).

Komplexa systemär karakteriserade mångfalden av elementens natur, kopplingar mellan dem, strukturens heterogenitet(detta koncept kommer att ges i detalj nedan) och flerdimensionalitet, dvs. ett stort antal sammansatta element.

Komplexa system har följande egenskaper:

1) egendom robusthet, dvs. förmåga att bevara partiell prestanda (effektivitet) vid misslyckande enskilda element eller delsystem;

2) egendom uppkomst (integritet, integrativitet), som är frånvarande från någon av dess beståndsdelar (som redan nämnts). De där. separat övervägande av varje element ger inte en fullständig bild av ett komplext system allmänt. Uppkomst kan uppnås på grund av feedback spelar en stor (kritisk) roll att hantera ett komplext system.

Man tror att strukturell komplexitet systemet måste vara proportionellt mängd information, nödvändig för dess beskrivning (för att ta bort osäkerhet).

TILL komplext system kan tillskrivas systemet,ägande, minst, ett av de listade tecknen:

1) systemet kan vara smash in i delsystem och studera vart och ett av dem separat;

2) systemet fungerar under förhållanden signifikant osäkerhet och miljöns inverkan på den, bestämmer den slumpmässiga karaktären av förändringar i dess indikatorer;

3) systemet gör ett målmedvetet val av sitt beteende.

Exempel på komplexa system: levande organismer (människor), PC, ACS, EIS.

Stora system(inte efter dimensioner) – detta är komplex spatiotemporala system där delsystem (och deras komponenter) klassificeras som komplexa.

Ytterligare egenskaper som kännetecknar ett stort komplext system:

1) stora storlekar (inte i storlek, men i antalet element);

2) komplex hierarkisk struktur;

3) cirkulation i systemet av stora informations-, energi- och materialflöden;

4) hög grad av osäkerhet i beskrivningen av systemet.

Exempel på stora komplexa system: kommunikationssystem, automatiserade styrsystem, industrier, affärssystem, militära enheter.

MEN! Stora system kanske inte alltid är komplexa (exempel: rörledning, gasledning, bestående av ett stort antal enskilda länkar - rör) (endast en typ av anslutning).

Komplexa system kommer inte alltid att vara stora i storlek (till exempel PC, mikroprocessor).

Komplexa system kännetecknas av de processer (funktioner) de utför, deras struktur och deras beteende över tid.

Vår landsman matematiker G.N. Cooks delar upp alla system beroende på antalet element som ingår i dem i 4 grupper:

1) små system (10 – 10 3 element);

2) komplexa system (10 3 – 10 7 element) - automatisk telefonväxel, transportsystem i en stor stad;

3) ultrakomplexa system (10 7 – 10 30 element) - organismer av högre djur och människor, sociala organisationer;

4) supersystem (10 30 – 10 200 element) - stjärnuniversum.

10. Efter typ av vetenskaplig riktning, används för modellering, system är indelade i matematiska, kemiska, fysikaliska, etc.

Det mest komplexa systemet idag är den mänskliga hjärnan.

11. Fokuserade, målinriktade system– dvs. riktad för att nå målet.

Det är inte alltid möjligt att tillämpa begreppet när man studerar system mål. Men när man studerar ekonomisk, organisatoriska föremål Viktig välj klass målinriktad eller meningsfullt system (detta koncept inkluderar förmågan hos ett system att sträva efter samma mål, ändra dess beteende när yttre förhållanden förändras, det vill säga förmågan att visa anpassningsförmåga samtidigt som ett mål bibehålls, till exempel flyger kryssningsmissiler mycket lågt, upprepar yttopografin ).

Denna klass inkluderar system där mål sätts externt(vanligtvis sker detta i slutna (tekniska) system) och system i vars mål är utformade inom systemet(typiskt för öppna självorganiserande system). För sådana system har tekniker utvecklats för att hjälpa till att utforma och analysera målstrukturen.

Det finns något sådant som målbildande mönster.

12. Efter organisationsgrad systemen är uppdelade till välorganiserade, dåligt organiserade (eller diffusa) och självorganiserade.

Skillnaden mellan denna klassificering och andra är att i den kan klasserna ganska tydligt särskiljas med hjälp av egenskaper som är karakteristiska för varje klass, vilket gör det möjligt att tilldela olika klasser av MPPS och sätt att presentera mål i dem.

Dessa utvalda klasser bör praktiskt taget betraktas som tillvägagångssätt för att visa ett objekt eller problem som löses, vilket kan väljas beroende på objektets kognitionsstadium och möjligheten att få information om det.

Efter att ha bestämt systemets klass kan vi därför ge rekommendationer om valet metod som låter dig visa den mer adekvat.

Välorganiserade system(HOS)

– detta är system där forskaren lyckas bestämma alla element i systemet och deras relationer med varandra och med systemets mål i form av deterministisk(analytiska, grafiska) beroenden.

De flesta modeller av fysiska processer och tekniska system är baserade på representationen av system av denna klass. Även om bildandet av sådana modeller för komplexa objekt avsevärt beror på beslutsfattaren (till exempel kan en atom representeras i form av en planetmodell bestående av en kärna och elektroner, vilket förenklar den verkliga bilden, men är tillräckligt för att förstå principer för samverkan mellan elementen i detta system).

Funktionen av en komplex mekanism kan representeras av ett förenklat diagram eller system av ekvationer.

HOS-funktion:

En problemsituation kan beskrivas i form av uttryck som förbinder målet med medlet, det vill säga i form av ett fungerande kriterium, en målfunktion, som kan presenteras i form av en ekvation, formel, ekvationssystem eller komplexa matematiska modeller, inklusive ekvationer, ojämlikheter, etc. .P.

Representation av ett objekt i form av ett XOS används i de fall det kan representeras deterministisk beskrivning och tillräckligheten har bevisats experimentellt modell av ett verkligt objekt eller en process.

Det rekommenderas inte att använda HOS-klassen för att representera komplexa flerkomponentsobjekt eller problem med flera kriterier lösta när man utvecklar tekniska komplex eller förbättrar hanteringen av företag och organisationer, eftersom i detta fall kräver oacceptabelt höga kostnader dags att bilda en modell och omöjlig att bevisa modellens lämplighet.

Därför när man presenterar komplexa objekt, problem, särskilt i socioekonomiska system, på i de inledande stadierna av studien visas de som en klass POS(diffus) och självorganiserande system

Dåligt organiserat system (diffust)

– när man representerar ett objekt i form av detta system inte placerad uppgiften är att bestämma allt i beaktande element (komponenter) och deras samband med systemets mål. I det här fallet, baserat på selektiv studier får egenskaper eller mönster ( statistisk, ekonomisk, etc.) och sprida dessa mönster på systemets beteende allmänt. Det finns några förbehåll för detta. Till exempel, när statistiska regelbundenheter erhålls, utvidgas de till systemets beteende med en viss sannolikhet, som bedöms med hjälp av matematisk statistik (med hjälp av kriterier och hypotestestning).

Exempel på ett diffust system: gas. Dess egenskaper bestäms inte genom att noggrant beskriva beteendet hos varje molekyl, utan karaktäriserar gasen med makroparametrar (tryck, permeabilitet, etc.). Baserat på dessa parametrar utvecklas enheter som använder dessa egenskaper, men beteendet hos varje enskild molekyl studeras inte.

Att visa föremål i form av diffusa system används i stor utsträckning för att bestämma antalet personal i serviceinstitutioner (reparationsteam, verkstäder), för att bestämma genomströmningen (bensinstationer, biljettkontor, telegrafstationer, järnvägar, flygplatser) för olika typer av system (vanligtvis används metoder i dessa uppgifter köteori), i studiet av dokumentära informationsflöden.

Självorganiserande (eller utvecklande) system (ekonomiska).

De har underklasser:

Självreglerande;

Självlärande;

Självjusterande.

Visar objekt som självorganiserande system låter dig utforska minst studerat objekt, processer med stora osäkerhet på första stadiet av problemformuleringen.

Denna klass av system kännetecknas av ett antal funktioner som för dem närmare verkliga utvecklingsobjekt (ekonomiska och sociala). De har också egenskaper som är karakteristiska för diffusa system: slumpmässigt beteende och oförutsägbarhet, instabilitet hos individuella parametrar, förmågan att anpassa sig till förändrade miljöförhållanden; ändra strukturen upprätthålla integritetsegenskaper; formulera möjliga beteendealternativ och välja det bästa. Allt detta skapar samtidigt osäkerhet och försvårar hanteringen. Modeller av sådana system bör göra det möjligt att visa deras egenskaper som diskuterats ovan. Men när man bildar sådana modeller den vanliga tanken håller på att förändras om modeller, typiska för matematisk modellering, för tillämpad matematik. Vyn förändras och om bevis lämpligheten av sådana modeller (möjligheten av en modell förstås som dess överensstämmelse med det modellerade objektet eller processen).

Huvud funktion denna klass av system - grundläggande begränsningar av deras formaliserade beskrivning. Denna funktion leder till behovet av att kombinera formaliserade metoder(MFPS) och metoder för kvalitativ analys(MAIS) och utgör grunden för de flesta SA-modeller och tekniker.

Huvudsaklig konstruktiv idé modellering när ett objekt visas efter en klass självorganiserande system Nästa:

a) i det inledande skedet utvecklas ett skyltsystem, med hjälp av vilket för närvarande kända element, komponenter i systemet och deras anslutningar registreras;

b) i takt med att kunskap om ett objekt eller en process ackumuleras, med hjälp av nedbrytnings- och struktureringsregler, erhålls nya, tidigare okända samband och beroenden, som antingen föreslår nästa steg mot att förbereda en lösning, eller som ligger till grund för fattade beslut;

c) i takt med att idéerna om objektet, problemsituationen i systemmodellen klarläggs, kan en gradvis övergång göras från metoderna för diskret matematik (mängdteoretiska, logiska, språkliga, semiotiska, grafiska metoder) till mer formaliserade metoder - statistisk, analytisk.

Men för klassen av självorganiserande (utvecklande) system räcker det inte med kunskap om endast MFPS-metoder. I olika skeden av modelleringen kan MAIS-metoder hjälpa (brainstormingmetod, scenarioträd, mål, beslutsträd, Delphi, expertmetoder, etc.).

Denna klass av system har sitt namn att tacka det faktum att systemet verkar innehålla en "mekanism" för gradvis förfining, "utveckling" av systemmodellen.

13. Efter typ av visat objekt system är indelade i teknisk, biologisk, eh ekonomiskt, organisatoriskt, socialt etc.

14. Ur ett beslutsfattande perspektiv system är indelade i tekniska, biologiska, sociala.

1. Tekniskt system omfattar utrustning, maskiner, datorer och andra funktionella produkter som har instruktioner för användaren. Metoden för att beräkna maststöd för kraftledningar, lösa ett problem i matematik, proceduren för att slå på en dator och arbeta med den - sådana lösningar är formaliserad natur och utförs i en strikt definierad ordning. De där. mängden beslut i ett tekniskt system är begränsad och konsekvenserna av beslut är vanligtvis förutbestämda. Kvaliteten på det beslut som fattas och genomförs beror på beslutsfattarens professionalitet.

2. Biologiskt system omfattar planetens flora och fauna, inklusive relativt slutna biologiska delsystem: människokroppen, myrstack, termithög, etc. Detta system har en större variation av funktion än det tekniska.

Utbudet av lösningar i detta system är också begränsat på grund av den långsamma evolutionära utvecklingen av djur- och växtvärlden. MEN, konsekvenserna av beslut i biologiska system visar sig ofta vara oförutsägbara: en agronoms beslut att använda vissa kemikalier som gödningsmedel, en läkares beslut relaterat till diagnosen av nya sjukdomar hos patienter, ett beslut att använda freongas i flaskor med en spray, ett beslut att spola ut industriavfall i floden...

I dessa system är det nödvändigt att utveckla flera alternativa lösningar och välja den bästa utifrån vissa kriterier. Beslutsfattaren måste svara korrekt på frågan "Vad händer om..."

Kvaliteten på det fattade beslutet beror på beslutsfattarens professionalitet, som bestäms av förmågan att hitta tillförlitlig information, använda lämpliga beslutsmetoder och välja det bästa bland alternativen.

3. Socialt (offentligt) system kännetecknas av närvaron av en person i en uppsättning inbördes relaterade element: familj, produktionsteam, förare som kör bil; informell organisation, även 1 person (ensam).

När det gäller mångfalden av problem som uppstår ligger dessa system betydligt före de biologiska.

Uppsättningen av lösningar i ett socialt system kännetecknas av stor mångfald i metoder och metoder för implementering.

Ett socialt system kan innefatta biologiska och tekniska, och biologiska - tekniska.

Vårt första exempel är ett system där det inte finns några ingångar och två absorberande (eller slutliga) tillstånd. Den valdes för att illustrera att en bra stokastisk modell har ett antal fördelar jämfört med tekniker som ibland använts för att lösa liknande problem. Detta är ett ganska förenklat exempel på den fullständiga osäkerhet som kommer med cancerbehandling. Efter behandling kan patienten, efter en tid, vara i ett av flera tillstånd. Dessa tillstånd kan till exempel klassificeras enligt följande: "frisk", "sjuk igen" (återfall av sjukdomen), "död"; Klassificeringens noggrannhet beror uppenbarligen på syftet med studien och på tillgängliga datainsamlingsmöjligheter. En stokastisk modell för att beskriva patienters liv efter behandling för cancer konstruerades av Fix och Neumann (1951) och diskuterades mer allmänt av Zahl (1955). Fix och Neumann använde denna modell för att utvärdera effektiviteten av behandlingar. Härnäst kommer vi att beskriva hur de gjorde detta. Notera förresten att den angivna modellen är ganska generell, och den kan även ha andra tillämpningar.

Fix och Neumann-modellen introducerar fyra tillstånd. Beskrivningar av tillstånd och möjliga övergångar visas i fig. 5.1. Författarna förstod

svårigheten att definiera staten "återhämtade sig" och noterade att det skulle vara önskvärt att separera några av staterna. Till exempel kan patienter i tillståndet delas in i två grupper: de som dog av naturliga (icke-våldsamma) orsaker och de vars öde inte gick att spåra.

Det kan också antas att det är nödvändigt att sörja för möjligheten till övergång från stat till stat. Vi kommer inte att avvika åt sidan när vi diskuterar dessa detaljer, eftersom detta exempel ges främst för att illustrera tillämpningen av teorin om Markov-processer på beskrivningen av mänskligt liv.

Den första uppgiften i denna applikation är att uppskatta övergångsintensiteter. För detta ändamål användes uppgifter om överlevande, medan själva uppgifterna saknade de brister som är inneboende i det allmänna fallet med denna typ av mätning. Ett sätt att mäta det är att fastställa andelen överlevande under ett år. Detta är det relativa antalet överlevande under minst T år från alla som genomgått behandling. Sådana mätningar skulle vara tillfredsställande om cancer var den enda dödsorsaken och om alla patienter följdes upp under ett helt T år. I praktiken händer det aldrig, och andelen överlevande under ett år kan leda till felaktiga slutsatser. För att verifiera felaktigheten i ett sådant påstående noterar vi bara att den uppmätta intensiteten (proportionen) kommer att vara större, eftersom andelen av dem som hoppade ur synfältet eller dog av andra skäl också bör mätas, d.v.s. ett större antal människor skulle förbli vid liv till deadline om de var avsedda att dö endast i cancer. Således beror de observerade värdena för övergångsintensiteter inte bara på risken att dö i cancer, utan också på andra orsaker som inte är relaterade till cancer. Om vi ​​skulle jämföra en grupp av dem som fick behandling och en kontrollgrupp utifrån bruttoövergångsfrekvenser, skulle jämförelsen inte vara meningsfull om de två grupperna utsätts för olika faror av olika anledningar. För att övervinna dessa naturliga svårigheter beräknas vanligtvis nettointensiteter, som tar hänsyn till

sådana skillnader. Syftet med det givna exemplet är att visa att den stokastiska modellen ger ett bättre underlag för att uppskatta nettointensiteter än den metod som används inom försäkringsbranschen.

Intensiteterna för övergångar mellan tillstånd i Fix- och Neumann-modellen antogs vara konstanta värden. Det är dock välkänt att den naturliga dödligheten hos människor inte är ett konstant värde, och efter spädbarnsperioden ökar den med åldern. I mitten av livet ökar den inte särskilt snabbt, och om tidsperioden T är tillräckligt kort, kommer antagandet om konstans att vara ganska tillräckligt för verkligheten. Vi kommer i alla fall att visa att det är möjligt att samla in data på ett sådant sätt att dessa antaganden kan testas. Dödsfrekvensen efter behandling för olika typer av cancer har studerats omfattande. Överlevnadstiden efter behandling har visat sig vara skev, till exempel Boag (1949) menade att den ofta kan beskrivas adekvat genom en skev lognormalfördelning. I det här fallet är den lognormala fördelningen inte lätt att skilja från den exponentiella fördelningen, som uppträder vid en konstant dödsfrekvens. Således är antagandet att cancerdödligheten är konstant förmodligen ganska realistiskt. Det är inte möjligt att direkt analysera de faktorer som påverkar intensiteten av övergångar från tillstånd till (återhämtning) och från tillstånd, men det verkar rimligt att anta att intensiteten av förluster av olika anledningar är konstanta, åtminstone för intensiteten hos patienter som faller ut av synen.

I vår modell antar vi att det vid tidpunkten noll finns N personer i staten, och det finns inga människor i andra stater. Antalet personer i fyra grupper vid efterföljande tidpunkter T kommer att vara slumpvariabler, som vi betecknar med - den matematiska förväntan av en slumpvariabel. Genom att observera dessa slumpvariabler vid en eller flera tidpunkter är det möjligt att uppskatta övergångarnas intensitet. Sedan, med hjälp av uppskattningarna, kan de framtida populationerna i olika stater förutsägas. Det är viktigast att kunna uppskatta dessa siffror om dödsfall i cancer är den enda orsaken.

Tillämpning av teorin

Den utökade matrisen i det beskrivna fallet har formen

där ekvationen för att hitta egenvärdena för en matris är eller

Uppenbarligen har denna ekvation två nollrötter; de två återstående rötterna, som vi kommer att beteckna enligt följande:

Dessutom, för beräkningen tar vi ett positivt tecken, och för - ett negativt. Sedan, med hjälp av (4.24), får vi

Nästa steg är att skriva ner och lösa homogena ekvationer för koefficienterna. Till att börja med, låt oss anta att det kommer att ta värdena 2, 3 och 4. Således,

Vi presenterar tre grupper av ekvationer för och 4:

Det följer omedelbart av ekvationerna att och därför kan de första ekvationerna i varje grupp utelämnas. De initiala villkoren är att vid tidpunkten noll är alla individer i systemet i tillståndet Antag vidare att If då kan motsvarande värden hittas helt enkelt genom att multiplicera med N resultatet som erhålls under antagandet att . Sedan har vi, förutom ekvationerna som skrivits ovan

För att lösa dessa ekvationer utför vi följande transformationer. Låt oss lägga till höger och vänster sida av ekvationerna (5.22) och med hjälp av de initiala villkoren får vi

Efter att ha gjort liknande transformationer för (5.23), kommer vi att ha

men denna ekvation kan erhållas genom och si från ekvation (5.23), som ger

De homogena ekvationerna (5.27) och (5.28) kan sedan lösas gemensamt, vilket gör att vi kan skriva:

och därför

Efter att ha gjort liknande transformationer för (5.24) och (5.25) får vi

Det återstår att bestämma två konstanter: Med hjälp av initialvillkoren hittar vi

(5.30)

Låt oss nu titta på hur man använder dessa resultat för att jämföra överlevnadsgrad. När ett värde kan tolkas som sannolikheten att vara i ett tillstånd - vid tidpunkten T. De representerar alltså de grova intensiteterna av dödsfall på grund av cancer och på grund av naturliga orsaker. Men det beror också på intensiteten av naturlig död och, som vi antytt ovan, minskar detta dess värde som riskmått. Vad vi verkligen behöver är ett nettomått på risk (nettodödlighet) från vilket påverkan av naturlig dödlighet avlägsnas. Enligt tillvägagångssättet för problemet som används i försäkringsbranschen, bestäms nettodödstalen i cancer av formeln

Värdet (5,32) ska ge det genomsnittliga antalet dödsfall i cancer i intervallet (0, T), om det inte förekom några dödsfall på grund av naturliga orsaker. Betydelsen av ekvation (5.32) blir tydligare om den skrivs om:

Den andra termen på höger sida av ekvationen (5.33) är en uppskattning av antalet personer som skulle ha dött i cancer under den aktuella perioden om de inte hade dött av andra naturliga orsaker. Den erhålls utifrån antagandet att död i cancer, som har en chans på två, föregår naturlig död av andra orsaker. Den föreslagna modellen tillhandahåller en annan metod för att uppskatta nettodödligheten i cancer. Vi kan eliminera påverkan av naturlig dödlighet genom att sätta Sedan skrivs nettointensiteten som

där nollindex betyder att den är lika med noll.

Tillämpningen av dessa resultat kan illustreras med numeriska exempel. Låt oss ta följande värden för övergångsintensiteter:

Genom att ersätta dessa kvantiteter i (5.20), till exempel 1, finner vi:

och till exempel 2:

Ett särdrag kan identifieras som visar inkonsekvensen i metoden för att fastställa dödsfallsintensiteten som används i försäkringsverksamheten om vi tar hänsyn till det begränsande beteendet (5.32) vid båda exemplen. Analys av (5.32) visar att detta resultat alltid håller. Det är också uppenbart att i det allmänna fallet, för ett tillräckligt stort T. Vissa numeriska värden finns i tabellen. 5.1.

Ovanstående exempel är en bra illustration av användningen av en stokastisk modell för att mäta ett socialt fenomen. Det visar också att korrigering av mätningar ur synpunkten "sunt förnuft" kan avsevärt devalvera de mätningar som tas. De argument som presenteras utgår från att modellen är adekvat för det fenomen som beskrivs. Om övergångsintensiteterna i verkligheten inte är konstanta, är en enklare statistisk uppskattning ibland att föredra, eftersom

Tabell 5.1. Jämförelse av nettodödlighet i cancer beräknad med försäkringsmetoden och den stokastiska modellen

att det inte beror på distribution. Som kommer att visas är det brutala metoder som är effektiva för att kontrollera modellens lämplighet.

När modellen diskuterades antogs att övergångsintensiteterna är kända. I praktiken är de inte kända och måste uppskattas utifrån tillgängliga data. Allmänna bedömningsmetoder nämndes i 2 kap. 4, men för att lösa vårt problem räcker den enklare Fix och Neumann-metoden. Vid tidpunkten T kan vi registrera antalet patienter vid det första ögonblicket i vart och ett av de fyra tillstånden. Dessa siffror kan betraktas som uppskattningar för , som i sin tur erhålls med okända parametrar. I modellen som diskuteras tillåter metoden oss att erhålla fyra ekvationer för att uppskatta okända parametrar. Tyvärr är dessa ekvationer inte linjärt oberoende, eftersom

där N är det observerade antalet individer. Situationen skulle vara ännu värre om det fanns andra intensiteter som inte var noll i matrisen R. Sådana svårigheter kan övervinnas genom att studera systemets tillstånd vid flera punkter på tidsaxeln. En annan metod är att överväga några andra egenskaper hos systemet, till exempel, som föreslagits av Fix och Neumann, att räkna antalet patienter som är kvar i tillståndet under ett tidsintervall. Om observationsmaterialet är tillräckligt omfattande är det möjligt att inte bara uppskatta alla parametrar utan också kontrollera modellens kvalitet. Gränsstrukturen kan erhållas direkt, utan att utföra alla beskrivna beräkningar, eftersom resultatet följer omedelbart av (5.21).

Från ekvationerna (5.30) och (5.31) får vi

De återstående gränsvärdena är noll. Det finns alltså ett enkelt beroende av övergångsintensiteterna. Typen av detta beroende kan lätt identifieras genom att skriva förhållandet mellan dessa kvantiteter i följande form:

var är förhållandet mellan intensiteterna av övergångar från tillståndet "en diagnos av cancer har fastställts", och är förhållandet mellan intensiteterna för övergångar från tillståndet "frisk". En högre återhämtning kommer att öka andelen patienter som dör av andra naturliga orsaker, men detta motverkas i viss mån av möjligheten till högre återfall.

Vi har redan indikerat att modellen ursprungligen utvecklades för att mäta behandlingens effektivitet. Ett sätt är att beräkna nettoandelen av dem som skulle dö i cancer, exklusive påverkan av andra orsaker. Fix och Neumann hävdar att det inte är det enda, men förmodligen det mest lämpliga måttet för att bedöma överlevnad. Diskussion om denna fråga ligger utanför ramen för den här boken, men vi berörde den eftersom kvantiteterna kommer att vara användbara för att konstruera andra mått i vidare forskning. Till exempel föreslår Fix och Neumann att det är användbart att beräkna den genomsnittliga varaktigheten av en "normal" livsperiod som om cancer vore den enda dödsorsaken. Eftersom är fördelningsfunktionen för varaktigheten av ett "normalt" liv i frånvaro av andra dödsorsaker, kan den matematiska förväntningen skrivas på följande sätt:

Hierarkiskt personalsystem

Kontinuerliga tidsmodeller som beskriver hierarkiska system föreslogs först av Seale (1945) och Wajda (1948). Även om deras modeller är icke-markovska, diskuterade båda författarna några speciella fall som sammanfaller med de som följer av vår allmänna teori. Låt oss betrakta systemet, som representeras av diagrammet i fig. 5.2. Detta system har ett absorberande tillstånd, betecknat Avancement är endast möjligt till närmaste gradering,

vad som visas i diagrammet, och alla nyanlända skrivs in i den första. Den utökade matrisen av övergångsintensiteter för det beskrivna systemet har formen

En enkel triangulär struktur tillåter oss att erhålla en exakt formel för de egenvärden och koefficienter som förekommer i uttrycken för att bestämma övergångssannolikheterna

Härifrån finner vi det direkt

Ekvationerna för att bestämma koefficienterna c erhållna från (4.19) har formen

De initiala förutsättningarna som representeras av de två sista ekvationerna följer av det faktum att alla nyanlända börjar sin karriär vid gradering 1, den lägsta stegen på karriärstegen. Lösning av ekvationssystemet (5.40) ger

De enda värden som är av intresse är om vi i detta fall från (5.3) hittar

Koefficienterna erhållna från (5.40) ger

och uttryck för dem kan ersättas med (5.42). Liknande uttryck kan hittas under lämpliga initiala förhållanden, men de kan också lätt härledas från uttryck för när det finns ett enkelt hierarkiskt system.En nybörjare som börjar sin karriär från ett stegnivåsystem är i samma tillstånd som den som angetts till den lägsta (första) nivån i nivåsystemet. Genom att ersätta med och omdesigna övergångsintensiteterna finner vi de nödvändiga uttrycken. Nedan ska vi ge ett exempel. Uppenbarligen den övre gränsen för summan i uttryckets sista term

Modellen vi har beskrivit är något mer generell än Markovversionen av Wajdas (1948) modell. I den sistnämnda antogs det att hastigheterna för ankomster och avgångar är konstanta, så Wajdas resultat kan erhållas från våra, om vi sätter, säg, för Vi har också det förväntade antalet steg för alla 7, och Wajda diskuterade endast det begränsande fall.

Som vi har antytt krävs det av flera skäl att alla värden på Hz) är olika. I det fall som vi nu ska diskutera uppstår därför lika Hz när intensiteterna för avvikelser från olika steg är lika. Ett fall av särskilt intresse uppstår när för Detta motsvarar en situation där avancemanget och uttagstakten är desamma för alla steg utom det sista. En motsvarande förändring i den allmänna teorin kan erhållas när egenvärdena i uttryck (5.43) tenderar mot varandra. Det slutliga uttrycket för blir så här.

Lektion 7. Vad är ett system

Lektionstyp: kombinerad.

Syftet med lektionen:

· Bilda elevernas förståelse för systemet

· Ge begrepp: system, systemstruktur

Lektionens mål:

Stärk kompetensen att skapa och redigera dokument i Word-ordbehandlaren.

Krav för att behärska materialet:

Känna till: system, struktur, typer av system. Kunna: skapa ett dokument, redigera ett dokument, infoga formler, ge exempel på system, ge delsystem av system.

Vi utvecklar:

· Uppmärksamhet.

· Oberoende.

· Förmåga att lösa Unified State Examination uppgifter för att bestämma mängden information.

Lektionsplanering.

Organisatoriskt ögonblick (2 min). Nytt material (17 min) Praktiskt arbete (18 min) Sammanfattning (1 min). D/Z. skriva i en anteckningsbok (2 min).

Under lektionerna

Organiseringstid: Läraren markerar de som är frånvarande från klassen.

Nytt material:

I livet stöter vi ofta på begreppet "system". Det finns många exempel som kan ges:

Periodiska systemet för kemiska grundämnen; System av växter och djur; Utbildningssystem; Transportsystem; Sjukvårdssystem; Nummersystem osv.

Så vad är ett "system"?

Systemet
Alla föremål i omvärlden kan betraktas som ett system.
.(Bild 3)

Funktion (mål, syfte) för systemet; Interaktion mellan systemet och miljön; Systemsammansättning; Systemstruktur; Systemisk effekt. Systemfunktion

När du tittar på exempel på olika system bör du separera dem. (Bild 5)
Till exempel är solsystemet ett naturligt system och en dator är ett konstgjort system.
För alla konstgjorda system kan man bestämma syftet med dess skapande av människan: en bil är att transportera människor och varor, en dator är att arbeta med information, en fabrik är att producera produkter.

Eleverna ger själva exempel på system och anger deras funktioner.

Systemsammansättning.

Ett större system kan inkludera ett annat system. Det första kallas ett supersystem, det andra - ett subsystem. Namnet på supersystemet på sammansättningsdiagrammet är alltid placerat ovanför namnen på alla dess undersystem. I det här fallet talar vi om en flernivåstruktur i systemet, där samma komponent samtidigt kan vara supersystem Och delsystem.(Bild 6) Till exempel är hjärnan ett delsystem av fågelns nervsystem och ett supersystem, som inkluderar framhjärnan, mellanhjärnan, etc.
I många fall är sambandet mellan föremål uppenbart, men det är inte direkt klart som en del av vilket supersystem de ska beaktas.(Ett träd kan dö av skadeinsekter om antalet fåglar minskar. Insekter, fåglar, träd är komponenter i "Park" eller "Forest"-systemet .
Varje verkligt objekt är oändligt komplext.

Systemstruktur.

Varje system bestäms inte bara av sammansättningen av dess delar, utan också av ordningen och metoden för att kombinera dessa delar till en enda helhet.
Struktur är en uppsättning kopplingar mellan element i ett system. Struktur är den interna organisationen av ett system.
Till exempel: Alla barnbyggsatser innehåller många standarddelar som du kan montera olika figurer av. Dessa siffror kommer att skilja sig åt i den ordning som delarna är anslutna, d.v.s. strukturera.
Varje system har en viss sammansättning och struktur. Systemets egenskaper beror på båda. Även med samma sammansättning har system med olika strukturer olika egenskaper och kan ha olika syften.

Systemisk effekt.

Huvudegenskapen för alla system är uppkomsten systemeffekt. Det ligger i det faktum att när element kombineras till ett system, får systemet nya egenskaper som inget av elementen ägde separat.
Som ett exempel på ett system, överväg ett flygplan. Dess huvudsakliga egenskap är förmågan att flyga. Ingen av dess beståndsdelar individuellt (vingar, motorer, etc.) har denna egenskap, men när de sätts ihop på ett strikt definierat sätt ger de denna möjlighet. Samtidigt, om du tar bort något element från "flygplans"-systemet (till exempel en vinge), kommer inte bara denna vinge, utan hela flygplanet att förlora förmågan att flyga.

Frågor och uppgifter. (Fråga i slutet av detta, eller i början av nästa lektion).

Vad är systemet? Ge exempel på materiella, immateriella och blandade system. Vad är kärnan i den systemiska effekten? Ge ett exempel. Namnge komponenterna i solsystemet. Vilket av dem kan betraktas som system? Vilket fisksystem inkluderar delsystemet "gälar"? För vilka komponenter är det ett supersystem? Välj delsystem i följande objekt, betrakta dem som system: Bil; Dator; Skola;

Praktiskt arbete: arbeta i ordbehandlareOrd.

Sammanfattning: sid.

Läxa: Anteckningsboken, sid.

Laboratoriearbete nr 1

"Skapa och redigera ett dokument. Infogar formler"

För betyget "3": skriv och formatera text, infoga valfri formel.

För betyget "4": skriv och formatera texten, infoga formlerna 1 och 2

För betyget "5": skriv och formatera text, infoga 1, 2, 3 och 4 formler

"Vad är ett system?"

Systemetär en helhet som består av delar sammankopplade.

Delarna som utgör ett system kallas dess element.
Det finns materiella, immateriella och blandade system.

Exempel på materialsystem: träd, byggnad, person, planeten Jorden, solsystem.

Exempel på immateriella system: mänskligt språk, matematik.

Ett exempel på blandade system är en skola, ett universitet. Det omfattar både materialdelar (skolbyggnad, utrustning, anteckningsböcker etc.) och immateriella delar (läroplaner, program, lektionsscheman).
Varje system har följande egenskaper:

Systemets funktion (mål, syfte); Interaktion mellan systemet och miljön; Systemsammansättning; Systemstruktur; Systemisk effekt.

Systemfunktion:

· När du överväger exempel på olika system bör du separera dem.
Till exempel är solsystemet ett naturligt system och en dator är ett konstgjort system. För alla konstgjorda system kan man bestämma syftet med dess skapande av människan: en bil är att transportera människor och varor, en dator är att arbeta med information, en fabrik är att producera produkter.

Systemsammansättning

· Ett större system kan innehålla ett annat system. Det första kallas ett supersystem, det andra - ett subsystem. Namnet på supersystemet på sammansättningsdiagrammet är alltid placerat ovanför namnen på alla dess undersystem. I det här fallet talar vi om en flernivåstruktur i systemet, där samma komponent samtidigt kan vara supersystem Och delsystem. Hjärnan är till exempel ett delsystem av nervsystemet hos en fågel och ett supersystem, vilket inkluderar framhjärnan, mellanhjärnan etc. I många fall är sambandet mellan objekt uppenbart, men det är inte direkt klart som en del av vilket supersystem de bör övervägas.