Что значит описать систему

Описание системы

Описание системы обусловлено потребностью построения системы, ее исследования и управления. Системы описывают для достижения самых различных целей во всех сферах человеческой деятельности: от искусства до точных наук.

Очевидно, что вначале осуществляется (явно или лишь «в уме») вербальное описание системы, которое представляет собой, как правило, совокупность различных высказываний, интерпретация которых далеко не однозначна. Оно словесное описание может быть развернутым, красочным, всем понятным или кратким, четким с использованием некоего профессионального языка. Но во всех случаях при использовании естественного языка не обеспечивается однозначная трактовка слов и фраз, что достаточно часто служит серьезным препятствием на пути деятельности человека.

Математическое же описание, отражающее наиболее существенные для преследуемых целей свойства, позволяет добиться практически однозначной интерпретации описания системы и использовать богатый арсенал средств математики.

Поскольку под системой можно понимать некоторое множество объектов, взаимодействующих в направлении достижения единой для этого множества цели, то в самом общем случае ее целесообразно описывать в виде следующей математической системы

,

где — компоненты системы (элементы, подмножества), — множество отношений, заданных на этом множестве – математическая структура этой системы.

Использование для описания систем теоретико-множественного языка обусловлено не только лаконичностью записи, но и рядом более существенных причин. Первая из них заключается в преследуемых целях. Чаще всего описание систем используется не для того, чтобы показать, что они из себя представляют в целом, а для исследования их свойств, которые обусловлены определенными взаимосвязями (отношениями) между компонентами системы. Большинство выражаемых словесно фактов представляют собой описание лингвистических отношений, основу которых составляют термы и функторы. Вполне естественно, что их формализмом выступают теоретико-множественные отношения (термы – элементы, функторы – отношения).

На практике такого рода структуры приобретают более «приземленный», иногда называемый «рабочий» вид. Так в работе [41] приводится следующий вид обобщенного формализованного описания системы

– компоненты системы;

– свойства системы;

– связи между компонентами системы;

– цели системы;

– лицо, представляющее объект в виде системы для исследования или принятия решений (для искусственных систем);

– язык наблюдателя, описывающего систему.

Такого рода квазиматематическое описание целесообразно применять в целях некоторой базовой (исходной) структуризации. Можно рекомендовать его реализацию в виде следующей последовательности этапов:

1. Вначале важно установить границы системы, поэтому вначале производят разделение системы и окружающей ее среды. Здесь следует помнить, что в системе действуют законы, вообще говоря, отличные (хоть в чем-то) от законов окружающей ее среды;

2. Далее устанавливаются каналы связи системы со средой (структурирование внешних связей). При этом для выявленных этих связей должны быть описаны проходящие по ним сигналы (что, куда и как идет);

3.Осуществляется содержательное описание системы. В первую очередь это описание выполняемых ею функций, причем функционирование системы должно представляться как нечто целое.

4.Затем формируется внутренняя структура системы, в результате чего должны будут выделены элементы система и связи между ними.

Обратим внимание на включение таких компонентов, как исследователь и его язык . Это обстоятельство подчеркивает субъективный характер описания систем и трудности формализованного описания реальных систем.

Источник

Методы описания систем

В сложных случаях, когда решение принимается, например, в условиях дефицита времени или в других экстремальных обстоятельствах, плодотворно использование ЭВМ в оценке возможных альтернатив, т.е. использование проблемно-ориентированной человеко-машинной системы. Такие системы различаются по типам задач выбора. В настоящее время существует несколько самостоятельных направлений развития человеко-машинных систем :

1. Программы и пакеты программ для решения конкретных хорошо определенных задач выбора. Примером может служить математическое обеспечение ЭВМ для статистической обработки данных (т.е. выбора в условиях стохастической неопределенности). К этому же направлению относятся системы программного обеспечения оптимизационных задач, современные базы данных и пр.;

2. Создание баз знаний и экспертных систем. Экспертная система определяется как «воплощение в ЭВМ компоненты опыта эксперта, основанной на знании в такой форме, что машина может дать интеллектуальный совет или принять интеллектуальное решение относительно выполняемой функции»*;

3. Участие лица, принимающего решения, в попытках формализ овать задачу выбора, в сравнении и оценивании с помощью ЭВМ различных альтернатив разными способами.

Организация принятия решения предполагает:

а) декомпозицию альтернатив на свойства, удобные для сравнения;

б) возможное ранжирование этих свойств по важности;

в) выбор числовых характеристик свойств (критериев) и операций предпочтения, утверждение экспертных процедур для искусственной оценки свойств;

г) выбор методов композиции;

д) выбор вида информации для окончательного решения;

е) окончательное решение.

** Моделирование процессов с многократным отслеживанием хода их протекания каждый раз для разных условий называется имитационным моделированием.

Описание системы должно включать :

В соответствии с современными системными воззрениями при изучении сложных объектов (систем) следует составлять три вида описания, которые выражают принцип подхода к познанию системы:

Любая система может изучаться извне и изнутри. Изучение извне означает рассмотрение взаимодействия системы с внешней средой, или рассмотрение функций системы. Исследование системы изнутри означает изучение ее структуры. Понятно, что работа системы и ее внутреннее устройство тесно взаимосвязаны: нет структур без функций, как и функций без структур.

Системный анализ требует одновременного учета устройства системы и ее функций. Однако для определенных целей иногда ограничиваются изучением либо только структур, либо только функций.

Современные технические и технологические объекты и их системы управления характеризуются большим числом элементов, множеством связей и взаимосвязей, значительным объемом перерабатываемой информации. Такие системы называют сложными, большими или системами со сложной структурой.

Эффективность функционирования системы в первую очередь зависит от структуры и связей между ее элементами. Структура системы играет первостепенную роль как при анализе, так и при синтезе систем самого разного типа. Действительно, наиболее важный этап разработки модели как раз и состоит в выборе структуры модели интересующей нас системы.

Для систем, состоящих из большого числа взаимосвязанных подсистем, наиболее эффективно вначале наметить основные подсистемы и установить главные взаимосвязи между ними, а затем уже переходить к детальному моделированию механизмов функционирования различных подсистем.

Структурный анализ систем позволяет оценить соответствие структуры системы поставленным целям ее функционирования и достичь значительной экономии времени и средств при ее проектировании.

Целями структурного анализа являются:

— разработка правил символического отображения систем;

— оценка качества структуры системы;

— изучение структурных свойств системы в целом и ее подсистем;

— выработка заключения об оптимальности структуры системы и рекомендаций по дальнейшему ее совершенствованию.

Морфологическое описание объекта (системы) дает представление о строении (структуре) системы, о наличии и видах связей между ее элементами и содержит количественные и качественные данные.

Таким образом, в структурном подходе можно выделить два этапа: определение состава системы, т.е. полное перечисление ее подсистем, элементов, и выяснение связей между ними.

Следует различать формальную, или логическую и материальную структуры системы. Одной формальной структуре может соответствовать множество различных материальных структур.

В этом эвристическая ценность формальной структуры: она дает возможность увидеть, предположить и мысленно проанализировать возможные альтернативы ее материального наполнения и, следовательно, выбрать лучшую.

Характер связей между элементами системы весьма многообразен. Различают связи направленные и ненаправленные, постоянные и переменные и т.д. Следует отметить, что некоторые виды связей представляют чисто теор етический интерес, например структуры только с равноправными связями. В реальных системах любые связи носят причинно-следственный характер, т.е. являются направленными. Наличие ненаправленных связей может свидетельствовать о нерациональном построении системы.

В случае, когда необходимо построить более сложную модель объекта, структурные модели используются в качестве основы, как «первое приближение». Кроме того, они обладают наглядностью и понятны широкому кругу специалистов, служат удобной формой общения исследователей различных специальностей, а также удобной формой представления полученных результатов.

В качестве наиболее распространенных выделяют класс древовидных или иерархических структур.

Между уровнями иерархической структуры могут существовать взаимоотношения строгого подчинения подсистем (узлов) нижележащего уровня одной из подсистем вышележащего уровня (такие иерархии называют сильными или иерархиями типа «дерева»). Могут быть связи и в пределах одного уровня иерархии, может один и тот же узел нижележащего уровня иерархии быть одновременно подчинен нескольким узлам вышележащего уровня (такие иерархии называют структурами со слабыми связями), могут существовать и более сложные взаимоотношения (например иерархии типа «слоев», «эшелонов» и др.).

В реальных системах встречаются различные отступления от идеальной иерархической структуры (рис.2.): подсистема данного уровня связана только с одной подсистемой (элементом) нижнего уровня (рис.2.а); подсистема (элемент) данного уровня связана более чем с одной подсистемой верхнего уровня (рис.2.б); подсистема, элемент данного уровня связаны с подсистемами высших уровней, минуя ближайший верхний уровень (рис.2.в); на самом верхнем уровне имеется несколько вершин (незавершенность иерархии, рис.2.г); подсистемы, элементы одного уровня связаны между собой (внутриуровневая зависимость, рис. 2.д); связи подсистем данного уровня с внешней средой не контролируются подсистемами других уровней (нарушение субординации внешних связей, рис.2.е).

Перечисленные типы нарушений идеальности иерархии являются единичными, на практике встречаются всевозможные их комбинации. Нарушения могут быть вызваны несовершенством самой структуры или наличием связей через внешнюю среду, т.е. подсистемы, элементы данной системы одновременно входят в другие системы с другой структурой.

Для морфологического описания объекта (системы) часто используется представление его в виде дерева декомпозиции.

Граф должен удовлетворять следующим условиям: не содержать замкнутых циклов (петель) и несвязанных вершин, т.е. иметь форму дерева. Для построения дерева исследуемой системы необходимо знать полный перечень всех существующих и потенциал ьно возможных элементов, реализующих функции объекта и его подсистем.

Естественно, встает вопрос: до какого уровня следует разукрупнять объект, проблему? Уровень детализации зависит от целей исследования и определяется лицом, осуществляющим его.

Например, при проведении прогнозных исследований (нормативное прогнозирование) главная цель делится на подцели до тех пор, пока не становятся ясны пути достижения (средства достижения) каждой подцели. Заведомо достижимые цели называются элементарными.

В основу расчленения (декомпозиции) системы при ее морфологическом описании могут быть положены три подхода: объектный, функциональный и смешанный.

При объектном подходе из системы выделяют подсистемы, каждая из которых может рассматриваться как самостоятельная система соответствующего уровня иерархии. При этом каждая подсистема может быть описана информационно и функционально.

Объектный подход к декомпозиции системы рекомендуется в тех случаях, когда система имеет количественно сложную структуру при небольшой сложности и разнообразии составляющих ее подсистем. В этом случае выделяют группы сходных по свойствам подсистем и анализируют наиболее типичную подсистему каждой группы, благодаря чему существенно снижается объем описания системы. В основу функционального подхода положен функциональный признак расчленения системы. Его рекомендуется применять в том случае, когда число подсистем структурируемой системы невелико, но их функциональное описание является весьма сложным. В этом случае выделяется группа сходных функций и рассматривается возможность их реализации независимо от принадлежности к тем или иным подсистемам.

Достоинства отображения объекта в виде дерева заключаются в наглядности представления связей внутри системы и взаимодействия ее со средой. Однако такое представление объекта имеет и существенный недостаток. Дело в том, что дерево фиксирует только вертикальные связи между элементами системы и не отражает горизонтальные связи между ними. В результате погрешность исследования будет тем значительнее, чем сильнее горизонтальные связи и слабее вертикальные.

При системном анализе после структуризации объекта осуществляют его анализ и синтез, заключающиеся в изучении того, как влияют отдельные локальные изменения или изменения некоторых подсистем на всю систему в целом, так как деятельность любой части системы оказывает влияние на деятельность всех ее других частей.

Дерево декомпозиции позволяет определить соотношение между объектом и фоном, взаимосвязи между различными подсистемами и элементами объекта, очертить область поиска информации, необходимой для исследования и использования в разработке, выделить структурные элементы, подлежащие проверке на патентную чистоту, сформулировать номенклатуру технико-экономических показателей для оценки его технического уровня.

1.7. Описание системы на функциональном,
структурном и информационном уровнях

Система – упорядоченная совокупность элементов или частей, которые взаимодействуют между собой. Система представляет собой антоним хаоса. Следовательно, система – это машина, механизм, живой организм.

Для любых систем очень важно наличие интегративных качеств.

Интегративные качества – качества, присущие системе в целом, но не свойственные ни одному из ее элементов в отдельности. Отсюда вывод: система не сводится к простой совокупности элементов и расчленяя систему на отдельные части, изучая каждую из них в отдельности, нельзя познать все свойства системы в целом.

К изучению системы можно подойти на основании трех принципов:

1. Функционального. 2. Структурного. 3.Информационного.

При изучении систем прежде всего нас интересуют ее функции (что она делает). Функции системы проявляются в ее поведении. Выделяя систему из окружающего мира, устанавливаем грань между системой и окружающей средой. При этом предполагается, что внешняя среда воздействует на систему через входы системы, а система воздействует на окружающую среду через свои выходы.

Внешняя среда характеризуется определенной совокупностью внешних по отношению к региону экономических условий, ввозом ресурсов (инвестиционных, материальных, энергетических, трудовых).

Внутреннее состояние региональной системы может быть описано через характеристики состояния производственных фондов, внутренних финансовых ресурсов, наличием и величиной запаса материальных ресурсов, технологическими показателями и т.д.

Выходные параметры: продукция, производимая экономикой региона и вывозимая из нее, величина ее доходности.

Основная функция региональной подсистемы – производство продукции, а также подготовка кадров за счет большого количества вузов.

Система может быть однофункциональной и многофункциональной.

Однофункциональная система – это простой регулятор. Экономика является многофункциональной системой. В этом и сложность ее функционирования.

Структурное описание дает представление о строении системы, т.е. об ее элементном составе, а также о наличии характера связей между элементами системы. Такое описание существенно расширяет возможности, позволяет глубже понять механизм функционирования системы, выявить зависимость ее поведения от изменения параметров, ее внутреннего состояния; активно воздействовать в процессе управления не только на входы, но и на внутренние состояния (на отдельные элементы).

Изучение структурных элементов системы обычно начинается с определения ее элементного состава. Функционирование сложной системы может быть представлено взаимодействием входящих в нее подсистем. А под элементом системы будем понимать подсистему, внутрь которой структурное описание не проникает.

С точки зрения характера отношений между элементами структуры в основной классификации обычно делят на:

Информационное описание – это информационное отображение функционального структурного описания системы. Его результатом является соответствующее описание и построение информационной модели. Оно обеспечивает:

· получение информации от всех подчиненных данной системы, а также от внешней среды и от их воздействия на систему в целом;

· установление наиболее эффективных воздействий, а также контрольных параметров для выдачи данных, требующихся от всех подсистем;

· накопление и хранение основного массива данных;

· выработку выходной информации, которая отражает функционирование всех подсистем и системы в целом.

Об авторе:
Этот материал взят из источника в свободном доступе интернета. Вся грамматика источника сохранена.

Источник

Что значит описать систему

Дадим простое интуитивное определение системы и подсистемы (ниже мы дадим более строгое и полное определение).

Любая система состоит из подсистем, любая подсистемы любой системы может быть рассмотрена сама как система.

Определим некоторые основные понятия системного анализа, ибо системный стиль мышления, системный подход к рассмотрению проблем являются методологической основой методов многих (если не всех) наук.

Понятие цели конкретизируется различными объектами и процессами.

Пример. Плохо формализуемыми будут, например, задачи восстановления “размытых” текстов, изображений, составления учебного расписания в любом большом вузе, составления “формулы интеллекта”, описания функционирования мозга, социума, перевода текстов с одного языка на другой с помощью ЭВМ и др.

Структуры систем бывают разного типа, разной топологии (или же пространственной структуры). Рассмотрим основные топологии структур (систем). Соответствующие схемы приведены на рисунках ниже.

Иерархические, древовидные структуры:

Часто понятие системы предполагает наличие иерархической структуры, т.е. систему иногда определяют как иерархическую целостность.

Такого вида структуры часто используются в системах с тесно связанными и равноправными (“по вертикали” и “по горизонтали”) структурными связями. В частности, такую структуру могут иметь системы открытого акционерного типа, корпорации на рынке с дистрибьютерной сетью и другие.

Из одинаковых элементов можно получать структуры различного типа.

Пример. Макромолекулы различных силикатов можно получать из одних и тех же элементов (Si, O) :

Пример. Из одних и тех же составляющих рынка (ресурсы, товары, потребители, продавцы) можно образовывать рыночные структуры различного типа: ОАО, ООО, ЗАО и др. При этом структура объединения может определять свойства, характеристики системы.

Если структура плохо описываема или определяема, то такое множество объектов называется плохо структурируемым.

Пример. Плохо структурируемы будут проблемы описания многих исторических эпох, проблем микромира, общественных и экономических явлений, например, динамики курса валют на рынке, поведения толпы и др.

Плохо формализуемые и плохо структурируемые проблемы (системы) наиболее часто возникают на стыке различных наук, при исследовании синергетических процессов и систем.

Такие понятия как “интеллект”, “интеллектуальность” у специалистов различного профиля (системного анализа, информатики, нейропсихологии, психологии, философии и др.) могут несколько различаться, причём это не несёт в себе никакой опасности.

Примем, не обсуждая её положительные и отрицательные стороны, следующую “формулу интеллекта”:

“Интеллект = цель + факты + способы их применения”,

или, в несколько более “математическом”, формализованным виде:

“Интеллект = цель + аксиомы + правила вывода из аксиом”.

Понятие “система” в переводе с греческого означает “целое, составленное из частей”. Это одна из абстракций информатики и системного анализа, которую можно конкретизировать, выразить в конкретных формах.

Пример. Система теоретических принципов, положений, система государственного устройства, нервная система, производственная система. Можно дать и следующее, более полное определение системы.

Дадим теперь более строгое определение системы.

Цель, элементы, отношения или ресурсы подсистем при этом будут уже другими, отличными от указанных для всей системы.

Внутреннее описание системы определяет внешнее описание.

Пример. Физиологическая система “Организм человека” состоит из подсистем “Кровообращение”, “Дыхание”, “Зрение” и др. Функциональная система “Кровоообращение” состоит из подсистем “Сосуды”, “Кровь”, “Артерия” и др. Физико-химическая система “Кровь” состоит из подсистем “Лейкоциты”, “Тромбоциты” и др. и так далее до уровня элементарных частиц.

Рассмотрим систему “Река” (без притоков). Представим её в виде пронумерованных участков реки (камер, подсистем) так, как это изображено на рис.

Внутреннее описание системы (каждой подсистемы) может иметь вид:

Морфологическое описание задается кортежом:

Морфологическое описание системы зависит от учитываемых связей, их глубины (связи между главными подсистемами, между второстепенными подсистемами, между элементами), структуры (линейная, иерархическая, сетевая, матричная, смешанная), типа (прямая связь, обратная связь), характера (позитивная, негативная).

Пример. Морфологическое описание автомата для производства некоторого изделия может включать геометрическое описание изделия, программу (описание последовательности действий автомата), описание операционной обстановки (маршрут обработки, ограничения действий и др.). При этом это описание зависит от типа и глубины связей, структуры изделия, заготовки и др.

Информационное описание системы часто позволяет нам получать дополнительную информацию о системе, извлекать новые знания о системе, решать информационно-логические задачи, исследовать инфологические модели систем.

Пусть даны две эквивалентные системы X и Y и система X обладает структурой (или свойством, величиной) I. Если из этого следует, что и система Y обладает этой структурой (или свойством, величиной) I, то I называется инвариантом систем X и Y. Можно говорить об инвариантном содержании двух и более систем или об инвариантном погружении одной системы в другую. Инвариантность двух и более систем предполагает наличие такого инварианта.

“В организованной системе каждая часть или сторона дополняет собой другие и в этом смысле нудна для них как орган целого, имеющий особое значение” (Богданов А.А.).

Пример. В ряде экосистем, например, популяционных, изменение численности или плотности популяции представляет собой колебательный процесс, с определёнными законами сохранения, аналогичным законам сохранения и превращения энергии.

При системном анализе систем удобным инструментом их изображения является инструментарий когнитивной структуризации.

Причинно-следственная связь между системами (подсистемами, элементами) А и В положительна (отрицательна), если увеличение или усиление А ведёт к увеличению или усилению (уменьшению или ослаблению) В.

Пример. Когнитивная структурная схема для анализа проблемы энергопотребления может иметь следующий вид:

Кроме когнитивных схем могут использоваться когнитивные решетки (шкалы, матрицы), которые позволяют определять стратегии поведения (например, производителя на рынке).

Когнитивный инструментарий позволяет снижать сложность исследования, формализации, структурирования, моделирования системы.

Системно в мире все: практика и практические действия, знание и процесс познания, окружающая среда и связи с ней (в ней).

Любая человеческая интеллектуальная деятельность обязана быть по своей сути системной деятельностью, предусматривающей использование совокупности взаимосвязанных системных процедур на пути от постановки задачи и целей к нахождению и использованию решений.

Незнание же системного анализа не позволяет знаниям (закладываемым традиционным образованием) превращаться в умения и навыки их применения, в навыки ведения системной деятельности (построения и реализации целенаправленных, структурированных, обеспеченных ресурсами или ресурсоограниченных конструктивных процедур решения проблем). Системно мыслящий и действующий человек, как правило, прогнозирует и считается с результатами своей деятельности, соизмеряет свои желания (цели) и свои возможности (ресурсы) учитывает интересы окружающей среды, развивает интеллект, вырабатывает верное мировоззрение и правильное поведение в человеческих коллективах.

Окружающий нас мир бесконечен в пространстве и во времени; в то же время человек существует конечное время и располагает при реализации любой цели только конечными ресурсами (материальными, энергетическими, информационными, людскими, организационными, пространственными и временными).

Итак, расчлененность мышления на анализ и синтез и взаимосвязь этих частей являются очевидными признаками системности познания.

Процесс познания структурирует системы, окружающий нас мир. Все, что не познано в данный момент времени, образует “хаос в системе”, который не может быть объясним в рамках рассматриваемой теории, заставляет искать новые структуры, новую информацию, новые формы представления и описания знаний, приводит к появлению новых ветвей знания; этот хаос развивает при этом и исследователя.

Деятельность системы может происходить в двух режимах: развитие (эволюция) и функционирование.

Любая актуализация информации связана с актуализацией вещества, энергии и наоборот.

Пример. Рост пространственной структуры кристалла или развитие коралла может привести к появлению качественно новой структуры. Отметим, что одной из центральных проблем в биологии развития живых систем является проблема образования пространственной структуры, например, образование полос зебры.

Для оценки развития, развиваемости системы часто используют не только качественные, но и количественные оценки, а также и смешанного типа оценки.

Гибкость системы будем понимать как способность к структурной адаптации системы в ответ на воздействия окружающей среды.

Большая система сводится к системе меньшей размерности использованием более мощных вычислительных средств (или ресурсов) либо разбиением задачи на ряд задач меньшей размерности (если это возможно).

Пример. Это особенно актуально при разработке больших вычислительных систем, например, при разработке компьютеров с параллельной архитектурой или алгоритмов с параллельной структурой данных и с их параллельной обработкой.

Сложность этих систем обусловлена их сложным поведением. Сложность системы зависит от принятого уровня описания или изучения системы- макроскопического или микроскопического.

Сложность системы может быть внешней и внутренней.

Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы, сложностью управления в системе.

Внешняя сложность определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностью управления системой потенциально оцениваемых по обратным связям системы и среды.

Чем сложнее рассматриваемая система, тем более разнообразные и более сложные внутренние информационные процессы приходится актуализировать для того, чтобы была достигнута цель системы, т.е. система функционировала или развивалась как система.

Пример. Пусть имеется динамическая система, поведение которой описывается задачей Коши вида:

Отсюда видно, что y(t) при k=10 изменяется на порядок быстрее, чем y(t) при k=1 и динамику системы сложнее будет отслеживать: более точное предсказание для t ® 0 и малых c связано с дополнительными затратами на вычисления т.е. алгоритмически, информационно, динамически и структурно “не очень сложная система” (при a, k ¹ 0) может стать вычислительно и, возможно, эволюционно сложной (при t ® 0), а при больших t (t ®¥ ) и непредсказуемой. Например, при больших t значения накапливаемых погрешностей вычислений решения могут перекрыть значения самого решения. Если при этом задавать нулевые начальные данные а ¹ 0, то система может перестать быть, например, информационно несложной, особенно, если а трудно априорно определить.

Пример. Упрощение технических средств для работы в сетях, например, научные достижения, позволяющие подключать компьютер непосредственно к сети, “к розетке электрической сети” наблюдается наряду с усложнением самих сетей, например, увеличением количества абонентов и информационных потоков в Интернет. Наряду с усложнением самой сети Интернет упрощаются (для пользователя!) средства доступа к ней, увеличиваются её вычислительные возможности.

Структурная сложность системы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. При этом сложной системой может быть и система, не являющаяся большой системой; существенным при этом может стать связность (сила связности) элементов и подсистем системы (см. вышеприведённый пример с матрицей системы линейных алгебраических уравнений).

Само понятие сложности системы не является чем-то универсальным, неименным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подсистем могут повышать сложность системы.

Уменьшив сложность системы можно часто увеличить её информативность, исследуемость.

Пример. Выбор рациональной проекции пространственного объекта делает чертеж более информативным. Используя в качестве устройства эксперимента микроскоп можно рассмотреть некоторые невидимые невооружённым глазом свойства объекта.

Почти во всех учебниках можно встретить словосочетания “сложная задача”, “сложная проблема”, “сложная система” и т.п. Интуитивно, как правило, под этими понятиями понимается какое-то особое поведение системы или процесса, делающее невозможным описание, исследование, предсказание поведения, развития системы. При определении меры сложности системы важно выделить инвариантные свойства систем или информационные инварианты и вводить меру сложности систем на основе их описаний.

Понятие сложности детализируется и конкретизируется в различных предметных областях по-разному. Для конкретизации этого понятия необходимо учитывать предысторию, внутреннюю структуру (сложность) системы и управления, приводящие систему к устойчивому состоянию. Впрочем все внутренние связи на практике достаточно трудно не только описать, но и обнаружить.

Пример. В математических, формальных системах сложность системы может пониматься как алгоритмизируемость, вычислимость оператора системы S, в частности, как число операции и операндов, необходимых для получения корректного результата при любом допустимом входном наборе.

Пример. Сложность программного комплекса L может быть определена как логическая сложность и измерена в виде:

При исследовании сложности систем (явлений) полезно представлять (описывать) системы описанными выше симплициальными комплексами. Рассмотрим пример их использования при анализе и оценке сложности на базе примера, аналогичного примеру, приведённому в книге Дж. Касти [ ].

Это неравенство выражает принцип (Эшби) необходимого разнообразия управляемой системы: управляющая подсистема системы должна иметь более высокий уровень организации (или большее разнообразие, больший выбор), чем управляемая подсистема, т.е. многообразие может быть управляемо (разрушено) лишь многообразием.

Функции и задачи управления системой взаимосвязаны, а также взаимозависимы.

Выявление управляющих параметров и их использование для управления системой может также уменьшить сложность системы. В свою очередь, уменьшение сложности системы может сделать систему полностью управляемой.

Чем многообразнее входные сигналы (параметры) системы, число различных состояний системы, тем многообразнее обычно выходные сигналы, сложнее система, тем актуальнее проблема поиска инвариантов управления.

Эволюцию систем можно понимать как целенаправленное (на основе выбора) движение, изменение этих систем (как неравновесных систем) по некоторой траектории развития.

Критерии эффективности системы могут быть различными.

Актуальна разработка механизмов, которые обеспечивали бы устойчивое развитие общества и каждого члена в отдельности без количественного увеличения ресурсов, с помощью произведённого труда, стоимости и капитала.

Развиваемость, управляемость, эффективность систем определяющим образом влияет на стратегическое планирование и выработку организационных стратегий.

Эпоха зарождения основ системного анализа была характерна рассмотрением чаще всего систем физического происхождения. При этом постулат (Аристотеля):

сменился через много столетий на новый постулат (Галилея):

Наибольший вклад в развитие системного анализа, системного мышления внесли такие ученые, как Р.Декарт, Ф.Бэкон, И.Кант, И.Ньютон, Ф.Энгельс, А.И.Берг, А.А.Богданов, Н.Винер, Л.Берталанфи, И.Пригожин, Н.Н.Моисеев и другие.

Наибольший вклад в изучение синергетики информационных процессов внесли А.А.Богданов, Г.Хакен, Г.Николис, И.Пригожин, И.Стенгерс, С.П.Курдюмов, Г.Г.Малиновский, Ю.М.Романовский и другие.

Источник