Теоретический уровень научного исследования является рациональной (логической) ступенью познания. На теоретическом уровне с помощью мышления происходит переход от чувственно-конкретного представления об объекте исследования к логически-конкретному. Логически-конкретное есть теоретически воспроизведенное в мышлении исследователя конкретное представление об объекте во всем богатстве его содержания. На теоретическом уровне используются следующие методы познания: абстракция, идеализация, мысленный эксперимент, индукция, дедукция, анализ, синтез, аналогия, моделирование.

Абстракция – это мысленное отвлечение от каких-то менее существенных свойств, сторон, признаков изучаемого объекта или явления с одновременным выделением, формированием одной или нескольких существенных сторон, свойств, признаков. Результат, получаемый в процессе абстрагирования называют абстракцией.

Идеализация – это особый вид абстрагирования, мысленное внесение определённых изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследований. Приведем примеры идеализации.

Материальная точка – тело, лишённое всяких размеров. Это абстрактный объект, размерами которого пренебрегают, удобен при описании движения.

Абсолютно черное тело – наделяется несуществующим в природе свойством поглощать абсолютно всю попадающую на него лучистую энергию, ничего не отражая и не пропуская сквозь себя. Спектр излучения абсолютно черного тела является идеальным случаем, поскольку на него не оказывает влияния природа вещества излучателя или состояние его поверхности.

Мысленный эксперимент – это метод теоретического познания, который предполагает оперирование идеальным объектом. Это мысленный подбор положений, ситуаций, которые позволяют обнаружить важные особенности исследуемого объекта. В этом он имеет сходство с реальным экспериментом. Кроме того, он предваряет реальный эксперимент в виде процедуры планирования.

Формализация – это метод теоретического познания, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов, знаков.

Для построения любой формальной системы необходимо:

1. задание алфавита, т. е. определенного набора знаков;

2. задание правил, по которым из исходных знаков этого алфавита могут быть получены «слова», «формулы»;

3. задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам.

В результате создается формальная знаковая система в виде определенного искусственного языка. Важным достоинством этой системы является возможность проведения в ее рамках исследования какого-либо объекта чисто формальным путем (оперирование знаками) без непосредственного обращения к этому объекту.

Другое достоинство формализации состоит в обеспечении краткости и четкости записи научной информации, что открывает большие возможности для оперирования ею.

Индукция – (от лат. induction – наведение, побуждение) это метод познания, основывающийся на формально-логическом умозаключении, которое приводит к получению общего вывода на основании частных посылок. Другими словами, это есть движение нашего мышления от частного, единичного к общему. Обнаруживая сходные признаки, свойства у многих объектов определенного класса, исследователь делает вывод о присущности этих признаков, свойств всем объектам данного класса.

Популяризатором классического индуктивного метода познания был Френсис Бэкон. Но он трактовал индукцию слишком широко, считал ее самым важным методом открытия новых истин в науке, главным средством научного познания природы. На самом же деле вышеуказанные методы научной индукции служат, главным образом, для нахождения эмпирических зависимостей между экспериментально наблюдаемыми свойствами объектов и явлений. В них систематизированы простейшие формально-логические приемы, которые стихийно использовались учеными-естествоиспытателями в любом эмпирическом исследовании.

Дедукция – (от лат. deduction – выведение) есть получение частных выводов на основе знания каких-то общих положений. Другими словами, это есть движение нашего мышления от общего положения к частному.

Однако, несмотря на имевшие место в истории науки и философии попытки оторвать индукцию от дедукции, противопоставить их, в реальном процессе научного познания оба эти два метода используется на соответствующем этапе познавательного процесса. Более того, в процессе использования индуктивного метода зачастую «в скрытом виде» присутствует и дедукция. Обобщая факты в соответствии с какими-то идеями, мы косвенно выводим получаемые нами обобщения из этих идей, причем далеко не всегда отдаем себе в этом отчет. Кажется, что наша мысль движется прямо от фактов к обобщениям, т. е., что тут присутствует чистая индукция. На самом же деле, сообразуясь с какими-то идеями, неявно руководствуясь ими в процессе обобщения фактов, наша мысль косвенно идет от идей к этим обобщениям, и, следовательно, тут имеет место и дедукция... Можно сказать, что во всех случаях, когда мы обобщаем, сообразуясь с какими-либо философскими положениями, наши умозаключения являются не только индукцией, но и скрытой дедукцией.

Анализ и синтез. Под анализом понимают разделение объекта на составные частицы с целью их отдельного изучения. В качестве таких частей могут быть какие-то вещественные элементы объекта или же его свойства, признаки, отношения и т. п. Анализ является необходимым и важным этапом в познании объекта. Но он составляет лишь первый этап процесса познания. Для постижения объекта как единого целого нельзя ограничиваться изучением лишь его составных частей. В процессе познания необходимо вскрывать объективно существующие связи между ними, рассматривать их в совокупности, в единстве. Осуществить этот второй этап в процессе познания – перейти от изучения отдельных составных частей объекта к изучению его как единого связанного целого – возможно только в том случае, если метод анализа дополняется другим методом – синтезом. В процессе синтеза производится соединение воедино составных частей изучаемого объекта, расчлененных в результате анализа. На этой основе происходит дальнейшее изучение объекта, но уже как единого целого. При этом синтез не означает простого механического соединения разъединенных элементов в единую систему. Он раскрывает место и роль каждого элемента в системе целого, устанавливает их взаимосвязь и взаимообусловленность.

Анализ и синтез с успехом используются и в сфере мыслительной деятельности человека, т. е. в теоретическом познании. Но и здесь, как и на эмпирическом уровне познания, анализ и синтез – это не две оторванные друг от друга операции. По своему существу они – две стороны единого аналитико-синтетического метода познания.

Аналогия и моделирование. Под аналогией понимается подобие, сходство каких-то свойств, признаков или отношений у различных в целом объектов. Установление сходства (или различия) между объектами осуществляется в результате сравнения. Таким образом, сравнение лежит в основе метода аналогии.

Метод аналогии применяется в самых различных областях науки: в математике, физике, химии, кибернетике, в гуманитарных дисциплинах и т. д. Существуют различные типы выводов по аналогии. Но общим для них является то, что во всех случаях непосредственному исследованию подвергается один объект, а вывод делается о другом объекте. Поэтому вывод по аналогии в самом общем смысле можно определить как перенос информации с одного объекта на другой. При этом первый объект, который собственно и подвергается исследованию, именуется моделью, а другой объект, на который переносится информация, полученная в результате исследования первого объекта (модели), называется оригиналом (иногда – прототипом, образцом и т. д.). Таким образом, модель всегда выступает как аналогия, т. е. модель и отображаемый с ее помощью объект (оригинал) находятся в определенном сходстве (подобии).

Границы научного метода.

Ограниченность научного метода связана, в основном, с присутствием субъективного элемента в познании и обусловлена следующими причинами.

Человеческий опыт, являющийся источником и средством познания окружающего мира, ограничен. Чувства человека позволяют ему лишь ограниченно ориентироваться в окружающем мире. Ограничены возможности опытного познания человеком окружающего мира. Мыслительные возможности человека велики, однако также ограничены.

Господствующая парадигма, религия, философия, социальные условия и другие элементы культуры неизбежно влияют на мировоззрение ученых, а следовательно, и на научный результат.

Христианское мировоззрение исходит из того, что вся полнота знания явлена Творцом и человеку дана возможность обладания им, однако поврежденное состояние человеческой природы ограничивает его способности к познанию. Тем не менее, человек способен к богопознанию, т. е. может познать себя и окружающий мир, увидеть проявление черт Творца в себе и в окружающем мире. Не следует забывать, что научный метод является лишь инструментом познания и в зависимости от того в чьих руках он находится может принести пользу или вред.

Как разделить модель на подмодели, как построить иерархию моделей для исследования элементов (декомпозиция) и как их потом объединить для исследования системы в целом, чтобы объяснить целое через частности – основная проблема моделирования.

В основе общей методологии – сочетание методов анализа и синтеза. Синтез заключается в создании описания объекта, анализ – в определении свойств объекта по его описанию, т.е. при синтезе формируются, а при анализе оцениваются проекты объектов.

Единство анализа и синтеза относится ко всем отраслям знаний, в т.ч. к моделированию. Алгоритмов «анализа – синтеза» как известно, нет – определена только общая методология (как выполняются операции анализа и синтеза).

Взаимодействие элементов системы характеризуется прямыми и обратными связями. Сущность анализа системы состоит в том, чтобы выявить эти связи и установить их влияние на поведение всей системы в целом.

Анализ (от гр. analysis - разложение, расчленение) предполагает изучение поведения и свойств системы заданной структуры при взаимодействии с внешней средой (объект существует, необходимо исследовать его свойства - системный анализ, спектральный анализ, анализ крови и т.п.).

Цель исследований – качественная и количественная оценка свойств системы, различных стратегий управления процессами, характеристик элементов и их совокупностей. Основной процедурой анализа является построение обобщенной модели, адекватно отображающей интересующие исследователя свойства реальной системы и ее взаимосвязи. Характеристики процессов определяются как функции параметров системы.

Чтобы разобраться в системе, изучить, исследовать её (задача анализа), надо описать систему, зафиксировать ее свойства, поведение, структуру и параметры, то есть построить одну или несколько моделей.

Для этого надо ответить на три основные вопроса :

- что делает система (узнать поведение, функцию системы);

- как устроена система (выяснить структуру системы);

- каково качество системы (насколько хорошо она выполняет свои функции).

Описание объекта как системы

Между различными видами параметров, существует некоторая зависимость: выходные параметры объекта (а, значит, и его качество), зависят от входных воздействий, параметров внешней среды и от качества составляющих объект элементов (Х -параметров).

Такая зависимость представляется в аналитической форме и называется глобальной (интегративной) функцией объекта.

Существование глобальной функции ещё не означает, что она известна исследователю или проектировщику объекта - необходимо отыскать эту функцию.

Если глобальную функцию не удается представить в аналитической форме, для сложных объектов приводится алгоритмическое описание объекта (в виде поведенческой имитационной модели).

Основная операция анализа (неформальная) – декомпозиция (разделение целого на части). Применительно к построению структуры модели – определение состава модели (компонентов).

Компонент – любая часть предметной области, которая может быть выделена как некоторая самостоятельная сущность. Это и система (модель) в целом, и любая часть системы (модели) – подсистема, элемент.

Основная сложность декомпозиции – определение базовых (неделимых) моделей компонентов, соотношение моделей микро- и макроподхода. В основе декомпозиции – достижение компромисса между полнотой набора формальных моделей рассматриваемой системы и простотой – он может быть достигнут, если в модель включаются только модели компонентов, существенных по отношению к цели моделирования.

Примеры методов анализа - часто применяемые в математике аналитические методы: разложение функций в ряды, спектральный анализ, дифференциальное и интегральной исчисление и др.; в физике – методы молекулярной динамики; на производстве – конвейерная технология изготовления.

Основные положения технологии анализа

В системном анализе одними из наиболее важных критериев эффективности декомпозиции являются критерии полноты декомпозиции и ее простоты, которые прямо связаны с полнотой модели системы, взятой в качестве исходной при декомпозиции и целями ее построения.

Основная операция при анализе – разделение целого на части, т.е. декомпозиция – метод разложения системы на отдельные элементы, который может последовательно выполняться несколько раз.

При декомпозиции должен быть принят некий компромисс межу полнотой и простотой, достигаемый если в структурную модель включаются только элементы, существенные по отношению к цели анализа.

Укрупненный алгоритм декомпозиции

Число уровней декомпозиции (уровней древовидной структуры) определяется следующим образом.

Декомпозиция по каждой из ветвей древовидной структуры ведется до тех пор, пока не приведет к получению элементов системы, не требующих дальнейшего разложения. Такие составляющие называются элементарными.

Для определения элементарности используются как формализованные, так и не формализованные (экспертные) критерии.

Часть системы, которую нельзя считать элементарной на основании выбранных критериев, подлежит дальнейшей декомпозиции. Если исследователь не достиг элементарности на какой-либо ветви древовидной структуры, то вводятся новые элементы в модель, взятую в качестве основания, и декомпозиция продолжается по ним.

Процесс синтеза модели на основе системного подхода включает следующие этапы :

1. Формирование требований к модели системы исходя из цели исследований (определяется вопросами, на которые исследователь хочет получить ответы с помощью модели) на основе исходных данных, включающих назначение модели, условия работы системы, внешнюю среду для системы и накладываемые ограничения.

2.Определение подсистем модели исходя из действий системы, необходимых для выполнения назначения системы.

3.Подбор элементов подсистем модели на основе данных для их реализации.

4.Выбор составляющих элементов будущей модели.

Получившаяся таким образом модель является интегрированным целым.

Синтез предполагает создание структуры и характеристик системы, обеспечивающих заданные ей свойства .

Синтез системы включает :

Определение всех необходимых функций, позволяющих решить поставленную задачу;

Нахождение способов выполнения каждой функции (формирование подсистем);

Определение такой схемы взаимодействия подсистем, которая позволила бы выполнить поставленные задачи наилучшим образом.

Составленные в результате синтеза альтернативные варианты структурно-функциональных схем исследуются в процессе анализа – исследуются свойства предварительно разработанных вариантов проекта и эффективность каждого варианта.

Выходные параметры объекта (а, значит, и его качество), зависят от входных воздействий, параметров внешней среды и от качества составляющих объект элементов.

Основные положения технологии синтеза

Многообразие сфер применения сложных систем, возможных структур и стратегий управления процессами порождает огромное множество вариантов их построения, что приводит к невозможности решения задачи синтеза в общей постановке.

Полученная в результате декомпозиции (анализа) совокупность элементов кроме внешней целостности (т.е. определенной обособленности от окружающей среды, хорошо описываемой моделью «черного ящика») должна обладать внутренней целостностью.

Внутренняя целостность связана с моделью структуры системы, т.е. установлением отношений между элементами, выполнение которой называется операцией агрегирования – объединение нескольких элементов в единое целое. Результатом агрегирования (синтеза) является система, называемая агрегатом.

Свойства компонента не являются только совокупностью свойств его отдельных элементов. Компонент может обладать такими свойствами, которых нет ни одного из его элементов, взятых в отдельности, т.е. у компонента появляется новое качество, которое не могло появиться без этого объединения.

Примеры сложных систем

Космическая система наблюдения Земли как сложная техническая система

Задачи космической системы наблюдения Земли

Сейчас обостряются проблемы общемирового масштаба: сокращение запасов критически важных природных ресурсов, нарастание загрязнения и деградация среды обитания, увеличение количества природных и техногенных катастроф, глобальное потепление клиимата, рост терроризма и наркоторговли. Информационное обеспечение этих проблем – на основе оперативного сбора, обработки и предоставления пользователям необходимой информации - предоставляется космической системой глобального мониторинга Земли.

Сегодня в мире насчитывается десятки стран, участвующих в реализации программ космических наблюдений - уровень информатизации становится все более важным критерием оценки могущества и безопасности любого государства и важным средством выработки внутренней и внешней стратегии.

Современные задачи, решаемые космической системой наблюдения Земли :

Метеонаблюдения и анализ изменения климата на планете;

Поиск полезных ископаемых, нефтяных и газовых месторождений;

Анализ крупномасштабной динамики растительного покрова;

Мониторинг водных биологических ресурсов, наблюдение и контроль за деятельностью промысловых судов;

Анализ ледовой обстановки;

Контроль технического состояния промышленных комплексов;

Учет и мониторинг застройки города (контроль над земельными ресурсами и недвижимостью);

Оперативный прогноз и контроль чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера (мониторинг предвестников землетрясений, экологический обстановки, лесных пожаров).

Эти задачи определяют требования к средствам спутникового наблюдения: оперативное наблюдение, повышение разрешающей способности изображений, увеличение полосы съемки, освоение всех информативных диапазонов спектра электромагнитных излучений.

Основные современные тенденции развития спутникового наблюдения – переход на цифровые данные представления пространственной информации, а также на цифровые базы пространственных данных как основы для аналитической работы, связанной с моделированием объектов или процессов.

Возрастает важность военного аспекта – все больше стран хотят иметь цифровые карты все большей разрешающей способности (решение задач разведки и целеуказаний) и постоянно их обновлять.

Пространственные данные, привязанные к местности с помощью современных навигационных систем, выступают как основа для различной информации, и процесс ее обновления бесконечен.

Совместная европейская и американская система спутниковой навигации (Galileo и GPS) даст возможность определять координаты с точностью до 2-3 м в обычном режиме и до миллиметров в дифференциальном - с помощью дифференциальной станции(точно привязанный к местности приемник навигационных сигналов, который на определенной территории выдает поправку другим приемникам спутниковой навигации ).

Появились новые возможности - малые приемные станции и программные продукты, которые позволяют в режиме реального времени самостоятельно принимать сырые данные съемки и сразу их обрабатывать (что намного дешевле, чем приобретать обработанные снимки). Это особенно важно для некоторых оперативных задач, например при чрезвычайных ситуациях, при экологическом мониторинге или оперативном мониторинге производства (контроль технического состояния).

Большое развитие получают малые КА (массой до 150 кг), на основе которых в перспективе могут быть сформированы самостоятельные экономически эффективные многоспутниковые системы для сверхоперативного глобального наблюдения за наиболее быстро развивающимися природными и техногенными чрезвычайными ситуациями. Орбитальные системы на основе малых КА смогут обеспечить сочетание высоких характеристик информации с высокой оперативностью. Это стимулирует рост спроса на космическую информацию, что обеспечит высокий инвестиционный потенциал подобных проектов.

Система наблюдения Земли представляет собой сложную многофункциональную техническую систему - совокупность большого числа разнотипных элементов и разнородных связей между ними, объединенных для выполнения комплексных задач.

Система имеет цель, взаимосвязанные составные части образуют многоуровневую структуру и выполняют функции, направленные на достижение цели, имеет управление, благодаря которому все компоненты функционируют согласованно и целенаправленно.

Состав и структура космической системы наблюдения Земли

Космическая система наблюдения Земли может являться частью более обширной системы исследования природных ресурсов (в зависимости от задач системы), включающей космические, авиационные наземные, морские системы наблюдения.

Выделение конкретной системы из внешней среды является субъективным фактором и определяется целями проектирования.

Качество решения задач определяется параметрами системы и характеристиками входящих в космическую систему компонентов.

Космическая система наблюдения Земли – это совокупность функционально взаимосвязанных космических аппаратов и наземных технических средств, предназначенных для решения целевых задач. Структура системы представлена на рисунке 1.1, информационные потоки – на рисунке 1.2.

Основной функциональный элемент космической системы наблюдения Земли – космический аппарат (КА).

Космический аппарат как сложная техническая система имеет цель функционирования (наблюдение Земли и передача на Землю информации о результатах наблюдения), состоит из взаимосвязанных элементов, обеспечивающих выполнение цели системы, является элементом системы более высокого уровня (космической системы наблюдения Земли).

Внешней средой КА являются природное окружение (космическое пространство) и другие компоненты системы наблюдения Земли.

Структурно космический аппарат состоит из двух основных подсистем - полезной нагрузки – целевой аппаратуры (аппаратное и программное обеспечение, необходимые для получения требуемой информации) и платформы, обеспечивающей функционирование полезной нагрузки и передачу полученной информации на Землю (обслуживающая подсистема).

Состав целевой аппаратуры определяется задачами, возлагаемыми на космическую систему наблюдения Земли, и характеристиками объекта наблюдения (внешней средой).

Для получения данных о различных природно-хозяйственных объектах используются как пассивные (фотографические, оптико-механические и оптико-электронные, радиометрические, спектрометрические), так и активные (радиолокационные) системы в ультрафиолетовой (УФ), видимой (В), инфракрасной (ИК) и микроволновой (СВЧ, т.е. сверхвысокочастотной) областях спектра.

Платформа КА обеспечивает условия нормального функционирования полезной нагрузки: поддержание заданных параметров орбиты и ориентации КА, обеспечение требуемых условий функционирования аппаратуры (электропитание, тепловой режим), выдачу полезной нагрузке команд управления, сбор целевой и телеметрической информации и передача ее на Землю, обеспечение конструктивной целостности и жесткости.

Основные подсистемы платформы:

Система управления;

Система ориентации и стабилизации;

Система электроснабжения;

Командно-измерительная система;

Аппаратура спутниковой навигации;

Система ориентации солнечных батарей;

Корректирующая двигательная установка;

Конструкция (включая бортовую кабельную сеть, антенны, систему отделения и терморегулирования).

Общие требования к конструкции:

Минимальный собственный вес;

Обеспечение требуемых углов обзора датчиков информационной аппаратуры и системы ориентации;

Система раскрытия панелей солнечной батареи должна отвечать требованиям безопасности и надежности, а компоновка этих панелей – обеспечивать минимально возможный момент инерции на валу привода СОСБ для снижения массы и энергопотребления последнего;

Обеспечение минимальных возмущающих моментов от светового и аэродинамического давления;

Конструкция должна обеспечивать удобство проведения монтажных, испытательных и отладочных наземных работ, не затрудняя доступ к приборам и кабельной сети;

При размещении аппаратуры должно быть учтено условие минимизации протяженности кабельных связей для сокращения энергопотерь в проводах и обеспечения электромагнитной совместимости аппаратуры.

Наземная система (наземный сегмент) обеспечивает слежение за КА и управление ним, передачу команд приема и обработки информации полезной нагрузки и телеметрической информации, выдачу информации потребителям. Типовые компоненты наземного сегмента: комплекс управления, комплекс приема, обработки и распространения информации, центр планирования съемок, их архивации.

Если в состав системы наблюдения входит не один космический аппарат, то их совокупность образуют отдельную подсистему – орбитальную группировку. КА в этом случае создается на базе унифицированной космической платформы.

В состав космической системы наблюдения Земли могут входить и ракетно-космические комплексы для создания и поддержания орбитальной группировки системы.

Рисунок 1 Структура космической системы наблюдения Земли

Рисунок 2 Информационные потоки космической системы наблюдения Земли

Космическая система есть единый сложный многокомпонентный многофункциональный распределенный в практически неограниченном по объему трехмерном пространстве. Отдельные компоненты космических систем могут одновременно являться компонентами других систем.

Как кибернетическая система космическая система обладает следующими специфическими чертами:

Является распределенной;

обладает высокой степенью автоматизации, имеет высокий удельный вес информационной составляющей, техническое и технологическое разнообразие;

обладает высокой устойчивостью функционирования;

подсистемы функционируют в условиях неопределенности относительно внешней среды;

является перманентно развивающейся системой;

носит ярко выраженный инновационный характер.

С точки зрения теории систем орбитальная группировка является именно системой, а не просто совокупностью КА: задачи КА и орбитальной группировки принципиально различны. Один КА не способен обеспечить выполнение целевой задачи - выполнение целевой задачи космической системой может быть достигнуто только в результате совокупного функционирования КА.

Расположение элементов в пространстве не является случайным, задачи между КА строго распределены, функционирование отдельного КА в данный момент времени зависит от функционирования остальных КА и состояния всей системы, целевая информация от каждого отдельного КА включается в общий поток.

КА в орбитальной группировке находятся друг с другом в различных отношениях: по расположению в пространстве, по функциональным задачам и др. Орбитальная группировка представляет собой распределенный в пространстве искусственный многокомпонентный космический объект. Этот объект выполняет роль большой космической станции в космической системе.
Сложная социально-экономическая система.

Под экономической системой понимается любая система, в которой действуют стоимостные или натуральные товарные переменные.

В качестве экономической системы может выступать отдельная фирма; техническая или технологическая система, учитывающая стоимость технических средств или продукции; отрасль промышленности; экономика государства.

Экономическая система, в которой действуют социальные факторы, называется социально-экономической. В частности, любая макроэкономическая система государства или региона не может не включать социальный сектор и поэтому является социально-экономической 1 .

Международный стандарт ИСО 9000:2000 определяет организацию как группу работников и необходимых средств с распределением ответственности, полномочий и взаимоотношений.

Можно дать и другое определение: организация - это систематизированное, сознательное объединение действий людей, преследующих достижение конкретных целей.

Понятие «организация» раскрывает приведенная на рис. 1 модель технических терминов.

Рис. 1. Виды организаций, представленные с помощью модели технических терминов

Рис. 2. Связи системы-организации с внешней средой.

Создаваемая модель должна давать ответ на следующие вопросы:

Кто из сотрудников организации должен выполнять конкретные функции?

При каких условиях нужно выполнять функцию?

Что должен сделать сотрудник в рамках данной функции?

Каким образом следует ее выполнять?

Какие ресурсы при этом необходимы?

Каковы результаты выполнения функции?

Какие информационные средства нужны?

Каким образом все это согласовать?

Как все это можно осуществить наиболее эффективно?

Как можно изменить или построить бизнес-процесс?

Как снизить риск и повысить эффективность изменений?

2 ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

2.1 Математическая модель, математическое моделирование – основные понятия, термины и определения

Никакое определение не может в полном объеме охватить реально существующую деятельность по математическому моделированию. Несмотря на это, определения полезны тем, что в них делается попытка выделить наиболее существенные черты.

Желательно найти такое определение математической модели, которое давало бы возможность классифицировать (охватывать) все существующие и вновь создаваемые модели. Остановимся на формулировке математической модели, которая отражает ее целевую сущность исходя из понятия математического моделирования как процесса построения модели и исследований с ее помощью.

Термин «математическое моделирование» охватывает методологически малосвязанные разработку модели и ее использование. Иногда моделированием называется каждый из этих двух этапов в отдельности.

Математическое моделирование - это способ исследования различных процессов путем изучения явлений, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими соотношениями.

Один из аспектов математического моделирования как способа познания - изучение системы, явления с помощью вычислительного эксперимента (в таком понимании термин "вычислительный эксперимент" может быть синонимом термина "математическое моделирование").

Многие задачи исследования систем трудно достаточно хорошо формализовать и свести к математическим моделям, позволяющим ставить и решать поставленные задачи. Непонимание (или неумение четко поставить задачу) часто приводит к «победе математики над разумом». Системный исследователь должен уметь формализовать в математических терминах конкретную задачу исследований - разработать математическую модель.

Практически математическое моделирование как метод исследований не имеет ограничений, так как:

Моделирующая система может одновременно содержать описания элементов непрерывного и дискретного действия,

Быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы;

Допустимо описание системы соотношения большой размерности; обеспечивается простота перехода от одной задачи к другой введением переменных параметров, возмущений и различных начальных условий.

Математическая модель как средство познания, исследования реального мира формируется на основании общей методологии системных исследований .

Среди многих подходов к построению систем можно выделить два основных (подходы «снизу» и «сверху») – стремление изучить реально существующие системы и на основании этого сделать выводы о наблюдаемых закономерностях (подход Л. Берталанфи), и рассматривать множество всех мыслимых систем, сокращая его до рациональных пределов (подход У. Эшби).

Математическое моделирование как один из видов знакового моделирования представляет собой формальное описание объекта на языке математики, и исследование модели с помощью математических методов.

Математическое моделирование - процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта.

Математические модели относятся к знаковым моделям.

Математическая модель – описание в виде математических соотношений (например, формул, уравнений, неравенств, логических условий, операторов) состояния, изменения, протекания процессов в системе или явлении (в том числе функционирования системы), в зависимости от параметров системы, входных сигналов, начальных условий и времени.

Математическая модель - это „эквивалент“ объекта, отражающий в математической форме важнейшие его свойства - законы, которым он подчиняется, связи, присущие составляющим его частям.

Математическая модель - абстрактное математическое представление процесса, устройства или теоретической идеи; оно использует набор переменных, чтобы представлять входы, выходы и внутренние состояния, а также множества уравнений и неравенств для описания их взаимодействия. (Определение основано на идеализации «вход - выход - состояние», заимствованной из теории автоматов).

Наконец, наиболее лаконичное определение математической модели: уравнение, выражающее идею.

Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и от задач исследования объекта, требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Математическая модель отражает именно те особенности, которые необходимо исследовать для решения поставленной задачи.

Обычно математическая модель только приближенно описывает поведение реальной системы, являясь ее абстракцией, так как знания о реальной системе никогда не бывают абсолютными, а гипотезы часто вынужденно или намеренно не учитывают некоторые факторы.

Для поддержки математического моделирования разработаны компьютерные системы моделирования , например, Matlab, Matcad и др. Они позволяют создавать формальные и блочные модели как простых, так и сложных процессов и устройств и легко менять параметры моделей в ходе моделирования. Блочные модели представлены блоками (чаще всего графическими), набор и соединение которых задаются диаграммой модели.

Основное качество математических моделей - "вариантность ". Одним знаковым описанием кодируются физически различные системы, явления. На одной и той же модели могут быть изучены большое число вариантов её поведения (путем изменения параметров).

Универсальность моделей : принципиально разные реальные явления могут описываться одной и той же математической моделью. Например, колебательные процессы, имеющие совершенно разную природу описываются одинаковой математической моделью - мы изучаем сразу целый класс описываемых ею явлений.

Основная задача математического моделирования : по заданным входным параметрам найти значения выходных параметров системы (отобразить некоторое заданное множество X значений входных параметров x на множество Y значений выходных параметров y).

Модель - закономерность, преобразующая входные значения в выходные: Y = M (X ). Под этим можно понимать таблицу, график, выражение из формул, закон (уравнение) и т. д. Это вопрос способа записи закономерности. Y - некоторый интересующий исследователя показатель.

На этом основании при определении понятия "математическая модель" используется широкое понятие оператора – функция, алгоритм, совокупность правил, обеспечивающие установление выходных параметров по заданным входным параметрам.

Математическую модель можно рассматривать как некоторый математический оператор и сформулировать понятие математической модели следующим образом.

Математическая модель – любой оператор (правило) А , позволяющий по значениям входных параметров x установить соответствующие выходные значения параметров y системы:

А: x → y, x ÎX, y ÎY.

Такое широкое определение включает в себя не только все многообразие математических моделей, но и информационные модели – процедуру поиска данных в базе данных можно представить в виде некоторого оператора. В таком контексте информационная модель – специфическая форма математической модели.

Основные понятия в моделировании систем определяются из соответствия аналогичным понятиям системы: элемент системы, связь, внешняя среда.

Моделирование как метод исследования имеет следующую структуру: постановка задачи, создание модели, исследование модели, перенос знания с модели на оригинал.

Математика – наука, изучающая схемы моделей безотносительно к их конкретному воплощению и методы (способы) использования моделей для решения конкретных задач. Требования обеспечения математической строгости в системных исследованиях нереальны (претензии на абсолютную истину), основа системных исследований – неформальное упрощение задачи, адекватное поставленным целям.

Из этого следует множественность моделей одного объекта : для каждой цели требуется своя модель одного и того же объекта (множественность моделей одного объекта, пример – модели самолета для исследований аэродинамики, прочности).

Модель может быть сосредоточена на функциях системы (функциональная модель) или на ее объектах (модели данных).

Функциональные модели выделяют события в системе, представляют с требуемой степенью детализации систему функций, которые в свою очередь отражают свои взаимоотношения через объекты системы.

Модели данных выделяют объекты системы, которые связывают функции между собой и с их окружением и представляют собой подробное описание объектов системы, связанных системными функциями.

Общенаучные методы (анализ и синтез, аналогия и моделирование)

Эмпирический уровень познания - это процесс мыслительной - языковой - переработки чувственных данных, вообще информации, полученной с помощью органов чувств. Такая переработка может состоять в анализе, классификации, обобщения материала, получаемого посредством наблюдения. Здесь образуются понятия, обобщающие наблюдаемые предметы и явления. Таким образом формируются эмпирический базис тех или иных теорий.

Для теоретического уровня познания характерно то, что "здесь включается деятельность мышления как другого источника знания: происходит построение теорий, объясняющих наблюдаемые явления, открывающих законы области действительности, которая является предметом изучения той или иной теории".

Общенаучными методами, применяемыми как на эмпирическом, так и на теоретическом уровнях познания являются такие методы как: анализ и синтез, аналогия и моделирование.

Анализ - это прием мышления, связанный с разложением изучаемого объекта на составные части, стороны, тенденции развития и способы функционирования с целью их относительно самостоятельного изучения. В качестве таких частей могут быть какие-то вещественные элементы объекта или же его свойства, признаки.

Он занимает важное место в изучении объектов материального мира. Но он составляет лишь первоначальный этап процесса познания.

Метод анализа применяют для изучения составных частей предмета. Будучи необходимым приемом мышления, анализ является лишь одним из моментов процесса познания.

Средством анализа является манипулирование абстракциями в сознании, т.е. мышление.

Для постижения объекта как единого целого нельзя ограничиваться изучением лишь его составных частей. В процессе познания необходимо вскрывать объективно существующие связи между ними, рассматривать их в совокупности, в единстве. Осуществить этот второй этап в процессе познания - перейти от изучения отдельных составных частей объекта к изучению его как единого связанного целого - возможно только в том случае, если метод анализа дополняется другим методом - синтезом.

В процессе синтеза производится соединение воедино составных частей (сторон, свойств, признаков и т.п.) изучаемого объекта, расчлененных в результате анализа. На этой основе происходит дальнейшее изучение объекта, но уже как единого целого.

Анализ фиксирует в основном то специфическое, что отличает части друг от друга. Синтез раскрывает место и роль каждого элемента в системе целого, устанавливает их взаимосвязь, то есть позволяет понять то общее, что связывает части воедино.

Анализ и синтез находятся в единстве. По своему существу они - "две стороны единого аналитико-синтетического метода познания". "Анализ, предусматривающий осуществление синтеза, имеет своим ядром выделение существенного".

Анализ и синтез берут свое начало в практической деятельности. Постоянно расчленяя в своей практической деятельности различные предметы на их составные части, человек постепенно научался разделять предметы и мысленно. Практическая деятельность складывалась не только из расчленения предметов, но и из воссоединения частей в единое целое. На этой основе возникал и мыслительный процесс.

Анализ и синтез являются основными приемами мышления, имеющими свое объективное основание и в практике, и в логике вещей: процессы соединения и разъединения, создания и разрушения составляют основу всех процессов мира.

На эмпирическом уровне познания применяют прямой анализ и синтез, для первого поверхностного ознакомления с объектом исследования. Они обобщают наблюдаемые предметы и явления.

На теоретическом уровне познания применяют возвратный анализ и синтез, которые осуществляются путем многократного возврата от синтеза к повторному анализу. Раскрывают наиболее глубокие, существенные стороны, связи, закономерности, присущие изучаемым объектам, явлениям.

Эти два взаимосвязанных приема исследования получают в каждой отрасли науки свою конкретизацию. Из общего приема они могут превращаться в специальный метод, так существуют конкретные методы математического, химического и социального анализа. Аналитический метод получил свое развитие и в некоторых философских школах и направлениях. То же можно сказать и о синтезе.

Аналогия - это "правдоподобное вероятное заключение о сходстве двух предметов в каком-либо признаке на основании установленного их сходства в других признаках". Аналогия лежит в природе самого понимания фактов, связывающая нити неизвестного с известным. Новое может быть осмысленно, понято только через образы и понятия старого, известного. Первые самолеты были созданы по аналогии с тем, как ведут себя в полете птицы, воздушные змеи и планеры.

Несмотря на то, что аналогии позволяют делать лишь вероятные заключения, они играют огромную роль в познании, так как ведут к образованию гипотез, т.е. научных догадок и предположений, которые в ходе дополнительного исследования и доказательства могут превратиться в научные теории. Аналогия с тем, что известно, помогает понять то, что неизвестно. Аналогия с тем, что является относительно простым, помогает понять то, что является более сложным. Так, по аналогии с искусственным отбором лучших пород домашних животных Ч. Дарвин открыл закон естественного отбора в животном и растительном мире. Наиболее развитой областью, где часто используют аналогию как метод, является так называемая теория подобия, которая широко применяется при моделировании.

Одной из характерных черт современного научного познания является возрастание роли метода моделирования.

Моделирование основано на подобии, аналогии, общности свойств различных объектов, на относительной самостоятельности формы.

Моделирование - это "метод исследования, при котором интересующий исследователя объект замещается другим объектом, находящимся в отношении подобия к первому объекту". Первый объект называется оригиналом, а второй - моделью. В дальнейшем знания, полученные при изучении модели, переносятся на оригинал на основании аналогии и теории подобия. Моделирование применяется там, где изучение оригинала невозможно или затруднительно и связанно с большими расходами и риском. Типичным приемом моделирования является изучение свойств новых конструкций самолетов на их уменьшенных моделях, помещенных в аэродинамическую трубу. Моделирование может быть предметным, физическим, математическим, логическим, знаковым. Все зависит от выбора характера модели.

Модель представляет собой средство и способ выражения черт и соотношений объекта, принятого за оригинал. Модель - это объективированная в реальности или мысленно представляемая система, заменяющая объект познания.

Моделирование всегда и неизбежно связано с некоторым упрощением моделируемого объекта. Вместе с тем оно играет огромную роль, являясь предпосылкой новой теории.

В основании такого ныне очень широко распространенного в науке приема исследования, как моделирование лежит умозаключения по аналогии. Вообще моделирование в силу своего сложного комплексного характера скорее может быть отнесено к классу методов исследования или приемов.

Для изучения систем и использования этих знаний для создания и управления системами необходимо системное мышление , заключающееся в сочетании аналитического и синтетического образов мышления. Суть анализа состоит в разделении целого на части, в представлении сложного в виде совокупности более простых компонент. Но чтобы познать целое, сложное, необходим и обратный процесс – синтез . Необходимость сочетания этих видов познания вытекает из свойства эмерджентности систем: целостность системы нарушается при анализе, при расчленении системы утрачиваются не только существенные свойства самой системы, но и свойства ее частей, оказавшихся отделенными от нее. Результатом анализа является лишь вскрытие состава компонент, знание о том, как система работает, но не понимание того, почему и зачем она это делает. Синтетическое мышление объясняет поведение системы, почему система работает так. При этом система должна рассматриваться, как часть большего целого.

Анализ и синтез дополняют друг друга. Так, при синтезе организационной структуры необходимо сначала провести анализ деятельности создаваемой организации, выделить отдельные процессы (функции), сопоставить им организационные единицы, а затем соединить их в отдельное целое, т.е. осуществить синтез. При выборе способа функционирования организации зачастую имеет место обратное: сначала используется синтетический подход – рассматривается деятельность организации, как целого; выбирается общая цель и способ функционирования, а затем осуществляется дезагрегация выбранного способа на отдельные функции.

Главным содержанием дисциплины «Системный анализ» являются сложные проблемы принятия решений, при изучении которых неформальные процедуры представления здравого смысла и способы описания ситуаций играют не меньшую роль, чем формальный математический аппарат. Системный анализ является дисциплиной синтетической. В нём можно выделить три главных направления. Эти три направления соответствуют трём этапам, которые всегда присутствуют в исследовании сложных систем:

1) построение модели исследуемого объекта;

2) постановка задачи исследования;

3) решение поставленной математической задачи.

Познание систем и использование этих знаний для создания систем и управления ими осуществляется через моделирование.

Конечной целью системного анализа является разрешение проблемной ситуации, возникшей перед объектом проводимого системного исследования (обычно это конкретная организация, коллектив, предприятие, отдельный регион, социальная структура и т.п.). Системный анализ занимается изучением проблемной ситуации, выяснением её причин, выработкой вариантов её устранения, принятием решения и организацией дальнейшего функционирования системы, разрешающего проблемную ситуацию. Начальным этапом любого системного исследования является изучение объекта проводимого системного анализа с последующей его формализацией. На этом этапе возникают задачи, в корне отличающие методологию системных исследований от методологии других дисциплин, а именно, в системном анализе решается двуединая задача. С одной стороны, необходимо формализовать объект системного исследования, с другой стороны, формализации подлежит процесс исследования системы, процесс постановки и решения проблемы.

Приведём пример из теории проектирования систем. Современная теория проектирования сложных систем может рассматриваться как одна из частей системных исследований. Согласно ей проблема проектирования сложных систем имеет два аспекта. Во-первых, требуется осуществить формализованное описание объекта проектирования. Причём на этом этапе решаются задачи формализованного описания как статической составляющей системы (в основном формализации подлежит её структурная организация), так и её поведение во времени (динамические аспекты, которые отражают её функционирование). Во-вторых, требуется формализовать процесс проектирования. Составными частями процесса проектирования являются методы формирования различных проектных решений, методы их инженерного анализа и методы принятия решений по выбору наилучших вариантов реализации системы.

Постараемся изложить основные процедуры алгоритма проведения системного анализа, которые являются обобщением последовательности этапов проведения такого анализа, сформулированных рядом авторов, и отражают его общие закономерности. Перечислим основные процедуры системного анализа:

– изучение структуры системы, анализ её компонентов, выявление взаимосвязей между отдельными элементами;

– сбор данных о функционировании системы, исследование информационных потоков, наблюдения и эксперименты над анализируемой системой;

– построение моделей;

– проверка адекватности моделей, анализ неопределённости и чувствительности;

– исследование ресурсных возможностей;

– определение целей системного анализа;

– формирование критериев;

– генерирование альтернатив;

– реализация выбора и принятие решений;

– внедрение результатов анализа.

Понятие модели

Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели можно назвать моделированием , т.е. моделирование - это представление объекта моделью для получения информации об объекте путем проведения эксперимента с его моделью.

С точки зрения философии моделирование следует рассматривать как эффективное средство познания природы. При этом процесс моделирования предполагает наличие объекта исследования, исследователя-экспериментатора и модели.

В автоматизированных системах обработки информации и управления в качестве объекта моделирования могут выступать производственно-технологические процессы получения конечных продуктов; процессы движения документов, информационных потоков при реализации учрежденческой деятельности организации; процессы функционирования комплекса технических средств; процессы организации и функционирования информационного обеспечения АСУ; процессы функционирования программного обеспечения АСУ.

Преимущества моделирования состоят в том, что появляется возможность сравнительно простыми средствами изучать свойства системы, изменять ее параметры, вводить целевые и ресурсные характеристики внешней среды. Как правило, моделирование используется на следующих этапах:

1) исследования системы до того, как она спроектирована, с целью определения ее основных характеристик и правил взаимодействия элементов между собой и с внешней средой;

2) проектирования системы для анализа и синтеза различных видов структур и выбора наилучшего варианта реализации с учетом сформулированных критериев оптимальности и ограничений;

3) эксплуатации системы для получения оптимальных режимов функционирования и прогнозируемых оценок ее развития.

При этом одну и ту же систему можно описать различными типами моделей. Например, транспортную сеть некоторого района можно промоделировать электрической схемой, гидравлической системой, математической моделью с использованием аппарата теории графов.

Для исследования систем широко используются следующие типы моделей: физические (геометрического подобия, электрические, механические и др.) и символические (содержательные и математические). Под математической моделью понимается совокупность математических выражений, описывающих поведение (структуру) системы и те условия (возмущения, ограничения), в которых она работает. В свою очередь, математические модели в зависимости от используемого математического аппарата подразделяются, например, на:

· статические и динамические;

· детерминированные и вероятностные;

· дискретные и непрерывные;

· аналитические и численные.

Статические модели описывают объект в какой-либо момент времени, а динамические отражают поведение объекта во времени. Детерминированные модели описывают процессы, в которых отсутствуют (не учитываются) случайные факторы, а вероятностные модели отражают случайные процессы - события. Дискретные модели характеризуют процессы, описываемые дискретными переменными, непрерывные - непрерывными. Аналитические модели описывают процесс в виде некоторых функциональных отношений или (и) логических условий. Численные модели отражают элементарные этапы вычислений и последовательность их проведения. Если для описания системы используется естественный язык (язык общения между людьми), то такое описание называется содержательной моделью. Примерами содержательных моделей являются: словесные постановки задач, программы и планы развития систем, деревья целей организации и др. Содержательные модели имеют самостоятельную ценность при решении задач исследования и управления системами, а также используются в качестве предварительного шага при разработке математических моделей. Поэтому качество математической модели зависит от качества соответствующей математической модели.

В качестве языковых средств описания содержательных (вербальных) моделей используются естественный язык (язык общения между людьми), диаграммы, таблицы, блок-схемы, графы. Сложные системы потому и называются сложными, что они плохо поддаются формализации. Для них целесообразно использовать содержательные модели. Содержательные модели не заменимы на ранних этапах проектирования сложных систем, когда формируется концепция системы. Методы системного анализа, используя декомпозиционный подход , позволяют выявить упорядоченное множество подсистем, элементов, свойств системы и их связей. Интегрированная содержательная модель системы позволяет представить общую картину, составить обобщенное описание, в котором подчеркнуты основные сущности, а детали скрыты. Главное в такой модели - краткость и понятность. Такая модель может служить основой для построения более детальных моделей, описывающих отдельные аспекты, подсистемы. Таким образом, содержательная модель может служить каркасом для построения других моделей, в том числе и математических. Она служит также для структуризации информации об объекте.

Множественность моделей одного объекта обусловлена в частности тем, что для разных целей требуется строить (использовать) разные модели. Одним из оснований классификации моделей может быть соотнесение типов моделей с типами целей. Например, модели можно разделить на познавательные и прагматические.

Познавательные модели являются формой организации и представления знаний, средством соединения новых знаний с имеющимися. Поэтому при обнаружении расхождения между моделью и реальностью встаёт задача устранения этого расхождения с помощью изменения модели путём приближения модели к реальности.

Прагматические модели являются средством управления, средством организации практических действий, способом представления образцово правильных действий или их результата. Поэтому при обнаружении расхождения между моделью и реальностью встает задача устранения этого расхождения с помощью изменения реальности так, чтобы приблизить её к модели.

Таким образом, прагматические модели носят нормативный характер, играют роль стандарта, образца, под которые «подгоняются» как сама деятельность, так и её результат. Примерами прагматических моделей могут служить планы, программы действий, уставы организаций, кодексы законов, алгоритмы, рабочие чертежи и шаблоны, параметры отбора, технологические допуски, экзаменационные требования и т.п.

Различают физические и абстрактные модели.

Физические модели образуются из совокупности материальных объектов. Для их построения используются различные физические свойства объектов, причём природа применяемых в модели материальных элементов не обязательно та же, что и в исследуемом объекте. Примером физической модели является макет.

Информационная (абстрактная) модель – это описание объекта исследований на каком-либо языке. Абстрактность модели проявляется в том, что её компонентами являются понятия, а не физические элементы (например, словесные описания, чертежи, схемы, графики, таблицы, алгоритмы или программы, математические описания).

Информационные модели описывают поведение объекта-оригинала, но не копируют его. Информационная модель – это целенаправленно отобранная информация об объекте, которая отражает наиболее существенные для исследователя свойства этого объекта. Среди информационных (абстрактных) моделей различают: – дескриптивные, наглядные и смешанные; – гносеологические, инфологические, кибернетические, сенсуальные (чувственные), концептуальные, математические.

Гносеологические модели направлены на изучение объективных законов природы (например, модели солнечной системы, биосферы, мирового океана, катастрофических явлений природы).

Инфологическая модель (узкое толкование) – параметрическое представление процесса циркуляции информации, подлежащее автоматизированной обработке.

Сенсуальные модели – модели каких-то чувств, эмоций, либо модели, оказывающие воздействие на чувства человека (например, музыка, живопись, поэзия).

Концептуальная модель – это абстрактная модель, выявляющая причинно-следственные связи, присущие исследуемому объекту и существенные в рамках определённого исследования. Основное назначение концептуальной модели – выявление набора причинно-следственных связей, учёт которых необходим для получения требуемых результатов. Один и тот же объект может представляться различными концептуальными моделями, которые строятся в зависимости от цели исследования. Так, одна концептуальная модель может отображать временные аспекты функционирования системы, иная – влияние отказов на работоспособность системы.

Математическая модель – абстрактная модель, представленная на языке математических отношений. Она имеет форму функциональных зависимостей между параметрами, учитываемыми соответствующей концептуальной моделью. Эти зависимости конкретизируют причинно-следственные связи, выявленные в концептуальной модели, и характеризуют их количественно.

Таким образом, модель – это специальный объект, в некоторых отношениях замещающий оригинал. Принципиально не существует модели, которая была бы полным эквивалентом оригинала. Любая модель отражает лишь некоторые стороны оригинала. Поэтому с целью получения больших зияний об оригинале приходится пользоваться совокупностью моделей. Сложность моделирования как процесса заключается в соответствующем выборе такой совокупности моделей, которые замещают реальное устройство или объект в требуемых отношениях. Например, систему дифференциальных уравнений, описывающую переключательные процессы в элементах цифрового устройства, можно использовать для оценки их быстродействия (времени переключения), но нецелесообразно применять для построения тестов или временных диаграмм работы устройства. Очевидно, в последних случаях необходимо воспользоваться какими-либо другими моделями, например, логическими уравнениями

Анализ. Под анализом понимают разделение объекта (мыслен­но или реально) на составные части с целью их отдельного изучения. В качестве таких частей могут быть какие-то вещественные элементы объекта или же его свойства, при­знаки, отношения и т. п. Анализ - необходимый этап в познании объекта.

В процессе синтеза производится соединение воедино составных частей (сторон, свойств, признаков и т. п.) изу­чаемого объекта, расчлененных в результате анализа. На этой основе происходит дальнейшее изучение объекта, но уже как единого целого. При этом синтез не означает про­стого механического соединения разъединенных элементов в единую систему. Он раскрывает место и роль каждого элемента в системе целого, устанавливает их взаимосвязь и взаимообусловленность, т. е. позволяет понять подлин­ное диалектическое единство изучаемого объекта.

Анализ и синтез с успехом используются и в сфере мыслительной деятельности человека, т. е. в теоретиче­ском познании, Но и здесь, как и на эмпирическом уров­не познания, анализ и синтез - это не две оторванные друг от друга операции.

Аналогия – метод познания, позволяющий на основе сходства объектов по одним признакам сделать вывод об их сходстве по другим. Аналогию называют выводом от единичного к единичному или от частного к частному.

Близким к аналогии является метод сравнения , позволяющий установить не только сходство, но и различие предметов и явлений. Аналогия и сравнение не обладают большими объяснительными ресурсами, однако помогают установить дополнительные связи и отношения объекта. Аналогия и сравнение позволяют выдвигать новые гипотезы и тем самым способствуют развитию научного знания.

Моделирование – это оперирование объектом, который является аналогом другого, по каким-то причинам недоступного для манипуляций. Благодаря моделированию можно проникнуть в недоступные свойства объекта, используя его аналог. На основе знания, полученного с помощью модели, делают вывод о свойствах оригинала. В основе моделирования лежит прием аналогии.

Этические принципы научных исследований:

Самоценность истины

Исходный критицизм

Свобода научного творчества

Новизна научного знания

Равенство ученых перед лицом истины

Общедоступность истины

Биоэтика – направление на границе науки и системы человеческих ценностей. Изучает комплекс проблем, связанных с любым вмешательством в жизнедеятельность живых систем (трансплантация, генная инженерия, реаниматология, новые репродуктивные технологии, статус человеческого эмбриона, проблема человеческой смерти, в т.ч. эвтаназия)

Псевдонаучная деятельность (алхимия, астрология и т. п.) предшествовала науке и в дальнейшем шла рядом с наукой. Современная псевдонаука, как и настоящая наука, весьма неоднородна по составу. Сюда входят различные эзотерические, мистические учения, практическая деятельность колдунов, магов, экстрасенсов. Эти учения, которые можно назвать паранаучными (от греч. para- «около»), на самом деле не нуждаются в научном обосновании. Научный статус, к которому они стремятся, нужен

только для повышения их рейтинга, авторитета. К таким псевдонаукам относятся парапсихология, биоэнергетика, учение о биополе, астрология и т. п. Псевдонаучные идеи возникают и в недрах настоящей науки, когда ученые «забывают» о научных методах, научной этике, пытаясь совершить научную революцию на пустом месте. Объектами изучения таких псевдоученых являются неопознанные летающие объекты (уфология), торсионные и информационные поля, лазерно-голографические свойства биологических объектов и другие проблемы так называемой девиантной науки .

Для СРС этапы становления – история развития КСЕ