Стратегии за опростяване на сложни системи - Редакционна история

Detelina Staneva: /* Стартегиите */

2014-03-26T14:47:46Z

Стартегиите

Detelina Staneva в 14:47, 26 март 2014

2014-03-26T14:47:35Z

Detelina Staneva в 14:46, 26 март 2014

2014-03-26T14:46:10Z

Detelina Staneva в 14:39, 26 март 2014

2014-03-26T14:39:20Z

Detelina Staneva: Нова страница: ==Проблем за опростяването== В сравнение с всички други проблеми, отнасящи се до сл...

2014-03-26T14:36:15Z

Нова страница: ==Проблем за опростяването== В сравнение с всички други проблеми, отнасящи се до сл...

Нова страница

==Проблем за опростяването==

В сравнение с всички други [[задача|проблем]]и, отнасящи се до сложността, този проблем е с най-висока степен на важност. Тази степен се определя от практическата стойност на решението на проблема за опростяване, намиращ отражение при [[моделиране]]то, [[анализ]]а, оценките и ефективното, интелигентно управление на информационната среда'''.'''

Съществуват много [[стратегия|стратегии]] за опростяване, които се различават по следното:

*степен на сложност;

*множеството от всички считани за възможни опростени форми на дадена система;

*влаганото субективно значение в двете базисни наредби;

*природата (смисъла) на допълнителните предпочитани наредби, но всяка една от тях може да бъде формулирана като специален случай на показаното по-горе решение на проблема.

Една важна стратегия за опростяване на много сложни системи (за правене на системите управляеми) е тази при която сложните системи се “разбиват” на подходящи подсистеми. Един от аспектите на системната управляемост се характеризира с използваните ресурси (най-често компютърни – време и памет) за решаване на проблема за опростяване. От практическа гледна точка различните [[ресурс]]и обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с ''n'' и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:

[[file:mets.png]]

така, че ''fT(n) ''да означава най-продължителното време, необходимо за решаване на проблем с “големина” ''n''. Обикновено [[функция]]та ''fT'' се нарича времева''' '''функция''' '''на''' '''сложност'''. '''На основата на тази функция и в зависимост от характера на сложността на системите, се градят два класа алгоритми за опростяване – полиноминални и експоненциални.

Ресурсът компютърна''' '''памет може да се характеризира по следния начин. Ако всяка една от ''n''-те променливи има ''k'' състояния, то за описание на всички състояния на дадената система ще са необходими n.''kn'' “клетки” памет, всяка от които може да съдържа само едно [[състояние]].

От друга гледна точка, ресурса памет се свърза с броя на възможните системи, които могат да се разграничат за решаване на една и съща задача.

Дескриптивната сложност на системите се редуцира обикновено чрез “разлагане” на сложната система на подходящи подсистеми – това е общ принцип, който не зависи от мярката за измерване на този вид сложност.

От друга страна обаче, сложността свързана с несигурността нараства или в най-добрия случай остава същата, когато системата се “разлага” и замества от подсистеми. Това означава, че опростяването на системите чрез подсистеми е само специален случай от общия проблем за опростяването. Един от пътищата за цялостно решаване на този проблем е напр. чрез прилагане на теориите за размитостите.
==Вижте още==
*[[Метасистема]]
*[[Принципи на контрол на мета-системата]]
*[[Общи степени на функционална сложност]]
*[[Принципи на сложността]]
*[[Стратегии за опростяване на сложни системи]]
*[[Нива на сложност на системите]]
*[[Йерархия]]

==Източници==

* Arthur D. Hall, Metasystems Methodology: A New Synthesis and Unification (Ifsr International Series on Systems Science and Engineering, Vol 3)
* J. Van Gigch, Decision Making About Decision Making: Metamodels and Metasystems (Cybernetics and Systems)
* C. Wayne Perry, Basic Counseling Techniques:: A Beginning Therapist's Tool Kit (Second Edition)
* Carl Murphy, Leverage technology for 21st century metasystems
* John P Van Gigch, Applying the metasystems pardigm to improve our knowledge about knowledge (Working paper)
* C. Wayne Perry, Basic Counseling Techniques: A Beginning Therapist's Toolkit

==Външни препратки==

*[http://meta-sem.com/Meta-System/Default.htm Meta-System and Metalinguistic Programming in short]
*[http://rudocs.exdat.com/docs/index-255033.html?page=3 Глобализация на човешкото съзнание]
*[http://socialevo.net/piramidata-marketing-na-sadarjanieto-49190 Пирамидата „маркетинг на съдържанието“]
*[http://www.nmmm.nu/boox/social.htm Защо системата за социално осигуряване е финансова пирамида?]
*[http://alexst.org/stra/Temi/Tema%201%20-%20Vyvedenie.pdf Социалната стратификация и неравенството в социологическата теория и социалнополитическата практика]

[[category:Кибернетика]]

@@ Ред 17: / Ред 17: @@
 *Един от аспектите на системната управляемост се характеризира с използваните ресурси (най-често компютърни – време и памет) за решаване на проблема за опростяване.
-*От практическа гледна точка различните [[ресурс]]и обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с ''n'' и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:
+*От практическа гледна точка различните [[ресурс]]и обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с ''n'' и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:[[file:mets.png]] така, че ''fT(n) ''да означава най-продължителното време, необходимо за решаване на проблем с “големина” ''n''. Обикновено [[функция]]та ''fT'' се нарича времева''' '''функция''' '''на''' '''сложност'''. '''На основата на тази функция и в зависимост от характера на сложността на системите, се градят два класа алгоритми за опростяване – полиноминални и експоненциални.
 *Ресурсът компютърна''' '''памет може да се характеризира по следния начин. Ако всяка една от ''n''-те променливи има ''k'' състояния, то за описание на всички състояния на дадената система ще са необходими n.''kn'' “клетки” памет, всяка от които може да съдържа само едно [[състояние]].
@@ Ред 28: / Ред 26: @@
 *От друга страна обаче, сложността свързана с несигурността нараства или в най-добрия случай остава същата, когато системата се “разлага” и замества от подсистеми. Това означава, че опростяването на системите чрез подсистеми е само специален случай от общия проблем за опростяването. Един от пътищата за цялостно решаване на този проблем е напр. чрез прилагане на теориите за размитостите.
 ==Вижте още==
 *[[Метасистема]]

@@ Ред 1: / Ред 1: @@
 В сравнение с всички други [[задача|проблем]]и, отнасящи се до сложността, проблема за опростяването, намиращ отражение при [[моделиране]]то, [[анализ]]а, оценките и ефективното, интелигентно управление на информационната среда е с приоритетна важност'''.'''
 Съществуват много [[стратегия|стратегии]] за опростяване, които се различават по следното:
@@ Ред 11: / Ред 12: @@
 *природата (смисъла) на допълнителните предпочитани наредби, но всяка една от тях може да бъде формулирана като специален случай на показаното по-горе решение на проблема.
-==Стратегия на разбиване==
+===Стартегиите===
-Една важна стратегия за опростяване на много сложни системи (за правене на системите управляеми) е тази при която сложните системи се “разбиват” на подходящи подсистеми. Един от аспектите на системната управляемост се характеризира с използваните ресурси (най-често компютърни – време и памет) за решаване на проблема за опростяване. От практическа гледна точка различните [[ресурс]]и обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с ''n'' и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:
+*Една важна стратегия за опростяване на много сложни системи (за правене на системите управляеми) е тази при която сложните системи се “разбиват” на подходящи подсистеми.
-[[file:mets.png]]
+*Един от аспектите на системната управляемост се характеризира с използваните ресурси (най-често компютърни – време и памет) за решаване на проблема за опростяване.
-така, че ''fT(n) ''да означава най-продължителното време, необходимо за решаване на проблем с “големина” ''n''. Обикновено [[функция]]та ''fT'' се нарича времева''' '''функция''' '''на''' '''сложност'''. '''На основата на тази функция и в зависимост от характера на сложността на системите, се градят два класа алгоритми за опростяване – полиноминални и експоненциални.
+*От практическа гледна точка различните [[ресурс]]и обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с ''n'' и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:
-Ресурсът компютърна''' '''памет може да се характеризира по следния начин. Ако всяка една от ''n''-те променливи има ''k'' състояния, то за описание на всички състояния на дадената система ще са необходими n.''kn'' “клетки” памет, всяка от които може да съдържа само едно [[състояние]].
+[[file:mets.png]] така, че ''fT(n) ''да означава най-продължителното време, необходимо за решаване на проблем с “големина” ''n''. Обикновено [[функция]]та ''fT'' се нарича времева''' '''функция''' '''на''' '''сложност'''. '''На основата на тази функция и в зависимост от характера на сложността на системите, се градят два класа алгоритми за опростяване – полиноминални и експоненциални.
-От друга гледна точка, ресурса памет се свърза с броя на възможните системи, които могат да се разграничат за решаване на една и съща задача.
+*Ресурсът компютърна''' '''памет може да се характеризира по следния начин. Ако всяка една от ''n''-те променливи има ''k'' състояния, то за описание на всички състояния на дадената система ще са необходими n.''kn'' “клетки” памет, всяка от които може да съдържа само едно [[състояние]].
-Дескриптивната сложност на системите се редуцира обикновено чрез “разлагане” на сложната система на подходящи подсистеми – това е общ принцип, който не зависи от мярката за измерване на този вид сложност.
+*От друга гледна точка, ресурса памет се свърза с броя на възможните системи, които могат да се разграничат за решаване на една и съща задача.
-От друга страна обаче, сложността свързана с несигурността нараства или в най-добрия случай остава същата, когато системата се “разлага” и замества от подсистеми. Това означава, че опростяването на системите чрез подсистеми е само специален случай от общия проблем за опростяването. Един от пътищата за цялостно решаване на този проблем е напр. чрез прилагане на теориите за размитостите.
+*Дескриптивната сложност на системите се редуцира обикновено чрез “разлагане” на сложната система на подходящи подсистеми – това е общ принцип, който не зависи от мярката за измерване на този вид сложност.
 ==Вижте още==
 *[[Метасистема]]

@@ Ред 28: / Ред 28: @@
 ==Вижте още==
 *[[Метасистема]]
-*[[Принципи на контрол на мета-системата]]
+*[[Принципи на контрол на метасистемата]]
 *[[Общи степени на функционална сложност]]
 *[[Принципи на сложността]]
 *[[Нива на сложност на системите]]
 *[[Йерархия]]