-
1 экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
-
2 ядерный реактор для исследования проблем безопасности на основе феноменологического анализа аварий (США)
ядерный реактор для исследования проблем безопасности на основе феноменологического анализа аварий (США)
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > ядерный реактор для исследования проблем безопасности на основе феноменологического анализа аварий (США)
-
3 экономико-статистические исследования
экономико-статистические исследования
Исследования экономической деятельности с помощью методов математической статистики. Обычно этот термин относят к изучению конкретных производств и отраслей. Если же отнести его к экономике в целом, то термин «Э.-с.и.» практически соответствует термину эконометрия. Они объединяют достижения конкретной экономики, технических наук, математической статистики и вычислительной техники. Исходя из экономики и технологии данного производства проводится качественный анализ изучаемых процессов. На этой основе методами математической статистики и экономико-математического моделирования с помощью ЭВМ производятся расчеты, делаются выводы и принимаются решения. Здесь качественный (экономический) и количественный (статистический) анализы выступают в единстве. Центральное понятие рассматриваемой дисциплины — экономико-статистическая модель. В Э.с.и. широко применяются корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы распознавания образов, экспертные оценки и др. Наибольшее развитие эти методы получили во внутризаводском планировании, техническом нормировании, в решении задач сравнительного технико-экономического анализа деятельности предприятий.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > экономико-статистические исследования
-
4 популяция для анализа односторонне слепой стадии
Clinical trial: Single-Blind Analysis Set (все пациенты, вступившие в односторонне слепую стадию исследования и принявшие хотя бы по одной дозе препарата исследования)Универсальный русско-английский словарь > популяция для анализа односторонне слепой стадии
-
5 популяция анализа по протоколу
General subject: Per Protocol Analysis Set (все рандомизированные пациенты без грубых нарушений протокола исследования; конкретные требования для включения в эту популяцию в разных исследований различаются)Универсальный русско-английский словарь > популяция анализа по протоколу
-
6 ход анализа
Medicine: procedure (исследования) -
7 Управление анализа и исследования программ
Highway traffic law: Program Review and Investigations OfficeУниверсальный русско-английский словарь > Управление анализа и исследования программ
-
8 военная игра с целью анализа и исследования операций в будущем
Military: analytical research wargameУниверсальный русско-английский словарь > военная игра с целью анализа и исследования операций в будущем
-
9 процесс сопровождения человека во время выполнения им работы и наблюдения за тем, как он выполняет эту работу, с целью обучения или проведения исследования либо анализа
General subject: work shadowingУниверсальный русско-английский словарь > процесс сопровождения человека во время выполнения им работы и наблюдения за тем, как он выполняет эту работу, с целью обучения или проведения исследования либо анализа
-
10 спутник Старсат для исследования и анализа явления генерации электромагнитного импульса на борту космического аппарата
Engineering: SGEMP test analysis and research satelliteУниверсальный русско-английский словарь > спутник Старсат для исследования и анализа явления генерации электромагнитного импульса на борту космического аппарата
-
11 данные
1) General subject: background, data (а не дата), evidence, facts, gen, knowledge, material, qualifications, showing, statistics, data, record, these2) Geology: datum3) Biology: finding4) Medicine: results5) Military: (анкетные) credential, (анкетные) credentials, datums, low-down, poop, (документированные) record, (документированные) records7) Agriculture: findings (анализа исследования), reading pl8) Chemistry: basal data, experimental data, service data, tentative data, test data, tooling data9) Mathematics: D (data), computer-generated data, computerized data, concepts, contraction, control-chart data, data (on, of, for), data on smth (о чем-либо), information (for or about), leptokurtic data, lognormal observations (эмпирические), model-made data, multinomial observations (эмпирические), normal data, particulars. information, platykurtic data, reduction, scattered data, sensitivity data, skew data10) Railway term: particulars, pertinent data, tabulations11) Law: fact12) Economy: disclosure, history, record (о ком-л.), records, supporting material13) Accounting: date, figures, readings (из таблицы)14) Automobile industry: (цифровые) data15) Diplomatic term: figure, indication, input, record (о кол-л.)16) Psychology: score17) Electronics: baseline, intelligence18) Jargon: brass (Here, you've got your brass wrong!)19) Information technology: data( pl от data), datum (КОБОЛ, ПЛ/1), information, key-punched data, on-line data, pooled data, readings (в таблице), suspect data, under voice data20) Geophysics: scale-model data21) Business: findings22) Drilling: quality23) Sakhalin energy glossary: questionable data24) Oil&Gas technology logs (анализа)25) Network technologies: Data (Представленная в цифровой форме информация, включающая речь, текст, факсимильные сообщения, динамические изображения (видео) и т.п.)26) Automation: undocumented information27) Quality control: (экспериментальные) evidence, reading (из таблицы)28) Science: lines of evidence (научные; научные доказательства)29) Makarov: background (биографические или анкетные), entries, info (information)30) Internet: Data (Представленная в цифровой форме информация, включающая речь, текст, факсимильные сообщения, динамические изображения (видео) и т.п) -
12 системный анализ
системный анализ
Совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам различного характера. Он опирается на системный подход, а также на ряд математических методов и современных методов управления. Основная процедура – построение обобщенной модели, отображающей взаимосвязи реальной ситуации. [http://www.rol.ru/files/dict/internet/#P].
[ http://www.morepc.ru/dict/]
системный анализ
1. Научная дисциплина, разрабатывающая общие принципы исследования сложных объектов с учетом их системного характера. 2. Методология исследования объектов посредством представления их в качестве систем и анализа этих систем. Как научную дисциплину С.а. можно считать развитием идей кибернетики. Как и кибернетика, он исследует категории, общие для многих дисциплин и относящиеся к так называемым системам, которые изучаются любой наукой. Когда речь идет об изучении действующих, развивающихся систем, какими являются и любой экономический объект, и экономика в целом, то системное исследование может иметь два аспекта — генетический и функциональный, т.е. изучение исторического развития системы и изучение ее реального действия, функционирования. Будучи методологией исследования объектов посредством представления их в качестве систем и анализа этих систем, С.а. представляет собой весьма эффективное средство решения сложных, обычно недостаточно четко сформулированных проблем в науке, на производстве и в других областях. При этом любой объект рассматривается не как единое, неразделимое целое, а как система взаимосвязанных составных элементов, их свойств, качеств. Например, в экономике отдельные стороны, характеризующие данный экономический процесс, рассматриваются как элементы системы, изучается их взаимосвязь. Соответственно С.а. сводится к уточнению сложной проблемы и ее структуризации в серию задач, решаемых с помощью экономико-математических методов, нахождению критериев их решения, детализации целей, конструированию эффективной организации для достижения целей. С.а. любого объекта проводится в несколько этапов. Главные из них следующие: 1. Постановка задачи — определение объекта исследования, постановка целей, задание критериев для изучения объекта и управления им. 2. Выделение системы, подлежащей изучению, и ее структуризация. 3. Составление математической модели изучаемой системы: параметризация, установление зависимостей между введенными параметрами, упрощение описания системы путем выделения подсистем и определения их иерархии, окончательная фиксация целей и критериев. Таким образом, создается модель системы, которая помогает лучше ее понять, выделить главное — то, благодаря чему можно поставить и решить задачу. Такую модель называют также абстрактной системой. Результаты исследования абстрактной системы по определенным правилам можно перенести на реальные изучаемые системы (объекты исследования). В этом смысл применения С.а. прежде всего при решении сложных проблем управления (сложных в том смысле, что требуют выбора наилучших альтернатив в условиях неполноты информации, неопределенности и т.п.). С.а. применяется, в частности, при проектировании организационных структур управления (здесь одно из правил заключается в том, что необходимо строить оргструктуры в зависимости от задачи и методов решения, а не наоборот, как обычно бывает на практике), при выборе альтернатив путем сопоставления затрат на реализацию возможных альтернатив с их ожидаемой эффективностью — такие методики, например, в США называются анализом “затраты-эффективность”, “затраты-выгоды” и др. Системный подход к изучению экономических явлений [systems approach in eco¬nomics] - “комплексное изучение экономики как единого целого с позиций системного анализа”[1]. Можно встретить двоякое понимание С.п.: с одной стороны, это — рассмотрение, анализ существующих систем, с другой — создание или, как часто говорят, конструирование, синтез систем для достижения каких-то целей. Эта двойственность отражает реальное положение дел. Анализ и синтез тесно связаны. Рассмотрим в качестве примера автоматизированную систему управления (АСУ). Ее создание — синтез системы — невозможно без анализа реальных процессов управления, взаимодействия отдельных звеньев предприятия, самого предприятия с внешним миром и т.д. Поскольку главная отличительная особенность большой или сложной системы — тесная взаимосвязь всех ее эле¬ментов и частей, то С.п. к анализу экономических явлений означает учет этих взаимосвязей, изучение отдельных экономических объектов как структурных частей более сложных систем, выявление роли каждого из них в общем процессе функционирования экономической системы и, наоборот, воздействия системы в целом на отдельные ее элементы. [1] Федоренко Н.П. Системный под¬ход к изучению экономических явлений. — в кн.: Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник. — М.: Эко¬номика, 1975, стр. 517.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > системный анализ
-
13 метод
метод м. биений между несущими частотами тел. Differenzträgerempfangsverfahren n; Differenzträgerverfahren nметод м. Брэгга Braggsche Drehkristallmethode f; Drehkristallmethode f; крист. Drehkristallmethode f von Braggметод м. ван Аркеля-де-Бора ж. Aufwachsverfahren n; Heißdrahtverfahren n; крист. Van-Arkel-de-Boer-Verfahren nметод м. Вентцеля-Крамерса-Бриллюэна WKB-Methode f; WKB-Näherung f; Wentzel-Kramers-Brillouin-Näherung f; quasiklassische Näherung fметод м. визуального потока с помощью красителей аэрод. Anstrichmethode f; аэрод. Anstrichverfahren nметод м. ВКБ WKB-Methode f; WKB-Näherung f; Wentzel-Kramers-Brillouin-Näherung f; quasiklassische Näherung fметод м. вращающегося кристалла Braggsche Drehkristallmethode f; Drehkristallmethode f; крист. Drehkristallmethode f von Braggметод м. вращающегося кристалла (для определения кристаллической структуры рентгеновским методом) Drehkristallmethode fметод м. Вульфа-Брэгга Braggsche Drehkristallmethode f; Drehkristallmethode f; крист. Drehkristallmethode f von Braggметод м. Дебая-Шеррера Debye-Scherrer-Methode f; крист. Debye-Scherrer-Verfahren n; опт. Kristallpulvermethode f; мет. Pulvermethode f; Pulververfahren nметод м. дополнительного канала промежуточной частоты Paralleltonbetrieb m; тел. Paralleltonverfahren nметод м. доступа через телекоммуникации Telekommunikations-Zugriffsmethode f; Zugriffsmethode f für Datenfernverarbeitungметод м. замещения Ersatzverfahren n; Substitutionsmethode f; Substitutionsverfahren n; Zweistrahlmethode f; Zweistrahlverfahren nметод м. изотопных индикаторов Indikatormethode f; Indikatorverfahren n; Isotopenmethode f; Leitisotopenmethode f; яд. Tracer-Methode f; Tracer-Verfahren nметод м. испытаний Probenmethode f; Prüftechnik f; Prüfungsverfahren n; Prüfverfahren f; Testverfahren nметод м. итераций Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximationen; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. итераций Пикара Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximationen; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. конечных элементов мат. Elementenmethode f; мат. FE- Methode f; Finit-Element-Methode f; мат. Finite-Element-Methode f; FEMметод м. меченых атомов Indikatormethode f; Indikatorverfahren n; Isotopenmethode f; Leitisotopenmethode f; яд. Tracer-Methode f; Tracer-Verfahren n; Traceverfahren nметод м. многоканальное во времени Zeitmultiplex m; свз. Zeitmultiplexverfahren n; Zeitteilverfahren nметод м. многоканальное по времени Zeitmultiplex m; свз. Zeitmultiplexverfahren n; Zeitteilverfahren nметод м. наименьших квадратов Methode f der kleinsten Quadrate; Methode f der kleinsten Quadratsummenметод м. накопления двоичной информации на ЭЛТ ж., в котором 0 изображается точкой, 1 - тире с. Punkt-Strich-Verfahren nметод м. непосредственной оценки Methode f der direkten Anzeige; direktanzeigendes Verfahren n; direktzeigendes Verfahren nметод м. непрерывного бетонирования с применением скользящей опалубки Gleitbauverfahren n; Gleitbauweise fметод м. обработки бум. Aufschlußverfahren n; Behandlungstechnik f; Behandlungsweise f; Kochverfahren n; Verarbeitungsmethode fметод м. оптической звукозаписи Lichttonverfahren n; fotooptisches Tonaufzeichnungsverfahren n; optisches Tonaufzeichnungsverfahren nметод м. отражённых волн Reflexionsseismik f; геоф. Reflexionsverfahren n; reflexionsseismisches Prospektionsverfahren n; reflexionsseismisches Verfahren nметод м. отражённых сейсмических волн Reflexionsseismik f; геоф. Reflexionsverfahren n; reflexionsseismisches Prospektionsverfahren n; reflexionsseismisches Verfahren nметод м. Пикара Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximationen; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. последовательной подстановки Methode f der sukzessiven Substitution; sukzessive Substitution fметод м. последовательных приближений мат. Annäherungsverfahren n; Iterationsmethode f; мат. Iterationsverfahren n; Methode f der schrittweisen Näherung; Methode f der sukzessiven Approximation; Methode f der sukzessiven Approximationen; мат. sukzessive Approximationsmethode f; sukzessives Approximationsverfahren nметод м. постоянного тока геоф. Gleichstromprospektionsverfahren n; Gleichstromverfahren n; geoelektrische Gleichstromsondierung fметод м. преломлённых волн Refraktionsseismik f; геоф. Refraktionsverfahren n; refraktionsseismisches Prospektionsverfahren n; refraktionsseismisches Verfahren nметод м. преломлённых сейсмических волн Refraktionsseismik f; геоф. Refraktionsverfahren n; refraktionsseismisches Prospektionsverfahren n; refraktionsseismisches Verfahren nметод м. проб и ошибок Methode f des systematischen Probierens; Probiermethode f; Rechnungsverfahren n mit fortschreitenden Näherungswerten; киб. Trial-and-error-Methode f; киб. Versuchsverfahren nметод м. прозвучивания Durchschallungsprüfung f; Durchschallungsverfahren n; Schalldurchstrahlungsverfahren nметод м. разностной факторизации Differenzenfaktorisierungsmethode f; мат. Methode f der Differenzenfaktorisierungметод м. сеток м. Differenzenverfahren n; Differenzmethode f; Differenzmeßmethode f; мат. Differenzverfahren n; Gitterpunktmethode fметод м. совпадения дробных частей порядков интерференции Bruchteilmethode f; Ordnungsbestimmung f nach der Bruchteilmethodeметод м. средних значений и средних квадратических отклонений Mittelwert-Standardabweichung-Verfahren nметод м. статистических испытаний Monte-Carlo-Methode f; Monte-Carlo-Technik f; Monte-Carlo-Verfahren nметод м. тангенциальной подачи Axialverfahren n; Tangentialverfahren n; Tangentialvorschubverfahren nметод м. тарирования Ersatzverfahren n; Substitutionsmethode f; Substitutionsverfahren n; Zweistrahlmethode f; Zweistrahlverfahren nметод м. фотоупругости Spannungsoptik f; fotoelastisches Verfahren n; spannungsoptisches Verfahren nметод м. цветного изображения с последовательным чередованием цветов по точкам или элементам изображения Punktfolgefarbenverfahren n; Punktfolgeverfahren nметод м. цветного телевидения с последовательной передачей точек Punktfolgefarbenverfahren n; Punktfolgeverfahren n; Punktwechselverfahren nметод м. чёрного ящика (метод исследования четырёхполюсника или многополюсника по взаимозависимостям входных и выходных параметров) киб. Blackbox-Methode f -
14 метод
м.method, technique, procedure- адаптивный метод лечения
- адаптивный метод
- аксиоматический метод
- алфавитный метод обучения чтению
- анаглифный метод
- аналитический метод
- ассоциативный метод
- аудиовизуальный метод
- аудиолингвальный метод
- безвыборочный метод
- биографический метод
- бифакторный метод
- бихевиористский метод
- близнецовый метод
- блочный метод
- буквослагательный метод обучения чтению
- валидный метод
- выборочный метод
- генетический метод
- гипотетико-дедуктивный метод
- грамматико-переводной метод обучения
- графический метод
- грубый эмпирический метод
- двойной лестничный метод
- двойной слепой метод
- двойной слепой перекрестный метод
- дедуктивный метод
- Дельфийский метод
- диагностический метод
- диалектический метод
- дневниковый метод
- звуковой метод
- идеографический метод
- измерительные методы
- индикаторный метод
- индуктивный метод обучения
- индуктивный метод
- инструментальный метод
- исследовательский метод
- исторический метод
- казуистический метод
- катартический метод
- кинестетический метод
- клинический метод
- конструктивный метод
- концептуальный метод проб и ошибок
- корреляционный метод
- косвенный метод шкалирования
- косвенный метод
- кросскультурный метод
- культуронезависимый метод
- лабораторный метод
- лекционно-опросный метод
- лекционно-семинарский метод
- логико-экспериментальный метод
- логический метод
- лонгитюдинальный метод
- массовый метод
- математико-дедуктивный метод
- метод Посмотри и скажи
- метод анализа сновидений
- метод анализа
- метод анамнеза
- метод антиципации
- метод ассоциаций
- метод Барани
- метод биологической обратной связи
- метод Винсента
- метод включенного наблюдения
- метод воспроизведения
- метод впечатления
- метод выбора
- метод выделения отдельного элемента сновидения
- метод выражений
- метод вычитания
- метод гипотетической дедукции
- метод градации
- метод границ
- метод группировок
- метод групповой дискуссии
- метод деления пополам
- метод Дика - Рида
- метод дифференциации
- метод длительности
- метод Дондерса
- метод едва заметных различий
- метод единственного сходства
- метод законченных предложений
- метод заполнения пропусков
- метод измерения эмоций с помощью измерения физиологических изменений
- метод измерения
- метод изучения личных документов
- метод индивидуализированного обучения
- метод индикации
- метод интервалов
- метод исключения третьего лишнего
- метод исключения
- метод исследования, основанный на нескольких кратковременных наблюдениях
- метод истинных и ложных случаев
- метод истощения
- метод исчезновения различий
- метод итерации
- метод катарсиса
- метод классификации
- метод контекстуальной семантизации
- метод концентрического обучения
- метод Ламаза
- метод лестницы
- метод лечения созданием обстановки покоя в сочетании с диетой, физиотерапией, сменой обстановки и умеренной физической нагрузкой
- метод Либойера
- метод максимального правдоподобия
- метод малых выборок
- метод матрицы перекрестного влияния
- метод минимальных изменений
- метод многоступенчатой выборки
- метод многофазовой выборки
- метод множественных групп
- метод Мюллера-Урбана
- метод наименьших квадратов
- метод научения по частям
- метод научения
- метод незаконченного сюжета
- метод обучения путем многократного повторения всего материала
- метод обучения
- метод одинаковых и неодинаковых случаев
- метод определения умственных способностей
- метод остатков
- метод отбора и обработки данных
- метод отбора
- метод отставленного воспроизведения
- метод параллельных изменений
- метод парных ассоциаций
- метод парных сравнений
- метод повествовательного изложения
- метод повторения вслух
- метод подготовки
- метод подравнивания стимулов
- метод подсказок
- метод полного заучивания
- метод полного научения
- метод поперечных срезов
- метод порогов
- метод последовательного воспроизводства
- метод последовательного исследования
- метод последовательного приближения
- метод последовательности предвосхищений
- метод последовательных интервалов
- метод постоянного раздражителя
- метод постоянного стимула
- метод постулата
- метод постулирования
- метод правильных и неправильных случаев
- метод пределов
- метод предпочтительного выбора
- метод припоминания
- метод проб и ошибок
- метод проверки после заданного числа предъявлений
- метод проверки после определенного числа предъявлений
- метод прогнозирования по логической схеме
- метод прогнозирования
- метод проективной оценки старения
- метод проектов
- метод равных интервалов
- метод различия
- метод размещения
- метод разрушения
- метод ранжирования
- метод распознавания
- метод расщепления для определения надежности
- метод расщепления
- метод регуляции
- метод реконструкции
- метод репродукции
- метод решения проблемы
- метод самоизбранных групп
- метод самообучения
- метод сбережения
- метод сверки ответа с ключом
- метод семантического дифференциала
- метод сенсорно равных различий
- метод сенсорных отношений
- метод серии сновидений
- метод синектики
- метод системного анализа
- метод ситуаций
- метод сканирования
- метод слепого отбора
- метод случайной выборки
- метод случайных блоков
- метод согласованности
- метод создания препятствий
- метод сопоставления
- метод сопутствующих изменений
- метод сохраненных частей
- метод сохраненных членов
- метод спонтанной речи
- метод сравнения эквивалентных групп
- метод сравнения эмпирических и теоретически ожидаемых частот
- метод сравнивания
- метод средней ошибки
- метод суммирования
- метод Тадома
- метод терапевтической беседы
- метод тренировки
- метод триад
- метод узнавания
- метод упорядочения
- метод уравнения
- метод усиления отдельного элемента сновидения
- метод устного опережения
- метод формирования групп на основе выбора самих субъектов
- метод фракционирования
- метод целостного заучивания
- метод целых слов
- метод центра тяжести
- метод частичного заучивания
- метод частичного научения
- метод частичного сообщения
- метод частоты
- метод шкалирования Ликерта
- метод шкалирования
- метод экспертных оценок личности
- метод экспертных оценок
- метод экстирпации
- методы мышления
- методы наблюдения
- метрические методы
- модифицированный метод научения целому
- модифицированный метод обучения целому
- надежный метод
- научный метод
- неадаптивный метод
- неэкспериментальный метод
- номотетический метод
- нормативные методы исследования
- опросный метод
- переводной метод
- подстановочный метод
- предпочтительный метод
- проблемный метод
- проективный метод
- противоположный метод
- прямой метод
- психологический метод
- психопрофилактический метод
- психофизические методы
- разговорный метод
- рациональный метод
- релаксационный метод
- ручной метод
- скопический метод
- слепой метод проб и ошибок
- слепой метод
- словесный метод
- соединенный метод сходства и различия
- сравнительно-исторический метод
- сравнительный метод
- статистический метод
- ступенчатые методы
- устарелый метод
- устный метод
- физические методы лечения
- фонетический метод
- формально-логический метод
- хронометрический метод
- центроидный метод
- эвристический метод
- экзосоматический метод Фере
- эклектический метод
- экспериментально-логический метод
- экспериментальный метод
- экспрессивные методы
- экспрессный метод
- эмпирический метод исследования
- эталонный метод -
15 данные
мн. ч.data, findings, results, figures, evidenceданные не совпадают — the data run counter to...;
данные не согласуются — the results are in conflict with...;
хорошо согласовываться с данными гистологического исследования — to correlate very accurately with the histologic findings;
данные эндоскопического исследования были неубедительны — endoscopy was inconclusive;
- данные анализаэти данные хорошо согласуются с данными других серий (исследований) — these findings compare favorably to those reported in other series
- данные вскрытия
- данные доклинических исследований
- данные лабораторных исследований
- данные операции
- данные опытов
- данные предварительных испытаний
- данные рентгеновского исследования
- данные ультразвукового исследования
- данные химического анализа
- данные электрокардиографии
- данные эндоскопии
- исходные данные
- клинические данные
- офтальмоскопические данные
- первичные данные
- перкуторные данные
- повозрастные данные
- посмертные данные
- рентгенологические данные
- секционные данные
- сцинтиграфические данные
- физиологические данные
- экспериментальные данные
- электрокардиографические данные
- эндоскопические данные
- эпидемиологические данные -
16 интерпретация жизненного цикла
3.5 интерпретация жизненного цикла (life cycle interpretation): Стадия оценки жизненного цикла, в которой результаты инвентаризационного анализа или оценки воздействия, или их сочетания оцениваются по отношению к установленным цели и области исследования для получения заключений и выработки рекомендаций.
Источник: ГОСТ Р ИСО 14040-2010: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура оригинал документа
3.5 интерпретация жизненного цикла (life cycle interpretation): Стадия оценки жизненного цикла, в которой результаты инвентаризационного анализа или оценки воздействия, или их сочетание оценивают по отношению к установленным цели и области исследования для получения заключений и выработки рекомендаций.
Источник: ГОСТ Р ИСО 14044-2007: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Требования и рекомендации оригинал документа
7.2.3 интерпретация жизненного цикла (life cycle interpretation): Фаза оценки жизненного цикла (7.2), при которой результаты инвентаризационного анализа или оценки воздействия, или их сочетание оценивают по отношению к установленным цели и области исследования для получения заключений и выработки рекомендаций.
[ИСО 14040:2006]
Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > интерпретация жизненного цикла
-
17 математическая статистика
математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > математическая статистика
-
18 система
система
Группа взаимодействующих объектов, выполняющих общую функциональную задачу. В ее основе лежит некоторый механизм связи.
[ ГОСТ Р МЭК 61850-5-2011]
система
Набор элементов, которые взаимодействуют в соответствии с проектом, в котором элементом системы может быть другая система, называемая подсистемой; система может быть управляющей системой или управляемой системой и включать аппаратные средства, программное обеспечение и взаимодействие с человеком.
Примечания
1 Человек может быть частью системы. Например, человек может получать информацию от программируемого электронного устройства и выполнять действие, связанное с безопасностью, основываясь на этой информации, либо выполнять действие с помощью программируемого электронного устройства.
2 Это определение отличается от приведенного в МЭС 351-01-01.
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]
система
Множество (совокупность) материальных объектов (элементов) любой, в том числе различной физической природы, а также информационных объектов, взаимосвязанных и взаимодействующих между собой для достижения общей цели.
[ ГОСТ Р 43.0.2-2006]
система
Совокупность элементов, объединенная связями между ними и обладающая определенной целостностью.
[ ГОСТ 34.003-90]
система
Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]
система
-
[IEV number 151-11-27]
система
Набор связанных элементов, работающих совместно для достижения общей Цели. Например: • Компьютерная система, состоящая из аппаратного обеспечения, программного обеспечения и приложений. • Система управления, состоящая из множества процессов, которые планируются и управляются совместно. Например, система менеджмента качества. • Система управления базами данных или операционная система, состоящая из множества программных модулей, разработанных для выполнения набора связанных функций.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]
система
Множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Следует отметить, что это определение (взятое нами из Большой Советской Энциклопедии) не является ни единственным, ни общепризнанным. Есть десятки определений понятия “С.”, которые с некоторой условностью можно поделить на три группы. Определения, принадлежащие к первой группе, рассматривают С. как комплекс процессов и явлений, а также связей между ними, существующий объективно, независимо от наблюдателя. Его задача состоит в том, чтобы выделить эту С. из окружающей среды, т.е. как минимум определить ее входы и выходы (тогда она рассматривается как “черный ящик”), а как максимум — подвергнуть анализу ее структуру (произвести структуризацию), выяснить механизм функционирования и, исходя из этого, воздействовать на нее в нужном направлении. Здесь С. — объект исследования и управления. Определения второй группы рассматривают С. как инструмент, способ исследования процессов и явлений. Наблюдатель, имея перед собой некоторую цель, конструирует (синтезирует) С. как некоторое абстрактное отображение реальных объектов. При этом С. (“абстрактная система”) понимается как совокупность взаимосвязанных переменных, представляющих те или иные свойства, характеристики объектов, которые рассматриваются в данной С. В этой трактовке понятие С. практически смыкается с понятием модели, и в некоторых работах эти два термина вообще употребляются как взаимозаменяемые. Говоря о синтезе С., в таких случаях имеют в виду формирование макромодели, анализ же С. совпадает в этой трактовке с микромоделированием отдельных элементов и процессов. Третья группа определений представляет собой некий компромисс между двумя первыми. С. здесь — искусственно создаваемый комплекс элементов (например, коллективов людей, технических средств, научных теорий и т.д.), предназначенный для решения сложной организационной, экономической, технической задачи. Следовательно, здесь наблюдатель не только выделяет из среды С. (и ее отдельные части), но и создает, синтезирует ее. С. является реальным объектом и одновременно — абстрактным отображением связей действительности. Именно в этом смысле понимает С. наука системотехника. Между этими группами определений нет непроходимых границ. Во всех случаях термин “С.” включает понятие о целом, состоящем из взаимосвязанных, взаимодействующих, взаимозависимых частей, причем свойства этих частей зависят от С. в целом, свойства С. — от свойств ее частей. Во всех случаях имеется в виду наличие среды, в которой С. существует и функционирует. Для исследуемой С. среда может рассматриваться как надсистема, соответственно, ее части — как подсистемы, а также элементы С., если их внутренняя структура не является предметом рассмотрения. С. делятся на материальные и нематериальные. К первым относятся, например, железная дорога, народное хозяйство, ко вторым — С. уравнений в математике, математика как наука, далее — С. наук. Автоматизированная система управления включает как материальные элементы (ЭВМ, документация, люди), так и нематериальные — математические модели, знания людей. Разделение это тоже неоднозначно: железную дорогу можно рассматривать не только как материальную С., но и как нематериальную С. взаимосвязей, соотношений, потоков информации и т.д. Закономерности функционирования систем изучаются общей теорией систем, оперирующей понятием абстрактной С. Наибольшее значение среди абстрактных С. имеют кибернетические С. Есть два понятия, близкие понятию С.: комплекс, совокупность (множество объектов). Они, однако, не тождественны ему, как нередко утверждают. Их можно рассматривать как усеченные, неполные понятия по отношению к С.: комплекс включает части, не обязательно обладающие системными свойствами (в том смысле, как это указано выше), но эти части сами могут быть системами, и элементы последних такими свойствами по отношению к ним способны обладать. Совокупность же есть множество элементов, не обязательно находящихся в системных отношениях и связях друг с другом. В данном словаре мы стремимся по возможности последовательно различать понятия С. и модели, рассматривая С. как некий объект (реальной действительности или воображаемый — безразлично), который подвергается наблюдению и изучению, а модель — как средство этого наблюдения и изучения. Разумеется, и модель, если она сама оказывается объектом наблюдения и изучения, в свою очередь рассматривается как С. (в частности, как моделируемая С.) — и так до бесконечности. Все это означает, что такие, например, понятия, как переменная или параметр, мы (в отличие от многих авторов) относим не к С., а к ее описанию, т.е. к модели (см. Параметры модели, Переменная модели), численные же их значения, характеризующие С., — к С. (например, координаты С.). • Системы математически описываются различными способами. Каждая переменная модели, выражающая определенную характеристику С., может быть задана множеством конкретных значений, которые эта переменная может принимать. Состояние С. описывается вектором (или кортежем, если учитываются также величины, не имеющие численных значений), каждая компонента которого соответствует конкретному значению определенной переменной. С. в целом может быть описана соответственно множеством ее состояний. Например, если x = (1, 2, … m) — вектор существенных переменных модели, каждая из которых может принять y значений (y = 1, 2, …, n), то матрица S = [ Sxy ] размерностью m ? n представляет собой описание данной С. Широко применяется описание динамической С. с помощью понятий, связанных с ее функционированием в среде. При этом С. определяется как три множества: входов X, выходов Y и отношений между ними R. Полученный “портрет системы” может записываться так: XRY или Y = ®X. Аналитическое описание С. представляет собой систему уравнений, характеризующих преобразования, выполняемые ее элементами и С. в целом в процессе ее функционирования: в непрерывном случае применяется аппарат дифференциальных уравнений, в дискретном — аппарат разностных уравнений. Графическое описание С. чаще всего состоит в построении графа, вершины которого соответствуют элементам С., а дуги — их связям. Существует ряд классификаций систем. Наиболее известны три: 1) Ст. Бир делит все С. (в природе и обществе), с одной стороны, на простые, сложные и очень сложные, с другой — на детерминированные и вероятностные; 2) Н.Винер исходит из особенностей поведения С. (бихевиористский подход) и строит дихотомическую схему: С., характеризующиеся пассивным и активным поведением; среди последних — нецеленаправленным (случайным) и целенаправленным; в свою очередь последние подразделяются на С. без обратной связи и с обратной связью и т.д.; 3) К.Боулдинг выделяет восемь уровней иерархии С., начиная с простых статических (например, карта земли) и простых кибернетических (механизм часов), продолжая разного уровня сложности кибернетическими С., вплоть до самых сложных — социальных организаций. Предложены также классификации по другим основаниям, в том числе более частные, например, ряд классификаций С. управления. См. также: Абстрактная система, Адаптирующиеся, адаптивные системы, Большая система, Вероятностная система, Выделение системы, Входы и выходы системы, Детерминированная система, Динамическая система, Дискретная система, Диффузная система, Замкнутая (закрытая) система, Иерархическая структура, Имитационная система, Информационная система, Информационно-развивающаяся система, Кибернетическая система, Координаты системы, Надсистема, Нелинейная система, Непрерывная система, Открытая система, Относительно обособленная система, Память системы, Подсистема, Портрет системы, Разомкнутая система, Рефлексная система, Решающая система, Самонастраивающаяся система, Самообучающаяся система, Самоорганизующаяся система, Сложная система, Состояние системы, Статическая система, Стохастическая система, Структура системы, Структуризация системы, Управляющая система, Устойчивость системы, Целенаправленная система, Экономическая система, Функционирование экономической системы..
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]EN
system
set of interrelated elements considered in a defined context as a whole and separated from their environment
NOTE 1 – A system is generally defined with the view of achieving a given objective, e.g. by performing a definite function.
NOTE 2 – Elements of a system may be natural or man-made material objects, as well as modes of thinking and the results thereof (e.g. forms of organisation, mathematical methods, programming languages).
NOTE 3 – The system is considered to be separated from the environment and the other external systems by an imaginary surface, which cuts the links between them and the system.
NOTE 4 – The term "system" should be qualified when it is not clear from the context to what it refers, e.g. control system, colorimetric system, system of units, transmission system.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]
system
A number of related things that work together to achieve an overall objective. For example: • A computer system including hardware, software and applications • A management system, including the framework of policy, processes, functions, standards, guidelines and tools that are planned and managed together – for example, a quality management system • A database management system or operating system that includes many software modules which are designed to perform a set of related functions.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]FR
système, m
ensemble d'éléments reliés entre eux, considéré comme un tout dans un contexte défini et séparé de son environnement
NOTE 1 – Un système est en général défini en vue d'atteindre un objectif déterminé, par exemple en réalisant une certaine fonction.
NOTE 2 – Les éléments d'un système peuvent être aussi bien des objets matériels, naturels ou artificiels, que des modes de pensée et les résultats de ceux-ci (par exemple des formes d'organisation, des méthodes mathématiques, des langages de programmation).
NOTE 3 – Le système est considéré comme séparé de l'environnement et des autres systèmes extérieurs par une surface imaginaire qui coupe les liaisons entre eux et le système.
NOTE 4 – Il convient de qualifier le terme "système" lorsque le concept ne résulte pas clairement du contexte, par exemple système de commande, système colorimétrique, système d'unités, système de transmission.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]Тематики
- автоматизированные системы
- информационные технологии в целом
- релейная защита
- системы менеджмента качества
- экономика
EN
DE
FR
4.48 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.
Примечание 1 - Система может рассматриваться как продукт или предоставляемые им услуги.
Примечание 2 - На практике интерпретация данного термина зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, «система самолета». В некоторых случаях слово «система» может заменяться контекстно-зависимым синонимом, например, «самолет», хотя это может впоследствии затруднить восприятие системных принципов.
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010: Информационная технология. Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа
4.17 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.
Примечания
1. Система может рассматриваться как продукт или как совокупность услуг, которые она обеспечивает.
2. На практике интерпретация данного термина зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, система самолета. В некоторых случаях слово «система» может заменяться контекстным синонимом, например, самолет, хотя это может впоследствии затруднять восприятие системных принципов.
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288-2005: Информационная технология. Системная инженерия. Процессы жизненного цикла систем оригинал документа
4.44 система (system): Комплекс процессов, технических и программных средств, устройств, обслуживаемый персоналом и обладающий возможностью удовлетворять установленным потребностям и целям (3.31 ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207).
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910-2002: Информационная технология. Процесс создания документации пользователя программного средства оригинал документа
3.31 система (system): Комплекс, состоящий из процессов, технических и программных средств, устройств и персонала, обладающий возможностью удовлетворять установленным потребностям или целям.
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99: Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа
3.36 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих объектов. [ ГОСТ Р ИСО 9000, статья 3.2.1]
Источник: ГОСТ Р 51901.6-2005: Менеджмент риска. Программа повышения надежности оригинал документа
3.2 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов. [ ГОСТ Р ИСО 9000 - 2001]
Примечания
1 С точки зрения надежности система должна иметь:
a) определенную цель, выраженную в виде требований к функционированию системы;
b) заданные условия эксплуатации.
2 Система имеет иерархическую структуру.
Источник: ГОСТ Р 51901.5-2005: Менеджмент риска. Руководство по применению методов анализа надежности оригинал документа
3.2.1 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа
3.7 система (system): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.
Примечания
1 Применительно к надежности система должна иметь:
a) определенные цели, представленные в виде требований к ее функциям;
b) установленные условия функционирования;
c) определенные границы.
2 Структура системы является иерархической.
Источник: ГОСТ Р 51901.12-2007: Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов оригинал документа
3.2.1 система (en system; fr systéme): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.
Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа
2.39 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
Источник: ГОСТ Р 53647.2-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 2. Требования оригинал документа
3.20 система (system): Конфигурация взаимодействующих в соответствии с проектом составляющих, в которой элемент системы может сам представлять собой систему, называемую в этом случае подсистемой.
(МЭК 61513, статья 3.61)
Источник: ГОСТ Р МЭК 61226-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Классификация функций контроля и управления оригинал документа
3.61 система (system): Конфигурация взаимодействующих в соответствии с проектом составляющих, в которой элемент системы может сам представлять собой систему, называемую в этом случае подсистемой.
[МЭК 61508-4, пункт 3.3.1, модифицировано]
Примечание 1 - См. также «система контроля и управления».
Примечание 2 - Системы контроля и управления следует отличать от механических систем и электрических систем АС.
Источник: ГОСТ Р МЭК 61513-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Общие требования оригинал документа
3.2.1 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь
2.34 система (system): Специфическое воплощение ИТ с конкретным назначением и условиями эксплуатации.
[ИСО/МЭК 15408-1]
а) комбинация взаимодействующих компонентов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.
[ИСО/МЭК 15288]
Примечания
1 Система может рассматриваться как продукт или совокупность услуг, которые она обеспечивает.
[ИСО/МЭК 15288]
2 На практике интерпретация данного зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, «система самолета». В некоторых случаях слово «система» допускается заменять, например, контекстным синонимом «самолет», хотя это может впоследствии затруднить восприятие системных принципов.
[ИСО/МЭК 15288]
Источник: ГОСТ Р 54581-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Основы доверия к безопасности ИТ. Часть 1. Обзор и основы оригинал документа
3.34 система (system):
Совокупность связанных друг с другом подсистем и сборок компонентов и/или отдельных компонентов, функционирующих совместно для выполнения установленной задачи или
совокупность оборудования, подсистем, обученного персонала и технических приемов, обеспечивающих выполнение или поддержку установленных функциональных задач. Полная система включает в себя относящиеся к ней сооружения, оборудование, подсистемы, материалы, обслуживание и персонал, необходимые для ее функционирования в той степени, которая считается достаточной для выполнения установленных задач в окружающей обстановке.
Источник: ГОСТ Р 51317.1.5-2009: Совместимость технических средств электромагнитная. Воздействия электромагнитные большой мощности на системы гражданского назначения. Основные положения оригинал документа
3.1.13 система, использующая солнечную и дополнительную энергию (solar-plus-supplementary system): Система солнечного теплоснабжения, использующая одновременно источники как солнечной, так и резервной энергии и способная обеспечить заданный уровень теплоснабжения независимо от поступления солнечной энергии.
Источник: ГОСТ Р 54856-2011: Теплоснабжение зданий. Методика расчета энергопотребности и эффективности системы теплогенерации с солнечными установками оригинал документа
3.2.6 система (system): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.
Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа
3.12 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008, ст. 3.2.1]
3.136 система (system): Совокупность объектов реального мира, организованная для заданной цели.
Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > система
-
19 анализ неопределенности
3.33 анализ неопределенности (uncertainty analysis): Систематическая процедура количественного определения неопределенности результатов инвентаризационного анализа жизненного цикла, обусловленной совокупным влиянием неточности модели, неопределенностью входных потоков и изменчивостью данных.
Примечание - Для определения неопределенности результатов используют диапазоны или распределения вероятностей.
Источник: ГОСТ Р ИСО 14040-2010: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура оригинал документа
3.12. анализ неопределенности (uncertainty analysis): Системная процедура установления и количественной оценки неопределенности, внесенной в результаты инвентаризационного анализа жизненного цикла кумулятивными эффектами неопределенности входного потока и изменчивости данных.
Примечание - Для оценки неопределенности результатов используют диапазоны отклонений или распределения вероятностей.
Источник: ГОСТ Р ИСО 14041-2000: Управление окружающей средой. Оценка жизненного цикла. Определение цели, области исследования и инвентаризационный анализ оригинал документа
3.33 анализ неопределенности (uncertainty analysis): Систематическая процедура количественного определения неопределенности результатов инвентаризационного анализа жизненного цикла продукции, обусловленной совокупным влиянием неточности модели, неопределенностью входных потоков и изменчивостью данных.
Примечание - Для определения неопределенности результатов используют диапазоны или распределения вероятностей.
Источник: ГОСТ Р ИСО 14044-2007: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Требования и рекомендации оригинал документа
7.2.1.2 анализ неопределенности (uncertainty analysis): Систематическая процедура количественного определения неопределенности (5.17) результатов инвентаризационного анализа жизненного цикла (7.2.1), обусловленной совокупным влиянием неточности модели, неопределенностью входных потоков (6.17) и изменчивостью данных.
Примечание - Для определения неопределенности результатов используют диапазоны или распределения вероятностей.
[ИСО 14040:2006]
Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > анализ неопределенности
-
20 заслуживать
•This report warrants (or deserves, or merits) careful study.
•One of these alloys appears worthy of investigation.
* * *Заслуживать -- to deserve, to merit, to warrant, to be worth, to be worthy of—заслуживать... к себе отношенияРусско-английский научно-технический словарь переводчика > заслуживать
См. также в других словарях:
ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОГРАММА — англ. investigation, program; нем. Forschungsprogramm. Документ, содержащий теор. методол. обоснование и процедурные предпосылки исследования, постановку целей и задач, формулирование гипотез, обоснование применяемой методики и техники сбора и… … Энциклопедия социологии
Исследования поисковые — исследования, задачей которых является открытие новых принципов создания изделий и технологий; неизвестных ранее свойств материалов и их соединений; методов анализа и синтеза. В поисковых исследованиях обычно известна цель намечаемой работы,… … Толковый словарь «Инновационная деятельность». Термины инновационного менеджмента и смежных областей
ИССЛЕДОВАНИЯ, ПОЛЕВЫЕ — [англ. field research, field work; от field поле, пространство] процесс сбора первичных данных для целей маркетингового анализа. Отличие от вторичных методов получения информации, в т.ч. кабинетного анализа, заключается в наличии… … Маркетинг. Большой толковый словарь
Исследования сексуальной ориентации и гендерной идентичности — Портал ЛГБТ ЛГБТ Гомосексуальность · Гендер · Бисексуальность · Трансгендерность История ЛГБТ движения … Википедия
Исследования — Исследование следование изнутри или снутри, следование алгоритму опытного или теоретического анализа.Алгоритм преобладающий в естествознании: наблюдение явления, теоретический анализ в мировоззренческом и методологическом аспекте и поиск… … Википедия
ИССЛЕДОВАНИЯ ЭМПИРИЧЕСКАЯ ФАЗА — – этап исследования, разрабатывающий структуру эксперимента как комплексного метода, состоящий из: сроков, базы, методического обеспечения, критериев оценки результатов, их прогнозирования, резервного времени, анализа и оформления результатов… … Современный образовательный процесс: основные понятия и термины
ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОГРАММА — англ. investigation, program; нем. Forschungsprogramm. Документ, содержащий теор. методол. обоснование и процедурные предпосылки исследования, постановку целей и задач, формулирование гипотез, обоснование применяемой методики и техники сбора и… … Толковый словарь по социологии
ПАРАМЕТРЫ И КАТЕГОРИИ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА — основные элементы категориальной модели предмета контент анализа (см.). Параметры анализа представляют предмет анализа (исследования) в наиболее общем виде. Вместе с тем разработка параметров предмета анализа является начальной точкой построения… … Российская социологическая энциклопедия
Эмпирические социальные исследования — исследования, проводимые в различных общественных науках с целью получения массовой социальной информации специально разработанными методами. Осуществляются в рамках демографии, этнографии, экономики, социальной психологии, юриспруденции и т. д … Научный коммунизм: Словарь
ТЕРМОМАГНИТНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ — – исследования магнитных свойств вещества в зависимости от термического воздействия. Наиболее распространены, помимо термомагнитного анализа, следующие варианты термомагнитных исследований: 1) изучение поведения намагниченности насыщения,… … Палеомагнитология, петромагнитология и геология. Словарь-справочник.
Физико-химические исследования объектов экспертизы — исследования с помощью комплексных методов, основанных на данных физики и химии. Наибольшее значение в судебной экспертизе имеют физико химические методы анализа для определения физических свойств продуктов химических реакций, напр.:… … Криминалистическая энциклопедия