аппарат+исследования

анализ спроса и потребления
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

анализ спроса и потребления
Область экономико-математических исследований, основной задачей которых является научное предвидение материальных потребностей членов общества и поиск оптимальных путей их удовлетворения. Прежде всего, для этого строго разграничиваются понятия платежеспособного спроса и потребностей: удовлетворение спроса — это хотя и необходимый (для сбалансированного ведения хозяйства), но недостаточный этап на пути решения задачи полного удовлетворения потребностей членов общества. Важное направление анализа — исследование спроса и потребления однородных социальных групп, однородных с точки зрения характера их потребительского поведения. Речь идет о группах, различающихся уровнем доходов, интересами, родом занятий, семейным положением и т.д. Ведутся широкие демографические и статистические исследования, на основе которых выявляются определенные типы потребления. Каждый тип характеризуется присущей ему системой предпочтений и иерархией потребностей. Для таких групп разрабатываются экономико-математические модели, которые позволяют отвечать на ряд вопросов, например,: на какие товары вырастет спрос, если будет повышена заработная плата определенной группы работников, или наоборот, если возрастут цены на определенные виды товаров, то какие группы населения от этого особенно пострадают? Кроме того, разрабатываются модели, которые связывают потребление и спрос с производством; на этой основе формируются системы моделей прогнозирования развития народного хозяйства в целом. Различия в степени инерционности отдельных экономических процессов должны учитываться при определении методов и средств сбалансирования спроса и предложения. Например, структура и объемы предложения товаров не могут быть существенно изменены в краткие сроки (за 1-3 года), и в этом случае нарушенное по тем или иным причинам равновесие может быть восстановлено только посредством варьирования цен (плюс некоторые оперативные мероприятия по линии внешней торговли). И наоборот, за относительно более длительные промежутки времени задача может быть решена за счет структурных сдвигов в производстве (путем строительства, модернизации предприятий, освоения новых видов продукции), а также с помощью постепенных изменений в структуре доходов и спроса населения. При определении будущих потребностей населения статистические методы исходят из изучения платежеспособного спроса сегодня, расчетов будущего изменения доходов и изменения спроса, а нормативные методы — из расчета научно обоснованных норм потребления тех или иных групп населения. Разрабатываются, например, научно обоснованные нормы питания на базе изучения физиологических потребностей человека. Российские ученые разработали такое важное средство анализа как дифференцированный баланс доходов и потребления. Используются три типа экономико-математических моделей спроса и потребления: конструктивные, структурные (балансовые) и аналитические, а также разнообразный математический аппарат: функции спроса, коэффициенты эластичности и др. По нашему мнению, переоценивать значение нормативных методов не следует: в бывшем Советском Союзе, при плановом хозяйстве и приоритете, отдававшемся именно нормативным методам, нередко случались факты, когда тех или иных товаров было достаточно по «рациональным нормам», но они оставались в остром дефиците из-за крайней несбалансированности цен и нередко — так называемого ажиотажного спроса — законы рынка оказываются в этом отношении сильнее научных расчетов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

EN

• demand and consumption analysis

дискретная система
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

дискретная система
Кибернетическая система, все элементы которой, а также связи между ними (т.е. обращающаяся в системе информация) имеют дискретный характер. Противоположное понятие — непрерывная система. Однако деление систем на непрерывные и дискретные во многом произвольно, зависит от цели и глубины исследования. При моделировании непрерывные системы часто приводятся к дискретным. Для моделирования Д.с. используется аппарат теории алгоритмов и теории автоматов; их поведение, в частности, описывается разностными уравнениями.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• discrete system

система дискретная
Физическая система, элементы которой распределены с разрывами
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

EN

• discrete system

DE

• diskretes System

FR

• système discontinu

Карлсон Честер (1906 - 1968)
Carlson Ch. F. (1906 - 1968)
Aмериканский изобретатель Карлсон Честер (1906 - 1968) с 1935 г. самостоятельно вел поиски новых быстродействующих методов копирования документов, вместо применявшихся тогда перепечатывания и фотографирования. В патенте, выданном в 1942 г., описаны все элементы классического ЭФГ процесса с возможностью получения многоцветного изображения. Карлсон делал макеты и безуспешно пытался заинтересовать своим изобретением различные фирмы.
Научные исследования электрографии начались в 1944 г. в Институте им. Баттеля в г. Колумбус, а в 1950 г. фирмой "Halloid Co" было создано оборудование для изготовления форм офсетной печати Xerox Litmaster и плоскостной электрофотоаппарат Xerox Camera №1. Создавалась технология изготовления фоточувствительных слоев из аморфного селена, процесс зарядки в управляемом коронном разряде, способ электростатического переноса. В 1950 г. фирма IBM начала работы по созданию компьютерных принтеров.
Широкую известность приобрел, созданный в 1960 г. фирмой Xerox, автоматизированный копировальный аппарат Xerox914 (размер копии 9х14 дюймов). В 1970-80 гг. в Японии был создан Canon-процесс, система однокомпонентного проявления, разработаны картриджи для персональных копировальных аппаратов.
В 1982 г. объем рынка копировальных аппаратов составил $12,5 млрд.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• Carlson Ch. F.

математическая экономия
Наука, изучающая те же вопросы, что эконометрия, только без статистической конкретизации экономических параметров, в виде общих математических зависимостей. Она занимается описанием отношений и процессов, происходящих в экономике, с помощью специальных формализованных языков (см. Формализация) и анализом этих процессов и отношений методами математики. С этой целью разработан разнообразный и мощный математический аппарат, основанный на методах функционального анализа, топологии, теории дифференциальных уравнений и др. М.э. охватывает своим анализом проблемы экономического роста, равновесия, оптимального управления и т.д. М.э. на Западе развилась во многом под влиянием идей англо-американской школы политической экономии. В трудах представителей рассматриваемого направления, например, Дж. фон Неймана, К.Эрроу, М.Моришимы и др. содержится много ценного не только в теоретическом плане, но и с точки зрения выработки и использования математических методов исследования экономических процессов на практике (главным образом на макроэкономическом уровне, т.е. на уровне народного хозяйства в целом). Эту прикладную часть М.э. все чаще называют математической экономикой. Большой вклад в развитие М.э. как ветви прикладной математики и экономической теории внесли и отечественные ученые академики Л.В.Канторович, Л.С.Понтрягин, В.Л.Макаров и др. Круг разделов, включаемых в курсы М.э., существенно различается у разных авторов. Основные термины этой научной дисциплины рассматриваются в словаре в циклах статей, посвященных экономико-математическому моделированию, вопросам оптимизации, математическому программированию, математическому анализу экономических систем, равновесию экономики и экономическому росту.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical economics

математическое ожидание
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

математическое ожидание
Одна из численных характеристик случайной величины, часто называемая ее теоретической средней. Для дискретной случайной величины X математическое ожидание равно сумме произведений возможных значений этой величины на их вероятности: Мх= ?хР(х), а для непрерывной случайной величины — интегралу Обозначается обычно: Mx или Ex (в нашем словаре принято первое из этих обозначений). См. также Среднее значение. Математическое программирование [mathematical programming] - (см. также Оптимальное программирование) — раздел математики, который «… изучает методы решения задач на нахождение экстремума функций (показателя качества решения) при ограничениях в форме уравнений и неравенств»[1]. Оно объединяет различные математические методы и дисциплины исследования операций: линейное программирование, нелинейное программирование, динамическое программирование, выпуклое программирование, геометрическое программирование, целочисленное программирование и др. Общая задача М.п. состоит в нахождении оптимального (максимального или минимального) значения целевой функции, причем значения переменных должны принадлежать некоторой области допустимых значений (см. Область допустимых решений). В самом общем виде задача записывается так: U = f(x) ? max; x ? M, где x = (x1, x2,…, xn); M — область допустимых значений переменных x1,…, xn; f(x) — целевая функция. Частный случай задачи М.п. — «классическая задача». В ней область M представлена равенствами: g(x) = b, где g(x) — вектор функций ограничений, b — вектор констант ограничений. Названные выше разнообразные дисциплины отличаются друг от друга видом целевой функции f(x) и области М. Например, если f(x) и M — линейны, имеем задачу линейного программирования; если же дополнительно ставится условие, чтобы переменные были целочисленны, имеем задачу целочисленного программирования; если зависимость U от x (т.е. форма f) носит нелинейный характер — задачу нелинейного программирования. Развивающаяся область — стохастическое программирование, задачи которого в отличие от детерминированных характеризуются тем, что их исходные данные (все или часть) — суть случайные величины. [1] Математический аппарат экономического моделирования. М.: “Наука”, 1983, стр 8.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• expectation
• expected value

намерения (мн.)
стремления (мн.)
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

Синонимы

• стремления (мн.)

EN

• expectation

ожидание
В сетевом планировании - процесс, требующий расхода времени без затрат ресурсов
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

Тематики

• сетевое планирование, моделирование

EN

• expectation
• waiting time

DE

• Pause
• Wartezeit

FR

• attente
• espérance

математическое ожидание
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

математическое ожидание
Одна из численных характеристик случайной величины, часто называемая ее теоретической средней. Для дискретной случайной величины X математическое ожидание равно сумме произведений возможных значений этой величины на их вероятности: Мх= ?хР(х), а для непрерывной случайной величины — интегралу Обозначается обычно: Mx или Ex (в нашем словаре принято первое из этих обозначений). См. также Среднее значение. Математическое программирование [mathematical programming] - (см. также Оптимальное программирование) — раздел математики, который «… изучает методы решения задач на нахождение экстремума функций (показателя качества решения) при ограничениях в форме уравнений и неравенств»[1]. Оно объединяет различные математические методы и дисциплины исследования операций: линейное программирование, нелинейное программирование, динамическое программирование, выпуклое программирование, геометрическое программирование, целочисленное программирование и др. Общая задача М.п. состоит в нахождении оптимального (максимального или минимального) значения целевой функции, причем значения переменных должны принадлежать некоторой области допустимых значений (см. Область допустимых решений). В самом общем виде задача записывается так: U = f(x) ? max; x ? M, где x = (x1, x2,…, xn); M — область допустимых значений переменных x1,…, xn; f(x) — целевая функция. Частный случай задачи М.п. — «классическая задача». В ней область M представлена равенствами: g(x) = b, где g(x) — вектор функций ограничений, b — вектор констант ограничений. Названные выше разнообразные дисциплины отличаются друг от друга видом целевой функции f(x) и области М. Например, если f(x) и M — линейны, имеем задачу линейного программирования; если же дополнительно ставится условие, чтобы переменные были целочисленны, имеем задачу целочисленного программирования; если зависимость U от x (т.е. форма f) носит нелинейный характер — задачу нелинейного программирования. Развивающаяся область — стохастическое программирование, задачи которого в отличие от детерминированных характеризуются тем, что их исходные данные (все или часть) — суть случайные величины. [1] Математический аппарат экономического моделирования. М.: “Наука”, 1983, стр 8.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• expectation
• expected value

ожидаемое значение
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• expected value