применяется при решении задач

Star sensors are used for solution of navigational problems by astronomical methods…

Throughout the process the orientation of the spacecraft remains the same as during the firing of the retro-engine.

When choosing organisms for artificial ecological systems, one must take into consideration their acclimatization capacities.

…propellant cut-off while fuelling or de-fuelling a launch vehicle.

In the course of manual-controlled reentry of the Soyuz spacecraft the peak acceleration stresses were considerably lower than in the case of ballistic reentry.

Escape in the event of failure during launching or along the take-off path can be effected by ejection and descent by parachute…

Star sensors are used for solution of navigational problems by astronomical methods…

…an active system of orientation is capable of… ( provided the flight control elements have adequate capacity)…

However, liquid-propellant rockets have limited potentialities for solving the problems of long-distance flight…

The data on the missions and characteristics of a great many US satellites are not disclosed…

…to get a better notion of the mission objectives…

…a radically new basis that would… adequately meet the new challenges of science and production.

The purposes of astrometry are…

the solution of many theoretical problems in cosmonautics

Adequate solution of this complex of problems requires tremendous endeavour and outlay…

Liquefied ammonia is used as a fuel for liquid-propellant engines in combination with LOX…

Since 1957, use has been made of electronic and other instruments…

This method has not been thoroughly studied as yet, and is rarely employed.

The following types of ground station antennas are in general use: …

 

метод начальных параметров
Метод интегрирования дифференциальных уравнений, при котором частные значения их общего решения находятся по определённым начальным значениям аргумента; применяется при решении задач строительной механики
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

Тематики

• строительные изделия прочие

EN

• method of initial parameters

DE

• Anfangsparameterverfahren

FR

• méthode des paramètres initiaux

 

оптимальность по парето
Выдающийся итальянский экономист В.Парето в начале XX в. математически сформулировал один из самых распространенных критериев оптимальности, предназначенный для того, чтобы проверить, улучшает ли предложенное изменение в экономике общий уровень благосостояния. Критерий Парето формулируется им просто: «Следует считать, что любое изменение, которое никому не причиняет убытков и которое приносит некоторым людям пользу (по их собственной оценке), является улучшением». Этот критерий имеет весьма широкий смысл. Он применяется при решении таких задач, когда оптимизация означает улучшение одних показателей при условии, чтобы другие не ухудшались, а также таких, когда реализуется композиционный подход к построению плана развития экономической системы, учитывающий интересы составляющих ее подсистем (групп экономических объектов). Приведенное выше определение можно формализовать следующим утверждением: cостояние экономики S* считается лучшим по Парето, чем другое состояние S1, если хотя бы один экономический субъект предпочитает S*, а все остальные по меньшей мере не делают различий между этими состояниями, но в то же время нет таких, кто предпочитает S1; состояние S* безразлично по Парето состоянию S1, если все экономические субъекты не делают между ними различий; наконец, оно оптимально по Парето, если не существует такого допустимого состояния экономики, которое было бы лучше, чем это. Критерий Парето неприменим к весьма распространенным ситуациям, при которых экономическая мера, приносящая пользу одним, в то же время наносит ущерб другим. На рис. O.7а показано точкой А исходное состояние экономической системы, состоящей из двух подсистем (группы X и Y). Улучшают его лишь те решения, которые приводят систему в любую точку, лежащую в заштрихованной области и на ее границах (например, точки B, C, D). Решение, обозначенное точкой E, не удовлетворяет требованию Парето, несмотря на значительный рост удовлетворения потребностей членов группировки Y: он достигается за счет снижения уровня благосостояния группировки X. Если x1 и y1 соответственно отображают максимальные значения целевых функций подсистем X и Y при их независимом друг от друга функционировании, то участок FF1 множества Парето (недостижимый для каждой из них в отдельности) заинтересовывает их в совместной деятельности. Этот участок называется ядром экономической системы. Чем теснее взаимозависимы подсистемы, тем меньше различия между множеством Парето («оптимумом по Парето») и ядром системы. Выбор при планировании единственного наилучшего плана (например, точки g) - вопрос согласования или, как говорят, «устройства» экономического механизма. Например, такой точкой может быть точка равновесия по Нэшу. Таким образом, оптимумов по Парето может быть много, но существенно меньше, чем вообще вариантов развития системы; оптимумов по Парето, входящих в ядро, — еще меньше, и все это, в частности, позволяет сужать выбор вариантов, подлежащих рассмотрению в процессе оптимального композиционного планирования. (Те же рассуждения применимы и к анализу некооперативных игр.) Рис. О.7 Оптимальность по Парето
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• pareto optimum

 

предельный анализ
Применение дифференциального исчисления в экономической науке. В экономике широко используются средние величины: средняя себестоимость продукции, средняя производительность труда и т.д. Это полезный инструмент экономического анализа. Но часто, например, при планировании развития производства, возникает такая задача: требуется узнать, на какую величину вырастет результат, если будут увеличены затраты и, наоборот, насколько уменьшится результат, если затраты сократятся. Средние величины ответа на такой вопрос не дадут. Здесь речь идет о приростах переменных величин. В подобных задачах нужно найти предел соотношения приростов, или, как говорят, предельный эффект. Следовательно, здесь применимы понятия дифференциального исчисления — производная в случае зависимости переменной от одного аргумента и частная производная, если мы имеем дело с переменной, которая зависит от нескольких аргументов. Дифференциальное исчисление в форме П.а. применяется в экономике, в частности, при решении задач оптимального программирования, а также в моделях теории экономического роста и др. На выводах П.а. основаны ряд важнейших положений современной экономической науки — например, необходимость равенства предельной нормы замещения конкурирующих благ, производственных факторов и т.п. для получения максимального результата. Надо учесть, однако, что экономика не всегда позволяет использовать предельные величины в силу неделимости многих объектов экономических расчетов. Кроме того, применению предельных величин препятствует прерывность (дискретность) экономических показателей во времени: в большинстве случаев в практическом моделировании приходится пользоваться годовыми (реже месячными и т.д.) показателями. Но все же нередко, особенно в теоретических исследованиях, когда оказывается возможным отвлечься от дискретности, П.а. служит полезным инструментом экономической науки.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• marginal analysis

 

метод Монте-Карло
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

метод Монте-Карло
метод статистических испытаний
Один из методов статистического моделирования, основанный на кибернетической идее «черного ящика». Он применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления трудно или вовсе неосуществимо, например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач исследования операций, связанных с изучением случайных процессов. Применение М. М.-К. можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго придется ждать покупателям в очереди в магазине при заданной его пропускной способности (допустим, для того, чтобы принять решение, следует ли расширять магазин). Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода может быть установлено из имеющейся информации. Время обслуживания покупателей тоже носит случайный характер и его распределение тоже может быть выявлено. Таким образом, имеются два стохастических или случайных процесса, взаимодействие которых и создает очередь. Теперь, если наугад перебирать все возможности (например, число покупателей, приходящих за час), сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину этого процесса. Повторяя такую картину многократно, каждый раз меняя условия (число подходящих покупателей), можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей. Точно так же можно воссоздать искусственную картину работы самого магазина: здесь распределение времени подхода покупателей будет взаимодействовать с распределением времени обслуживания отдельного покупателя. Получаются опять два стохастических процесса. Их взаимодействие даст «очередь» с примерно такими же характеристиками (например, средней длиной очереди или средним временем ожидания), какими обладает реальная очередь. Таким образом, смысл М. М.-К. состоит в том, что исследуемый процесс моделируется путем многократных повторений его случайных реализаций. Единичные реализации называются статистическими испытаниями — отсюда второе название метода. Остается сказать, что такое выбор вариантов наугад (или механизм случайного выбора). В простых случаях для этого можно применять бросание игральной кости (классический учебный прием), но на практике используют таблицы случайных чисел либо вырабатывают (генерируют) случайные числа на ЭВМ, для чего имеются специальные программы, которые называются генераторами случайных чисел.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• метод статистических испытаний

EN

• Monte Carlo method
• Monte-Carlo technique

 

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

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• system analysis
• systems analysis

 

сатисфакция
Поведение, направленное не обязательно к максимизации той или иной целевой функции, а лишь к достижению таких ее значений, которые превышают некоторый “удовлетворительный уровень”. Введенное Г.Саймоном понятие С. широко применяется в западных теориях фирмы. С. практически более достижима при решении многих хозяйственных задач, нежели оптимизация.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• satisficing behaviour