методы общего анализа

1. gate-associated transistor - транзистор со связанным затвором;

2. general analysis technique - методы общего анализа;

3. general aviation transponder - универсальный авиационный ответчик;

4. generalized algebraic translator - универсальный алгебраический транслятор;

5. Greenwich apparent time - истинное время по гринвичскому меридиану; истинное время по Гринвичу;

6. ground-to-air transmitter - передатчик канала "земля - воздух"; передатчик системы связи Земля - летательный аппарат; передатчик системы связи Земля-воздух

 

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

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

 

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

• экономика

EN

• mathematical statistics

 

<>выборка
-
[IEV number 151-16-19]

<>выборка
Часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается наблюдением (часто ее называют выборочной совокупностью, а выборкой — сам метод выборочного наблюдения). В математической статистике принят принцип случайного отбора; это означает, что каждый элемент имеет равный шанс попасть в В. Различают В. возвратную и невозвратную. В первом случае каждый отобранный элемент возвращается в исследуемую совокупность до того, как произойдет отбор следующего элемента. Во втором — отобранный элемент «изымается» из дальнейшего рассмотрения. Причем невозвратная (или безвозвратная) В. может рассматриваться как возвратная, если она составляет малую часть совокупности. На практике используются следующие основные виды В.: Собственно случайная выборка. — когда объекты для изучения отбираются по жребию, на основе таблицы случайных чисел, и т.п. Систематическая (или механическая) выборка., когда отбор производится через определенный интервал (шаг отбора) из списка единиц совокупности, расположенных в нем в определенном порядке. Типическая выборка. — когда генеральная совокупность разбивается на типические группы или слои (страты) и внутри каждой группы производится (случайный или механический) отбор. Серийная выборка (иногда кластерная, от английского cluster sampling), смысл которой удобно пояснить на примере: чтобы определить для какого-то антропометрического обследования средний рост школьников-первоклассников, можно случайным или механическим способом выбрать город, в этом городе — район, в районе — школу, в школе — класс, а затем провести сплошное измерение роста всех учеников этого класса.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

sample
one or more sampling items intended to provide information on the population or on the material
Source: ISO 3534-1 item 4.2 MOD
[IEV number 151-16-19]

FR

échantillon, m
une ou plusieurs entités d'échantillonnage destinées à fournir des informations sur la population ou la matière
Source: ISO 3534-1, N° 4.2 MOD
[IEV number 151-16-19]

Тематики

• экономика

EN

• sample

DE

• Probe

FR

• échantillon

 

выборка телеметрируемого параметра
выборка
Ндп. отсчет
Значение телеметрического параметра в момент времени, когда производится его опрос с целью формирования сообщения.
[ ГОСТ 19619-74] 

Недопустимые, нерекомендуемые

• отсчет

Тематики

• телемеханика, телеметрия

Синонимы

• выборка

EN

• sample

 

дискретизировать
-

Параллельные тексты EN-RU

 

All the measurements (voltage, current, power etc) are sampled and recalculated in 20ms time interval.
[ Legrand]

Все измеряемые параметры (напряжение, ток, мощность и др.) дискретизируются и пересчитываются в течение 20 мс.
[Перевод Интент]

Тематики

• измерение электр. величин в целом

EN

• digitize
• discretize
• quantize
• sample

 

дискретная величина
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]

Тематики

• нефтегазовая промышленность

EN

• sample

 

значение переменной
-
[Интент]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• sample
• variable’s value

 

образец
проба
1. Одна или более единиц продукции (или относительно малое количество сыпучего материала), взятая из совокупности аналогичных изделий или произведенная поточной линией, затем проверенная или испытанная с целью определения свойств, размеров или других качественных характеристик всей партии.
2. Часть, представляющая совокупность.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• sample

 

опрашивать
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• sample

 

отбирать образцы
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• sample

 

отбирать пробы
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• sample

 

отсчет сигнала электросвязи
Значение сигнала электросвязи в выбранный момент времени, получаемое в результате дискретизации этого сигнала по времени.
[ ГОСТ 22670-77]

Недопустимые, нерекомендуемые

• проба сигнала

Тематики

• сети передачи данных

Синонимы

• отсчет

EN

• sample

 

пример
образец
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• образец

EN

• sample

 

проба
По ГОСТ 15895-77
[ ГОСТ 17.2.1.03-84]

---

проба
Часть ферросплава, отобранная от поставки и являющаяся представительной с точки зрения свойств этой поставки..
[ ГОСТ Р 50724.2-94]

Тематики

• защита атмосферы
• ферросплавы

EN

• sample

DE

• Probe

FR

• échantillon

 

проба
анализ
образец
Любой биологический материал, взятый для осуществления допинг-контроля.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

sample
specimen
Any biological material collected for the purposes of doping control.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (медицина и допинг-контроль)

Синонимы

• анализ
• образец

EN

• sample
• specimen

 

проба вещества [материала] (объекта аналитического контроля)
Часть вещества [материала] объекта аналитического контроля, отобранная для анализа и/или исследования его структуры, и/или определения свойств, отражающая его химический состав и/или структуру, и/или свойства.
Примечания
1. В зависимости от способа получения различают следующие виды проб: разовая, точечная (единичная, частная), мгновенная, суточная и т.п.
2. В зависимости от стадии первичной обработки различают следующие виды проб: исходная, промежуточная, объединенная, средняя, сокращенная, лабораторная, аналитическая и др.
3. В зависимости от назначения различают следующие виды проб: контрольная, рабочая, резервная, арбитражная и др.
[ ГОСТ Р 52361-2005]

Тематики

• контроль объекта аналитический

Обобщающие термины

• отбор и подготовка проб

EN

• sample

 

проба воды
Определенный объем воды, отобранный для исследования ее состава и свойств.
[ ГОСТ 30813-2002]

Тематики

• водоснабжение и канализация в целом

EN

• sample

DE

• Probe

FR

• echantillon

 

проба горной породы
Специально отобранный представительный объем рыхлой или разрушенной горной породы, предназначенный для исследований.
[ ГОСТ Р 50544-93]

Тематики

• горные породы

EN

• sample

DE

• Probe

FR

• echantillon

 

проводить анализ
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• sample

3.1.1 проба (sample): Порция продукта, извлеченная из общего объема продукта, содержащая или не содержащая компоненты в тех же пропорциях, которые присутствуют в общем объеме.

Источник: ГОСТ Р 52659-2006: Нефть и нефтепродукты. Методы ручного отбора проб оригинал документа

27. Отсчет сигнала электросвязи

Отсчет

Ндп. Проба сигнала

Sample

Значение сигнала электросвязи в выбранный момент времени, получаемое в результате дискретизации этого сигнала по времени

Источник: ГОСТ 22670-77: Сеть связи цифровая интегральная. Термины и определения оригинал документа

21. Проба

D. Probe

E. Sample

F. Echantillon

По ГОСТ 15895-77

Источник: ГОСТ 17.2.1.03-84: Охрана природы. Атмосфера. Термины и определения контроля загрязнения оригинал документа

3.2 выборка (sample): Рулон материала, отобранный из партии, от которого отрезают полосу материала для вырубки образцов для испытаний.

Источник: ГОСТ Р ЕН 13416-2008: Материалы кровельные и гидроизоляционные гибкие битумосодержащие и полимерные (термопластичные или эластомерные). Правила отбора образцов

3.6 выборка (sample): Одна или несколько единиц изделий, отобранных от партии и представляющих ее при проведении контроля и испытаний.

Источник: ГОСТ Р 54383-2011: Трубы стальные бурильные для нефтяной и газовой промышленности. Технические условия оригинал документа

4.2.12 проба (sample): Количество материала, представительно отобранное от большего количества этого материала, качество которого необходимо установить.

Примечания

1 Гармонизировано с ГОСТ Р 54219.

2 См. также термины «объединенная проба»; «общая проба», «точечная проба»; «лабораторная проба»; «проба для определения влаги»; «проба для ситового анализа» и «навеска пробы».

Источник: ГОСТ Р 54235-2010: Топливо твердое из бытовых отходов. Термины и определения оригинал документа

3.15 выборка (sample): Подмножество совокупности, состоящее не менее чем из одной единицы продукции (выборочной единицы).

[ИСО 3534-2]

Источник: ГОСТ Р ИСО 2859-5-2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 5. Система последовательных планов на основе AQL для контроля последовательных партий оригинал документа

3.3 упаковочная единица (packet unit): Часть поставки, четко выделенная и помещенная в ящик, бочку, контейнер и т.п.

3.3а проба (sample): Часть ферросплава, отобранная от поставки и являющаяся представительной с точки зрения этой поставки.

Источник: ГОСТ 17260-2009: Ферросплавы, хром и марганец металлические. Общие требования к отбору и подготовке проб оригинал документа

3.6 выборка (sample): Одно или больше крепежных изделий отобраны произвольно из контролируемой партии таким образом, чтобы все крепежные изделия этой партии имели равные возможности быть отобранными.

Источник: ГОСТ Р ИСО 3269-2009: Изделия крепежные. Приемочный контроль оригинал документа

3.17 случайная выборка [(random) sample]: Одна или более единиц продукции, взятых из совокупности так, что каждая единица совокупности имеет одинаковую вероятность быть отобранной в выборку.

Источник: ГОСТ Р ИСО 12491-2011: Материалы и изделия строительные. Статистические методы контроля качества оригинал документа

3.34 проба (sample): Количество топлива, представительное по отношению к более крупной его массе, качество которого планируется определить.

Источник: ГОСТ Р ИСО 13909-1-2010: Уголь каменный и кокс. Механический отбор проб. Часть 1. Общее введение оригинал документа

3.10 образец (sample): Порция или кусок строительного материала, являющийся представительным для всей продукции.

Источник: ГОСТ Р ИСО 16000-10-2009: Воздух замкнутых помещений. Часть 10. Определение выделения летучих органических соединений строительными и отделочными материалами. Метод с использованием испытательной ячейки оригинал документа

3.10 образец (sample): Порция или кусок строительного материала, являющийся представительным для всей продукции.

Источник: ГОСТ Р ИСО 16000-9-2009: Воздух замкнутых помещений. Часть 9. Определение выделения летучих органических соединений строительными и отделочными материалами. Метод с использованием испытательной камеры оригинал документа

3.23 проба (sample): Количество топлива, представительное по отношению к большей его массе, качество которой необходимо определить.

Источник: ГОСТ Р ИСО 18283-2010: Уголь каменный и кокс. Ручной отбор проб оригинал документа

3.1.2 выборка (sample): Часть общей совокупности нештучной продукции, состоящая из одной или большего количества отобранных выборочных единиц.

Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа

3.1.2 выборка (sample): Часть общей совокупности нештучной продукции, состоящая из одной или большего количества отобранных выборочных единиц.

Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа

стат. регрессионный анализ (раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным; цель анализа состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии)

* * *

 

заказчик
Организация, предприятие или учреждение, имеющие выделенные в установленном порядке средства для осуществления капитального строительства или ремонта и заключающие в этих целях договор на производство проектно-изыскательских и строительно-монтажных работ с подрядной организацией
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

заказчик
Юридическое лицо, осуществляющее в процессе строительства, капитального ремонта и реконструкции объектов магистральных трубопроводов функции, регламентированные законодательством, в числе которых право и обязанность по организации технического надзора за качеством строительства, капитального ремонта и реконструкции указанных объектов.
[РД 01.120.00-КТН-228-06]

заказчик
Юридическое лицо, в интересах и за счет средств которого осуществляются закупки. Заказчиком выступает собственник средств или их законный распорядитель, а выразителями его интересов - руководители, наделенные правом совершать от его имени сделки по закупкам.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

Тематики

• магистральный нефтепроводный транспорт
• менеджмент в целом
• строительство в целом
• экономика

EN

• client
• customer

DE

• Auftraggeber

FR

• client

 

клиент
Пользователь, которому предоставляются услуги электросвязи в пунктах общего пользования.
[Руководящий документ "Основные положения развития Взаимоувязанной сети связи Российской Федерации на перспективу до 2005 года"]

клиент
Организация, заказывающая аудит.
Примечание
Клиент может быть проверяемой или другой организацией, имеющей право заказать аудит согласно регламенту или контракту.
[ ГОСТ Р ИСО 14050-99]

Тематики

• управление окружающей средой
• электросвязь, основные понятия

EN

• client

 

клиент
клиентская часть ПО
Пользователь, компьютер или программа, запрашивающая услуги, ресурсы, данные или обработку у другой программы или другого компьютера.
Компьютер, с которого осуществляется доступ к серверу с целью обмена или получения информации.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

клиент
Потребитель услуг одного или более серверов.
[ ГОСТ Р 54456-2011]

клиент (в информационных технологиях)
Общий термин, используемый для обозначения заказчика, бизнеса или бизнес-заказчика. Например, термин «менеджер по работе с клиентами» может быть синонимом для термина «менеджер по взаимоотношениям с бизнесом». Этот термин также используется для обозначения:
• Компьютера, который используется непосредственно пользователем. Например, персональный компьютер, портативный компьютер или рабочая станция.
• Части приложения с клиент-серверной архитектурой, с которой непосредственно взаимодействует пользователь. Например, клиент электронной почты.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

client
A generic term that means a customer, the business or a business customer. For example, client manager may be used as a synonym for business relationship manager. The term is also used to mean:
• A computer that is used directly by a user - for example, a PC, a handheld computer or a work station.
• The part of a client server application that the user directly interfaces with - for example, an email client.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Клие́нт — это аппаратный или программный компонент вычислительной системы, посылающий запросы серверу.

Программа, являющаяся клиентом, взаимодействует с сервером, используя определённый протокол. Она может запрашивать с сервера какие-либо данные, манипулировать данными непосредственно на сервере, запускать на сервере новые процессы и т. п. Полученные от сервера данные клиентская программа может предоставлять пользователю или использовать как-либо иначе, в зависимости от назначения программы. Программа-клиент и программа-сервер могут работать как на одном и том же компьютере, так и на разных. Во втором случае для обмена информацией между ними используется сетевое соединение.

Разновидностью клиентов являются терминалы — рабочие места на многопользовательских ЭВМ, оснащённые монитором с клавиатурой, и не способные работать без сервера. В 1990-е годы появились сетевые компьютеры — нечто среднее между терминалом и персональным компьютером. Сетевые компьютеры имеют упрощённую структуру и во многом зависят от сервера. Иногда под терминалом понимают любой клиент, или только тонкий клиент.

Тем не менее не всегда под клиентом подразумевается компьютер со слабыми вычислительными ресурсами. Чаще всего понятия «клиент» и «сервер» описывают распределение ролей при выполнении конкретной задачи, а не вычислительные мощности. На одном и том же компьютере могут одновременно работать программы, выполняющие как клиентские, так и серверные функции. Например, веб-сервер может в качестве клиента получать данные для формирования страниц от SQL-сервера (так работает Википедия).

[ Википедия]

Тематики

• информационные технологии в целом
• телевидение, радиовещание, видео

Синонимы

• клиентская часть ПО

EN

• client

 

клиент (сети и системы связи)
Объект, запрашивающий сервис у сервера или получающий от сервера незатребованные данные.
[ ГОСТ Р 54325-2011 (IEC/TS 61850-2:2003)]

EN

client
entity that requests a service from a server, or which receives unsolicited data from a server
[IEC 61850-2, ed. 1.0 (2003-08)]

Тематики

• релейная защита

EN

• client

 

клиенты
основные группы клиентов
Различные группы людей или организации, которым полагается персональное обслуживание в рамках программы распространения билетов, что обусловлено договорными обязательствами или соображениями целевого маркетинга. К числу клиентов Игр относятся:
• делегации Национальных Олимпийских комитетов;
• Международные спортивные федерации;
• пресса;
• вещательные организации;
• МОК;
• маркетинговые партнеры;
• зрители;
• обслуживающий персонал;
• широкая публика/ местное сообщество.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

client
key client
Different groups of people or organizations which are given direct personal service by the ticketing program for reasons of contractual requirements or targeted marketing. “Clients” refers to the following Games customers:
• NOC Delegations
• International Federations
• Press
• Broadcasters
• IOC
• Marketing Partners
• Spectators
• Workforce
• General public / community
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (коммерческая деятельность)

Синонимы

• основные группы клиентов

EN

• client
• key client

2.10 клиент (client): Субъект (пользователь или процесс), запрашивающий услуги, предоставляемые на другом процессоре (т.е. сервере).

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 10032-2007: Эталонная модель управления данными

2.4 клиент (client): Организация, предоставляющая запрос на проведение оценки.

Пример - Собственник участка, объект экологической оценки или любая другая сторона.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14015-2007: Экологический менеджмент. Экологическая оценка участков и организаций оригинал документа

3.7 Клиент (client) - организация, заказывающая аудит.

Примечание - Клиент может быть проверяемой или другой организацией, имеющей право заказать аудит согласно регламенту или контракту.

3.8 Постоянное улучшение (continual improvement) - процесс усовершенствования системы управления окружающей средой с целью повышения общей экологической эффективности в соответствии с экологической политикой организации.

Примечание - Этот процесс необязательно происходит одновременно во всех сферах деятельности.

3.9 Окружающая среда - внешняя среда, в которой функционирует организация, включая воздух, воду, землю, природные ресурсы, флору, фауну, человека и их взаимодействие.

Примечание - В данном контексте внешняя среда простирается от среды в пределах организации до глобальной системы.

3.10 Экологический аспект (environmental aspect) - элемент деятельности организации, ее продукции или услуг, который может взаимодействовать с окружающей средой.

Примечание - Важным является тот экологический аспект, который оказывает или может оказать существенное воздействие на окружающую среду.

3.11 Экологический аудит (environmental audit) - систематический документально оформленный процесс проверки объективно получаемых и оцениваемых аудиторских данных для определения соответствия или несоответствия критериям аудита определенных видов экологической деятельности, событий, условий, систем административного управления или информация об этих объектах, а также сообщения клиенту результатов, полученных в ходе этого процесса.

3.12 Аудитор в области экологии (аудитор-эколог) (environmental auditor) - лицо, квалифицированное для проведения экологических аудитов.

3.13 Воздействие на окружающую среду (environmental impact) - любое отрицательное или положительное изменение в окружающей среде, полностью или частично являющееся результатом деятельности организации, ее продукции или услуг.

3.14 Система управления окружающей средой (environmental management system) - часть общей системы административного управления, которая включает в себя организационную структуру, планирование, ответственность, методы, процедуры, процессы и ресурсы, необходимые для разработки, внедрения, реализации, анализа и поддержания экологической политики.

3.15 Аудит системы управления окружающей средой (environmental management system audit) - систематический и документально оформленный процесс проверки объективно получаемых и оцениваемых аудиторских данных для определения соответствия (или несоответствия) системы управления окружающей средой, принятой в организации, критериям аудита такой системы, а также сообщение клиенту результатов, полученных в ходе этого процесса.

3.16 Аудит системы управления окружающей средой (environmental management system audit) - < внутренний> систематический документально оформленный процесс проверки объективно получаемых и оцениваемых данных для определения соответствия (или несоответствия) системы управления окружающей средой в организации критериям аудита такой системы, установленным данной организацией, а также сообщения руководству результатов, полученных в ходе этого процесса.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-99: Управление окружающей средой. Словарь оригинал документа

2.25 клиент (client): Организация или лицо, запрашивающее валидацию или верификацию.

Примечание - Клиент может быть ответственной стороной, администратором программы по ПГ или другим заинтересованным лицом.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-1-2007: Газы парниковые. Часть 1. Требования и руководство по количественному определению и отчетности о выбросах и удалении парниковых газов на уровне организации оригинал документа

2.27 клиент (client): Организация или лицо, запрашивающее валидацию (2.32) или верификацию (2.36).

Примечание - Клиент может быть ответственной стороной (2.24), администратором программы по ПГ или другим заинтересованным лицом.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-3-2007: Газы парниковые. Часть 3. Требования и руководство по валидации и верификации утверждений, касающихся парниковых газов оригинал документа

3.2 клиент (client): Отдельное лицо или группа лиц, которые заключили договор с поставщиком услуг для аквалангистов для личного использования этих услуг.

Источник: ГОСТ Р ИСО 24803-2009: Дайвинг для активного отдыха и развлечений. Требования к поставщикам услуг для аквалангистов оригинал документа

3.9 заказчик (client):

в контексте «оценки»: организация (3.4), поручающая проведение оценки.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа

3.2.1 клиент (client): Организация или лицо, запрашивающее валидацию или верификацию.

Примечание - Клиент может быть ответственной стороной, администратором программы по ПГ или другим заинтересованным лицом.

[ИСО 14064-3:2006, статья 2.27]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14065-2010: Газы парниковые. Требования к органам по валидации и верификации парниковых газов для их применения при аккредитации или других формах признания оригинал документа

 

объективно обусловленные (оптимальные) оценки
О.О. оценки
Одно из основных понятий линейного программирования, введенное Л.В.Канторовичем. Это оценки продуктов, ресурсов, работ, вытекающие из условий решаемой оптимизационной задачи. Их называют также двойственными оценками, разрешающими множителями, множителями Лагранжа и целым рядом других терминов. Будучи элементами двойственной задачи линейного программирования, они показывают, насколько изменится значение критерия оптимальности в соответствующей прямой задаче при приращении данного ресурса на единицу (т.е. имеют предельный характер)[1]. Оценки выступают, следовательно, как мера дефицитности ресурсов и продукции, как мера влияния ограничений на функционал; их можно использовать далее как инструмент определения эффективности отдельных технологических способов с позиций общего оптимума и, наконец, как инструмент балансирования суммарных затрат и результатов. Так как о.о. оценки показывают, насколько возрастает (или уменьшается) функционал (критерий оптимальности) экономико-математической задачи линейного программирования при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурса на единицу — и при использовании ее наилучшим образом, — то они могут показать, к каким экономическим последствиям приведет производство дополнительной единицы ресурса. Если производство единицы ресурса, оцененного таким образом, увеличит функционал меньше чем на эту величину, то такой ресурс не надо производить, т.е. не надо включать в план. В противном случае этот ресурс целесообразно включать в план, поскольку общий результат увеличится. О.о.оценки являются также показателями взаимозаменяемости ресурсов относительно заданного критерия, т.е. характеризуют эффективность замены малого количества (единицы) одного ресурса другим в рамках решения экономико-математической задачи. Таким образом, система о.о. оценок может характеризовать экономическую структуру плана, роль отдельных факторов в формировании оптимума. О.о. оценки применяются в оптимизационных расчетах: при решении задач размещения производства, наиболее рационального прикрепления поставщиков к потребителям, оптимального раскроя материалов и многих других. В перспективном планировании эти оценки могут использоваться в качестве ориентировочных цен, характеризующих будущие соотношения ресурсов и потребностей общества. (Эта их роль хорошо отражена в термине, принятом в западной литературе, — «теневые цены«). При этом учитываются следующие закономерности. С течением времени о.о. оценки имеют тенденцию к снижению. При развитии народного хозяйства по оптимальной траектории оптимальная оценка стремится к так называемой нормальной оценке, которая складывается из прямых затрат и затрат обратной связи, возникающих вследствие ограниченности капитальных вложений. Эти закономерности объясняются тем, что на долговременном отрезке развития дефицитность воспроизводимых ресурсов будет выравниваться в результате соответствующего распределения капитальных вложений. Оптимальные оцен­ки, таким образом, определяются всей совокупностью условий общественного производства и потребления, учитываемых при составлении плана (прогноза). На основе о.о. оценок были выработаны многообразные методы экономико-математического анализа хозяйственных процессов. Ставился вопрос об их использовании и в ценообразовании (подробнее см. Оптимальное ценоообразование). [1] См. примечание к статье «Предельная доходность»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• О.О. оценки

EN

• objectively determined valuations

 

проектирование и разработка
Совокупность процессов, переводящих требования в установленные характеристики или спецификации на продукцию, процесс или систему.
Примечания
1. Термины "проектирование" и "разработка" иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом.
2. Для обозначения объекта проектирования и разработки могут применяться определяющие слова (например, проектирование и разработка продукции или проектирование и разработка процесса).
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

Тематики

• системы менеджмента качества

EN

• design and development

3.4.4 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов (3.4.1), переводящих требования (3.1.2) в установленные характеристики (3.5.1)или спецификации (3.7.3)на продукцию (3.4.2), процесс (3.4.1)или систему (3.2.1).

Примечания

1 Термины «проектирование» и «разработка» иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом.

2 Для обозначения объекта проектирования и разработки могут применяться определяющие слова (например, проектирование и разработка продукции или проектирование и разработка процесса).

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.4.4 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов (3.4.1), переводящих требования (3.1.2) в установленные характеристики (3.5.1)или спецификации (3.7.3)на продукцию (3.4.2), процесс (3.4.1)или систему (3.2.1).

Примечания

1 Термины «проектирование» и «разработка» иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом.

2 Для обозначения объекта проектирования и разработки могут применяться определяющие слова (например, проектирование и разработка продукции или проектирование и разработка процесса).

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

3.2.31 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов, переводящих требования в установленные характеристики или нормативную и техническую документацию на продукцию, процесс или систему.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

6.3 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов (6.4), переводящих требования в установленные характеристики или в техническую документацию на продукцию (6.2), процесс или систему.

[ИСО 9000:2005, статья 3.4.4]

Примечание 1 - Термины «проектирование» и «разработка» иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом общего процесса преобразования идеи в продукцию.

Примечание 2 - Разработка продукции представляет собой преобразование идеи продукции от этапа планирования до выхода на рынок и анализа продукции для доведения ее до практического использования с использованием стратегий бизнеса и учетом требований рынка. Разработка новой продукции включает в себя аспекты проектирования и методы исследований для улучшения или изменения существующих видов продукции или процессов.

Примечание 3 - Интегрирование экологических аспектов (3.2) в проектирование и разработку продукции может терминологически определяться как проектирование для окружающей среды (DFE), экологическое проектирование, экологическая часть ответственности за продукцию и т.д.

[ИСО/ТО 14062:2002]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа